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隨著云化網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和解耦性增強(qiáng)，云化網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)將給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)維帶來巨大挑戰(zhàn)，5G技術(shù)變革也將對(duì)云化網(wǎng)絡(luò)上的垂直業(yè)務(wù)帶來革命性的改變。如何應(yīng)對(duì)云化網(wǎng)絡(luò)智能化運(yùn)維，滿足用戶需求快速的變更并為垂直業(yè)務(wù)提供保障？如何保障網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施層的穩(wěn)定性和可靠性？如何感知網(wǎng)絡(luò)并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全息監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能化調(diào)整？這些需求都催生了AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在云化網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域的應(yīng)用。

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云化網(wǎng)絡(luò)智能化的兩個(gè)核心能力

實(shí)現(xiàn)云化網(wǎng)絡(luò)的智能化需要具備兩個(gè)核心能力，第一個(gè)核心能力是構(gòu)建基礎(chǔ)平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)必須解決兩個(gè)事情，首先是云化網(wǎng)絡(luò)智能化所需要的計(jì)算能力；其次是智能化所需要的數(shù)據(jù)處理能力，主要體現(xiàn)在如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的樣本數(shù)據(jù)。

第二個(gè)核心能力是場(chǎng)景化。云化網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景化可以從三個(gè)層面理解：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層、網(wǎng)絡(luò)功能層和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維運(yùn)營(yíng)層。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的可靠性和穩(wěn)定性，故障智能化定位就顯得尤為關(guān)鍵。故障智能化定位涉及故障數(shù)據(jù)的海量采集、故障數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、故障預(yù)測(cè)和故障自動(dòng)化排除。網(wǎng)絡(luò)功能層重點(diǎn)關(guān)注網(wǎng)絡(luò)功能全息數(shù)據(jù)監(jiān)控和感知，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自優(yōu)化調(diào)整和網(wǎng)絡(luò)功能自愈，通過海量數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)AI模型建立應(yīng)用和數(shù)據(jù)決策、數(shù)據(jù)反饋形成閉環(huán)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維運(yùn)營(yíng)層面關(guān)注基于DevOps的智能化應(yīng)用，包括網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化部署、網(wǎng)絡(luò)彈性、故障定位等焦點(diǎn)問題。從運(yùn)營(yíng)角度來考慮，需要結(jié)合大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，構(gòu)建能給運(yùn)營(yíng)商帶來有價(jià)值增長(zhǎng)的場(chǎng)景，如流量智能化經(jīng)營(yíng)、網(wǎng)絡(luò)用戶體驗(yàn)評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)跨界的端到端故障定位、業(yè)務(wù)開放快速構(gòu)建新業(yè)務(wù)等。

AI+大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的云化網(wǎng)絡(luò)智能化解決方案

從架構(gòu)技術(shù)推動(dòng)，場(chǎng)景切入作為考量，中興通訊推出 AI和大數(shù)據(jù)智能化整體解決方案。方案基于三層云化網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)，推動(dòng)云化網(wǎng)絡(luò)的智能化（見圖1）。

基礎(chǔ)設(shè)施層自優(yōu)化：云化后的基礎(chǔ)設(shè)施增加了故障定位和分析的難度，也為云化基礎(chǔ)資源層的網(wǎng)絡(luò)管理增加了復(fù)雜性，AI+大數(shù)據(jù)為引入故障告警、故障自愈、基礎(chǔ)資源分配等自優(yōu)化提供能力。

網(wǎng)絡(luò)資源層智能化：引入網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)控、運(yùn)算分析、推理決策和策略執(zhí)行。AI+大數(shù)據(jù)為滿足網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)配、網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)自愈、網(wǎng)絡(luò)自治化提供基礎(chǔ)能力。

管理運(yùn)維運(yùn)營(yíng)層自動(dòng)化和智能化：從規(guī)劃設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)部署到管理運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和全局資源優(yōu)化等智能化。引入AI+大數(shù)據(jù)能動(dòng)態(tài)地對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行資源調(diào)度、優(yōu)化和故障排除，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智慧運(yùn)營(yíng)。通過將人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度相結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)采集數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)及相應(yīng)資源需求進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)情況進(jìn)行主動(dòng)運(yùn)維，保障網(wǎng)絡(luò)能夠及時(shí)調(diào)整相應(yīng)資源，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的最大化利用?；谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)特性的海量數(shù)據(jù)加以分析，建立合理的智能量化模型，并基于模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，從而保證最佳的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)?；谌斯ぶ悄艿墓收吓懦夹g(shù)，基于海量歷史故障數(shù)據(jù)和故障解決數(shù)據(jù)，利用人工智能學(xué)習(xí)生成故障事件和特征匹配規(guī)則庫(kù)，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)自動(dòng)選擇最優(yōu)解決方案，保障和管理好整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)。

方案分階段引入AI+大數(shù)據(jù)能力，從開環(huán)網(wǎng)絡(luò)到靜態(tài)閉環(huán)，再到動(dòng)態(tài)閉環(huán)，最后到全自治網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)以人驅(qū)動(dòng)為主的人治模式向網(wǎng)絡(luò)自我驅(qū)動(dòng)為主的自治模式的轉(zhuǎn)變。

根據(jù)對(duì)智能化能力的不同要求，方案支持逐步引入大數(shù)據(jù)和AI能力。在云化網(wǎng)絡(luò)智能化的分層架構(gòu)中，越上層、越集中化，跨領(lǐng)域分析能力越強(qiáng)，更適合對(duì)全局性的策略集中進(jìn)行訓(xùn)練及推理，比如跨域調(diào)度、端到端編排、全網(wǎng)內(nèi)容分布等，通常對(duì)計(jì)算能力要求很高，需要跨領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)支撐，對(duì)實(shí)時(shí)性要求一般敏感度較低。越下層、越接近端側(cè)，專項(xiàng)分析能力越強(qiáng)，對(duì)實(shí)時(shí)性往往有較高要求，比如5G NR的移動(dòng)性策略、MEC的實(shí)時(shí)控制等，但對(duì)計(jì)算能力依賴度不高，一般適合引入嵌入式推理能力，或結(jié)合MEC，部署具備一定實(shí)時(shí)處理能力的輕量級(jí)訓(xùn)練引擎。

AI+大數(shù)據(jù)使能的智能化網(wǎng)絡(luò)是5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要趨勢(shì)，智能化將帶來網(wǎng)絡(luò)根本性的變革。首先依托網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的支撐實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的初級(jí)智能化；其次AI將可以學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域的5G網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，部分子領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)融合智能，實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的中級(jí)智能化；最后隨著人工智能技術(shù)高度發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)各子領(lǐng)域大數(shù)據(jù)將實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)聯(lián)動(dòng)和高度自治，大幅提升網(wǎng)絡(luò)全生命周期效率，基于人類控制網(wǎng)絡(luò)的意圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)智能化?？梢灶A(yù)見，在不久的將來，AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合將推動(dòng)電信網(wǎng)絡(luò)劃時(shí)代的發(fā)展和演進(jìn)。

來源 | ZTe刊