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AI使能网络自动驾驶 AI Building Autonomous Driving Network

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AI使能网络自动驾驶 AI Building Autonomous Driving Network

  1. 1. 1 AI使能网络自动驾驶 AI building Autonomous driving network heyubao@huawei.com
  2. 2. 2  庞大而复杂的网络已超出运维人 员的能力  70%的严重问题都是人因错误 OPEX = (3~4) x CAPEX  降低设备开销仍不能改变运营商 的投入成本 OTT挑战  高效率 & 低成本  拥有技术创新与大胆尝试的土壤 我们面临一个新时代 ……
  3. 3. 3 我们面对的网络结构…… AI OSS EMS Orche- strator BSS ... Cloud OS Server Switch Operation Center Storage CloudAIR RAN(D U/CU) BBU X-Haul X-Haul Swtich Swtich Mobile Connection Enterprise Connection Home Connection Agile Controler MxU ONT PremiumHomeBroadband Core Network CPE OLT SW WDM BRAS/PE WDM WDM DCI&CloudOptix Backbone WDM P Router P RouterAI Network Cloud Engine RAN vBNG Core (CU) … 5G CP/UP APPs ... Cloud OS Server Switch Storage AI Video IoT … Network Cloud Engine IMS MME Core … 5G (CP) APPs ... Cloud OS Server Switch Storage AI RAN 5G Core APPs (CU) (UP) ... Cloud OS Server Switch Storage AI SD-WAN Agile Private Line Cloud-based BNG CloudAIR CloudCampus CloudFAN (Joint Innovation) CloudEdge/CloudCore NFVI CloudFabric Aggregation &Metro Campus Swtich Orchestrator & MANO CloudRAN (Joint Innovation) Metro as a Fabric (Joint Innovation) CloudBackbone AP AP Edge Network Cloud
  4. 4. 4 我们面对的场景 …… 勘测 监控 故障定位 业务恢复 升级&打 补丁 变更&优化 快速、自动 实时 快速定位 根因 快速、自动 恢复 业务无损 自动、无差错 产品生命周期 ……部署规划 智能规划无需现场 多层、异构组件、复杂 解决方案、复杂网络环 境… > 10 days. 跨层、组件间定界、定 位复杂 … > 3 hours. 配置人因差错导致 网络事故… >25%
  5. 5. 5 业界的解决方案:AIOps Source:Gartner Report IT Operations Analytics Must Be Placed Withinan AIOps Context. 通过AI增强IT运维能力 利用大数据、机器学习和其他分析技 术,通过预防预测、个性化和动态分 析,直接和间接增强IT业务的相关技术 能力,实现所维护产品或服务的更高 质量、合理成本及高效支撑。 AIOps:Algorithmic IT Operations 算法替代人为规则 侧重算法,强调学件 Metis 智能运维学件平台 无人运维 基于AIOps的无人运维 侧重于通过AI服务于运维目标 Monitoring (Observe) Service Desk (Engage) Automation (Act) 应用服务监控 Big Data Business Value
  6. 6. 6 面对挑战,华为发布网络自动驾驶成熟度定义 …… 基于场景,逐步由系统代替“手(操作),眼(监控),脑(决策),心(意图)”,最终实现“网络自动驾驶”
  7. 7. 7 AI使能的网络自动驾驶…… … Analytics function Intelligence function Automation function 云上智能 Applications in the cloud 边缘智能 Smart sensors and data collection with real-time awareness 本地智能 Low latency control loops (TTI < 0.5ms) Massive live streaming data (200GB/day/site) Full mobile network data and status, all-scenarioautomation Control & management convergence 智能服务 Cross-domain and global experience 智能边缘 Embedded AI capabilities 云上智能 推理 模型训练 本地智能 边缘智能 意图引擎 自动化引擎 智能引擎 分析引擎 智能引擎 分析引擎自动化引擎 MR data RU location SLA data KPI data Hardware status Network load
  8. 8. 8 提升网络利用率:30%->80%
  9. 9. 9 话务量 用户数 呼叫成功率 …… 网络 存储 硬盘 VNF 丢包 异常低速率 奇偶翻转 内存重写 异常慢读写 内存泄露 告警/错误日志 数据不一致 业 务 K P I 故 障 信 息 历史KPI 当前KPIKPI 监控 故障对象 故障信息 8:03:15 故障时段 恢复后 8:03:30 8:03:45 8:04:00 预测性维护:系统亚健康类故障实现分钟级恢复与自愈 手工恢复 自愈 监控 检测 预测 发现 分析 恢复 #故障模式 #自愈策略 #恢复策略 故障自动化编排平台
  10. 10. 10 精准告警:告警数量减少95.9%,准确率97.2%  告警的可压缩的种类包括:闪断/震荡类冗余告警,已知关联衍生告警抑制、外部共因告警抑制和未知告警,不同类型采用不同算法。  实现某运营商95.9%告警压缩率 无需调优 需要调优 频闪振荡探测 规则应用 Alarms Rules 关键点: • “频闪、振荡探 测”机制自动甄 别是否需要调优 • 月度老化重新计 算,自我更新 告警序列切分 对象种类分隔 动态算法主流程 时间关联矩 阵 对象关联抑 制矩阵结束 效果验证 时域合并 拐点拟合 时间和对象关联矩阵 1 2 3 … 30 ALM1 435 546 578 … 643 ALM2 528 634 697 … 724 ALM3 261 325 365 … 471 ALM4 142 267 375 … 794 时域合并拐点拟合 对象种类分隔 告警序列切分 告警1 告警2 相关度 A B 0.7 B C 0.98 B D 0.82 关键算法:基于频繁项挖掘的告警相关性挖掘 关键算法:基于随机森林的告警根因挖掘 A CA B C C B D 相关不相关 Time window *颜色相同代表有公共参数 运行系统 硬件系统 信令系统 D A B C CellRRU Board 基于已知告警关系推断对象类型关系和告警类型关系,进一步利用随机森 林得到告警之间的根因关系 告警类型X dataset N1 features N2 features N3 features N4 features TREE #1 TREE #2 TREE #3 TREE #4 CLASS C CLASS D CLASS B CLASS C MAJORITY VOTING FINAL CLASS 基于时序动态自适应技术 基于频繁项挖掘和随机森林的告警根因诊断 MAJORITY VOTING FINAL CLASS
  11. 11. 11 愿景和使命 把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界 Vision and Mission Bring digital to every person, home and organization for a fully connected, intelligent world

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