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近期，為貫徹落實中國電信集團云網(wǎng)運營數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，提升云網(wǎng)監(jiān)控排障能力，不斷積極探索提升網(wǎng)絡(luò)自智水平的方法，湖北電信聯(lián)合中信科移動針對網(wǎng)絡(luò)維護中故障定位效率低、設(shè)備隱患監(jiān)控識別難的痛點，推出基于AI引擎的智能運維解決方案，實現(xiàn)了故障根因精準定位、設(shè)備隱患提前識別，有效提升了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。
告警自智—提升分析處理效率
為了降低維護人員日常告警的分析工作量，基于歷史告警，提取網(wǎng)絡(luò)拓撲、配置、日志、故障對象等信息的關(guān)聯(lián)特征，結(jié)合已有告警知識庫，利用AI算法對數(shù)據(jù)進行挖掘和訓(xùn)練，形成告警的根因-衍生關(guān)聯(lián)模型。在注入AI模型后，可以對網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的告警進行關(guān)聯(lián)識別和根因診斷，從而提升故障排查與處理效率。
在現(xiàn)網(wǎng)規(guī)模試點，告警關(guān)聯(lián)準確度超90%，根因告警分析用時縮短了5~8倍，顯著提升了故障排查與定位的效率。
圖1 告警自智診斷結(jié)果
設(shè)備隱患識別預(yù)測—主動運維，提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量
為了將設(shè)備隱患扼殺在初期，將“健康體檢”理念引入到網(wǎng)絡(luò)運維，對無線網(wǎng)元的關(guān)鍵器件進行健康度評估。通過監(jiān)測關(guān)鍵指標的狀態(tài)和變化趨勢，結(jié)合AI訓(xùn)練模型，可對光模塊、時鐘源、BBU/RRU輸入電壓等指標實現(xiàn)健康度自動監(jiān)控，形成關(guān)鍵器件的健康評分并輸出檢查報告，對風(fēng)險器件提前預(yù)警，協(xié)助運維人員提前識別處理。經(jīng)現(xiàn)網(wǎng)規(guī)模試點，故障隱患識別準確率達到90%以上，并經(jīng)過上站核驗，評估和實際情況相符，為主動運維提供了重要依據(jù)，提升了網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。
圖2 光模塊品質(zhì)監(jiān)控
通過規(guī)模試點，充分驗證了中信科移動基于AI引擎的智能運維解決方案，可有效實現(xiàn)告警根因快速精準定位、設(shè)備隱患提前識別，不僅可大幅提升運維效率，而且有效提升了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的穩(wěn)定性。
后續(xù)，湖北電信將持續(xù)與中信科移動緊密協(xié)作，打通智能運維數(shù)據(jù)和上級采控平臺的對接通道，共同推進網(wǎng)絡(luò)自智能力更上一層樓，構(gòu)建更智能的5G網(wǎng)絡(luò)。
