Nankin International Trading Co., Ltd. Dans le paysage des télécommunications d'aujourd'hui, Les entreprises informatiques et Internet proposent des services cloud sur le territoire traditionnel des télécommunications, y compris les réseaux fédérateurs, certains MAN, infrastructure informatique, et applications informatiques.
Si les opérateurs ne peuvent pas fournir de services cloud de premier plan, ils perdront beaucoup de leurs services traditionnels, en particulier les lignes louées du centre de données. En outre, automatisation pour O&M dans les réseaux de télécommunications est faible et la complexité du réseau signifie que 70% des pannes de réseau sont dues à une erreur humaine.
L'innovation produit ne suffit pas à elle seule à relever les défis auxquels sont confrontés les opérateurs. Accroître la compétitivité nécessite des innovations dans l'architecture des systèmes, des produits, et modèles économiques.
Qu'est-ce que l'innovation d'architecture système?
Dans le cloud computing, ce n'est pas une percée dans un serveur ou un produit de stockage. À la place, c'est une innovation au niveau du système basée sur de nouveaux systèmes distribués qui augmentent l'utilisation des ressources. Innovations dans les produits, Architecture du système, et les modèles économiques se renforcent mutuellement.
Côté produit, le principe derrière la conception de l'équipement réseau de Huawei est une capacité élevée et une faible latence. Pour l'architecture du système, Huawei regarde auto-conduite des réseaux agiles, automatique, et intelligent.
Qu'entendons-nous par auto-conduite?
L'objectif des réseaux autonomes pilotés par l'IA est de créer un modèle de réseau autonome avec trois fonctionnalités: appareils agiles, contrôle intelligent, et analyse intelligente.
Dans les réseaux télécoms, la couche inférieure est l'équipement de réseau et la couche supérieure est la couche de contrôle. Pour un contrôle à l'échelle du réseau et O&M, L'IA et les fonctions autonomes segmentées peuvent atteindre la fonctionnalité E2E via le système d'exploitation de couche supérieure, permettant ainsi à l'ensemble du réseau de devenir autonome.
Le plus grand changement réalisé par les réseaux autonomes est que le personnel de maintenance n'est plus impliqué dans l'ensemble du processus de service. L'ensemble du réseau est autonome en ce sens qu'il est automatisé, auto-optimisant, et auto-guérison.
Les futurs réseaux seront entièrement automatisés du côté de l'opérateur, Huawei fournissant des services en ligne entièrement automatisés basés sur l'IA. Ces services seront basés sur un modèle d'IA itératif continu qui est disponible en tant que modèle en tant que service en constante amélioration.
L'introduction de l'IA dans les réseaux apportera une nouvelle valeur grâce à la prévisibilité. La gestion du réseau de télécommunications et le centre de contrôle sont basés sur les interfaces sud de l'appareil et la collecte de données. Diverses stratégies et règles permettent à la gestion et à la planification à l'échelle du réseau de remplir trois conditions pour l'automatisation du réseau: accessibilité du réseau, Exigences SLA, et efficacité des ressources.
Cependant, à mesure que le réseau devient de plus en plus complexe, ce n'est pas assez. Le raisonnement de l'IA en ligne et l'analyse des données sont nécessaires pour prédire le trafic, qualité, et les défauts. La planification du réseau en fonction des prévisions des conditions futures évite les pannes avant qu'elles ne se produisent, optimise la qualité avant qu'elle ne se détériore, et ajuste le trafic avant que la congestion ne se produise. Ainsi, la valeur fondamentale offerte par l'IA est le zéro défaut.
Cinq phases
Développer un réseau autonome est un processus de longue haleine que nous avons divisé en cinq phases:
Une: L'IA sait "ce qui s'est passé".
Deux: L'IA peut déterminer "pourquoi c'est arrivé".
Trois: L'IA peut prédire "ce qui va se passer" en s'appuyant sur des jugements et des décisions manuels.
Quatre: AI juge « quelles mesures doivent être prises », qui sont ensuite exécutés manuellement.
Cinq: L'automatisation complète permet l'auto-guérison.
Les réseaux autonomes et le modèle en tant que service offriront aux utilisateurs finaux une expérience de niveau minute, des connexions réseau optimales à tout moment, et des réseaux sans temps d'arrêt. Les opérateurs bénéficieront d'une efficacité doublée dans trois domaines: O&M, efficacité des ressources, et efficacité énergétique.
Doubler O&Efficacité M: Il y a trois niveaux de développement en O&M. Le premier est Run-to-Failure (R2F). Avec R2F, O&Le personnel M se précipite pour réparer les pannes soudaines lorsqu'elles surviennent dans les opérations du réseau. C'est le niveau le plus bas d'O&M. La deuxième étape est la maintenance préventive (T.V.A.). Cela implique des inspections de routine. Chaque équipement est contrôlé pour éviter les pannes. Cette méthode est extrêmement inefficace. Le troisième niveau est la maintenance prédictive (PdM), où la probabilité qu'un certain appareil tombe en panne à l'avenir peut être prédite et une maintenance ciblée effectuée.
Avec PdM, nous espérons réduire la compression des alarmes et la localisation des défauts dans les réseaux en 90 pour cent et atteindre un 90 taux de prévision en pourcentage des défaillances et de la détérioration des composants clés, faire un pas de plus vers l'auto-guérison du réseau.
Avec plus de 70 pourcentage de pannes de réseau causées par des équipements passifs, par exemple, courbures de fibres, vieillissement de l'appareil, et ports lâches, L'IA peut apprendre les caractéristiques des changements de signal lorsque des problèmes comme celui-ci se produisent et piloter la maintenance prédictive.
Doubler l'efficacité des ressources: Actuellement, les réseaux sont construits avant que le trafic de données ne commence à circuler, conduisant parfois à une mauvaise utilisation des ressources. Si le problème est abordé dans l'autre sens avec une planification du réseau basée sur la direction du flux, l'utilisation des ressources serait beaucoup plus élevée.
L'IA peut créer des modèles de prévision du trafic pour prédire avec précision le trafic, et donc les meilleures topologies de réseau où les chemins de réseau sont déterminés par la direction du trafic plutôt que par les connexions physiques.
Efficacité énergétique doublée: Pour y parvenir, les bits peuvent gérer les watts; C'est, le trafic réseau peut déterminer la consommation d'énergie. Dans les locaux techniques et les stations de base, chaque système a des dizaines de paramètres. L'IA peut être formée pour générer du refroidissement, environnement, et des modèles de charge de service pour optimiser l'efficacité de l'éclairage, Température, générateurs d'équipement, énergie solaire, et piles.
Au niveau de l'équipement, la livraison d'énergie dynamique peut être basée sur les charges de service. Quand il n'y a pas de circulation, méthodes telles que la coupure de créneau horaire, Sommeil profond RF, et l'arrêt de la fréquence porteuse peut réduire la consommation d'énergie, associée à une gestion dynamique des économies d'énergie pour les serveurs de centres de données et d'autres équipements.
Du côté du système de réseau, des modèles de prévision de charge de service précis peuvent optimiser tout le trafic réseau pour une efficacité énergétique optimale.
Construire et former l'autonomie avec SoftCOM AI
SoftCOM AI est l'architecture cible de Huawei pour les réseaux autonomes basée sur l'introduction de la technologie et des capacités de l'IA en trois couches: infrastructure d'appareils et de cloud; centre de gestion et de contrôle du réseau; et réseau O&Système M. Ces trois couches réaliseront la smartification E2E et l'automatisation de la planification du réseau, déploiement, opération, maintenance, optimisation, et opérations commerciales.
Huawei prévoit également une plate-forme de formation à l'IA pour les opérateurs qui peuvent former l'IA à l'aide des données des équipements réseau qui sont envoyées à la plate-forme. Les modèles seront continuellement mis à jour et optimisés pour aider à améliorer le niveau d'automatisation du système de réseau.
Exemple: SoftCom AI dans un réseau optique
SoftCOM AI peut activer l'ensemble du processus de développement de services. La première exigence est la base de données, qui détermine le type de données nécessaires. Pour un réseau optique, cela inclut les données de fibre optique, données de signal optique, et données de routage optique. La prochaine exigence est la technologie habilitante, ou algorithmes d'IA, y compris les algorithmes de nettoyage des données, intégrer des informations, modélisation d'apprentissage automatique, et apprentissage en profondeur.
Un grand nombre de modèles doivent également être construits pour permettre un réseau optique « autonome ». Ceux-ci incluent des modèles de fibre optique et de filtre.
La dernière exigence concerne les scénarios d'application de service. Celles-ci incluent l'inspection automatisée initiale de la fibre optique, fourniture de services, optimisation du réseau, emplacement du défaut, et la planification automatisée des ressources. Les modèles pourront trouver des approches optimales, permettre un provisionnement rapide, O plus simple&M, et opérations intelligentes. La smartification améliorera l'efficacité de la planification du réseau. Sans attente, zéro contact, et zéro expérience, les gens ne sentiront même pas que le réseau est là.
L'avenir c'est l'intelligence. Mais, la smartification du réseau ne se fera pas du jour au lendemain. SoftCOM AI fait partie de Huawei Activer l'intelligence stratégique dans le secteur des télécoms pour aider les opérateurs à créer des réseaux automatisés infaillibles et servir de tremplin à la transformation numérique.
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