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智能运维铸就品质宽带优质体验

发布时间:2019-06-18  作者:邵忠 中兴通讯  阅读量:

宽带接入网络带宽保持五年十倍增长,宽带将逐渐成为与水电燃气一样的基础设施。而随着4K/8K、VR/AR、在线游戏等业务的逐渐普及,用户对宽带接入网络的要求也从单一的高带宽,向高质量、超流畅、低时延等优质体验指标转变。而传统基于用户投诉驱动,依赖人工经验的宽带接入网络运维模式,无法高效保障宽带接入网络品质。宽带接入网络引入人工智能(AI)、大数据分析技术,基于云计算平台的超强采集和计算能力,能够从多个维度提升家宽品质,帮助运营商实现宽带服务品质和宽带业务质量的双提升,打造一流的家宽业务优质体验,激活宽带网络价值。

基于AI的弱光原因定位,光链路高效提质

ODN光纤网络是宽带接入网络的基石,ODN光纤链路质量问题会导致ONU弱光,直接影响宽带业务质量。保障海量ODN光纤链路质量是运营商提升宽带网络品质的首要任务。传统的ONU弱光整治需要人工逐个PON口排查,费时费力、效率低下。并且,不合理组网方式、分光比超限等弱光原因难以判断。

基于AI的主动弱光整治方案,高效、精准定位弱光原因,解决困扰运营商的弱光整治难题。首先弱光分析系统自动同步PON网管上的网元资源数据信息,自动采集全网光链路的全量数据信息,包括光功率、误码、测距等几十种光链路特征数据;其次系统对光链路数据进行特征识别、抽象和挖掘;最后基于AI聚类算法,结合特征库模型持续比对、训练,精准定位弱光原因;最后,系统自动输出全网质差链路可视化图表、弱光根因分析及处理意见,指导装维人员对ODN光链路进行优化。基于AI的主动弱光整治,现网验证的弱光原因定位准确率达到90%,提升了60%的弱光整治效率。

智能资源梳理,提升资源准确率

光纤接入网资源数据的不准确直接影响家宽用户的装机时长和维修时间,降低家宽的装维效率和用户满意度。传统的资源核查需要装维人员记录大量数据,手工制作表格后录入综合资源系统,难以审核,无法保证数据的准确性;另外没有考虑光交箱上行纤芯梳理,不能分析出分光器端口对应关系;资源核查费时费力,核查效果无法达到预期效果。

光纤接入网智能资源梳理方案,采用智能工具大幅简化现场资源核查操作,智能分析、自动录入和上传资源数据,保证资源梳理的准确性。现场装维人员只需使用EasyPDA智能终端设备进行资源扫描和光纤接入,资源梳理结果自动通过无线网络实时上传eServer系统,保证资源数据的真实可靠,现网验证的智能资源梳理准确率为100%,并提升30%的资源梳理效率,装维效率也有显著提升。

大数据识别质差用户,主动优化用户体验

传统基于网络设备指标的运维手段,无法直接、准确反映出家庭宽带用户的真实业务体验。良好的设备运行性能指标并不等于良好的用户体验,网络层面相关的数据与用户体验无法关联,缺乏智能的分析手段,无法面向用户体验网络运营。

基于用户体验的质差分析系统,采集宽带用户体验相关的海量数据,依托大数据分析平台,全面量化、真实准确呈现网页浏览、视频观看、文件上传下载、网络游戏等不同业务的用户体验状况。系统可以快速、准确定位出质差用户、质差节点、质差内容源等,帮助运维人员快速发现和主动优化影响用户业务质量的故障点。现网验证的质差节点、质差用户的识别准确率超过95%,并实现向基于业务指标的用户体验运维服务转型。

家庭网络质量可视化和云调优

随着运营商家庭智能组网业务的拓展,家庭宽带接入不再是单点设备,而是有线扩展、WiFi覆盖的一张网络。家庭网络运维面临故障投诉多、定位难等问题,WiFi信号干扰、WiFi覆盖不足等成为新的运维痛点。

家庭网络智能分析系统,如图1所示,以智能网关为管理核心,可视化呈现家庭网络拓扑,家庭网络设备层次连接关系一目了然。系统全面采集家庭网络链路质量数据,包括WiFi信道、信号强度、连接速率、流量、错帧、丢帧、重传数等几十种特征数据,采用专有的家庭网络质量综合指数评估模型,全面评估家庭网络综合健康度,以分值的方式直观展现家庭网络质量状况。基于大数据分析技术,可以分钟级识别出有家庭WiFi干扰、连接质量、覆盖等问题的质差家宽用户。基于AI进行模型训练和修正,自动学习并预测出家庭WiFi最优信道,在云端远程自动进行信道调优,最大程度保障用户体验。


人工智能(AI)、大数据分析等新技术在宽带网络运维中的深入应用,助力宽带网络运维由被动响应转变为主动优化,由面向设备指标的运维转变为面向用户体验的运维,由基于运维人员经验的运维转变为基于机器学习的知识运维。

中兴通讯和某运营商家庭宽带整体满意度提升合作创新实践中,通过运用系列化智能运维工具和用户整体满意度提升方法体系,帮助运营商减少了90%的装机时长,家宽用户“万投比”(注:每万用户投诉比)降低30%,故障现场派单率降低29%,实现家庭宽带从规模发展向品质超越转变。


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