华为基于SoftCOM AI的下一代运维架构：未来五年实现高度自动驾驶网络
飞象报
随着全球运营商纷纷启动5G网络建设，通信网络变得越发复杂，连接数也将越来越多，传统的人工运维方式已经很难应对这种变化。一种很自然的思路是将多年的运维经验转化为智能管控系统，让网络自身具备一定的自我维护、自我修复功能，这就是人们经常谈论的自动驾驶网络技术。
基于三十多年的电信网络经验，华为提出了SoftCOM AI使能自动驾驶网络的解决方案。在近日举行的2019年度华为分析师大会上，华为SoftCOM AI解决方案总裁韩雨发详细介绍了华为对自动驾驶网络的设想。
华为SoftCOM AI解决方案总裁韩雨发
网络自动化已是共识
据韩雨发介绍，目前业界对于发展自动驾驶网络已经形成了共识。爱立信提出，未来需要基于云架构构建下一代网络自动化的智能化方案；诺基亚认为，具有自动化分析能力将是下一代网络的主要特征；思科也在很早以前就提出了E2E驱动的解决方案。日本软银表示，希望通过AI技术来实现自动驾驶网络，将运营商的人力资源投入从以运维为主转向运营、运维各占一半，从而提升运营商的组织运作效率。
为什么业界如此重视网络自动化？韩雨发认为主要有两个原因。
一是5G时代的网络连接规模将迅速增加，运营商不仅要及时维护人与人之间的连接，还要维护大量人与物、物与物之间的连接，人工方式是无法承受的，只有自动驾驶网络才能有效维护海量连接。
二是用户体验和网络之间需要建立有效的关联性。韩雨发解释说，现在很多运营商仍然是基于问题来处理、优化网络，缺乏系统性、针对性。这样造成的后果就是58%的体验问题都是事后才被发现，即便设法弥补，对客户满意度的打击已经无法挽回。
另一方面，随着网络规模和网络投资的增加，运维成本与收入的比例越来越高，运营商必须在增量与增收之间找到最佳的平衡点。要解决这些问题，AI被认为是最有效的手段。
据IDC统计，目前有63.5%的电信组织正在加大AI领域的投资。比如中国移动打造了自己的AI平台“九天”，AT&T有Acumos，沃达丰有Tobi Chatbot；思科、IBM、谷歌、华为等全球主要ICT厂商也都发布了自己的AI方案。
三个优势
那么，对于新一代通信网络来说，自动驾驶技术究竟能带来什么价值？韩雨发表示，概括起来就是敏捷性、运维自动化和智能性。
敏捷性主要体现在网络、业务的部署速度上。目前网络、业务的部署周期基本上是以周为单位，从规划、设计、部署、交付，整个流程走下来速度非常慢。“一些复杂的业务甚至需要以年为单位来计算部署周期，而自动驾驶网络能实现分钟级部署。”韩雨发说。
运维自动化可以有效提高运营商的运维效率。韩雨发告诉记者，经过长期的发展和改进，目前运营商的运维体系已经有了很大的进步，但是仍然有很多工作是分区、分域、分组织的，这就使得各组织之间存在很多断点，往往需要通过表格、人工跟踪等方式进行沟通。未来的发展方向是一切都在基于策略的自动化闭环系统中完成。
智能性的作用体现在提供网络资源的利用效率上。从网络设备到站址、频段，电信行业的每一种投资都极为昂贵，因此即使能把这些投资的利用率稍微提高一些，所产生的效益都是非常大的。
韩雨发举例说，运营商花了很多资金建设骨干网，但是建成之后，很多时候利用率只有30%到40%，大量资源被白白闲置。“借助AI来提高网络资源的利用率，是自动驾驶网络技术的一个主要方向。”韩雨发说。
概括来说，自动驾驶网络重点解决的是可预测的问题，接手人工重复工作、复杂场景等问题，以此来帮助运营商降本增效。“今后的发展方向是基于业务来构建整个运维体系，进而提升用户的业务体验。”韩雨发说。
新架构、新方向
在近日举行的华为分析师大会上，华为发布了以自动驾驶为目标的下一代网络构架。据韩雨发介绍，整个架构可以分为三层：具备智能化特征的网络层，具备自动化管理、控制、分析功能的管控层，以及云端层。未来AI的设计、开发和实践，都将基于云端实现。
韩雨发告诉记者，这个架构主要有三个特征。一是云化驱动，以一套系统来支持线上、线下应用，包括CloudSOP云化平台、管控析SaaS、GTS全球服务云等；二是AI驱动，把宝贵的人力资源从重复工作中解脱出来，并实现更快响应；三是开放、分层、分场的自治，无论是华为、运营商还是第三方人员，都可以顺利接入原有系统、开发新的应用。
围绕新的架构，华为正在沿着运维效率、能源效率、资源利用率和业务体验四个方向进行研发。
比如在运维效率方面，华为正在积极研发下一代网络设备的关键器件，通过提高这些器件的可靠性来改善运维效率；在能源效率方面，华为通过在更多的设备上引入AI以实现功耗的智能调节；资源利用率的范畴则比较广，华为在空口、骨干网等各个方向上都在发力；业务体验方面，华为认为未来的运维体系应该是从用户的业务体验出发，分析、解决网络存在的问题。
作为网络自动驾驶的使能技术，华为SoftCOM AI解决方案已经从概念已经走向现实，在多个运营商的网络中投入应用。韩雨发举例说，无线基站的能耗很大，忙闲话务量差距有几十倍，但基站忙闲能耗差距只有几倍。
某运营商采用华为SoftCOM AI方案来预测话务流量、评估网络KPI指标，在确保KPI指标不下降的情况下自动调节基站能耗，将能耗降低了10%。另一个案例涉及网络故障处理，很多时候单一环节故障会触发多个相连部件告警，某运营商省公司一天产生的告警就有2000万个，压缩之后也还有200万个。
每个告警都会需要技术人员进行处理，运营商的人力成本非常高。华为SoftCOM AI方案则会分析故障告警之间的关联，寻找故障根因，从而压缩工单。某地运营商运行3个月之后，工单进一步压缩了21.5%，预计每年可以节省200万人工处理费用。
The End
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