智能化运维 5G新基建如何智能化运维？

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为什么AIOps平台要成为通向5G新基础设施的“桥梁”？

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正文|通信行业新闻(网络)党博文

云计算时代，随着企业数字化程度的不断提高，软件虚拟化和云化使得ICT基础设施网络越来越复杂和相互依赖。在过去的几年里，为了应对数字化转型带来的日益增加的系统复杂性，市场上出现了许多运维分析平台。

在当今的云计算时代，云计算和分布式应用给运维带来了巨大的挑战，使得人们的海上战术在运维之前就失败了。因此，基于算法和机器学习的智能运维(AIOps)必将成为企业运维场景的大势所趋。AIOps平台利用大数据、现代机器学习等先进的分析技术，以主动、个性化、动态的洞察，直接或间接地增强IT运营功能。

根据Gartner的相关数据，全球AIOps平台市场每年在3亿美元到5亿美元之间，its的快速发展使得企业引入AIOps工具来增强IT功能和业务增长成为必然趋势。

华为不断突破云管理的边界，满足成千上万业务的复杂需求，加速各行业的数字化转型。华为AIOps是最具代表性的解决方案之一。

然而，随着5G等网络和服务的发展，带来了高复杂性和高质量的运维挑战。运维能力的演进成为电信网络持续有效性的关键影响因素，运维智能化转型成为大势所趋，云计算之争最终将是无数厂商基于运维的全面竞争。

给运营商“主动权”

目前，电信网络运维面临着被动发现问题、难以定位故障根源等一系列问题。各专业运维支撑系统的功能也面临着开发周期长、闭环过程自动化程度低等技术瓶颈。运营商都期望引入AI能力，实现智能运维，实现主动维护和故障自愈。

基于10多年的服务行业经验，华为不断突破云管理的边界，以满足数千条线路和行业的复杂需求，加快各行业的数字化转型。华为AIOps是最具代表性的解决方案之一。

事实上，传统运维和AIOps是密切相关的，AIOps也依赖于传统运维的数据库和计算处理。但是随着云的大量采用，IT环境越来越复杂，运维管理的任务也越来越艰巨。运维自动化可以解决一些问题，但一直困扰着运维的告警融合。一些更灵活的配置需求，依靠运维自动化并不能完全解决，但这些问题可以通过AIOps方法在更深层次上解决。

具体来说，华为向行业发布了AIOps系列云服务，包括故障识别根本原因定位服务、日志异常检测服务、KPI异常检测服务、硬盘异常检测服务等。，最大限度地支持“开箱即用”和“主动出击”,使运营商和企业专网的智能运维得到改善。

在实际场景中，发现异常或故障后的定位是运维过程中的一个难点。目前，这些任务主要依靠专家经验或人工分析，但受分析计算能力和知识信息的限制，效果不理想。

通过人工智能算法和业务的集成，NAIE人工智能操作系统准确地聚合多维事件，如异常和警报，并聚合事件和定位拓扑和故障传播图等维度的根本原因。目前，Naie AI OPS已应用于无线接入网等业务领域，无效接入站减少60%，根本原因识别准确率85%+，整体运维效率提升15%。

在KPI异常检测中，电信网络最常见的场景是通过KPI对网络进行预测和监控。NAIE AIOps结合电信领域运维服务的特点，提供单指标/多指标检测、异常原因关联分析、模型自学习调整等关键能力。，快速识别海量KPI异常，在电信网络场景中也得到了广泛应用。

在日志异常检测服务和硬盘异常预测中，NAIE AIOps实现了日志自动分类和统计规则挖掘，并实时监控系统的异常行为和相关日志。当硬盘将被写入极限或面临故障时，NAIE AIOps可以在14天内智能预测硬盘故障，从而采取规避预防措施，避免影响业务。

工业知识与人工智能技术的化学反应

运维工作已经从早期的人工操作和自动化运维转变为智能化运维。在运维支撑系统的演进方向上，全自动运维系统已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识。未来五年，电信行业市场运维系统和平台将加速AI能力升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资比例也将达到60%。

按照华为对自主驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是实现全区域、全过程的预见性运维，具有自动监控、定位和自愈功能。

网络运维系统AIOps能力建设的趋势本质上是业务与能力的解耦，从而重用、拉通、支持AIOps能力，适应运维场景应用的需求盛开和快速在线迭代。

4G改变生活，5G改变社会。毫无疑问，5G的出现带动了行业的商业应用规模，带动了成千上万行业的数字化转型。但5G要想在优质经济发展中发挥支撑作用，离不开智能运维的“助力”。

但企业要想实现真正的智能化运维，还是需要算法、行业经验和高超的工程水平。企业级智能运维产品需要方便客户根据使用场景调整算法和模型，以匹配业务需求；此外，它必须具备支持算法高效运行的平台能力，包括大数据处理能力、机器学习平台能力和流数据处理能力。

所以AIOps的落地，需要相关人才不仅要懂大数据和AI技术，还要熟悉运维场景和业务。企业需要结合行业经验、平台工程和合适的算法来突破不同的场景。

洞察这个痛点，华为AIOps使能服务作为自主驾驶网络AI引擎iMaster NAIE的核心能力，在NAIE平台的基础上，提供电信领域一系列AIOps原子能力和组合调度能力，应用各种专业运维系统。与AI能力脱钩，使用分层服务架构连接和共享数据中心，集中提供AIOps能力，即使没有足够的数据和相关技术能力和人才，也可以通过华为AIOps收入提高智能运维效率。这也是华为AI

基于华为在电信领域的经验，原子能力将人工智能算法与电信领域的行业知识相结合，预设默认的电信领域模型参数，支持当前网络运行状态的优化，解决了当前通用算法模型在特定行业落地效果不佳的问题。目前华为AIOps的原子能力库支持流量预测、故障预测、KPI异常检测、日志异常检测、CHR异常检测、异常关联评分、根本原因定位等20多种原子能力。

关于组合编排和DevOps能力，用户可以选择业务场景所需的AIOps的原子能力，以可视化的方式完成流程拼接，配置业务泛化参数，包括数据访问模式、模型参数、内置电信域泛化参数、事件通知模式等。

此外，NAIE的生态服务还提供专业人员培训和赋权。基于NAIE平台培训服务，AIOps原子能力库支持用户根据实际业务需求创新开发算法模型，不断扩展AIOps能力。

值得一提的是，在场景组合服务中，华为AIOps可以围绕整个运维流程提供预制的典型场景组合应用，快速访问运维流程。

毫无疑问，华为AIOps使能服务作为智能运维的AI能力引擎，融合了AI的技术优势和华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能演进提供AIOps平台能力支持，帮助各种专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注于场景应用设计和业务目标。

迈向5G新基础设施

随着“5G新基础设施”的加速实施，数字经济的发展迎来了新的动能。

从智能城市到无人工厂，从智能农业到远程医疗，从金融技术到汽车联网，新基础设施和各种技术的场景将无处不在，这不仅会促进投资和消费的快速增长，还会带动各行业的数字化转型升级。然而，随着复杂的网络问题和高服务质量的挑战，运营和维护能力的演变已经成为电信网络持续有效性的关键因素。

“要想做好新基础设施，首先要从运维中受益。”在信通技术平台的复杂性和集成度将继续呈指数级增长的背景下，在人的能力保持相对不变的情况下，运维能力的演变已经成为影响电信网络可持续发展效率的关键因素。

虽然AIOPS在野外或者单点技术上有了一定的进步，但是AIOps和空还有很大的差距，AIOps和NoOps还有很大的差距。

毫无疑问，未来的智能运维一定是自洽的。在云原生环境中，基础设施和系统的组件将基于标准化，运维工作可以完全基于具有独立、自动化和智能决策的业务系统来完成，从而形成一个闭环。

总体来说，运维在国内还处于起步阶段。但是，随着新基础设施的不断加速，中国的数字“版图”将继续扩大。届时，智能操作系统将像一座“桥梁”一样运行和维护数字系统，加速我们迈向智能社会的步伐。