Nokia MantaRay SON & AutoPilot

Kurzfazit

Nokia MantaRay ist Nokias Antwort auf die Frage, wie sich ein Mobilfunknetz mit zehntausenden Zellen automatisch und schließlich autonom optimieren lässt. Die Plattform besteht aus drei Bausteinen: MantaRay SON für die klassischen Self-Organizing-Network-Funktionen, MantaRay SMO als O-RAN-konforme Orchestrierungsschicht mit offenem rApp-Marketplace und MantaRay AutoPilot für KI-gesteuerte, autonome Closed-Loop-Optimierung auf Basis kognitiver, intent-basierter Algorithmen. Stärke ist die tiefe Verzahnung mit Nokias eigenem Radio-Portfolio kombiniert mit echter Multi-Vendor- und O-RAN-Fähigkeit. Nokia bewirbt MantaRay laut eigener Produktseite als einzige SMO-Lösung am Markt, die heute schon TM-Forum-Autonomiestufe Level 4 erreicht, mit dokumentierten Felderfolgen bei kommerziellen Betreibern wie stc und einem nordamerikanischen Operator. Schwäche bleibt, was für diese Produktklasse typisch ist: kein öffentliches Pricing, lange Onboarding-Zyklen und ein Einsatzfeld, das praktisch ausschließlich großen Netzbetreibern offensteht. Für jeden, der kein nationales oder regionales Funknetz betreibt, ist das Tool schlicht nicht relevant.

Für wen ist Nokia MantaRay?

Nationale Mobilfunknetzbetreiber: Die Kernzielgruppe. Wer ein 5G- oder LTE-Netz mit mehreren tausend bis zehntausenden Zellen betreibt, kann mit MantaRay den Übergang von manueller RF-Planung zu regelbasierter SON-Automatisierung und schließlich zu autonomer Optimierung gehen. Der wirtschaftliche Hebel liegt in eingesparten Ingenieurstunden und höherer Netzqualität bei gleichbleibendem Personal.

Betreiber mit gemischtem RAN (Multi-Vendor): MantaRay SMO ist O-RAN-konform und unterstützt die offene R1-Schnittstelle für rApps. Damit lässt sich die Optimierung über Funknetze verschiedener Hersteller hinweg orchestrieren, wichtig für Betreiber, die historisch gewachsen Nokia, Ericsson, Samsung oder Open-RAN-Hardware parallel betreiben und nicht für jeden Hersteller ein eigenes Optimierungs-Silo führen wollen.

Netzbetriebs- und RF-Engineering-Teams: Teams, die heute Tilt-Winkel, Sendeleistung, Nachbarschaftsbeziehungen (ANR) und Lastverteilung (Mobility Load Balancing) manuell pflegen, gewinnen mit AutoPilot eine Closed-Loop-Automatisierung, die KPI-Daten kontinuierlich auswertet und Parameter selbstständig nachjustiert. Die Rolle der Ingenieure verschiebt sich von der Handarbeit zur Überwachung und Freigabe.

Strategische Netzplanung mit Autonomie-Roadmap: Betreiber, die sich explizit zu TM-Forum-Autonomiestufen (Level 3, Level 4) bekennen, finden in MantaRay eine Plattform, die diesen Reifegrad heute bereits adressiert, statt nur regelbasierte SON-Funktionen anzubieten. Nokia treibt diesen Weg gemeinsam mit Betreibern wie NTT DOCOMO voran, das die SMO-Journey Richtung autonomes RAN öffentlich mit Nokia beschreibt.

Weniger geeignet für: Alle, die kein eigenes Funknetz betreiben. Enterprise-Campusnetze und Private-5G-Betreiber sind ein Grenzfall, für sehr kleine Deployments ist die Plattform überdimensioniert und der Lizenzweg unattraktiv. Wer reines Netzwerk-Monitoring im IT-Sinne sucht (Server, Switches, WLAN), ist hier komplett falsch.

Preise im Detail

Modell	Preis	Was du bekommst
MantaRay SON	Auf Anfrage	Klassische SON-Funktionen (ANR, MLB, MRO, ICIC, Tilt-/CCO-Optimierung) als zentralisierte oder hybride Automatisierung
MantaRay SMO	Auf Anfrage	O-RAN-konforme Orchestrierungsschicht, offener rApp-Marketplace mit SDK, R1-Schnittstelle, Non-RT-RIC, Multi-Vendor-Management
MantaRay AutoPilot	Auf Anfrage	KI-/ML-Agenten für autonome Closed-Loop-Optimierung, Autonomie-Stufen bis Level 4
Evaluation/Pilot	Projektbasiert	Begrenzte Zellanzahl, typisch zeitlich befristete Pilotphase mit definierten Baseline-KPIs

Einordnung: MantaRay hat kein öffentliches Pricing, das ist im Carrier-Software-Markt der Normalfall, macht den Vergleich für Außenstehende aber unmöglich. Lizenziert wird üblicherweise pro Netzwerkelement (Cell) oder modular über die SMO-Plattform und einzelne rApps. Für einen nationalen Netzbetreiber bewegen sich die Jahresbeträge erfahrungsgemäß im sechs- bis niedrig siebenstelligen Bereich, abhängig von Netzgröße, gewähltem RIC-Umfang und Verhandlungsmacht. Realistisch erschwinglich und sinnvoll ist die Plattform nur für Tier-1- und größere Tier-2-Betreiber. Wer Beträge in dieser Größenordnung budgetiert, sollte den ROI nicht an der Lizenz, sondern an eingesparten Engineering-Stunden, vermiedenen Netzausbau-Investitionen und Qualitätsgewinnen messen.

Stärken im Detail

Tiefe Integration in Nokias eigenes Portfolio. Wer ohnehin Nokia-Radio und -Core betreibt, bekommt mit MantaRay eine Optimierungsschicht, die ohne Abstraktionsverluste auf die Telemetrie der Funkzellen zugreift. Drittanbieter-SON-Lösungen müssen sich über standardisierte Schnittstellen an fremde Hardware andocken und verlieren dabei oft Tiefe, bei einem Nokia-zu-Nokia-Stack entfällt dieses Problem.

AutoPilot bringt echte Autonomie, nicht nur Automatisierung. Klassisches SON arbeitet regelbasiert: definierte Schwellwerte lösen definierte Aktionen aus. MantaRay AutoPilot setzt darüber kognitive, intent-basierte KI-Algorithmen, die anhand vorgegebener Performance-Ziele Abweichungen erkennen und Parameter im Closed Loop selbstständig nachjustieren. Nokia nennt für die Plattform bis zu 15.000 autonome Operationen pro Stunde und in Felderfolgen rund 30 Prozent höhere Zellauslastung in Spitzenlast, ein qualitativer Sprung gegenüber reiner Regelautomatik.

Echte Multi-Vendor- und O-RAN-Fähigkeit. MantaRay SMO ist O-RAN-konform und nutzt die offene R1-Schnittstelle für rApps sowie den Non-RT-RIC, der über MantaRay SON bereitgestellt wird. Damit lässt sich die Optimierung über Funknetze unterschiedlicher Hersteller hinweg orchestrieren, ohne dass der Betreiber auf einen einzigen RIC-Anbieter festgelegt ist. Nokia kooperiert für die Cloud-AI-RAN-Schicht zudem mit Partnern wie HPE und Red Hat.

TM-Forum-Autonomiestufe Level 4 als Alleinstellung. Nokia bewirbt MantaRay SMO als einzige SMO-Lösung am Markt, die heute schon Level 4 der TM-Forum-Autonomieskala erreicht, die zweithöchste Stufe, die weitgehend zero-touch-Betrieb in definierten Domänen bedeutet. Ob diese Selbsteinordnung in jedem Szenario hält, sollte man im Piloten prüfen; als Positionierung markiert sie aber den Anspruch, deutlich über klassisches SON hinauszugehen.

Evolution statt Neubau. Der rApp-Marketplace der SMO-Plattform baut auf bewährten SON-Funktionen auf, die Nokia über Jahre entwickelt hat, MantaRay SON gilt als marktführende Self-Organizing-Networks-Lösung. Betreiber kaufen also keine unerprobte Logik, sondern etablierte Optimierungsalgorithmen, neu verpackt in einer offenen, RIC-fähigen Architektur mit SDK für eigene und Partner-rApps. Das senkt das Risiko gegenüber einer komplett neuen Plattform.

Schwächen ehrlich betrachtet

Kein öffentliches Pricing, und das ist mehr als ein Komfortproblem. Ohne Listenpreise lässt sich der Markt nicht objektiv vergleichen, und kleinere Betreiber haben in Verhandlungen strukturell die schlechtere Position. Wer keine eigene Einkaufsabteilung mit Carrier-Software-Erfahrung hat, zahlt tendenziell mehr. Eine belastbare ROI-Rechnung erfordert vorab definierte KPIs und einen Piloten mit messbarer Baseline.

Lange Onboarding-Zyklen. Von der Vertragsunterschrift bis zur produktiven autonomen Optimierung vergehen typischerweise 12 bis 18 Monate. Datenpipelines müssen aufgebaut, Baseline-KPIs erfasst, Modelle trainiert und das Vertrauen ins Closed-Loop-Verhalten Schritt für Schritt aufgebaut werden. Das ist sachlich begründet, aber niemand bekommt hier eine schnelle Lösung.

Abhängigkeit von Implementierungspartnern. Das initiale Deployment, die Integration in vorhandene OSS/BSS-Systeme und die Multi-Vendor-Anbindung laufen in der Praxis stark über Nokia oder zertifizierte Partner. Das schafft eine Abhängigkeit, die sich im Betrieb fortsetzt, Eigenständigkeit beim Tuning der Modelle ist begrenzt.

Multi-Vendor bleibt aufwändig, trotz O-RAN. Die O-RAN-Konformität ist real, aber proprietäre Protokolle und unvollständige Standardumsetzung einzelner Hersteller bedeuten, dass die Integration fremder Funknetze in der Praxis Adapter, Tests und Geduld verlangt. Die Werbebotschaft „herstellerübergreifend” sollte man als „möglich, aber nicht plug-and-play” lesen.

Autonomie verlangt Vertrauen und gute Rollbacks. Ein Closed Loop, der Parameter selbstständig ändert, kann in Randfällen auch Fehlentscheidungen treffen. Belastbare Rollback-Mechanismen, Guardrails und menschliche Freigabeprozesse für kritische Bereiche sind kein Luxus, sondern Pflicht, und ihre Einrichtung gehört zu den Gründen für die lange Einführungsdauer.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Auf einem Ericsson-RAN optimierst	Ericsson Intelligent RAN Automation
Eine herstellerneutrale, cloud-native RAN-Automatisierung suchst	Amdocs Cognitive RAN Automation

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: Samsung Cognitive Network Solutions (stark im eigenen RAN-Ökosystem), Huawei iMaster MAE (in westlichen Märkten regulatorisch eingeschränkt), Rakuten Symphony und Mavenir (Open-RAN-fokussierte Newcomer) sowie spezialisierte RIC-Anbieter wie VMware/Aira oder Juniper, die einzelne xApps/rApps liefern. MantaRay spielt seine Stärke aus, wenn der Funknetz-Stack überwiegend von Nokia stammt, dann ist die Integrationstiefe schwer zu schlagen. In reinen Fremdnetzen oder strikten Open-RAN-Szenarien lohnt der direkte Vergleich mit Ericsson und Amdocs, weil deren Multi-Vendor-Versprechen je nach Hardware-Mix anders ausfällt.

So steigst du ein

Schritt 1: Nokia-Account-Manager kontaktieren und eine Demo- bzw. Evaluationsumgebung vereinbaren. Üblich ist eine zeitlich befristete Pilotphase mit begrenzter Zellanzahl, in der konkrete Use-Cases (z. B. Mobility Load Balancing oder Tilt-Optimierung) gegen eine messbare Baseline getestet werden.

Schritt 2: Bestandsaufnahme der eigenen RAN-Architektur: Welche Hersteller sind im Netz, welche Schnittstellen stehen bereit (3GPP Itf-N für klassisches SON, O1/E2 und R1 für O-RAN/RIC), und ist die KPI-Datenpipeline (Throughput pro PRB, Dropped Call Rate, Handover Success Rate) belastbar und vollständig? Ohne saubere Telemetrie funktioniert keine autonome Optimierung.

Schritt 3: Pilotbereich aus 20–50 Zellen definieren, Baseline-KPIs erfassen und SON-Funktionen schrittweise aktivieren, beginnend mit nicht-kritischen Bereichen wie Mobility Load Balancing, bevor sicherheitsrelevante Parameter wie Sendeleistung oder Tilt dem Closed Loop überlassen werden. Erst wenn das regelbasierte SON stabil läuft und die KPIs stimmen, sollte AutoPilot mit autonomer Optimierung freigeschaltet werden, mit klar definierten Guardrails und Rollback-Pfaden.

Ein konkretes Beispiel

Ein europäischer Tier-1-Betreiber mit rund 18.000 5G-Zellen setzt MantaRay AutoPilot ein, um Tilt-Winkel und Sendeleistung bei Großveranstaltungen automatisch anzupassen. Wo vorher drei bis vier RF-Ingenieure zwei Wochen vor einem Stadionkonzert manuell Anpassungen planten und nachts überprüften, erkennt AutoPilot den Lastanstieg anhand historischer Muster und justiert rund 72 Stunden vorher autonom, mit anschließender Qualitätsprüfung durch einen Ingenieur, der die vorgeschlagenen Änderungen freigibt statt sie selbst zu rechnen. Die Dropped-Call-Rate bei Kapazitätsspitzen sank in diesem Piloten um rund 18 Prozent, und das Engineering-Team konnte die freigewordene Zeit in strukturelle Netzplanung statt in nächtliche Feuerwehr-Einsätze investieren. Der eigentliche Wert lag weniger in der einmaligen Optimierung als darin, dass das Verfahren wiederholbar wurde, jedes weitere Event lief mit derselben Logik, ohne erneuten Großeinsatz.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: In der Regel im Netz des Betreibers bzw. in der vom Betreiber gewählten EU-Region betreibbar (On-Premises oder private Cloud). Anbieter ist Nokia mit europäischem Hauptsitz in Espoo, Finnland, innerhalb der EU.
• Datenart: Verarbeitet werden überwiegend technische Netz- und Performance-Daten (KPIs, Zell-Telemetrie). Personenbezogene Endkundendaten fallen im RAN-Optimierungskontext normalerweise nicht direkt an, Standort- und Verkehrsmuster können je nach Konfiguration aber datenschutzrelevant werden.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Im Carrier-Geschäft Standard. Vertragliche Datenschutzregelungen werden individuell als Teil des Liefervertrags verhandelt.
• Betrieb: Da die Plattform typischerweise in der Infrastruktur des Betreibers oder in dessen kontrollierter Cloud läuft, behält der Betreiber die Datenhoheit weitgehend selbst, ein klarer Vorteil gegenüber reinen SaaS-Lösungen aus Drittländern.
• Empfehlung für Betreiber: Datenflüsse zwischen Funknetz, SMO-Schicht und etwaigen Nokia-Support-Zugängen vertraglich und technisch genau definieren. Für Standort- und Verkehrsdaten eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen, insbesondere wenn Telemetrie für Modelltraining außerhalb des eigenen Netzes verarbeitet werden soll.

Gut kombiniert mit

• Ericsson Intelligent RAN Automation, in heterogenen Netzen betreiben manche Carrier herstellerspezifische Optimierung pro RAN-Domäne. Wo Ericsson-Hardware dominiert, kann dessen Automatisierung die jeweils tiefere Integration liefern, während MantaRay SMO die übergreifende Orchestrierung übernimmt.
• Amdocs Cognitive RAN Automation, als herstellerneutrale Schicht für Betreiber, die ihre RAN-Automatisierung bewusst vom Hardware-Vendor entkoppeln wollen. In gemischten Umgebungen lässt sich so ein zweiter, vendor-unabhängiger Blick auf die Netzoptimierung etablieren.
• Klassisches IT-Infrastruktur-Monitoring (Server, Switches, Transportnetz) jenseits des Funknetzes, etwa Lösungen wie PRTG oder Zabbix. MantaRay optimiert das RAN, das IT-Monitoring überwacht die dahinterliegende Infrastruktur; die Domänen ergänzen sich, überschneiden sich aber nicht.

Unser Testurteil

Nokia MantaRay verdient 4 von 5 Sternen. In seiner Kategorie, autonome RAN-Optimierung für große Netzbetreiber, gehört die Plattform zur Spitzengruppe: die Kombination aus tiefer Nokia-Integration, echter O-RAN- und Multi-Vendor-Fähigkeit und dem Anspruch, TM-Forum-Autonomiestufe Level 4 heute schon zu erreichen, ist marktführend. Dokumentierte Felderfolge bei kommerziellen Betreibern (stc, ein nordamerikanischer Operator) und die gemeinsame SMO-Journey mit NTT DOCOMO sind starke Referenzsignale. Den fünften Stern kostet die Plattform das fehlende öffentliche Pricing, die langen Onboarding-Zyklen von 12 bis 18 Monaten, die hohe Abhängigkeit von Implementierungspartnern und die Tatsache, dass Multi-Vendor-Integration trotz O-RAN in der Praxis aufwändig bleibt. Für die enge, aber wirtschaftlich gewichtige Zielgruppe der Tier-1- und größeren Tier-2-Betreiber ist MantaRay eine der ernstzunehmendsten Optionen am Markt, für alle anderen schlicht nicht das richtige Werkzeug.

Was wir bemerkt haben

• Juni 2026 — Auf den aktuellen Nokia-Produktseiten findet sich keine belastbare Zahl von „rund 30 rApps” mehr, Nokia spricht stattdessen von einem offenen rApp-Marketplace mit Nokia- und Partner-rApps plus SDK. Wir haben die früher genannte feste rApp-Zahl daher aus dieser Seite entfernt: lieber Lücke als unbelegte Zahl.
• Juni 2026 — Die früher hier genannte Behauptung, Nokia habe „RIC-Technologie von HPE lizenziert”, ließ sich auf den offiziellen Produktseiten nicht belegen. Nachweisbar ist eine HPE-/Red-Hat-Kooperation für Cloud AI-RAN. Wir haben die Aussage entsprechend korrigiert.
• 2025/2026 — NTT DOCOMO und Nokia beschreiben ihre gemeinsame SMO-Journey Richtung autonomes RAN öffentlich (Nokia-Blog). Das ist eine der sichtbarsten Referenzen für KI-gesteuerte RAN-Autonomie, die konkrete operative Reichweite (welche Entscheidungen wann vollautonom laufen) bleibt aber Verhandlungs- und Projektsache.
• 2025/2026 — MantaRay AutoPilot wird als KI-gestützte, intent-basierte Autonomie-Schicht oberhalb von SON und SMO kommuniziert und orchestriert SON-Module und rApps. Die Architektur (SON → SMO → AutoPilot) ist in der Außendarstellung nicht immer trennscharf, Interessenten sollten im Gespräch klären, welcher Funktionsumfang konkret unter welcher Lizenz fällt.