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2021/5/7 18:00

唐雄燕:破解AI在智能光网络六大难题,向自动驾驶光网络目标迈进

C114通信网  林想

C114讯 5月7日消息(林想)近年来随着SDN、AI等新型技术的引入,智能光网络被赋予全新的定义。尤其到了5G时代,网络架构更加复杂,功能、性能不断增加,与此同时海量的数据流量和全新的业务模式出现,对光网络承载能力的要求越来越高。我们需要通过人工智能的手段,实现光网络的智能管理、极致体验、灵活开放,以达到提升用户体验,降低运营成本的目标。

 

在日前召开的“中国光通信高质量发展论坛中”的“当AI遇到光:智能光网络研讨会”上,中国联通研究院首席科学家唐雄燕表示,在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向,也代表着智能光网络的未来。目前AI赋能光网络方面仍存在不小的挑战,中国联通将从六方面入手破题,向着自动驾驶光网络的终极目标迈进。

ASON控制平面的GMPLS协议簇具备普适性

“智能光网络在二十年前就已出现。”唐雄燕指出,过去的光网络主要有传送和管理两个平面。在传统光网络基础上,突破性引入了动态交换和控制平面,实现网络资源的实时按需分配,被称为第一代智能光网络(ASON)。

要实现智能光网络的交换就必然要引入网络的控制协议,IETF将MPLS扩展和更新为GMPLS,以适应智能光网络进行动态控制和信令传送;智能光网络的架构则是ITU在2001年正式完成标准化,发布ASON(G.8080);另外一个标准组织OIF重点定义了UNI、NNI等接口标准。

“这个阶段的智能光网络底层的传送还是基于SDH的传送平面,ASON的引入对于智能光网络的发展是一个革命性的变化,带来很大的价值。”唐雄燕指出,分布式的ASON,很好地解决传统光网络可靠性不高(SDH环网等),资源利用率较低,业务端到端管理能力差,无法实现业务分级服务等难题,构建灵活、高效、安全、差异化服务的智能光网络。

 

整个光的传送平面二十年来不断发展演进,经过SDH;通过引入分组传送到达MSTP;随着更大容量的光传输网的发展进入OTN阶段;为了实现多种波长光组网进入WDM阶段;随后迈入ROADM阶段,在线路中间可以根据需要任意指配上下业务的波长,实现业务的灵活调度。

“回顾历程不难发现,传送平面技术在不断发展演进,但ASON控制平面的GMPLS协议簇具备普适性。”唐雄燕表示,基于SDH的智能光网络是ASON的话,那基于波长交换的智能光网络WSON。”

ASON到SDON演进,灵活性和开放性提升显著

十年前,一个具有革命性的技术软件定义网络(SDN)出现了,它是一种新型的网络架构,其设计理念是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离,并实现可编程化控制。

据唐雄燕介绍,SDN真正走入市场是在2012年。“2011年,开放网络基金会ONF成立,推动SDN的发展和标准制定。2016 年10月, ONF和开源项目ONOS/CORD合并,成立新的ONF,致力于SDN相关开源项目。”

SDN的出现推动网络架构的变革,整个网络发展进入软件定义的新阶段。同时随着SDN概念兴起,多个标准和开源组织积极推进光网络的SDN化。其中ONF成立OTWG工作组,启动ODTN项目;TIP启动OOPT(开源光网络和分组传输)项目;ITU-T SG15相继发布了G.7701、G.7702等传送网SDN相关标准;CCSA完成了软件定义光网络(SDON)等相关行标。

在唐雄燕看来,智能光网络从ASON到SDON的演进,也正式步入第二代智能光网络—SDN化光网络(SDON)阶段,实现了扩展性、灵活性、开放性等方面的显着提升。

“在灵活性方面,SDON比ASON更加适合多层多域多约束的光网络控制。在开放性方面,SDON的北向接口和南向接口开放,允许各类业务编程应用,提高服务能力、运维效率并降低成本;允许多厂家解耦组网。”

“由于光网络在骨干网城域网和边缘接入层的发展需求和应用场景不同,其SDN化发展也有不同方式。”唐雄燕表示,基于光网络控制平面的增强,推进北向接口开放,基于ACTN等标准化接口,实现端到端编排,主要是在骨干和城域网络。引入NETCONF/OPENCONFIG等协议,推进南向接口开放和标准化,面向边缘接入、数据中心互联等简单组网应用,实现集中管控和开放解耦。

据唐雄燕介绍,在SD-OTN应用方面,中国联通开展了多项探索与创新,在行业应用方面也走在前列。“2018年,中国联通率先发布基于SD-OTN的金融精品网;2019年,推出全球政企精品网,覆盖国内220个城市,海外17个城市。面向政企客户量身定制高带宽(10M-100G)、高可靠、高安全、高私密性的专属智能专线产品。”

集中化SDN和分布式ASON各有自己特点。集中化SDN实现全局资源最优的业务路径计算,提升资源利用率;分布式ASON控制协议优势在于敏捷高效执行,毫秒级感知故障并快速反应。所以比较理想的状态是基于集中+分布式架构的全光业务网控制协议,提供海量联接、超高可靠性、智慧运维的能力。

六方面破解AI在智能光网络挑战,目标自动驾驶光网络

近年来随着人工智能的发展,第三代智能光网络—基于AI的智能光网络应运而生。

ASON/WSON/SDON的控制平面,是光网络智能化的主要加载平台,引入人工智能(AI),构建智慧光网大脑。通过智能化的管控调度,网络动态的实时感知,预测性的运维,使整个网络资源弹性化,支撑业务自动化、资源自动化、维护自动化,最大化提升用户体验感知,实现光网络全生命周期的智能化管理。

“AI在智能光网络的应用可以实现智能规划、智能运维、智能调整优化和业务智能发放。可以说在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向,代表着智能光网络的未来。”唐雄燕表示,在光网络引入AI显著提高光网络状态感知、网络资源管控与网络故障管理能力,典型应用包括:光性能/状态监测(OPM)、自适应损伤补偿、传输链路质量评估(QoT)和优化、网络设备自动控制、网络资源优化配置、网络流量预测、故障定位与管理、光网络数字孪生等等。

在列举AI赋能光网络的典型应用案例时,唐雄燕重点介绍了中国联通正在开展的三大典型应用。

一是基于AI 实现光网络故障快速定位,识别根源告警,降低排障和业务不可用时间;二是基于AI 对传输系统、链路、端口进行流量预测,分析流量趋势,提前预判流量瓶颈,指导网络合理扩容;三是基于AI 对光性能劣化趋势进行分析和健康预警,对性能进行分级预警和管理,实现健康度可视化和主动式运维。

同时唐雄燕强调,AI在网络的方面还面临多方面的挑战,可从六大方面入手。

一是多场景赋能价值导向。丰富AI赋能场景,挖掘商业价值,如何转化为增值服务;

二是直面AI难题和挑战,加速新技术应用。不断突破算法黑盒,增强可解释性探索知识图谱、深度学习等AI技术落地应用;

三是增强泛化迁移能力,提升普适性。突破模型通用、知识泛化技术的同时,不断探索迁移学习等技术,提升AI模型的普适性;

四是数据价值挖掘和安全保障。系统访问/管控安全保障,数据价值安全挖掘,系统高可靠高可用;

五是高效标注样本数据,提升数据质量。研究有效样本增强机制,迭代提升,探索半监督学习、小样本机器学习等新技术落地应用;

六是平台广泛协同,降低AI门槛。网元/网络控制器/云端三级智能协同发展,提升人工智能效率,降低引入成本。

基于AI的智能光网络的发展最终目标是实现自动驾驶光网络(ADON),如果智能汽车的发展需要分级一样,ADON的发展也会进入分级,L1手工网络需要工具辅助;L2半自动需要固定规则自动化;L3预测分析基于预测的自动化;L4系统自决策需要意图驱动的自动化;L5光网络自治完全自动化。

唐雄燕表示,“从目前来看,我们处于L2-L3的发展阶段中,实现了部分的自动化,中国联通下一步将朝着完全自动化的方向迈进。”

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