C114訊 4月6日消息（水易）今日，由CIOE中國光博會與C114通信網聯合推出的大型研討會系列活動——“2023中國光通信高質量發展論壇”第四期“智能光網絡技術研討會”正式召開，共同探討AI如何與光網絡結合，助力光網絡向智能化、智慧化演進升級。
中國電信研究院傳輸網絡研究中心副總監胡騫博士表示，光網絡向超大容量、全光交換持續演進的同時，網絡管控運營智慧化也成為重要發展方向。“目前中國電信正在推動光網絡運營的智慧化，從L2向L4邁進，開啟自動駕駛光網絡的新時代。”
AI和數字化是光網智能化的重要技術抓手
為什么光網絡管控運營要向更為智能化的方向發展？胡騫介紹，主要是目前管控運營中存在較多因過度依賴人工而造成的效率低、易出錯等問題，并且以被動運維為主。
主要體現在，業務開通、配置和優化時間過長，業務的端到端開通時間以前是以天記；告警溯源困難，海量告警數據很難進行故障根因判斷；啞資源管理無序，光纖定位耗時長，人力成本高；性能感知缺乏手段，光網絡是個模擬系統，對于性能劣化，缺乏預測能力，對網絡的狀態掌握不夠好……
面對這些痛點，光網絡運營管控技術一直在升級�；仡櫻葸M路徑，過去光網絡管控過去呈現分散和封閉的特點，單廠商單域管理，跨域數據較難收集，端到端智能化也較難實現。
現在隨著SDN理念的滲透，光網絡管控逐步呈現出接口統一和能力開放的特征。“但是，當前對數據的深度分析和加工能力還有所欠缺，這正是光網絡智能化必須解決的難題。”胡騫表示，要解決這個問題，未來需要AI助力，推動數字化轉型，這樣才能夠充分挖掘數據的價值，通過對數據分析、優化、預測等，實現人工到自動化的轉變。
自研光網絡管控系統，提升智慧運營水平
胡騫介紹，中國電信在全光網2.0的愿景中，也把運營智慧化做為了三大愿景之一。
通過定義NETCONF/YANG，提供直控網元能力，實現對滿足接口要求的所有灰盒設備的納管（如接入型OTN設備，盒式波分設備）；另外，對于政企OTN網絡、區域ROADM網絡實行分層管控，定義層間接口，對接廠商網管/控制器，實現多廠商統一納管、端到端運營管理。胡騫表示，直控網元和分層管控在中國電信的光網絡管控中并行存在，可以通過新一代云網運營系統在更高層面實現統一。
基于光網絡直接管控理念，中國電信自研了光網絡管控系統，并在現網得到應用。例如，接入型OTN設備統一管控系統（UMS）全國集約化部署，中國電信制定了接入型OTN設備統一規范，實現了接入段OTN設備的灰盒解耦、統一直管。自主設計開發，實現了設備自動上線、模板化開通、環網自動配置、在線升級等功能。再比如，盒式波分控制器（ONC20），統一南向NETCONF/YANG接口，解決多廠商設備統一管控問題，同時北向能力開放，為省內生產系統對接提供統一接口。
胡騫指出，自研控制器有利于運營商自主掌控數據，實現價值運營。與此同時，中國電信還在研究引入大數據分析、數字孿生和AI等新技術提升全光網2.0數字化智慧運營水平。
有了管控基礎，有了數字化基礎，有了數據量前提，再引入人工智能，組合起來形成智能化的光網絡。不過，胡騫表示，人工智能現在應用在光網絡中的最大問題是數據，而不是算法，目前人工智能技術在很多領域都已經有廣泛應用，算法的研究已經比較成熟。所以我們必須提高數據量并覆蓋更多性能參數，提高數據采集效率。
Telemetry采用推模式，在訂閱以后可以持續推送數據，采集速率可以達到秒級甚至亞秒級，極大程度地豐富了數據量。“解決了數據問題，那么再結合管控系統提供的開放能力和數字化平臺，我們就可以引入人工智能技術來挖掘數據價值，打造智能光網絡。”
積極探索應用場景，釋放智能光網絡價值
胡騫介紹，智能光網絡的價值至少能體現在4個方面：態勢感知分析實現網絡可感知，故障根因溯源實現排障高效化，光網健康預測實現劣化可預防，自動編排優化實現網絡自動化。
光網絡流量預測方面，結合歷史數據，分析預測未來的流量趨勢。例如，針對不同政企OTN用戶，實現對指定時段流量值的預測分析，對客戶行為進行畫像對未來的路由選擇、擴容建設等有指導意義。
從海量告警中如何定位出故障的根源，也是一個重要的智能化運維場景。利用AI統一處理采集多廠商告警數據，利用拓撲等基礎模型和告警關聯分析、故障定位等功能模型，進行故障溯源。
傳輸割接對網絡和業務影響巨大，需要進行準確沖突判斷，人工方式工作量大，排期不準確。
割接智能排期可以將所有割接任務按照規則形成圖，并通過算法優化排期，減小人工運維成本，管理員只需進行復核驗證，保證每日割接不出現沖突。
外力破壞是光纜線路故障的主要因素，但是光纜由于無源特性，一直處于難以監管的啞資源狀態。通過引入φ-OTDR，依據解調后的相位變化實現振動信號解調。不同的振動，相位特征會有差別，可以通過AI算法訓練，實現對挖掘機、車輛、地鐵等不同震動來源的識別和提前預警。但是在現網應用中，由于光纜各段環境振源并不相同且單一，對AI算法魯棒性有很高要求。
光纜持續擴容、割接、維修導致光纜維護數據可能存在偏差。通過引入φ-OTDR技術并結合智能算法識別，可以在不開井，不中斷業務的前提下判斷同路由風險，降低光纜故障對業務的影響。
光網絡故障以緩變型故障為主（如激光器頻率飄移、放大器ASE噪聲增大等），閾值效應明顯，性能一旦劣化到閾值就會變化較快。通過動態監測、感知光網絡參數，基于精確感知數據，進行多維參數分析，預測光網絡健康度，提前預警風險，可以實現主動運維。 
