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摘要：针对承载网络告警量大、告警关联性复杂、故障定位难、人力成本消耗大等一系列问题开展研究，通过采集现网承载网络运行数据，如告警、拓扑、网元、业务、工单数据等，引入人工智能技术进行告警根因关联和故障智能诊断，提出了一系列智能告警分析算法，开发了一套承载网络智能告警分析系统，已建立主流传送承载厂商统一的告警关联规则知识库，实现故障准确派单和故障原因的快速诊断，促进承载网络的自我维护、智能运营能力和运维效率提升。
关键词：人工智能；告警；关联规则；故障；网络
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2022.07.015
引言
随着 5G 时代的来临，ICT 产业全面融合，SDN/NFV、云和大数据等新技术的出现和发展，使得运营商面临来自各方面的严峻挑战。基于人工方式的传统运维技术，已经不能满足运营商未来网络高效运营和维护的要求，特别是在自动监控网络异常和排障、提升网络运维效率以及降低运营成本等方面，自动化智能化运维技术成为高效运维的必然之选。
承载网络故障的根因分析一直是个困扰运营商的疑难问题，其由不同厂家、不同设备类型构成，现网一旦出现故障，不同网络层级、模块、厂家、设备类型的大量故障告警就会出现，造成大量突发故障的假象，据统计现网单个地（市）每月告警量就可达到上百万条。传统采取人工处理方式消耗了大量的资源，运维成本居高不下。目前现网运维对于网络故障告警的处理主要采用人工总结经验的方式，排障效率低、故障定位难、运维难度大。
