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    基于AI算法的VoLTE網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測方法研究

    2021-11-05 18:49:00戴筠迪周瑩楊淋翔
    中國新通信 2021年18期
    關(guān)鍵詞:感知

    戴筠迪 周瑩 楊淋翔

    【摘要】? ? 使用箱線算法、OCSVM算法和三次指數(shù)平滑算法,構(gòu)建出一套能準(zhǔn)確反映網(wǎng)絡(luò)運行特點的風(fēng)險預(yù)測算法模型,深挖網(wǎng)絡(luò)運行過程中的海量數(shù)據(jù)并結(jié)合數(shù)字化專家經(jīng)驗,探索“事前預(yù)測”及“事后快速定界”的維護能力構(gòu)建,構(gòu)建VoLTE業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的預(yù)測及防范能力,降低故障發(fā)生頻率,提升用戶網(wǎng)絡(luò)使用感知。

    【關(guān)鍵詞】? ? 風(fēng)險預(yù)測算法模型? ? VoLTE? ? 感知

    一、業(yè)務(wù)背景介紹

    VoLTE作為4G和未來5G演進的主流語音解決方案,越來越多的運營商選擇了部署VoLTE技術(shù)。但是由于組網(wǎng)復(fù)雜等原因,工程師在日常維護過程中也面臨著前所未有的挑戰(zhàn),一方面用戶對網(wǎng)絡(luò)的依賴性越來越強,對網(wǎng)絡(luò)的要求也越來越高;另一方面,VoLTE業(yè)務(wù)涉及到的網(wǎng)元類型多(30+)、接口多(50+)、組網(wǎng)復(fù)雜(CS、IMS和PS多域疊加),這對維護人員的各專業(yè)技能也有較高的要求,造成了VoLTE的問題定界定位耗時長。另外VoLTE的總體指標(biāo)多,傳統(tǒng)基于單指標(biāo)固定閾值的指標(biāo)監(jiān)控不全面,采用固定閾值監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)感知度差,導(dǎo)致了現(xiàn)網(wǎng)的風(fēng)險隱患發(fā)現(xiàn)不及時。

    所以我們需要通過大數(shù)據(jù)和AI算法,構(gòu)建“事前預(yù)測”及“事后快速定界”的維護能力,及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險隱患,縮短處理時間,從而降低業(yè)務(wù)損失。

    二、算法基本特征及其對應(yīng)的應(yīng)用

    1.箱線算法(Boxplot):利用中位數(shù)、25%分位數(shù)、75%分位數(shù)、上邊界和下邊界等統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的整體分布情況。箱體包含了大部分的正常數(shù)據(jù),而在箱體上邊界和下邊界之外的就是異常數(shù)據(jù)。我們可以利用該算法處理具有波動性的單指標(biāo)話統(tǒng)數(shù)據(jù),利用箱線圖可以避免提取數(shù)據(jù)中少量異常值的影響,能夠準(zhǔn)確穩(wěn)定地描述出數(shù)據(jù)離散的分布情況,得到合理的閾值。再根據(jù)周期性的判斷,得到不同的數(shù)據(jù)范圍。

    2. OSCVM(One-class SV):單類支持向量機用來進行無監(jiān)督異常數(shù)據(jù)檢測,通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出合理的邊界范圍,作為正常數(shù)據(jù)閾值。而那些超出閾值范圍的數(shù)據(jù)則視為異常數(shù)據(jù)。我們可以利用該算法處理具有波動性的多指標(biāo)話統(tǒng)數(shù)據(jù),通過OSCVM算法,在多指標(biāo)結(jié)合計算時,降低復(fù)雜度,提升運算效率;自適應(yīng)性調(diào)整算法參數(shù)學(xué)習(xí)合理閾值邊界,提高檢測的準(zhǔn)確性。

    3.三次指數(shù)平滑算法(Holt-winters):時間序列一般具有趨勢和季節(jié)性,趨勢描述的是時間序列的整體走勢,季節(jié)性描述的是數(shù)據(jù)周期性的波動,可以基于已有的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的走勢。我們可以利用該算法處理具有周期性波動性的單指標(biāo)話統(tǒng)數(shù)據(jù),三次指數(shù)平滑算法具有自適應(yīng)性,預(yù)測模型能夠自動識別數(shù)據(jù)模式的變化而加以調(diào)整;基于時間序列的預(yù)測,對不同時間的非等權(quán)處理更符合實際情況。

    三、算法的實際運用方案—VoLTE語音呼叫失敗預(yù)測預(yù)防

    當(dāng)前VoLTE業(yè)務(wù)在業(yè)務(wù)維護上主要存在四大痛點:

    1. VoLTE業(yè)務(wù)組網(wǎng)復(fù)雜:VoLTE業(yè)務(wù)涉及業(yè)務(wù)涉及網(wǎng)元類型多(30+)、接口多(50+),傳統(tǒng)設(shè)備和NFV設(shè)備混合組網(wǎng)。

    2.故障范圍影響較大:核心網(wǎng)單網(wǎng)元容量大,覆蓋區(qū)域廣,如果現(xiàn)網(wǎng)出現(xiàn)故障,影響用戶一般會超過20萬用戶。

    3.故障處理時間長:70%的問題為跨域故障,定界定位耗時長(處理時長比2/3G網(wǎng)絡(luò)高48%)。

    4.現(xiàn)網(wǎng)故障隱患發(fā)現(xiàn)晚:傳統(tǒng)基于設(shè)備關(guān)鍵指標(biāo)的固定閾值進行監(jiān)控,不能基于業(yè)務(wù)進行全面體系化的監(jiān)控,不能及時發(fā)現(xiàn)現(xiàn)網(wǎng)故障風(fēng)險&隱患。

    基于此背景,我們可以利用大數(shù)據(jù)及機器學(xué)習(xí)提升網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的預(yù)測及防范能力,通過實時監(jiān)測VoLTE業(yè)務(wù)相關(guān)的話統(tǒng)、告警、配置、CHR、操作日志&系統(tǒng)日志等數(shù)據(jù),提前識別業(yè)務(wù)風(fēng)險及故障,縮短故障恢復(fù)時長,避免惡性事故的發(fā)生和降低事故的影響。

    此方案有三大關(guān)鍵技術(shù)點。首先就是數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集與存儲:跨領(lǐng)域拉通IMS/EPC/的話統(tǒng)、告警、配置、CHR、日志等數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集和存儲,便于數(shù)據(jù)分析;其次是風(fēng)險預(yù)測:(1)基于VOLTE語音呼叫業(yè)務(wù)流,梳理各網(wǎng)元相關(guān)的KPI指標(biāo)和錯誤碼,建立表征VOLTE語音呼叫是否正常的全面指標(biāo)體系;(2)通過AI&大數(shù)據(jù)算法對VoLTE全面指標(biāo)和CHR&日志進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),建立異常預(yù)測模型, 快速識別業(yè)務(wù)異常和預(yù)警,預(yù)測準(zhǔn)確率80%;最后是風(fēng)險預(yù)防(定界定位):基于故障信息聚類算法分析&呈現(xiàn)、全球網(wǎng)絡(luò)維護的專家經(jīng)驗規(guī)則、IP Tracert定界定位算法,對現(xiàn)網(wǎng)風(fēng)險和故障進行定界定位建議或提供有效輔助信息。覆蓋現(xiàn)場常出的4大故障場景。

    風(fēng)險預(yù)測的邏輯如下圖1。

    首先梳理VoLTE各網(wǎng)元相關(guān)的KPI指標(biāo)和錯誤碼(1000+),建立全面指標(biāo)監(jiān)測體系,收集呼叫失敗的CHR(呼叫日志記錄)和系統(tǒng)日志。增加現(xiàn)網(wǎng)異常發(fā)現(xiàn)的維度。

    接下來通過方差算法&自相關(guān)系數(shù)算法,自動識別不同的數(shù)據(jù)特征(比如周期性和非周期性),自動匹配不同算法。提取200+ CHR故障特征(如內(nèi)部失敗原因值、拆線網(wǎng)元等);提取系統(tǒng)日志故障特征,形成日志故障分析模板(規(guī)劃)。

    完成特征提取后,我們構(gòu)建兩種模型來進行數(shù)據(jù)算法研究,單指標(biāo)(通過箱線圖算法學(xué)習(xí)得到動態(tài)閾值模型)和多指標(biāo)(通過OCSVM算法學(xué)習(xí)得到異常檢測模型)。

    最后將現(xiàn)網(wǎng)實時數(shù)據(jù)與異常檢測模型進行對比,實現(xiàn)現(xiàn)網(wǎng)風(fēng)險的快速發(fā)現(xiàn),對預(yù)測結(jié)果進行人工標(biāo)注反饋,系統(tǒng)基于人工反饋和異常的統(tǒng)計自動觸發(fā)訓(xùn)練和調(diào)優(yōu),模型會持續(xù)優(yōu)化,并在后續(xù)的采集過程中進行修正。

    四、VoLTE語音呼叫失敗預(yù)測預(yù)防方案的效果

    2月28日22:50分預(yù)測省內(nèi)某地WUXISBG5“MT接通率”下降風(fēng)險,接通率逐步下降,2.5小時后下降4%(低于95%傳統(tǒng)手段此時可監(jiān)控)。通過風(fēng)險自動鉆取告警信息,快速識別網(wǎng)絡(luò)呼叫振蕩問題,根據(jù)震蕩號碼排查最終定位到智能網(wǎng)設(shè)備問題。

    該方案有三大關(guān)鍵特點:

    1.動態(tài)閾值精準(zhǔn)監(jiān)控:基于歷史話統(tǒng)數(shù)據(jù),通過箱線圖算法訓(xùn)練得到指標(biāo)動態(tài)閾值模型。

    2.多指標(biāo)關(guān)聯(lián)判斷識別風(fēng)險:結(jié)合“MT接通率”、“MT試呼次數(shù)”之間的關(guān)系,識別出網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險隱患。

    3.引入時間序列趨勢判斷:風(fēng)險模型匹配后,根據(jù)接通率下降比例判斷,對于劣化比例較小的場景,引入多周期監(jiān)控,判斷出劣化趨勢后再進行風(fēng)險上報。

    五、結(jié)束語

    隨著數(shù)字化進程不斷加快,運營商更要及時進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在網(wǎng)絡(luò)日常維護過程中,需要通過大數(shù)據(jù)和AI算法能力來提升維護效率,這既能夠節(jié)約維護成本,更能夠大幅減少故障影響,提升用戶感知,是未來通信網(wǎng)絡(luò)維護的中堅力量。

    戴筠迪(1992.12),女,漢族,江蘇鹽城,大學(xué)本科,中級工程師,研究方向:中國聯(lián)通智網(wǎng)創(chuàng)新中心網(wǎng)絡(luò)AI中心,從事智能運維產(chǎn)品研發(fā)管理工作。

    周瑩(1988.05.01),女,漢,江蘇泰州,南京郵電大學(xué)碩士研究生,通信網(wǎng)絡(luò)支撐系統(tǒng)工程師,中國聯(lián)通智網(wǎng)創(chuàng)新中心網(wǎng)絡(luò)AI中心,主要從事針對通信網(wǎng)絡(luò)支撐軟件的設(shè)計管理工作,面向運營商內(nèi)部維護人員提供系統(tǒng)支撐能力。

    楊淋翔(1992.09), 男,漢族,江蘇鎮(zhèn)江,大學(xué)本科,中級工程師,研究方向:江蘇聯(lián)通IP城域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)維護、政企業(yè)務(wù)支撐。

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