0 引言

  隨著近期國際電信業管理論壇(TM Forum，TMF)聯合產業伙伴發布《自智網絡白皮書(3.0)》，以及國內各專業領域智能化分級、評估方法等標準化研究的逐步展開，網絡智能化成為當前網絡管理與運營領域主要研究的熱點之一。本文從幾個方面闡述光傳送網的自智化應用和演進的一些思考：一是光傳送網的自智網絡架構應用，即將已構建的光傳送網管控體系映射到TMF提出的通用自智網絡架構中；二是為有效提升光網絡的智能化水平，需要提出適應光傳送網領域的智能化應用策略和需求;三是自智化過程中面臨的挑戰等。

  1 光傳送網的自智網絡架構應用

  將光傳送網管控分層體系架構引入到TMF發布的《自智網絡白皮書(3.0)》的通用自智網絡框架中，形成了適用于光傳送網管控的自智網絡架構應用(見圖1)[1-3]。由此可見，光傳送網管控分層架構天然符合TMF自智網絡三層四閉環的架構和理念。

  將光傳送網管控分層體系分別映射到自智網絡架構中，可以直接得出它們之間的對應關系。

  (1)光傳送網管控分層與自智網絡三層的映射關系由上到下依次如下。

  · 服務或應用層對應業務運營層：主要部署運營商的BSS系統、業務派單系統或各種APP服務等，主要處理各種服務或應用的請求。

  · 網絡管控層對應服務運營層：主要部署傳送網領域的網絡管控系統或直接部署全業務網的網絡管控系統(OSS)等，以支持傳送網內的或跨多業務域的全程全網的端到端業務管控和分析功能。

  · 子網管控層對應資源運營層：主要部署各傳送網廠商管控系統，負責各廠商子網內的資源管控和網絡分析等的運營管理功能。

  (2)光傳送網管控體系的四閉環的映射關系由上到下依次如下。

  · 用戶閉環：穿越服務或應用層、網絡管控層和子網管控層之間和其他3個閉環間的交互，以支持用戶服務的實現。3個層級間通過意圖驅動的接口進行交互。

  · 業務閉環：服務或應用層與網絡管控層之間的交互閉環，通過業務意圖的應用接口(API)實現交互。

  · 服務閉環：網絡管控層與子網管控層之間的交互閉環，通過服務意圖的北向接口(NBI)實現交互。

  · 資源閉環：子網管控層與網元層之間的交互閉環，通過資源意圖的南向接口(SBI)實現交互。

  與其他專業網絡相比，光傳送網提供的是面向連接的分層網絡業務的承載服務，這使得它的智能化具有一個典型特征：自智域內下層閉環是實現上層閉環的基礎和前提。在光傳送網的自智網絡架構中，各類服務(特別是業務管控服務)要求子網管控層首先實現資源的自智閉環，在單廠家子網內首先實現全程智能化。上層網絡管控層服務閉環的實現，依賴于下層各子網的資源自智閉環的實現程度，它是上層實現智能化閉環的基礎和前提。為實現服務閉環的全程智能化，在子網管控層實現全部資源閉環智能化的基礎上，上層網絡管控層側重于域間服務閉環的橫向業務編排、路由計算和連接拆分等。嵌套下層域內閉環流程，實現跨層端到端的服務閉環。

  2 光傳送網智能化應用探討

  2.1 維護和優化階段的智能化應用策略光網絡的全生命周期涵蓋了規劃、建設、運營、維護和優化各階段。其中，維護和優化階段的智能化需求更為迫切，并且更多的體現在增強網絡分析能力上。通過引入人工智能、大數據、數字孿生等新型技術，增強光網絡資源使用統計、告警根源分析、性能預測和趨勢分析等分析能力，提升現有光網絡維護和優化階段的智能化水平。這是當前光網絡智能化研究的重點之一。

  由此可以考慮從當前多區域現網使用的規劃優化工具、網絡業務的相關分析工具等出發，統計分析出現網當前較為迫切實現的自動化、自智化應用需求,例如業務故障智能分析(根源告警分析)、故障定位、保護恢復仿真、光網絡性能智能預測、資源瓶頸分析、光網絡資源智能優化、同纜風險智能識別等[4-6]。通過人工智能、大數據等新技術智能增強網絡分析能力。因此，可以考慮從現網已經應用的運維和優化工具入手，進行工具的智能化改造升級，有效提升數據分析效率和準確性，降低人工參與比重,切實提高網絡維護和優化階段的智能化水平。同時，可以考慮對這些應用分析需求進行優先級排序，優先實現高優先級的應用需求的改造升級。

  優先從現網正在使用的運維優化工具入手考慮智能化應用需求的優點是：一方面將網絡智能化更符合實際所需，直擊現網運維管理的痛點;另一方面可以將智能化后的分析效果與之前現網使用的運維優化工具所得出的分析數據和結果直接進行對比分析，有助于智能化效果和網絡自智化水平分級的評估。

  2.2 提升用戶感知的應用需求提升用戶感知的應用需求也是智能化研究的方向之一。自智化水平分級是為自智化水平的評估服務的，而它們最終服務于提升用戶感知，形成用戶閉環。業務意圖直接反映了用戶對業務的請求需求，因此業務意圖到服務意圖之間的映射和轉化是光網絡自智化的應用需求之一。通常采用模板化的人工映射方式，人工干預較多，自動化水平較低。隨著更高的網絡智能化要求，實現意圖驅動的業務需求自動化，大大縮短服務提供時間，可以直接提升用戶感知，有效改善客戶的服務體驗。

  2.3 從典型應用場景到全場景化覆蓋逐步擴展的智能化分級評估由于光傳送網管控和運營的復雜性，初始階段對光傳送網管控與運營工作流程進行整體的智能化分級評估具有較大挑戰。因此，可以考慮先針對某些典型應用場景，并根據典型應用場景在網絡的全生命周期重要性，確定優先級。優先進行高優先級的典型場景的智能化水平分級評估。隨著評估體系和方法的不斷完善，逐步擴展到全場景化的光網絡整體管控和運營水平的評估。

  3 智能化運營過程中面臨的難點和挑戰

  3.1 頂層設計和縱向流程規劃，實現自智域跨層接口間的智能化聯動光傳送網的智能化需要對網絡的規劃、建設、維護、優化、運營的全生命周期不同階段的應用場景進行流程化的頂層設計和規劃，以實現貫穿三個層面的用戶閉環。而自智域跨層接口之間的智能化聯動成為需要解決的問題之一。以往各層的意圖驅動接口是根據網絡管控建設需求相對獨立進行規范和部署的。上層請求通過接口和本層映射，驅動和觸發下層接口。因此，跨層接口之間的智能化聯動成為光傳送網管控服務智能化的關鍵環節，需要將縱向三層和層間接口交互整體拉通，實現接口間的聯動，打通由上至下全程信息流的交互，這具有較大挑戰。

  3.2 增強智能化應用產品的運營和維護，實現可持續發展戰略為增強管理平面的網絡分析能力，需要引入大數據、人工智能等IT新技術，應用機器學習、算法模型、模型推理和迭代等，最終開發出側重于網絡數據分析的應用產品。而這種應用產品還需要做產品的運營，包括前期的宣傳、推廣，后期的產品迭代和維護等，以實現應用產品的可持續發展。與此同時，受接口開放、模型算法效果的評估、需求符合度等因素影響，這種定制化的應用產品的推廣速度還較為緩慢。因此，從目前光傳送網領域相關的人力、成本投入來看，這種智能化新應用產品的運營和維護還是短板。

  與光傳送新技術的應用和推廣類似，可以考慮選取典型應用產品先進行現網試點，評估效果后，再逐步向全網泛化推廣。不同的是，目前這種軟件應用產品的運營和維護的經驗十分有限，還處在不斷摸索和經驗積累階段。

  3.3 光網絡管理運維體系需適應智能化發展需要隨著運營商網絡業務管控的云化、微服務化部署，已逐步打破了傳統運維管理界面。系統管理維護、數據獲取等根據需要可能會跨傳統的管理維護邊界。目前，面臨著AI等新技術產品的維護以及跨地域的數據采集還存在較大難度，不利于新技術的引入。因此，隨著新技術應用的推廣，光網絡的管理運維體系也需隨之調整和革新，以適應網絡智能化發展的需要。

  3.4 智能新技術的引入需要多專業的復合型人才為提高智能化網絡分析能力，運營商紛紛創建了各自的數據中心、AI中心等，引入大數據分析、AI能力等，賦能全生命周期的網絡管理和運維。然而，在電信網中應用這些IT新技術，對人才的要求會比較高，既需要熟悉相關的IT新技術，又需要對網絡業務十分了解。這使得新技術應用直接面臨一個突出問題：熟悉新技術的IT研發人員，并不了解網絡業務;反之，現有熟悉網絡業務的人員也不了解IT新技術。因此，這種多專業的復合型人才相對短缺，成為運營商人才建設的主要缺口。

  4 光傳送網智能化研究和標準化進展

  光傳送網從ASON到SDN階段，智能化主要是圍繞網絡各種管控服務展開。隨著電信網絡的數字化轉型，不斷引入AI、大數據等IT新型智能化技術，近年來網絡智能化研究的重心正向著網絡分析的智能化轉移[6-8]。在光網絡管控體系中，增強網絡智能化分析能力，提高網絡分析的智能化水平和分析結果的準確性，從而全面提升網絡的規劃、建設、運營、維護和優化等各階段的全生命周期的智能化。

  目前，國內CCSA TC7網絡管理與運營支撐工作組正在開展網絡管理與運營智能化相關的標準化工作。已經建立起一個較為系統的信息通信網智能化運營管理標準體系，內容涵蓋了整個標準體系的參考架構、需求與用例、智能化水平分級、智能化水平分級評估方法，以及相關運營管理接口等方面(見圖2)。其中，與光傳送網智能化管理與運營的標準化工作主要在TC7 WG2工作組展開，目前正在制定光傳送網智能化水平分級標準，另外光傳送網智能化需求與用例、接口等相關標準也已立項并陸續展開工作。

  此外，CCSA TC6 WG1傳送網工作組也在同步進行光傳送網智能化研究和標準化工作，更側重于從光傳送層支撐整個管控體系的智能化[3-5]。目前，已完成了人工智能、數字孿生和大數據等新型IT技術在光傳送網領域的應用研究。

  5 結束語

  綜上所述，雖然光傳送網管理與運營智能化還處在不斷摸索階段，面臨著較多的挑戰，但隨著智能化新技術應用的逐步成熟，智能化應用的運營和維護經驗也將不斷增強。并且隨著網絡智能化管理與運營標準化工作的日漸深入，將會更有利地支撐光傳送網運維的數智化轉型與智能化水平的持續提升。

  參考文獻

  [1] TMF. 自智網絡白皮書(3.0)[R], 2021.[2] TMF. Autonomous networks-business requirements & architecture[R], 2020.[3] CCSA TC6 WG1. 傳送網管控融合系統(MCS)[R], 2021.[4] CCSA TC6 WG1. 人工智能在傳送網領域中的應用研究[R], 2020.[5] CCSA TC6 WG1. 傳輸網智能化運維研究[R], 2020.[6] 中國移動. 光網絡人工智能(AI) 應用白皮書[R], 2021.[7] ITU-T. Framework for evaluating intelligence levels of future networks including IMT-2020[R], 2020.[8] ETSI. ENI definition of categories for AI application to networks[R], 2019.

  作者簡介

  王郁 中國信息通信研究院技術與標準研究所高級工程師，主要從事光傳送網及其管控技術領域的研究、標準制定、測試驗證等工作。