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摘要：5G 带来通信网络能力提升的同时，全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战，而变化最大的5G核心网，由传统CT网络演变成NFV+SDN网络，传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展，采用AI技术实现智能运维成为解决 5GC 网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。
关键词：智能运维；AI技术；5GC；异常检测；KPI-告警关联
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2020.10.010
概述
5G网络正式商用，可提供大容量、可靠性、稳定性、灵活性业务。由于5G通信云采用微服务+云化架构，业务能力空前敏捷，但同时IT+CT的架构带来维护难度提升。传统人工运维模式面临网络监控/管理困难、故障定界定位复杂、运维效率低下、无法有效避免隐患发生等多个难题。
针对上述运维难点，广东联通聚焦5GC智能运维解决方案的研究，采用智能化手段提高网络自治能力，更及时、准确和自动地发现网络的异常问题。本文重点阐述了基于多种AI算法的5GC告警、性能、配
置数据自学习自挖掘，从而实现指标异常检测、KPI告警关联分析，最终辅助运维人员实现网络侧的自动驾驶。
