Нанкинская международная торговая компания., ООО. В сегодняшнем телекоммуникационном ландшафте, ИТ- и интернет-компании предлагают облачные услуги на территории традиционных телекоммуникационных компаний, включая магистральные сети, некоторые МУЖЧИНЫ, ИТ-инфраструктура, и ИТ-приложения.
Если операторы не могут предоставить облачные услуги высшего уровня, они потеряют многие из своих традиционных услуг, в частности, выделенные линии ЦОД. Более того, автоматика для O&M в телекоммуникационных сетях низкий, а сложность сети означает, что 70% сбоев в сети из-за человеческой ошибки.
Одних только инноваций в продуктах недостаточно для решения проблем, с которыми сталкиваются операторы. Повышение конкурентоспособности требует инноваций в системной архитектуре, продукция, и бизнес-модели.
Что такое инновации в системной архитектуре?
В облачных вычислениях, Это не прорыв в серверном продукте или продукте хранения данных. Вместо, Это инновации системного уровня, основанные на новых распределенных системах, которые увеличивают использование ресурсов. Инновации в продуктах, Архитектура системы, и бизнес-модели взаимно дополняют друг друга.
Со стороны продукта, принцип, лежащий в основе проектирования сетевого оборудования Huawei, — высокая пропускная способность и низкая задержка. Для системной архитектуры, Huawei смотрит на Самостоятельное вождение Гибкие сети, автоматизированный, и умный.
Что мы подразумеваем под самостоятельным вождением?
Целью автономных сетей, управляемых искусственным интеллектом, является создание модели автономной сети с тремя функциями: Гибкие устройства, Интеллектуальное управление, и интеллектуальный анализ.
В телекоммуникационных сетях, Нижний уровень — это сетевое оборудование, а верхний уровень — уровень управления. Для управления в масштабах всей сети и O&M, Искусственный интеллект и сегментированные автономные функции могут обеспечить функциональность E2E через операционную систему верхнего уровня, Таким образом, вся сеть становится автономной.
Самое большое изменение, реализованное автономными сетями, заключается в том, что обслуживающий персонал больше не участвует во всем процессе обслуживания. Вся сеть является автономной в том смысле, что она автоматизирована, Самооптимизация, и самовосстановление.
Будущие сети будут полностью автоматизированы на стороне оператора, а Huawei будет предоставлять полностью автоматизированные онлайн-сервисы на основе искусственного интеллекта. Эти службы будут основаны на непрерывной итеративной модели ИИ, которая доступна в виде постоянно совершенствующейся модели как услуги.
Внедрение ИИ в сети принесет новую ценность от предсказуемости. Управление телекоммуникационной сетью и центр управления основаны на южных интерфейсах устройств и сборе данных. Различные стратегии и правила позволяют осуществлять управление и планирование в масштабах всей сети для выполнения трех условий автоматизации сети: Доступность сети, Требования SLA, и ресурсоэффективность.
Однако, По мере того, как сеть становится все более сложной, Этого недостаточно. Онлайн-рассуждения ИИ и анализ данных необходимы для прогнозирования трафика, качество, и неисправности. Планирование сети на основе прогнозов будущих условий позволяет избежать сбоев до того, как они произойдут, оптимизирует качество до того, как оно ухудшится, и регулирует трафик до того, как возникнут заторы. Таким образом, основная ценность, предлагаемая искусственным интеллектом, - это отсутствие ошибок.
Пять этапов
Разработка сети автономного вождения — это долгосрочный процесс, который мы разделили на пять этапов:
Один: ИИ знает, «что произошло».
Два: ИИ может определить, «почему это произошло».
Три: ИИ может предсказывать, «что произойдет», опираясь на ручные суждения и решения.
Четыре: AI судит о том, «какие меры необходимо принять», которые затем выполняются вручную.
Пять: Полная автоматизация обеспечивает самовосстановление.
Автономные сети и модель как услуга предоставят конечным пользователям ежеминутный опыт, Оптимальные сетевые соединения в любое время, и сети с нулевым временем простоя. Операторы выиграют от удвоения эффективности в трех областях: O&M, Ресурсосбережение, и энергоэффективность.
Удвоение O&Эффективность М: В О есть три уровня развития&M. Во-первых, это Run-to-Failure (Р2Ф). С R2F, O&Персонал M спешит устранять внезапные сбои, когда они возникают в сетевых операциях. Это самый низкий уровень O&M. Второй этап – планово-предупредительное обслуживание (PvM). Это включает в себя плановые проверки. Каждая единица оборудования проверяется для предотвращения сбоев. Этот метод крайне неэффективен. Третий уровень — предиктивное обслуживание (ПДМ), где можно спрогнозировать вероятность того, что определенное устройство выйдет из строя в будущем, и провести целевое техническое обслуживание.
С PdM, Мы надеемся уменьшить компрессию аварийных сигналов и локализацию неисправностей в сетях за счет 90 процентов и достичь 90 процент прогнозирования отказов и износа ключевых компонентов, Делаем еще один шаг к сетевому самовосстановлению.
С более чем 70 Процент сетевых сбоев, вызванных пассивным оборудованием, Например, Изгибы волокон, Старение устройства, и свободные порты, ИИ может изучать характеристики изменений сигнала при возникновении подобных проблем и стимулировать профилактическое обслуживание.
Удвоение эффективности использования ресурсов: Настоящее время, сети создаются до начала потока трафика данных, Иногда это приводит к неэффективному использованию ресурсов. Если к проблеме подходят с другой стороны, с сетевым планированием на основе направления потока, Использование ресурсов было бы намного выше.
ИИ может создавать модели прогнозирования трафика для точного прогнозирования трафика, и, следовательно, лучшие сетевые топологии, в которых сетевые пути определяются направлением трафика, а не физическими соединениями.
Удвоение энергоэффективности: Для этого, Биты могут управлять ваттами; То есть, Сетевой трафик может определять потребление энергии. В аппаратных и базовых станциях, Каждая система имеет десятки параметров. ИИ можно обучить генерировать охлаждение, окружающая среда, и модели сервисной нагрузки для оптимизации эффективности освещения, температура, Генераторы оборудования, Солнечная энергия, и аккумуляторы.
На уровне оснащения, Динамическая подача энергии может основываться на сервисных нагрузках. Когда нет трафика, Такие методы, как отключение временного интервала, Радиочастотный глубокий сон, А отключение несущей частоты может снизить энергопотребление, в сочетании с динамическим энергосберегающим управлением серверами центров обработки данных и другим оборудованием.
На стороне сетевой системы, Точные модели прогнозирования сервисной нагрузки могут оптимизировать весь сетевой трафик для оптимальной энергоэффективности.
Создание и обучение автономии с помощью SoftCOM AI
SoftCOM AI — это целевая архитектура Huawei для сетей с автоматическим управлением, основанная на внедрении технологий и возможностей искусственного интеллекта на трех уровнях: Устройства и облачная инфраструктура; Центр управления и контроля сети; и сеть O&Система М. Эти три уровня обеспечат интеллектуальность E2E и автоматизацию сетевого планирования, развёртывание, операция, содержание, оптимизация, и бизнес-операции.
Huawei также планирует платформу обучения ИИ для операторов, которая может обучать ИИ с использованием данных с сетевого оборудования, которые отправляются на платформу. Модели будут постоянно обновляться и оптимизироваться, чтобы помочь повысить уровень автоматизации в сетевой системе.
Пример: SoftCom AI в оптической сети
SoftCOM AI может обеспечить весь процесс разработки услуг. Первое требование — это база данных, который определяет, какие данные необходимы. Для оптической сети, Это включает в себя оптоволоконные данные, Данные оптического сигнала, и данные оптической маршрутизации. Следующим требованием является вспомогательная технология, или алгоритмы искусственного интеллекта, включая алгоритмы очистки данных, Интеграция информации, Моделирование машинного обучения, и глубокое обучение.
Также необходимо построить большое количество моделей, чтобы обеспечить «самоуправляемую» оптическую сеть. К ним относятся оптоволоконные и фильтрующие модели.
Последнее требование — сценарии приложений-служб. К ним относится первичный автоматизированный контроль оптического волокна, Предоставление услуг, Оптимизация сети, Место неисправности, и автоматизированное планирование ресурсов. Модели смогут находить оптимальные подходы, Обеспечение быстрой подготовки, проще O&M, и интеллектуальные операции. Интеллектуальная технология повысит эффективность планирования сети. С нулевым ожиданием, Нулевое касание, и нулевой опыт, Люди даже не почувствуют, что сеть существует.
Будущее за интеллектом. Но, Интеллектуальность сети не будет достигнута в одночасье. SoftCOM AI является частью Huawei Активировать интеллект Стратегия в телекоммуникационном секторе, чтобы помочь операторам создавать автоматизированные сети, которые никогда не подводят и выступают в качестве трамплина для цифровой трансформации.
Нажмите на следующие ссылки, чтобы получить Технический документ Huawei по SoftCOM и для получения дополнительной информации о Стратегия и портфель Huawei в области искусственного интеллекта.