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技術
2019/11/2 11:30

承載管控融合自動化系統 推動網絡自動化

C114通信網  呂順 薄開濤

隨著全社會數字化轉型的加速發展,5G成為不可或缺的下一代網絡基礎設施。5G對承載網網絡運營與運維提出了更高的挑戰:4G/5G網絡混合組網,高速移動寬帶業務、大規模移動物聯網廣泛應用使得承載網網絡規模以及業務容量呈現爆炸式增長,網絡結構呈現多維度復雜性,運維復雜性非人力所及;業務的行業應用需求多樣化,用戶對網絡服務的質量與效能提出更高要求;5G建設投資巨大,通信行業整體營收增長緩慢,網絡運營商面臨降低Capex與Opex的巨大壓力。面對挑戰,中興通訊認為實現網絡自動化是網絡演進的必然趨勢,并由此推出了承載網管控融合自動化系統。

承載管控融合自動化系統

日本无码高清视频自動化技術重構了整個網絡架構和運營體系來實現生產力的提升,打破傳統網絡封閉式的結構,將網絡分為運營層、管控層、網元層。承載管控融合系統ZENIC ONE作為管控層核心產品,是承上啟下的中堅力量,是網絡自動化的大腦,具備全生命周期智能運維、超大網絡集中控制、承載網全場景覆蓋三大特點。

日本无码高清视频ZENIC ONE由意圖驅動引擎、自動化控制引擎、網絡感知引擎構成,三個引擎分別實現意圖的構建和維持、業務的編排和控制以及網絡的實時監控/分析。ZENIC ONE提供了從規劃部署、保障,再到優化的全生命周期管控模式,并在各個環節形成自動化閉環。智能化賦予網絡管控全新能力,進一步提升了管控系統自動化水平。Telemetry提供毫秒級數據收集,為管控系統提供網絡狀態實時感知能力;大數據技術實現對數據的預處理,為AI提供分析、推理所需的高質量數據基礎;引入AI技術,通過訓練數據生成各場景所需模型,通過模型推理,最終實現對網絡故障、網絡流量異常等潛在風險的準確識別與預測。AI+BigData平臺貫穿于整個系統,為管控系統自動化提供支撐,整體上提升網絡質量,簡化運維過程,降低運維復雜性。

日本无码高清视频圖1  全生命周期智能運維

ZENIC ONE基于微服務架構研發,運用集群+虛擬化技術實現集中控制,支持管理能力彈性擴展,最大可管控30萬等效網元的超大網絡,網絡管控規模位于業界前列。通過超大網絡集中控制,可實現全網業務端到端統一調度和優化,全局資源利用率達到最優。

作為業內為數不多提供全產品的廠商,中興通訊ZENIC ONE實現一套管控系統對IP/IPRAN、OTN日本无码高清视频、PTN/SPN、IP+光、網絡切片、云網融合等4G/5G承載網全場景覆蓋,大幅節省了資源開銷,降低了OPEX,提升了用戶體驗。

承載管控自動化典型功能

自動化是一個系統工程,涉及網絡生命周期的各個環節,本文僅摘取網絡自動構建、SDN日本无码高清视频集中控制、網絡切片、智能配置檢查、流量預測幾個典型功能來說明ZENIC ONE的自動化能力。

網絡自動構建

傳統運維模式下,網絡新建/擴容需要人工進行周密的網絡設計與規劃,并上站逐點開通設備。ZENIC ONE研發網絡自動構建解決上述痛點,一是支持DCN自動上線,設備硬件安裝后不再需要人工進站開通,可自動識別鄰居參數,并自動發現網元、單板、鏈路,自動生成拓撲。二是管控系統可對路由域、IP、網絡帶寬等邏輯資源進行全局規劃,對于不同場景形成不同的配置模板。用戶可根據已有的模板自動生成配置數據并一鍵式下發設備,快速構建網絡基礎數據。

日本无码高清视频ZENIC ONE網絡自動構建提高了網絡的開通效率,同時減少開通的復雜度與操作步驟,降低了人為犯錯概率。

SDN集中控制

自動化的重要組成是SDN集中控制,SDN控制分為路徑控制和調優。ZENIC ONE通過BGP-LS感知網絡拓撲變更,通過PCEP/BGP/Netconf實現網絡控制,支持IP/MPLSSR日本无码高清视频-TP、SR-TE的路徑計算、路徑恢復等SDN能力。ZENIC ONE采用調優算法,支持鏈路擁塞重優化、全局流量均衡、時延優化、拓撲變更重優化等多種場景。管控系統還能夠對采集的數據進行分析,根據調優目標生成調優策略,并下發設備進行網絡優化。

SDN控制的核心能力是算法,為此中興通訊研發了智能iTE算法引擎。作為SDN集中控制的核心模塊,iTE集成諸多自研技術,如路徑裝箱、并行資源扣除、棧深自動優化等,在重路由、網絡調優等場景有著廣泛應用,有效的提升了系統集中控制的能力及網絡資源利用率。

網絡切片

網絡切片是5G最鮮明的特征與優點之一,其實現物理網絡在邏輯層面上劃分為多個不同類型的虛擬網絡,以滿足不同的應用場景需求。承載管控系統支持對承載網絡的切片管理和針對切片網絡的控制,并提供開放接口實現切片的自動創建。

一個典型的切片創建過程如下圖所示:

切片創建過程

圖2  切片創建過程

日本无码高清视频當承載管控系統接收到面向用戶的SLA級參數及切片應用場景后,內置TN NSSMF模塊首先根據場景獲取待開通切片的規劃數據,同時自動從資源池獲取資源信息,請求業務管理進行業務配置;其次,業務管理模塊根據業務配置請求、參數需求,動態分配資源信息,通過靜態預置方式或基于TOSCA模型編排方式從外部獲取數據,補全配置信息并下發設備構建切片。在切片創建后,管控系統可對切片進行實時監控,并對整個切片業務質量進行實時保障。

基于以上過程,ZENIC ONE與我司核心網、無線一起在中移、Orange等大T完成了多個切片PoC驗證,為切片的商用部署奠定了基礎。

智能配置檢查

日本无码高清视频業務保障包含多個方面,網絡配置的正確性檢查是其中重要的一環。傳統配置檢查工作工作量巨大且容易出錯,實現網絡配置的自動檢查,就能大幅降低運營成本。

日本无码高清视频ZENIC ONE從現有網絡配置數據中抽取設備的配置特征結構,形成設備的角色指紋,通過新增網絡配置與相應指紋進行對比,識別配置風險,從而實現了配置智能檢查功能,為網絡的開通和后續維護提供了保障。

角色指紋是指特定類型業務擁有的重要參數特征,例如L3VPN業務,就擁有端口、IP地址、隧道等參數,不同場景下L3VPN業務各參數正確的取值范圍/值就構成了L3VPN業務在該場景下的角色指紋。設備的配置參數取決于設備的類型、設備在網絡中所處位置(接入、匯聚、核心)、承載業務特性、網絡拓撲和連通性特性等,因此每類型設備存在多種角色指紋。配置智能檢查功能原理如下圖所示:

設備配置角色指紋

圖3  設備配置角色指紋

首先從現網設備提取海量配置數據,采用人工智能算法(如NLP),構建設備分層模型(網絡-設備-業務-配置命令-配置參數),基于不同層次的關聯規則形成設備配置的知識圖譜,在此基礎上通過聚類分析形成各角色指紋。其次,對各個網絡設備進行自動檢查,通過匹配該設備對應的角色指紋,找出可能存在的配置異常。最后,對于提取出來的異常配置進行檢查,如果最終確定該配置是正常的,則可以存儲和用于指紋更新。

配置智能檢查功能能夠將傳統90人天的配置檢查工作量減少至7人天,同時故障識別率提升至85%,有效減少了人力投入并降低網絡潛在配置風險。

流量預測

通過對未來網絡流量的預測,預知將來網絡的負載。流量預測為網絡容量規劃、網絡擁塞風險預警、故障探測/仿真等提供支撐,是網絡智能化中不可缺少的基礎能力。

日本无码高清视频網絡流量具有突發性、節假期效應、潮汐效應等特點,且不同網絡資源(端口、鏈路、環網)粒度上網絡流量模型不盡相同,針對網絡流量的特點。ZENIC ONE采用了多種技術提升預測的準確度,首先借助Telemetry、Inband-OAM技術實現樣本數據的精準采集;其次依托AI平臺對數據進行清洗、轉換及預處理,綜合時間、業務、網絡資源類型等多維度進行特征提取、模型選擇,為不同網絡資源建立準確的預測模型;最后為各預測模型建立合適的評估模型,實現流量預測全流程的閉環,通過機器學習技術實現預測模型的持續優化,提升預測準確度。

日本无码高清视频通過多種技術的綜合應用,ZENIC ONE智能流量預測在提升網絡服務質量以及挖掘潛在的商業機會方面將發揮重要作用。

管控系統自動化的發展將人逐步從繁雜的網絡運維中解放出來,在大幅降低運營成本的同時最大限度釋放網絡潛能。中興通訊研發的ZENIC ONE已成功商用/試商用于國內外多個大T運營商,與多個運營商、研究機構合作研發自動化相關創新應用功能數十項;并在2019年4月GlobalData評級晉級為“Very Strong”,7月獲人工智能峰會獲產品創新紫金獎,10月世界寬帶論壇獲“Best Network Intelligence”大獎。中興通訊將繼續與合作伙伴緊密合作,推動網絡的自動化能力不斷提升,最終實現網隨心動、網絡自治。

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