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+AI,智簡云化核心網運維
2018-10-16   

  近日在荷蘭海牙舉行的SDN NFV世界峰會上,華為云核心網硅谷NFV能力中心首席規劃師沈潔,向全球領先運營商、解決方案提供商、行業組織、咨詢公司的決策者與專家分享了對于未來網絡運維系統設計的思考,著重介紹了華為運用機器學習技術解決云化核心網日常運維場景中靜默故障問題的預測、根因分析等創新實踐。
  
  核心網產品范圍包括從無線接入后的所有管道和話音交換等設備,網元種類多,相互之間的接口和信令交互復雜多樣。一個典型的VoLTE系統,涉及40多個邏輯網元、60多個接口,KPI數量多達30000。云化后,系統分層解耦變得更加復雜,潛在的故障點更多,需要監控的KPI數量更多,運維的難度指數級增加。從實際案例分析,一些棘手的故障問題難于用傳統手段檢測和發現,比如靜默故障,其特點是系統關鍵KPI指標無異常,事故爆發突然,不能快速定界定位,造成大面積業務受損。
  
  沈潔表示:
  
  華為云化核心網智能運維解決方案將機器學習與專業知識有機結合,通過全量KPI動態偏差計算與根因分析快速識別各類靜默故障,變‘事后運維’為‘事先預測’,大幅提升運維效率和網絡可靠性。”
 
  
沈潔在SDN NFV世界峰會上進行主題分享
  
  全量KPI動態偏差計算:運用實時流數據處理技術,采集和預處理大量的KPI及metric指標,學習其內在變化規律,為每一個KPI及metric訓練出對應的動態異常檢測模型。該模型具有良好的通用性,能根據輸入KPI的特點,合理計算KPI數據在季節性、周期性、變點、節假日、重大事件等不同場景中的有效偏差,降低誤判和漏判,準確檢測出異常。
  
  基于專家經驗系統的根因分析:在探測出異常以后,系統將基于專業領域知識與皮爾松關聯、隨機森林等機器學習算法的深度結合生成的決策樹,對多個異常KPI進行關聯分析,給出根因 KPI排序推薦,有效降低定位定界難度,實現故障快速定位。
  
  在涉及50個IMS網元,90個EPC網元商用VOLTE網絡中對智能化運維解決方案的驗證顯示,基于全量KPI動態偏差計算與根因分析的智能運維解決方案異常檢測準確度可達85%,且90%故障可自動快速完成定界。
  
  目前,華為云核心網在全球正式商用100多張云化網絡,多個網絡服務千萬用戶。未來,華為云核心網將持續創新,不斷深化自動化和AI技術的應用,實現核心網絡運維效率的倍增,打造“永不故障”的自治網絡。

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