核心網(wǎng)產(chǎn)品范圍包括從無線接入后的所有管道和話音交換等設(shè)備，網(wǎng)元種類多，相互之間的接口和信令交互復(fù)雜多樣。一個(gè)典型的VoLTE系統(tǒng)，涉及40多個(gè)邏輯網(wǎng)元、60多個(gè)接口，KPI數(shù)量多達(dá)30000。云化后，系統(tǒng)分層解耦變得更加復(fù)雜，潛在的故障點(diǎn)更多，需要監(jiān)控的KPI數(shù)量更多，運(yùn)維的難度指數(shù)級(jí)增加。從實(shí)際案例分析，一些棘手的故障問題難于用傳統(tǒng)手段檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)，比如靜默故障，其特點(diǎn)是系統(tǒng)關(guān)鍵KPI指標(biāo)無異常，事故爆發(fā)突然，不能快速定界定位，造成大面積業(yè)務(wù)受損。
沈潔表示：
華為云化核心網(wǎng)智能運(yùn)維解決方案將機(jī)器學(xué)習(xí)與專業(yè)知識(shí)有機(jī)結(jié)合，通過全量KPI動(dòng)態(tài)偏差計(jì)算與根因分析快速識(shí)別各類靜默故障，變‘事后運(yùn)維’為‘事先預(yù)測(cè)’，大幅提升運(yùn)維效率和網(wǎng)絡(luò)可靠性。”
沈潔在SDN NFV世界峰會(huì)上進(jìn)行主題分享
全量KPI動(dòng)態(tài)偏差計(jì)算：運(yùn)用實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理技術(shù)，采集和預(yù)處理大量的KPI及metric指標(biāo)，學(xué)習(xí)其內(nèi)在變化規(guī)律，為每一個(gè)KPI及metric訓(xùn)練出對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)異常檢測(cè)模型。該模型具有良好的通用性，能根據(jù)輸入KPI的特點(diǎn)，合理計(jì)算KPI數(shù)據(jù)在季節(jié)性、周期性、變點(diǎn)、節(jié)假日、重大事件等不同場(chǎng)景中的有效偏差，降低誤判和漏判，準(zhǔn)確檢測(cè)出異常。
基于專家經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)的根因分析：在探測(cè)出異常以后，系統(tǒng)將基于專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)與皮爾松關(guān)聯(lián)、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的深度結(jié)合生成的決策樹，對(duì)多個(gè)異常KPI進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，給出根因 KPI排序推薦，有效降低定位定界難度，實(shí)現(xiàn)故障快速定位。
在涉及50個(gè)IMS網(wǎng)元，90個(gè)EPC網(wǎng)元商用VOLTE網(wǎng)絡(luò)中對(duì)智能化運(yùn)維解決方案的驗(yàn)證顯示，基于全量KPI動(dòng)態(tài)偏差計(jì)算與根因分析的智能運(yùn)維解決方案異常檢測(cè)準(zhǔn)確度可達(dá)85%，且90%故障可自動(dòng)快速完成定界。
目前，華為云核心網(wǎng)在全球正式商用100多張?jiān)苹W(wǎng)絡(luò)，多個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)千萬用戶。未來，華為云核心網(wǎng)將持續(xù)創(chuàng)新，不斷深化自動(dòng)化和AI技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)核心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率的倍增，打造“永不故障”的自治網(wǎng)絡(luò)。
