AI＋大数据驱动下 助力云化网络智能化解决方案建设

AI＋大数据驱动下 助力云化网络智能化解决方案建设

云化网络智能化的两个核心能力

实现云化网络的智能化需要具备两个核心能力，第一个核心能力要构建基础平台。这个平台必须解决两个事情，首先是云化网络智能化所需要的计算能力；其次是智能化所需要的数据处理问题，主要体现在如何从海量数据中提取有价值的样本数据。

AI＋大数据驱动的云化网络智能化解决方案

1）基础设施层自优化：云化后的基础设施增加了故障定位和分析的难度，也为云化基础资源层的网络管理增加了复杂性，AI＋大数据为引入故障告警、故障自愈、基础资源分配等自优化提供能力。

2）网络资源层智能化：引入网络状态感知网络功能，实现数据采集、状态监控、运算分析、推理决策和策略执行。AI＋大数据为满足网络资源调配、网络自优自愈，网络自治化提供基础能力。

分阶段引入AI＋大数据能力，从开环网络、到静态闭环、再到动态闭环，最后到全自治网络，实现以人驱动为主的人治模式向网络自我驱动为主的自治模式的转变。

根据对智能化能力的细化要求，逐步引入大数据和AI能力。在云化网络智能化的分层架构中，越上层、越集中化，跨领域分析能力越强，更适合对全局性的策略集中进行训练及推理，比如跨域调度、端到端编排、全网内容分布等，通常对计算能力要求很高，需要跨领域的海量数据支撑，对实时性要求一般敏感度较低。越下层、越接近端侧，专项分析能力越强，对实时性往往有较高要求，比如5G NR的移动性策略、MEC的实时控制等，但对计算能力依赖度不高，一般适合引入嵌入式推理能力，或结合MEC，部署具备一定实时处理能力的轻量级训练引擎。

总结

电信网络已步入5G时代，人工智能的发展也是如火如荼，AI＋大数据使能的智能化网络是5G网络发展的重要趋势，智能化将带来网络根本性的变革。首先依托网络大数据与机器学习算法的支撑实现5G网络的初级智能化；其次AI将可以学习跨领域的5G网络大数据，部分子领域将出现融合智能，实现5G网络的中级智能化；最后随着人工智能技术高度发展，网络各子领域大数据将实现全网联动和高度自治，大幅提升网络全生命周期效率，基于人类控制网络的意图实现网络的高级智能化。可以预见，在不久的将来，AI技术和大数据的结合将推动电信网络划时代的发展和演进。