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OEM专栏

首个自动驾驶网络发布,电信业的诗和远方终于跨出第一步

  2019年11月01日  

  生活不止眼前的苟且,还有诗和远方的田野。

  过去十年,电信业的收入增长一直未能跑赢OPEX。如今步入5G时代,一边面对越来越复杂的网络,一边面对需敏捷部署和快速上线的多样化业务,通过AI驱动网络自治以实现开源节流,已成为电信业共同的“诗和远方”。

  根据Analysis Mason调查,到2025年,近80%的运营商希望网络实现40%以上的自动化,三分之一的运营商预期自动化率超过80%。

  大家都向往诗和远方,但这不是一场说走就走的旅行,真正跨出第一步并不容易。从哪里出发?朝着什么方向走?怎么走?目的地又在哪里?这是行业一直在苦苦思索的问题。

从两个活生生的案例开始

  维护一线的同事们应该深有体会,网络每天会产生大量的设备告警,很多告警由同一原因引起,目前主要通过人工经验来过滤告警,定位故障原因,再派发工单,这种方式效率低,容易出错,甚至会导致重复工单和无效工单,造成多次无效上站,增加了工作量和运维成本。

  能不能引入人工智能来提升故障处理效率?

  河南移动PTN网络有10000+网元,每天产生60万+告警,通过引入AI算法,经过告警降噪、告警分类聚合和故障场景识别三步过滤后,实现了99%的告警压缩,将60万+告警转化为600个故障,大幅提升了网络故障处理效率。

  再以网规网优为例,Massive MIMO是5G关键技术,Massive MIMO天线可动态控制波束方向图,其下倾角、方位角、水平和垂直波宽均动态可调,组成上千种不同的参数组合以适配不同的覆盖场景,若依靠传统人工调整无法快速、精准匹配最佳波束,怎么办?

  河南移动采用AI寻优算法,实现了参数组合与不同场景最优匹配,将RSRP、SINR增益提升了6个百分点以上。

  2019年9月29日,在2019 PT展开幕之前,华为面向中国市场正式发布自动驾驶网络解决方案Autonomous Driving Network(ADN)和iMaster智能运维系列产品,助力电信业迈向以人工智能为核心的自治网络。在发布会上,河南移动网络部总经理马少杰分享了以上两个案例。

  这只是其中两个案例,事实上,河南移动、内蒙联通、广东电信均分享了自动驾驶网络ADN解决方案的第一阶段部署成果,这让人不由想到一首歌,等了好久终于等到今天,电信业的“诗和远方”终于跨出第一步了。

  不过,故障压缩已是电信业研究多年的老话题,自动化概念也不是新鲜事,早在10年前3GPP就提出了SON,但为什么说这一次才是真正跨出了第一步呢?答案在华为的自动驾驶网络解决方案里。

首个自动驾驶网络解决方案发布电信业的诗和远方终于跨出第一步

  本次发布会上,华为ICT基础设施运维与平台管理主任、公共开发部总裁鲁鸿驹发布了自动驾驶网络解决方案ADN旗下iMaster智能运维的四款产品,包括面向移动宽带和固定宽带的自动驾驶网络管控单元iMaster MAE和iMaster NCE,跨域智能运维单元iMaster AUTIN,以及基于华为公有云服务的iMaster NAIE网络人工智能单元。

  • iMaster MAE和iMaster NCE将全面替代传统网管系统,帮助运营商从以网元为中心的人工运维转变为以意图为中心的单域自治,使能网络运营的全生命周期自动化和智能化。

  • iMaster AUTIN将全球160+网络运维服务,1500+网络保障服务的运维经验固化为知识资产,通过开放平台帮助运营商加速运维能力和人才转型,提供跨域业务预测、预防性维护和重大网络变更智能辅助等能力,大幅降低无效上站上门。

  • 最后依托业界首个面向网络的开放AI使能系统iMaster NAIE,从云端不断给自动驾驶网络注入更强的AI算法,可大幅提升AI开发效率,同时基于一致的推理框架实现网元AI、网络AI和云端AI的垂直协同,让网络越用越好用,越用越聪明。

怎么理解华为这套自动驾驶网络解决方案?

  鲁鸿驹介绍,华为自动驾驶网络架构分为四层,自下而上分别是网元AI推理单元、网络管控单元、跨域智能运维单元和网络人工智能单元。

  第一层,网元AI推理单元,负责本地网元(比如基站)的数据采集、处理和AI推理,可在本地网元上实现实时闭环自治。

  第二层,网络管控单元iMaster MAE和iMaster NCE,对单域网络下的成千上万个网元进行管控,实现单域在线闭环自治。

  以前文提到的智能告警压缩为例,网络内10000+网元每天要上报60万+告警信息到网管中心,以前需要人工监控、筛选、分析和定位故障,再派发工单,工作量大,且效率低。现在有了iMaster NCE替代传统网管系统,通过数据处理和AI算法可以自动将这60万+告警信息转化为600个故障,从而大大减轻了工作量。

  第三层,跨域智能运维单元iMaster AUTIN,可实现整网跨域协同,实现跨域的、整网的闭环自治。

  比如,一条传输链路故障可能会影响多个基站,涉及到无线接入网和传输网络两个域,但仅在无线接入网单域里很难精准定位故障原因,需要通过iMaster AUTIN跨域进行关联分析。

  此外,跨域智能运维单元iMaster AUTIN还能与网络设计、规划、建设、维护、优化和业务发放等外部流程无缝打通。众所周知,运营商网络包括无线、传输、核心等多个系统,分别由专门的队伍负责运维。当网络出现故障时,通常由网络监控中心派发工单给相关负责部门,故障处理过程中也经常需要跨部门,甚至跨公司协调配合,经常会出现协调困难、配合不顺畅等情况,现在通过iMaster AUTIN可以将故障处理流程与外部流程无缝打通,从而让工作更加高效。

  第四层,网络人工智能单元iMaster NAIE,是开发整个系统的灵魂,它在云端实现离线闭环。

  还是以智能告警压缩为例,能把几十万条告警转化为几百条故障,这依赖于人工智能算法,但这些算法从哪里来呢?就是通过云端的iMaster NAIE训练而来。通过输入脱敏数据,在云端进行训练后,模型和算法可以从云端下载到iMaster MAE和iMaster NCE,也可以下载到第一层的单个网元。

  回顾电信业过去开发的一些自动化工具,都是以小工具的形式署于单域网络内,没有基于AI的主动式预测,没有闭环自治,没有跨域联动,也没有与外部流程打通,算不上真正的网络自治。

  而华为自动驾驶网络解决方案全新基于全域、全网协同来设计自动驾驶网络架构,既可以在每一层实现闭环自治,也支持通过开放接口让各层之间相互协调,这样不但易于分层实现网络自治,降低了实现复杂度,还易于实现跨域的、整网的全闭环自治。

  不仅有了系统级架构设计,还有了产品落地,也有了实际案例,这标志着电信业对于网络自治的诗和远方真正跨出了第一步。

  但跨出第一步后,下一步将走向哪里?目的地又在哪里?

未来三年迈进L3级有条件自动驾驶网络

  要问自动驾驶网络将驶往哪里,先得不忘初心,回答自动驾驶网络从哪里来?为什么出发?

  华为中国运营商业务部副总裁杨涛表示,自动驾驶网络概念的提出是为了应对5G时代的新挑战。

  首先,5G网络更复杂,网络规划、建设、运维、优化和运营的工作量会进一步增大,初期引入自动驾驶网络解决方案的目的是希望不增加人力和成本就能实现5G规模部署和运维。

  其次,5G的无线传播模型更复杂,参数也比4G复杂得多,很多场景下靠人力调优根本无法完成,需要人工智能来帮忙。

  再则,尽管5G的每bit能效已得到大幅提升,但能效跑不赢汹涌而来的流量增长,5G网络能耗还需要进一步降低,而人工智能可以帮助网络实现节能。

  以上正是运营商迈入5G时代最迫切的需求,为此华为早在2018年就提出了网络自动驾驶战略,完成了架构顶层设计,制定了分级演进标准,然后正式对外发布了解决方案和产品。

那自动驾驶网络下一步将驶往哪里?

  众所周知,自动驾驶汽车定义了6个等级,逐步让驾驶员从 “解放双手”到“解放双眼”,再到无人驾驶。与自动驾驶汽车一样,自动驾驶网络也分为了5个等级:L0-人工作业、L1-工具辅助自动化、L2-部分自动驾驶网络、L3-限制条件的自动网络、L4-高度自动驾驶网络、L5-完全自动驾驶网络。

  考虑到电信网络的复杂性,与自动驾驶汽车一样,自动驾驶网络的演进也将是一个长期的过程,华为将基于已定义的自动驾驶网络架构与等级标准,通过在设备层、网络层和云端全栈引入人工智能技术,采用“单域先行和跨域聚焦价值场景”的思路快速推进,目标与产业在未来3年共同迈向L3级的有条件自动驾驶网络。

  单域自治已经取得了诸多进展和应用。在有线宽带领域,iMaster NCE面向智简5G承载、品质专线和品质宽带三大场景全球已规模部署100+套。在移动宽带领域,iMaster MAE面向5G正在与20多家运营商积极开展商用试点。在跨域场景,在中国通过与河南移动、内蒙联通、广东电信开展ADN整体解决方案的一阶段联合创新并部署验证了智能故障场景,实现了从告警到故障的2个数量级智能压缩,大幅减少无效上站。最后,iMaster NAIE华为云服务自2019年4月开始公测以来,已累计发展5000+用户,与20+家运营商、生态伙伴开展联合创新。

  面向更远的未来,华为表示将与产业共同努力,力争五年将自动驾驶网络发展到L4级,十年达到L5级。

  面向5G时代,基于AI的网络自动驾驶不止是“诗和远方”,而是已成为与eMBB、uRLLC和mMTC三大场景相并列的5G 的“第四维”。过去一年多来,5G三大场景一天天走进现实,而网络自动驾驶一直未见落地。今天,它终于跨出了第一步。相信未来它将与三大场景并肩同行,助力5G走得更快、更稳、更远。(文章来源:网优雇佣军)

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