中国联通云网智能优化白皮书.docx

中国联合网络通信有限公司研究院2021年10月目录7923251.）（二）1.）（二）四、1.）（二）（三）五、附录A：缩略语附录B：弁考文献演进需求ft*W演进需求.目标架构和关4峨术目总结与展望.标准化智能优化技术架构体系，实现产业怫同.构建智能优化通用模型研发体系，建设开放、3产学研合作，打通云网智能优化新技术缄从国际上看，以大数据、云计算、物联网、人工智能等新代信息技术为核心的世界新一轮科技革命和产业变革正加速演进：从国内来讲，我国经济已经由高速增长阶段向高质量:发展阶段转变，数字经济作为实体经济发展和创新驱动发展的重要内容，已经成为中国落实国家重大战略的关键力量.网络作为数字经济发展基础设施之一，是实体经济的神经系统，顺应新一轮科技革命趋势，大力发展数字经济，从供给侧为实现经济高质量发展提供有效途径成为企业“数字化转型”的内在动力.络运营ii民为核能技挖掘其造在价值，为企业在精准定位、主动服务商必须加快业务流程的数字化也智建9能服务的角色迈进。多年的探索和实践,成网络的云化转型，在基础设施云以自动展数字化运营达标活动。2021年，中国联通乂发布了14CUB验提升“智能服务能力，建立云网、数据、应用的智能联动服务体系，实现敏捷新随着5G网络的建设部署，四代网络共存，网络更栗度U压力大幅增加.同时，数字化转型的内、外部驱动力闾弱的要求，网络的传统运洋方式吆待变革。电»首的数心，驱动运营的效率革命。海量的原生数1化流程，力争从传统网络WgJaH的用N中国联通坚持“聚JK化、网元虚拟化、网络网络中台.A1.技术;或挥应耍作用。电信运营度询网络服务与运营优Z觇口网加快推进全面数字化转型。经过化方*，完成商用实践。从2020年起，中国联通进自动驾驶网络标准化分级体系,建设智能?基珈设施计划工2卜提出网络智能运营体系，以大数据及可络全景掌控、服务对象跟踪、智能需求匹配、客户体的业务调度管理与优化，动态智能的供需服务匹配，推动网络运营智能化。在智能运营体系中，智能优化是网络智能化的关键技术和应用方向之一。网络优化工作既是在有限的资源条件下寻找最优化的资源配置组合，以实现更好的运营服务质址”这与人工智能技术的多目标优化、海优数据挖掘,人工经险替代等特点具有高度的特征一致性。因此，智能优化是需求最明确的网络A1.场景之.也是最适合通过新代信息化技术完成数字化、智能化转型的方向之%与此同时，5G业务需求的多样性的发展、网络的星杂度提升，使得原有的技术架构逐渐难以满足新的数字化运营需求，限制了云网优化工作的进一步智能化。这促使我们对网络技术架构体系提出新的要求.在关键技术方面寻找新的突破，也必将促使网络优化工作的理念发生改变.为落实数字化转里战略，聚焦云网智能优化领域，中国联通将以架构性创新、以标准技术引领，协同产业合作推进行业发展。本白皮书提出了中国联通云网优化的数字化、智能化的技术演进目标和愿景。面向未来3至5年，对业务需求、网络架构和关键技术的演进方向进行了阐述，期里能推动智月支术在云网优化领域的加速孵化和落地。我们认为智能化技术的发展，将推动云网优化工从修态平均量优到动志实时最优从投诉蜃动的被动优化到实时数据感从外部平台辅助分析到内生智从尽力而为的性能保障到从人工操作到意图“二、技术现状和化工作中诉信卡变化的情况卜无怯满足实时性网络优化需求°多样1.作用是网绚化质量:，保证用户体验，因此运营商在网络优J物力。芯统网优工作依獴路测、系统统计数据分析、投H关信息，再结合专家经验进行问题诊断和优化谢整。在网络复杂化和3势卜.，传统优化工作模式显得被动、低效，在网络动态1）网络动态变化，但优化目标仍是评均“最5G网络为客户提供了更多的业务类型，网络大数据拓展了更多的网络服务领域.但与5G业务的多样性以及大数据技术发展所不匹配的是目前网络优化目标的评价标准，仍是以小区历史性能最优为目标的“平均”最优网络。现网数据采集和主要参数的控制粒度均为小区级，受限于此，网络质量评价和网络优化目标指标仍以小区级KP1.的历史统计为主。也是就说，优化工作的目标是找小区级网络性能平均最优。无论用户在何种时间、何种位巴、进行何种业务，网络优化只能为用户提供“无差别”的网络保障基于PCF(Pb1.icyCong1.FUnC1.ion)的策略控制等技术，能为签约用户和业务提供专载保幽，但尚不能实现全网能力的动态调整，网络性能在时间和空间维度仍存在很大的优化空间。2)跨域多元数据采集、融合，但硬件和运维成本高由于移动网络存在多个网络域，当前数据采集机制以分域全城采集、再跨域融合分析为主。运营商网络产生海量数据，但目前真正发挥价值的数据并不多,I为实现用户级的端到端网居中搜索并关联出维用户的网络体强,以实时分析体脍的、行人匚分析Tr决策和灾施优化.的运行数据拉通困难,数据即使莫而多厂商设备实然而，为了建设与数据发所匹配的运算和存:储能力，运首R%W.投入.在现有技术架构下，随着网络规模及数据量的不法支撑网络数据的快速分析，只能不断进行软、俊K期以来，各个网络领域设备分别研发、,理，例网、OSS域等。在数据层面，-般由EMW这种烟囱式的研发机制造成r跨域数现、接口协议等差异性向速JC络体脸分析，现网全MNI，线建设专川支探系统Z验信息，这需要投入N:址的软硬件E速度无:传输二统进行集成.此程度不足.网络湍到喘2网通R、卷输及承载网KP1.指标，并牛研发费用。:J采集周期长、业务体验统计粒度粗，难以实现对用户、业务r.很多网络问题在发生后，需要通过客户投诉驱动，再进现状无线侧主要基于设备软采实现counter、KPkMR、TraCC等运行数据的采集，数据在塘站生成，层层汇聚至OMC,最终通过北向接口汇聚至OSS。采集接口以文件接口为主，时间最小粒度为15分钟，网元统计最小粒度通常为小区:核心网侧以专用硬件采集为主，采集设备以分光等方式全量采集用户面和业务面数据，数据采集量极大，数据解析、处理和存储均需要高性能硬件支持，处理时延一般为小时/天级。分域数据的全量采集处理时延、网络跨域层层汇聚时延、和跨域数据关联分析时延造成了网络业务体验分析的时间粒度以月/周为周期，难以满足更细粒度、更实时的业务体验洞察和优化调整需求，更无法提前预判网络瓶颈和潜在的问题。4）网络复杂度学开，但人工优化仍占比大5G网络规模大幅度增长，新特性不断引入，业务场景更加多样。随着基础设施的虚拟化、云化，网络配置、资源调度更灵活，但也引入r更多的厂商设备组合和网络管理层次。与此同时,四网并存、共建共享、多频段、多厂商、多版本了前所未仃的挑战。KI台来进行配置谢整：优化实施后，优化型另外，这过程需要优化工程师理解.如何使运营商从I何平衡资产利用率和提高不畅5)AI优化回退，因此该类新技术在现网落地中仍存在一定困难新技术，特别是机器学习、强化学习等技术.往往需要从现网中采集犯够的训练数据，以完成AI模型的学习,并通过不断的参数调整使的模型i必可i三kft网络下已成为网络运营的常态，造成网络电杂度空前提高，给5G时至今日，日常运维优化的人力成本占比仍时（或要人工路测、分析性能数据进行诊断:定位间后，优”限,工作效率较低.因此，在网络总曳杂的网络参数设置勺海能源效率成为重世关注MH前业内在热能优化:化工作带来MS平:价修伞常依m11:对比分析。.面对海量数据却利用有:地的研究和试验，但由于机涔学习等技术模型性能收敛。这过程可能造成定时间内的网络痂量和业务体验下降。这与电信运营商直以来致力于提供的高可赛性网络服务存在定矛盾。由于担忧这类技术带来的性能回退和造成的用户投诉,现网往往琲以进行落地。然而，采用实验网先进行技术试验，又不能真实地模拟现网用户、业务的动态分布等特征,造成机器学习模型过拟合、泛化能力差.6）ToR业务的优化需求显现，但优化标准和方法尚不成熟ToB方面，行业应用业务类别及指标需求差异化更加明显。网络切片等技术能实现网络差异化的配置。专网国内外标准组织和产业战盟已制定了5G切片业务分缎体系、行业业务分级体系、端到端网络KPI指标要求等，但尚未形成共识3。业务需求指标与网络指标的映射与转换方法也没有统的标准，因此针对ToB网络的优化技术体系和标准也未形成。随着5G网络建设不断完善，应用场景更加多样化程愈加多（二）演进需求网优化工作的进一步智能化。需要创新kW能等技术，以实现敏捷精准的业务Ir渡充分你、人工智务匹配为目标样和夏杂，服务对象由ToC向ToB转变，5G运营通润务。但原有的网络技术架构，逐渐难以满足瓶的网络数为小网络优化的目标E展"区W廿平醮优”的冷态网络，转变为实时基于用户位置禺能匹配的动态性能最优网络推动云网优化工作实现五个转变。从静态平均;耨的云化、虚拟化以及AI技术、大数据基础的快速发展,在过去的三十年，j三yr网络优化1：作被视为在仃限的资源卜进行平衡然叨的云化、粒拟化以及AI技术、大数据基础的快速发展，二二的。、夕好法三要素已能够支撑网络优化实现智能化变革。从网络的角度看，“温网盘依、动态的业务流向和业务体验需求，为网络资源的调配提供了新的优化空间。从机潺学习的角度看，智能化技术将引入时间、空间、业务、OTT等多维数据，使数据分析步入“高维”空间，云网优化问题的求解目标,从单目标优化演变为多目标优化.2）从投诉驱动的被动优化到实时数据感知驱动的主动优化网络数字化是实现网络状态和业务感知的前提，依城更加动态、实时的网路资源、业务体验、运行状态、故障日志等等数据，为卜.一步的网络A1.分析、预测和决策提供数据基础，现状的网络架构难以实现实时的数据感知，网络需要通过扁平的数据闭环架构、跨域统一的数据模型、极简的交互协议以及网络、业务双向感知等机制以确保数据的准确性和实时性。最终通过数据分析，洞察和预测用户业务需求和网络资源供给，盟动网络实现实时、动态的主动优化。3）从外部平台I1.助分析到内生智能闭环决策智能优化由现状外挂平台分析、跨域、跨厂商逐级配巴调整，转变为网络内生智能的闭环力优化网络。O机制,使网络具备内生智能闭环优化能力。经验数字化，另方面需要制定开放的、需要通过数字字生等技术技术孵化和落地应4）从尽的供需服务匹配周优,转变为智能优化能力的研发和提供,实现优化能力的原子勺效率提畀，对外赋能行业数字化转型与发展,务网络运开发，共同推进网络内生的智能能5）从人工掾作到意图轻触点'丑制网络架构方面，需耍加强云、网、端、边、业的智能则智能化能力，增加网内的智能分析和管控网元,建立单颗F在网络内部的AI模型上，方面需要推可服务面向领域生态的A1.标准服务，促进同宾I面向机器学习技术的不建立网络沙盒,结合，ItriXi员的无©元数字化、用】优化!型应J1.T构.逐步构建取用，跨领域A1.模型简化3据1.、注技术，推动实现新的智能优化为别的业务需求,云网优化工作需要由对网络质上芳化.云网优化的服务对象也将由网络本身，专变对内服为将一线人员从越发复杂的网络和庞杂的数据、参数中解放出来，降低低效、重第的操作和试错流程，使优化工程师能更聚焦于网络运营的核心业务逻辑中，网络需要为一线人员提供“轻触点所谓优化的“轻触点”，既是耍扁平化一线的问题定位、分析和优化执行操作流程.通过网络运营管理的智能化技术，逐步实现以数据驱动定位问题根因，以意图控制来设定优化目标、执行优化策略.优化工程师逐步转型为算法研发工程和、网路策略规划师、业务编排工程师察三、目标架构和关键技术(一)目标架构5G业务需求和智能化技术的发展耍求优化工作的理念发生改变，对云网技术体系提出了更高的要求，在网络架构、关键技术方面需要有新的突破。D云网自治层次化架构在网络的闭环自治层次化设计上，中国联通参考网络定义的三层四闭环网络自治架构4,逐步推进网络的鳖QSmytHomeSmvtOtvMrvtcetOpvraticrMCffkte«iCV，Bu3wv,GrowthQ1.-Argu4rMtMm¾U*<<>wd¼c中国联通云网自治层次化架构目标卜至上分别是：网络漏层:提矗元智能化、网络的智能化资源配置和管理能力，可以包含多个自治域:运营管理层:提供网络智能运营，规划、运维、优化等管理能力，跨域协调多个自治域：业务管理乂:面向客户、业务，生态系统，支拽自治网络服务的管理.四个闭环，由上之下分别是：用户层闭环：串联所有三层的交互，支撑端到端的用户业务的达成：业务以闭环：路域端到湍的业务管理，实现跆域协同闭环，支撑商业和服务的管理交互：服务层闭环：支撑服务和资源的管理交互：资源层闭环：支撑对应自治域内的资源管理。2）云网智能优烟术架构为实现分房的闭环自优化网络能力，我们将联通云网智能优化的技术演进方向总结为：以意图驱动为触点、数据和模型为核心，创新云网数据采生、分析和闭环控制机制，基于数字化、智能化、服务化的运营管理架构升级,实现单域自化新技源数据从对数据本身的技术增强到上层网络架构的革新,术的研发划分为4个层次：DauTWnaIysisFunction,管理数据分析功能）、b匕洛M治、跨域协同的数据邨动闭环智能优化能力。数据采集即关注云网运行中所生H设计（NRM）、增强的业务体验峥（MDT）、网络共享数据等新技.数据治理层I强化KH技木能力，引入新的数髭智能分析层：网优化知门组织网络JQiKON斫模型罟存储、交互和跆域融合:网优化的智能“大脑”，建设云rJI入运行闭环S1.A服务保障技术、W强网元智能化能力；【点''和优化服务化能力，引入Ana1.yticsFunction.网络数据分析功能）等内生智能彳凉理网元X同OSS系统，通过网络架构革新实现跨域的智能化能力协同。MKfAMT图2中国联通天网智能优化目术（一）关键技术D测量功能和TmCe；,无线局旗网）位置相关信息测量，以及方位角、气压计束，非激活态和双连接特性进行增强，支持非激活态终端执行1.oggedMDT.:尽求减少对终端酬言息可用性的设计理念,5GMD1.技术将持续涵DTf要通痔犷展现有的RRM（无线资源管理）Z置的MDT测:A任务卜发相关测配置给终端，由终端进彳01；并I/:信息至传统OMC或MDAF网元。5GMDT将a场景的蓝:（表ff度）MDT支捎流力，实现更精确的位置信息采集、支持室内感器数据采集，并在原始数据中完成测址数据关联.同时灯态测0含采集和异常亦件测证数据采集。5G中MDT数据时波支持记录服务小区最好的SSBIDfRSRP,1RSRQ,以及质量超过一定门限的SSB的个数，运营商可配置只记录特定频点或邻区的测批结果，减少对终端缓存的压力。网络和管理墟碑技术演进现有网管不能收集终弱或者群组级别的数据，只能收集全域性（G1.oba1.级，区域、切片、网元集合、网元标识）数据,例如现状的KPI数据、NGRAN或5GC性能测试数据(PerformanceMeasurement),5G端到端KPI数据(End1.oEndKP2、故障监测数据(FaUItSUPCrViSiOn)、MDT数据。联通将推动标准化的网元健数据软采能力，基于5GC和管理域分别引入的NWDAF、MDAF系统,以服务化接口实现轻量化、端到端的用户、业务级数据实时采集.例如，典型的网元数据接口需求如下表：表1典型网元数据接口需求SG网元采集的用户EnKAMFSMFUDM卷用户业务信息，包括1.用户注销用厘入信息,包括：1.用D(sup,Pa),缪能力2.接入状态(注册状态.连接状态.UE是否可达)3、接入类型(2/3/4/SG)4、翅位鼻(P1.MN,/JMZ)ff1.Pa<S,包括，用户ID(SUP1.GPS)2.PDUMion(£6(DNN.S-NSSAI.If名称.KS状态1 .用户ID(SUPkGPsJ)2 ,IPF1.ov<S,(P三11ff1.速3、DPI信8(协议、应用、4、PCC策略喈信息用户费的OnS,包2.用户帙卡.用户漫3MB思.RAN塞状态，PDCH信献匕2、无姚资源使用等UEMDT致密1、用户1 .经纬度2 .信号覆掰RSRP数据建模技术演进联通将推动网络跨域数据的标准化、ID化，实现数据来源可识别、可管理，支掠数据分析链的建立,具备数据血缘跟踪能力。建立基于场景的数据整合关系和公共数据模型，实现数据接口场景化、标准化、自动化，形成数据到信息的转化。增强元数据驱动的宏杂对象关系建模,根据业务对象的建模关系，自动抽取对象转换逻辑，自幼生成业务数据PiPdina基于行业组织共同推动，标准化卜.一代管理信息模型（NRM）的静态建模方法。目前各大标准化组织（SDo）都提出了各自的管理信息模型定义方法学,以指导信息模型的定义过程和描述方法。典型的方法包括ITU-T的UTRAD方法、3GPP的集成参考点方法（IRP）、TMF的MTNM方法。基于云网智能优化动态、实时性的播求，采用知识图谱研发动态数据建模方法Ji1.;知识图谱构建网络资源模型的方法包括数据感知、数据库构建、场实现不过程，基于网络多元数树完成对网络态势的感知和表达2）数据治理层I实时、非实时数据采集和口以及基r文件的管理数据接口标准化。其中实时数作用说明建立连接以及WebSOCke1.通道关闭WcbSockc1.通道以及连接IngConnection删除一个实时数据流理获取实时数据流增加一个实时数据流reportSgmDa1.aSddStreamde1.tStramgetCon11ctk)111.nfog以StrCamIn1.o同业务场景驮动的知识库模型建模,通过图谱的知识摘取为设变现状网络的文件f、逐2务化接口和流式（Streamii）统数笔归集模式，5G将通过服非实时的数据采集需求。行业共同研究和推进MCbSockct协议进行流式的数据传输:VebSocket协议示例说明;称reamingCannection获取WebSocke【通道连接信息获取传输的实时数据潦信息例如，实现无线网络TraCe数据的实时传输，Trace报告的生成方可以和获取方之间建立StCaming传输的通道，从而生成方可以实时的将产生的tracereport发送给获取方。非实时接口方面，采用RESTfU1.HTTP规范，并且通过增刑改查操作对数据采集进行服务化管理。3GPP还定义了文件形式数据管理的接口，支持多种传输协议，比如SFTP.FTPS,目前可以采用文件传输的数据类型主要有性能数据，trace数据，MDAS分析报告等。管理系统通过将文件同具体的性能报告(PerfMetriC)或者TmCe关联的方式,实现文件的获取。比如个性能报告任务(PerfMetriCJob)下可以定义1个多个文件(Fi1.e)对象,并且对FiIe对象的属性做定义，比如FiIe的获取地址,Fi1.e是否压缩，FiIe的fom皿等，当需要获取该性能报告时，性能报告将于文件形式进行传输。要口设计示例的服务化在系统的实现层面,海量数/op、kafka、f1.ink等等大数据技术，支持基A(ZCe-basedArChiteCtUre)服芳化架构，3GPP已定义.了服务化的数据采集、分析和反饰流程机制。但具体业务用例、数据规范和接口能力尚未统一，聚焦智能优化的业务用例，我们将以业务需求为聊动，研究并推动服务化数据接口能力标准化演进和落地应用°新的服务化数据采集机制依托NWDAF、NEF(Nc1.workExposureFunCtion)网元，支持NF(网络功能)和第三方AF(外部应用)的数据采集，实现云网端到端的轻量化、实时数据采集，并能由NwDAF实现实时的数据关联拼接。图4a网兀NF数据采集流程NWDAFNEF图4b第V方应用AF数据采集流程采集的数据结果通过订阅/通知模式进行周期性发送，消费者5GNF/AF,比如PCF）可以通过请求/响应获取NWDAF数据分析结果的反馈NWDAFServiceCOnsUmerNWDAF1-NnWda1.AnaIytySIn幻一ReqUeSt焉域数据采集和协同机制5G网络将通WR务化接口采集机制，实现更加扁平2.NnWda1.AnaIytiCSmfOReqU8S1response的数据分析架构，简化魏3k转、*呻I分析流程,通过定制化的网元服务化数法探亲，不再全量采集数据.RAN和5GC同步图5基于事件的请求/响应费据分析Z现状5GC和RAN采集数抿分城及服务总线）逐级汇总至O+NGAPID等标识搜索以0形式通过ESB（企业数据遇域数据中,通过时间据,数据存储和运算丘极大.据软采，七少，进采茨中国IK通云M四健优化白皮口集，形成天然的端到端用户业务数据关联窗，支撑商实时、低成本的完成数据拼网元ResIAPI3）智能分析层1云网优化知识阵h目前中国联通已“数字化”、“图谱化”,介段，逐步实现智能化根因定位分析和优化决策能力。现网专MDAFOMC开放知识获取、构建云网领域知识图谱、基于RMtAPi图6端到端网络数据采集架构中国联通已着手研发云网优化建成并运营了世界上规模最力共网络,但也面临着多网协同优化、共享共建优化等，“术零家经验严重碎片化、分散化，因此，拉通云域Jr什诜一云端平台，实现专家经验和知识的转型工作打造知识底座，推进网络家#验;问时的智能诊断*,学决知识图型案例等数据将对云网优化知识库进行持续输入，将经验数字化、资产化.这种知识资产在后续的机器学习模型研发过程中将发挥重要作用，为网络问题根因定位、故障自愈自优、人工优化辅助决策等工作提供良好的推理基础。图7联通云网f通用第法模型平层架构，结合联有内生帮能的模型算法平台，支撑5G网络域内的闭环自优化。在OSS域，联通将持续建设网络智能中台，提升智能化运营能力。型劣自调整“依托NWDAF、MDAF的智能化数据分析能力，建设具构建网络AI模型算/命周期的T服务化S,二进同领域AI模型快速3和踏局点5G网络W3r理£需A1.优的M发、调测和发布，推进全生自建面向领域生态的AI标准服务，促.荷化开发，构史云网协同的A1.模型分匕习、：ZJ"Au1.oM1.等技术,实现AI模型的跨U、跨域:J自治架构，联通也将建设不同域内的算法模型平台。网络智针时优化工作参数繁杂、数据维度高、因果关系强、数据集建设成本高等业务特点，我们将进步加强在多目标优化、强化学习、图神经网络等AI算法领域的核心技术攻关，逐步实践根因分析指导优化和无人闭环自优化。由taIWonBSBHBSBBiOHBBI网元级智能增强元级的智能自治。U自优化、自动邻区关系优化；(MR0)、移动负荷均衡(M1.B)、随(ANR).最小化路河R我乃J位1.1.Cxk圾切片、TSN等技术，并利用NWDAF、PCF端到端管理、调度、策略实施，提供确定、稳定的网络切换、弋宣)图8通用智能优化克法研发也架示篇为增强网络的整体智能化，网元也需进E字化、3一方面需要引入更多的传感器件，对资源、业等等具备感知能力:另一方面网元自E:、拓扑状态Z法和竟77资源，以完成网无线侧(RAN)将首比舞徨能网络优化特性。其中,5GSON技术包括基站例TU机接入优化(RAeH优甚浦愈等功能：基fAI的移动性管理、智能KssiveM1.MO权值优化等参数自配置技术。等，,能力。网管域引入MDAF实现路域数据、功能的协同，与RAN,5GC共同构建网络内生的智能优化能力。行业的众多标准组织也将共同推进的不同领域的网元智能化技术发展5闭环S1.A保障K控OpenControi1.oop转化为优化人协通过管理和设计流程（包括规则、策承表3不同标准组织在网元智能化方面的标准化工作3C2gTMfaniMWirdenMe1.<ewe<htequ1.m<HtmeNE.geencA1.mfefenccA1.inferenceAJinferenceCoreNttWOfIiNorm1.a0dprotoco1.RriumeNweetA1.GferenCeSmpWEJrCMeetUfdAH"mceIFnetworkAJinre11CCA1.HbErtIMMworkUfMwrimequipment5PbMVChitMhirtA1.Inference5pMd“gpureA1.!W环优化保5G网络运营管理系统基F所收集的数据.将分层提供金障。从优化人员在优化工作流程中部分参与的开环控制制（Ck）SeContrO1.1.oop）,大幅提升操作类工名13>7<>三I-»，图即句闭环控制机制演进H已对闭邱S1.A保障的工作流程进行了部分研究，联通与行业环优化业务用例、技术需求，持续推进网络闭环控制中全生命周赢夕处理和智能寻优技术研究.OOO三An41.yfControMmoty网络沙盒量参数中，施于源设施的挛生实例，以数据和模型为:的快速开发、验证和发布。MnSIupab1.htm)图IOXiPP闭环网络控制的工作流#面向5G网络的高更杂性和灵活发业务模里和历史运行数据,据到仿真模拟数据的映射、世界的用户、业务、i的,'虚拟世界"，通J张动，构建数字李生体0合小数据少u必3高实现云分IdbK雷方也功能，提供基于网络数徵字挛生等技术通过对物理的数化，在数字空间再造一个与之时应力技术和数据自标注技术，解决网络异常，支撑新的智能优化技术孵化和落地应用模式,4）唐域管理层t意图驱动的优什么是意图，意图期望，Speciation）的声明性的表般来说表达网络基础设施对应的协作动作W可视和策略驱动的自动化管理，可以根据意图网络是种吉果的网络系统为基础，通过自动感知，自动调整吵图务；用户的验2部罟、配黄和优化，以达到目标网络状态，提供自用优化的网络服务。H工程师依靠经验，将优化目标分解为一个个具体的网络配巴和参数流，而基11点：图驱动的网络优化解决方案将为一线优化人员甚至业务编排人员提供“轻触点”，将外部商业和业务意图白动转换为网络语言，并基于层次化的网元、网络、业务、客户和应用模型进大数据分析提供实时洞察和决策建议，驱动网络自调整、自优化和自愈白治.意图驱动的管理，得益于人工智能、大数据、云计算的城市，构建用户体验为中心的网络，实现网络的自动化配置，实时感知用户体现，进行预测性的分析和主动优化意图网络还可以简化操作，提升敏捷性，强化安全，自动化：通过高级别的计划和声明式模型，自动实现，并借助人工智能/机器学习实现.n<en<d11venMnSConsumeri11'-'',1dteckH-t1.IntcntdrwenMnS/-)ProducerCont>ruout.Cootonvousbmoft<o<m9IIcuttoUnIthe_Ijrtrtrr11wtJM<rMgdF)tHv1.图123GPP定义的意图驭动网络闭环管理业Z7能，术nG网络有望逐步实现网络的闭环自治。在网络数字化、智能化转型的背景下，业内将解网络跨瞰同自治架构演进（网元智能）、网络智能（OSSJJ）和服务,行业组织对5G域内智能已开展一定了5G内部的“AI数据分析引贽NWa能化网元MDAF的研究项目.也2020三0三s国内外I1.3GPE箔袈构中引入M门刈潞运营管理域内智图13跨域协同自治网络架构演进计划和能力目标基于上层管理面，引入网络AI技术，实现对奥杂网络的自动化、智能化管理，最终提升网络管理效率，提升服务质量，针对未来自动驾驶网络目标，总体可分为三，等“，分别为：I）网络部署变更,零”干预:未来海量边缘设备动态入驻企业园区,自助部署能力成为边缘设备的必选能力；针对部署在中心的大容坨控制面设备，充分利用云化技术实现抑性扩容，提升运营效率：2）网络运行“零”中断：从当前被动式的问题处理转变为主动的预防性维护,通过日常引入A1.能力，持续自动对网络运行过程中的海量数据进行分析学习，从中发现影响网络健康运行的隐患并提前优化和排障；3）业务开通“零”等待：未来针对持续丰富的5GTcB业务，通过运营商OSS域管理系统与网络域的流程打通，屏蔽网元的更杂性，对外通过Ap1.的方式提供商品/业务维度的生命周期管理接口，最终实现E2E的业务快速3,成为面向TOB业务使能的核心竞争力。运营管理朦务化架构演进5G网络能将应用服务和安NG衰AN和网络切片），5G网管管理服务架构可以提供网管管理服务化架构（SBMA）,定义管理网络智能化的跨域管理和闭环自治，需鼻屯首管里过运营管理域的服务能力管理编搭，基习量化的数据采集、统一数据模型、灵活、高开放、低成本的智化架构，网络智能优化将形新业务服务,另一方面而提升用户的端到端体!岁，介段足.0Rc三7I.实现轻力协调等机制，以实现（C1.CD）能力。基于服务；客户提供动态S1.A保障等务编一门提供原子化的优化能力服务。ME性、网络的策略形成双向瓦动，从匍i、使能更立体的业务场景。MSW;MrtrxkSiteMaUCrmeZFwcoCSMF;CQrmJfiCJKMSerxeMMrmeMFuur>MMAVVUucmwtfCgUMta>crwf*6*>>ir>cM,<*c>rWMSUKt6MDAFMjHTextDit>ATXsurnonMfMf:*erworIvncterIArv*<wrtf(*nrterMf；het*fttxkFtmdtoi图14跨域协同自治网络架构演进H划CSMF可以作为管理服务消费者，接受由一彳垣提供的管理服务。NSMF(网络切片管理功IB)改供睡的功能组件，同时，可以消费来自于NSSMF提供网络切片子网管理功呀其他管理功能组件提供的管司理功能和对应的管理功蒯的管理服务。EGMF如，管理服务向第、功用.服那IJ外暴露的管理服务治理能力。例"1.件f和对应1的管理服务。可以消费来臼于访时看个或者多个5GCNF的管于其他管理功能组件提供,提供管理服务时，所提供的管理服务治理能力。定义服务系列标准，带来了如下好处：电信管理北向接口(IRP)参芍点定义对接口使用的严格咨少&强调授权的管理服务消费者即可以调用管理服务的OPCnAPI。架构带来了很大便利条件，使得运营商的OSS的管理功能组件基于管理服务调用开放的厂商OpCnAPI接口，如运营商告警中心，运营商性能监控中心等。管理服务采用了OPenAPI(RCS1.fU1.),与IT系统OPCnAPI定义同源,且与控制而OPenAPI方法相似，大大增强了管理系统的适用性。管理系统的智能水平将在管理服务化架构下获得更好的应用和发展.中国联通致力与行业伙伴协同推进标准化技术研究和发展，在RI7、R18中进一步定义管理数据分析，管理闭环、意图管理等，继续延续管理服务架构和管理服务OpCnAP1.定义的基本要求。四、总结与展望中国联通网络智能优化技术体系，以意图驱动为触点、数据和模型为核心，创新云网数据采集、分析和闭环控制机制，基于数字化、智能化、服务化的运营管理架构升级，实现单域自治、跨域协同的数据.驱动闭环智能优化能力。网络将由操作驱动的人工优化网络，演进为意图驱动的闭环管理优化网络，实现敏捷的业务调度、动态的供需服务匹配，助力联通数字化转型。本白皮希望搭建业务需求与解决方案之间的桥梁，期待产业界通力合作，协同配合，不断提升5G网络智能优化能力，为用户提供体肢财仍变络业务.在此我们提出三点产业合作建议：标准化智能优化技术架构体系，域嚏少产业各方应该合力细化参考架构、数嘴不善口能力、2K伴的高效协同与分工,过程中结合脚用场景y容5音彻通过快速送代促进阶段性商业结果的兑现。（二）构建智能号/设开放、开源生态智能优化的核，层的智能化架构，建设标准、开放、开源的研发体系.蠹暧礴院领域AI模型简化开发，促进IT、CT产业和广魂或柞，3条网智能优化