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5G-Advanced核心网智能化演进

发布时间:2021-11-25  作者:中兴通讯 牛娇红  阅读量:

未来移动业务将向沉浸化、智能化、全域化方向发展,目前以人工感知、分析、决策和执行的运维方式无法满足精细化SLA保障和运维运营需求。运营商需要借助新方法来简化移动网络部署、运营和运维。

    近年来,IT行业基于大数据和AI的AIOps实现了高水平运维自动化,大幅降低了运维成本。移动网络中成千上万的网络设备产生了大量数据,可以借助AI和大数据技术,在网络“规、建、维、优、营”流程中发挥巨大作用。

 

网络智能化愿景

 

5G-Advanced时代的新业务和新场景,如全息交互、空天地一体化等对移动通信提出了更高要求。随着人工智能与通信技术的不断融合,将实现新型的智慧内生网络,为企业和最终用户提供零等待、零接触、零故障的体验。

围绕总体愿景,未来网络智能化将在用户体验优化、高效运维、安全保障等方面发挥巨大作用。

- 用户体验优化:如辅助业务QoS参数调整、切片接入控制、用户面路径选择、多种无线接入网及频段的选择等;

- 高效运维:智能分析提供健康评分、异常检测预测、故障根因分析等功能,据此执行容量优化、配置优化、资源弹缩、问题定位等操作,减少重复工作;引入意图网络实现意图驱动网络规划、设计和部署,降低对运维人员的要求;

- 安全保障:特定类型终端的移动性行为和交互行为存在一定的规律,用户终端可能会被恶意劫持,导致严重的网络安全问题,借助于大数据分析技术可以实现用户终端行为的异常监测。

 

智能化架构与关键技术

 

为了持续增强网络智能能力,解决网络实现万物智联所需要的分布式协作智能、安全可信智能等需求,需要从架构设计上实现自优、自愈和自演进能力。未来智能化架构如图1所示。

为实现网络运维零接触、零等待和零故障目标,以下人工智能领域技术是5G-Advanced网络智能化发展的基石。

     图1   未来网络智能化架构

 

机器学习技术:网络智能化的基础

传统的运维方式依赖人工、静态的规则,无法适应动态变化场景。而机器学习技术可以在动态变化的复杂条件下进行高效准确的决策判断。引入机器学习技术可以实现基于“专家经验”到“机器学习”的转变。

在移动网络中,数据较为分散且可能有隐私要求,联邦学习能帮助多方在满足用户隐私保护的要求下,进行数据使用和机器学习建模。

联邦学习的应用还面临通信效率、数据非独立同分布、安全性、健壮性等问题。

 

意图驱动:定义用户意图,助力“零接触”运维

意图规定了期望,包括对特定服务或网络管理工作流的要求、目标和约束。意图网络瞄准的是用户意图或商业目标,强调网络运维和架构人员(整个网络用户)的意图。

其应用场景包括网络规划和设计,如意图驱动的容量规划、覆盖优化、站址规划等,网络和业务部署,意图驱动的业务部署,意图驱动的网络和业务维护、优化和保障。

意图网络存在声明式的API构建、意图的分解和翻译、组件和设备的相互兼容问题。

 

数字孪生技术:提供更好的仿真验证能力

数字孪生网络构建物理网络的实时镜像, 可增强物理网络所缺少的系统性仿真、优化、验证和控制能力。

将数字孪生技术应用于网络, 创建物理网络设施的虚拟镜像, 搭建数字孪生网络平台, 通过物理网络和孪生网络实时交互, 可以实现低成本试错、智能化决策和高效率创新。

构建数字孪生网络系统面临兼容性、建模难度大、实时性挑战、规模性等问题。

 

应用场景

 

人工智能技术将广泛应用于网络优化和运维各个场景,实现体验优化、敏捷运维和资源高效利用。

 

端到端业务体验保障

当用户业务体验无法被满足时,运营商网络需要及时调整网络资源。因此,运营商网络亟需一种业务体验评估能力来测量用户体验。终端、网络、业务服务器都会影响用户业务体验,由于用户数据隐私与数据孤岛,影响业务体验的各域数据无法集中在一起训练,因此需要联邦学习在确保终端、网络以及业务服务器的原始数据不出局的情况下,进行业务体验模型训练或推理。

 

行业领域安全保障

随着行业领域的应用,借助数据分析可以实现终端或者网络异常识别。首先,基于预定义和大数据AI学习建立网元和信令访问的行为基线,根据用户异常行为特征、信令日志和流量日志,精准识别信令和网元异常攻击行为,比如识别出异常用户终端、异常基站、异常MEC;最后,与PCF/EMS进行联动,进行相应的处置方式,比如去附着、去激活、限速、黑名单、N6阻断等。

 

中兴通讯已与运营商在多省市针对网络智能化专题开展了密切合作。国家重点课题以数据为中心的DICT深度融合方向也取得了积极进展,推动了网络智能化的技术预研工作。

网络智能运维是一个长期演进的过程,中兴通讯愿与合作伙伴携手,共同实践网络自主智能运维,构建自治闭环的网络。

 

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