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[導(dǎo)讀] 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)將對網(wǎng)絡(luò)運營和運維帶來巨大挑戰(zhàn),5G技術(shù)變革對云化網(wǎng)絡(luò)上的垂直業(yè)務(wù)帶來革命性的變化。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)并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行

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)將對網(wǎng)絡(luò)運營和運維帶來巨大挑戰(zhàn),5G技術(shù)變革對云化網(wǎng)絡(luò)上的垂直業(yè)務(wù)帶來革命性的變化。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)并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全息監(jiān)控,從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能化調(diào)整滿足用戶需求;如何應(yīng)對云化網(wǎng)絡(luò)智能化運維,滿足用戶需求快速的變更和為垂直業(yè)務(wù)提供保障,這都將為AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在云化網(wǎng)絡(luò)智能化的應(yīng)用提供契機(jī)。

云化網(wǎng)絡(luò)智能化的兩個核心能力

實現(xiàn)云化網(wǎng)絡(luò)的智能化需要具備兩個核心能力,第一個核心能力要構(gòu)建基礎(chǔ)平臺。這個平臺必須解決兩個事情,首先是云化網(wǎng)絡(luò)智能化所需要的計算能力;其次是智能化所需要的數(shù)據(jù)處理問題,主要體現(xiàn)在如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的樣本數(shù)據(jù)。

第二核心能力是場景化。云化網(wǎng)絡(luò)場景化可以從三個層面理解,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層,網(wǎng)絡(luò)功能層和網(wǎng)絡(luò)運維運營層。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的可靠性和穩(wěn)定性,所以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)測和故障自動化排除。網(wǎng)絡(luò)功能層重點關(guān)注網(wǎng)絡(luò)功能全息數(shù)據(jù)監(jiān)控和感知,實現(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)運維運營層面關(guān)注基于devops的智能化應(yīng)用,包括網(wǎng)絡(luò)自動化部署,網(wǎng)絡(luò)彈性,故障定位等核心焦點。從運營角度來考慮,需要結(jié)合大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析,構(gòu)建能給運營商帶來有價值增長的場景,流量智能化經(jīng)營,網(wǎng)絡(luò)用戶體驗評估,網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評估,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)動的云化網(wǎng)絡(luò)智能化解決方案

從挑戰(zhàn)和需求出發(fā),契合5G,從架構(gòu)技術(shù)推動,場景切入作為考量,滿足云化網(wǎng)絡(luò)智能化的兩個核心能力,引入中興通訊 AI和大數(shù)據(jù)的智能化整體解決方案,基于三層云化網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu),推動云化網(wǎng)路的智能化:

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。

2)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,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)控、運算分析、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。

3)管理運維運營層自動化和智能化:從規(guī)劃設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)部署到管理運維,實現(xiàn)自動化和全局資源優(yōu)化等智能化。引入AI+大數(shù)據(jù)能動態(tài)地對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行資源調(diào)度、優(yōu)化和故障排除,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智慧運營。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)測和評估,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)情況進(jìn)行主動運維,保障網(wǎng)絡(luò)能夠及時調(diào)整相應(yīng)資源,實現(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,并基于模型對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)進(jìn)行實時處理,從而保證最佳的網(wǎng)絡(luò)運行狀態(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,針對網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)自動選擇最優(yōu)解決方案,保障和管理好整個通信網(wǎng)絡(luò)。

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)、再到動態(tài)閉環(huán),最后到全自治網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)以人驅(qū)動為主的人治模式向網(wǎng)絡(luò)自我驅(qū)動為主的自治模式的轉(zhuǎn)變。

根據(jù)對智能化能力的細(xì)化要求,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,通常對計算能力要求很高,需要跨領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)支撐,對實時性要求一般敏感度較低。越下層、越接近端側(cè),專項分析能力越強(qiáng),對實時性往往有較高要求,比如5G NR的移動性策略、MEC的實時控制等,但對計算能力依賴度不高,一般適合引入嵌入式推理能力,或結(jié)合MEC,部署具備一定實時處理能力的輕量級訓(xùn)練引擎。

總結(jié)

電信網(wǎng)絡(luò)已步入5G時代,人工智能的發(fā)展也是如火如荼,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,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)算法的支撐實現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的初級智能化;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,實現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的中級智能化;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)將實現(xiàn)全網(wǎng)聯(lián)動和高度自治,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)的意圖實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高級智能化??梢灶A(yù)見,在不久的將來,AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合將推動電信網(wǎng)絡(luò)劃時代的發(fā)展和演進(jìn)。

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