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    中國移動韓柳燕:突破挑戰(zhàn),構(gòu)筑智能高效的下一代智能化光網(wǎng)絡(luò)

    4月26日消息(九九)在今天舉辦的“2022中國光通信高質(zhì)量發(fā)展論壇-網(wǎng)絡(luò)智能化專場”上,中國移動研究院基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所傳送網(wǎng)研究室經(jīng)理韓柳燕表示,運營商網(wǎng)絡(luò)引入AI是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然方向,需要分階段逐步落實AI在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。

    其近期目標(biāo)是提升啞資源感知能力,實現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)全參量感知、光纜和資源規(guī)劃預(yù)測、故障智能定位定界及風(fēng)險預(yù)測;長期目標(biāo)是突破光網(wǎng)絡(luò)智能仿真決策技術(shù),推進(jìn)AI優(yōu)化類場景應(yīng)用,實現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)主要運維場景的AI落地。

    應(yīng)用場景:分析、預(yù)測和優(yōu)化

    韓柳燕指出,光網(wǎng)絡(luò)是業(yè)務(wù)傳送的基礎(chǔ)。目前我國已經(jīng)建成全球最大規(guī)模光纖網(wǎng)絡(luò),光纜總長超過5488萬公里,光網(wǎng)絡(luò)設(shè)備超過3億端,服務(wù)超16億移動客戶、超5.4億家庭寬帶客戶,以及4000余萬政企客戶。面對規(guī)模如此巨大光網(wǎng)絡(luò),引入AI的數(shù)據(jù)分析和信息提取能力,能夠高效診斷網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,優(yōu)化業(yè)務(wù)性能,減輕運營負(fù)擔(dān),改善用戶體驗。

    與此同時,光網(wǎng)絡(luò)以光纖等物理媒介為基礎(chǔ),現(xiàn)網(wǎng)運行會產(chǎn)生各層參數(shù)數(shù)據(jù),具備大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其集中化管控架構(gòu),也可以為AI算法的模型訓(xùn)練及迭代提供天然的數(shù)據(jù)池。

    韓柳燕介紹,AI在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用場景聚焦在分析類場景、預(yù)測類場景和優(yōu)化類場景。

    分析類場景中,網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險智能分析方面,AI智能識別主備業(yè)務(wù)、關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)是否存在同纜風(fēng)險,保障網(wǎng)絡(luò)高可靠運行;業(yè)務(wù)故障智能分析方面,AI對業(yè)務(wù)故障進(jìn)行歷史分析,實現(xiàn)根因定位和定界。

    預(yù)測類場景中,資源預(yù)測方面,AI對全網(wǎng)流量增長進(jìn)行預(yù)測,為網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容預(yù)算評估提供支撐;資源預(yù)警方面,AI對鏈路的波道/容量利用率進(jìn)行預(yù)警,支撐網(wǎng)絡(luò)提前擴(kuò)容。

    優(yōu)化類場景中,光性能智能調(diào)測調(diào)優(yōu)方面,AI結(jié)合自動性能檢測,實時監(jiān)控關(guān)聯(lián)路徑的性能,保障網(wǎng)絡(luò)處于穩(wěn)定、較優(yōu)狀態(tài);光網(wǎng)絡(luò)資源智能優(yōu)化方面,AI完成整網(wǎng)生命周期內(nèi)的精細(xì)化、動態(tài)化、智能化的優(yōu)化。

    關(guān)鍵技術(shù):融合感知、云管端協(xié)同、智能分析預(yù)測和智能仿真決策

    韓柳燕介紹,中國移動傳送網(wǎng)智能化架構(gòu)分為網(wǎng)元管理、專業(yè)運維、網(wǎng)管平臺和綜合應(yīng)用四級,旨在面向垂直行業(yè)、政企專線等各類客戶提供智能化的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),打造自服務(wù)、自修復(fù)、自優(yōu)化的傳送網(wǎng)絡(luò)。

    韓柳燕坦言,當(dāng)前光網(wǎng)絡(luò)AI的發(fā)展水平還處于努力提升的階段,由于光網(wǎng)絡(luò)自身的技術(shù)特點,在引入AI方面會面臨一些獨特的技術(shù)挑戰(zhàn),具體而言包括精準(zhǔn)感知、AI模型泛化、主動預(yù)測和現(xiàn)網(wǎng)穩(wěn)定性四方面。

    針對這些挑戰(zhàn),中國移動總結(jié)出光網(wǎng)絡(luò)AI四大關(guān)鍵技術(shù)。一是融合感知,設(shè)備和管控系統(tǒng)協(xié)同,分層采集/感知光網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù),結(jié)合高性能數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),實現(xiàn)光網(wǎng)絡(luò)參數(shù)融合感知。采集內(nèi)容方面,在光鏈路層、光信道層、光部件層、光業(yè)務(wù)層分別采集相應(yīng)的數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析;網(wǎng)元設(shè)備方面,增強設(shè)備主控板處理和存儲能力,統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集框架/模型,靈活控制多單板多端口的數(shù)據(jù)并發(fā)采集;交互協(xié)議方面,增強DCN吞吐量,提升設(shè)備主控、管控系統(tǒng)性能,同時引入訂閱式訪問機制(如Telemetry);管控系統(tǒng)方面,根據(jù)存儲結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的差異性對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯聚,基于AI算法對設(shè)備上報的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘獲得額外信息。

    二是云管端協(xié)同,通過云管端邏輯架構(gòu)和協(xié)同技術(shù),解決AI模型訓(xùn)練關(guān)鍵問題,提升AI模型泛化能力。針對AI模型泛化能力差、模型部署對算力要求高、樣本少/標(biāo)注難和大數(shù)據(jù)管理困難等問題,數(shù)據(jù)云化是有效方案,可以有效減輕管控系統(tǒng)的壓力。管控系統(tǒng)就近處理本地數(shù)據(jù)并上報至AI云服務(wù),目前多部署在本地服務(wù)器,后期隨業(yè)務(wù)擴(kuò)展逐步演進(jìn)至云化部署。

    三是智能分析預(yù)測,充分利用管控層、網(wǎng)元層分析能力,分析大量關(guān)聯(lián)告警,定位根因告警識別和靜默故障,實現(xiàn)精準(zhǔn)智能分析預(yù)測。網(wǎng)元設(shè)備計算、存儲能力較弱,本地性能數(shù)據(jù)獲取時延較短,因而可以在網(wǎng)元本地執(zhí)行高精度數(shù)據(jù)(毫秒級/秒級/分鐘級)的采集處理和短周期預(yù)測,提升分析效率;管控系統(tǒng)設(shè)備計算、存儲能力較強,但數(shù)據(jù)獲取存在一定時延,可以執(zhí)行數(shù)據(jù)粒度較大(天級/周級/月級)的長周期預(yù)測,進(jìn)行長周期數(shù)據(jù)采集和分析預(yù)測閉環(huán)。

    四是智能仿真決策,在配置和優(yōu)化結(jié)果下發(fā)前,進(jìn)行事前仿真決策,確保配置和優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確、可信,確保現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)不受影響。在初始化階段,認(rèn)識物理網(wǎng)絡(luò),確定仿真優(yōu)化目標(biāo);在模型設(shè)計階段,建立網(wǎng)絡(luò)仿真模型,驗證模型完整性、一致性;在仿真與結(jié)果分析階段,通過模型建立仿真場景,構(gòu)建仿真設(shè)計,執(zhí)行仿真,分析結(jié)果。

    韓柳燕進(jìn)一步介紹,數(shù)字孿生是智能仿真決策的基礎(chǔ),將實際網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)字化映射,構(gòu)建離線仿真和在線仿真能力,滿足不同應(yīng)用場景訴求。基于數(shù)字孿生的仿真的本質(zhì)是建模,關(guān)鍵是實現(xiàn)理想庫與現(xiàn)實庫的鏡像。數(shù)字建模仿真適于現(xiàn)網(wǎng),過程中需考慮準(zhǔn)確度、運行速度與資源開銷之間的平衡,準(zhǔn)確性越高,速度越慢,資源開銷越大;速度越快,資源開銷越小,準(zhǔn)確性越低。網(wǎng)絡(luò)配置建模從網(wǎng)元獲取配置數(shù)據(jù),利用知識圖譜建立新特性的關(guān)系;網(wǎng)絡(luò)動態(tài)協(xié)議建模可以考慮引入AI機器學(xué)習(xí),簡化傳送網(wǎng)新協(xié)議引入后的模型建立過程。

    應(yīng)用實踐:光纖同纜、同溝檢測和光網(wǎng)健康預(yù)測

    韓柳燕介紹,光纖同纜和同溝檢測是中國移動在光網(wǎng)絡(luò)智能化方面的典型案例之一。光纖同纜和同溝檢測對于現(xiàn)網(wǎng)可靠性而言是亟需解決的問題。主備業(yè)務(wù)或關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)實際部署到同一條光纜上,單條光纜中斷后主備業(yè)務(wù)或關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)同時失效,不僅導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷,而且部分網(wǎng)絡(luò)成為孤島導(dǎo)致缺乏遠(yuǎn)程應(yīng)對手段。

    光纖同纜檢測機制,是利用瑞利散射的作用,從光纖各部分(包括光纖的不均勻性、光連接器、光纖接頭、光纖的故障或斷點)返回光功率成比例分布。光纖同溝檢測機制是利用光在光纖中傳輸時光偏振變化原理,感知光纖沿線特定加擾事件。

    通過對現(xiàn)網(wǎng)光纖信息、站點地理信息、光性能信息、環(huán)境信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,通過AI實現(xiàn)了同纜風(fēng)險自動識別。同纜檢測在北京現(xiàn)網(wǎng)實際驗證30組,準(zhǔn)確率達(dá)到97%;同溝檢測達(dá)到準(zhǔn)確率100%。

    光網(wǎng)健康預(yù)測是中國移動在光網(wǎng)絡(luò)智能化方面另一典型案例,基于光網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)字化光層能力和管控平臺的AI推理功能構(gòu)建光網(wǎng)健康預(yù)測系統(tǒng),通過機器學(xué)習(xí)和AI預(yù)測算法,分析光纖和波道健康度,并根據(jù)光性能變化趨勢,提前預(yù)測劣化類故障風(fēng)險,以及自動定位和定界光纖故障、自動分析割接質(zhì)量。

    通過發(fā)現(xiàn)故障、定位故障、恢復(fù)故障和結(jié)果輸出,實現(xiàn)性能實時監(jiān)控、故障提前預(yù)測、故障自動定位,通過光層數(shù)字化+AI實現(xiàn)主動運維,提升運營效益和效率。

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    2022-04-26
    中國移動韓柳燕:突破挑戰(zhàn),構(gòu)筑智能高效的下一代智能化光網(wǎng)絡(luò)
    中國移動韓柳燕:突破挑戰(zhàn),構(gòu)筑智能高效的下一代智能化光網(wǎng)絡(luò),C114訊 4月26日消息(九九)在今天舉辦的2022中國光通信高質(zhì)量發(fā)展論壇-網(wǎng)絡(luò)智能化專場上,中

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