网络自动化，5G时代的必然选择

发布时间：2018-08-22 作者：胡俊劼中兴通讯承载产品总监阅读量：

5G时代的网络运维挑战

5G时代，人与人、人与物、物与物的连接更加便捷，万物互联让人们享受数字化带来的美好生活，大视频让人们得到沉浸式体验。于此同时，5G网络面向的各业务场景也日趋复杂，各场景的网络需求千差万别。因此，5G的来临也给整体网络的运营维护带来了前所未有的挑战和契机。

传统网络运维主要基于人工流程，不仅导致业务配置效率低下，同时很大程度上依赖于各专业技术人员的运维经验，在时间和人力两方面均大大增加了OPEX成本。5G时代，网络运维将趋向于自动化，基于自动化的网络运维，不仅可以提升业务的配置速度，缩短业务的上市时间，还可以大大减少人力资源，并促进运营商基于新的知识结构，如大数据和云计算，构建新的基础设施运维团队。不论是从短期体验还是长期影响来说，网络运维的变革都将是5G时代的必然选择。

三个维度实现网络运维自动化

那么如何实现网络运维自动化，中兴通讯认为至少需要有以下三个维度的变化：
● 简化网络基础设施：为自动化运维提供硬件基础，并为运营商降低CAPEX；
● 引入大数据&AI技术：通过引入新技术，完成网络的自动配置&保障、主动分析&优化，并基于意图实现网络全流程的智能O&M，为运营商降低OPEX；
● 开放生态：通过开放API接口，基于DevOps模式建立网络运维生态系统，为运营商创造新收入。

基于网络资源池化，简化网络基础设施

实现网络自动化的前提，首先是网络基础设施的简化。传统的IP网络设备和光网络设备相互独立，无法感知，在长期建设过程中，形成了多个网络烟囱。中兴通讯的IP+光融合解决方案vPIPE，颠覆了传统的调整业务适配网络的方式，借用云数据中心把计算、存储资源池化的思路，在“IP+光”协同解决方案中提出“管道资源池化”的概念，将路由器的物理端口和光网络资源作为资源池，为业务按需地提供网络资源。

传统的承载网，管道是静态的，在IP层调整流量流向，这种刚性管道承载方式按照流量最大的需求占用管道资源，无法有效利用资源，一直以来运营商的IP网络带宽平均使用率只有20%~30%。中兴通讯IP+光vPIPE解决方案将管道资源池化，按照流量的实际需求占用管道资源，根据流量大小实时动态调整管道资源，网络带宽可以随业务的需求自动伸缩，解决网络拥塞、流量不平衡的问题，使整体网络更加富有弹性，满足云时代业务的发展需求，网络资源的用率可以提升到60%~80%，极大地降低了CAPEX。

基于智能O&M，实现全流程的网络自动化

实现智能O&M的关键是NAE（Network Automation Engines）网络自动化引擎的部署。传统的网络运维过程中，各厂家的网管系统仅提供流量采集和报表输出，整体流量分析和趋势预测工作是无法完成的，既缺少对大数据的深入挖掘和分析，又缺乏主动运维的能力。5G时代，通过引入大数据和AI技术，对上，NAE可以基于意图（Intent-based），理解各类型业务对于网络的差异化需求，将不同的业务语言翻译成网络语言；对下，NAE基于Netconf/YANG模型，收集底层网络基础设施信息并下发配置命令，对网络进行策略控制。基于NAE，网络可以实现“网络构建->网络保障->网络优化->网络构建”全生命周期的自动化运维。

● 网络快速构建：包括网络的规划和设计、网络的模拟&仿真、网络的自动开通和业务的自动部署；
● 网络主动保障：包括自动生成知识库，网络和业务自愈，网络故障的定界、诊断和定位，以及网络风险的异常分析；
● 网络智能优化：包括自动生成策略，360°健康评估，生存性分析和SON （Self-Optimization Network）能力。

基于开放运维平台，构建业务生态系统

实现智能O&M并不是网络自动化的最终目的，让网络识别业务，为运营商的商业目标服务，才能实现网络更大的价值。因此，对于5G时代的网络，还需要开放运维平台API，构建业务的生态系统。

对于业务生态系统，一方面，APP的交付模式发生了变化。有别于传统的开发模式，APP将基于DevOps模式，实现持续集成（CI）和持续交付（CD），提升总体的运营效率，从而大大提高了运营商的商业竞争力。另一方面，运营商的人力资源将发生变化，运维团队将从传统的以运维工程师为主，逐步转变为以APP开发工程师为主，运维工程师为辅的人力资源结构。而对于相应的APP商店，不仅有来自第三方的APP，也有运营商自研的APP，运营商和第三方共同构建一个开放的APP生态，从而实现整个生态链的共赢。

实践：5G自动化网络切片

图1展示了一个5G自动化网络切片的具体流程。首先，用户可以根据需要从APP商店里在线选择相应的APP应用；NAE识别APP需求，并区分APP的应用场景，并基于模式（Model Dirven）选择合适的传输网络配置策略，下发相应的配置命令；另一方面，用户视图可以实现网络切片的可视化和网络性能参数的可视化，并通过大数据分析动态监测网络并实现智能优化。