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基于AI的智能切片管理和协同.docx
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基于 AI 的智能切片管理和
协同
1 引言
5G 作为数字化社会的关键基础设施,不仅服务于个人用户,还
需要满足各行各业数字化转型的需求。对于 5G 业务 ITU 提出三大应
用场景:增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器类通信,
3GPP 协议已经定义通过 3 种类型的网络切片支持,从而避免每种业
务都新建独立网络造成的建网成本巨大和制约业务发展的问题,同时
网络切片之间的隔离也保证了网络的安全性。网络切片的引入给网络
带来了极大的灵活性,主要体现在切片可按需定制、实时部署、动态
保障。为了实现这些功能,需要引入专门的管理网元来实现切片实例
的全生命周期管理,因此,又给网络带来管理和运维的复杂性,使得
运营商面对的是一个高度复杂的移动通信网络。如果网络切片的智能
化程度不够,使得网络切片无法根据用户的特殊需求进行切片定制,
运营商通过网络切片进行业务创新就会受限。
分析智能切片需求的基础上,结合主要标准组织关于网络切片智
能化的研究现状,提出了智能切片的整体架构和业务流程,重点关注
数据分析在智能切片中的作用,并进一步探讨智能切片在实施过程中
的关键挑战和智能切片的商用模式。本白皮书拟服务于运营商后续基
于 AI 构筑 5G 网络切片灵活调整的能力,以适应 5G 网络发展、匹配
垂直行业需求,实现拓扑灵活可配置、资源专属可保障的智能网络。
2 智能切片需求和应用场景
(1)租户需求
租户和运营商协商网络切片的订购信息,运营商根据该订购信息
提供满足租户要求的端到端切片。对于有明确运营时间要求的业务,
运营商提供的网络切片需同时满足租户对切片建立、修改、删除的时
间要求。运营商可以通过一定的交互方式(比如交互界面),提供自
动化、一站式的切片订购渠道。切片租户可以设置并更新切片订购信
息,包含切片类型、接入用户信息、切片容量、业务信息、QoS 信息
等;切片租户可以查询并监控所订购切片的运行情况和切片预测信息,
如接入用户数量、用户分布区域信息、QoS 保障情况、异常情况预测
等;切片租户也可以根据切片运行情况、自身业务数据的反馈,以及
智能分析系统反馈的信息来确定是否修改切片的订购信息,如切片容
量更新、业务信息更新、QoS 更新等。
运营商可以为切片租户提供差异化 SLA 服务,同时也可以结合垂
直行业应用,为切片租户部署切片。终端用户只要访问此类应用,就
自动享受绑定的切片服务。为提升切片的用户体验,运营商可以通过
人工智能技术对切片租户提供智能化客服和切片订购引导,帮助其选
择并生成最优最合适的定制化网络切片服务。
(2)运营商服务需求
运营商网络通过接收租户需求,根据需求选择合适的切片,并且
分解为对子切片的需求,然后再把分解指标下发到接入网、传输网和
核心网各域。E2E 切片的实现不仅需要端到端的管理,还需要从物理
层到资源层到切片层到应用层跨各层次的关联管理,给网络管理和运
维带来很大挑战。
在 5G 全云化网络架构基础上,通过引入已经成熟的以机器学习
为核心的 AI 技术,可以从两个方面实现切片网络的智能化。一方面
实现切片的智能化部署,利用 AI 训练平台,对网络数据进行分析,
输出切片管理策略规则或者切片优化部署模板;另一方面实现切片的
智能化调度管理,根据 AI 训练平台输出的切片管理策略,自动化执
行策略,实现切片的故障自愈和自优化。AI 的引入能够帮助运营商
实现切片灵活性和切片管理复杂度之间的最佳平衡。
(1)典型应用场景
在业务层面,智能化网络切片主要针对如下的业务场景需求:
a)所需网络资源和其他应用的资源隔离;
b)具有一定典型性及应用规模;
c)部署实例需要按需动态调整配置。典型的应用场景包括:
•赛事/大型活动业务
此类业务场景包括赛事活动、大规模群体活动、节日庆典现场等。
该类业务场景的特点是在活动举办期间,活动现场人群密集、通信需
求瞬时爆发、网络资源需要按需调整。而且,除了活动的直播等通信
需求外,针对特定的赛事、活动,根据活动内容和规模的差异,通信
网络还可能同时肩负活动期间的现场组织、协调以及公共安全等不同
类型的临时通信任务的保障工作。
•工业巡检
工业生产环境中,传统的人工巡检方式存在巡检效率低、巡检数
据统计不完善等问题,通过将 AR 技术和无人机/无线机器人技术结合,
可以大幅的提升生产环境巡检过程的效率和自动化水平。工业巡检具
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