飞象网讯 随着全球化、信息化的高速发展，网络需求复杂多变、网络规模不断扩大、网络架构急速演进，基于SDN/NFV/Cloud技术的网络重构带来电信网络的多维度和复杂性，现有的网络管理模式将无法适应未来的网络运营要求。同时以客户体验为中心的5G网络时代将加速众多行业的数字化转型，网络面临多样化的行业应用服务和超大规模连接的网络配置挑战，驱动电信网络从人治模式向自治模式转变，实现智能化的自治网络。
SDN网络智能化构架
2017年12月，ETSI建立了ZSM ISG行业标准组，目标是使网络的交付、部署、配置、保证、优化全流程自动执行，最理想的是100％的自动化，协助企业快速向数字化运营转型。
中兴通讯根据电信网络现状和未来发展趋势，提出面向未来网络的总体智能化解决方案ZTE uSmartNet，做为其子方案的承载智能化解决方案除采用SDN技术提供自动化支撑外，构建基于自动化控制、意愿驱动、网络感知三大引擎构建的自动化闭环网络架构，极大提升网络的灵活性、敏捷性和可靠性，网络智能化架构如图1所示。
图1 网络智能化架构
基于SDN的网络智能化架构分为三个平面：网络转发平面、管理控制平面、应用平面。
● 网络转发平面作为基础设施构建简化网络，包括采用SR技术简化网络协议，提升设备接口的标准化能力和多厂商协同能力，从而推动了可跨域跨层跨厂家的端到端统一管理。
● 管理控制平面通过智能自动化闭环系统，引入“自动化控制”、“意愿驱动”、“网络感知”三大引擎实现操作流程和任务自动化，确保用户意愿和网络状态的高保真，做到“网随意动”。
■ 自动化控制引擎实现跨域跨层的网络编排和控制，通过SDN控制器自动执行用户意愿，快速完成网络的自动部署，统一调度和协同全网资源，实现跨域跨层网络的业务路由自动计算、业务自动发放和自动调整，从而快速达成商业目的。
■ 以自然语言或语音识别商业意愿，通过意愿驱动引擎将意愿转换为精准的网络语言和行为，并支持持续性的网络仿真验证，提供有效的优化手段，保证意愿网络多维度的融合智能管控。
■ 网络感知引擎实现跨域跨层的网络监控和分析，通过Telemetry接口与网络转发平面主动交互，系统可实时采集网络告警、性能和日志等，保证网络状态实时感知，并通过大数据分析平台，对网络进行动态的分析和实时调整。
● 应用平面负责构建服务商的应用生态系统，支持ZTE和第三方APP store供终端客户、政企客户及合作伙伴使用，实现移动互联网化客户体验，客户无需关注服务层，随时随地快速发放及调整业务，运维更加便捷简单；
SDN网络智能化的演进目标及价值
网络智能化的终极目标实现自治网络，通过三大引擎驱动网络管理，实现网络生命周期管理中的设计、配置、变更和运维等过程的智能化，让网络成为一个可自动控制、自动运转的系统。
网络智能化将人工智能深度学习和大数据挖掘分析技术应用在运营商网络中，用智能子系统替代或优化目前依靠人工进行的工作，使运营商能够更加便捷、高效地提供更加优质的网络服务，产生的价值体现在以下方面：
● 通过高效大数据采集掌握网络的实时运行状况并及时发现网络出现的变化，实现高效故障源的智能分析和责任定位。
● 利用AI技术根据历史数据和实时数据对用户行为、网络业务以及相应的资源需求进行风险预测和网络评估。
● 匹配高层次运营意愿和策略实现网络智能管控，深度感知并对这些意愿提供持续验证和综合优化。
● 通过用户意愿深入挖掘商业机会点，结合企业的数字业务需求和网络管道，为用户数字化业务提供连续、敏捷、安全和增长保障，提升网络价值。
● 开放的网络能力及管理能力的API，让服务可开放、网络可编程、业务可定制，为用户构筑完整的端到端运营方案，同时配合DevOps工具，支持在线开发、部署、运维托管、合作运营，支撑创新应用的快速定制和持续交付。
SDN网络智能化典型应用场景
● IP+光协同场景
IP+光协同基于SDN架构，管道资源池化，通过层次化SDN控制器，自动对IP网络和光网络资源池实现联合规划、统一调度，可根据流量大小实时动态调整管道资源，网络资源利用率从20%~30%提升到60%~80%。简化运维，支持一键式业务开通，L0到L3一次性零配置开通，业务开通时间可缩短到分钟级别。此外，IP+光协同还具备拓扑按需构建、链路按需带宽调整、业务多层可视、多层协同保护、生存性分析等诸多特性。
图2 IP+光协同
● 云网融合管理场景
云网融合管理以DC为中心，支持云接入，云互联等云网协同的统一管理，如图3所示，支持城域云专线快速开通，高速云互联配置，统一协同各个DC内的ZENIC VDC控制器，支持城域网络和数据中心基础交换网络进行端到端配置。ZENIC ONE云网融合系统支持智能化DC部署增值业务网元，通过基础VNFM对接VIM，实现DC内虚拟化网元的动态配置和业务链自动化编排。
图3 云网融合管理
云网融合的网络智能运维着重于智能化的实时网络感知和故障定位。基于Telemetry的智能化流量采集以及基于大数据和AI技术的流量分析能够对实时流量进行自动检测和分析，要求在故障发生之前对流量的扰动，流量的质量劣化提前进行感知并进行自动优化部署，实现自动化闭环处理。
● 网络调优场景
网络优化根据不同分类维度，可以有不同分类，从网络范围维度可分：域内网络优化、域间网络优化；从业务场景维度可分：纯路由网络优化、MPLS网络优化；从网络层次维度可分：IP与光相互独立、IP+光协同优化。各分类间会相互交叉、包含，结合网络智能故障诊断及策略中心形成自优化网络的闭环，可让网络的可靠性提升80%以上。
结语
电信网络技术的发展和网络结构转型为网络智能化提供了有力支撑，使网络智能化成为网络发展的必然趋势。国内外主流运营商都已经把网络智能化作为未来数字化运营转型的关键能力，积极引入AI能力探索网络智能化模式。创新解决电信网络中的业务自动化部署、资源智能化管理和分配、网络故障智能分析定位及预测等关键问题，并最终演进到自治网络实现交付、部署、配置、保障、优化全流程智能化运营，实现用户意愿深入挖掘商业机会点，结合企业的数字业务需求和网络管道，为用户数字化业务提供连续、敏捷、安全和增长保障。
