疫情引發(fā)的思考,5G初期的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維要這么搞!

華為服務(wù)與軟件
隨著5G的規(guī)模部署,運(yùn)營(yíng)商將管理更為復(fù)雜的多代共存網(wǎng)絡(luò),管理對(duì)象數(shù)量的急劇增加使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的復(fù)雜度成指數(shù)級(jí)上升;另一方面,用戶對(duì)SLA和客戶體驗(yàn)保障的要求更高,使得運(yùn)營(yíng)商必須保障網(wǎng)絡(luò)具有更高容量、更高可用性和更高的業(yè)務(wù)質(zhì)量。傳統(tǒng)運(yùn)維模式“手拉肩扛”的運(yùn)維模式,效率低下,難以應(yīng)付這種挑戰(zhàn)。

隨著5G的規(guī)模部署,運(yùn)營(yíng)商將管理更為復(fù)雜的多代共存網(wǎng)絡(luò),管理對(duì)象數(shù)量的急劇增加使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的復(fù)雜度成指數(shù)級(jí)上升;另一方面,用戶對(duì)SLA和客戶體驗(yàn)保障的要求更高,使得運(yùn)營(yíng)商必須保障網(wǎng)絡(luò)具有更高容量、更高可用性和更高的業(yè)務(wù)質(zhì)量。傳統(tǒng)運(yùn)維模式“手拉肩扛”的運(yùn)維模式,效率低下,難以應(yīng)付這種挑戰(zhàn)。

同時(shí),在疫情期間,遠(yuǎn)程辦公、在線教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療等“非接觸式”服務(wù)得到廣泛應(yīng)用,在線娛樂(lè)、在線游戲等業(yè)務(wù)的用戶量也隨著“宅在家”而迅速攀升。局部流量暴漲,電信運(yùn)維人員又無(wú)法及時(shí)出勤,給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維帶來(lái)了較大挑戰(zhàn):如三月初,歐洲某些國(guó)家網(wǎng)速呈現(xiàn)“跳水式”下降,歐盟只能敦促流媒體供應(yīng)商通過(guò)降低碼流的方式減少網(wǎng)絡(luò)流量;同時(shí)有運(yùn)營(yíng)商則呼吁公眾減少網(wǎng)絡(luò)使用量,以降低網(wǎng)絡(luò)壓力;還有的國(guó)家網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)服務(wù)中斷,民眾打電話、發(fā)短信和上網(wǎng)等基本通信業(yè)務(wù)都受到嚴(yán)重影響??梢钥吹?,網(wǎng)絡(luò)的不斷演進(jìn)和突如其來(lái)的疫情,都給運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。

▲ 傳統(tǒng)運(yùn)維模式難以應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)

為幫助運(yùn)營(yíng)商打破“運(yùn)維成本隨設(shè)備數(shù)量線性增長(zhǎng)”的魔咒,華為提出以端到端網(wǎng)絡(luò)“可視可管”加快故障定位,以“預(yù)測(cè)預(yù)防”減少網(wǎng)絡(luò)中斷,以“智能故障管理”縮短故障處理時(shí)間,并通過(guò)引入AI算法,以“人機(jī)協(xié)同”的理念推動(dòng)運(yùn)維人員技能提升,最終實(shí)現(xiàn)“代碼級(jí)”運(yùn)維和智能化運(yùn)維。

跨域、跨層網(wǎng)絡(luò)端到端可視可管

采用LLDP(鏈路層發(fā)現(xiàn)協(xié)議)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇焖龠€原,實(shí)現(xiàn)跨核心網(wǎng)、傳輸、無(wú)線的網(wǎng)絡(luò)端到端拓?fù)溥€原,并疊加告警同圖顯示加速故障定界定位。對(duì)NFV云化網(wǎng)絡(luò),支持跨層拓?fù)滹@示,實(shí)現(xiàn)從VNF網(wǎng)元->虛機(jī)->服務(wù)器->機(jī)架交換機(jī)等多層拓?fù)溷@取。

VoLTE語(yǔ)音呼叫失敗的預(yù)測(cè)預(yù)防

VoLTE業(yè)務(wù)涉及網(wǎng)元多,接口復(fù)雜。傳統(tǒng)運(yùn)維基于單指標(biāo)固定閾值監(jiān)控難以全面感知網(wǎng)絡(luò),導(dǎo)致業(yè)務(wù)隱患發(fā)現(xiàn)慢。例如,VoLTE“呼叫成功率”的告警閾值被設(shè)定為一個(gè)固定值,告警出現(xiàn)的同時(shí),業(yè)務(wù)質(zhì)量也在“劣化”,由于缺乏“預(yù)警”時(shí)間,運(yùn)維人員難以及時(shí)采取措施,結(jié)果往往會(huì)導(dǎo)致大范圍業(yè)務(wù)中斷,用戶投訴也會(huì)大幅增加。

為應(yīng)對(duì)VoLTE故障發(fā)現(xiàn)晚、定位難、恢復(fù)慢的問(wèn)題,華為運(yùn)維專家分析了話統(tǒng)、CHR、告警、操作日志等數(shù)據(jù),推出了VoLTE業(yè)務(wù)異常風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。該模型引入AI算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,實(shí)時(shí)監(jiān)控多個(gè)VoLTE指標(biāo),一旦指標(biāo)偏離業(yè)務(wù)模型,系統(tǒng)將自動(dòng)結(jié)合歷史趨勢(shì)等因素進(jìn)行質(zhì)量分析和故障預(yù)判,可提前30分鐘預(yù)警,變“被動(dòng)處理”為“主動(dòng)預(yù)防”,大幅減少了VoLTE群障。

核心網(wǎng)變更智能輔助

傳統(tǒng)運(yùn)維模式下,網(wǎng)絡(luò)變更實(shí)施完全依賴于工程師的技能水平,缺乏變更過(guò)程中的流程監(jiān)控;同時(shí),每年高達(dá)上萬(wàn)次的網(wǎng)絡(luò)變更加大了人為操作失誤的可能性,尤其是涉及核心網(wǎng)的高危操作較多,容易出現(xiàn)人為事故。華為基于全球1500多張網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)開(kāi)發(fā)了“核心網(wǎng)變更智能輔助” 方案,實(shí)現(xiàn)從“變更前業(yè)務(wù)驗(yàn)證”到“變更值守”的全流程自動(dòng)化,通過(guò)AI算法實(shí)現(xiàn)腳本錯(cuò)誤碼處理建議和關(guān)鍵KPI自動(dòng)對(duì)比,提前發(fā)現(xiàn)變更問(wèn)題,及時(shí)給出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施和建議,從而實(shí)現(xiàn)“0”重大人為事故,將高風(fēng)險(xiǎn)事件轉(zhuǎn)變?yōu)楦?ldquo;價(jià)值”事件,保障了網(wǎng)絡(luò)安全。

運(yùn)維業(yè)務(wù)編排使能作業(yè)自動(dòng)化

通信網(wǎng)絡(luò)中存在大量“煙囪化”系統(tǒng),導(dǎo)致人工操作環(huán)節(jié)眾多,業(yè)務(wù)下發(fā)的服務(wù)承諾時(shí)間難以保障。客戶通過(guò)使用華為Studio以“托拉拽”的形式實(shí)現(xiàn)運(yùn)維業(yè)務(wù)快速編排,有效提升了作業(yè)自動(dòng)化水平。

▲ 無(wú)需精通編程技術(shù),“托拉拽”實(shí)現(xiàn)運(yùn)維業(yè)務(wù)編排

目前,在流程編排、自動(dòng)化API編排和AI應(yīng)用等方面已經(jīng)部署大量用例投入生產(chǎn),“機(jī)器”解放人力正逐步走向成熟。

綜上,華為智能運(yùn)維解決方案已經(jīng)融入客戶運(yùn)維生產(chǎn)全流程,助力客戶運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

▲ 人機(jī)協(xié)同的智能運(yùn)維保障5G商用

5G已經(jīng)到來(lái),人機(jī)協(xié)同的智能運(yùn)維需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)有更廣泛的感知、分析、決策和執(zhí)行能力,運(yùn)維工程師角色也將轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)分析師、網(wǎng)絡(luò)策略師和應(yīng)用編排工程師,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)自編排,保障5G的商用成功。

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