網絡重構進入新階段

譚倫

“SDN將進一步從自動化走向智能化。”在近日舉行的2018中國SDN/NFV大會上，SDN/NFV產業(yè)聯(lián)盟理事長韋樂平指出，電信網的復雜性和人工依賴性使得具備應付高度復雜性能力的AI具有很好的發(fā)展空間，結合SDN與AI的基于意圖的網絡（IBN）將可能成為網絡自動化和智能化的目標。

SDN已過炒作期 NFV征程依然艱難

就SDN/NFV目前的進展和趨勢，韋樂平表示，SDN已度過炒作期，進入理性發(fā)展階段；NFV化已經開始落地，但征程依然艱難。

根據(jù)Mason預測，2017年全球網絡云化市場為52億美元，未來年增長25%，2020年達到121億美元。目前，全球電信云項目已超過400個，SDN專線成為熱點，SD-WAN成為SDN邁向大網的關鍵和切入點，Verizon、AT&T;、Sprint、BT、Orange等大T已率先部署。韋樂平指出，這代表基于SDN/NFV的網絡云化成為共識。

一方面，SDN標準化進程加速。標志性事件包括IETF南北向接口定義完成；BBF瞄準產業(yè)轉型，推進網絡云化；ONAP開源組織推出第一版本，ONF TAPI2.0信息模型發(fā)布。另一方面，標準和開源組織走向協(xié)同。標準組織通過組織Hackthon參與開源，而開源組織開始反推標準。韋樂平表示，“Zero-Touch & Automation”成為SDN的新熱點。

與此同時，NFV化已經開始落地，目前已覆蓋所有核心網網元，但由于思維落后、硬件性能限制、標準化滯后及互操作的復雜性，因此還不盡如人意，NFV的征程依然艱難。韋樂平表示，運營商的一朵云理想依然還只是理想，其內部IT系統(tǒng)的復雜性和對外服務的質量和速度要求導致公有云和電信云還在獨立建設，共享只在機房、局址和動環(huán)。因此，網絡云化的挑戰(zhàn)不可輕視。

AI使能是網絡重構新階段

隨著網絡重構帶來業(yè)務功能和網絡功能原子化和微服務化，管理對象劇增，多業(yè)務場景需求使得網絡架構乃至網元形態(tài)都隨之動態(tài)化。同時，網絡NFV化后，網元的分層解耦引入了更多的廠商，不僅導致十分復雜和冗長的互操作測試，也引入了更多可能的故障點，運營商面臨更為復雜的故障定位源的分析和責任判定。

對于網絡架構重構帶來的如此高的多維度復雜性，韋樂平認為，引入AI重構網絡是解決這一問題的必要手段。在韋樂平看來，AI能力遠超人腦，有望解決網絡重構面臨的三個挑戰(zhàn)：網絡架構動態(tài)變化帶來的網絡和業(yè)務的復雜性；網元分層解耦后的故障定位等運維帶來的復雜性；網絡資源實時調整帶來的網絡運行復雜性。

韋樂平表示，一切基于軟件的復雜多維問題都可以借助于AI的幫助，復雜的多層、多域、多協(xié)議、多接口、多參數(shù)、多廠家的網絡和業(yè)務問題也不例外，只是AI在不同層面和領域的作用和引入路徑不同。據(jù)悉，AI網絡應用的主要場景包括高效智慧運維場景、個性化業(yè)務服務場景、網絡安全場景。

在設施基礎層，可以為有源硬件設施提供AI加速器，實現(xiàn)不同層級的訓練和推理能力，諸如核心DC的基礎設施可優(yōu)先引入AI加速器，滿足全局性的策略或算法模型的集中訓練及推理需求，而接入側可以逐步按需推進，例如基站內嵌AI加速器可以支撐設備級的AI策略及應用。

在網絡和業(yè)務控制層，可以優(yōu)先集成AI的推理能力，對網絡和業(yè)務實現(xiàn)智能網絡優(yōu)化、運維、管控和安全。實現(xiàn)網絡各層級的KPI優(yōu)化、路由優(yōu)化、網絡策略優(yōu)化等，例如無線的覆蓋優(yōu)化、容量優(yōu)化、負荷優(yōu)化等。

在運營和編排層，可優(yōu)先在大數(shù)據(jù)平臺上引入AI引擎，對OSS和BSS數(shù)據(jù)做更深度的智能化挖掘。隨著虛擬化網絡的部署，編排層上可以逐步疊加AI能力，從而提升產品編排、業(yè)務編排、端到端資源編排的自動化和智能化編排水平。進而對業(yè)務量的變化做前瞻性的智能預測，實現(xiàn)動態(tài)規(guī)劃和管理配套的資源。

仍面臨四大挑戰(zhàn)

雖然AI的引入已成為網絡重構的一大方向，但韋樂平認為，AI的網絡應用還面臨四大挑戰(zhàn)。

一是AI成功應用的前提是足夠大的訓練數(shù)據(jù)?！氨M管電信網絡數(shù)據(jù)很大，但不同部門和層級數(shù)據(jù)語義和格式、數(shù)據(jù)存儲和管理應用機制不同、數(shù)據(jù)監(jiān)管限制等原因，真正能有效利用的數(shù)據(jù)并不足夠大?！?/p>

二是AI/ML與網絡結合的場景尚不清晰。

三是網絡和業(yè)務遠比目前已經成功應用AI的圖像、語音識別和棋類博弈要復雜，特別還缺乏成熟可靠的電信網絡和業(yè)務的建模和特征表示及提取方法。

四是現(xiàn)有垂直煙囪式組織架構不適應AI使能的新網絡。

韋樂平表示，現(xiàn)有組織架構往往是依靠特定的業(yè)務部門的專門團隊來支撐特定的業(yè)務、應用和網絡功能，從而形成了大量垂直一體化的業(yè)務和網絡煙囪，不僅耗費了大量的人力物力和資金，而且還無法共享資源，難以提供融合性業(yè)務和網絡。基于云化網絡的網絡架構重構要求運營商能夠在跨部門的、共享的、統(tǒng)一的云平臺上協(xié)同工作，這與現(xiàn)有的垂直煙囪化的部門設置直接沖突。

最后，韋樂平強調，僅僅依靠技術和業(yè)務重構難以推進AI的深度網絡架構重構。打破部門壁壘，實施組織架構水平化是網絡重構成功的前提。