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概述
全球運(yùn)營(yíng)商相繼發(fā)布網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)和轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,希望能夠通過(guò)引入 SDN/NFV、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、5G 等新技術(shù),減少對(duì)專(zhuān)有硬件的依賴(lài),實(shí)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的快速部署,滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的需求,提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。但在轉(zhuǎn)型過(guò)程中通信運(yùn)營(yíng)商面臨著多種挑戰(zhàn),一方面是聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量快速增長(zhǎng)以及設(shè)備之間溝通產(chǎn)生的數(shù)據(jù)洪流,另一方面是隨著電信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備日趨虛擬化、自動(dòng)化和智能化,網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度指數(shù)型增長(zhǎng)。這些挑戰(zhàn)無(wú)疑使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維變得日益繁雜和困難,運(yùn)維人員一方面必須面對(duì)各種高度集成設(shè)備產(chǎn)生的大量實(shí)時(shí)信息,另一方面需要處理海量的告警數(shù)據(jù),并且為了不降低用戶(hù)感知,需要快速解決問(wèn)題?,F(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)無(wú)法在異常狀況發(fā)生時(shí)為運(yùn)維人員提供足夠的支持,導(dǎo)致許多問(wèn)題不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)而不斷傳播升級(jí),直至影響所有業(yè)務(wù)。如果發(fā)生異常告警時(shí)需要花費(fèi)大量時(shí)間去尋找問(wèn)題根源及解決辦法,那么即使是細(xì)微的問(wèn)題也會(huì)迅速地升級(jí)擴(kuò)大。
人工智能(AI)的發(fā)展可追溯到 1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議(Dartmouth Conference)[1]。人工智能可以定義為機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)的智能,是與人類(lèi)和其他動(dòng)物表現(xiàn)出的人類(lèi)智能和自然智能相對(duì)的概念。也可引用“人工智能之父”Marvin Minsky對(duì)人工智能的理解來(lái)定義它—“人工智能就是讓機(jī)器來(lái)完成那些如果由人來(lái)做則需要智能的事情的科學(xué)”。網(wǎng)絡(luò)人工智能(Network AI)[2]是將人工智能技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)中,使用機(jī)器替代或優(yōu)化目前依靠人工進(jìn)行的工作,使運(yùn)營(yíng)商能夠更加便捷地提供更加優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
本文以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),結(jié)合現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維技術(shù),提出故障溯源整體解決方案。希望通過(guò)對(duì)告警信息進(jìn)行合適的過(guò)濾、篩選、匹配、分類(lèi)等流程確認(rèn)告警信息,并根據(jù)各個(gè)告警之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行告警溯源,屏蔽不重要或衍生的告警,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障的快速診斷。同時(shí)配合相應(yīng)的通信業(yè)務(wù)模型和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)故障的精準(zhǔn)定位。最后通過(guò)實(shí)踐中的具體案例分析,給出人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)故障溯源的結(jié)論和展望。
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國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
著名的 IT研究與顧問(wèn)咨詢(xún)公司 Gartner在 2016年提出 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)的概念[3],即通過(guò)人工智能的方式來(lái)支撐現(xiàn)在日益復(fù)雜的運(yùn)維工作。AIOps 可以在深度集成 DevOps 工具鏈的基礎(chǔ)上獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù),然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,更深度地解析數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)藏的運(yùn)維信息。Gartner的報(bào)告指出預(yù)計(jì)到2020年,50%的企業(yè)將會(huì)在他們的業(yè)務(wù)和 IT 運(yùn)維方面采用 AIOps,遠(yuǎn)超現(xiàn)在的10%。同時(shí),國(guó)內(nèi)外各大公司如AT&T、Microsoft、Facebook、百度、阿里巴巴等都在他們的運(yùn)維系統(tǒng)中實(shí)驗(yàn)或部署了機(jī)器學(xué)習(xí)算法,助力某些運(yùn)維任務(wù)智能化。
華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了智能故障診斷系統(tǒng),利用網(wǎng)絡(luò)故障的歷史記錄數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建通信領(lǐng)域知識(shí)圖譜[4],并在知識(shí)圖譜上進(jìn)行概率推理,以自動(dòng)問(wèn)答的形式幫助工程師找出故障的根本原因。微軟分別在會(huì)議NSDI’09和SIGCOMM’16發(fā)表了2篇基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障檢測(cè)系統(tǒng)的論文[5-6]。其中,2009 年發(fā)表的論文中提到針對(duì)家庭網(wǎng)絡(luò)配置問(wèn)題診斷的NetPrints系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)明確針對(duì)應(yīng)用的正確配置,在用戶(hù)的某個(gè)應(yīng)用發(fā)生錯(cuò)誤時(shí),可以通過(guò)檢測(cè)用戶(hù)的配置來(lái)為用戶(hù)選擇一個(gè)最小代價(jià)的調(diào)整策略恢復(fù)應(yīng)用工作。同時(shí),由于系統(tǒng)的特殊設(shè)計(jì),一些系統(tǒng)原本無(wú)法解決的問(wèn)題可以通過(guò)用戶(hù)的協(xié)作更新到診斷系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)間的知識(shí)共享,提高系統(tǒng)的可用性。
2016年微軟發(fā)表的論文中提到針對(duì)微軟數(shù)據(jù)中心的錯(cuò)誤定位問(wèn)題的 NetPoirot 系統(tǒng)。該系統(tǒng)僅通過(guò)觀察主機(jī)側(cè)的 TCP數(shù)據(jù)就可以定位故障的發(fā)生位置,并且對(duì)于未訓(xùn)練過(guò)的錯(cuò)誤也具有很高的故障位置識(shí)別率。但是,該系統(tǒng)只能診斷發(fā)生在主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)器中的錯(cuò)誤,無(wú)法精確地定位到設(shè)備也很難精確定位具體錯(cuò)誤。針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的視頻傳輸問(wèn)題,加泰羅尼亞理工大學(xué)的研究者在 2015 年的 CoNEXT 上提出了解決方案[7]。該方案通過(guò)收集和處理服務(wù)中部分位置的設(shè)備數(shù)據(jù),可實(shí)現(xiàn)視頻流QoE的預(yù)測(cè)和故障定位。
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故障溯源相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景研究
結(jié)合電信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,剖析運(yùn)維過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題,更有益于將最新的AI技術(shù)運(yùn)用到電信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維和故障溯源中去,從而提升運(yùn)維人員的運(yùn)維效率和運(yùn)維體驗(yàn)。目前典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有以下幾個(gè)。
3.1 場(chǎng)景1:瞬斷告警
瞬斷告警定義為告警的發(fā)生時(shí)間和清除時(shí)間很短,小于一定的閾值。這類(lèi)告警因?yàn)樯芷诒容^短,對(duì)運(yùn)維人員沒(méi)有太大的價(jià)值,而且會(huì)導(dǎo)致告警量激增,從而掩蓋真正需要關(guān)注的告警,增加運(yùn)維人員識(shí)別難度。
3.2 場(chǎng)景2:頻發(fā)告警
如果一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生的相同告警/事件達(dá)到一定的數(shù)目,可以認(rèn)為這些告警/事件之間存在一定的相關(guān)性。通過(guò)設(shè)置告警/事件頻次分析規(guī)則,當(dāng)某一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的設(shè)定告警/事件的數(shù)目超過(guò)了預(yù)先設(shè)置的閾值,則認(rèn)為這些告警/事件之間存在相關(guān)性。如同一網(wǎng)元同一單板的單板溫度過(guò)高或過(guò)低告警X分鐘出現(xiàn)Y次,合并生成一條新告警,說(shuō)明單板溫度異常。
3.3 場(chǎng)景3:同網(wǎng)元內(nèi)故障影響分析
指同一網(wǎng)元內(nèi)某物理對(duì)象(單板、拓?fù)洌┥袭a(chǎn)生告警會(huì)導(dǎo)致該網(wǎng)元上其他物理對(duì)象和邏輯對(duì)象產(chǎn)生關(guān)聯(lián)告警。
對(duì)于LTE設(shè)備,基站內(nèi)單板之間以及單板和小區(qū)(邏輯對(duì)象)存在關(guān)聯(lián)特性,因此單板故障往往會(huì)導(dǎo)致小區(qū)也存在異常。如圖1所示,4槽BPN出現(xiàn)“光模塊不可用告警”時(shí),會(huì)導(dǎo)致51號(hào)RRU產(chǎn)生“RRU 斷鏈告警”,而承載在該RRU上的小區(qū)也會(huì)上報(bào)“LTE小區(qū)退服告警”,即“光模塊不可用告警”為根告警。
▲圖1 某同網(wǎng)元內(nèi)故障示意圖
3.4 場(chǎng)景4:同專(zhuān)業(yè)網(wǎng)上下層業(yè)務(wù)故障影響分析
該場(chǎng)景體現(xiàn)為因?yàn)槟骋粋€(gè)故障導(dǎo)致大面積告警的現(xiàn)象,需要快速地獲取故障原因。如圖2所示,服務(wù)層告警會(huì)導(dǎo)致客戶(hù)層告警的發(fā)生,如光纖出現(xiàn)斷點(diǎn),光纖所在端口會(huì)報(bào)LOS告警,導(dǎo)致上層的 TMS、隧道、偽線(xiàn)、業(yè)務(wù)都上報(bào)告警,此時(shí)光纖所在端口的LOS告警就是根告警。
▲圖2 某同專(zhuān)業(yè)網(wǎng)上下層業(yè)務(wù)故障示意圖
3.5 場(chǎng)景5:跨專(zhuān)業(yè)網(wǎng)告警分析
傳輸包括光傳輸和微波傳輸,光傳輸節(jié)點(diǎn)會(huì)下掛很多微波節(jié)點(diǎn),當(dāng)一個(gè)鏈路中斷會(huì)影響這條鏈路上的1個(gè)或多個(gè)站點(diǎn),光傳輸節(jié)點(diǎn)斷開(kāi)導(dǎo)致所有下游的微波 BTS站點(diǎn)都會(huì)退服,中間微波某一跳斷也會(huì)導(dǎo)致下游所有BTS退服(見(jiàn)圖3)。
▲圖3 某跨專(zhuān)業(yè)網(wǎng)故障示意圖
3.6 場(chǎng)景6:綜合故障診斷
故障的表現(xiàn)具有多樣性,可能表現(xiàn)為告警、KPI異?;騿渭儤I(yè)務(wù)不通,很多情況下告警并不能反映所有的故障點(diǎn),所以也無(wú)法僅通過(guò)告警分析來(lái)定位故障。
比如網(wǎng)絡(luò)升級(jí)后,某LTE業(yè)務(wù)不通,如圖4所示的流程,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),查看監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),進(jìn)行各種診斷動(dòng)作和配置檢查,從而定位故障點(diǎn),告警只是分析的一部分。
▲圖4 某綜合故障分析過(guò)程流程圖
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通信網(wǎng)絡(luò)故障溯源整體解決方案研究
第3章所述業(yè)務(wù)場(chǎng)景要解決的問(wèn)題就是如何智能地識(shí)別故障并做有效分析,故障分析模型是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則,而關(guān)聯(lián)規(guī)則通常使用關(guān)聯(lián)分析算法得到。
關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是從一個(gè)數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)與項(xiàng)之間的隱藏關(guān)系。只有從多個(gè)不同的維度分析告警數(shù)據(jù),才能識(shí)別出它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,如告警發(fā)生的模式或規(guī)律。
基于人工智能的故障診斷和溯源就是在結(jié)合大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)上下游關(guān)系,綜合所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)(包括告警、性能)、操作日志以及故障解決歷史記錄,輸出故障特征與故障原因之間的一系列規(guī)則。本方案旨在采用人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),研究開(kāi)發(fā)智能故障診斷系統(tǒng)(見(jiàn)圖 5)。在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中,根據(jù)故障特征自動(dòng)匹配診斷規(guī)則進(jìn)行診斷,自動(dòng)得出故障點(diǎn)及相關(guān)處理建議。
▲圖5 智能故障診斷系統(tǒng)示意圖
本文所提出的智能故障診斷系統(tǒng)要先基于AI學(xué)習(xí)生成診斷規(guī)則庫(kù),然后根據(jù)規(guī)則進(jìn)行故障分析。
4.1 基于AI學(xué)習(xí)生成診斷規(guī)則庫(kù)
4.1.1 診斷信息獲取
診斷信息越豐富,診斷效果越好,所以系統(tǒng)應(yīng)具有自動(dòng)獲取整個(gè)周期(當(dāng)前、歷史)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的功能。即在現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行中,除了記錄操作日志、告警、KPI、故障處理建議這種日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)外,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹I(yè)務(wù)配置、業(yè)務(wù)狀態(tài)這些只記錄當(dāng)前狀態(tài)的數(shù)據(jù),也要定時(shí)采樣,作為學(xué)習(xí)的素材。
4.1.2 建立自學(xué)習(xí)能力
提取故障特征,比如PWE3-CES的包丟失表示2G業(yè)務(wù)不通,分析其附近的KPI、操作日志、丟包情況、業(yè)務(wù)配置,業(yè)務(wù)狀態(tài)等信息,獲取故障特征。此處可使用數(shù)據(jù)降維,分類(lèi)算法。
根據(jù)故障產(chǎn)生與消失這段時(shí)間的操作日志、故障文字記錄、其他告警的產(chǎn)生消失情況等相關(guān)數(shù)據(jù),分析原因。此處可使用關(guān)聯(lián)算法、深度學(xué)習(xí)算法。
分析足夠多的案例,得到所有可能的原因,并計(jì)算原因概率。此處可使用概率論的相關(guān)算法。
4.2 診斷規(guī)則的運(yùn)行
現(xiàn)網(wǎng)監(jiān)控:實(shí)時(shí)監(jiān)控告警,并且對(duì)流量、丟包情況定時(shí)采樣,并記錄操作日志。
匹配故障特征,進(jìn)行故障診斷:對(duì)現(xiàn)網(wǎng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行匹配,一旦匹配成功,立即開(kāi)始診斷。將故障的原因按概率從大到小排序,逐個(gè)診斷,當(dāng)確認(rèn)某個(gè)原因存在時(shí),就可以定位故障并給出處理建議。
故障修復(fù)確認(rèn),反向修正診斷規(guī)則庫(kù):故障在自動(dòng)恢復(fù)或派單修復(fù)后,反饋派單中原因是否有效,修正診斷規(guī)則庫(kù)的原因概率。
相比傳統(tǒng)的故障溯源方案,本方案結(jié)合運(yùn)維中的多種數(shù)據(jù)源,包括并不限于告警、性能、拓?fù)滟Y源、日志以及偵測(cè)命令,這使本方案溯源結(jié)果更加精確,并且更具有可參考性。
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中國(guó)聯(lián)通IPRAN告警智能化分析識(shí)別
5.1 案例背景和目的
IPRAN網(wǎng)絡(luò)主要用于承載3G/4G移動(dòng)業(yè)務(wù)以及大客戶(hù)專(zhuān)線(xiàn)業(yè)務(wù),主要采用IP/MPLS動(dòng)態(tài)協(xié)議技術(shù)。IP RAN網(wǎng)絡(luò)協(xié)議以及網(wǎng)絡(luò)的邏輯連接的復(fù)雜性,使IPRAN網(wǎng)管系統(tǒng)每天接收到大量的設(shè)備告警消息,其中很多告警信息都是由根源告警信息引起。
目前處理告警數(shù)據(jù)的相關(guān)規(guī)則多依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),通過(guò)規(guī)則過(guò)濾掉不關(guān)鍵的告警信息。這種方法的缺點(diǎn)是過(guò)濾能力有限且有些規(guī)則無(wú)法被發(fā)現(xiàn)。
因此需要將人工智能技術(shù)應(yīng)用于IPRAN網(wǎng)絡(luò)告警根因溯源中,形成更高效的告警處理方法。
5.2 方案和效果分析
故障是產(chǎn)生告警的根本原因,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時(shí),將產(chǎn)生大量告警,挖掘告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)故障定位有著重要意義??傮w方案思路如圖6所示。
▲ 圖6 告警根因溯源技術(shù)方案流程圖
該方案流程總體可分為以下4個(gè)步驟。
a)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入和清洗、用戶(hù)端側(cè)告警匹配、頻發(fā)告警識(shí)別。輸入數(shù)據(jù)為現(xiàn)網(wǎng)提取的歷史告警數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)3種,經(jīng)過(guò)清洗和整合轉(zhuǎn)變?yōu)榭商幚淼臄?shù)據(jù)格式。用戶(hù)端側(cè)告警匹配是根據(jù)以往運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)去除不關(guān)心/無(wú)價(jià)值的告警。頻發(fā)告警的具體描述見(jiàn)第3章中的場(chǎng)景2定義,該類(lèi)告警的處理方式為對(duì)同一端口上連續(xù)10s內(nèi)的相同告警進(jìn)行壓縮,僅留下頻發(fā)告警的第1條告警,其他均標(biāo)識(shí)為可過(guò)濾告警。
b)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘階段,該部分核心算法為 Prefix-Span時(shí)間序列模式挖掘算法[8]。與Apriori、序列模式、時(shí)空模式等挖掘算法相比,該算法更適合本案例。但傳統(tǒng)的 PrefixSpan 算法挖掘出來(lái)的規(guī)則不帶有約束條件,導(dǎo)致專(zhuān)家也無(wú)法判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則的正確性,如規(guī)則A[光模塊不可用告警→ RRU 斷鏈告警]。為解決該問(wèn)題,改進(jìn)了 PrefixSpan算法,這使其挖掘過(guò)程存在約束條件。此時(shí)規(guī)則A改進(jìn)為[光模塊不可用告警→ RRU斷鏈告警,同網(wǎng)元],提升了算法規(guī)則挖掘的精確度。
c)關(guān)聯(lián)規(guī)則確認(rèn)與入庫(kù),其中包括已確認(rèn)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)和黑名單。通過(guò)多位專(zhuān)家確認(rèn)上一步中挖掘出來(lái)的告警關(guān)聯(lián)規(guī)則,將正確的規(guī)則存入已確認(rèn)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)中,以支撐下一步的告警識(shí)別工作。錯(cuò)誤和不合理的規(guī)則自動(dòng)導(dǎo)入黑名單,防止下次挖掘出同類(lèi)規(guī)則。
d)根告警識(shí)別階段,即給每個(gè)告警分別打上根告警、衍生告警、普通告警3種標(biāo)簽。根據(jù)8類(lèi)不同約束條件對(duì)當(dāng)前告警進(jìn)行識(shí)別處理,約束條件分別為同一端口、同一網(wǎng)元、對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)網(wǎng)元、同一業(yè)務(wù)ID關(guān)聯(lián)、直連對(duì)端網(wǎng)元、直連對(duì)端端口、同環(huán)網(wǎng)元、對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)ID關(guān)聯(lián)。
由于廠商和地域的差異性,目前還無(wú)法建立統(tǒng)一適用的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)。現(xiàn)已建立了A設(shè)備商IPRAN的告警關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)庫(kù),共計(jì)198條規(guī)則。通過(guò)已建立的知識(shí)庫(kù),在多個(gè)城市進(jìn)行了試點(diǎn),表1為相關(guān)告警分析的結(jié)果。
從表1中可以看到B市和D市處理效果較差,冗余告警(用戶(hù)側(cè)、頻發(fā)、衍生)過(guò)濾百分比為81%左右,C市和A市結(jié)果較好,最高可達(dá)98%。產(chǎn)生該結(jié)果的原因有2方面:一是由于告警總數(shù)不同,其中無(wú)關(guān)聯(lián)的普通告警數(shù)量也不同;二是地域的差異性,B市和D市的傳輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)備更多,無(wú)法根據(jù)人工規(guī)則去除無(wú)關(guān)告警。
表1 多個(gè)試點(diǎn)城市的歷史網(wǎng)絡(luò)告警分析處理結(jié)果
為了更直觀查看告警之間存在的拓?fù)浼皹I(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系,系統(tǒng)可根據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)呈現(xiàn)告警關(guān)聯(lián)分析拓?fù)鋱D,通過(guò)不同顏色標(biāo)記網(wǎng)元以區(qū)分根告警和衍生告警,并可通過(guò)查看歷史告警、網(wǎng)元、端口等信息,輔助支撐運(yùn)維人員更準(zhǔn)確地定位故障、精準(zhǔn)派單。
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總結(jié)和展望
通過(guò)案例分析可以看出將人工智能技術(shù)引用到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的故障溯源場(chǎng)景中是可行且有效的,基于運(yùn)維數(shù)據(jù)智能化地識(shí)別告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,解決了人工經(jīng)驗(yàn)積累不足的問(wèn)題,提升了運(yùn)維效率。但現(xiàn)階段仍存在一些問(wèn)題,由于目前采用的是單一的數(shù)據(jù)挖掘算法,需要人工判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則和結(jié)果是否正確,準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性仍無(wú)法保障,并未做到真正的智能。
為解決單一人工智能方法的不足,未來(lái)可采用多種診斷技術(shù)協(xié)同的新模式,即多智能體技術(shù)?;诙喾N具備不同功能的軟件系統(tǒng),將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)告警分解成單一、獨(dú)立的成分和因素,各個(gè)系統(tǒng)協(xié)同合作,能整合包括網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息、硬件信息、工單信息等更多的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)、自主訓(xùn)練,不斷提升系統(tǒng)性能,全面關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)告警,準(zhǔn)確定位網(wǎng)絡(luò)故障。
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人工智能
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通信網(wǎng)絡(luò)
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原文標(biāo)題:人工智能在通信網(wǎng)絡(luò)故障溯源的應(yīng)用研究
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