承载管控融合自动化系统的特点及实现的功能分析

随着全社会数字化转型的加速发展，5G成为不可或缺的下一代网络基础设施。5G对承载网网络运营与运维提出了更高的挑战：4G/5G网络混合组网，高速移动宽带业务、大规模移动物联网广泛应用使得承载网网络规模以及业务容量呈现爆炸式增长，网络结构呈现多维度复杂性，运维复杂性非人力所及；业务的行业应用需求多样化，用户对网络服务的质量与效能提出更高要求；5G建设投资巨大，通信行业整体营收增长缓慢，网络运营商面临降低Capex与Opex的巨大压力。面对挑战，中兴通讯认为实现网络自动化是网络演进的必然趋势，并由此推出了承载网管控融合自动化系统。

承载管控融合自动化系统

自动化技术重构了整个网络架构和运营体系来实现生产力的提升，打破传统网络封闭式的结构，将网络分为运营层、管控层、网元层。承载管控融合系统ZENIC ONE作为管控层核心产品，是承上启下的中坚力量，是网络自动化的大脑，具备全生命周期智能运维、超大网络集中控制、承载网全场景覆盖三大特点。

ZENIC ONE由意图驱动引擎、自动化控制引擎、网络感知引擎构成，三个引擎分别实现意图的构建和维持、业务的编排和控制以及网络的实时监控/分析。ZENIC ONE提供了从规划部署、保障，再到优化的全生命周期管控模式，并在各个环节形成自动化闭环。智能化赋予网络管控全新能力，进一步提升了管控系统自动化水平。Telemetry提供毫秒级数据收集，为管控系统提供网络状态实时感知能力；大数据技术实现对数据的预处理，为AI提供分析、推理所需的高质量数据基础；引入AI技术，通过训练数据生成各场景所需模型，通过模型推理，最终实现对网络故障、网络流量异常等潜在风险的准确识别与预测。AI+BigData平台贯穿于整个系统，为管控系统自动化提供支撑，整体上提升网络质量，简化运维过程，降低运维复杂性。

图1 全生命周期智能运维

ZENIC ONE基于微服务架构研发，运用集群+虚拟化技术实现集中控制，支持管理能力弹性扩展，最大可管控30万等效网元的超大网络，网络管控规模位于业界前列。通过超大网络集中控制，可实现全网业务端到端统一调度和优化，全局资源利用率达到最优。

作为业内为数不多提供全产品的厂商，中兴通讯ZENIC ONE实现一套管控系统对IP/IPRAN、OTN、PTN/SPN、IP+光、网络切片、云网融合等4G/5G承载网全场景覆盖，大幅节省了资源开销，降低了OPEX，提升了用户体验。

承载管控自动化典型功能

自动化是一个系统工程，涉及网络生命周期的各个环节，本文仅摘取网络自动构建、SDN集中控制、网络切片、智能配置检查、流量预测几个典型功能来说明ZENIC ONE的自动化能力。

网络自动构建

传统运维模式下，网络新建/扩容需要人工进行周密的网络设计与规划，并上站逐点开通设备。ZENIC ONE研发网络自动构建解决上述痛点，一是支持DCN自动上线，设备硬件安装后不再需要人工进站开通，可自动识别邻居参数，并自动发现网元、单板、链路，自动生成拓扑。二是管控系统可对路由域、IP、网络带宽等逻辑资源进行全局规划，对于不同场景形成不同的配置模板。用户可根据已有的模板自动生成配置数据并一键式下发设备，快速构建网络基础数据。

ZENIC ONE网络自动构建提高了网络的开通效率，同时减少开通的复杂度与操作步骤，降低了人为犯错概率。

SDN集中控制

自动化的重要组成是SDN集中控制，SDN控制分为路径控制和调优。ZENIC ONE通过BGP-LS感知网络拓扑变更，通过PCEP/BGP/Netconf实现网络控制，支持IP/MPLS、SR-TP、SR-TE的路径计算、路径恢复等SDN能力。ZENIC ONE采用调优算法，支持链路拥塞重优化、全局流量均衡、时延优化、拓扑变更重优化等多种场景。管控系统还能够对采集的数据进行分析，根据调优目标生成调优策略，并下发设备进行网络优化。

SDN控制的核心能力是算法，为此中兴通讯研发了智能iTE算法引擎。作为SDN集中控制的核心模块，iTE集成诸多自研技术，如路径装箱、并行资源扣除、栈深自动优化等，在重路由、网络调优等场景有着广泛应用，有效的提升了系统集中控制的能力及网络资源利用率。

网络切片

网络切片是5G最鲜明的特征与优点之一，其实现物理网络在逻辑层面上划分为多个不同类型的虚拟网络，以满足不同的应用场景需求。承载管控系统支持对承载网络的切片管理和针对切片网络的控制，并提供开放接口实现切片的自动创建。

一个典型的切片创建过程如下图所示：

图2 切片创建过程

当承载管控系统接收到面向用户的SLA级参数及切片应用场景后，内置TN NSSMF模块首先根据场景获取待开通切片的规划数据，同时自动从资源池获取资源信息，请求业务管理进行业务配置；其次，业务管理模块根据业务配置请求、参数需求，动态分配资源信息，通过静态预置方式或基于TOSCA模型编排方式从外部获取数据，补全配置信息并下发设备构建切片。在切片创建后，管控系统可对切片进行实时监控，并对整个切片业务质量进行实时保障。

基于以上过程，ZENIC ONE与我司核心网、无线一起在中移、Orange等大T完成了多个切片PoC验证，为切片的商用部署奠定了基础。

智能配置检查

业务保障包含多个方面，网络配置的正确性检查是其中重要的一环。传统配置检查工作工作量巨大且容易出错，实现网络配置的自动检查，就能大幅降低运营成本。

ZENIC ONE从现有网络配置数据中抽取设备的配置特征结构，形成设备的角色指纹，通过新增网络配置与相应指纹进行对比，识别配置风险，从而实现了配置智能检查功能，为网络的开通和后续维护提供了保障。

角色指纹是指特定类型业务拥有的重要参数特征，例如L3VPN业务，就拥有端口、IP地址、隧道等参数，不同场景下L3VPN业务各参数正确的取值范围/值就构成了L3VPN业务在该场景下的角色指纹。设备的配置参数取决于设备的类型、设备在网络中所处位置（接入、汇聚、核心）、承载业务特性、网络拓扑和连通性特性等，因此每类型设备存在多种角色指纹。配置智能检查功能原理如下图所示：

图3 设备配置角色指纹

首先从现网设备提取海量配置数据，采用人工智能算法（如NLP），构建设备分层模型（网络-设备-业务-配置命令-配置参数），基于不同层次的关联规则形成设备配置的知识图谱，在此基础上通过聚类分析形成各角色指纹。其次，对各个网络设备进行自动检查，通过匹配该设备对应的角色指纹，找出可能存在的配置异常。最后，对于提取出来的异常配置进行检查，如果最终确定该配置是正常的，则可以存储和用于指纹更新。

配置智能检查功能能够将传统90人天的配置检查工作量减少至7人天，同时故障识别率提升至85%，有效减少了人力投入并降低网络潜在配置风险。

流量预测

通过对未来网络流量的预测，预知将来网络的负载。流量预测为网络容量规划、网络拥塞风险预警、故障探测/仿真等提供支撑，是网络智能化中不可缺少的基础能力。

网络流量具有突发性、节假期效应、潮汐效应等特点，且不同网络资源（端口、链路、环网）粒度上网络流量模型不尽相同，针对网络流量的特点。ZENIC ONE采用了多种技术提升预测的准确度，首先借助Telemetry、Inband-OAM技术实现样本数据的精准采集；其次依托AI平台对数据进行清洗、转换及预处理，综合时间、业务、网络资源类型等多维度进行特征提取、模型选择，为不同网络资源建立准确的预测模型；最后为各预测模型建立合适的评估模型，实现流量预测全流程的闭环，通过机器学习技术实现预测模型的持续优化，提升预测准确度。

通过多种技术的综合应用，ZENIC ONE智能流量预测在提升网络服务质量以及挖掘潜在的商业机会方面将发挥重要作用。

管控系统自动化的发展将人逐步从繁杂的网络运维中解放出来，在大幅降低运营成本的同时最大限度释放网络潜能。中兴通讯研发的ZENIC ONE已成功商用/试商用于国内外多个大T运营商，与多个运营商、研究机构合作研发自动化相关创新应用功能数十项；并在2019年4月GlobalData评级晋级为“Very Strong”，7月获人工智能峰会获产品创新紫金奖，10月世界宽带论坛获“Best Network Intelligence”大奖。中兴通讯将继续与合作伙伴紧密合作，推动网络的自动化能力不断提升，最终实现网随心动、网络自治。

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