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豐沃創(chuàng  )新

海南移動(dòng)與華為創(chuàng )新構筑穩健網(wǎng)絡(luò )解決方案

  • 發(fā)布時(shí)間: 2018-2-17 9:45:05

導讀: 為了應對網(wǎng)絡(luò )維護面臨的各種挑戰,海南移動(dòng)與華為成立了聯(lián)合創(chuàng )新項目組,并通過(guò)數字化技術(shù)的應用,實(shí)現了從傳統的被動(dòng)維護,向主動(dòng)式再向智能化維護的演進(jìn)。

海南移動(dòng)與華為創(chuàng  )新構筑穩健網(wǎng)絡(luò )解決方案

隨著(zhù)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )發(fā)展及演進(jìn),新問(wèn)題新場(chǎng)景等帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題頻發(fā),設備故障多、監控告警數量多、缺乏網(wǎng)絡(luò )分析支撐手段等情況給網(wǎng)絡(luò )運維帶來(lái)巨大的壓力及挑戰。為了應對網(wǎng)絡(luò )維護面臨的各種挑戰,海南移動(dòng)與華為成立了聯(lián)合創(chuàng )新項目組,并通過(guò)數字化技術(shù)的應用,實(shí)現了從傳統的被動(dòng)維護,向主動(dòng)式再向智能化維護的演進(jìn)。

穩健網(wǎng)絡(luò )服務(wù)創(chuàng )新解決方案,借助大數據分析、人工智能等技術(shù),從網(wǎng)元、網(wǎng)絡(luò )、業(yè)務(wù)三個(gè)層級構筑風(fēng)險預測、風(fēng)險定位、風(fēng)險修復、風(fēng)險報告的端到端閉環(huán)解決方案。通過(guò)對歷史和現網(wǎng)各類(lèi)網(wǎng)絡(luò )運行數據智能分析,該方案從硬件亞健康、軟件運行狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò )安全、組網(wǎng)、容災可靠性、資源與容量、業(yè)務(wù)故障類(lèi)風(fēng)險等多個(gè)維度自動(dòng)識別風(fēng)險,并基于華為全球的網(wǎng)絡(luò )維護知識庫定制專(zhuān)項的服務(wù)方案,以持續提升業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò )風(fēng)險和隱患的預測、自愈及防范能力,減少故障損失,提高維護效率,構筑可靠的穩健網(wǎng)絡(luò )。

穩健網(wǎng)絡(luò )服務(wù)方案,是業(yè)界將大數據分析、人工智能等新技術(shù)應用于運營(yíng)商網(wǎng)絡(luò )維護領(lǐng)域的創(chuàng )新解決方案,開(kāi)啟了向智能化維護演進(jìn)的新時(shí)代。一方面在故障出現之前進(jìn)行提前預測預防;另一方面故障出現之后,通過(guò)自愈恢復或智能輔助分析,快速發(fā)現并解決根因問(wèn)題。

——首創(chuàng )基于故障模型提取的特征保留投影分析降維、多指標關(guān)聯(lián)分析、自動(dòng)特征挖掘、健康度智能分區等算法,完成了多個(gè)預測預防性維護課題的成功實(shí)踐;可提前預測亞健康風(fēng)險,在故障發(fā)生前進(jìn)行精準定位和派單處理,有效規避故障對業(yè)務(wù)的影響,減短業(yè)務(wù)中斷時(shí)間。該項目預測準確率目前已達85%以上,故障處理效率提高60%以上。

——通過(guò)離線(xiàn)訓練和在線(xiàn)學(xué)習優(yōu)化雙引擎,持續構建完善的預測預防體系。一方面,通過(guò)大量數據的離線(xiàn)訓練出各類(lèi)亞健康風(fēng)險預測預防模型庫,包括對全球單板維修數據、元器件故障模型、實(shí)驗室模擬數據、各類(lèi)故障樹(shù)、30多年維護知識庫等數據的訓練;另一方面,通過(guò)對海南移動(dòng)現網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )性能、日志、告警、配置等數據的特征提取,調用風(fēng)險預測模型進(jìn)行風(fēng)險預測,并通過(guò)在線(xiàn)學(xué)習,結合各領(lǐng)域專(zhuān)家進(jìn)行效果驗證,并不斷優(yōu)化預測模型和算法。

——創(chuàng )新實(shí)踐了基于大數據技術(shù)的智慧運維體系,促進(jìn)運維提升與網(wǎng)絡(luò )創(chuàng )新共同發(fā)展。一方面通過(guò)對網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題的根因分析,可促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量持續改進(jìn),并對產(chǎn)品數字化維護提出功能性需求;另一方面累積海量故障恢復的經(jīng)驗案例和網(wǎng)絡(luò )運行數據,進(jìn)一步促進(jìn)算法優(yōu)化和人工智能的能力提升,形成正循環(huán)。

通過(guò)聯(lián)合創(chuàng )新,華為幫助海南移動(dòng)建立了基于大數據自學(xué)習的智慧運維體系,進(jìn)一步發(fā)揮網(wǎng)絡(luò )大數據價(jià)值,將網(wǎng)絡(luò )維護的重點(diǎn)向預防性維護前移。該項目目前在告警智能優(yōu)化學(xué)習、硬件亞健康預測、傳輸業(yè)務(wù)性能亞健康實(shí)時(shí)預測、核心網(wǎng)穩健度評估等多個(gè)創(chuàng )新課題已輸出階段性成果;接下來(lái),一方面會(huì )在家寬、集客、高鐵等更多場(chǎng)景風(fēng)險預測預防方面探索,另一方面會(huì )在數據采集、分析效率、算法優(yōu)化、故障模型構建等方面持續增強能力。

面向未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)的數字世界,一張穩健的網(wǎng)絡(luò )是數字化業(yè)務(wù)成功的基礎,是用戶(hù)享用良好的業(yè)務(wù)體驗的保障。大數據自學(xué)習的智能運維體系運用于日常維護后,可以顯著(zhù)提升網(wǎng)絡(luò )風(fēng)險的預測、自愈及防范能力,保障網(wǎng)絡(luò )穩定,有效降低現網(wǎng)問(wèn)題發(fā)生的密度和網(wǎng)絡(luò )故障導致的損失;通過(guò)人工智能技術(shù),充分挖掘數據潛在價(jià)值,將重復、海量的工作由機器替代,大幅提升維護效率;通過(guò)對歷史海量數據的大量訓練和自學(xué)習,建立數字化的故障定位、故障預測、故障恢復知識庫,持續積累和優(yōu)化以構建更加智能的運維體系。

智能運維是未來(lái)運維的重要發(fā)展方向,是需要不斷創(chuàng )新探索的過(guò)程。華為和海南移動(dòng)在智能化維護的多個(gè)創(chuàng )新課題上的成功實(shí)踐,為智能化維護轉型指明方向,為未來(lái)全云化網(wǎng)絡(luò )系統建設提供了大量可借鑒的經(jīng)驗,進(jìn)一步促進(jìn)與工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的密切合作,加速智能運維的關(guān)鍵技術(shù)突破和應用。

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