華為今日發(fā)布基于人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)技術的光業(yè)務故障預測解決方案。該方案可以幫助電信運營商在其光網(wǎng)絡發(fā)生故障前,預測到故障發(fā)生的類型,并輔助定位,幫助運營商提前完成流量疏導及故障排查,在用戶投訴之前解決網(wǎng)絡問題,從而全面改善用戶體驗。
光網(wǎng)絡是信息社會的基石,互聯(lián)網(wǎng)、4G/5G,以及電力、金融等行業(yè)網(wǎng)絡均基于光網(wǎng)絡來進行承載,光網(wǎng)絡一旦發(fā)生故障,最終用戶將直接面臨業(yè)務中斷、修復周期長等嚴重問題。如何在光網(wǎng)絡故障發(fā)生前及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡隱患,實現(xiàn)網(wǎng)絡故障的用戶“零”感知,一直是電信運維領域的重要挑戰(zhàn)。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,60%的運營商光業(yè)務故障是由于光路劣化、光模塊劣化及誤碼類問題產(chǎn)生的。
傳統(tǒng)運維主要基于人工判斷,通過設定誤碼的經(jīng)驗閾值來告警,很難在網(wǎng)絡發(fā)生故障前及時發(fā)現(xiàn)問題;
故障發(fā)生后,由于業(yè)務故障數(shù)據(jù)分散,缺少有效關聯(lián)分析,運營商也無法實時識別故障類型、快速解決問題,常常引發(fā)用戶投訴。
基于此,華為突破性地將大數(shù)據(jù)及AI技術,引入光網(wǎng)絡預防性維護領域。如同人體機能老化,硬件或電信業(yè)務也存在“亞健康”狀態(tài),在發(fā)生故障前,會表現(xiàn)出不穩(wěn)定或性能衰退,傳統(tǒng)運維手段無法及時察覺,但通過關鍵指標的大數(shù)據(jù)采集,及AI技術對各類故障的趨勢學習、模型訓練及模型部署,網(wǎng)絡發(fā)生了什么問題、為什么發(fā)生問題、將發(fā)生什么問題等均能被及時地發(fā)現(xiàn)和準確地預測。
光業(yè)務故障預測解決方案是華為智簡網(wǎng)絡(Intent-Driven Network)架構的一個應用,通過華為網(wǎng)絡云化引擎平臺(Network Cloud Engine,NCE)與光網(wǎng)絡設備配合,實現(xiàn)對光網(wǎng)絡業(yè)務誤碼率、光功率等多種維度的KPI指標的大數(shù)據(jù)實時采集;同時,輸出包括光通道劣化、光傳輸跨段劣化在內(nèi)的多種預測,不但能給出光業(yè)務風險預測評分,而且給出故障原因分析及故障排除建議。
目前,華為已與友好運營商伙伴共同完成了基于運營商OTN現(xiàn)網(wǎng)的初期驗證,驗證結(jié)果顯示:
該技術突破性地實現(xiàn)了對光通道劣化及跨段光業(yè)務故障問題的預測,預測準確率高達85%,可以有效幫助運營商提高網(wǎng)絡健壯性,大幅降低網(wǎng)絡巡檢成本。
同時基于AI技術在現(xiàn)網(wǎng)的進一步自我學習和自我訓練,故障預測準確率還將進一步提升。
華為網(wǎng)絡NCE領域總經(jīng)理魯鴻駒表示:
“作為華為智簡網(wǎng)絡的一個應用場景,光業(yè)務故障預測解決方案不但可以應用于華為光網(wǎng)絡解決方案,其AI核心技術通過不同的模型訓練及調(diào)優(yōu)后,也可以應用于路由器、交換機在內(nèi)的多種設備形態(tài)的光故障預測。未來將有更多基于AI的應用出現(xiàn),解決傳統(tǒng)技術無法解決的復雜問題。我們相信,隨著關鍵算法的突破及訓練模型的豐富,智簡網(wǎng)絡將幫助運營商擺脫繁重的設備維護工作,將更多的精力轉(zhuǎn)向如何為用戶提供更豐富的業(yè)務設計與更好的服務。”
華為將幫助運營商和企業(yè)客戶實現(xiàn)從“以設備為中心”向“以用戶為中心”的網(wǎng)絡架構轉(zhuǎn)型,通過引入云化、大數(shù)據(jù)和AI等技術,打造智慧、極簡、超寬、開放、安全的智簡網(wǎng)絡,進而使能其實現(xiàn)基于商業(yè)意圖驅(qū)動的網(wǎng)絡自動化和智能化,將數(shù)字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,構建萬物互聯(lián)的智能世界。
作為智簡網(wǎng)絡的應用,基于AI的“光業(yè)務故障預測”方案將在6月26~28日法國尼斯下一代光網(wǎng)絡大會(Next Generation Optical Network)及6月27~29日世界移動大會·上海上同步展出,歡迎蒞臨指導。
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原文標題:當AI遇見光網(wǎng)絡,華為發(fā)布光業(yè)務故障預測解決方案
文章出處:【微信號:Huawei_Fixed,微信公眾號:華為數(shù)據(jù)通信】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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