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Gigabit für alle – wie KI aus der Cloud den Glasfaserausbau beschleunigt

Das T-Surface Car der Telekom fährt auf einer schmalen Straße zwischen Wiesenflächen Im Einsatz für den Glasfaserausbau: Mit Laserscannern und Kameras nimmt das T-Surface Car Fotos und 3D-Punktwolken des Ausbaugebietes auf.

In diesem Artikel lesen Sie, 

  • wie sich Planung und Ausbau von Glasfasernetzen mit automatisierten, KI-basierten Prozessen erheblich beschleunigen lassen
  • welche Rolle eine Geodateninfrastruktur und Künstliche Neuronale Netze dabei spielen
  • warum der Betrieb einer solchen Lösung in der Public Cloud vorteilhafter ist als der Inhouse-Betrieb im eigenen Rechenzentrum

Homeoffice und hochvolumiges Streaming für jeden Haushalt – Fiber-to-the-Home (FTTH) macht es möglich. Schon jetzt stehen mehr als 33 Millionen Haushalten in Deutschland durch den Glasfaserausbau der Telekom Geschwindigkeiten von bis zu 100 MBit/s zur Verfügung. Dabei soll es nicht bleiben: „Unser Zeitplan sieht vor, dass wir jährlich 15-mal mehr Fiber-to-the-Home-Anschlüsse in Betrieb nehmen als bisher“, sagt Niko Gitzen, Senior Experte bei der Fiber Factory. Als Bereich der Deutsche Telekom Technik GmbH übernimmt diese die Planungen für die flächendeckende Glasfaserversorgung.

Ohne automatisierte Abläufe ist der ehrgeizige Zeitplan nicht zu schaffen. Die Crux: Bisher haben hohe manuelle Aufwände die Planung und Inbetriebnahme von Glasfasernetzen ausgebremst. So mussten die Planer bei Vor-Ort-Begehungen Hunderte von Fotos machen und diese im Anschluss händisch auswerten, um die bestmögliche Trasse für ein Glasfasernetz zu finden. Mit einem solch zeitaufwändigen und fehleranfälligen Prozess lassen sich bis zu zwei Millionen neue Glasfaseranschlüsse pro Jahr kaum realisieren.

Geodateninfrastruktur und Künstliche Intelligenz

Um das Ziel zu erreichen, setzen die Planer der Fiber Factory auf die Unterstützung durch eine Geodateninfrastruktur (GDI) der Deutsche Telekom IT GmbH und auf ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN), das vom Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik (IPM) entwickelt wurde. Die GDI versammelt Geodaten aus verschiedensten Quellen: unter anderem Katasterdaten, hochaufgelöste Luftbilder der Ausbaugebiete vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG), Bilder des Erdbeobachtungssatelliten Sentinel der European Space Agency (ESA) und aktuelle Aufnahmen aus dem T-Surface Car. Letzteres verfügt über Laserscanner und Kameras, mit denen es Fotos und 3D-Punktwolken aufnimmt und daraus ein zwei- und dreidimensionales Abbild des Ausbaugebiets erzeugt. Im Schnitt sammelt es pro Kilometer fünf Gigabyte Daten, je nach Ausbaugebiet kommen schnell Daten von 1 Terrabyte und mehr zusammen.  

So kommt dem T-Surface Car für die Planung des Netzausbaus eine maßgebliche Rolle zu – und nicht nur ihm: Um die anfallenden Datenmengen in der GDI verarbeiten und rasch neue Ausbaupläne erstellen zu können, sind hoch performante Computing-Ressourcen erforderlich. Diese liefert flexibel und sicher die Open Telekom Cloud: „Wir betreiben unsere Geodateninfrastruktur in der Public-Cloud-Lösung der Deutschen Telekom. Außerdem bereiten wir dort die gesammelten Daten der T-Surface Cars auf, verarbeiten sie und verknüpfen sie mit weiteren Informationen“, sagt Tobias Frechen, Systemarchitekt bei der Deutsche Telekom IT GmbH.

Schnelle und automatisierte Prozesse

Wie genau wird das Datenmaterial ausgewertet? Wie werden die Ausbaupläne erstellt? Sämtliche Fotos und 3D-Punktwolken werden in ein Bucket des Object Storage Service (OBS) in der Open Telekom Cloud geladen. Um die genaue Oberflächenstruktur des Ausbaugebiets zu berechnen, werden neben Fotos und Punktwolken auch Luftbilder und andere Informationen der GDI herangezogen. Dieser Prozess verläuft in der Open Telekom Cloud automatisiert über Grafikprozessoren (GPUs).

An dieser Stelle kommt die Künstliche Intelligenz zum Zuge: Das KNN wertet die Daten des Vermessungsfahrzeugs aus und klassifiziert sie nach 30 verschiedenen Oberflächen- und Objektarten wie Asphalt, Pflaster, Bordsteine, Grünstreifen, Bäume oder Straßenlaternen. Im Ergebnis erzeugt das System zweidimensionale Bilder, die aufzeigen, wie und wo sich Glasfasertrassen am besten verlegen lassen.

KNN

Cloud Computing dynamisch und bedarfsgerecht nutzen

Dank der hoch skalierbaren Kapazitäten der Open Telekom Cloud müssen sich die Mitarbeiter der Fiber Factory keine Sorgen um ausreichenden Speicherplatz machen. Zudem erfolgt die Nutzung dynamisch und nach dem Pay-as-you-use-Prinzip. Werden beispielsweise weniger Cloud-Kapazitäten benötigt, weil die T-Surface Cars witterungsbedingt im Winter weniger fahren, fallen auch geringere Kosten an. Planen hingegen Mitarbeiter den Ausbau von Netzen parallel für mehrere Gebiete, lassen sich immer genügend Ressourcen aufstocken.

Solche Kapazitäten an Hard- und Software auf Dauer in einem eigenen Rechenzentrum zu bevorraten, wäre teuer und unwirtschaftlich. In der Open Telekom Cloud ist jederzeit eine bedarfsgerechte Skalierung möglich – etwa die horizontale Skalierung virtueller Maschinen mit GPUs zur Analyse von Punktwolken und Fotos oder die vertikale Skalierung virtueller Maschinen mit CPUs bei der Analyse von Luftaufnahmen. Zudem lässt sich das vom Fraunhofer IPM mit über 90.000 Fotos trainierte KNN als Docker-Container einsetzen. Der Vorteil dieser Technologie: Container benötigen weniger Hauptspeicher als virtuelle Maschinen, lassen sich schneller starten und stoppen und schonen Systemressourcen.

Zügige Planung und frühere Erschließung von Ausbaugebieten

Die bisherigen Erfahrungen mit der neuen Lösung, die seit Januar 2020 genutzt wird, haben die Netzplaner überzeugt: Ausbaugebiete für Glasfaser lassen sich deutlich schneller und in größerer Zahl als zuvor erschließen. Dabei kommt ihnen neben der automatischen Berechnung neuer Trassen auch die Möglichkeit zugute, mithilfe von 2D- oder 3D-Modellen virtuell die Straßen zu durchstreifen. So lässt sich beispielsweise nachmessen, ob ein Bürgersteig breit genug ist, um dort einen neuen Netzverteiler aufstellen zu können. „Diese so genannte Standortsicherung müssen wir uns von den Kommunen genehmigen lassen. Dafür gibt es inzwischen ein standardisiertes Vorgehen in unserer Geodateninfrastruktur, bei dem automatisiert ein Formblatt erstellt und mit den notwendigen Informationen versehen wird“, sagt Tobias Frechen. So wird es möglich, den Kommunen künftig sämtliche Unterlagen rund um den Glasfaserausbau digital bereitzustellen.

Der Nutzen automatisierter KI-Prozesse in der Cloud

Durch den KI-basierten Prozess in der Open Telekom Cloud lassen sich die Aufwände für den Ausbau von Glasfasernetzen viel genauer kalkulieren. Die Planer gewinnen mehr Transparenz über Dauer und Kosten des Ausbaus. Zudem stehen ihnen alle Rechenressourcen in einem transparenten Pay-as-you-use-Modell dynamisch zur Verfügung. Potenzielle Trassen für den Glasfaserausbau können schneller berechnet und Baumaßnahmen effizienter und günstiger geplant werden. Das beschleunigt letztendlich die Genehmigungsverfahren. Die automatisierten Prozesse reduzieren den Planungszeitraum um bis zu 75 Prozent, sodass die Planer sich frühzeitig weiteren Ausbaugebieten zuwenden können. Nicht zuletzt profitiert die Fiber Factory von einem bundesweit standardisierten Vorgehen, das ihnen deutlich mehr Flexibilität bringt. Künftig können dann Planer in Norddeutschland neue Netze für Ausbaugebiete in Bayern entwerfen – und umgekehrt.

Schließlich bleibt die Fiber Factory auch in Sachen Datenschutz auf der sicheren Seite: Bei Aufnahmen durch das T-Surface Car werden Häuser, Personen oder sensible Informationen wie Autokennzeichen automatisiert unkenntlich gemacht. Mit der Open Telekom Cloud lassen sich zudem alle Daten DSGVO-konform in einem deutschen Rechenzentrum der Telekom verarbeiten und speichern.

Erfahren Sie mehr über Fiber Factory und die Open Telekom Cloud.


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