AI和大数据助力云化网络智能化

AI和大数据助力云化网络智能化

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。

第二核心能力是场景化。云化网络场景化可以从三个层面理解，网络基础层，网络功能层和网络运维运营层。网络基础层关注网络的可靠性和稳定性，所以故障智能化定位就显得尤为关键。故障智能化定位涉及故障数据的海量采集、故障数据的关联、故障预测和故障自动化排除。网络功能层重点关注网络功能全息数据监控和感知，实现网络的自优化调整和网络功能自愈，通过海量数据采集，数据分析，数据AI模型建立应用和数据决策，数据反馈形成闭环。网络运维运营层面关注基于devops的智能化应用，包括网络自动化部署，网络弹性，故障定位等核心焦点。从运营角度来考虑，需要结合大数据进行数据挖掘分析，构建能给运营商带来有价值增长的场景，流量智能化经营，网络用户体验评估，网络质量评估，网络跨界的端到端故障定位，业务开放快速构建新业务等。

图一：AI+大数据技术驱动的云化网络智能化

AI+大数据驱动的云化网络智能化解决方案

从挑战和需求出发，契合5G，从架构技术推动，场景切入作为考量，满足云化网络智能化的两个核心能力，引入中兴通讯 AI和大数据的智能化整体解决方案，基于三层云化网络的基础架构，推动云化网路的智能化：

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。

图二：引入AI+大数据的云化网络网络智能化架构

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。