爱立信：自动化运维成就更好的5G网络

（原标题：爱立信：自动化运维成就更好的5G网络）

在科幻小说《三体》中，地球抗衡三体世界的关键人物罗辑进入长期“冬眠”状态。185年后他醒来，看到病床可以自动行走并躲避障碍，走廊的灯光也能够根据瞳孔的变化自动调节亮度，不禁感叹这是一个更人性化的时代。

的确，自动化是科技发达的标志之一，而且越是复杂的事物或者体系，越需要自动化的辅助。就今天复杂的5G网络运维而言，牵一发而动全身，只有自动化运维才能成就更好的5G网络。

自动化帮助运营商解围网络运维难题

5G网络是基于虚拟化及云原生技术，导致网络复杂度增加，现有的运维经验/工具/框架无法满足新的网络架构运维需求。同时用户体验成为运维的主要关注点，网络运维运营商迫切需要不断提升用户体验来增加用户满意度和忠诚度以确保在激烈的市场竞争中保持优势。

自动化网络运维解决方案在不同层次上帮助运营商解决由于网络复杂度增加，用户体验提升和降低运维成本带来的问题，主要包含以下几个层面：

・        网络故障排除：层次化故障隔离和定位，故障排除和恢复，缩短网络故障排除周期。

・        网络部署：自动化部署升级，验收测试，监控和持续集成和部署，缩短新业务的上线时间。

・        网络优化：自动化网络调整和优化，优化资源利用率，确保网络关键指标。

・        端到端网络性能和用户体验保障：基于内建的网络软件探针，人工智能引擎和大数据分析平台根据网络实时性能统计数据和业务需求以及网络状态变化实现端到端的网络实时监测，闭环优化和调整，确保端到端网络质量，业务服务等级和用户体验，实现自治和自愈网络。

技高一筹的 爱立信网络人工智能自动化运维方案

爱立信5GC网络自动化运维解决方案基于爱立信的COMPA模型以及人工智能构建， 可以通过分段渐进式策略引入，最终实现从开环到闭环的自治和自愈网络。AI是网络自动化解决方案中的核心技术要素，涉及到网络自动化的所有层次，主要包含三个方面：首先是机器学习，在海量历史运维数据中发现内在关联并构建相关模型；第二是机器推理，通过已有知识数据库和逻辑推理算法对网络未来的行为和状态进行预测，实现故障预警和规避；第三是网络自治，通过现网运维数据实时反馈实现运维模型持续优化和网络调整优化的自主决策。

COMPA模型是通过网络监测，分析，决策，控制调整4个阶段实现网络自动化闭环控制流程，各阶段的运维方案可以根据实际应用场景和需求独立部署，各个阶段主要功能包括：

・        监测和管理：网络运维数据实时采集，合并和归一化。

・        分析（A）：基于网络实时采集的告警/日志/性能统计数据通过人工智能引擎实现不同对象关联分析，故障隔离定位和根因分析。

・        决策（P）：基于网络运维数据分析结果和预定义的策略规则自动生成相关网络排障/调整/优化建议（工作流和相关的参数描述文件）。

・        控制/编排/管理（COM）：根据决策阶段生成的决定通过NFVO和网络管理系统实现网络资源编排调度和配置生成和下发。

快人一步的爱立信网络自动化运维解决方案实践

爱立信基于AI的自动化运维架构和解决方案组合，实现了端到端网络运维数据实时采集和可视化，跨域数据分析和智能决策，基于跨域网络指标监测实现端到端网络业务质量保障，闭环的自愈和自治网络，从而有效降低TCO，缩短网络故障排除周期和提升网络性能、可靠性和用户体验。

爱立信在意大利H3G 虚拟化网络建设中， 提供了闭环网络自愈和优化方案， 通过业务和网络资源状态监控，监测业务服务等级的变化，实现了自动化故障分析和决策，提高了网络网络设计和实施效率， 更精确的评估网络QoS， 降低了运营成本。现网的主要运维KPI优化结果有了很大提高： 平均每故障单处理时间减少3.5小时，业务故障平均定位时间缩短20%，业务故障平均恢复时间缩短12%，传输故障问题平均定位和恢复时间减少15%。

北美最大的无线网络运营商Verizon基于爱立信的自动化业务保障和解决方案实现了5GC网络切片自动化生命周期管理。通过当前网络切片中UPF上报的网络流量超限告警，业务保障层基于机器学习和推理，预测到该告警可能会对网络中的白金客户业务体验产生影响，通过策略框架结合预定义的网络调整策略，向业务编排器动态下发新切片上线的动作指令，业务编排器根据编排指令创建一个新的网络切片实例，为专属的白金用户提供服务以确保其业务服务等级。

爱立信网络自动化运维解决方案通过内建的网络数据采集组件，以AI为中心的学习/预测以及网络优化和自愈决策能力，闭环控制模型实现缩短故障定位和修复时间，加快新业务上市时间，确保业务服务等级和用户体验以及降低网络运维成本，并最终确保运营商在激烈的市场竞争中获得商业成功。