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華為發布以網絡自動駕駛為目標的下一代運維構架,預計為運營商節省運維成本25%

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面向網絡自動駕駛,華為發布了下一代網絡運維構架,以統一云化平臺為基礎,面向5G網絡規劃、敏捷專線、預測維護、智能調優等場景,使用AI、Cloud、DigitalTwin等技術,實現分層(云端智能、網絡智能、邊緣智能)分域(無線、固定、核心網、數據中心)自治。

   2019年4月17日,HAS2019,華為發布了以自動駕駛為目標的下一代網絡構架。預計在10年之內電信運營商網絡將邁入L5自動駕駛階段,為運營商節省運維成本25%,華為SoftCOM AI解決方案總裁韓雨發先生說。

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  近幾年來,網絡走向自動駕駛逐步成為整個電信行業的共識,韓雨發先生說。兩大驅動力推動網絡發生變革,一是業務訴求,到2025年整個網絡連接數將會達到750億,網絡會有多種接入技術并存滿足聯接訴求,固定網絡接入和2G3G4G5G多域并存,網絡復雜度是現在的10倍以上。二是運營商網絡運維自動化程度不高,當前運營商網絡很大程度上還依賴于人的經驗和技能,與OTT相比,運營商運維10000臺設備規模的網絡需要384個人,而OTT僅僅需要3個人就夠了。其結果就是運營商OPEX逐年遞增(Growing OPEX):OPEX的占比也逐年上升,據統計已經是3~4倍的CAPEX。一方面是網絡復雜度成指數型增長,另一方面網絡運維成本居高不下,運營商已經不堪重負,網絡呼喚變革。當前63%的電信組織已經開始投資AI自動駕駛,所有TOP大T均明確了自動駕駛發展戰略。電信自動駕駛網絡成為業界共識。

  面向網絡自動駕駛,華為發布了下一代網絡運維構架,以統一云化平臺為基礎,面向5G網絡規劃、敏捷專線、預測維護、智能調優等場景,使用AI、Cloud、DigitalTwin等技術,實現分層(云端智能、網絡智能、邊緣智能)分域(無線、固定、核心網、數據中心)自治。自動駕駛網絡的核心是面向業務的網絡敏捷、自動化和智能化。和傳統網絡比較,面向網元的運維轉為面向場景(規劃、建設、維護優化、業務部署)的運維,網絡業務實現分鐘級的部署,網絡運維實現基于策略的自動化閉環和故障自愈,能耗動態優化,按需使用資源。而其最終目標是實現資源利用率倍增、能源利用率倍增、維護效率倍增和最終用戶提升。韓雨發先生說,當前我們還處在L2網絡自動駕駛階段,以人為主,機器輔助,未來10年網絡華為自動駕駛構架將幫助運營商從局部自動駕駛(L3)、高度自動駕駛(L4)邁入L5級全面自動駕駛,實現效率提升70%,節省25%運維成本。

  作為網絡自動駕駛的使能技術,華為SoftCOM AI解決方案已經從概念已經走向現實。SoftCOM AI解決方案,核心有四個部件:云端訓練平臺,負責模型訓練,將專家經驗轉化為模型;推理框架,將實時數據基于模型翻譯為網絡控制指令,并交由網管系統執行;MarketPlace負責管理訓練出的模型,并將模型推送到網絡;數據湖幫助運營商構建數據倉庫。這套方案專門為電信系統設計,華為30年的網絡經驗嵌入其中;模型以云服務方式提供,在運營商網絡中隨處可得;一站式開發部署環境,運營商開發部署模型全流程可以獲得指導,90%的工作已經預置完成。

  這套方案在過去一年中和多個運營商合作,解決運營商的實際問題,韓雨發先生介紹說。案例一:運營商基站能耗大,忙閑時話務量比值有幾十倍,而基站能耗忙閑時的比值只有幾倍。晚上話務量低時,基站射頻單元仍然功率全開,能耗浪費嚴重。某移動運營商采用華為SoftCOM AI方案,準確預測話務流量,同時評估網絡KPI指標,在確保KPI指標不下降的情況下將空閑載波至于睡眠狀態,全省部署之后一年節省2000萬度電,節能10%。案例二:運營商網絡中,單一故障會觸發多個相連部件的故障告警,某省公司一天產生的告警有2000萬張,經初步壓縮之后還有200萬張。告警會觸發工單,運營商需要為海量工單買單。采用華為SoftCOM AI方案,讓機器學習故障告警之間的關聯,尋找故障根因,從而壓縮工單。某市移動公司運行3個月之后工單進一步壓縮率21.5%,預計每年可以節省費用200萬。

  韓雨發先生說,未來十年是網絡智能化的時代,華為公司愿意和所有有志于此的合作伙伴一起,共同推進網絡自動駕駛。

責任編輯:周雪 來源: 51CTO
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