江蘇移動(dòng)將智能運(yùn)維演進(jìn)分為五個(gè)階段

前言

在歷經(jīng)蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代、信息時(shí)代的巨大演進(jìn)變革之后，當(dāng)今，已迎來(lái)新的歷史拐點(diǎn)：基于ICT?網(wǎng)絡(luò)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等為代表的數(shù)字化技術(shù)被視為第四次技術(shù)革命。未來(lái)將是智能化的時(shí)代，技術(shù)演進(jìn)和產(chǎn)業(yè)變革日趨加快，實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合，將極大地改變社會(huì)的生產(chǎn)和生活方式。

據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年全球聯(lián)接指數(shù)將達(dá)1,000億，通信網(wǎng)絡(luò)作為信息高速公路，網(wǎng)絡(luò)故障影響范圍也不斷擴(kuò)大；5G、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)數(shù)字化的引入帶來(lái)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)變化，并且多代技術(shù)長(zhǎng)期共存，使得網(wǎng)絡(luò)故障快速定界、精準(zhǔn)定位難度加大；海量的數(shù)字化業(yè)務(wù)和各類事件活動(dòng)，帶來(lái)爆發(fā)式流量增長(zhǎng)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。隨著網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)復(fù)雜性的提高，維護(hù)難度加大，維護(hù)效率亟須提升，傳統(tǒng)“頭痛醫(yī)頭”的粗獷式維護(hù)不再適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，放眼全球，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維向基于數(shù)字化技術(shù)的智能維護(hù)轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。

例如，傳統(tǒng)的被動(dòng)應(yīng)急式維護(hù)R2F（Run-to-Failure）模式下,網(wǎng)絡(luò)故障頻發(fā)，維護(hù)工程師疲于應(yīng)對(duì)，且故障恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)因人而異；主動(dòng)預(yù)防性維護(hù)PvM（Preventive Maintenance），即例行的巡檢維護(hù)，雖然可以一定程度上預(yù)防故障發(fā)生，但仍然效率低下。而大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的故障均有一個(gè)發(fā)展的過(guò)程，在設(shè)備尚未喪失其功能進(jìn)入故障態(tài)之前有征兆可循，可根據(jù)某些物理狀態(tài)或工作參數(shù)的變化來(lái)判斷其功能故障的發(fā)生。

而數(shù)字化技術(shù)作為運(yùn)維模式演進(jìn)的引擎，開(kāi)啟了新一階段的可預(yù)測(cè)性維護(hù)PdM（PredicTIve Maintenance），即能夠預(yù)測(cè)某個(gè)設(shè)備未來(lái)有多大概率發(fā)生故障，然后維護(hù)工程師可進(jìn)行針對(duì)性的維護(hù)，一方面可以在影響用戶業(yè)務(wù)前規(guī)避故障的發(fā)生，另一方面可以通過(guò)計(jì)劃性例行維護(hù)大幅提升維護(hù)效率。

鑒于以上思考，中國(guó)移動(dòng)確立了“網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是通信企業(yè)生命線”的大方向和新理念，積極打造下一代智慧網(wǎng)絡(luò)。而如何深度挖潛大數(shù)據(jù)和AI價(jià)值，向智能化維護(hù)演進(jìn)，打造零中斷穩(wěn)健網(wǎng)絡(luò)，如何以更低的運(yùn)維成本，更高的效率，保障更好的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，提升用戶數(shù)字化業(yè)務(wù)體驗(yàn)，成為江蘇移動(dòng)新時(shí)代運(yùn)維的迫切訴求。

智能化運(yùn)維將是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，不可能一蹴而就。江蘇移動(dòng)將智能運(yùn)維演進(jìn)分為五個(gè)階段：

第一階段，通過(guò)AI指出“發(fā)生了什么”。將AI引入電信網(wǎng)絡(luò)，帶來(lái)全新價(jià)值“可預(yù)測(cè)性”；

第二階段需要分析“為什么會(huì)發(fā)生”；

第三個(gè)階段需要預(yù)測(cè)“將會(huì)發(fā)生什么”；

第四個(gè)階段需要判斷“采取什么措施”，然后經(jīng)由人工實(shí)施操作；

第五個(gè)階段是全面實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自我控制和自動(dòng)修復(fù)，提升網(wǎng)絡(luò)自愈能力。

正如計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫·凱所說(shuō)，預(yù)測(cè)未來(lái)的最好方法就是創(chuàng)造未來(lái)。江蘇移動(dòng)采用“大處著想、小處著手、快速行動(dòng)”的理念，聯(lián)合華為穩(wěn)健網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目組，對(duì)智能化維護(hù)進(jìn)行了積極的探索和成功實(shí)踐。江蘇移動(dòng)以大數(shù)據(jù)分析和AI算法為技術(shù)手段，深挖網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)和運(yùn)維專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，打造 “預(yù)、診、保、評(píng)”全流程的智能化運(yùn)維能力，提升維護(hù)效率、降低網(wǎng)絡(luò)故障 ，通過(guò)建立以下四道防線，構(gòu)筑穩(wěn)健網(wǎng)絡(luò)，為網(wǎng)絡(luò)安全“護(hù)心”行動(dòng)保駕護(hù)航。

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圖：智能維護(hù)創(chuàng)新，構(gòu)筑穩(wěn)健網(wǎng)絡(luò)“四道防線”

防線一：實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

基于VoLTE語(yǔ)音業(yè)務(wù)建立實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)網(wǎng)的歷史指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集，針對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和錯(cuò)誤碼數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，并提取數(shù)據(jù)的波動(dòng)、周期性、同比環(huán)比擬合、統(tǒng)計(jì)、分布等五大特征，分別匹配不同算法，訓(xùn)練出不同業(yè)務(wù)類型的故障預(yù)測(cè)模型。然后，利用現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型實(shí)時(shí)對(duì)比分析，提前識(shí)別漸變類故障。經(jīng)過(guò)項(xiàng)目驗(yàn)證，通過(guò)智能化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的方法，可提前數(shù)小時(shí)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)故障，極大地解決了VoLTE業(yè)務(wù)故障靠告警和用戶投訴式的故障發(fā)現(xiàn)慢的維護(hù)痛點(diǎn)。

防線二：故障自動(dòng)診斷

首先通過(guò)信息聚類鉆取，完成話統(tǒng)、告警、操作日志等數(shù)據(jù)自動(dòng)采集，并結(jié)合CHR信息，給出故障問(wèn)題聚類；然后對(duì)故障產(chǎn)生的大量CHR、告警/IP數(shù)據(jù)在線匯聚分析，快速定位號(hào)碼/終端/小區(qū)等9個(gè)不同維度問(wèn)題分布情況，并通過(guò)不同網(wǎng)元間的告警匯聚，直接分析定位到故障網(wǎng)元，大幅提升對(duì)海量告警、日志數(shù)據(jù)的分析效率。同時(shí)，對(duì)維護(hù)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行規(guī)則數(shù)字化，通過(guò)將華為全球VoLTE維護(hù)歷史經(jīng)驗(yàn)、網(wǎng)元10,000+內(nèi)部錯(cuò)誤碼處理建議等，轉(zhuǎn)化為工具可執(zhí)行的判斷邏輯和規(guī)則，依托于開(kāi)源業(yè)務(wù)規(guī)則引擎Drools，最終將故障分析由人工向機(jī)器智能輔助轉(zhuǎn)變。同時(shí)，在項(xiàng)目實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)了規(guī)則與軟件代碼的解耦，以便能實(shí)現(xiàn)快速迭代更新和維護(hù)。

防線三：網(wǎng)絡(luò)割接保障

為保障割接的成功實(shí)施，傳統(tǒng)割接項(xiàng)目組通常制定詳細(xì)的實(shí)施方案和保障計(jì)劃，但割接事故仍時(shí)常發(fā)生。而智能化網(wǎng)絡(luò)割接保障實(shí)踐則主要圍繞網(wǎng)絡(luò)割接的操作、驗(yàn)證、值守三個(gè)階段進(jìn)行創(chuàng)新：操作階段，通過(guò)E2E風(fēng)險(xiǎn)智能檢測(cè)，根據(jù)對(duì)網(wǎng)元有無(wú)操作、對(duì)業(yè)務(wù)有無(wú)影響等判斷，實(shí)施不同的監(jiān)控策略，以識(shí)別操作過(guò)程中的錯(cuò)誤，自動(dòng)提醒操作人員及時(shí)糾偏；驗(yàn)證階段，基于網(wǎng)元、場(chǎng)景、專家經(jīng)驗(yàn)的指標(biāo)體系，結(jié)合告警/日志/撥測(cè)/CHR等自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速、深度驗(yàn)證；值守階段，借助智能化輔助值守，實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶投訴，快速識(shí)別并通報(bào)操作關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)，利用專家經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)快速閉環(huán)，并借助數(shù)字化技術(shù)，解決操作過(guò)程無(wú)糾偏、驗(yàn)證不充分、值守被動(dòng)等投訴的傳統(tǒng)割接痛點(diǎn)。

防線四：在線智能評(píng)估

針對(duì)無(wú)法預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，采用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)巡檢方式，檢測(cè)故障隱患效率低下，且對(duì)人員技能要求高。該項(xiàng)目借助智能分析手段，通過(guò)基礎(chǔ)評(píng)估、高頻在線評(píng)估、專項(xiàng)評(píng)估、趨勢(shì)性評(píng)估、自定義評(píng)估規(guī)則5大維度，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備靜態(tài)配置的合理性檢查、設(shè)備軟硬件的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)檢查、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的日志深度檢查、軟硬件資源的趨勢(shì)性檢查、維護(hù)人員自定義規(guī)則檢查等，對(duì)設(shè)備穩(wěn)健度全方位評(píng)估和網(wǎng)絡(luò)隱患監(jiān)控。通過(guò)將日常設(shè)備例行維護(hù)的經(jīng)驗(yàn)固化為規(guī)則，然后實(shí)時(shí)在線采集數(shù)據(jù)和智能識(shí)別分析，網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)度可達(dá)到90%以上。

人工智能將是5G時(shí)代和智慧網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的重要技術(shù)，今后的無(wú)線網(wǎng)、核心網(wǎng)、傳輸網(wǎng)各個(gè)層面都離不開(kāi)人工智能的技術(shù)和基礎(chǔ)。為了迎接網(wǎng)絡(luò)新時(shí)代的到來(lái)，中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)積極打造下一代智慧網(wǎng)絡(luò)，而未來(lái)3年，江蘇移動(dòng)和華為會(huì)在更多的智能運(yùn)維領(lǐng)域進(jìn)行合作，讓智慧網(wǎng)絡(luò)與智能運(yùn)維作為數(shù)字化雙引擎，進(jìn)一步助力中國(guó)移動(dòng)向智慧運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型，把握未來(lái)數(shù)字化生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)中的關(guān)鍵點(diǎn)。?