Ericsson Intelligent RAN Automation

Kurzfazit

Ericsson Intelligent RAN Automation ist der AI- und Automatisierungs-Layer im Ericsson-RAN-Stack — und für Betreiber mit hohem Ericsson-Anteil eine der reifsten verfügbaren Lösungen. Stärken: AI Native Link Adaptation, MIMO Sleep Mode und Predictive Maintenance mit dokumentierten Trial-Ergebnissen bei T-Mobile US, KDDI und Far EasTone; tiefe Integration ins Baseband; EIAP als rApp-Plattform; Ericsson-Silicon-Beschleuniger statt Nvidia-Abhängigkeit; Gartner-Leader-Position 2025. Schwächen: Multi-Vendor-Setups bleiben funktional eingeschränkt, O-RAN-Compliance ist nur teilweise gegeben, keine öffentlichen Preise, und die belegten KPI-Verbesserungen stammen aus Anbieter-Pressemitteilungen, deren unabhängige Reproduktion nicht öffentlich ist. Für Ericsson-zentrische Tier-1-Operator vier Sterne mit klarer Begründung; für reine O-RAN-Strategien oder Multi-Vendor-Netze deutlich verhaltener zu empfehlen.

Für wen ist Ericsson Intelligent RAN Automation?

Tier-1- und Tier-2-Mobilfunkbetreiber mit Ericsson-RAN: Wer den Hauptteil seiner Funkzellen auf Ericsson-Hardware (Radio Units, Massive MIMO, RAN Compute) betreibt, hat den größten Hebel. Die AI-Funktionen entfalten ihre maximale Wirkung im Baseband, weil sie dort direkt auf die Modulations- und Beamforming-Entscheidungen einwirken können — externe RIC-Lösungen erreichen diese Tiefe nicht.

Operator mit aktiver Net-Zero- und Energieeffizienz-Roadmap: MIMO Sleep Mode ist die spezifische Funktion, die in Anbieter-Trials (Far EasTone Taiwan) bis zu 25 % weniger RAN-Energieverbrauch erbracht hat. Für Netzbetreiber mit harten CO2-Reduktionszielen und steigenden Energiepreisen ist das ein direkter Business Case — der CFO versteht das Argument ohne weitere Erklärung.

5G-SA-Netze in der Optimierungsphase: AI Native Link Adaptation greift direkt in MCS-Entscheidungen (Modulation and Coding Scheme) ein und ersetzt regelbasierte CQI-Schwellen durch ML-Modelle. Der Effekt ist im 5G-SA-Kontext mit dichteren Spektrumsbedingungen typischerweise größer als in reinen 4G-LTE-Netzen — wer 5G SA produktiv betreibt, sollte AI Native Link Adaptation evaluieren.

Netzbetreiber auf dem Weg zum autonomen Netzmanagement: Die TM-Forum-Reifegrade Level 3 (Conditional Autonomous) und Level 4 (Highly Autonomous) sind die strategische Zielmarke vieler Betreiber. EIAP ist dafür eine der reifen Plattformen — sowohl mit Ericsson-rApps als auch mit Drittanbieter-rApps. Wer eine mehrjährige Autonomous-Networks-Roadmap fährt, bekommt hier ein Plattform-Setup, das den Weg trägt.

Energie- und CAPEX-bewusste Planungsteams: Ericsson nennt 20 % CAPEX-Reduktion durch AI-gestützte Netzplanung — eine Zahl, die Investitionsentscheidungen materiell beeinflusst, wenn sie in der eigenen Netzlandschaft reproduzierbar ist.

Weniger geeignet für: Betreiber mit überwiegend Nokia-, Samsung- oder Huawei-Hardware (Nokia MantaRay SON & AutoPilot ist dort die naheliegende Wahl, Amdocs Cognitive RAN Automation der vendor-agnostische Pfad), reine O-RAN-Greenfield-Projekte mit vollständiger Disaggregation, und kleinere regionale Betreiber ohne Budget für mehrjährige Professional-Services-Implementierungen.

Preise im Detail

Komponente	Preis	Was du bekommst
Baseband-AI-Features (z. B. AI Native Link Adaptation)	In neueren Softwareversionen teilweise ohne Aufpreis	Direkt im RAN-Stack integriert, Aktivierung per Software-Konfiguration
MIMO Sleep Mode	Lizenz pro Site / pro Cell	Energieeinsparung in lastarmen Zeiten
EIAP (Ericsson Intelligent Automation Platform)	Plattform-Lizenz + Subskription	rApp-Hosting, vendor-agnostische Schnittstellen
rApps (Ericsson und Drittanbieter)	Pro App pro Site	Beispiele: RAN Optimizer, Dynamic Resource Allocator, Predictive Maintenance
Professional Services	Auf Anfrage	Implementation, Trial-Begleitung, KPI-Reporting

Einordnung: Ericsson publiziert keine Preise für RAN-Automatisierungsfunktionen. Die Lizenzierung erfolgt über Rahmenverträge mit dem Betreiber — typisch pro Netzwerkelement (Site oder Cell), pro Modul und pro Feature, oft kombiniert mit Volumen- und Laufzeitrabatten. Für einen nationalen Tier-1-Betreiber liegen die jährlichen Kosten erfahrungsgemäß im sechs- bis siebenstelligen Euro-Bereich (Software allein, ohne Hardware) — die Hardware (Radio Units, MIMO-Antennen, RAN Compute) ist Voraussetzung und wird separat kalkuliert. Vor jedem Vertrag sollten Betreiber die TCO-Rechnung über mindestens fünf Jahre aufstellen und gegen Nokia und Mavenir benchmarken — die nominale Lizenzdifferenz ist oft kleiner als die Implementierungs- und Migrationskosten.

Stärken im Detail

AI direkt im Baseband statt externer RIC-Schicht. Während O-RAN-orientierte Wettbewerber AI-Funktionen typischerweise in einer separaten RAN Intelligent Controller (RIC)-Schicht ausführen, integriert Ericsson AI-Modelle direkt ins Baseband. Das reduziert die Latenz zwischen Messung und Entscheidung erheblich — wichtig für Funktionen wie Link Adaptation, die im Millisekunden-Bereich greifen müssen. Der Nachteil: weniger Vendor-Offenheit. Der Vorteil: schnellere und tiefer integrierte Optimierung.

Belegte Operator-Trial-Ergebnisse. Im Anbieter-Material dokumentiert: T-Mobile US (2024) berichtete +10 % Spektraleffizienz und +15 % höhere Downlink-Geschwindigkeiten nach Aktivierung von AI Native Link Adaptation; Far EasTone (Taiwan) erreichte −25 % RAN-Energieverbrauch durch MIMO Sleep Mode; KDDI (Japan, Q1 2026) berichtete +9,6 % DL-Throughput in 4G und +3,1 % in 5G. Diese Zahlen stammen aus Ericsson-Pressemeldungen — unabhängige Reproduktion in vergleichbarem Setup ist nicht öffentlich, aber die Größenordnungen sind plausibel und werden von mehreren Betreibern bestätigt.

EIAP als rApp-Plattform für vendor-agnostische Automatisierung. Ericsson Intelligent Automation Platform (EIAP) ist die Plattformschicht, auf der rApps laufen — sowohl Ericsson-eigene als auch Drittanbieter-rApps. Das ist Ericssons Antwort auf die O-RAN-Frage: nicht voll-disaggregiert, aber offen genug, dass ein Betreiber Best-of-Breed-rApps einbinden kann. Praktisch wichtig, weil das ökonomische Risiko (Vendor-Lock-in) damit zumindest gemildert wird.

Ericsson Silicon reduziert Nvidia-GPU-Dependency. Anders als manche Wettbewerber, die für AI-Workloads auf Nvidia-Beschleuniger setzen, hat Ericsson eigene Silizium-Beschleuniger im RAN-Baseband. Das hat zwei Effekte: geringerer Energieverbrauch pro AI-Operation (weil Spezial-ASICs effizienter sind als General-Purpose-GPUs) und geringere Lieferketten-Abhängigkeit von Nvidia. In Zeiten knapper GPU-Verfügbarkeit ist das ein nicht-trivialer Vorteil.

Gartner Magic Quadrant Leader 2025. Ericsson wurde 2025 von Gartner im Magic Quadrant für CSP 5G RAN Infrastructure Solutions als Leader eingestuft und erreicht laut eigener Angabe Top-74 % der branchenführenden Benchmarks. Das ist ein neutraler Markt-Validator, der besonders in Beschaffungsprozessen großer Betreiber Gewicht hat.

SON-Reife seit über zehn Jahren. Self-Organizing-Network-Komponenten sind kein neues Feld — Ericsson liefert sie seit Beginn der 4G-Ära. AI-Funktionen wie AI Native Link Adaptation sind die nächste Evolutionsstufe, sitzen aber auf einer ausgereiften SON-Basis (Mobility Robustness Optimization, Energy Saving, Capacity & Coverage Optimization). Wer mit Ericsson startet, kauft kein experimentelles Produkt, sondern eine bewährte Plattform mit neuer KI-Schicht.

Predictive Maintenance als operativer Hebel. Eine der konkretesten Funktionen: ML-Modelle prognostizieren Hardware-Ausfälle (Radio Units, Massive MIMO Antennas) basierend auf Telemetrie. Truck Rolls werden reduziert, Mean Time to Repair sinkt, ungeplante Ausfälle gehen messbar zurück. Das ist eine Funktion, deren ROI in der OPEX-Bilanz direkt sichtbar wird.

Schwächen ehrlich betrachtet

Maximaler Nutzen nur auf Ericsson-Hardware. Die AI-Funktionen entfalten ihre volle Wirkung im Baseband — und das Baseband muss aus dem Ericsson-Portfolio kommen. In Multi-Vendor-Netzen (sehr verbreitet in EU-Tier-1-Betreibern, die historisch parallel mit Ericsson und Nokia bestücken) bleibt die Optimierung auf den Ericsson-Anteil beschränkt. Wer die hälftige Wirkung auf einem hälftigen Netzbestand bekommt, muss die Investitionsrechnung entsprechend anpassen.

Vollständige O-RAN-Compliance fehlt. Ericsson positioniert sich als „Open RAN prepared”, aber die proprietären Schnittstellen im Baseband sind nicht vollständig O-RAN-konform. Wer eine reine O-RAN-Greenfield-Strategie mit voller Vendor-Disaggregation fährt, bekommt mit Ericsson kompromissbehafteten Pfad. Das ist eine bewusste strategische Entscheidung Ericssons — sie verteidigen ihren integrierten Stack — aber für O-RAN-Puristen ein Ausschlusskriterium.

Trial-Ergebnisse aus Pressemeldungen. Die zitierten Verbesserungszahlen (T-Mobile US +15 %, Far EasTone −25 %, KDDI +9,6 %) sind Anbieter-Kommunikation. Sie sind plausibel und werden von beteiligten Betreibern in eigenen Investorenpräsentationen ebenfalls genannt, aber eine unabhängige peer-reviewed Reproduktion in vergleichbarem Setup ist nicht öffentlich. Wer mit diesen Zahlen ins eigene Investment-Board geht, sollte konservativere Werte ansetzen — und im Pilotprojekt die eigene Baseline messen.

Autonomous-Networks-Level-4 noch nicht erreicht. Die TM-Forum-Reifegrade reichen von Level 0 (manuell) bis Level 5 (vollautonom). Ericsson kommuniziert offen, dass aktuelle Setups bei Level 3 (Conditional Autonomous) liegen — menschliche Oversight bleibt Pflicht. Wer „vollautonomes Netzmanagement” erwartet, wird die Lücke spüren.

Komplexes Lizenzmodell. Module + rApps + Hardware-Lizenzen + Professional Services + Support — die Komponenten lassen sich nur in mehrwöchigen Workshops sauber gegen Wettbewerber benchmarken. Für CFOs ist das eine unschöne TCO-Black-Box. Selbst nach Vertragsabschluss bleibt die Frage, welche Features in welcher Softwareversion „kostenlos” mitkommen und welche separat gezahlt werden — die Linie verschiebt sich von Release zu Release.

Lange Implementierungsprojekte. Ericsson Professional Services ist gut, aber teuer und nicht schnell. Realistische Implementierungszeiträume für ein nationales Netz: 12–24 Monate bis zum produktiven Vollausbau eines neuen Features. Wer kurzfristige Hebel sucht, ist hier falsch.

Vendor-Lock-in als strategisches Risiko. Wer den Ericsson-Stack tief integriert, bindet sich für die nächsten 7–10 Jahre an Ericssons Roadmap und Pricing. Migration zu Nokia oder Mavenir wird mit jedem zusätzlichen Modul teurer. Das ist branchenüblich, aber bewusst zu kalkulieren.

Energie-Story braucht Kontext. Die +17 % Energieeffizienz, die Ericsson auf der Portfolio-Seite nennt, beziehen sich auf die nächste Hardware-Generation kombiniert mit AI-Optimierung — nicht auf reine Software-Aktivierung. Wer die Software auf alter Hardware aktiviert, bekommt nur einen Teilhebel.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Ein Netz mit überwiegend Nokia-RAN-Hardware optimierst	Nokia MantaRay SON & AutoPilot
Eine vendor-agnostische RAN-Automation mit Multi-Vendor-Fokus willst	Amdocs Cognitive RAN Automation
RF- und Netzplanung als Vorstufe brauchst	Atoll
GIS-basierte Netzplanung mit Standortanalyse priorisierst	Cellular Expert

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite oder mit anderer Stoßrichtung: Samsung CognitiV (RAN-AI, vor allem in Asien und bei US-Operatoren wie Verizon stark), Mavenir RIC (O-RAN-RIC mit Schwerpunkt offene Architektur), VMware/Broadcom Telco Cloud (für die Cloud-RAN-Schicht), Cellwize (von Qualcomm 2022 übernommen, RIC/rApp-Ökosystem), Rakuten Symphony (vollintegrierter O-RAN-Stack aus Japan), Juniper RAN Intelligence Controller (RIC-orientiert) und Huawei iMaster MAE (im westlichen Markt aufgrund Sicherheitsbedenken nicht mehr erste Wahl). Im westlichen Tier-1-Markt teilen sich Ericsson und Nokia den Hauptanteil, mit Mavenir und Rakuten als O-RAN-orientierte Herausforderer; Samsung ist im US-Markt und in Asien stark. Die strategische Entscheidung ist meist nicht „welches AI-Tool”, sondern „welcher RAN-Vendor” — die AI-Schicht folgt der Hardware-Entscheidung.

So steigst du ein

Schritt 1: Bestandsaufnahme der Ericsson-Footprint und Baseline-KPIs. Bevor du Ericsson kontaktierst: Wieviel Prozent deiner Sites laufen auf Ericsson-RAN? Welche Generation (alt-LTE, 5G NSA, 5G SA)? Welche Software-Releases? Welche KPIs willst du verbessern (Spektraleffizienz, Energieverbrauch, Truck Rolls, Cell-Edge-Performance)? Diese Bestandsaufnahme ist die Basis für ein zielgerichtetes Trial — ohne sie wird das Pilotprojekt zur Feature-Demo statt zur Investitionsentscheidung.

Schritt 2: Trial mit Ring Fencing und A/B-Vergleich. Aktiviere die priorisierte AI-Funktion (typisch: AI Native Link Adaptation oder MIMO Sleep Mode) in einem klar abgegrenzten Teilnetz (z. B. ein städtischer Cluster mit 200–500 Cells). Messe 30 Tage Baseline ohne Feature, dann 30–60 Tage mit aktiviertem Feature. Vergleiche dieselben KPIs in einem Kontroll-Cluster ohne Feature-Aktivierung — nur so isolierst du den AI-Effekt von saisonalen oder Verkehrslast-bedingten Schwankungen. Plane für diesen Schritt 3–6 Monate ein, inklusive Konfiguration und KPI-Auswertung.

Schritt 3: Schrittweiser Rollout mit klaren Stage Gates. Nach erfolgreichem Trial: Rollout auf das gesamte Ericsson-Netz schrittweise — typisch in Regionen oder Stadtteilen, mit definierten Stage Gates pro Schritt (z. B. „nach 25 % Rollout KPIs prüfen, vor weiterer Aktivierung Freigabe durch Netzplanung”). Parallel: EIAP-Plattform-Setup für rApp-Verwaltung, falls weitere AI-Module geplant sind. Tipp: Definiere von Anfang an interne Verantwortlichkeiten (Network Engineering, Performance Management, Vendor Management) und einen klaren Eskalationspfad bei KPI-Verschlechterungen — AI-Features greifen direkt in produktive Netze ein, Rückfall auf regelbasierte Steuerung muss in Minuten möglich sein.

Ein konkretes Beispiel

Ein europäischer Tier-1-Betreiber mit ca. 12.000 Ericsson-Sites in einem nationalen Netz (rund 25 Millionen Subscriber, gemischtes 4G/5G-NSA/5G-SA-Setup) entscheidet sich für eine flächendeckende Aktivierung von AI Native Link Adaptation. Vorgehen: dreimonatiger Trial auf 400 Cells in einer Großstadt mit hoher Verkehrslast, parallel ein Kontroll-Cluster ohne Aktivierung. Trial-Ergebnis nach 60 Tagen: 8–12 % höherer Downlink-Durchsatz in mittlerer bis schlechter Funksituation (Cell Edge), in Spitzenlast-Zellen sogar bis 15 %. Spektraleffizienz auf Zellebene +9 %, ohne Hardware-Eingriff und ohne Frequenzerweiterung. Modulation and Coding Scheme (MCS)-Entscheidungen, die zuvor auf regelbasierten CQI-Schwellenwerten basierten, werden durch ein ML-Modell ersetzt, das Kanalunsicherheiten besser einschätzt. Rollout: 12 Monate über das gesamte Ericsson-Netz, parallel zu einem separaten MIMO-Sleep-Mode-Rollout in lastarmen Zonen. Wirtschaftlicher Effekt: Spektrumsknappheit-induzierte Bauprojekte (zusätzliche Standorte zur Kapazitätsentlastung) wurden um geschätzt 15 % verschoben oder ganz vermieden — sechsstellige Einsparung pro Standort. Energieverbrauch des RAN sank im selben Zeitraum um rund 12 % gegenüber Baseline (kombinierter Effekt aus Link Adaptation, MIMO Sleep und reiferer Last-Steuerung). Lizenzkosten für die AI-Features im niedrigen siebenstelligen Bereich pro Jahr — der Business Case rechnete sich nach Anbieterangabe nach etwa 14 Monaten.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: EU. Ericsson AB ist schwedisches Unternehmen mit Hauptsitz in Stockholm; europäische RAN-Daten werden typisch in EU-Rechenzentren oder direkt auf On-Premise-Infrastruktur des Betreibers verarbeitet. EIAP kann on-premises oder als Cloud-Service in EU-Region betrieben werden.
• Datentypen: RAN-Optimierung verarbeitet primär Netz-Telemetrie (KPIs, Cell-Last, Spektrum-Auslastung, Hardware-Status). Personenbezogene Daten der Endkunden (IMSI, Geolokation auf Cell-Ebene) können je nach Konfiguration involviert sein — diese fallen primär in die Verantwortung des Betreibers.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Standard für Enterprise-Verträge mit europäischen Tier-1-Betreibern; Ericsson hat etablierte AVV-Templates, die in Lieferantenfragebögen kommunaler und nationaler Betreiber routinemäßig akzeptiert werden.
• Sicherheitszertifizierungen: ISO 27001, SOC 2 und branchenspezifische Telco-Zertifikate. Für deutsche Betreiber relevant: BSI-konforme Lieferanten-Anforderungen erfüllbar.
• Modell-Trainingsdaten: ML-Modelle in AI Native Link Adaptation werden typisch auf aggregierten Netz-Telemetriedaten trainiert, nicht auf Endkunden-Inhalten. Detailspezifikation pro Feature im Lizenzvertrag verhandelbar.
• Empfehlung für Betreiber: Für DSGVO-konforme Nutzung ist Ericsson Intelligent RAN Automation unkritisch — die Datenverarbeitung läuft typisch on-premises beim Betreiber oder in EU-Rechenzentren, AVV ist Standard. Wichtiger ist die interne Konfiguration: welche RAN-Daten in EIAP fließen, welche on-premise bleiben, welche Cloud-Komponenten genutzt werden.

Gut kombiniert mit

• Atoll — als RF-Planungswerkzeug vor der Site-Aktivierung. Atoll plant Cell-Layout, Antenna-Tilt und Frequenzbelegung; Ericsson Intelligent RAN Automation optimiert anschließend dynamisch im Betrieb. Beide Welten ergänzen sich in der Netz-Lebenszyklus-Sicht.
• Cellular Expert — für GIS-basierte Netzplanung mit Standort-Geometriedaten, vor allem in der Genehmigungs- und Stakeholder-Phase neuer Sites. Ericsson optimiert dann den Funkkanal, sobald die Cells live sind.
• Externe BI- und Network-Analytics-Plattformen (z. B. Splunk, Datadog für Telco, Apache Druid) — RAN-Telemetrie aus EIAP lässt sich in Betreiber-eigene Analytics-Stacks für übergeordnete Dashboards und Cross-Domain-Korrelationen einspeisen. Wichtig für CSPs, die ihre Netz-KPIs gemeinsam mit IT-, OSS- und Customer-Experience-Daten betrachten.

Unser Testurteil

Ericsson Intelligent RAN Automation verdient 4 von 5 Sternen. Für Betreiber mit überwiegend Ericsson-RAN ist es eine der reifsten verfügbaren AI-Automatisierungslösungen — mit dokumentierten Trial-Ergebnissen bei T-Mobile US, KDDI und Far EasTone, tiefer Baseband-Integration, eigener Silizium-Beschleunigung und Gartner-Leader-Positionierung 2025. Die Hebel auf Spektraleffizienz, Throughput und Energieverbrauch sind real und in der OPEX-Bilanz sichtbar. Den fünften Stern verliert das Tool an: eingeschränkter Wirkung in Multi-Vendor-Netzen, nur teilweise O-RAN-Compliance, opaker Preisstruktur, langen Implementierungszyklen und einer Trial-Daten-Lage, die primär auf Anbieter-Pressemeldungen basiert. Für reine O-RAN-Strategien oder Nokia-/Samsung-dominierte Netze ist es nicht die erste Wahl — dort führen Nokia MantaRay SON & AutoPilot oder vendor-agnostische Lösungen wie Amdocs Cognitive RAN Automation die Liste an. Für Ericsson-zentrische Tier-1-Betreiber bleibt es die naheliegende Wahl mit substanziellem ROI.

Was wir bemerkt haben

• 2025 — Ericsson wurde von Gartner im Magic Quadrant für CSP 5G RAN Infrastructure Solutions als Leader positioniert und nennt sich an der Spitze von 74 % der branchenführenden Benchmarks. Für Beschaffungsprozesse nationaler Betreiber ist diese Marktvalidierung ein nicht-trivialer Faktor.
• 2024 — T-Mobile US-Trial mit AI Native Link Adaptation: +10 % Spektraleffizienz, +15 % DL-Geschwindigkeit. Die Zahlen stammen aus Ericsson-Pressemeldungen und werden in T-Mobile-Investorenpräsentationen ähnlich kommuniziert — unabhängige Reproduktion in vergleichbarem Setup ist aber nicht öffentlich.
• Q1 2026 — KDDI Japan berichtete +9,6 % DL-Throughput-Verbesserung in 4G und +3,1 % in 5G nach AI-Feature-Aktivierung. Damit wandert das Trial-Portfolio von US-Tier-1-Operatoren in asiatische Tier-1-Netze — strategisch wichtig für Ericssons Glaubwürdigkeit jenseits der nordamerikanischen Hauptkundschaft.
• Mai 2026 — EIAP-rApp-Ökosystem wächst, aber Drittanbieter-rApps sind weiterhin überschaubar. Wer eine echte Multi-Vendor-rApp-Strategie fährt, sollte das aktuelle Drittanbieter-Portfolio konkret prüfen, statt sich auf Marketing-Aussagen zur Plattform-Offenheit zu verlassen.
• Mai 2026 — Ericsson Silicon (eigene ASICs für RAN-Workloads) bleibt strategisches Differenzierungsmerkmal gegenüber Wettbewerbern, die stärker auf Nvidia-GPUs setzen. In Zeiten knapper GPU-Verfügbarkeit und steigender Energiepreise ist das ein operativer Vorteil — aber auch ein technischer Lock-in, der Migration zu Wettbewerbern erschwert.
• Mai 2026 — Vollständige O-RAN-Compliance bleibt strategisch nicht das Ziel — Ericsson positioniert sich als „Open RAN prepared” mit selektiver Schnittstellenöffnung. Für O-RAN-Puristen ein Ausschlusskriterium, für Mainstream-Tier-1-Betreiber ein vertretbarer Kompromiss.