跨专业承载网络智能运维研究与应用

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2022269

电信科学 ›› 2022, Vol. 38 ›› Issue (11): 113-122.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2022269

跨专业承载网络智能运维研究与应用

韩赛¹, 张冬月¹, 王泽林¹, 王光全¹, 李奥¹, 方遒铿², 马红兵³

¹ 中国联合网络通信有限公司研究院，北京 100048
² 中国联合网络通信有限公司广东省分公司，广东广州 510660
³ 中国联合网络通信集团有限公司，北京 100032

修回日期:2022-10-08 出版日期:2022-11-20 发布日期:2022-11-01
作者简介:韩赛（1988- ），女，博士，中国联合网络通信有限公司研究院高级工程师，主要研究方向为网络智能、自智网络等
张冬月（1995- ），女，中国联合网络通信有限公司研究院助理工程师，主要研究方向为网络智能等
王泽林（1983- ），男，中国联合网络通信有限公司研究院高级工程师，主要研究方向为IP、云网、白盒、SDN技术等
王光全（1968- ），男，中国联合网络通信有限公司研究院教授级高级工程师，主要研究方向为通信网络的规划、新技术演进、标准制定等
李奥（1994- ），女，中国联合网络通信有限公司研究院助理工程师，主要研究方向为网络智能等
方遒铿（1980- ），男，中国联合网络通信有限公司广东省分公司工程师，主要研究方向为光网络、IP承载等
马红兵（1967- ），男，中国联合网络通信集团有限公司科技创新部总经理、正高级工程师，主要研究方向为无线通信领域新技术研究、标准制定、技术试验等

Research and applications on intelligent operations of cross-professional carrying network

Sai HAN¹, Dongyue ZHANG¹, Zelin WANG¹, Guangquan WANG¹, Ao LI¹, Qiukeng FANG², Hongbing MA³

¹ Research Institute of China United Network Communications Co., Ltd., Beijing 100048, China
² China United Network Communications Company Limited Guangdong Branch, Guangzhou 510660, China
³ China United Network Communications Group Co., Ltd., Beijing 100032, China

Revised:2022-10-08 Online:2022-11-20 Published:2022-11-01

摘要/Abstract

摘要：

随着人工智能技术和网络日趋紧密地融合，未来网络的运营和生产应该是全面数字化、自动化和智能化的。目前跨专业网络故障定位主要依赖各专业运维人员分别进行分析和派单，导致排障时间长、重复派单等问题。为了节省人力工作，借助自动化和人工智能技术，研发了一套应用于实际现网的跨专业网络智能运维系统。该系统可对IPRAN和OTN关联的拓扑信息以及实时的IPRAN和OTN告警数据进行综合分析，精准定位根因告警，确定故障位置，实现自动派单。该系统构建了跨专业的故障自动诊断能力，将故障定位时间由传统的2 min缩短为几十毫秒，极大减少故障处理时间和人工工作，可覆盖现网大部分故障种类。

关键词: 跨专业网络, 故障定位, 智能运维

Abstract:

With the increasingly close integration of artificial intelligence technology and networks, the operation and production of networks in the future should be fully digitalized, automated and intelligent.At present, fault locating of cross-professional network mainly relies on operation and maintenance staff of each professional network to analyze and dispatch orders, resulting in long trouble clearing time and repeated orders.In order to save manual work, with the help of automation and artificial intelligent technologies, a cross-professional network intelligent operation and maintenance system was developed and applied in real network.The associated topology information of IPRAN and OTN, along with the real-time IPRAN and OTN alarm data were analyzed, the root cause alarm was located accurately, the fault location was determined, and dispatch order was achieved automatically.A automatic cross-professional fault diagnosis capability was built by the system, which reduced the fault locating time from traditional two minutes to tens of milliseconds, therefore, the manual work was reduced by more than 90%, and 95% fault types of the existing network could be covered.

Key words: cross-professional network, fault location, intelligent operation

中图分类号:

TP393

韩赛, 张冬月, 王泽林, 王光全, 李奥, 方遒铿, 马红兵. 跨专业承载网络智能运维研究与应用[J]. 电信科学, 2022, 38(11): 113-122.

Sai HAN, Dongyue ZHANG, Zelin WANG, Guangquan WANG, Ao LI, Qiukeng FANG, Hongbing MA. Research and applications on intelligent operations of cross-professional carrying network[J]. Telecommunications Science, 2022, 38(11): 113-122.

图/表 7

图1

图2

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表1

图4

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参考文献 17

[1]	祝智庭, 胡姣 . 教育数字化转型的实践逻辑与发展机遇[J]. 电化教育研究, 2022,43(1): 5-15.
	ZHU Z T , HU J . The logic of practice and opportunities for digital transformation in education[J]. e-Education research, 2022,43(1): 5-15.
[2]	张一林, 郁芸君, 陈珠明 . 人工智能、中小企业融资与银行数字化转型[J]. 中国工业经济, 2021(12): 69-87.
	ZHANG Y L , YU Y J , CHEN Z M . Artificial intelligence,SME financing and bank digitalization[J]. China Industrial Economics, 2021(12): 69-87.
[3]	HAN S , MA H , CHEN D ,et al. Streaming video optimization in mobile communications[C]// Proceedings of IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC),Beijing,China. 2018: 738-742.
[4]	裴培, 王爽, 刘一平 ,等. 数字化转型时代下运营商 IT 架构进阶之路[J]. 信息通信技术, 2021,15(6): 66-71.
	PEI P , WANG S , LIU Y P ,et al. The advanced path of telecom operators’ IT architecture in the era of digital transformation[J]. Information and Communications Technologies, 2021,15(6): 66-71.
[5]	韩冰, 谭敏 . 人工智能在网络运维中的应用研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2019,32(7): 83-87.
	HAN B , TAN M . Research of artificial intelligence in network operation and maintenance[J]. Telecom Engineering Technics and Standardization, 2019,32(7): 83-87.
[6]	杜永生 . 智能运维,基于自学习的自动化运维[J]. 信息通信技术, 2018,12(1): 8-13,21.
	DU Y S . Intelligent operation and maintenance,an automatic operation and maintenance system based on self-learning[J]. Information and Communications Technologies, 2018,12(1): 8-13,21.
[7]	周晶, 王德政, 洪科 . 5G网络智能运维AI应用研究[J]. 邮电设计技术, 2021(11): 83-87.
	ZHOU J , WANG D Z , HONG K . Research on AI application in 5G network intelligent operation and maintenance[J]. Designing Techniques of Posts and Telecommunications, 2021(11): 83-87.
[8]	HAN S , MA H , ZHANG P ,et al. Zhang,T.Improved MPEG-4 high-efficiency AAC with variable-length soft-decision decoding of the quantized spectral coefficients[J]. China Communications, 2020,16(10): 65-82.
[9]	IMT-2030（6G）推进组. 6G网络架构愿景与关键技术展望白皮书[R]. 2021.
	IMT-2030(6G) Promotion Group. White paper on architecture vision and key technology prospect of 6G network[R]. 2021.
[10]	张平, 牛凯, 田辉 ,等. 6G 移动通信技术展望[J]. 通信学报, 2019,40(1): 141-148.
	ZHANG P , NIU K , TIAN H ,et al. Technology prospect of 6G mobile communications[J]. Journal on Communications, 2019,40(1): 141-148.
[11]	伏玉笋, 杨根科 . 人工智能在移动通信中的应用：挑战与实践[J]. 通信学报, 2020,41(9): 190-201.
	FU Y S , YANG G K . Application of artificial intelligence in mobile communication:challenge and practice[J]. Journal on Communications, 2020,41(9): 190-201.
[12]	兰巨龙, 于倡和, 胡宇翔 ,等. 基于深度增强学习的软件定义网络路由优化机制[J]. 电子与信息学报, 2019,41(11): 2669-2674.
	LAN J L , YU C H , HU Y X ,et al. A SDN routing optimization mechanism based on deep reinforcement learning[J]. Journal of Electronics ＆ Information Technology, 2019,41(11): 2669-2674.
[13]	BOUTABA R , SALAHUDDIN M A , LIMAM N ,et al. A comprehensive survey on machine learning for networking:evolution,applications and research opportunities[J]. Journal of Internet Services and Applications, 2018(9): 16.
[14]	曹毅宁, 王俊华, 罗青松 . 基于软件定义的“IP+光”协同控制研究[J]. 光通信技术, 2018,42(4): 21-24.
	CAO Y N , WANG J H , LUO Q S . Study of “IP+optical” integration control based on software defined[J]. Optical Communication Technology, 2018,42(4): 21-24.
[15]	BOUTSIDIS C , ZOUZIAS A , DRINEAS P . Random projections for k-means clustering[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2010(23): 298-306.
[16]	ARTHUR D , VASSILVITSKII S . K-means++:the advantages of careful seeding[C]// Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms.[S.l.:s.n.], 2007.
[17]	MACQUEEN J B , . Some methods for classification and analysis of multivariate observations[C]// Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability.[S.l.:s.n.], 1967.

类别	k-means-random	k-means++	CLUSTERS
文件1（预分组210 s/220 s）	100%	96.8%	18
文件2（预分组210 s/220 s）	78.7%	11.5%	19
文件3（预分组210 s/220 s）	61.9%	42.9%	12
文件2（预分组120 s）	78.7%	100%	19
文件3（预分组120 s）	85.3%	100%	12

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[1]	张海龙, 李博, 贾娜娟. 基于Dijkstra算法的电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位方法[J]. 电信科学, 2023, 39(1): 92-99.
[2]	赵东明. 电信运营商知识图谱技术体系研究及应用实践[J]. 电信科学, 2022, 38(8): 151-162.
[3]	刘昊, 霍晓莉, 胡骞, 丁一. 基于开放光传送网络的域间故障定位技术研究与实践[J]. 电信科学, 2022, 38(7): 57-62.
[4]	程瑞营, 张攀, 肖雨, 乔宇杰, 张安奕. 基于时序数据的云网协同平台人工智能运维体系[J]. 电信科学, 2022, 38(11): 24-35.
[5]	王速, 卢华, 汪硕, 蔡磊, 黄韬. 智能运维中KPI异常检测的研究进展[J]. 电信科学, 2021, 37(5): 42-51.
[6]	陆钢,陈长怡,黄泽龙,黄泽源. 面向云网融合的智能云原生架构和关键技术研究[J]. 电信科学, 2020, 36(9): 67-74.
[7]	薛龙,陆钢,周奇,张会炎,万亭君. 面向云原生的智能运维架构和关键技术[J]. 电信科学, 2020, 36(12): 105-112.
[8]	李青. 基于大数据分析的云资源池告警信息关联方案[J]. 电信科学, 2020, 36(10): 159-171.
[9]	谭晓敏,方艾,梁冰,杨豪杰. 基于决策树的EPG体验异常原因定位[J]. 电信科学, 2019, 35(8): 158-164.
[10]	谭晓敏,方艾,金铎,李长江. IPTV用户体验异常的自动化检测[J]. 电信科学, 2019, 35(7): 159-164.
[11]	陈天骄,刘江,黄韬. 人工智能在网络编排系统中的应用[J]. 电信科学, 2019, 35(5): 9-16.
[12]	郭云峰,蔡珩,戈磊. 基于大数据网格的电信IT系统智能运维体系[J]. 电信科学, 2018, 34(6): 153-161.
[13]	李明贞,刘建明,王航,周文俊. 通信系统时延抖动对基于行波法的电力线路故障定位影响分析[J]. 电信科学, 2018, 34(3): 170-176.
[14]	刘孝颂,黄挺. 巡检机器人在互联网数据中心智能运维中的应用探索与研究[J]. 电信科学, 2018, 34(12): 132-137.
[15]	王勇峰,娄春娇,刘润宾. 智能光纤监测技术在电力光通信中的应用[J]. 电信科学, 2017, 33(3): 148-155.