2019-5-9 14:43

构筑5G第4维:打造全场景自动驾驶移动网络

自动化正在成为5G第4维: 5G商业成功的基石

进入2019年,全球运营商纷纷吹响5G的商用号角,各主流手机厂商也纷纷推出了自己的5G手机,不得不说5G正处在全面爆发的前夜。据业界估计,5G将只需3年就能突破5亿用户规模。而同样的用户规模,4G花了5年,3G花了10年。这样的前所未有的“5G”速度其关键就在于前所未有的5G极简。

正所谓“大道至简”,极简本质上反映的是一种内在的修为,是一种化繁杂为神奇的魔力。众所周知,5G包含三大应用场景:包括eMBB(增强型移动宽带)、uRLLC(超可靠、低时延通信)和mMTC(海量机器类通信)。毫无疑问未来10年产业界都将围绕5G的这三个维度持续进行技术创新以及商业创新,也势必将移动产业提升到一个新高度。

但在当下,我们同样认识到5G技术的引入也将进一步加剧网络的复杂性,进而导致OPEX的进一步攀升。因此,如何在5G部署伊始,用网络内在的极简理念化解持续增长的网络复杂性问题,彻底破除横亘在运营商面前的OPEX难题,成为了影响5G产业发展的一个关键。

想要破解网络复杂性上升与OPEX同步增长的魔咒,答案就是网络自动化。因此我们创新性的认为自动化将成为5G的第四维,与eMBB、uRLLC、mMTC这三个维度一起推动5G的商业成功,成为5G网络能力的一个必选项。

自动化能力的引入一方面能够帮助运营商解耦OPEX于网络复杂性,而且能够给运营商的业务运营植入敏捷的基因,大幅降低新业务的TTM时间。面向行业数字化这个新的5G刚需市场,运营商在新业务发展初期显然需要手伸得更长,试错成本更低去进行商业创新和市场培育,才有可能实现市场空间的规模扩张。而这就需要运营商变得足够的敏捷,甚至需要变得跟互联网企业一样,具备快速的业务上线以及敏捷的产品迭代能力。

5G第四维:从三角形到钻石

通过架构创新和Use case创新突破自动化能力边界

网络自动化之于5G的必要性不言而喻。甚至可以说自动化一直是在运营商心中教堂式的存在。但坦率的说,经过多年的探索,绝大多数的网络自动化程度仍然处于比较低的水平。那么如何才能实现自动化能力的真正突破呢?是不是通过某个产品的功能演进就可以实现了呢?答案是否定的。

首先从时间维度上看,网络的自动化是个长期演进的过程,正如汽车自动驾驶L1到L5的分级一样,网络的自动驾驶也是一个基于场景的逐级实现的过程。自动化的价值也可以逐级兑现,实现沿途下蛋。

其次从空间维度上看,网络的自动化是个自顶向下的系统工程,不仅涉及到运营商面向自动化的流程重构,而且更加需要网络系统架构的创新。不仅需要网络设备更加的简单和智能,而且更加需要面向场景的Use case创新;

通过“分层自治,垂直协同”凝聚产业合力,加速自动化进程

对于架构创新,我们拿汽车自动驾驶来看。汽车从被发明一开始就是围绕人的操作为中心去定义整个架构以及部件的设计。而今天,要实现自动驾驶的话,如果还是围绕人的驾驶行为,把所有的“人-机”交互转换成“机-机”交互的话,将存在两方面的问题:一方面,这样的转换过程极其的繁复,另一方面,没有办法消除驾驶员个体行为差异性。因此,在面向一辆除了家和办公室两点以外,以“第三生活空间”存在的完全自动驾驶汽车而言,必须重新定义汽车的系统架构以及部件的能力。

而网络的自动驾驶其复杂性更甚,首先,网络的全生命周期从规划、建设、维护和优化各个环节都存在大量的专家运维复杂性,且不同运营商的运维流程不尽相同。其次,移动网络本身是个持续动态变化的系统,话务模型以及无线信道环境上一秒钟和下一秒钟就有可能变得迥异。再次,移动网络存在着几千个配置参数,更可怕的是参数之间的依赖关系已经完全超越专家经验的可处理范畴。

因为我们不得不去考虑一个问题,如何通过系统架构的创新去逐层的把实现层面的复杂性进行封装与屏蔽,这样才有可能实现简单、无损、高效的交互形式。才有可能彻底突破网络自动化的能力边界,走向网络的完全自动驾驶。

基于这个理念,华为在2018年创新性的第一次面向业界发布了面向移动网络自动驾驶的“Cloud AI-Network AI-Site AI”三层架构,将AI技术和移动网络进行深度结合,从云端、网络和站点三个层面分层构筑移动网络的自动化与AI能力。通过架构上的分层自治,彻底激活网络各个层面的自动化潜力,并在此基础上通过极简协同实现Network AI与cloud AI之间以及Site AI与Network AI的高效闭环。可以说,面向移动网络“三层架构”的推出为移动网络全场景自动化的实现了架构上的准备。

实现网络自动化,核心是要实现基于意图或者策略的E2E自动化闭环。也就是说网络层面与上层系统之间的交互需要从简单的数据交互、参数交互转变到策略交互、意图交互。这种转变的基础就在于要真正实现移动网络的域内自治,即分层自治,垂直协同。

分层自治,开放协同

从运营商实现业务自动化(跨域跨厂家)的视角来看,“分层自治,垂直协同”的理念能够最大化利用运营商与设备商的优势。运营商能够更多的从业务工作流的视角来重构面向自动化的工作流以及灵活编排的能力。设备商能够更多从网络视角实现对域内复杂性的封装,进而实现自动化能力的高度内聚来充分释放网络潜能,并通过场景化能力接口的极简开放,最终实现基于策略或意图驱动的网络自治。

围绕场景定义自动驾驶分层分级,推动Use Case创新

如果说架构上的准备相当于给网络自动化的这一片热土真正变成了沃土,但是最终是否能成长为硕果累累的庄园,则依赖于整个行业围绕网络运维场景以及业务运营场景的Use case探索与创新。

移动产业对自动化的探索,如果一定要给一个里程碑时间点的话可以追溯到2006年NGMN首次提出了SON(自组织网络)的概念,其实业界对网络自动化的探索应该更早。业界从工具辅助人工自动化,到功能定义自动化。时至今日,我们认为之前网络自动化的探索少了一个非常核心的要素:场景。场景可以说是自动化能力与工作流的一个粘合剂,有且仅有通过场景化基于流程来串接单点的自动化能力,才有可能最终以一个场景的闭环自治来兑现相对完整的客户价值。

华为于2019年MWC伦敦预沟通会上发布了系列化的面向移动网络的自动驾驶解决方案,其中就包括管控合一的移动大脑MAE(移动网络自动化引擎)。其两大核心理念,其一就是围绕网络运维生命周期的规划,部署,维护,优化以及业务发放五大领域的场景化的自动化能力。其二就是自动驾驶网络基于场景的L1到L5的分级演进理念。

例如在站点部署领域,MAE提供一键式的站点部署解决方案,从站点的设计、配置、开通和验收环节提供端到端的自动化能力,大大缩短了5G站点的开通时间。目前已经在北美、日韩等全球多个局点展开验证。北美某运营商通过采用自动化的站点部署方案,实现了开站过程中的零人工交互,平均每站点的部署时间从4小时缩减到半小时。在业务发放领域,MAE基于AI技术实现了无线家宽业务的可放号速率的精准预测与套餐的自动匹配,并通过与上层IT系统的无缝对接实现了在营业厅的WTTx业务一键式放号与套餐生成。

诚然实现移动网络的完全自动驾驶是一个长期的旅程,但面对5G的到来,网络自动化则是时不我待,整个产业都需要行动起来,共同定义清晰的面向自动驾驶的分层分级标准、牵引技术创新并指导落地,及时享受自动化带来的“分期”红利,最终拥抱全场景自动驾驶网络带来的无限可能。华为愿与全行业共同合作,持续构建无线领域的自动化能力,推进移动网络自动驾驶的进程,共同拥抱万物互联的智能世界。

来源:C114通信网

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本评论 更新于:2019-8-20 21:46:26