南京国際貿易株式会社, 株式会社. 今日の通信業界では, ITおよびインターネット企業は、従来の電話会社の領域でクラウドサービスを提供しています, バックボーンネットワークを含む, 何人かの男, ITインフラストラクチャ, およびITアプリケーション.
事業者が一流のクラウドサービスを提供できない場合, 彼らは彼らの伝統的なサービスの多くを失うでしょう, 特にデータセンターの専用回線. さらに, Oの自動化&テレコムネットワークのMは低く、ネットワークの複雑さは 70% ネットワーク障害の多くは人為的エラーによるものです.
製品の革新だけでは、事業者が直面する課題を克服するのに十分ではありません. 競争力を高めるには、システムアーキテクチャの革新が必要です, 製品, およびビジネスモデル.
システムアーキテクチャの革新とは?
クラウドコンピューティング, サーバーやストレージ製品のブレークスルーではありません. その代わり, リソース使用率を向上させる新しい分散システムに基づくシステムレベルのイノベーション. 製品の革新, システムアーキテクチャー, とビジネスモデルは相互に強化しています.
製品側, Huaweiのネットワーク機器設計の背後にある原則は、大容量と低遅延です. システムアーキテクチャの場合, Huaweiは見ています 自動運転 アジャイルなネットワーク, 自動化, とスマート.
自動運転とはどういう意味ですか?
AI駆動の自律型ネットワークの目的は、3つの機能を備えた自動運転ネットワークモデルを作成することです。: アジャイルデバイス, インテリジェント制御, インテリジェントな分析.
テレコムネットワーク, 下層はネットワーク機器であり、上層は制御層です。. ネットワーク全体の制御とO&M, AIとセグメント化された自律機能は、上位層のオペレーティングシステムを通じてE2E機能を実現できます, したがって、ネットワーク全体を自律的にすることができます.
自律型ネットワークによって実現される最大の変化は、保守担当者がサービスプロセス全体に関与しなくなったことです。. 自動運転であるという点で、ネットワーク全体が自動運転されています, 自己最適化, と自己回復.
将来のネットワークはオペレーター側で完全に自動化され、Huaweiは完全に自動化されたAIベースのオンラインサービスを提供します. これらのサービスは、継続的に改善されるサービスとしてのモデルとして利用可能な継続的な反復AIモデルに基づいています。.
ネットワークにAIを導入すると、予測可能性から新しい価値がもたらされます. テレコムネットワーク管理とコントロールセンターは、デバイスのサウスバウンドインターフェイスとデータ収集に基づいています. さまざまな戦略とルールにより、ネットワーク全体の管理とスケジューリングにより、ネットワーク自動化の3つの条件を満たすことができます。: ネットワークの到達可能性, SLA要件, とリソースの効率.
でも, ネットワークがますます複雑になるにつれて, これでは十分ではありません. トラフィックを予測するには、オンラインAIの推論とデータ分析が必要です, 品質, と欠点. 将来の状態の予測に基づいてネットワークをスケジュールすることで、障害が発生する前に障害を回避できます, 劣化する前に品質を最適化する, 混雑が発生する前にトラフィックを調整します. したがって, AIが提供するコアバリューはゼロフォールトです.
5つのフェーズ
自動運転ネットワークの開発は、5つのフェーズに分けた長期的なプロセスです:
1: AIは「何が起こったのか」を知っています。
二: AIは「なぜそれが起こったのか」を判断できます。
三: AIは、手動の判断と決定によってサポートされる「何が起こるか」を予測できます.
四: AIは「どのような対策を講じる必要があるか」を判断します, その後、手動で実行されます.
五: 完全自動化により自己修復が可能.
自律型ネットワークとModel-as-a-Serviceは、エンドユーザーに分レベルのエクスペリエンスを提供します, 常に最適なネットワーク接続, ダウンタイムがゼロのネットワーク. オペレーターは、3つの分野で効率が2倍になるというメリットがあります。: O&M, リソース効率, とエネルギー効率.
Oを2倍にする&M効率: Oには3つの開発レベルがあります&M. 1つ目はRun-to-Failureです (R2F). R2F付き, O&Mの担当者は、ネットワーク運用で突然発生した障害を修正するために急いでいます. これはOの最低レベルです&M. 第二段階は予防保守です (バット). これには定期検査が含まれます. 故障を防ぐために、機器の各アイテムがチェックされます. この方法は非常に非効率的です. 3番目のレベルは予知保全です (PdM), 特定のデバイスが将来故障する可能性を予測し、対象を絞ったメンテナンスを実行できる場合.
PdMを使用, ネットワーク内のアラームの圧縮と障害の場所を次のように削減したいと考えています。 90 パーセントと達成 90 主要コンポーネントの故障と劣化の予測率, ネットワークの自己回復に向けてさらなる一歩を踏み出す.
以上で 70 パッシブ機器によって引き起こされたネットワーク障害の割合, 例えば, ファイバーベンド, デバイスの経年劣化, 緩いポート, AIは、このような問題が発生したときに信号変化の特性を学習し、予知保全を推進できます.
リソース効率を2倍にする: 現在, ネットワークは、データトラフィックが流れ始める前に構築されます, リソースの使用率が低下することがあります. 流れの方向に基づいたネットワークスケジューリングを使用して、逆の方法で問題にアプローチする場合, リソース使用率ははるかに高くなります.
AIは、トラフィックを正確に予測するためのトラフィック予測モデルを構築できます, したがって、ネットワークパスが物理的な接続ではなくトラフィックの方向によって決定される最適なネットワークトポロジ.
エネルギー効率を2倍にする: これを達成するには, ビットはワットを管理できます; あれは, ネットワークトラフィックはエネルギー消費を決定することができます. 機器室や基地局, 各システムには数十のパラメーターがあります. AIは冷却を生成するようにトレーニングできます, 環境, 照明の効率を最適化するためのサービス負荷モデル, 温度, 機器発電機, 太陽光発電, と電池.
機器レベルで, 動的なエネルギー供給は、サービス負荷に基づくことができます. 交通がないとき, タイムスロットシャットオフなどの方法, RFディープスリープ, キャリア周波数のシャットオフにより、消費電力を削減できます, データセンターサーバーやその他の機器の動的な省エネ管理と組み合わせて.
ネットワークシステム側, 正確なサービス負荷予測モデルは、最適なエネルギー効率のためにすべてのネットワークトラフィックを最適化できます.
SoftCOMAIを使用した自律性の構築とトレーニング
SoftCOM AIは、3層のAI技術と機能の導入に基づく、自動運転ネットワーク向けのHuaweiのターゲットアーキテクチャです。: デバイスとクラウドのインフラストラクチャ; ネットワーク管理および制御センター; およびネットワークO&Mシステム. これらの3つのレイヤーは、E2Eのスマート化とネットワーク計画の自動化を実現します, 展開, 手術, メンテナンス, 最適化, および事業運営.
Huaweiは、プラットフォームに送信されるネットワーク機器からのデータを使用してAIをトレーニングできるオペレーター向けのAIトレーニングプラットフォームも計画しています。. モデルは継続的に更新および最適化され、ネットワークシステムの自動化レベルを向上させます。.
例: 光ネットワークにおけるSoftComAI
SoftCOM AIは、サービス開発プロセス全体を可能にします. 最初の要件はデータ基盤です, 必要なデータの種類を決定します. 光ネットワークの場合, これには光ファイバーデータが含まれます, 光信号データ, および光ルーティングデータ. 次の要件は、テクノロジーを有効にすることです, またはAIアルゴリズム, データクレンジングのアルゴリズムを含む, 情報の統合, 機械学習モデリング, ディープラーニング.
「自動運転」の光ネットワークを実現するには、多数のモデルを構築する必要もあります。. これらには光ファイバーとフィルターモデルが含まれます.
最後の要件は、サービスアプリケーションのシナリオです. これらには、光ファイバーの初期自動検査が含まれます, サービスプロビジョニング, ネットワークの最適化, 障害箇所, および自動化されたリソーススケジューリング. モデルは最適なアプローチを見つけることができます, 高速プロビジョニングを可能にする, よりシンプルなO&M, とスマートな操作. スマート化により、ネットワークスケジューリングの効率が向上します. ゼロウェイト付き, ゼロタッチ, とゼロ経験, 人々はネットワークがそこにあるとさえ感じません.
未来は知性です. しかし, ネットワークのスマート化は一夜にして達成されません. SoftCOMAIはHuaweiの一部です インテリジェンスをアクティブ化 オペレーターが失敗することのない自動ネットワークを作成し、デジタルトランスフォーメーションの出発点として機能するのを支援する通信セクターの戦略.
次のリンクをクリックして、 SoftCOMに関するHuaweiホワイトペーパー およびの詳細については HuaweiのAI戦略とポートフォリオ.