Projekt koncentruje się na ulepszeniu sieci dostarczania treści (CDN) Redge poprzez opracowanie zaawansowanego systemu przekierowywania użytkowników i analizy sieci w czasie rzeczywistym.
AI zwiększy przepustowość sieci?
Celem jest dynamiczne przekierowywanie użytkowników końcowych do optymalnego węzła CDN na podstawie szczegółowej analizy warunków sieciowych. Wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, system oceni wydajność sieci w obrębie infrastruktury i w szerszym środowisku internetowym. Ma to zapewnić użytkownikom najlepsze możliwe dostarczanie treści poprzez optymalizację ścieżki sieciowej od naszych serwerów do użytkownika końcowego.
Rosnące spożycie treści wideo przez użytkowników internetu doprowadziło do znaczącego wzrostu zapotrzebowania na przepustowość sieci. Ten wzrost, w połączeniu z ograniczeniami infrastruktury, wymaga optymalizacji istniejących zasobów. Pomimo wysokiej jakości połączeń od lokalnych dostawców internetu, wielu użytkowników doświadcza problemów, takich jak buforowanie i wymuszona niższa jakość lub rozdzielczość wideo.
Potrzeba nowej metody zarządzania ruchem
Tradycyjne rozwiązania zarządzania ruchem i przekierowywania użytkowników są niewystarczające w złożonych scenariuszach ze względu na brak informacji w czasie rzeczywistym o strukturze i stanie sieci. Rozległość infrastruktury sieciowej zwykle ogranicza monitorowanie do segmentów zarządzanych przez operatora CDN.
Implementując ten system, Redge Technologies zoptymalizuje wykorzystanie obecnej infrastruktury sieciowej, znacznie poprawiając jakość dostarczania treści wideo dla użytkowników końcowych. Oznacza to, że użytkownicy będą mogli cieszyć się wyższą jakością i rozdzielczością streamingu oraz płynniejszą transmisją, znajdując optymalną ścieżkę z najlepszą dostępną przepustowością, bez potrzeby dodatkowej przepustowości z ich lokalnych połączeń.
