人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，正在驅動電信行業(yè)的深刻變革。5G時代，萬物互聯使得業(yè)務需求更加多樣化，承載網絡的規(guī)模也不斷擴大，因而對網絡運維提出了更高的要求。依靠專家經驗為主的傳統運維模式難以滿足高效、快速網絡服務的要求，同網絡先進性之間的矛盾正逐漸形成。智能化的網絡運維能力就成為應對網絡變革和業(yè)務挑戰(zhàn)的必要手段。
基于未來智能化網絡的發(fā)展趨勢，中興通訊推出Athena承載智能網絡解決方案，該方案在網絡統一管理，控制，協同，編排等領域有著廣泛應用，通過以AI和大數據為基礎的智能運維體系為用戶提供全生命周期的智能化運維。其自動化閉環(huán)結構如圖1所示：
圖1：自動化運維閉環(huán)
智能意圖體系（部署）
Athena 是一套采用了IBNS（Intent Based Network System）架構的網絡運維系統。傳統網絡依賴于人工下發(fā)具體策略，但IBN網絡中人只需關注自身所期望達到的網絡狀態(tài)，即意圖，IBN會根據意圖自動完成配置的下發(fā)和業(yè)務的部署，并實時驗證實際網絡與意圖的匹配程度，不斷調整，形成一個閉環(huán)的運維控制系統。Athena就是這樣一種基于業(yè)務意圖去進行網絡搭建的智能化網絡解決方案。
圖2：意圖網絡構建
上圖2展示了一個意圖建立的具體案例：為某體育場所建立一個臨時重大活動的網絡業(yè)務。 對于傳統運維來說，網絡運維人員在業(yè)務構建時，需要人工做完整的設計方案，依賴運維人員的經驗為方案配置網絡參數，確定一個最優(yōu)方案。同樣的業(yè)務，Athena可以將運維人員的自然語言自動轉換為IBNS可識別的機器語言，如運維人員輸入“我想從A到B進行高清視頻監(jiān)控”，IBNS會將其轉換為A到B地的L3VPN+SR-TE隧道。根據數據庫中歷史數據的智能分析，預測業(yè)務可能需要的帶寬，構建可行的方案，并給出這些方案的仿真驗證結果與原意圖的匹配程度及對其他現有意圖的影響程度，最后作出最合適的選擇并進行實際的構建。
智能告警處理（保障）
有效的網絡告警可以及時發(fā)現問題和規(guī)避風險，是網絡正常運行的有效保障。相對于傳統的手工制定告警相關性規(guī)則和告警減壓規(guī)則而言，Athena方案引入了人工智能技術，通過智能告警根因分析系統實現了告警關聯分析智能化和冗余告警減壓最大化，對網絡進行最有利的保障。告警關聯分析智能化可以自動挖掘告警與告警之間的內在關聯，生成告警關聯關系模型，自動應用到現網進行實時根因分析，解放運維人員的雙手，大大提升運維效率。冗余告警減壓最大化可以通過人工智能算法，自動分析告警發(fā)生規(guī)律，輸出合理的冗余告警減壓規(guī)則，自適應于不同的網絡、不同局點、不同時間段。
圖3：Athena智能告警根因分析系統
智能告警根因分析系統分為挖掘系統和生產系統兩個部分。挖掘系統負責使用人工智能相關算法自動發(fā)現各種規(guī)則；生產系統用來實時匹配這些規(guī)則，得到根源告警。Athena的智能告警處理功能為用戶提供智能告警相關性分析和告警壓縮歸并。基于規(guī)則和工作流的多源故障診斷會對以上根因告警進行一鍵式故障診斷，并給出建議性診斷修復報告：如果產生的告警影響業(yè)務質量，系統會立即自動觸發(fā)保護，重路由，SR逃生路徑等機制實現業(yè)務自愈，從而保障網絡的正常運作。
智能流量控制（優(yōu)化）
Athena具有流量預測功能，可以對網絡進行優(yōu)化指導。Athena可以根據特定區(qū)域特定業(yè)務的忙閑時流量預測值，來指導實時保障的場景選擇以及重點業(yè)務的選擇。流量預測疊加歷史實時保障因素，得出對特定地點、特定事件或者特定時間段的流量預測模型，適配其他相同情況的重點場景保障，做出流量洪峰預測。根據具體的預測值進行提前預防，做到防患于未然，并且根據算法不斷學習修正此類場景的預測算法。
預測能力上，Athena只需積累6個月的歷史流量數據，就可以實現全區(qū)域資源（業(yè)務，端口，鏈路，環(huán)網）未來三個月流量預測的可視化呈現，并且可以通過播放功能實現預測結果的快速預覽，定位出瓶頸資源和具體日期。對于瓶頸資源可進一步下鉆，進行流量的深度分析，指導網絡進行精確化擴容。圖3為Athena流量預測dashboard。
圖4：智能流量預測dashboard
隨著大數據、機器學習、人工智能等一系列新技術的發(fā)展與運用，智能化網絡運維正在逐步成為現實。智能運維作為Athena承載智能網絡解決方案的重要功能必將會隨著Athena一起運用到更多的商用網絡中，實現網絡資源優(yōu)化以及最佳用戶體驗，更靈活更快速地滿足行業(yè)與細分市場的需求，助力構建智能化網絡新時代。
