内容简介:通信网络告警分析面临巨大挑战随着网络规模的扩大和通信设备的增多,网络告警数量也急剧增加。“目前,一个省一个月IPRAN告警数量已经超过190万条,60%以上为紧急告警,传统告警处理模式费时费力,效果也很不明显”,中国联通网络研究院专家介绍,“从海量网络告警数据中挖掘内在关联关系,分类衍生告警和根源告警,准确定位网络设备故障,是目前通信网络告警分析面临的巨大挑战”。传统告警处理方式主要基于网络运维专家经验,构建告警关联规则实现告警过滤、告警压缩,生成的关联规划与网络实际运营情况往往不相符,无法精确定位根源告
通信网络告警分析面临巨大挑战
随着网络规模的扩大和通信设备的增多,网络告警数量也急剧增加。“目前,一个省一个月IPRAN告警数量已经超过190万条,60%以上为紧急告警,传统告警处理模式费时费力,效果也很不明显”,中国联通网络研究院专家介绍,“从海量网络告警数据中挖掘内在关联关系,分类衍生告警和根源告警,准确定位网络设备故障,是目前通信网络告警分析面临的巨大挑战”。传统告警处理方式主要基于网络运维专家经验,构建告警关联规则实现告警过滤、告警压缩,生成的关联规划与网络实际运营情况往往不相符,无法精确定位根源告警和故障发生点。“传统规则推理本质上是静态模型,无法根据通信网络告警事件动态调整分析方法和策略,准确实现告警关联”,烽火通信人工智能专家介绍,“有限数量的关联规则无法全面分析海量复杂的通信网络告警,无法处理通信网络中的不确定和突发告警,无法智能感知通信网络中的异常”。
采用新技术新方法,对通信网络告警事件进行关联分析,找到根源告警,准确定位故障点,解决目前网络告警分析难点和痛点,是运营商面临的巨大挑战。
网络告警人工智能分析迎来重大机遇
针对通信网络告警分析面临的巨大挑战,烽火通信与中国联通网络研究院携手启动基于人工智能的网络告警研究项目,利用人工智能卷积神经网络和循环神经网络模型,辅以数据挖掘关联分析算法,深入发掘网络告警内在关联规律,准确定位根源告警,从而实现精准、动态、自动的网络告警关联、告警压缩、故障定位,最终构建稳定、可靠、智能的通信网络。
通过对海量网络告警样本的深入分析,烽火通信已经掌握网络告警统计分析、回归预测、监督学习等各类人工智能和数据挖掘核心技术,具备构建机器学习模型,通过神经网络动态、智能发掘网络告警规律的理论基础和实践经验。在烽火通信和中国联通战略合作协议框架下,双方共同构建网络告警人工智能分析引擎,综合人类智慧和机器智能,完成网络告警事件智能分析。
烽火携手联通完成网络人工智能关键技术突破
2018年,烽火通信与联通网研院战略合作,共同攻关网络人工智能关键技术,研发网络告警智能关联分析平台。针对人工智能技术在通信网络落地所面临的一系列挑战,烽火与联通共同组建高水平专家团队,从训练样本获取、智能平台搭建、智能模型调优、应用场景筛选、分析效果评估五个方面入手,进行深入的基础理论分析、全面的技术方案评估、严格的实验对比分析。经过技术专家和业务专家的共同努力,在训练样本清洗、智能关联分析、精准故障定位、自动反馈评估等核心技术方面,烽火与联通共同取得一系列重大突破,为人工智能技术在通信网络中的应用奠定了扎实的基础。
给通信网络插上智能的翅膀,让人工智能助力光网敏捷服务,烽火将继续携手联通,共同构建新一代智能通信网络。
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