文｜顧明 張文雅 陳燕雷 汪海

以5G為代表的新一代信息技術(shù)推動(dòng)了第四次工業(yè)革命的浪潮，萬物互聯(lián)、萬物智能的世界正在加速到來，針對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的新場景，增加型移動(dòng)寬帶（Enhanced Mobile Broadband，e MBB）、低時(shí)延高可靠通信（Ultra-Reliable And Low Latency Communication，uRLLC）、大連接物聯(lián)網(wǎng)（Massive Machine Type Communication，mMTC），運(yùn)營商傳統(tǒng)的專用硬件建設(shè)方案已經(jīng)難以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)5G核心網(wǎng)的部署提供了更好的解決思路，能夠?qū)崿F(xiàn) 5G業(yè)務(wù)的快速部署、資源的靈活調(diào)用、故障的快速隔離和自愈，對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)特性發(fā)揮起到了重要的作用。不同于傳統(tǒng)網(wǎng)元都是單獨(dú)分離的個(gè)體，NFV資源池的所有網(wǎng)元都是基于一個(gè)平臺(tái)，平臺(tái)側(cè)與網(wǎng)元側(cè)如何協(xié)同是個(gè)問題。任何對(duì)虛擬層的操作都可能會(huì)對(duì)上層網(wǎng)元造成影響，如何快速定位和解決網(wǎng)絡(luò)問題，如何充分利用好網(wǎng)絡(luò)資源并有條不紊處理好新的故障場景和投訴問題，也將對(duì)5G核心網(wǎng)運(yùn)維提出新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這樣的情況，ETSI、3GPP、CCSA、TM Forum、ITU等產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)組織經(jīng)過協(xié)商，制定了自智網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)體系，用來定義和指導(dǎo)自智網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，以應(yīng)對(duì)和解決5G核心網(wǎng)的運(yùn)維問題。

一、5G核心網(wǎng)架構(gòu)及NFV部署方案

與傳統(tǒng)的4G核心網(wǎng)的架構(gòu)不同，5G核心網(wǎng)的設(shè)計(jì)參考了軟件開發(fā)的優(yōu)勢，采用基于服務(wù)化架構(gòu)（SBA）進(jìn)行設(shè)計(jì)整體的架構(gòu)。同時(shí)，5G核心網(wǎng)網(wǎng)元的建設(shè)，也引用了SDN（Software Define Network）技術(shù)，將傳統(tǒng)網(wǎng)元、交換路由設(shè)備虛擬化，通過Openstack平臺(tái)集成，把龐大而復(fù)雜的5G網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建在同一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源池上。SBA架構(gòu)依托于軟件開發(fā)領(lǐng)域的成熟技術(shù)，充分吸收了面向服務(wù)架構(gòu)（Service-orient Architecture，SOA）和微服務(wù)架構(gòu)（Micro-service Architecture，MSA）兩種技術(shù)的優(yōu)勢，并設(shè)計(jì)出面向服務(wù)的總線架構(gòu)，將傳統(tǒng)的基于網(wǎng)元和信令傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，轉(zhuǎn)變成基于服務(wù)和應(yīng)用程序接口（Application Programming Interface，API）的服務(wù)架構(gòu)。其主要架構(gòu)如圖1所示。該架構(gòu)融合了軟件開發(fā)的優(yōu)勢，能夠靈活實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的組合，可以支撐5G核心網(wǎng)的業(yè)務(wù)需求和能力作業(yè)。

圖1 3GPP中5GC核心網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)

基于SBA的5G核心網(wǎng)，重新梳理了各網(wǎng)元的功能，使網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更加靈活，讓業(yè)務(wù)更加易用。同時(shí)，SBA讓NFV的優(yōu)勢得到充分發(fā)揮。NFV技術(shù)將ICT的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)部分轉(zhuǎn)變?yōu)楣参锢碛布摂M化結(jié)構(gòu)的虛擬云平臺(tái)，實(shí)施軟硬件解決方案的技術(shù)。目前業(yè)界的NFV架構(gòu)，普遍采用歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)，如圖2所示。其大體架構(gòu)分成3層：基礎(chǔ)設(shè)施層、虛擬網(wǎng)絡(luò)層和運(yùn)營支撐層。

圖2 ETSI NFV參考模型

整個(gè)NFV平臺(tái)采用三層解耦的方式，從物理層到虛擬網(wǎng)絡(luò)層再到運(yùn)營支撐層。物理層主要為服務(wù)器、存儲(chǔ)、SDN控制器等，由NFVI進(jìn)行整合成一個(gè)安裝VNF的平臺(tái)。虛擬網(wǎng)絡(luò)層顧名思義為虛擬化的各類網(wǎng)元，對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)網(wǎng)元里的PNF，同時(shí)也包括管理VNF的VNFM網(wǎng)元，運(yùn)營支撐層包括上層的OSS/BSS和NFVO，一般是上層為運(yùn)營商的各類系統(tǒng)用來監(jiān)管下層網(wǎng)元的基本信息。另外，NFVO主要負(fù)責(zé)VNF的編排管理，它和VNFM合在一起也稱MANO。

二、5G核心網(wǎng)運(yùn)維中自智網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的探索和思考

(一)、自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及其發(fā)展

5G網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維也提出了更多的挑戰(zhàn)，在此背景下，自智網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。自智網(wǎng)絡(luò)以自動(dòng)化和智能化為核心特征，以提高通信網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和效率為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)的智能升級(jí)，成為5G與未來通信網(wǎng)絡(luò)和人工智能深度融合的重要發(fā)展趨勢。產(chǎn)業(yè)發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)先行，來自TM Forum、NGMN的運(yùn)營商/產(chǎn)業(yè)需求和ITU的國際電聯(lián)需求，都被輸入到 3GPP、ETSI，促進(jìn)了國際自智網(wǎng)絡(luò)規(guī)范成熟，同時(shí)加速了國內(nèi) CCSA標(biāo)準(zhǔn)的落地。國內(nèi)外自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)組織如圖3所示。

圖3 國內(nèi)外自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)組織

NGMN 旨在為下一代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)明確功能性和非功能性需求，評(píng)估和驅(qū)動(dòng) 5G 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)全面實(shí)施的解決方案。2021 年初，中國移動(dòng)、德國電信等運(yùn)營商牽頭啟動(dòng)“Network Automation and Autonomy Based on AI”項(xiàng)目。該項(xiàng)目屬于端到端運(yùn)營模式領(lǐng)域。TM Forum 自智網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目組（Autonomous Network Project/ANP）于2019 年 5 月成立，旨在為垂直行業(yè)用戶和消費(fèi)者定義全自動(dòng)的零等待、零接觸、零故障的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)及 ICT 服務(wù)。同時(shí)，TM Forum 還發(fā)起和組織了跨多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組織的 Multi-SDO 運(yùn)作，目標(biāo)是在自智網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的概念、框架、關(guān)鍵觀點(diǎn)等方面達(dá)成共識(shí)，并推進(jìn)跨組織協(xié)同。目前 TM Forum 已發(fā)布多個(gè)自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)規(guī)范，涉及架構(gòu)、演進(jìn)等級(jí)、意圖驅(qū)動(dòng)、閉環(huán)控制等方面。在研重點(diǎn)課題包括技術(shù)架構(gòu)、意圖驅(qū)動(dòng)、閉環(huán)控制和 Open APIs等。ITU-T SG2 主要研究課題為業(yè)務(wù)提供和電信管理的運(yùn)營，已發(fā)布 M.3080 (AIToM 相關(guān)）等基于 AI 的電信運(yùn)營標(biāo)準(zhǔn)。ITU-T SG13 重點(diǎn)關(guān)注未來網(wǎng)絡(luò)（包括 IMT-2020）、云計(jì)算、可信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，于 2020 年 12月成立自智網(wǎng)絡(luò)焦點(diǎn)組（FG-AN），聚焦自智網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)研工作。已發(fā)布的 Y.317X 系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范包括自智網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)智能化的要求、架構(gòu)、分級(jí)等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，具體的意圖、感知、沙箱等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)仍在研究中。

3GPP 從 R16 版本開始定義自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，其中 SA5 是自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)項(xiàng)目最多的工作組，包括自智網(wǎng)絡(luò)分級(jí) ANL、閉環(huán)控制 COSLA、意圖驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)管理 IDMS、管理數(shù)據(jù)分析 eMDA 等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。相關(guān)課題到 R17 階段基本告一段落。智能網(wǎng)絡(luò)分級(jí)、意圖網(wǎng)絡(luò)管理等課題在R18 階段有增強(qiáng)，同時(shí)新增了 AI/ML 管理的研究課題。

ETSI ISG ZSM 規(guī)范輸出側(cè)重網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)自動(dòng)化管理的通用技術(shù)研究。ETSI ISG ENI 規(guī)范輸出側(cè)重定義認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)管理架構(gòu)。ETSI ISG NFV 對(duì)標(biāo) TM Forum和 3GPP 實(shí)現(xiàn)自智網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)，并針對(duì)性地啟動(dòng)了使能MANO 領(lǐng)域的自智工作,聚焦于網(wǎng)絡(luò)云專業(yè)領(lǐng)域自動(dòng)化與智能化賦能。

中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（CCSA）的自智網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化工作已經(jīng)在多個(gè)技術(shù)工作委員會(huì)展開，特別是網(wǎng)絡(luò)管理與運(yùn)營支撐工作委員會(huì)（TC7）。運(yùn)營管理智能化是自智網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)容，其標(biāo)準(zhǔn)化工作對(duì)推動(dòng)自智網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和發(fā)展具有重要意義。從 2021 年 7 月 CCSA TC7 第 33 次全體會(huì)議以來，自智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和研究課題立項(xiàng)已經(jīng)累計(jì)達(dá) 25 項(xiàng)。

(二)、自智網(wǎng)絡(luò)愿景和當(dāng)前5G核心網(wǎng)運(yùn)維的現(xiàn)狀

自智網(wǎng)絡(luò)的最終愿景和目標(biāo)是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)全生命周期的自動(dòng)化、智能化運(yùn)維能力，為客戶和運(yùn)維帶來新的價(jià)值，面向消費(fèi)者和垂直行業(yè)客戶提供“零等待、零故障、零接觸”的體驗(yàn)，面向網(wǎng)絡(luò)智慧運(yùn)維打造“自配置、自修復(fù)、自優(yōu)化”的能力，賦能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維提質(zhì)、增效、降本。

由TM FORUM制定的自智網(wǎng)絡(luò)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，如圖4所示。

圖4 根據(jù)TM FORUM制定的自智網(wǎng)絡(luò)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

L0 -手動(dòng)管理：OMC等運(yùn)維系統(tǒng)提供輔助監(jiān)控功能，手動(dòng)執(zhí)行運(yùn)維任務(wù)。

L1 -輔助管理：系統(tǒng)能夠基于某個(gè)重復(fù)的子任務(wù)進(jìn)行預(yù)配置以提高執(zhí)行效率，無自動(dòng)分析決定能力。

L2 -部分自治網(wǎng)絡(luò)：系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)某些單元基于某些外部環(huán)境下的預(yù)定義規(guī)則/策略。

L3-有條件的自治網(wǎng)絡(luò)：基于 L2 功能構(gòu)建，系統(tǒng)可以感知實(shí)時(shí)環(huán)境變化，某些網(wǎng)絡(luò)域通過優(yōu)化和調(diào)整自身以適應(yīng)外部環(huán)境。

L4 -高度自治網(wǎng)絡(luò)：系統(tǒng)以 L3 功能為基礎(chǔ)，在更復(fù)雜的跨領(lǐng)域環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和客戶體驗(yàn)趨動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測式或主動(dòng)式的閉環(huán)管理，從而進(jìn)行分析并做出決策。

L5 -完全自治網(wǎng)絡(luò)：自智網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的最終目標(biāo)是具有跨多個(gè)服務(wù)、多個(gè)域和整個(gè)生命周期的閉環(huán)自動(dòng)化能力，實(shí)現(xiàn)自治網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)前運(yùn)營商的核心網(wǎng)自智網(wǎng)絡(luò)發(fā)展都還是維持在L3階段，網(wǎng)絡(luò)自治的方法主要是依靠專家經(jīng)驗(yàn)和IT自動(dòng)化流程來實(shí)現(xiàn)。這種自動(dòng)化大多只適用于特定的運(yùn)維場景（如一鍵應(yīng)急場景），只有在網(wǎng)元故障且短時(shí)間內(nèi)無法解決問題的情況下，才會(huì)觸發(fā)一鍵應(yīng)急場景，這種應(yīng)急場景需要進(jìn)行特定的提前訓(xùn)練，針對(duì)不同廠家不同網(wǎng)元做特定的程序來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)修復(fù)。自智網(wǎng)絡(luò)雖然對(duì)網(wǎng)絡(luò)的快速修復(fù)以及對(duì)用戶的使用體驗(yàn)有所幫助，但是無法從根源上來預(yù)防和解決問題，這也一直是自智網(wǎng)絡(luò)需要解決的問題之一。

(三)、自智網(wǎng)絡(luò)目前在5G核心網(wǎng)運(yùn)維中的實(shí)踐和運(yùn)用

目前在5G核心網(wǎng)運(yùn)維中，主要是從問題預(yù)防、問題發(fā)現(xiàn)、問題分析、問題處理四個(gè)方面來打造自智網(wǎng)絡(luò)，并在運(yùn)維的全生命周期中對(duì)各個(gè)階段進(jìn)行攻克和突破，以求完成網(wǎng)絡(luò)自治。

問題預(yù)防。在傳統(tǒng)的核心網(wǎng)維護(hù)中，定期的人工調(diào)研是主要的預(yù)防解決手段。運(yùn)營商會(huì)根據(jù)前期的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源做資源規(guī)劃，對(duì)網(wǎng)元設(shè)備進(jìn)行定期資源調(diào)整，以防范容量問題導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)故障。自智網(wǎng)絡(luò)加入5G核心網(wǎng)運(yùn)維后，網(wǎng)元容量可通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行推演，通過自動(dòng)工具分析實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)評(píng)估，并推送容量告警信息到維護(hù)人員手中。與此同時(shí)，網(wǎng)元日志、CHR、操作日志、性能指標(biāo)、投訴等也都納入了問題預(yù)防的階段，通過大數(shù)據(jù)手段，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和梳理，得出一套多維度的網(wǎng)元健康度問題預(yù)防手段，不拘泥于傳統(tǒng)的告警指標(biāo)，將預(yù)防手段拉到更多維度，提前發(fā)現(xiàn)和處理網(wǎng)絡(luò)隱患，從而來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱患自發(fā)現(xiàn)。

問題發(fā)現(xiàn)。傳統(tǒng)的5G核心網(wǎng)運(yùn)維主要是通過故障工單來實(shí)現(xiàn)，運(yùn)營商員工通過廠家核心網(wǎng)的網(wǎng)元告警以短信的形式通知運(yùn)維人員，從而來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)現(xiàn)。在目前自智網(wǎng)絡(luò)注入的5G核心網(wǎng)運(yùn)維中，除傳統(tǒng)的網(wǎng)元告警外，由告警、黃金指標(biāo)（1分鐘的性能指標(biāo)）、系統(tǒng)日志、CHR、投訴工單等多維度的異常事件組成了運(yùn)維人員發(fā)現(xiàn)問題的主要手段。多維度事件的融合，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)故障的發(fā)現(xiàn)時(shí)延起到至關(guān)重要的作用，大大降低了問題發(fā)現(xiàn)時(shí)延，減少了用戶投訴風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，跨域的網(wǎng)絡(luò)事件也加入到問題發(fā)現(xiàn)的階段，無線網(wǎng)、傳輸網(wǎng)和核心網(wǎng)通過IT手段自動(dòng)關(guān)聯(lián)起來，通過AI事件訓(xùn)練，更及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常事件并推向特定的維護(hù)人員，增加了各網(wǎng)絡(luò)專業(yè)間的融合，能夠更有效發(fā)現(xiàn)和解決問題。

問題分析。傳統(tǒng)的核心網(wǎng)運(yùn)維主要是通過人工分析的方法來定位解決問題，通過人工收集網(wǎng)元的配置、操作日志、性能指標(biāo)、告警情況，根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)和研發(fā)人員對(duì)于網(wǎng)元進(jìn)行分析來排障。5G核心網(wǎng)運(yùn)維引入自智網(wǎng)絡(luò)后，主要是根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)不同網(wǎng)元的告警、指標(biāo)、CHR、DPI性能、自動(dòng)撥測情況進(jìn)行有規(guī)則地梳理和組合，對(duì)于出現(xiàn)過的網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行自動(dòng)分析，初步定位問題原因，給出初步建議和處理方式。目前，這個(gè)問題分析的手段局限于專家經(jīng)驗(yàn)和廠家技術(shù)壁壘，對(duì)于未出現(xiàn)的故障和不同廠家的不同問題不具有普適性，這也是目前自智網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的瓶頸之一。

問題處理。傳統(tǒng)的核心網(wǎng)主要是通過人工的方式登錄網(wǎng)元下發(fā)指令，進(jìn)行軟件補(bǔ)丁升級(jí)，或者是到機(jī)房更換相關(guān)硬件來解決問題。依賴于虛擬化平臺(tái)，5G核心網(wǎng)維護(hù)獲得了很大的便利，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)元虛擬機(jī)的遷移。通過冗余網(wǎng)絡(luò)資源的配置，在不去機(jī)房的前提下，在絕大部分情況下可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程解決問題。自智網(wǎng)絡(luò)的引入，主要對(duì)于隱患、故障、質(zhì)差等網(wǎng)絡(luò)問題進(jìn)行自動(dòng)處理和優(yōu)化。目前在問題處理階段，自動(dòng)化程度較低，主要原因是核心網(wǎng)絡(luò)的高穩(wěn)定性要求導(dǎo)致的。目前運(yùn)營商對(duì)于5G核心網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)變更要求都是非常嚴(yán)格的，需要有嚴(yán)格的審批和操作流程，在具備倒回方案和應(yīng)急預(yù)案后才會(huì)批準(zhǔn)實(shí)施。目前通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練和專家經(jīng)驗(yàn)得出的問題處理方案較少，處理方案的局限性也非常大，且只能運(yùn)用于特定的網(wǎng)絡(luò)問題和網(wǎng)絡(luò)場景。如出現(xiàn)軟故障和POOL內(nèi)單網(wǎng)元全癱瘓的情況，可以通過自動(dòng)化處理和一鍵倒換來實(shí)現(xiàn)基本的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)處理。

(四)、自智網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展方向和思考

自智網(wǎng)絡(luò)最終目標(biāo)是達(dá)到全生命周期的自動(dòng)運(yùn)維管理，當(dāng)前我們距離這個(gè)階段還有很長的路要走。如上所述，目前自智網(wǎng)絡(luò)的薄弱之處主要體現(xiàn)在問題分析和問題處理階段，數(shù)字孿生、AI智能化、跨域算力融合的引入必將成為解決這些瓶頸的強(qiáng)有力手段。

數(shù)字孿生（Digital Twin）通過數(shù)字化虛擬網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理網(wǎng)絡(luò)的模擬，通過大量采集數(shù)據(jù)物理網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真模擬，用虛擬數(shù)字網(wǎng)絡(luò)來復(fù)制物理網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)在虛擬網(wǎng)絡(luò)中對(duì)物理網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究的目的。在孿生網(wǎng)絡(luò)中，可通過大量的模擬試驗(yàn)，對(duì)于現(xiàn)網(wǎng)出現(xiàn)的各種網(wǎng)絡(luò)問題和網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行模擬觸發(fā)并進(jìn)行自動(dòng)分析和處理，對(duì)各種已出現(xiàn)的問題進(jìn)行反復(fù)驗(yàn)證，待方案完善后即可運(yùn)用于真實(shí)物理網(wǎng)絡(luò)中，從而實(shí)現(xiàn)自智網(wǎng)絡(luò)向L4/L5階段發(fā)展。

AI（Artificial Intelligence）也是解決自智網(wǎng)絡(luò)發(fā)展瓶頸的又一大助力，通過AI技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜擴(kuò)展，從網(wǎng)絡(luò)感知、網(wǎng)絡(luò)分析、決策閉環(huán)多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)AI能力注入。當(dāng)然，AI自治是建立在大量的機(jī)器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐的基礎(chǔ)之上的，而最好的測試環(huán)境則是在數(shù)字孿生態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心，在網(wǎng)絡(luò)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)中構(gòu)建訓(xùn)練平臺(tái)，從而在網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)和維護(hù)的各個(gè)環(huán)節(jié)訓(xùn)練AI能力，并將訓(xùn)練出來的模型導(dǎo)入各域管控中心，同時(shí)這些訓(xùn)練出來的模型在使用的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重新被訓(xùn)練，在反復(fù)的訓(xùn)練和反復(fù)優(yōu)化的模型中，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)逐步走向自動(dòng)化。

跨域算力融合也是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自治的重要一環(huán)，在5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，除核心網(wǎng)外，還有無線網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等重要組成部分。如果局限于某個(gè)或者某類網(wǎng)元中，是 沒法完成真正的全流程網(wǎng)絡(luò)自治的?？缬蛩懔θ诤匣诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)，通過算力系統(tǒng)將各域網(wǎng)絡(luò)資源模型進(jìn)行梳理整合，實(shí)現(xiàn)端到端的網(wǎng)絡(luò)自發(fā)覺、自解決、自優(yōu)化。目前日益增長的網(wǎng)絡(luò)對(duì)大數(shù)據(jù)整合能力、算力的提升都提出了非常高的要求，一般通信廠商都有基于全流程的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，如華為SEQ、中興VMAX等都是基于跨域的算力融合平臺(tái)，它們在自智網(wǎng)絡(luò)的推進(jìn)和實(shí)現(xiàn)中也能提供至關(guān)重要的作用。

三、結(jié)束語

5G 核心網(wǎng)新的架構(gòu)和NFV部署模式，給運(yùn)營商的維護(hù)工作帶來了極大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也為運(yùn)營維護(hù)的智慧化、自動(dòng)化帶來了新的機(jī)遇。在不久的未來，隨著自智網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)、AI、數(shù)字孿生、跨域算力融合等新技術(shù)，5G核心網(wǎng)必定會(huì)逐步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維自動(dòng)化，達(dá)到L5自治化標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基本自治，使5G 網(wǎng)絡(luò)更安全、穩(wěn)定地為用戶提供優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。