朱宜斌 馬 鑫 胡 敏 胡 博

中興通訊股份有限公司 南京 210012

引言

數(shù)據(jù)是現(xiàn)代社會(huì)的基本要素，也是提升生產(chǎn)力的寶貴資源。在云、大數(shù)據(jù)、AI、邊緣計(jì)算、數(shù)字孿生等技術(shù)的共同驅(qū)動(dòng)下，5G網(wǎng)絡(luò)已成為人們在各行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有力工具[1-3]。5G網(wǎng)絡(luò)所服務(wù)的業(yè)務(wù)深度和廣度都大幅增加，導(dǎo)致5G網(wǎng)絡(luò)的管理越來越難。傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)(如LTE網(wǎng)絡(luò))的運(yùn)維大多依靠運(yùn)維人員手工操作，這種方式低效易錯(cuò)，還存在信息安全隱患[4]，所以業(yè)界有改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模式的強(qiáng)烈愿望，期望5G網(wǎng)絡(luò)在商務(wù)管理、業(yè)務(wù)管理、網(wǎng)絡(luò)管理和網(wǎng)元管理四個(gè)層面都能提供內(nèi)置的自動(dòng)化運(yùn)維能力[5]。

5G不僅處理大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備自身也會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，如果將這些數(shù)據(jù)資源和人工智能技術(shù)結(jié)合，可簡化5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維。具體到網(wǎng)元管理層面，通過在5G網(wǎng)元內(nèi)置智能化和自動(dòng)化技術(shù)處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、業(yè)務(wù)預(yù)測、AIOps等任務(wù)[6]，讓網(wǎng)元具備自監(jiān)控、自修復(fù)、自優(yōu)化的能力[7]。

5G核心網(wǎng)(5G Core，簡稱5GC)是5G業(yè)務(wù)的匯聚點(diǎn)，擁有種類和數(shù)量眾多的網(wǎng)元[8]。如果讓這些網(wǎng)元管理自治，即具備自動(dòng)化運(yùn)維能力，能極大程度減少人工參與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維，幫助運(yùn)營商提升運(yùn)維效率，節(jié)省運(yùn)維成本。

1 傳統(tǒng)的通信網(wǎng)元管理方式

通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)量眾多的網(wǎng)元互相配合，為終端用戶或上層業(yè)務(wù)提供服務(wù)。為了讓網(wǎng)元可靠運(yùn)行，設(shè)備開發(fā)方需為網(wǎng)元提供業(yè)務(wù)管理、性能/指標(biāo)管理、故障管理、告警管理、資源管理等網(wǎng)元管理能力。傳統(tǒng)的網(wǎng)元管理過程有如下特點(diǎn)。

1)運(yùn)維人員通過操作管理系統(tǒng)(Operation And Managment，OAM)監(jiān)督網(wǎng)元和業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)。網(wǎng)元的OAM提供命令行或圖形化操作接口給運(yùn)維人員，以便運(yùn)維人員查看網(wǎng)元和業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況、設(shè)置參數(shù)。這個(gè)過程中，運(yùn)維人員需要人工處理和分析大量數(shù)據(jù)，比如對業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對比分析、對告警進(jìn)行確認(rèn)和排查等。

2)運(yùn)維人員在業(yè)務(wù)閑時(shí)修改配置參數(shù)。網(wǎng)元上線時(shí)設(shè)定的運(yùn)行參數(shù)，會(huì)隨著業(yè)務(wù)逐漸開展而需要修改。為了不影響業(yè)務(wù)，運(yùn)營商要求運(yùn)維人員在凌晨業(yè)務(wù)閑時(shí)修改參數(shù)，測試合格后白天再觀察指標(biāo)。這些高頻次操作耗費(fèi)大量運(yùn)維人力。

3)運(yùn)維人員需經(jīng)常巡檢網(wǎng)元和確認(rèn)容災(zāi)有效。為保證網(wǎng)絡(luò)通信的可靠性，運(yùn)維人員需要定期對網(wǎng)元設(shè)備進(jìn)行巡檢以及容災(zāi)倒換操作，巡檢涉及的數(shù)據(jù)包括配置參數(shù)、網(wǎng)元負(fù)荷、業(yè)務(wù)質(zhì)量、告警數(shù)據(jù)等，人工檢查耗時(shí)較久，易出錯(cuò)。

4)網(wǎng)元遇突發(fā)問題或環(huán)境變化引起異常時(shí)，需要人工分析和處理。比如設(shè)備運(yùn)行期間產(chǎn)生一個(gè)告警，則需要運(yùn)維人員去告警箱查看，并根據(jù)告警類型判斷要采集哪些數(shù)據(jù)，再手工采集大量數(shù)據(jù)進(jìn)行根因分析。通信網(wǎng)絡(luò)的可用性和可靠性要求運(yùn)維人員必須在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)網(wǎng)元的異常，并迅速完成恢復(fù)。業(yè)界一直在努力縮短問題隔離恢復(fù)、定界定位時(shí)長，但這個(gè)過程需要盡量減少人工參與來節(jié)省時(shí)間[9]。

這些特點(diǎn)制約了網(wǎng)元運(yùn)維效率，進(jìn)一步影響了運(yùn)營業(yè)務(wù)的展開。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模幾何級擴(kuò)大，以及服務(wù)于千行百業(yè)的應(yīng)用靈活度和復(fù)雜度增加，依靠專家經(jīng)驗(yàn)為主的傳統(tǒng)運(yùn)維模式已經(jīng)無法滿足挑戰(zhàn)，必須利用智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自治，才能滿足5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展需要。

2 網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)

3GPP、TM Forum、ITU-T、CCSA等國際國內(nèi)組織都已積極開展網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)制定，很多成果已發(fā)布。其中3GPP和TM Forum發(fā)布的技術(shù)體系和5GC密切相關(guān)。

2.1 3GPP網(wǎng)絡(luò)智能化

3 G P P 在R 1 5 階段引入了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)，并在R16、R17階段進(jìn)行了增強(qiáng)和優(yōu)化。NWDAF提供服務(wù)注冊、數(shù)據(jù)收集、分析結(jié)果提供等能力，從NF(Network Function)、AF(Application Function)、OAM收集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，分析并生成結(jié)果。對結(jié)果有需求的5G NF通過消息訂閱的方式從NWDAF獲取結(jié)果，用于提升終端業(yè)務(wù)體驗(yàn)、監(jiān)管終端行為、調(diào)整應(yīng)用層參數(shù)以及選擇核心網(wǎng)網(wǎng)元等。

NWDAF作為本網(wǎng)的智能分析節(jié)點(diǎn)，既可集中部署于本地網(wǎng)絡(luò)中，也可作為子功能分布部署于各個(gè)5G NF之內(nèi)。5G NF和NWDAF之間通過服務(wù)化方式協(xié)作，5G NF向NWDAF開放提供數(shù)據(jù)接口，NWDAF向5G NF開放分析結(jié)果接口[10]，如圖1所示。

圖1 3GPP定義的NWDAF和5G NF之間的協(xié)作方式

2.2 TM Forum自智網(wǎng)絡(luò)

TM Forum專注于電信運(yùn)營系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的研究和制定，在其《自智網(wǎng)絡(luò)白皮書(3.0)》中定義的自智網(wǎng)絡(luò)包含“三層四閉環(huán)”模型和“L0至L5迭代演進(jìn)”循環(huán)，以自治域?yàn)榛A(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字業(yè)務(wù)閉環(huán)的自動(dòng)化智能業(yè)務(wù)、服務(wù)和資源運(yùn)營。自智網(wǎng)絡(luò)的愿景是通過完全自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)和ICT的智能化基礎(chǔ)設(shè)施、敏捷運(yùn)營和全場景服務(wù)，為垂直行業(yè)和消費(fèi)者用戶提供零等待、零接觸、零故障的客戶體驗(yàn)。同時(shí)為運(yùn)營商的規(guī)劃、營銷、運(yùn)營、管理等部門的內(nèi)部用戶提供便利。

網(wǎng)元管理自治是電信運(yùn)營系統(tǒng)自智網(wǎng)絡(luò)提供單層/單域乃至跨層/跨域Self-X運(yùn)營能力的基礎(chǔ)要素。5GC網(wǎng)元管理自治是指網(wǎng)元提供內(nèi)置的自動(dòng)化運(yùn)維能力，包括：自動(dòng)監(jiān)控網(wǎng)元自身健康狀態(tài)和業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)、能自動(dòng)修正/優(yōu)化監(jiān)控過程發(fā)現(xiàn)的問題、自動(dòng)優(yōu)化業(yè)務(wù)質(zhì)量以及配合上級系統(tǒng)自治實(shí)現(xiàn)跨層/跨域自治閉環(huán)。

3 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)元管理自治的關(guān)鍵點(diǎn)

5GC網(wǎng)元實(shí)現(xiàn)管理自治，要包含網(wǎng)元自身的維護(hù)以及業(yè)務(wù)的維護(hù)，要包含網(wǎng)元維護(hù)人員在本層次的意圖和上級網(wǎng)絡(luò)要求實(shí)現(xiàn)的意圖。實(shí)現(xiàn)時(shí)要考慮框架、數(shù)據(jù)自動(dòng)采集和算法等關(guān)鍵點(diǎn)。

曾祥芹先生提交了兩篇論文，一篇《曾子是<大學(xué)> 的解經(jīng)傳主》，從文章版本學(xué)、文章閱讀學(xué)、文章寫作學(xué)的視點(diǎn)，論證學(xué)術(shù)界爭論已久、懸而未解的難題：《大學(xué)》的作者，給出了研究歷史文化的一個(gè)新的思路。在《論曾子 <大學(xué)> 的章法結(jié)構(gòu)》一文中，曾祥芹先生提出“書本是文章的最大單位”這一重要命題，他認(rèn)為不研究“書本型”的文章，將會(huì)大大縮小文章學(xué)的視野，不利于文章價(jià)值的發(fā)掘。曾祥芹先生通過對《大學(xué)》逐句的微觀的細(xì)膩的考察，理清《大學(xué)》句間關(guān)系，進(jìn)而考察章間關(guān)系，梳理出《大學(xué)》組句成章、組章成書的章法結(jié)構(gòu)，由此揭示了文章傳播學(xué)在語言結(jié)構(gòu)上的變通原則和包容精神。大學(xué)大學(xué)

3.1 基本框架

一種簡單的網(wǎng)元管理自治方案的系統(tǒng)框圖如圖2所示。

圖2 內(nèi)置網(wǎng)元管理自治系統(tǒng)框圖

OAM子功能對接上級網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)交互管理指令，并與網(wǎng)元內(nèi)部其他子功能協(xié)作，執(zhí)行指令和呈現(xiàn)結(jié)果。后續(xù)實(shí)現(xiàn)單域自治或網(wǎng)絡(luò)自治時(shí)，OAM子功能與上級接口模塊協(xié)作，完成上層意圖的接收、接納判斷以及執(zhí)行反饋等。

多個(gè)業(yè)務(wù)處理子功能一起協(xié)作完成本網(wǎng)元的各類型業(yè)務(wù)的處理。網(wǎng)元在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)維時(shí)，業(yè)務(wù)處理子功能在業(yè)務(wù)處理流程中完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)元狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集，執(zhí)行OAM子功能的決策指令并反饋結(jié)果。

智能處理子功能是為實(shí)現(xiàn)自智網(wǎng)絡(luò)而增加的，使用智能算法進(jìn)行業(yè)務(wù)處理子功能所采集數(shù)據(jù)的分析，完成決策/預(yù)測，并將決策/預(yù)測結(jié)果交給OAM子功能，以便后者呈現(xiàn)及翻譯成業(yè)務(wù)指令下達(dá)給業(yè)務(wù)處理子功能執(zhí)行。有些決策可直接和業(yè)務(wù)處理子模塊交互執(zhí)行。

網(wǎng)元管理自治框架對比傳統(tǒng)框架的主要差別在于，前者在網(wǎng)元內(nèi)置了智能處理子功能。智能處理子功能根據(jù)業(yè)務(wù)處理子功能提供的樣本(特性數(shù)據(jù)和標(biāo)簽)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)狀態(tài)或網(wǎng)元狀態(tài)數(shù)據(jù)，對比業(yè)務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，給出決策/預(yù)測，從而在沒有專家規(guī)則參與的情況下也能自動(dòng)完成業(yè)務(wù)調(diào)整和控制。智能處理子功能也能部署在NWDAF網(wǎng)元中，此時(shí)NF通過服務(wù)化接口與NWDAF交互數(shù)據(jù)并分析結(jié)果。

在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維過程中，傳統(tǒng)框架為了彌補(bǔ)自動(dòng)化程度不足的缺陷，會(huì)外掛自動(dòng)收集數(shù)據(jù)工具或分析問題工具。相比而言，自治框架更傾向通過內(nèi)置通用算法實(shí)現(xiàn)智能決策，為了實(shí)現(xiàn)在領(lǐng)域內(nèi)更精確的控制，自治框架也兼容這種設(shè)定專業(yè)規(guī)則的模式。

3.2 自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集

為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維，除了引入智能算法，網(wǎng)元內(nèi)部采集數(shù)據(jù)的方法也至關(guān)重要。一般而言問題的觸發(fā)原因先于問題本身發(fā)生，簡單羅列且無組織的數(shù)據(jù)采集難以幫助運(yùn)維人員分析出問題根因，所以需要采集一定量的立體數(shù)據(jù)，包含時(shí)間維度、周邊模塊維度、業(yè)務(wù)邏輯維度等，才能協(xié)助網(wǎng)元內(nèi)部在發(fā)現(xiàn)問題時(shí)實(shí)施自主分析，追溯根因。要做到業(yè)務(wù)自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化時(shí)，業(yè)務(wù)處理流程需要內(nèi)置不同的數(shù)據(jù)維度，執(zhí)行自動(dòng)采集。

3.3 數(shù)據(jù)處理算法

采集到數(shù)據(jù)后，網(wǎng)元要使用智能算法分析是否存在異常，或者預(yù)測業(yè)務(wù)的種類、狀態(tài)等。如何選取智能分析算法又依賴于數(shù)據(jù)類型和樣本特征。對于數(shù)值型的數(shù)據(jù)，可以采用標(biāo)準(zhǔn)差、箱型圖、泊松分布、K近鄰等常用的算法進(jìn)行分析。而對于文本型的數(shù)據(jù)，可先通過內(nèi)置的處理方法將文本數(shù)值化，比如MD5算法，再對數(shù)值采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析。還有更多的人工智能算法可以用來處理這些數(shù)據(jù)，從效率和算力等角度考慮，建議業(yè)務(wù)網(wǎng)元用簡單高效的算法或領(lǐng)域規(guī)則來分析數(shù)據(jù)，而在NWDAF網(wǎng)元用復(fù)雜的人工能智能算法分析數(shù)據(jù)。

可見在自治框架下，網(wǎng)元可對所服務(wù)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)采集、智能分析、決策執(zhí)行、修正/優(yōu)化”的閉環(huán)控制，在此閉環(huán)中還可加入專業(yè)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)更靈活的策略。同樣，網(wǎng)元還可實(shí)現(xiàn)對問題的運(yùn)維閉環(huán)，實(shí)時(shí)監(jiān)控狀態(tài)數(shù)據(jù)，內(nèi)部智能分析后決策是否進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)和執(zhí)行主動(dòng)修正動(dòng)作，執(zhí)行和上報(bào)呈現(xiàn)。內(nèi)置的智能自動(dòng)分析能高效協(xié)助運(yùn)維人員快速診斷問題和采取措施，同時(shí)在網(wǎng)元內(nèi)部可按專家規(guī)則或算法對問題模塊實(shí)施隔離或恢復(fù)。

4 xSF網(wǎng)元管理自治實(shí)踐

xSF網(wǎng)元作為5GC的一個(gè)AF部署在5GLAN中，對5G網(wǎng)絡(luò)用戶的業(yè)務(wù)流進(jìn)行優(yōu)化，以期提升終端用戶的業(yè)務(wù)使用感受和提高無線網(wǎng)絡(luò)使用效率。LTE網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流優(yōu)化網(wǎng)元在運(yùn)維過程中，存在無法直接證明優(yōu)化效果、調(diào)試算法和參數(shù)耗費(fèi)時(shí)間較長、需要通過抓取海量報(bào)文來分析客戶的疑問等非?，F(xiàn)實(shí)的痛點(diǎn)。面對5GC網(wǎng)絡(luò)的更高要求，xSF網(wǎng)元實(shí)踐上述自治框架，解決傳統(tǒng)運(yùn)維中的痛點(diǎn)。

4.1 自動(dòng)采集數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)流優(yōu)化過程的特點(diǎn)是處理大量的數(shù)據(jù)報(bào)文，因此xSF網(wǎng)元的運(yùn)維需要用到用戶報(bào)文數(shù)據(jù)信息。傳統(tǒng)運(yùn)維方式分析問題時(shí)需在SGi/N6口抓包，難度大且無法抓全。xSF網(wǎng)元采用自治思路，不依賴外部抓包，內(nèi)置按流的信息提煉和自動(dòng)收集能力，結(jié)合接入類型(Radio Access Type，RAT)對這些流信息進(jìn)行定期分析，可輕松面對單用戶投訴分析、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)側(cè)業(yè)務(wù)質(zhì)量分析、單類型業(yè)務(wù)質(zhì)量分析及優(yōu)化效果證明等問題和場景。這些流信息數(shù)據(jù)還可以由NWDAF訂閱，提供給網(wǎng)絡(luò)做更多場景的分析和應(yīng)用。

xSF網(wǎng)元內(nèi)置的用戶報(bào)文信息自動(dòng)采集實(shí)踐可以推廣到其他5GC媒體面處理網(wǎng)元，媒體面處理網(wǎng)元既可針對小流量報(bào)文直接內(nèi)置抓包，也可針對大流量報(bào)文提煉概要信息。運(yùn)維人員能用這些信息與傳輸通道上其他節(jié)點(diǎn)對比，處理用戶投訴、定位傳輸質(zhì)量問題。在計(jì)算資源允許的前提下，網(wǎng)絡(luò)可自主對這些信息做傳輸質(zhì)量分析，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供建議。內(nèi)置自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集方法也可擴(kuò)展到其他5GC信令面處理網(wǎng)元，對信令報(bào)文提煉必要信息，用于應(yīng)對特定問題的分析。

4.2 智能優(yōu)化

業(yè)務(wù)流優(yōu)化的結(jié)果表現(xiàn)為被優(yōu)化業(yè)務(wù)流的傳輸速率等指標(biāo)好于未優(yōu)化流的指標(biāo)，或者在多種優(yōu)化方式中選取了最優(yōu)的那種。xSF用到很多優(yōu)化算法和參數(shù)來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流優(yōu)化，并通過人機(jī)界面提供修改接口。運(yùn)維人員在業(yè)務(wù)閑時(shí)(夜間)修改參數(shù)，再觀察若干個(gè)業(yè)務(wù)忙時(shí)段(白天)的指標(biāo)來確定修改效果，這個(gè)過程效率較低。

實(shí)踐自治框架時(shí)，xSF網(wǎng)元內(nèi)置指標(biāo)采樣、打標(biāo)簽和智能分析功能。xSF自動(dòng)對比同時(shí)段未優(yōu)化的指標(biāo)及不同算法優(yōu)化的指標(biāo)，選取最合適的算法、參數(shù)執(zhí)行下一個(gè)時(shí)間粒度的優(yōu)化。這種方式可以做到實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析決策和實(shí)時(shí)執(zhí)行優(yōu)化。xSF同時(shí)將分析后的決策結(jié)果呈現(xiàn)給OAM模塊，以便在OAM模塊可使用專家經(jīng)驗(yàn)對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行干預(yù)。

xSF在優(yōu)化過程中，對流的屬性采用智能算法進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)前流結(jié)束時(shí)，xSF抽取其特征，并標(biāo)記此流的屬性、采用的優(yōu)化算法和達(dá)到的優(yōu)化指標(biāo)等。在完成一段時(shí)間的流數(shù)據(jù)采集之后，xSF采用智能算法學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，形成模型來預(yù)測下一個(gè)流的屬性、是否要優(yōu)化或采用什么算法來優(yōu)化。后續(xù)這種能力可通過接口暴露，和NWDAF協(xié)作完成更精確的預(yù)測。

在自治框架下，原來人工方式進(jìn)行指標(biāo)調(diào)優(yōu)的過程被網(wǎng)元內(nèi)置的智能分析能力實(shí)時(shí)完成，極大提高了調(diào)優(yōu)效率。通過對業(yè)務(wù)指標(biāo)的自動(dòng)對比和自動(dòng)優(yōu)化，閉環(huán)了業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

xSF網(wǎng)元內(nèi)置的智能分析實(shí)踐可擴(kuò)展到其他5GC網(wǎng)元的業(yè)務(wù)處理流程上。比如控制面網(wǎng)元某個(gè)KPI降低時(shí)，可自動(dòng)收集貢獻(xiàn)降低因素的相關(guān)維度信息(如失敗的會(huì)話、對應(yīng)的DNN或分片、周邊接口KPI等)，分析后再呈現(xiàn)給OAM。

4.3 提前分析隱患

在自治框架下，xSF網(wǎng)元的運(yùn)行狀態(tài)和業(yè)務(wù)的狀態(tài)信息都被自動(dòng)收集，這些信息中的某些能反映隱患的信息被設(shè)定為關(guān)鍵信息。xSF定時(shí)對關(guān)鍵信息進(jìn)行智能分析，當(dāng)滿足設(shè)定為隱患的條件達(dá)到時(shí)，會(huì)自動(dòng)提取此隱患相關(guān)的信息，交給隱患分析模塊分析。這種提前分析出的隱患，既可自動(dòng)在網(wǎng)元內(nèi)按預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行處理，也可將信息打包向OAM模塊呈現(xiàn)，以便運(yùn)維人員有實(shí)時(shí)、立體的信息來處理這個(gè)問題。xSF網(wǎng)元還提供自動(dòng)巡檢和分析能力，針對網(wǎng)元的參數(shù)變化、指標(biāo)變化等完成監(jiān)控和呈現(xiàn)。上述提前預(yù)判、進(jìn)一步收集信息和分析的方法克服了傳統(tǒng)模式中反映問題滯后和問題信息不足的短板，縮短了問題處理時(shí)長。

xSF網(wǎng)元內(nèi)置的問題信息收集和分析能力可擴(kuò)展到其他5GC網(wǎng)元。比如，上層模塊發(fā)生通信中斷時(shí)，網(wǎng)元自動(dòng)收集對應(yīng)鏈路配置信息，在各協(xié)議層面進(jìn)行主動(dòng)探測，將結(jié)果和本中斷問題一起呈現(xiàn)，給運(yùn)維人員指向性更明確的實(shí)時(shí)信息。

通過以上實(shí)踐，xSF網(wǎng)元內(nèi)置的運(yùn)維方法實(shí)現(xiàn)了新業(yè)務(wù)/算法啟用、調(diào)優(yōu)和問題分析的自動(dòng)化，避免了傳統(tǒng)運(yùn)維方式的抓包、人工修改參數(shù)、依賴其他設(shè)備以及人工分析等低效動(dòng)作，提升了網(wǎng)元運(yùn)維效率。還可進(jìn)一步和無線側(cè)指標(biāo)、第三方撥測指標(biāo)以及終端用戶體驗(yàn)感受結(jié)合，用數(shù)據(jù)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)體驗(yàn)閉環(huán)。這些實(shí)踐經(jīng)過分析和簡單調(diào)整即可擴(kuò)展到其他5GC網(wǎng)元。

5 結(jié)束語

本文探討了在自智網(wǎng)絡(luò)中如何自底向上地實(shí)現(xiàn)5GC網(wǎng)元管理自治，并在xSF網(wǎng)元實(shí)踐了部分場景。隨著業(yè)界對自智網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)生智能的深入研究，本文后續(xù)計(jì)劃實(shí)踐更多網(wǎng)元管理場景的自治，并進(jìn)一步研究如何向上級自治域提供本網(wǎng)元的管理自治能力。

希望本文進(jìn)行的實(shí)踐能促進(jìn)5G核心網(wǎng)實(shí)現(xiàn)“內(nèi)生智能，簡化客戶”，讓運(yùn)營商的業(yè)務(wù)運(yùn)營更加簡單、高效，助力運(yùn)營商開拓新的商業(yè)模式，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)為社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作出更大貢獻(xiàn)。