為IP承載傳送網(wǎng)賦能的人工智能技術(shù)

（CWW）數(shù)字化浪潮正在推動前所未有的網(wǎng)絡(luò)變革--對于網(wǎng)絡(luò)在未來十年的發(fā)展前景，企業(yè)、各行各業(yè)和消費者均提高了期望。隨著5G、IoT、4K、云VR、面向企業(yè)的專線服務(wù)等技術(shù)和服務(wù)快速發(fā)展，針對現(xiàn)有底層IP承載傳送網(wǎng)的運維愈發(fā)復(fù)雜。

(資料圖)

采用人工智能（AI）來實現(xiàn)全自動駕駛系統(tǒng)已成為業(yè)界共識。自動駕駛網(wǎng)絡(luò)（ADN）采用統(tǒng)一的IP路由策略和AI賦能的端到端全生命周期閉環(huán)自動化智能網(wǎng)絡(luò)運營，只需要較少的人工介入，可降低高昂的運營成本并最大化整體商業(yè)價值。

AI的飛速發(fā)展使通信和云服務(wù)提供商能夠進行自配置、自診斷和自修復(fù)，從而降低IP網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。

針對預(yù)測性維護流程的實時AI/ML預(yù)測算法有助于預(yù)防故障并改善用戶體驗，而且不會導(dǎo)致質(zhì)量下降。

大多數(shù)服務(wù)提供商仍在等待網(wǎng)絡(luò)全面自動化階段的到來，從而確保實現(xiàn)全自動駕駛IP網(wǎng)絡(luò)：

? 始終在線的網(wǎng)絡(luò)連接

? 業(yè)務(wù)增長預(yù)測

? 實現(xiàn)復(fù)雜的功能

? 在不確定的情況下支持由意圖驅(qū)動的自主決策和調(diào)試自動化

? 詳盡的網(wǎng)絡(luò)可視化，支持最佳根源分析

? 智能故障預(yù)測系統(tǒng)

?無需人工干預(yù)的故障排除

AI/ML算法、大數(shù)據(jù)以及高端算力的發(fā)展是在電信IP網(wǎng)絡(luò)中釋放AI潛力的要素。

可以使用不同的ML算法來實現(xiàn)端到端IP網(wǎng)絡(luò)自動化、故障分析、故障預(yù)測、根源分析和最佳重路由。但相比新型算法，成熟且已經(jīng)過測試的經(jīng)典AI算法（如神經(jīng)、聚類、邏輯回歸和差分整合移動平均自回歸模型(ARIMA)）將在產(chǎn)生可控的高質(zhì)量結(jié)果方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

用于構(gòu)建數(shù)字孿生（以數(shù)字化的方式映射實際網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)）的大數(shù)據(jù)將是發(fā)揮AI能力的另一個要素。關(guān)鍵仍然在于通過遙測或其它先進的新型協(xié)議在毫秒或納秒內(nèi)收集上千個數(shù)據(jù)，從而準確構(gòu)建數(shù)字 IP 網(wǎng)絡(luò)。

最后，通過AI硅芯片組實現(xiàn)的高端算力確保了AI賦能的自動駕駛網(wǎng)絡(luò)具備光速處理能力。高端計算芯片在云網(wǎng)融合場景中保障了云、網(wǎng)、邊的高效協(xié)同。必須合理部署智能IP網(wǎng)絡(luò)的算力，從而更好地實現(xiàn)云、網(wǎng)、邊智能的同步和協(xié)作。

在AI的支持下，更先進的 IP 網(wǎng)絡(luò)成為可能。當前服務(wù)提供商迫切希望供應(yīng)商不要僅限于營銷，而是采取更多行動來實現(xiàn)全自動駕駛網(wǎng)絡(luò)——在該網(wǎng)絡(luò)下，基于規(guī)則的半自動流程將徹底升級為AI賦能的預(yù)測性全自動運維流程。

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