C114訊 4月6日消息（水易）今日，由CIOE中國(guó)光博會(huì)與C114通信網(wǎng)聯(lián)合推出的大型研討會(huì)系列活動(dòng)——“2023中國(guó)光通信高質(zhì)量發(fā)展論壇”第四期“智能光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研討會(huì)”正式召開(kāi)，共同探討AI如何與光網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，助力光網(wǎng)絡(luò)向智能化、智慧化演進(jìn)升級(jí)。
中國(guó)電信研究院傳輸網(wǎng)絡(luò)研究中心副總監(jiān)胡騫博士表示，光網(wǎng)絡(luò)向超大容量、全光交換持續(xù)演進(jìn)的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)管控運(yùn)營(yíng)智慧化也成為重要發(fā)展方向。“目前中國(guó)電信正在推動(dòng)光網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的智慧化，從L2向L4邁進(jìn)，開(kāi)啟自動(dòng)駕駛光網(wǎng)絡(luò)的新時(shí)代。”
AI和數(shù)字化是光網(wǎng)智能化的重要技術(shù)抓手
為什么光網(wǎng)絡(luò)管控運(yùn)營(yíng)要向更為智能化的方向發(fā)展？胡騫介紹，主要是目前管控運(yùn)營(yíng)中存在較多因過(guò)度依賴人工而造成的效率低、易出錯(cuò)等問(wèn)題，并且以被動(dòng)運(yùn)維為主。
主要體現(xiàn)在，業(yè)務(wù)開(kāi)通、配置和優(yōu)化時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，業(yè)務(wù)的端到端開(kāi)通時(shí)間以前是以天記；告警溯源困難，海量告警數(shù)據(jù)很難進(jìn)行故障根因判斷；啞資源管理無(wú)序，光纖定位耗時(shí)長(zhǎng)，人力成本高；性能感知缺乏手段，光網(wǎng)絡(luò)是個(gè)模擬系統(tǒng)，對(duì)于性能劣化，缺乏預(yù)測(cè)能力，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)掌握不夠好……
面對(duì)這些痛點(diǎn)，光網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管控技術(shù)一直在升級(jí)�；仡櫻葸M(jìn)路徑，過(guò)去光網(wǎng)絡(luò)管控過(guò)去呈現(xiàn)分散和封閉的特點(diǎn)，單廠商單域管理，跨域數(shù)據(jù)較難收集，端到端智能化也較難實(shí)現(xiàn)。
現(xiàn)在隨著SDN理念的滲透，光網(wǎng)絡(luò)管控逐步呈現(xiàn)出接口統(tǒng)一和能力開(kāi)放的特征。“但是，當(dāng)前對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析和加工能力還有所欠缺，這正是光網(wǎng)絡(luò)智能化必須解決的難題。”胡騫表示，要解決這個(gè)問(wèn)題，未來(lái)需要AI助力，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這樣才能夠充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化、預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)人工到自動(dòng)化的轉(zhuǎn)變。
自研光網(wǎng)絡(luò)管控系統(tǒng)，提升智慧運(yùn)營(yíng)水平
胡騫介紹，中國(guó)電信在全光網(wǎng)2.0的愿景中，也把運(yùn)營(yíng)智慧化做為了三大愿景之一。
通過(guò)定義NETCONF/YANG，提供直控網(wǎng)元能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)滿足接口要求的所有灰盒設(shè)備的納管（如接入型OTN設(shè)備，盒式波分設(shè)備）；另外，對(duì)于政企OTN網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域ROADM網(wǎng)絡(luò)實(shí)行分層管控，定義層間接口，對(duì)接廠商網(wǎng)管/控制器，實(shí)現(xiàn)多廠商統(tǒng)一納管、端到端運(yùn)營(yíng)管理。胡騫表示，直控網(wǎng)元和分層管控在中國(guó)電信的光網(wǎng)絡(luò)管控中并行存在，可以通過(guò)新一代云網(wǎng)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)在更高層面實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一。
基于光網(wǎng)絡(luò)直接管控理念，中國(guó)電信自研了光網(wǎng)絡(luò)管控系統(tǒng)，并在現(xiàn)網(wǎng)得到應(yīng)用。例如，接入型OTN設(shè)備統(tǒng)一管控系統(tǒng)（UMS）全國(guó)集約化部署，中國(guó)電信制定了接入型OTN設(shè)備統(tǒng)一規(guī)范，實(shí)現(xiàn)了接入段OTN設(shè)備的灰盒解耦、統(tǒng)一直管。自主設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備自動(dòng)上線、模板化開(kāi)通、環(huán)網(wǎng)自動(dòng)配置、在線升級(jí)等功能。再比如，盒式波分控制器（ONC20），統(tǒng)一南向NETCONF/YANG接口，解決多廠商設(shè)備統(tǒng)一管控問(wèn)題，同時(shí)北向能力開(kāi)放，為省內(nèi)生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)接提供統(tǒng)一接口。
胡騫指出，自研控制器有利于運(yùn)營(yíng)商自主掌控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值運(yùn)營(yíng)。與此同時(shí)，中國(guó)電信還在研究引入大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生和AI等新技術(shù)提升全光網(wǎng)2.0數(shù)字化智慧運(yùn)營(yíng)水平。
有了管控基礎(chǔ)，有了數(shù)字化基礎(chǔ)，有了數(shù)據(jù)量前提，再引入人工智能，組合起來(lái)形成智能化的光網(wǎng)絡(luò)。不過(guò)，胡騫表示，人工智能現(xiàn)在應(yīng)用在光網(wǎng)絡(luò)中的最大問(wèn)題是數(shù)據(jù)，而不是算法，目前人工智能技術(shù)在很多領(lǐng)域都已經(jīng)有廣泛應(yīng)用，算法的研究已經(jīng)比較成熟。所以我們必須提高數(shù)據(jù)量并覆蓋更多性能參數(shù)，提高數(shù)據(jù)采集效率。
Telemetry采用推模式，在訂閱以后可以持續(xù)推送數(shù)據(jù)，采集速率可以達(dá)到秒級(jí)甚至亞秒級(jí)，極大程度地豐富了數(shù)據(jù)量。“解決了數(shù)據(jù)問(wèn)題，那么再結(jié)合管控系統(tǒng)提供的開(kāi)放能力和數(shù)字化平臺(tái)，我們就可以引入人工智能技術(shù)來(lái)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，打造智能光網(wǎng)絡(luò)。”
積極探索應(yīng)用場(chǎng)景，釋放智能光網(wǎng)絡(luò)價(jià)值
胡騫介紹，智能光網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值至少能體現(xiàn)在4個(gè)方面：態(tài)勢(shì)感知分析實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可感知，故障根因溯源實(shí)現(xiàn)排障高效化，光網(wǎng)健康預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)劣化可預(yù)防，自動(dòng)編排優(yōu)化實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化。
光網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方面，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)未來(lái)的流量趨勢(shì)。例如，針對(duì)不同政企OTN用戶，實(shí)現(xiàn)對(duì)指定時(shí)段流量值的預(yù)測(cè)分析，對(duì)客戶行為進(jìn)行畫像對(duì)未來(lái)的路由選擇、擴(kuò)容建設(shè)等有指導(dǎo)意義。
從海量告警中如何定位出故障的根源，也是一個(gè)重要的智能化運(yùn)維場(chǎng)景。利用AI統(tǒng)一處理采集多廠商告警數(shù)據(jù)，利用拓?fù)涞然A(chǔ)模型和告警關(guān)聯(lián)分析、故障定位等功能模型，進(jìn)行故障溯源。
傳輸割接對(duì)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)影響巨大，需要進(jìn)行準(zhǔn)確沖突判斷，人工方式工作量大，排期不準(zhǔn)確。
割接智能排期可以將所有割接任務(wù)按照規(guī)則形成圖，并通過(guò)算法優(yōu)化排期，減小人工運(yùn)維成本，管理員只需進(jìn)行復(fù)核驗(yàn)證，保證每日割接不出現(xiàn)沖突。
外力破壞是光纜線路故障的主要因素，但是光纜由于無(wú)源特性，一直處于難以監(jiān)管的啞資源狀態(tài)。通過(guò)引入φ-OTDR，依據(jù)解調(diào)后的相位變化實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)解調(diào)。不同的振動(dòng)，相位特征會(huì)有差別，可以通過(guò)AI算法訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)挖掘機(jī)、車輛、地鐵等不同震動(dòng)來(lái)源的識(shí)別和提前預(yù)警。但是在現(xiàn)網(wǎng)應(yīng)用中，由于光纜各段環(huán)境振源并不相同且單一，對(duì)AI算法魯棒性有很高要求。
光纜持續(xù)擴(kuò)容、割接、維修導(dǎo)致光纜維護(hù)數(shù)據(jù)可能存在偏差。通過(guò)引入φ-OTDR技術(shù)并結(jié)合智能算法識(shí)別，可以在不開(kāi)井，不中斷業(yè)務(wù)的前提下判斷同路由風(fēng)險(xiǎn)，降低光纜故障對(duì)業(yè)務(wù)的影響。
光網(wǎng)絡(luò)故障以緩變型故障為主（如激光器頻率飄移、放大器ASE噪聲增大等），閾值效應(yīng)明顯，性能一旦劣化到閾值就會(huì)變化較快。通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、感知光網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，基于精確感知數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維參數(shù)分析，預(yù)測(cè)光網(wǎng)絡(luò)健康度，提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)運(yùn)維。 
