愛立信:自動(dòng)化運(yùn)維成就更好的5G網(wǎng)絡(luò)
在科幻小說(shuō)《三體》中,地球抗衡三體世界的關(guān)鍵人物羅輯進(jìn)入長(zhǎng)期“冬眠”狀態(tài)。185年后他醒來(lái),看到病床可以自動(dòng)行走并躲避障礙,走廊的燈光也能夠根據(jù)瞳孔的變化自動(dòng)調(diào)節(jié)亮度,不禁感嘆這是一個(gè)更人性化的時(shí)代。
的確,自動(dòng)化是科技發(fā)達(dá)的標(biāo)志之一,而且越是復(fù)雜的事物或者體系,越需要自動(dòng)化的輔助。就今天復(fù)雜的5G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維而言,牽一發(fā)而動(dòng)全身,只有自動(dòng)化運(yùn)維才能成就更好的5G網(wǎng)絡(luò)。
自動(dòng)化幫助運(yùn)營(yíng)商解圍網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維難題
5G網(wǎng)絡(luò)是基于虛擬化及云原生技術(shù),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,現(xiàn)有的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)/工具/框架無(wú)法滿足新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)運(yùn)維需求。同時(shí)用戶體驗(yàn)成為運(yùn)維的主要關(guān)注點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維運(yùn)營(yíng)商迫切需要不斷提升用戶體驗(yàn)來(lái)增加用戶滿意度和忠誠(chéng)度以確保在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。
自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維解決方案在不同層次上幫助運(yùn)營(yíng)商解決由于網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,用戶體驗(yàn)提升和降低運(yùn)維成本帶來(lái)的問(wèn)題,主要包含以下幾個(gè)層面:
· 網(wǎng)絡(luò)故障排除:層次化故障隔離和定位,故障排除和恢復(fù),縮短網(wǎng)絡(luò)故障排除周期。
· 網(wǎng)絡(luò)部署:自動(dòng)化部署升級(jí),驗(yàn)收測(cè)試,監(jiān)控和持續(xù)集成和部署,縮短新業(yè)務(wù)的上線時(shí)間。
· 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化:自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)調(diào)整和優(yōu)化,優(yōu)化資源利用率,確保網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵指標(biāo)。
· 端到端網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)保障:基于內(nèi)建的網(wǎng)絡(luò)軟件探針,人工智能引擎和大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化實(shí)現(xiàn)端到端的網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),閉環(huán)優(yōu)化和調(diào)整,確保端到端網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)和用戶體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)自治和自愈網(wǎng)絡(luò)。
技高一籌的愛立信網(wǎng)絡(luò)人工智能自動(dòng)化運(yùn)維方案
愛立信5GC網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案基于愛立信的COMPA模型以及人工智能構(gòu)建, 可以通過(guò)分段漸進(jìn)式策略引入,最終實(shí)現(xiàn)從開環(huán)到閉環(huán)的自治和自愈網(wǎng)絡(luò)。AI是網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化解決方案中的核心技術(shù)要素,涉及到網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化的所有層次,主要包含三個(gè)方面:首先是機(jī)器學(xué)習(xí),在海量歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)內(nèi)在關(guān)聯(lián)并構(gòu)建相關(guān)模型;第二是機(jī)器推理,通過(guò)已有知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和邏輯推理算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)未來(lái)的行為和狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警和規(guī)避;第三是網(wǎng)絡(luò)自治,通過(guò)現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋實(shí)現(xiàn)運(yùn)維模型持續(xù)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)調(diào)整優(yōu)化的自主決策。
COMPA模型是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè),分析,決策,控制調(diào)整4個(gè)階段實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化閉環(huán)控制流程,各階段的運(yùn)維方案可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和需求獨(dú)立部署,各個(gè)階段主要功能包括:
· 監(jiān)測(cè)和管理:網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集,合并和歸一化。
· 分析(A):基于網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集的告警/日志/性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過(guò)人工智能引擎實(shí)現(xiàn)不同對(duì)象關(guān)聯(lián)分析,故障隔離定位和根因分析。
· 決策(P):基于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)定義的策略規(guī)則自動(dòng)生成相關(guān)網(wǎng)絡(luò)排障/調(diào)整/優(yōu)化建議(工作流和相關(guān)的參數(shù)描述文件)。
· 控制/編排/管理(COM):根據(jù)決策階段生成的決定通過(guò)NFVO和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源編排調(diào)度和配置生成和下發(fā)。
快人一步的愛立信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案實(shí)踐
愛立信基于AI的自動(dòng)化運(yùn)維架構(gòu)和解決方案組合,實(shí)現(xiàn)了端到端網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和可視化,跨域數(shù)據(jù)分析和智能決策,基于跨域網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)端到端網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)質(zhì)量保障,閉環(huán)的自愈和自治網(wǎng)絡(luò),從而有效降低TCO,縮短網(wǎng)絡(luò)故障排除周期和提升網(wǎng)絡(luò)性能、可靠性和用戶體驗(yàn)。
愛立信在意大利H3G 虛擬化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中, 提供了閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)自愈和優(yōu)化方案, 通過(guò)業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)監(jiān)控,監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)的變化,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化故障分析和決策,提高了網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和實(shí)施效率, 更精確的評(píng)估網(wǎng)絡(luò)QoS, 降低了運(yùn)營(yíng)成本?,F(xiàn)網(wǎng)的主要運(yùn)維KPI優(yōu)化結(jié)果有了很大提高: 平均每故障單處理時(shí)間減少3.5小時(shí),業(yè)務(wù)故障平均定位時(shí)間縮短20%,業(yè)務(wù)故障平均恢復(fù)時(shí)間縮短12%,傳輸故障問(wèn)題平均定位和恢復(fù)時(shí)間減少15%。
北美最大的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商Verizon基于愛立信的自動(dòng)化業(yè)務(wù)保障和解決方案實(shí)現(xiàn)了5GC網(wǎng)絡(luò)切片自動(dòng)化生命周期管理。通過(guò)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切片中UPF上報(bào)的網(wǎng)絡(luò)流量超限告警,業(yè)務(wù)保障層基于機(jī)器學(xué)習(xí)和推理,預(yù)測(cè)到該告警可能會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的白金客戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)產(chǎn)生影響,通過(guò)策略框架結(jié)合預(yù)定義的網(wǎng)絡(luò)調(diào)整策略,向業(yè)務(wù)編排器動(dòng)態(tài)下發(fā)新切片上線的動(dòng)作指令,業(yè)務(wù)編排器根據(jù)編排指令創(chuàng)建一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)切片實(shí)例,為專屬的白金用戶提供服務(wù)以確保其業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)。
愛立信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案通過(guò)內(nèi)建的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集組件,以AI為中心的學(xué)習(xí)/預(yù)測(cè)以及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和自愈決策能力,閉環(huán)控制模型實(shí)現(xiàn)縮短故障定位和修復(fù)時(shí)間,加快新業(yè)務(wù)上市時(shí)間,確保業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)和用戶體驗(yàn)以及降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本,并最終確保運(yùn)營(yíng)商在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得商業(yè)成功。
的確,自動(dòng)化是科技發(fā)達(dá)的標(biāo)志之一,而且越是復(fù)雜的事物或者體系,越需要自動(dòng)化的輔助。就今天復(fù)雜的5G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維而言,牽一發(fā)而動(dòng)全身,只有自動(dòng)化運(yùn)維才能成就更好的5G網(wǎng)絡(luò)。
自動(dòng)化幫助運(yùn)營(yíng)商解圍網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維難題
5G網(wǎng)絡(luò)是基于虛擬化及云原生技術(shù),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,現(xiàn)有的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)/工具/框架無(wú)法滿足新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)運(yùn)維需求。同時(shí)用戶體驗(yàn)成為運(yùn)維的主要關(guān)注點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維運(yùn)營(yíng)商迫切需要不斷提升用戶體驗(yàn)來(lái)增加用戶滿意度和忠誠(chéng)度以確保在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。
自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維解決方案在不同層次上幫助運(yùn)營(yíng)商解決由于網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,用戶體驗(yàn)提升和降低運(yùn)維成本帶來(lái)的問(wèn)題,主要包含以下幾個(gè)層面:
· 網(wǎng)絡(luò)故障排除:層次化故障隔離和定位,故障排除和恢復(fù),縮短網(wǎng)絡(luò)故障排除周期。
· 網(wǎng)絡(luò)部署:自動(dòng)化部署升級(jí),驗(yàn)收測(cè)試,監(jiān)控和持續(xù)集成和部署,縮短新業(yè)務(wù)的上線時(shí)間。
· 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化:自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)調(diào)整和優(yōu)化,優(yōu)化資源利用率,確保網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵指標(biāo)。
· 端到端網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)保障:基于內(nèi)建的網(wǎng)絡(luò)軟件探針,人工智能引擎和大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化實(shí)現(xiàn)端到端的網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),閉環(huán)優(yōu)化和調(diào)整,確保端到端網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)和用戶體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)自治和自愈網(wǎng)絡(luò)。
技高一籌的愛立信網(wǎng)絡(luò)人工智能自動(dòng)化運(yùn)維方案
愛立信5GC網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案基于愛立信的COMPA模型以及人工智能構(gòu)建, 可以通過(guò)分段漸進(jìn)式策略引入,最終實(shí)現(xiàn)從開環(huán)到閉環(huán)的自治和自愈網(wǎng)絡(luò)。AI是網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化解決方案中的核心技術(shù)要素,涉及到網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化的所有層次,主要包含三個(gè)方面:首先是機(jī)器學(xué)習(xí),在海量歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)內(nèi)在關(guān)聯(lián)并構(gòu)建相關(guān)模型;第二是機(jī)器推理,通過(guò)已有知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和邏輯推理算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)未來(lái)的行為和狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警和規(guī)避;第三是網(wǎng)絡(luò)自治,通過(guò)現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋實(shí)現(xiàn)運(yùn)維模型持續(xù)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)調(diào)整優(yōu)化的自主決策。
COMPA模型是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè),分析,決策,控制調(diào)整4個(gè)階段實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化閉環(huán)控制流程,各階段的運(yùn)維方案可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和需求獨(dú)立部署,各個(gè)階段主要功能包括:
· 監(jiān)測(cè)和管理:網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集,合并和歸一化。
· 分析(A):基于網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集的告警/日志/性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過(guò)人工智能引擎實(shí)現(xiàn)不同對(duì)象關(guān)聯(lián)分析,故障隔離定位和根因分析。
· 決策(P):基于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)定義的策略規(guī)則自動(dòng)生成相關(guān)網(wǎng)絡(luò)排障/調(diào)整/優(yōu)化建議(工作流和相關(guān)的參數(shù)描述文件)。
· 控制/編排/管理(COM):根據(jù)決策階段生成的決定通過(guò)NFVO和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源編排調(diào)度和配置生成和下發(fā)。
快人一步的愛立信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案實(shí)踐
愛立信基于AI的自動(dòng)化運(yùn)維架構(gòu)和解決方案組合,實(shí)現(xiàn)了端到端網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和可視化,跨域數(shù)據(jù)分析和智能決策,基于跨域網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)端到端網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)質(zhì)量保障,閉環(huán)的自愈和自治網(wǎng)絡(luò),從而有效降低TCO,縮短網(wǎng)絡(luò)故障排除周期和提升網(wǎng)絡(luò)性能、可靠性和用戶體驗(yàn)。
愛立信在意大利H3G 虛擬化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中, 提供了閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)自愈和優(yōu)化方案, 通過(guò)業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)監(jiān)控,監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)的變化,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化故障分析和決策,提高了網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和實(shí)施效率, 更精確的評(píng)估網(wǎng)絡(luò)QoS, 降低了運(yùn)營(yíng)成本?,F(xiàn)網(wǎng)的主要運(yùn)維KPI優(yōu)化結(jié)果有了很大提高: 平均每故障單處理時(shí)間減少3.5小時(shí),業(yè)務(wù)故障平均定位時(shí)間縮短20%,業(yè)務(wù)故障平均恢復(fù)時(shí)間縮短12%,傳輸故障問(wèn)題平均定位和恢復(fù)時(shí)間減少15%。
北美最大的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商Verizon基于愛立信的自動(dòng)化業(yè)務(wù)保障和解決方案實(shí)現(xiàn)了5GC網(wǎng)絡(luò)切片自動(dòng)化生命周期管理。通過(guò)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切片中UPF上報(bào)的網(wǎng)絡(luò)流量超限告警,業(yè)務(wù)保障層基于機(jī)器學(xué)習(xí)和推理,預(yù)測(cè)到該告警可能會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的白金客戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)產(chǎn)生影響,通過(guò)策略框架結(jié)合預(yù)定義的網(wǎng)絡(luò)調(diào)整策略,向業(yè)務(wù)編排器動(dòng)態(tài)下發(fā)新切片上線的動(dòng)作指令,業(yè)務(wù)編排器根據(jù)編排指令創(chuàng)建一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)切片實(shí)例,為專屬的白金用戶提供服務(wù)以確保其業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)。
愛立信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)維解決方案通過(guò)內(nèi)建的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集組件,以AI為中心的學(xué)習(xí)/預(yù)測(cè)以及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和自愈決策能力,閉環(huán)控制模型實(shí)現(xiàn)縮短故障定位和修復(fù)時(shí)間,加快新業(yè)務(wù)上市時(shí)間,確保業(yè)務(wù)服務(wù)等級(jí)和用戶體驗(yàn)以及降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本,并最終確保運(yùn)營(yíng)商在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得商業(yè)成功。
自動(dòng)對(duì)焦:自動(dòng)化運(yùn)維
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