接入网运维智能化技术要求 总体

接入网运维智能化技术要求总体本文件规定了接入网运维智能化的需求、逻辑功能相架和参考流程、功能和模型要求、数据要求等。本文件适用于公众电信网环境下宽带接入网运维系统智能化的研发、应用，专用电信网也可参考使2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3定义、术语和缩略语3.1术语和定义下列术语和定义适用于本文件。一个跨学科的领域，通常被视为计算机科学的分支，利用模型和系统的功能进行通常与人类智力相关的活动，如学习和推理。通过把人工智能技术应用到数据上进行学习所获得的模型。在本文件中也简称为模型。模型生命周期modellifecyole通过AT模型从建立到应用的全过程，一般包括训练敢据采具、数据预处理、模型训练、模型验证、模型应用、模型维护等阶段数据脱敏datamasking对数据中蕴含的某些敏感信息通过匿名化、变形等操作，实现对敏感信息的删除或隐藏预防性维护preventivemaintenance2以预定的时间间隔或根据规定的标准进行的维护，旨在减少网络故障或网络性能降级的可能性。运维智能化operation&maintenanceintelligence在网络运维系统和流程中逐步引入面向各种运维任务的运维智能能力运维智能能力operation&maintenanceintelligencecapability面向特定的网络运维任务，对运维过程中产生的数据运用人工智能技术(例如算法、模型或知识库等)进行计算推理，生成网络运维任务所需的分析或决策结果的能力。该能力通常被封装在可部署的软件或硬件中的形式存在智能的媒体库，通过用户查询处理和信息分析提供简短或详细的查询处理结果。下列缩略语适用于本文件。BSS:业务支撑系统(BusinessSupportSystemMDU:多住户单元(ulti-dwellingUnitMQTT:消息队列遥测传输(MessageQueueTelemetryTransport)0SS:运营支撑系统(0perationSupportSystem)PON:无源光网络(PassiveOpticalNetworkSDK:软件开发工具包(SoftwareDevelopnentKit)SLA:业务等级协议(ServiceLevelSMP;简单网络管理协议(SimpleNetworkManagementProtocol)34接入网智能运维需求及场景4.1接入网智能运维需求接入网设备和设施数量和类型多，运用环境复杂，网络直接面向用户提供业务，用户对业务和服务质量感受直接，并且作为全业务承载网络，需要满足各种业务差异化需求。对接入网的运行维护的能力和水平直接影响用户对网络和业务的体验，人工智能相关技术为接入网运行过程中各类数据的感知、预测、优化和决策等方面提供了大量的工具。通过智能化的接入网的运行维护和管理，可以提供以下方面的能力增强；a)网络设备和设施的智能管理维护。接入网中需要对网元设备、线路和终端等进行集中管控和操作，对接入网的整体运行情况(包括：故障、性能、质量和安全等)进行集中监控、分析、预警和处置，通过智能化可以辅助对接入网的故障进行快速的诊断、定位和处理，实施自动巡检和预防性维护。网络管理维护功能一般通过接入网设备网管和/或接入网综合网管系统实现b)网络运维人员和流程相关的智能。接入网运维管理方面需要完成对接入网工单的生成、调度、派发和回收，接入网维护作业计划的管理、接入运维人员管理，接入网管道、线缆、机房、设备等资源管理，为维护人员提供一站式运维服务等。通过智能化可以优化工单的调度，优化资源的匹配，以及为现场人员提供远程技术支持等。c)接入相关业务和服务的智能保障。接入网在服务支撑方面配合完成面向客户业务售前、售中、售后服务的实施与保障，支撑业务配置激活、业务开通跟踪管理、SLA任务实施、客户业务故障响应和优化措施等。通过智能化可以辅助识别业务质差、分析潜在客户、支撑客服响应等。服务支撑域的相关功能一般通过运营支撑系统(0SS)实现，配合业务支撑系统(BSS)完成相应功能。4.2接入网智能运维主要场景人工智能技术辅助的智能运维通过综合利用接入网建设、运行和服务过程中产生的数据，提供对各种运维任务和网络数据的感知、预测、优化和决策，达到提升网络运维效率、快速响应能力、业务质量和业务能力，降低运维成本的目标在接入网运维过程中，可以通过智能化进行提升的运维场景包括(但不限于)表1中所列场景。表1智能运维场景示例6数据域的详细要求见第8章。基于现有的运维体制，宽带接入网运维相关的应用系统包括：接入网网元管理系统(EMS)、终端管理系统(RMS)、接入网运营支撑系统(0SS)以及其它管理平台等。这些平台涵盖了接入网以及家庭业务发放、故障和性能管理、设备和线路维护等运维功能。这些运维功能在应用域均可抽象为运维意图、接入网运维任务和运维指令三个功能模块。其中——运维意图：指包含了对发起某项运维工作的期望，以及对期望实际达成情况的评估。——接入网运维任务指实现运维意图所对应的管理、维护的流程和操作，这些流程中的某些或全部部分可以通过调用智能域的运维智能能力提供辅助或决策，具体见第6章。——运维指令根据运维对象的不同，将运维任务所需的操作翻译为具体的操作指令、命令或控制消息，实现最终的运维对象状态的改变。例如生成工单、向网元下发配置等。6运维智能化流程6.1流程概述运维智能化的流程如图2所示。图2给出了面向特定运维意图的感知、分析、决策和执行的流程闭环。该闭环可以持续运行完成对被管对象的持续监测和优化，也可单次运行实现对故障的修复和配置的需要注意的是，在实际的接入网运维管理过程中，并非所有智能运维场景均需要包含图2中的所有4个阶段形成流程闭环，可以单独使用一个或几个阶段。在图2接入网运维智能化流程中，依据运维系统需求和实现的智能化程度不同，闭环中的感知、分析、决策和执行各个阶段分别可以采取人工实现、智能辅助、智能实现等不同的实现方式，包括；-人工实现功能由运维人员通过自身的技能和经验实现。例如，在决策阶段，由运维人员根据故障现象和收集到的数据分析可能的故障原因和位置并作出修复的技术建议——智能辅助运维智能能力基于输入数据提供分析或决策的提示或建议，由运维人员结合自身经验给出判断或结论。例如，1)在分析阶段，智能系统对海量告警进行智能压缩，减少显示告警数量，辅助运维人员快速做出故障的判断。2)在决策阶段，智能系统对故障的修复给出执行建议，由运维人员做出最后判断是否采纳其建议等于执行对现网维护对象的操作，前一阶段的输出可以直接用于下一阶段的输入。当所有阶段均不需要人工参与时，则形成自动化的智能闭环。在接入网各类运维场景和任务中，上述流程各阶段的智能化程度是影响接入网运维智能化水平的重要维度。7 8-—分析和预测业务的质量问题(例如：家宽业务QoS和QoE达标情况): 分析和预测用户体验、满意度问题等。接入网智能运维中的决策指针对运维任务目标，利用管理维护对象相关数据，以及感知和分析阶段的输出，对运维目标执行的具体操作做出建议。基于运维任务的重要性程度以及目前智能决策的水平，对于直接影响现网业务质量和业务安全的决策输出一般雷要人工审核和确认后再执行。在接入网络运维智能决策阶段可以实现的功能包括但不限于：——给出接入网和宽带客户网络故障修复建议：——给出接入网和宽带客户网络配置参数调整等网络优化建议：——给出接入网和宽带客户网络现场安装操作步骤和问题解决建议：——给出接入网和宽带客户网络维护频次、维护对象、备品备件建议等。接入网智能运维中的执行指对来自运维人员或运维智能能力做出的运维决策下发到运维对象，实施实际的网络资源变更的过程。7接入网运维智能化模型要求7.1智能能力的生成和更新7.1.1模型生命周期管理为保证接入网智能运维过程中使用的智能推理模型的质量，应建立对AI模型的生命周期管理机制，OModel/MLOps)管理体系，统一管理需求、开发、测试、集成、部署和运营等环节，实现模型持续训练、持续集成、持续交付、持续监控的快速迭代和有效衔接7.1.2数据处理和特征工程从数据域获取的接入网运维相关数据需要进行数据预处理和数据标注。数据预处理通常采用数据清洗、数据转换和数据增强等手段使得数据利于模型训练效果。应根据不同的接入网智能运维任务选出算法学习所需的相关特征。特征选择后，可采用特征无量纲化、特征构造、特征转换、特征验证、特征提取(特征降维)等方法解决模型训练中可能存在的计算量大、训练时间过长、样本不均衡、过拟合或欠拟合的问题面对特征做出的改进。7.1.3模型评估、改进和部署应支持根据模型评估结果，建立选择策略，筛选出符合接入网运维任务需录的最优模型。应对筛选出的模型推理效果建立评估机制，监控模型推理准确性，支持模型的重训练和持续优化在接入网智能运维系统中部署AI模型宜采用模型压缩等模型轻量化技术，宜支持模型的热更新。7.1.4模型安全可信在接入网智能模型安全方面，用于接入网运维智能能力的模型应具备健壮性，宜采用可解释性较高的算法进行模型训练。7.2运维智能能力服务对于模型规模大，模型更新频繁的智能运维任务，宜将面向接入网智能运维任务的人工集中部署(例如建立全国或省级能力平台)。对于模型规模较小。需要在运维终端运行的任务，可以将面向接入网智能运维任务的人管理。8接入网运维智能化数据要求8.1接入网智能运维数据来源实现接入网运维智能能力需要来自不同来源的多维数据，包括：——OLT、MDU、家庭/企业网关、家庭组网设备等设备产生的数据，例如：性能统计和告警等--0LT采集模块、家庭/企业网关插件等扩展的软硬件提供的采集数据，例如业务性能数据和网络性能数据——网元管理系统(ENS)、接入网控制器、终端管理系统(RMS)、0DN管理系统等管理系统的数据，例如：资源数据、网络拓扑、设备配置参数、设备状态等；—-0sS、BSS等运营系统中的业务和用户配置数据，例如用户宽带套餐、用户位置、用户资费情况等；——其它数据来源，例如设备命令手册、运维知识库、接入网相关地理信息信息库、运维人员和对于面向人工智能的接入网运维数据，需要统一的数据模型表达和管理，从而实现数据在接入网智能运维系统中应支持以下12类数据：——时空数据：接入网设施的地理信息系统(GIS)信息、社会信息(节假日、重大事件)、天气气候信息等——站点数据接入网物理站点(机房、远端模块、交接箱等)、管路、动力系统和环境系统数据——资源数据接入网网络物理网络层和逻辑网络层的各资源数据，有源、无源物理资源和逻辑资迎辑链路、逻辑网络等逻辑资源等。-—网络业务数据：面向客户和面向资源的业务配置——拓扑数据接入网站点拓扑、物理网络拓扑、逻辑网络拓扑、业务网络拓扑、应用拓扑等数据——供应商数据：接入网设备与设施提供方基本信息数据，包括产品、设备、规格等静态数据等。——运营商数据：网络接入网运维组织架构、分层分域运维划分、运维运营系统信息等。——客户信息数据：接入网基本客户信息，如租户、使用者D、客户设备信息等——故障数据：接入网中的告警、日志、工单、诊断等与故障直接相关的数据——测量数据：接入网各层的网络性能、网络质量、业务质量等方面的相关数据。(电信，移动，华为)——客户业务数据；接入网用户的订单、计费等。——网络知识库：接入网线管设备命令手册、接入网运维知识库等。8.3数据接口和协议接入网智能运维数据域系统的数据采集应支持多种数据采集和传输协议，包括但不限于： QII协议： 接入网智能运维系统应在数据的采集、传输、使用过程中保证数据的安全性。对于数据中含有的用户个人信息部分应采取股敏处理。参考文献[1].YD/T4070-2022基于人工智能的接入网运维和业务智能化场景与需求[2].IS0/IEC2382-28:1995Infornationtechnology—Vocabulary-Partintelligence—Basicconceptsand[3].ITU-TM.60MAINTENANCETERMINO