5G运维的自与智

发布时间:2019-07-22  作者:蒋毅 巫江涛 中兴通讯  阅读量:

智能化网络运维体系及其面临的挑战

5G超大带宽、海量链接、超低时延,缔造出众多的新领域技术应用和生产力革命,让沟通与信任无处不在,也让产业升级得到有力支撑。提到5G技术,大家会想到切片、移动边缘计算等,但大家不熟悉的是,5G里面还有一个幕后英雄,为用户提供最优通信质量、安全性和可靠性服务的“智能化网络运维体系”,并助力运营商实现网络投资的保值与增值。

从时间纬度上看,网络运维经历了以人为主的经验时代,以各类网管系统和自动化工具为主的平台化时代,并正在向以智能网络为主的数字化时代迈进。

在数字化时代,行业对智能化网络运维体系提出了更高要求:

-将运维管理数据和用户应用的生产数据结合起来还原运营真相,指导并提供服务;

-从海量数据中探索出合适的模型,对网络的运行状态进行趋势预测,对可能影响用户使用的问题防范于未然;

-对运维资源实现自适应调整及优化,进一步提升运维效率、降低成本。

假如把智能化运维想象成一棵树,那么数据化就是这棵树的根,根越深,树越茂;标准化是树干,是整合质量、效率、管理和生产的主框架,这使得各类数据能够叠加在业务流程上的关键动作;自动化是树枝,可以作为独立的应用模块,也可以作为支撑智能化的模块;智能化是树叶,智能故障根因分析(RCA)、智能调度、智能故障处理都是可研究的方向。从数据化到标准化,再到自动化和智能化,构成了我们实施数字化运维转型的四个基本面,也将贯穿到中兴通讯5G智能化网络运维体系中的各个环节。

5G运维新视界


5G为我们提供超高清视频、VR/AR、高速移动上网等大流量移动宽带,提供以传感器和数据采集为目标的超可靠低时延通信,也能够以海量的机器通信为车联网、工业控制等垂直行业提供服务。在这些不同切片应用场景下,网络设备会产生物理层、虚拟层、网络层和用户层等多元化的海量数据,通过将其进行统一管理,我们就可以紧扣从“AI”到“关单”这样一条数字化运维主线,以“先、快、准”的方式打开5G运维的新视界(见图1):


-“先”:在设备产生故障、业务发生中断及性能急剧下降之前,利用人工智能进行故障、性能、业务等全面预测,提前预警并做好防护措施;

-“快”:从发现告警到恢复的过程,利用大数据分析、AI、系统工具并结合DevOps实现稳健网络的故障快速自动闭环;从建单到关单则借助3C(通信、计算、控制)技术实现快速响应的机器闭环,并逐步代替传统低效的人工闭环模式;

-“准”:通信设备增多、数据量增大、混合组网结构变得复杂之后,我们需要构建多元数据仓库,结合5G切片进行运维数据的全面采集、统一关联,以及深入的跨层、跨域智能RCA分析,从而实现多层网络的故障精准定位。

全面预测

数据源的质量决定了预测结果的可靠性。5G为我们提供了丰富的多元数据,将开启全面预测新时代。

通过钻取网元层的故障数据、性能数据,回溯网络层的故障现象,引入AI对历史故障进行多维分析和建模训练,最后再应用到实时的网络运行层面,就可以对未来可能发生的故障进行动态预测,从而打破传统被动运维的魔障,掌握运维主动权。

性能预测与故障预测类似,通过对网络性能劣化进行预测,就可以提前调动网络资源,保障用户体验。

全面预测不仅是针对预测领域范围而言,而且还把各层数据拉通,提供比以往数据服务更全面的分析、更准确的预测结果,如业务预测,我们不仅可用到用户感知历史数据、网络层KPI数据、网元层设备数据、还会用到各类日志数据等,进行统一的大数据关联和分析,充分发挥人工智能的优势,保证最终用户获得最优质和可靠的服务,满足5G阶段生产生活的更高要求。

自动闭环和机器闭环

网络投资的保值与增值,关键是要减少人工闭环过程,通过自动化和智能化技术加大自动闭环、机器闭环力度。比如,面对通信网络随时都会产生的大量告警,依靠大数据分析和智能RCA技术实现跨层跨域告警自动关联、根因定位,结合机器学习进行告警的动态抑制,并利用设备的故障诊断和自动恢复能力,进行故障自动闭环,减少人工闭环任务,从而提升网络运维效率、优化资源投入。又如,利用5G的大宽带、低时延、大连接特性,未来的一线运维也许将逐渐被智能机器取代:大型机房板卡、硬盘的更换机械臂(机器视觉+力度传感器)就可以完成,VIP基站由视觉机器人完成全天候监控和处理(如灭火、防盗、报警、动力合闸)等;

作为全球领先的通信设备与服务提供商,中兴通讯立足于自身研发积累,凭借专业的运维经验和领先实力,在5G领域持续保持高投入,推出全面预见的数字化网络服务解决方案,基于AI和专家经验铸就自动化、智能化的效率引擎,为5G网络保驾护航,帮助运营商加速实现数字化运维转型。


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