【世界时快讯】中国电信胡骞:自研管控系统,从数据源头推动光网络运营智慧化

来源:5G通信网时间:2023-04-06 16:22:57

今日,由CIOE中国光博会与C114通信网联合推出的大型研讨会系列活动——“2023中国光通信高质量发展论坛”第四期“智能光网络技术研讨会”正式召开,共同探讨AI如何与光网络结合,助力光网络向智能化、智慧化演进升级。


(资料图)

中国电信研究院传输网络研究中心副总监胡骞博士表示,光网络向超大容量、全光交换持续演进的同时,网络管控运营智慧化也成为重要发展方向。“目前中国电信正在推动光网络运营的智慧化,从L2向L4迈进,开启自动驾驶光网络的新时代。”

AI和数字化是光网智能化的重要技术抓手

为什么光网络管控运营要向更为智能化的方向发展?胡骞介绍,主要是目前管控运营中存在较多因过度依赖人工而造成的效率低、易出错等问题,并且以被动运维为主。

主要体现在,业务开通、配置和优化时间过长,业务的端到端开通时间以前是以天记;告警溯源困难,海量告警数据很难进行故障根因判断;哑资源管理无序,光纤定位耗时长,人力成本高;性能感知缺乏手段,光网络是个模拟系统,对于性能劣化,缺乏预测能力,对网络的状态掌握不够好……

面对这些痛点,光网络运营管控技术一直在升级。回顾演进路径,过去光网络管控过去呈现分散和封闭的特点,单厂商单域管理,跨域数据较难收集,端到端智能化也较难实现。

现在随着SDN理念的渗透,光网络管控逐步呈现出接口统一和能力开放的特征。“但是,当前对数据的深度分析和加工能力还有所欠缺,这正是光网络智能化必须解决的难题。”胡骞表示,要解决这个问题,未来需要AI助力,推动数字化转型,这样才能够充分挖掘数据的价值,通过对数据分析、优化、预测等,实现人工到自动化的转变。

自研光网络管控系统,提升智慧运营水平

胡骞介绍,中国电信在全光网2.0的愿景中,也把运营智慧化做为了三大愿景之一。

通过定义NETCONF/YANG,提供直控网元能力,实现对满足接口要求的所有灰盒设备的纳管(如接入型OTN设备,盒式波分设备);另外,对于政企OTN网络、区域ROADM网络实行分层管控,定义层间接口,对接厂商网管/控制器,实现多厂商统一纳管、端到端运营管理。胡骞表示,直控网元和分层管控在中国电信的光网络管控中并行存在,可以通过新一代云网运营系统在更高层面实现统一。

基于光网络直接管控理念,中国电信自研了光网络管控系统,并在现网得到应用。例如,接入型OTN设备统一管控系统(UMS)全国集约化部署,中国电信制定了接入型OTN设备统一规范,实现了接入段OTN设备的灰盒解耦、统一直管。自主设计开发,实现了设备自动上线、模板化开通、环网自动配置、在线升级等功能。再比如,盒式波分控制器(ONC20),统一南向NETCONF/YANG接口,解决多厂商设备统一管控问题,同时北向能力开放,为省内生产系统对接提供统一接口。

胡骞指出,自研控制器有利于运营商自主掌控数据,实现价值运营。与此同时,中国电信还在研究引入大数据分析、数字孪生和AI等新技术提升全光网2.0数字化智慧运营水平。

有了管控基础,有了数字化基础,有了数据量前提,再引入人工智能,组合起来形成智能化的光网络。不过,胡骞表示,人工智能现在应用在光网络中的最大问题是数据,而不是算法,目前人工智能技术在很多领域都已经有广泛应用,算法的研究已经比较成熟。所以我们必须提高数据量并覆盖更多性能参数,提高数据采集效率。

Telemetry采用推模式,在订阅以后可以持续推送数据,采集速率可以达到秒级甚至亚秒级,极大程度地丰富了数据量。“解决了数据问题,那么再结合管控系统提供的开放能力和数字化平台,我们就可以引入人工智能技术来挖掘数据价值,打造智能光网络。”

积极探索应用场景,释放智能光网络价值

胡骞介绍,智能光网络的价值至少能体现在4个方面:态势感知分析实现网络可感知,故障根因溯源实现排障高效化,光网健康预测实现劣化可预防,自动编排优化实现网络自动化。

光网络流量预测方面,结合历史数据,分析预测未来的流量趋势。例如,针对不同政企OTN用户,实现对指定时段流量值的预测分析,对客户行为进行画像对未来的路由选择、扩容建设等有指导意义。

从海量告警中如何定位出故障的根源,也是一个重要的智能化运维场景。利用AI统一处理采集多厂商告警数据,利用拓扑等基础模型和告警关联分析、故障定位等功能模型,进行故障溯源。

传输割接对网络和业务影响巨大,需要进行准确冲突判断,人工方式工作量大,排期不准确。

割接智能排期可以将所有割接任务按照规则形成图,并通过算法优化排期,减小人工运维成本,管理员只需进行复核验证,保证每日割接不出现冲突。

外力破坏是光缆线路故障的主要因素,但是光缆由于无源特性,一直处于难以监管的哑资源状态。通过引入φ-OTDR,依据解调后的相位变化实现振动信号解调。不同的振动,相位特征会有差别,可以通过AI算法训练,实现对挖掘机、车辆、地铁等不同震动来源的识别和提前预警。但是在现网应用中,由于光缆各段环境振源并不相同且单一,对AI算法鲁棒性有很高要求。

光缆持续扩容、割接、维修导致光缆维护数据可能存在偏差。通过引入φ-OTDR技术并结合智能算法识别,可以在不开井,不中断业务的前提下判断同路由风险,降低光缆故障对业务的影响。

光网络故障以缓变型故障为主(如激光器频率飘移、放大器ASE噪声增大等),阈值效应明显,性能一旦劣化到阈值就会变化较快。通过动态监测、感知光网络参数,基于精确感知数据,进行多维参数分析,预测光网络健康度,提前预警风险,可以实现主动运维。

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