萬宏謀 劉 兵 蔡林峰 王 榮

1中國電信股份有限公司江西分公司云網(wǎng)運(yùn)營部 南昌市 330029

2中國電信股份有限公司江西分公司云網(wǎng)發(fā)展部 南昌市 330029

3中國電信股份有限公司江西分公司云網(wǎng)支撐事業(yè)部 南昌市 330029

0 引言

本文探討研究的主要內(nèi)容是：應(yīng)用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)告警、性能、故障等網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群障及片障的智能攔截。針對寬帶的無源接入段的故障定位和用戶申告攔截，基于AI的網(wǎng)絡(luò)故障處理工單的自動識別、校驗(yàn)、轉(zhuǎn)派以及故障自動預(yù)處理，減少網(wǎng)絡(luò)工單的人工處理量；針對光纜纖芯中斷、重要網(wǎng)絡(luò)中繼故障，研究實(shí)現(xiàn)自動生成應(yīng)急調(diào)度光纜路由，推送給現(xiàn)場維護(hù)人員，加快重大網(wǎng)絡(luò)故障的處理，縮短故障時長。主要技術(shù)研究內(nèi)容：

（1）基于RNN多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障源定位和關(guān)聯(lián)分析；研究并實(shí)現(xiàn)了寬帶無源接入網(wǎng)絡(luò)的故障判斷和定位，解決了無源設(shè)備在無告警、無性能檢測條件下的故障定位及故障診斷問題。

（2）基于DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架算法對網(wǎng)絡(luò)故障單處理進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障工單的智能質(zhì)檢、轉(zhuǎn)派，減少人工處理工單。

（3）基于DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對歷史流量進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)、刷新模型，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量、性能、告警、故障的AI預(yù)測、研判及異常分析，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營維護(hù)的智能性和主動性。

（4）基于RRT路徑規(guī)劃算法，自動生成應(yīng)急調(diào)度光纜路由方案，推送給現(xiàn)場人員，加快光纜故障的處理速度，縮短故障處理時長。

1 相關(guān)工作

1.1 基于大數(shù)據(jù)分析的寬帶無源網(wǎng)絡(luò)故障定位

關(guān)于寬帶的無源故障定位，武漢郵科院提出了一種部署OBD以下的光分支檢測信號，進(jìn)行物理檢測的方法，其專利《一種無源光接入網(wǎng)絡(luò)中支路故障定位的裝置和方法》2018年—CN105577458A，通過部署物理探針，變無源為有源，硬件成本高；華為提出一種終端設(shè)備掉電或者正常關(guān)電時，檢測設(shè)備下電、光功率信息，判斷PON網(wǎng)絡(luò)是設(shè)備故障還是線路故障的方法，其專利《一種無源光網(wǎng)絡(luò)的故障定位方法及系統(tǒng)》2011 年CN101345581A，可實(shí)現(xiàn)PON 口級別的寬帶故障定位，不能進(jìn)行PON口以下的二級OBD級別無源故障定位，精確度是32個用戶顆粒。

本文所研究的方法是，通過實(shí)時分析PON網(wǎng)管中掉線ONU，解析用戶投訴、申告的號碼，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時計算單一寬帶賬號是否聚類到了同一PON 口和OBD，再結(jié)合資源準(zhǔn)確率，依據(jù)二項(xiàng)分布模型，計算出概率大于90%的故障點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)主動發(fā)現(xiàn)片障，攔截的精度達(dá)到了3個用戶顆粒，大幅提升了故障主動發(fā)現(xiàn)率，監(jiān)控數(shù)據(jù)如圖1所示。顯著減少了客服10000號的寬帶、ITV用戶申告和投訴次數(shù)（由每月23.5萬次減少為12.3萬次，下降50%），如圖1所示。該算法已申報發(fā)明專利《用于寬帶網(wǎng)絡(luò)的無源接入設(shè)備的故障定位的方法和裝置》2021年CN114640576A，已公開。

圖1 無源智能片障監(jiān)控效果統(tǒng)計圖

1.2 基于AI的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)警監(jiān)控

AI實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)警、預(yù)測，是通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)流量歷史數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)流量周期性變化特征參數(shù)進(jìn)行疊加分析的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法，實(shí)現(xiàn)5分鐘周期的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測平均準(zhǔn)確率95%，如圖2所示。該算法申報發(fā)明專利《通信網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)》2021年，CN113660176A已授權(quán)。

圖2 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)警監(jiān)控視圖

1.3 基于AI的告警故障工單智能化調(diào)度

論文《基于AI告警分析系統(tǒng)的IPRAN網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維和應(yīng)用》（通信世界2019 年05 期）主要針對傳輸、IPRAN的網(wǎng)絡(luò)故障。

中國臺灣地區(qū)運(yùn)營商“中華電信”Chunghwa Telecom 2020 年提出并實(shí)現(xiàn)了《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的移動網(wǎng)絡(luò)基站故障預(yù)測》（https：//ieeexplore.ieee.org/document/8802836），針對的是無線基站故障預(yù)測。

1.4 網(wǎng)絡(luò)智慧調(diào)度

故障調(diào)度模塊根據(jù)IP、IP RAN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，如何實(shí)現(xiàn)中繼應(yīng)急預(yù)案的生成，本文基于GIS地圖呈現(xiàn)機(jī)房光纜連接及光纜承載業(yè)務(wù)信息、人員調(diào)度定位處理人員位置，進(jìn)行透明化故障調(diào)度的實(shí)現(xiàn)方式。如圖3所示。

圖3 故障處理人員定位調(diào)度

2 主要實(shí)現(xiàn)方法

2.1 寬帶無源網(wǎng)絡(luò)故障智能定位

針對PON設(shè)備的無源接入故障，研究實(shí)現(xiàn)了故障定位的精度達(dá)到3個用戶的精度。

實(shí)現(xiàn)步驟：

（1）按實(shí)時監(jiān)控PON 網(wǎng)管中所有ONU 離線告警，排除網(wǎng)絡(luò)割、PON口告警的情形（主光路中斷）。

（2）如存在同一個二級分光器內(nèi)，有3個ONU同時斷線，則查詢這些ONU的離線原因代碼，如果都是斷纖（收無光：關(guān)鍵字LOS），則確認(rèn)為是該二級分光器光纖斷；生成“二級分光斷”告警，并關(guān)聯(lián)資源系統(tǒng)該二級分光OBDid，進(jìn)行定位，派故障單給電子運(yùn)維系統(tǒng)進(jìn)行故障處理。如圖4所示。

圖4 寬帶PON無源故障定位的實(shí)現(xiàn)流程

實(shí)現(xiàn)依據(jù)：在隨機(jī)事例中，有一類現(xiàn)象，只產(chǎn)生兩種互斥的結(jié)果，如對病人治療結(jié)果的有效與無效，某種化驗(yàn)結(jié)果的陽性與陰性等。這種隨機(jī)事件是只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機(jī)事件，它的發(fā)生概率，可以由二項(xiàng)分布（binomial distribution）對這類隨機(jī)事件的規(guī)律性進(jìn)行描述。

寬帶接入網(wǎng)的二級無源分光器、ONU也只有兩種隨機(jī)狀態(tài)，要么是中斷，要么不中斷。扣除割接、電源故障引起的中斷情況，線路中斷、分光器老化等故障因素的影響后，滿足二項(xiàng)分布。概率分布函數(shù)為：

計算結(jié)果：如OBD上用戶占用的準(zhǔn)確性為60%，那么1個用戶發(fā)生故障定位到OBD的準(zhǔn)確率為60%。經(jīng)過計算，2個用戶準(zhǔn)確率83.5%，3個用戶的準(zhǔn)確率93.5%；即根據(jù)目前OBD資源與客戶關(guān)聯(lián)60%準(zhǔn)確率，無源片障精確到3個用戶的屬于同一故障的準(zhǔn)確率為93.5%。

2.2 告警故障自動處理

應(yīng)用“人工智能-機(jī)器學(xué)習(xí)模型”來進(jìn)行故障定位，提升網(wǎng)絡(luò)故障定位的智能性和準(zhǔn)確性。系統(tǒng)可針對目前已經(jīng)持有的障礙分析及歸并規(guī)則進(jìn)行分析結(jié)果的發(fā)布，依托目前的障礙處理流程以及數(shù)據(jù)，針對規(guī)則的命中概率、障礙影響面的攔截效果，對故障關(guān)聯(lián)信息的一致性進(jìn)行模型匹配。通過對于分析規(guī)則的成效驗(yàn)證以及發(fā)布，輔助故障處理人員以及網(wǎng)絡(luò)資深運(yùn)維專家進(jìn)行故障處理規(guī)則的修正，對于處理成效較低的規(guī)則修正后進(jìn)行再次發(fā)布并跟蹤，建立網(wǎng)絡(luò)故障機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)督模型。如圖5所示。

圖5 故障隨機(jī)森林診斷算法

2.3 工單智能轉(zhuǎn)派

基于開源深度學(xué)習(xí)框架BERT模型對現(xiàn)場的故障處理回單內(nèi)容進(jìn)行NLP分類學(xué)習(xí)建模，識別回單是否符合規(guī)范。

如圖6所示，為了進(jìn)一步提升模型的準(zhǔn)確率，通過回譯和同近義詞替換的方式對正樣本進(jìn)行擴(kuò)充，平衡了正負(fù)樣本量，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式使得模型準(zhǔn)確率提升了5個百分點(diǎn)，最后通過K折交叉驗(yàn)證和Voting的方式進(jìn)行模型融合，訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了98%，實(shí)際上線后應(yīng)用的準(zhǔn)確率約為93%。

圖6 工單內(nèi)容識別模型的準(zhǔn)確率

◎訓(xùn)練情況：通過爬蟲獲取工單回單反饋數(shù)據(jù)70多萬條，由于轉(zhuǎn)派、退單等數(shù)據(jù)量和銷障的數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不均衡，銷障的量占比99%以上，不能用來全部進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終選取了5515張銷障數(shù)據(jù)、全部轉(zhuǎn)派數(shù)據(jù)5249張、全部退單數(shù)據(jù)268張，進(jìn)行訓(xùn)練，細(xì)分場景還是存在不均衡，通過上采樣擴(kuò)充較少的數(shù)據(jù)樣本。

◎應(yīng)用效果：月度覆蓋工單3萬余張，判斷耗時十幾秒左右。對于識別出的處理場景，結(jié)合后續(xù)的自動處理動作，實(shí)現(xiàn)工單的自動結(jié)單、智能轉(zhuǎn)派或自動退單等自動流轉(zhuǎn)調(diào)度。

2.4 流量智能預(yù)測預(yù)警

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控采用告警基線為固定閾值，這種方式效率低，漏報誤告率高，無法為維護(hù)人員提供可靠的流量信息。

基于AI的流量基線分析利用每五分鐘建立的流量基線，將網(wǎng)絡(luò)流量與相同時段的基線值進(jìn)行分析與比較，便可篩選出網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。

如圖7所示，采用DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對流量類的輸入訓(xùn)練與測試，經(jīng)過超參數(shù)訓(xùn)練時間評估以及準(zhǔn)確率平衡考慮，網(wǎng)絡(luò)采用17層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包含全連接層、隨機(jī)丟棄層、激活層），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速訓(xùn)練和高速預(yù)測。

圖7 網(wǎng)絡(luò)流量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測訓(xùn)練

以IP流量最近3個月每5分鐘歷史流量進(jìn)行訓(xùn)練為例，通過EarlyStopping設(shè)置，經(jīng)過30次訓(xùn)練，在安裝有英偉達(dá)2060Ti單GPU卡工作站上即可在10分鐘內(nèi)完成訓(xùn)練，達(dá)到準(zhǔn)確度超過95%的良好效果。

根據(jù)以上訓(xùn)練模型，可以通過選擇電路開始和截止時間，即可對流量等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。該算法實(shí)現(xiàn)了新數(shù)據(jù)的及時在線后臺訓(xùn)練更新模型以提高準(zhǔn)確率，同時實(shí)現(xiàn)流量波形差異大于指定閾值進(jìn)行預(yù)警。在相同工作站上，可以實(shí)現(xiàn)10秒以內(nèi)的高速流量類數(shù)據(jù)的預(yù)測。

基于AI的網(wǎng)絡(luò)流量智能預(yù)警，降低了漏報率和誤報率，提高了網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控的有效性、敏銳度和智能性，能有效評估網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量，使流量運(yùn)行維護(hù)由被動型向預(yù)防型轉(zhuǎn)變。

2.5 光纜故障智能調(diào)度

基于GIS和監(jiān)控的故障光纜調(diào)度。

針對設(shè)備節(jié)點(diǎn)之間的光纜路由，分兩種方式實(shí)現(xiàn)自動調(diào)度：①對于有應(yīng)急纖芯調(diào)度方案的，按方案制定備用光纜路由，提供調(diào)度方案，并推送給維護(hù)人員；②沒有預(yù)制定光纜備用路由的，系統(tǒng)根據(jù)起始點(diǎn)機(jī)房位置，通過資源的自動搜索，生成調(diào)度路由?；贕IS和光纜資源數(shù)據(jù)，搜索最短距離或最少跳接數(shù)路由，推送給維護(hù)人員，如圖8所示。

圖8 端到端光路調(diào)度

3 實(shí)施效果

基于AI的通信網(wǎng)絡(luò)智能監(jiān)控研究與應(yīng)用，主要效果有：

（1）基于RNN多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的群障故障源定位和關(guān)聯(lián)算法，實(shí)現(xiàn)無源寬帶故障定位達(dá)到3個用戶的精度，解決了寬帶無源接入故障的定位問題。

（2）應(yīng)用AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障工單的智能分析、轉(zhuǎn)派，減少了人工故障處理的工作量，縮短了故障處理時間，提升了網(wǎng)絡(luò)維護(hù)效率。

（3）應(yīng)用AI技術(shù)，對歷史流量進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測，并應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)性能、告警、故障的預(yù)測及異常分析，提升了網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的主動性。

（4）對重大云網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障，研究實(shí)現(xiàn)自動生成應(yīng)急調(diào)度光纜路由和設(shè)備割接方案，推送給現(xiàn)場維護(hù)人員，加快重大網(wǎng)絡(luò)故障的處理，縮短故障處理時間。

4 結(jié)束語

隨著通信網(wǎng)絡(luò)由傳統(tǒng)設(shè)備組網(wǎng)向虛擬化的SDN、NFV演進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)本身的智能化、自動化程度進(jìn)一步提升，對網(wǎng)絡(luò)故障調(diào)度提出更為敏捷、靈活的調(diào)度要求。同時，隨著AI大模型的迅速發(fā)展，AI技術(shù)將進(jìn)一步提升云網(wǎng)智能化運(yùn)營水平。