高功應(yīng)，馬田豐，李 蓉，尼松濤（.中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司，北京 00033；.中訊郵電咨詢?cè)O(shè)計(jì)院有限公司鄭州分公司，河南鄭州，450007）

0 前言

隨著5G 系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展以及虛擬化、切片、MEC 等新技術(shù)引入，核心網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和優(yōu)化難度明顯增加，特別是5GC 核心網(wǎng)具有分層解耦、設(shè)備節(jié)點(diǎn)眾多等特點(diǎn)，性能、告警、感知等各類問題總量增加且定位困難。核心網(wǎng)專業(yè)一方面得益于屬于上層網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)元及網(wǎng)管集中化程度較高，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量指標(biāo)問題點(diǎn)較少，便于數(shù)據(jù)采集工作的開展；另一方面，核心網(wǎng)業(yè)務(wù)流程和網(wǎng)元類別復(fù)雜，關(guān)鍵KPI 指標(biāo)繁多，不利于場(chǎng)景聚焦，而且根因分析涉及多專業(yè)協(xié)調(diào)，不利于智能運(yùn)維快速反應(yīng)要求。

傳統(tǒng)人工方式難以滿足網(wǎng)絡(luò)保障SLA 要求，需要引入一系列自動(dòng)化平臺(tái)和智能化手段，以實(shí)現(xiàn)水平跨域、垂直跨層的端到端智能分析，提供智能化故障預(yù)防預(yù)測(cè)功能，提高運(yùn)維效率，最終實(shí)現(xiàn)可視、可控、可評(píng)測(cè)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。

1 核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)背景及目標(biāo)

1.1 核心網(wǎng)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)現(xiàn)狀

中國(guó)聯(lián)通全國(guó)核心網(wǎng)網(wǎng)管支撐系統(tǒng)總體架構(gòu)分為“集團(tuán)+大區(qū)”2 級(jí)架構(gòu)，如圖1 所示，供集團(tuán)、大區(qū)和省級(jí)3 級(jí)使用。集團(tuán)級(jí)網(wǎng)管由OSS 2.0 和一級(jí)NFVO構(gòu)成，2類系統(tǒng)之間形成主備關(guān)系。

圖1 核心網(wǎng)網(wǎng)管支撐系統(tǒng)架構(gòu)圖

集團(tuán)一級(jí)NFVO 為核心網(wǎng)一級(jí)網(wǎng)管平臺(tái)，為集團(tuán)5GC 及其他核心網(wǎng)子域提供管理維護(hù)手段，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)核心網(wǎng)一點(diǎn)可視和支撐數(shù)字化運(yùn)營(yíng)；為大區(qū)提供一點(diǎn)接入全網(wǎng)能力，實(shí)現(xiàn)跨大區(qū)的指標(biāo)分析及問題定位能力。目前集團(tuán)一級(jí)NFVO 平臺(tái)在實(shí)現(xiàn)5GC 統(tǒng)一納管、資源可視的基礎(chǔ)上，已開展vIMS 大區(qū)化、集中IMS、固網(wǎng)IMS、骨干核心網(wǎng)、切片/專網(wǎng)/MEC 等統(tǒng)一納管，如圖2所示。

圖2 核心網(wǎng)一級(jí)NFVO功能架構(gòu)圖

大區(qū)級(jí)網(wǎng)管層面由廠家OMC/NFVO+、反拉終端（OSS 2.0）和大區(qū)綜合監(jiān)控系統(tǒng)形成主備，大區(qū)核心網(wǎng)綜合網(wǎng)管系統(tǒng)滿足大區(qū)/省分公司日常實(shí)際生產(chǎn)維護(hù)工作以及面向切片/專網(wǎng)/MEC自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)支撐需求。

1.2 核心網(wǎng)運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)

全新的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模給5G 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。隨著管理對(duì)象日益增多，網(wǎng)絡(luò)可能產(chǎn)生的故障大幅增加，人工監(jiān)控手段已無(wú)法滿足運(yùn)維需求。核心網(wǎng)專業(yè)主要有以下幾方面問題。

a）客服投訴痛點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)信息向前臺(tái)推送能力弱，缺乏用戶簽約狀態(tài)數(shù)據(jù)前臺(tái)查詢能力；用戶感知投訴問題定位困難，解決周期長(zhǎng)等。

b）網(wǎng)絡(luò)維護(hù)痛點(diǎn)：對(duì)云化網(wǎng)絡(luò)設(shè)備跨域跨層關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)能力，故障提前預(yù)警能力，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)差指標(biāo)根因定位分析能力等需求迫切。

c）規(guī)劃建設(shè)痛點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)容量負(fù)荷自動(dòng)預(yù)警能力不足。

d）行業(yè)客戶痛點(diǎn)：5G 專網(wǎng)、切片和MEC 業(yè)務(wù)開通相對(duì)獨(dú)立，不具備快速開通和同開同停能力，不能滿足客戶自服務(wù)和業(yè)務(wù)指標(biāo)可視化等需求。

1.3 核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)目標(biāo)

核心網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要目標(biāo)是依托數(shù)字化平臺(tái)工具能力提升，打造自動(dòng)化和智能化的融合核心網(wǎng)，面向規(guī)、建、維、營(yíng)全流程，提升網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化、智能化能力，提升網(wǎng)絡(luò)效率。在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、規(guī)劃自動(dòng)化；在建設(shè)方面，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)編排、快速擴(kuò)縮容、自動(dòng)化配置、自動(dòng)測(cè)試等；在維護(hù)方面，實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)定位與自愈、智能監(jiān)控、故障預(yù)防預(yù)測(cè)等；在優(yōu)化方面，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)調(diào)優(yōu)。

2 核心網(wǎng)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)構(gòu)建及應(yīng)用

2.1 總體思路

平臺(tái)工具是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)支撐平臺(tái)需滿足可視、可控、可評(píng)、智能決策的功能目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)業(yè)協(xié)同和CT/IT 融合目標(biāo)，打造支撐生產(chǎn)作業(yè)、通信保障、安全生產(chǎn)和5GC 大區(qū)化運(yùn)營(yíng)的集約化云網(wǎng)運(yùn)營(yíng)體系，實(shí)現(xiàn)集約化項(xiàng)目全生命周期管理的規(guī)建維營(yíng)一體，實(shí)現(xiàn)TCO 效能最優(yōu)，如圖3所示。

圖3 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)總體思路

核心網(wǎng)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)將以信息化的手段提升規(guī)、建、維、優(yōu)全流程數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用，通過AI 賦能、數(shù)據(jù)賦能，實(shí)現(xiàn)智能化全過程運(yùn)營(yíng)。

2.2 智能化平臺(tái)構(gòu)建

結(jié)合數(shù)字化運(yùn)營(yíng)需求以及目前平臺(tái)現(xiàn)狀，核心網(wǎng)智能化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)可采用分層架構(gòu)打造，如圖4所示。

數(shù)據(jù)獲取層為上層應(yīng)用統(tǒng)一提供數(shù)據(jù)采集能力，統(tǒng)一不同主設(shè)備廠家指標(biāo)規(guī)范及KPI/KQI 篩選規(guī)則；核心能力層提供AI 感知分析能力、編排配置能力、自動(dòng)規(guī)建優(yōu)化能力以及統(tǒng)一能力開發(fā)接口；智能應(yīng)用層面向智能規(guī)建、智能運(yùn)維、智能運(yùn)營(yíng)的不同場(chǎng)景，提供落地的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。

2.2.1 一級(jí)NFVO系統(tǒng)

運(yùn)營(yíng)商通過打造全國(guó)集中的一級(jí)NFVO 系統(tǒng)（見圖5），提升智能化能力;通過采集云核心網(wǎng)5GC 2C/2B/vIMS/EPC/CS 等多域網(wǎng)元的硬件/虛層/業(yè)務(wù)三層的CM/PM/告警數(shù)據(jù)統(tǒng)一納管和關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)多種智能化網(wǎng)管增強(qiáng)能力和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，包括迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)周報(bào)/月報(bào)專題數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)整理、工程建設(shè)數(shù)據(jù)/項(xiàng)目采購(gòu)信息/經(jīng)營(yíng)分析用戶及終端數(shù)據(jù)常態(tài)化統(tǒng)一匯總分析及呈現(xiàn)、5G 2B 及物聯(lián)網(wǎng)用戶信息查詢、網(wǎng)元局?jǐn)?shù)據(jù)核查/網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)巡檢/網(wǎng)絡(luò)容量預(yù)警及KPI 質(zhì)差根因定位等。

圖5 集團(tuán)一級(jí)NFVO網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

2.2.2 自動(dòng)撥測(cè)系統(tǒng)

全網(wǎng)部署自動(dòng)撥測(cè)系統(tǒng)，提升測(cè)試效率，降低人力和終端成本消耗，自動(dòng)化撥測(cè)比例達(dá)到70%以上。

利用仿真撥測(cè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試即服務(wù)的TaaS 能力，仿真UE+NR 對(duì)接全網(wǎng)AMF/UPF，如圖6 所示，針對(duì)初始注冊(cè)（SUCI）成功率、Service Request成功率、Xn切換成功率、5G/4G 切換成功率等12 項(xiàng)信令面指標(biāo)，Web/視頻/FTP 上傳下載/EPSFB 語(yǔ)音等5 項(xiàng)用戶面業(yè)務(wù)進(jìn)行仿真測(cè)試，實(shí)現(xiàn)周期性業(yè)務(wù)撥測(cè)監(jiān)控、設(shè)備升級(jí)擴(kuò)容撥測(cè)、開網(wǎng)全國(guó)漫游測(cè)試等場(chǎng)景不同程度的自動(dòng)化。

圖6 自動(dòng)化撥測(cè)系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)圖

2.2.3 優(yōu)化及預(yù)警系統(tǒng)

運(yùn)營(yíng)商按大區(qū)部署核心網(wǎng)優(yōu)化和故障預(yù)警增強(qiáng)功能，提升滿足投訴處理、用戶保障、故障預(yù)警、故障關(guān)聯(lián)分析、5G核心網(wǎng)指標(biāo)分析等需求的能力。

在核心網(wǎng)優(yōu)化增強(qiáng)方面，通過采集CHR 數(shù)據(jù)，支持用戶業(yè)務(wù)流程還原、問題根因分析，實(shí)現(xiàn)用戶級(jí)問題的快速處理，輔助運(yùn)維人員快速閉環(huán)用戶投訴問題，保障VIP 用戶體驗(yàn)；基于關(guān)鍵指標(biāo)、業(yè)務(wù)失敗次數(shù)統(tǒng)計(jì)，結(jié)合CHR 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)問題根因分析和故障對(duì)象分析，輔助運(yùn)維人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，評(píng)估和分析業(yè)務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。

在故障預(yù)警增強(qiáng)方面，引入故障主動(dòng)探測(cè)功能，對(duì)5GC 網(wǎng)元關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真探測(cè)，根據(jù)網(wǎng)元業(yè)務(wù)流程，識(shí)別前后端網(wǎng)元故障引起的網(wǎng)絡(luò)故障和容災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)；結(jié)合實(shí)時(shí)關(guān)鍵KPI 指標(biāo)、網(wǎng)元狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)仿真探測(cè)結(jié)果實(shí)現(xiàn)網(wǎng)元故障定界，按等級(jí)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警，輔助維護(hù)人員容災(zāi)倒換決策；容災(zāi)倒換過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶數(shù)變化和關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，輔助判斷倒換發(fā)生后業(yè)務(wù)恢復(fù)情況，實(shí)現(xiàn)容災(zāi)恢復(fù)過程的可視可管。

2.2.4 VoLTE端到端優(yōu)化系統(tǒng)

運(yùn)營(yíng)商按大區(qū)部署VoLTE 端到端分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音業(yè)務(wù)跨域端到端關(guān)聯(lián)分析，支撐解決網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音問題，提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。

基于5GC/IMS 大區(qū)化架構(gòu)，部署VoLTE 端到端系統(tǒng)，通過無(wú)線、核心網(wǎng)、IMS多域數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行端到端全流程評(píng)估VoLTE/EPS Fallback 業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)問題發(fā)現(xiàn)、問題原因定界、問題優(yōu)化解決的閉環(huán)處理，如圖7所示，支撐業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)估、專項(xiàng)優(yōu)化、客服投訴、運(yùn)營(yíng)支撐等應(yīng)用。

圖7 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及故障處理流程圖

2.3 典型應(yīng)用場(chǎng)景分析

以核心網(wǎng)質(zhì)差根因分析場(chǎng)景為例，平臺(tái)工具自動(dòng)采集性能、xDR、CHR等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)模型AI學(xué)習(xí)，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)劣化指標(biāo)以及預(yù)測(cè)指標(biāo)發(fā)展趨勢(shì)，綜合端到端信令分析和呼叫日志分析等分析能力，深入分析指標(biāo)異常原因進(jìn)行根因分析和定界定位，固化設(shè)備、終端、業(yè)務(wù)等多因素專家經(jīng)驗(yàn)算法庫(kù)，將問題和解決方案直接派單到一線維護(hù)人員，實(shí)現(xiàn)工單閉環(huán)管控?？傮w流程如圖8所示。其中的關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)源如表1所示。

表1 關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)源表

圖8 質(zhì)差分析流程

系統(tǒng)從5GC、IMS 專業(yè)網(wǎng)管或NFVO 獲取相關(guān)KPI的性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。關(guān)鍵要求如下。

a）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)間粒度：專業(yè)網(wǎng)管性能數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)粒度為5 min。

b）數(shù)據(jù)及時(shí)性：延遲時(shí)間不得超過5 min，例如20：00—20：05生成數(shù)據(jù)，系統(tǒng)提取時(shí)間不超過20：10。

c）原始數(shù)據(jù)齊全：嘗試、成功次數(shù)，各類原因失敗次數(shù)等原始統(tǒng)計(jì)項(xiàng)均需上報(bào)，以便對(duì)各統(tǒng)計(jì)項(xiàng)進(jìn)行波動(dòng)分析，更有針對(duì)性發(fā)現(xiàn)問題。

d）測(cè)量對(duì)象最小原則：網(wǎng)管上有關(guān)KPI 指標(biāo)的測(cè)量對(duì)象齊全，并且細(xì)分統(tǒng)計(jì)到支持的最小粒度（例如TAC），以便進(jìn)行精準(zhǔn)定位。

假設(shè)預(yù)警時(shí)間為M0，當(dāng)前KPI 指標(biāo)數(shù)據(jù)為P0，運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量KPI考核標(biāo)準(zhǔn)為J1。通過測(cè)算網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量歷史運(yùn)行情況中的環(huán)比指標(biāo)P1 和同比指標(biāo)測(cè)算P2，以及指標(biāo)預(yù)警閾值算法MAX（J1，P1，P2），確定閾值。其中P1算法和P2算法如下。

P1=average（Pn），Pn=上一監(jiān)控時(shí)級(jí)周期時(shí)點(diǎn)內(nèi)每小時(shí)P數(shù)據(jù)（監(jiān)控時(shí)級(jí)周期可調(diào)整）。若監(jiān)控周期時(shí)點(diǎn)為一天24 h，M0 為18：00，則Pn為前日18：00 至當(dāng)日18：00的P數(shù)據(jù)；若監(jiān)控周期時(shí)點(diǎn)為一天12 h（08：00—20：00），M0 為18：00，則Pn為前日18：00 至前日20：00，以及當(dāng)日08：00至當(dāng)日18：00的P數(shù)據(jù)。

P2=average（Pn），Pn=上一監(jiān)控日級(jí)周期內(nèi)每天M0 時(shí)的P數(shù)據(jù)（監(jiān)控日級(jí)周期可調(diào)整）。若監(jiān)控日級(jí)周期為一周，M0 為18：00，則Pn為當(dāng)日所在之前一周內(nèi)18：00的P數(shù)據(jù)。

指標(biāo)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)如表2所示。

表2 指標(biāo)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)表

通過實(shí)時(shí)跟蹤5GC 和IMS 域的關(guān)鍵性能KPI，發(fā)現(xiàn)質(zhì)差指標(biāo)，通過匹配專家經(jīng)驗(yàn)和省分案例庫(kù)的豐富信息，定位根因，整合解決方案，高效指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的開展，提升用戶感知體驗(yàn)。

3 核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)工作展望

核心網(wǎng)專業(yè)應(yīng)繼續(xù)依托智能化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)及工具手段，提升網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化、智能化能力，將網(wǎng)絡(luò)智能化水平從現(xiàn)有的L1/2提升至L3/4，并逐步實(shí)現(xiàn)完全自治。

a）從網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方面，基于現(xiàn)有一級(jí)NFVO 增加云核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景分析功能。

b）在建設(shè)方面，基于現(xiàn)有自動(dòng)撥測(cè)系統(tǒng)繼續(xù)迭代豐富撥測(cè)場(chǎng)景，完善平臺(tái)自動(dòng)化撥測(cè)能力。

c）在維護(hù)方面，基于現(xiàn)有一級(jí)NFVO 增加MEC、5G 專網(wǎng)、5G 切片、固網(wǎng)IMS 等性能及資源納管范圍以及集中監(jiān)控分析、用戶數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)配置核查等重點(diǎn)功能，基于現(xiàn)有故障預(yù)警系統(tǒng)繼續(xù)增強(qiáng)和完善故障預(yù)警功能。

d）在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面，繼續(xù)增強(qiáng)核心網(wǎng)優(yōu)化系統(tǒng)功能，并基于VoLTE 端到端分析系統(tǒng)進(jìn)行漫游等專項(xiàng)功能的增強(qiáng)迭代及VoNR 功能的演進(jìn)，為5G 語(yǔ)音業(yè)務(wù)提供端到端關(guān)聯(lián)分析手段，引領(lǐng)現(xiàn)網(wǎng)5G 語(yǔ)音的智能優(yōu)化，助推中國(guó)聯(lián)通5G數(shù)字化運(yùn)維轉(zhuǎn)型。

依托自動(dòng)化平臺(tái)手段，通過聚焦分析場(chǎng)景，核心網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)工作應(yīng)同時(shí)提升對(duì)市場(chǎng)、用戶、一線的支撐能力。

a）面向市場(chǎng)，主動(dòng)匹配業(yè)務(wù)發(fā)展需求，提前部署網(wǎng)絡(luò)容量。

b）面向用戶，緊密跟蹤語(yǔ)音+數(shù)據(jù)體驗(yàn)感知，不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

c）面向一線，簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)流程，提高運(yùn)營(yíng)效率，逐步完善業(yè)務(wù)自動(dòng)化開通/調(diào)整和自服務(wù)能力靈活性。

同時(shí)，針對(duì)目前“業(yè)務(wù)趕著建設(shè)跑、數(shù)據(jù)全靠手填表、出現(xiàn)故障四處找”現(xiàn)狀，提供“敏捷交付、智能分析、故障預(yù)警、快速定位”的運(yùn)營(yíng)服務(wù)，為市場(chǎng)、用戶、一線人員提供全方位的運(yùn)營(yíng)支撐能力，推動(dòng)形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景、流程規(guī)范制度，并制定運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，以工單閉環(huán)驅(qū)動(dòng)，深化運(yùn)營(yíng)效果。

4 結(jié)束語(yǔ)

核心網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)系統(tǒng)的、長(zhǎng)期的、不斷積累的、不斷打破認(rèn)知壁壘的、CT 和IT 深入融合的過程。本文主要介紹了通過智能化工具平臺(tái)提升數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能力的主要實(shí)踐，智能化工具平臺(tái)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方面，但還需要結(jié)合完善的運(yùn)營(yíng)體系、規(guī)范的運(yùn)營(yíng)制度等，方能較好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。