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2023/4/6 16:18

中國移動李允博:構建基于OXC的光電聯動全光網,分階段落實AI應用

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C114訊 4月6日消息(九九)在今天舉行的“2023中國光通信高質量發展論壇——智能光網絡技術研討會”上,中國移動研究院主任研究員李允博表示,面向東數西算樞紐算力連接,中國移動推進骨干長距400G光傳輸技術成熟,構建基于OXC的新一代光電聯動全光網,面向算力網絡提供低時延傳輸、扁平化組網、大帶寬保障能力。

與此同時,分階段逐步落實AI光網絡中的應用,構建AI智能運維、智能算路,增強網絡動態調度能力,服務算網新應用。提升光網絡啞資源感知能力,實現光網絡全參量感知、光纜和資源規劃預測、故障智能定位定界及風險預測,突破光網絡智能仿真決策技術,推進AI優化類場景應用,實現光網絡主要運維場景的AI落地。

400G QPSK是更好的骨干長距傳輸解決方案

在400G骨干長距傳輸方面,中國移動聯合業界通過方案設計、理論分析、試驗驗證確認,400G QPSK相對16QAM-PCS有50%+的性能提升,“400G QPSK是更好的骨干長距傳輸解決方案。”李允博說。

基于G.652.D光纖的2018km實驗顯示,QPSK較16QAM-PCS在OSNR余量和傳輸代價方面均具備>1dB的優勢,整體性能優勢>2dB。2023年中國移動完成400G QPSK 5616km實時現網傳輸,創造在現網G.652D光纖預留充分維護余量情況下400G傳輸距離世界紀錄。

此外,中國移動研究并驗證QPSK是否可以復用現有的G.652.D光纖,結果表明QPSK可沿用G.652D達到1500km+的傳輸距離,因此可以充分利舊G.652D實現400G的快速部署。

李允博介紹,400G QPSK的引入,必須要在光層支持C+L波段12THz的頻譜傳輸。中國移動聯合產業通過新摻雜+摻雜工藝+優化功率,L6T OA噪聲系數(NF)已經從8.5dB降低至6.5dB以下。另外,對于受激拉曼散射效應(SRS)帶來的功率轉移問題,中國移動集中攻關C+L關鍵器件,引領產業發展寬譜放大器,解決波段擴展后功率轉移導致復雜運維的問題。

基于OXC的光電聯動新型全光網

李允博指出,基于400G高速傳輸,需要增加網絡節點的靈活調度能力。中國移動提出基于OXC的光電聯動新型全光網。光電聯動重在光層和電層業務之間的互通,利用電交叉矩陣完成小顆粒業務匯聚和調度,利用光交叉完成波長級業務調度,拉通光電OAM機制,實現光電組網聯動以支持大規模組網和靈活調度。

通過集中式管控系統進行總體組網策略控制,全程各個節點通過光層OAM可實時獲取包含各波長業務拓撲信息和性能信息,用于光電兩層跨層業務路徑計算、鏈路配置和保護恢復等功能,實現原有光電分離的兩張網絡成為光電融合一張網絡。

通過光層OAM可以實現光電兩層的協同算路和業務開通,每個波長均攜帶標簽信息,經過OAM檢測可動態獲取波長路由表,基于光電兩層拓撲設計全局最優路由;通過光層OAM讀取單個波長性能(光功率、OSNR),基于OSNR計算可達性以及波長可用情況,自動配置電中繼或波長轉換;同時將光層和電層的OAM信息拉通,可以進行光電兩層的故障協同定位。

分階段落實AI在光網絡中的應用

面對算力網絡的發展,光網絡規模不斷擴大,截至今年2月份,中國已經建成全球最大規模的光纖網絡,光纜總長度超過6000萬公里,移動用戶達到16億,家庭寬帶用戶達到5.7億。

面對如此規模的網絡和用戶,“需要逐步引入AI來提升網絡服務能力。”李允博說。AI自身所具備的數據分析和信息提取能力,通過對海量網絡數據采集、分析、預測、決策,為診斷網絡質量、優化業務性能、減輕運營負擔、改善用戶體驗帶來可能。

隨著網絡智能化的不斷的發展,中國移動目標在2025年達成L4自動駕駛,面向算力的光網絡管控架構同樣分為4級,自下而上依次是網元管理、網絡管理、業務管理和商務管理。與此同時,在網絡規劃、維護、優化和運營等各方面進行智能分析決策,實現自動化和智能化的結合。

李允博介紹,人工智能在光網絡的引入分為以下幾個方面:

一是基于光網絡資源池化,構建AI智能算路,服務算網新應用。在資源池化、具備靈活調度能力的光網絡中,使用AI算法學習網絡SLA情況(光纜可用率、時延、功耗、資源占用等)并識別業務特征,精準匹配用戶訴求,實現算網按需調度路由、配置帶寬。

二是基于光層數字化,構建波長級動態調度能力。OTN系統集成豐富的光檢測技術,數字化+AI使能數字光底座,支持按需動態波長級拆建、多層級網絡智能故障分析,不斷提升智能化運維水平。

三是光網管控智能化,支撐網絡資源全局可視。面向算力網絡的光網絡,需要光網管控系統通過自動化、智能化技術,增強傳輸能力多維評估、全場景自動化開通和業務SLA智能保障能力,實現精準的算網規建、快速的業務開通和高品質的業務保障。

此外,基于光網絡設備的數字化光層能力和管控平臺的AI推理功能,可以構建光網健康預測系統,通過AI預測算法,分析光纖和波道健康度,并根據光性能變化趨勢,提前預測劣化類故障風險,以及自動定位和定界光纖故障、自動分析割接質量。“也就是未雨綢繆,將網絡的重大故障盡可能地消滅在萌發期。”李允博說。

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