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    數(shù)字孿生在網(wǎng)絡(luò)全生命周期管理中的研究

    2022-05-06 08:59:20王達(dá)孫滔孫曉文郭建超孫杰陳果楊愛東歐陽曄
    電信科學(xué) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)元可視化建模

    王達(dá),孫滔,孫曉文,郭建超,孫杰,陳果,楊愛東,歐陽曄

    (1. 亞信科技(中國)有限公司,北京 100193;2. 中國移動通信有限公司研究院,北京 100053)

    0 引言

    2003年,Grieves博士首次提出具備數(shù)字孿生要素的“鏡像空間模型”概念[1]。而“數(shù)字孿生”術(shù)語明確被提出是在2011年美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室做的一次演講中。

    Gartner在2017年、2018年和2019年連續(xù)將數(shù)字孿生列為十大技術(shù)趨勢之一[2],其將數(shù)字孿生定義為對象的數(shù)字化表示,同時(shí)Gartner 2020年新興技術(shù)趨勢發(fā)現(xiàn)先驅(qū)者正通過深化離散數(shù)字孿生和復(fù)合數(shù)字孿生技術(shù),嘗試解決個性化需求強(qiáng)烈的應(yīng)用場景。研究表明,企業(yè)正在從關(guān)鍵任務(wù)模擬、高價(jià)值資產(chǎn)維護(hù)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新場景、數(shù)據(jù)可用性和投入產(chǎn)出等方向考慮使用應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)[3]。

    數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù),通過軟件定義對物理實(shí)體進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測和決策,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與數(shù)字空間的實(shí)時(shí)交互映射[4]。數(shù)字孿生技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)[5]如圖1所示。

    圖1 數(shù)字孿生技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)[5]

    1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生

    1.1 網(wǎng)絡(luò)全生命周期管理面臨的挑戰(zhàn)

    基于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(network functions virtualization,NFV)、軟件定義網(wǎng)絡(luò)(software defined network,SDN)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的演進(jìn),按需定制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、按需構(gòu)建組網(wǎng)方案成為網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)形態(tài)的復(fù)雜化與多樣化也為網(wǎng)絡(luò)的全生命周期管理帶來挑戰(zhàn),具體如下。

    (1)網(wǎng)絡(luò)全面感知能力弱,無法實(shí)時(shí)、可視化感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)

    隨著NFV、云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由跨專業(yè)的橫向物理網(wǎng)絡(luò)向橫縱結(jié)合的云化與容器化網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。網(wǎng)絡(luò)管理無法進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)(無線、承載、核心網(wǎng)等)、跨信息技術(shù)(information technology,IT)層(服務(wù)器、虛擬化網(wǎng)絡(luò)功能等)的網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)拓?fù)淇梢?,從而無法實(shí)現(xiàn)基于可視化的網(wǎng)絡(luò)性能、質(zhì)量與故障等網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的全面、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確感知。

    (2)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新效率低,試錯成本高

    隨著5G部署和商用,通信網(wǎng)絡(luò)承載的業(yè)務(wù)也從單一的個人業(yè)務(wù)向復(fù)雜的多種業(yè)務(wù)發(fā)展。各類業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與可靠性提出了更高的要求,而現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)多樣化,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜度高,應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤立分散,運(yùn)維過程自動化程度較低也影響了基于全網(wǎng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行新技術(shù)創(chuàng)新的效率,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)創(chuàng)新性試錯成本高。

    1.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生的定義

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生是指基于數(shù)字孿生技術(shù)融合通信人工智能等有關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)全要素全生命周期數(shù)字化管理,用于全程全網(wǎng)業(yè)務(wù)支撐。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生構(gòu)建與編排如圖2所示,利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了物理網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化鏡像。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生依靠運(yùn)營商豐富的大數(shù)據(jù),可對網(wǎng)絡(luò)提供流量預(yù)測、新業(yè)務(wù)預(yù)測試、配置預(yù)審核、網(wǎng)絡(luò)預(yù)規(guī)劃等服務(wù)[6]。

    圖2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生構(gòu)建與編排

    2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生相關(guān)工作

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生是一個新興網(wǎng)絡(luò),融合了通信、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù),利用建模技術(shù)從時(shí)間和空間維度刻畫物理實(shí)體,實(shí)現(xiàn)生命周期管理[7-8]。隨著數(shù)字孿生技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)潛在價(jià)值愈發(fā)明顯,運(yùn)營商、設(shè)備商和集成商對網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生技術(shù)研究和產(chǎn)品開發(fā)展現(xiàn)了極高的熱情。中國移動提出了“數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的概念、架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)”[9]等。同時(shí)國內(nèi)外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化管理組織也正在加緊制訂與網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。國際標(biāo)準(zhǔn)化組織/國際電工委員會第一聯(lián)合技術(shù)委員會/物聯(lián)網(wǎng)分技術(shù)委員會(ISO/IEC JTC1 SC41)正在制訂“數(shù)字孿生概念和術(shù)語”標(biāo)準(zhǔn)以及“數(shù)字孿生應(yīng)用案例”標(biāo)準(zhǔn)[10]。國際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)化部門正在制訂“數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的要求和體系結(jié)構(gòu)”標(biāo)準(zhǔn)[11]。中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會針對數(shù)字孿生技術(shù)賦能個性網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景正在制訂“行業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)數(shù)字孿生場景與需求”系列標(biāo)準(zhǔn)[12]。

    數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于通信領(lǐng)域正在全面探索中,數(shù)字孿生結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可以模擬切片端到端的性能,預(yù)測網(wǎng)絡(luò)時(shí)延[13]?;?G網(wǎng)絡(luò)支持復(fù)雜應(yīng)用場景遇到的挑戰(zhàn),利用數(shù)字孿生技術(shù)可以提高管理效率和效能[14]。未來在6G通信領(lǐng)域,數(shù)字孿生技術(shù)將提供按需服務(wù)和智慧內(nèi)生等能力[15]。本文將給出數(shù)字孿生如何賦能網(wǎng)絡(luò)生命周期全過程中的具體論述。

    3 網(wǎng)絡(luò)全要素、全生命周期中的數(shù)字孿生

    基于網(wǎng)絡(luò)特性和數(shù)字孿生能力,數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)全生命周期管理過程中對網(wǎng)絡(luò)特征要素進(jìn)行孿生表達(dá),如對網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)拓?fù)涞目梢暬尸F(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的仿真推演,網(wǎng)絡(luò)場景的自主孿生等。

    3.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)

    (1)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生體建模技術(shù)

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生體模型構(gòu)建主要包括孿生網(wǎng)絡(luò)本體模型構(gòu)建、統(tǒng)一表征融合網(wǎng)絡(luò)孿生體數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建及網(wǎng)元模型和拓?fù)淠P偷臉?gòu)建。

    · 孿生網(wǎng)絡(luò)本體模型構(gòu)建:孿生網(wǎng)絡(luò)本體模型是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一致性表征的基礎(chǔ)。需要定義本體的組成要素,如類、屬性、關(guān)系、規(guī)則和實(shí)例等,繼而通過本體模型對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性表征。

    · 統(tǒng)一表征融合網(wǎng)絡(luò)孿生體數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建:基于孿生網(wǎng)絡(luò)本體模型構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)一致性融合表征操作,形成具有統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù),完成從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)到統(tǒng)一表征數(shù)據(jù)的映射。

    · 網(wǎng)元模型和拓?fù)淠P偷臉?gòu)建:根據(jù)不同網(wǎng)元模型的功能或拓?fù)淠P偷慕Y(jié)構(gòu),可基于統(tǒng)一表征的數(shù)據(jù)庫,按需組合構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型,從而實(shí)現(xiàn)孿生網(wǎng)絡(luò)和物理網(wǎng)絡(luò)的虛實(shí)映射。

    (2)全生命周期數(shù)字建模技術(shù)

    · 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和建設(shè)的建模:基于數(shù)據(jù)倉庫中與網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù),利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法對業(yè)務(wù)預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)性能預(yù)測、覆蓋優(yōu)化等場景進(jìn)行建模。

    · 網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的建模:基于經(jīng)驗(yàn)知識的推理規(guī)則將專家經(jīng)驗(yàn)知識通過知識圖譜固化,可實(shí)現(xiàn)對故障診斷及定位等網(wǎng)絡(luò)維護(hù)場景的精準(zhǔn)推理。

    · 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的建模:對于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的建模,由于其問題的非凸性、非平穩(wěn)性、隨機(jī)性等困難,可采用進(jìn)化類算法或者采用群智能算法等。另外,對于復(fù)雜的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化場景,基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能調(diào)度方法,組合動態(tài)規(guī)劃、隨機(jī)逼近和函數(shù)逼近的思想,解決基于動態(tài)調(diào)度的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。

    · 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的建模:網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營建模過程中需要有針對性地采集相關(guān)網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),借助深度學(xué)習(xí)、集成算法等進(jìn)行模型訓(xùn)練。可借助遷移學(xué)習(xí),針對不同情況利用基于實(shí)例的遷移、特征的遷移及共享參數(shù)的遷移等方法進(jìn)行快速精準(zhǔn)建模。

    (3)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生可視化技術(shù)

    利用網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù),一方面可以輔助用戶認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),另一方面有助于挖掘隱藏在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的有價(jià)值信息。網(wǎng)絡(luò)孿生體可視化呈現(xiàn)分為以下3類。

    · 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬鹤鳛閿?shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)可視化的基礎(chǔ),網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬瘜⒕W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和鏈路以點(diǎn)和線構(gòu)成圖形呈現(xiàn),清晰直觀地反映網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況??梢暬季炙惴ㄊ峭?fù)淇梢暬暮诵摹?/p>

    · 功能模型可視化:將相關(guān)的可視化技術(shù)運(yùn)用到數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的流量建模、故障診斷、質(zhì)量保障等功能模型中,基于網(wǎng)絡(luò)孿生體完成功能驗(yàn)證的同時(shí)實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。

    · 可視化動態(tài)交互:數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛿?shù)據(jù)模型需要盡可能提供動態(tài)交互功能,讓用戶更好地參與對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和模型的理解和分析,幫助用戶探索數(shù)據(jù)、提高視覺認(rèn)知。

    (4)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)處理技術(shù)

    基于各類傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置、采集技術(shù)獲取各類網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。對采集的數(shù)據(jù)按照專業(yè)業(yè)務(wù)維度進(jìn)行計(jì)算匯聚,形成各專業(yè)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?;诟鲗I(yè)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),構(gòu)建單體模型、各類功能模型等,支撐網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生應(yīng)用場景構(gòu)建。

    3.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生能力分級

    3.2.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生分級方法論

    圖1中提到“數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)、模型是核心、軟件是載體”的設(shè)計(jì)理念,本文給出了數(shù)據(jù)管理、基礎(chǔ)模型、功能模型3個維度的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)分級體系。

    高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理能力能夠保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生穩(wěn)定運(yùn)行,數(shù)據(jù)管理由低等級的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)供給,向高等級的數(shù)據(jù)分析、建議、決策的能力進(jìn)階。

    基礎(chǔ)模型是數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中最重要的基礎(chǔ)能力,基礎(chǔ)模型包括網(wǎng)元本體模型、拓?fù)淠P秃瓦\(yùn)行狀態(tài)等屬性,用以刻畫物理本體的固有屬性、可視化屬性等,進(jìn)一步通過拓?fù)淠P兔枋隽司W(wǎng)元模型的連接能力。運(yùn)行狀態(tài)體現(xiàn)了數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元模型與物理本體的同步性。

    功能模型面向應(yīng)用功能智能化及虛實(shí)交互能力搭建。功能智能化從單網(wǎng)元智能到全域智能化、從靜態(tài)策略執(zhí)行到知識驅(qū)動的動態(tài)策略閉環(huán)能力演進(jìn)。虛實(shí)交互的水平體現(xiàn)了數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的控制水平。

    3.2.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生分級

    本文旨在構(gòu)造一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò),通過模型驅(qū)動實(shí)現(xiàn)由人工主導(dǎo)到自主群智的智能化分級體系。

    等級1網(wǎng)絡(luò)物理可視:能夠?qū)崿F(xiàn)單個網(wǎng)元或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的孿生,不能體現(xiàn)本體的全貌,滿足基礎(chǔ)可視需求,與物理本體的運(yùn)行狀態(tài)不能實(shí)時(shí)對應(yīng)。可執(zhí)行一些重復(fù)的子任務(wù)。

    等級2網(wǎng)絡(luò)模擬驗(yàn)證:增加網(wǎng)絡(luò)配置數(shù)據(jù)和用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)單域內(nèi)的連接,可自動執(zhí)行部分靜態(tài)策略。通過人工方式管理孿生網(wǎng)絡(luò)。

    等級3網(wǎng)絡(luò)模擬推演:實(shí)現(xiàn)多域協(xié)同智能化,在特定場景下具備策略智能生成能力。特定場景可實(shí)現(xiàn)自動化控制。

    等級4網(wǎng)絡(luò)智能決策:具備數(shù)據(jù)驅(qū)動模型推演生成策略的能力,可實(shí)現(xiàn)跨域的網(wǎng)絡(luò)處置和預(yù)測,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動閉環(huán)控制。

    等級5網(wǎng)絡(luò)自主孿生:具備智能數(shù)據(jù)分析、自主學(xué)習(xí)沉淀知識的能力。運(yùn)用知識驅(qū)動模型推演形成策略,并自主決策是否執(zhí)行。

    3.3 數(shù)字孿生在網(wǎng)絡(luò)全生命周期管理中的應(yīng)用

    3.3.1 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

    考慮真正網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的預(yù)期成本、業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行預(yù)期質(zhì)量等,迫切需要一種技術(shù)能夠完整地將網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方案、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行影響因素、網(wǎng)絡(luò)預(yù)期運(yùn)行效果通過可視化的形式呈現(xiàn),并在修正過程中,實(shí)時(shí)動態(tài)反映網(wǎng)絡(luò)預(yù)期運(yùn)行效果,完成網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的低成本試錯[16]。

    數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)可以很好地解決上述問題。基于網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)需求,構(gòu)建網(wǎng)元孿生本體模型、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)理模型、結(jié)合城市信息模型、環(huán)境信息模型等,融合網(wǎng)絡(luò)信號在物理空間傳播的全要素信息,構(gòu)建數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)。驅(qū)動孿生網(wǎng)絡(luò)模擬運(yùn)行,可視化展示關(guān)注的有關(guān)指標(biāo)信息。當(dāng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置策略時(shí),可動態(tài)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)預(yù)期運(yùn)行效果。在滿足業(yè)務(wù)需求、方案可落地執(zhí)行、成本可接受的同時(shí),還需要保證網(wǎng)絡(luò)具備一定的容量空間,為網(wǎng)絡(luò)的中長期發(fā)展預(yù)留一定的空間。

    3.3.2 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

    基于數(shù)字孿生的網(wǎng)絡(luò)建設(shè),一方面可以提前融合城市信息模型和建筑信息模型,規(guī)避施工困難問題。同時(shí),如遇到其他不可調(diào)和的問題時(shí),也可以運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)快速計(jì)算尋找新的設(shè)備布置方案[17]。

    當(dāng)面對諸如網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模擬開通、系統(tǒng)割接風(fēng)險(xiǎn)評估等,數(shù)字孿生技術(shù)仍然可以發(fā)揮一定的作用?;跀?shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)交互的特性,數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)可以獲得物理網(wǎng)絡(luò)最新的運(yùn)行數(shù)據(jù)及物理網(wǎng)絡(luò)歷史的運(yùn)行情況,在孿生網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)先模擬業(yè)務(wù)開通或模擬系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避等。

    3.3.3 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

    對于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,基于數(shù)字孿生的網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)采集物理網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)整體資源情況,從而實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)調(diào)配。按業(yè)務(wù)優(yōu)先級、業(yè)務(wù)需求進(jìn)行精準(zhǔn)配置,實(shí)現(xiàn)資源的合理利用。同時(shí),基于物理網(wǎng)絡(luò)設(shè)置的性能告警閾值,在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能接近網(wǎng)絡(luò)性能告警閾值前,提前尋找性能優(yōu)化策略,并在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中驗(yàn)證策略的可行性后,指導(dǎo)物理網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)日常的運(yùn)維優(yōu)化閉環(huán)管理[18]。

    3.3.4 網(wǎng)絡(luò)維護(hù)

    基于數(shù)字孿生技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)維護(hù),可以實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài),關(guān)注網(wǎng)元的運(yùn)行情況。基于業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài),提前預(yù)測運(yùn)行趨勢,實(shí)時(shí)可視化呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)[19]。對于異常運(yùn)行情況提前預(yù)警、提前介入。在保障正常業(yè)務(wù)服務(wù)運(yùn)行的同時(shí),尋找告警消除策略,優(yōu)先在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中驗(yàn)證策略可行性后,再指導(dǎo)物理網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行,避免網(wǎng)絡(luò)宕機(jī)情況發(fā)生。在面對突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障時(shí),基于孿生網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)交互的特性,可以快速定位故障設(shè)備或發(fā)生故障的網(wǎng)元,并有針對性地制定故障消除策略。故障消除策略可以優(yōu)先在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中部署配置并模擬驗(yàn)證。驗(yàn)證通過并確認(rèn)對網(wǎng)絡(luò)不會產(chǎn)生其他關(guān)聯(lián)問題后,再指導(dǎo)物理網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行,完成網(wǎng)絡(luò)故障處理的閉環(huán)管理。

    3.3.5 體驗(yàn)管理

    網(wǎng)絡(luò)的體驗(yàn)管理是面向業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量、用戶滿意度提升的一種手段。運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)時(shí)采集網(wǎng)元運(yùn)行數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶對于網(wǎng)絡(luò)使用的特性數(shù)據(jù)等,并綜合網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行能力,深度仿真和分析,依據(jù)用戶偏好提供更優(yōu)的服務(wù)方案。同時(shí),可以利用數(shù)字孿生技術(shù)深度感知網(wǎng)元的運(yùn)行狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量,評估網(wǎng)元和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的健康度。依據(jù)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)給出的評估結(jié)論,可以提前介入維護(hù),提升網(wǎng)絡(luò)可靠穩(wěn)定的運(yùn)行周期,改善網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量,從而提升用戶對于網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)的滿意度[20]。

    4 數(shù)字孿生在網(wǎng)絡(luò)全生命周期中的價(jià)值

    數(shù)字孿生技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)的全生命周期管理中能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效,可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)或故障問題前移,事先預(yù)測、事前驗(yàn)證、提前規(guī)避、提前優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)“閉環(huán)”管理。

    4.1 提升網(wǎng)絡(luò)管理質(zhì)量

    相比于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)生命周期管理,應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)可以使網(wǎng)絡(luò)管理中的要素更精準(zhǔn)。數(shù)據(jù)來源可追溯性強(qiáng)、可信度更高,業(yè)務(wù)還原度更趨近于實(shí)際,輸出的策略的可執(zhí)行性更高。

    相比于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)生命周期管理,應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)一方面可以提前驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐策略,另一方面可以驗(yàn)證實(shí)踐策略是否會對網(wǎng)絡(luò)造成潛在沖突,提前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

    可在孿生網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新技術(shù)研究,降低新技術(shù)在運(yùn)行中的網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證時(shí)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn),減小部署到現(xiàn)網(wǎng)中發(fā)生錯誤的可能性。

    4.2 拓?fù)渫敢暫土髁咳?/h3>

    基于交互式的數(shù)字孿生可視化技術(shù)可以提升網(wǎng)絡(luò)全息化呈現(xiàn)水平,如各種網(wǎng)元運(yùn)行信息、拓?fù)湫畔?、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)狀態(tài)、演化方向等信息。拓?fù)渫敢暷軌驅(qū)崟r(shí)追蹤網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)。

    基于拓?fù)淇梢?,?shù)字孿生技術(shù)可對相鄰網(wǎng)元或附屬網(wǎng)元的管理實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋯栴}的快速定位。在網(wǎng)絡(luò)配置調(diào)整和策略執(zhí)行時(shí),可以更準(zhǔn)確、直觀地呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)變化效果,從而發(fā)現(xiàn)最佳的業(yè)務(wù)匹配方案。全息化呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)虛實(shí)交互映射,幫助用戶更清晰地感知網(wǎng)絡(luò)狀況、更高效地挖掘網(wǎng)絡(luò)有價(jià)值的信息、以更友好的沉浸交互界面探索網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新應(yīng)用。

    4.3 網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)閉環(huán)控制

    基于數(shù)字孿生技術(shù)具備的仿真、分析、診斷和預(yù)測、決策功能,可以實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制。

    實(shí)時(shí)閉環(huán)控制分為“內(nèi)閉環(huán)”和“外閉環(huán)”控制?!皟?nèi)閉環(huán)”實(shí)時(shí)控制指通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生在數(shù)字空間內(nèi)對問題的閉環(huán)驗(yàn)證與優(yōu)化;“外閉環(huán)”控制指物理網(wǎng)絡(luò)向?qū)\生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息上報(bào)、孿生網(wǎng)絡(luò)經(jīng)內(nèi)閉環(huán)分析生成可執(zhí)行策略下發(fā)給物理網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)優(yōu)化的過程。通過“內(nèi)閉環(huán)”與“外閉環(huán)”,最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自驗(yàn)證、自演進(jìn)的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制。

    5 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生應(yīng)用實(shí)踐

    5.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生平臺

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生平臺由網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生開發(fā)平臺和網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景構(gòu)建平臺組成。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生開發(fā)平臺進(jìn)行通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元的建模與設(shè)計(jì),輸入給網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景構(gòu)建平臺。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景構(gòu)建平臺在場景構(gòu)建過程中,也會將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入給網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生開發(fā)平臺進(jìn)行模型的迭代優(yōu)化。

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生開發(fā)平臺面向通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元的建模與設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)對各類通信網(wǎng)元設(shè)備實(shí)體多維度數(shù)字化建模,將不同應(yīng)用上生成的信息數(shù)字化,將實(shí)體的物理模型、關(guān)系規(guī)則、運(yùn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一,從而進(jìn)行更適時(shí)的決策和信息管理。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生開發(fā)平臺是設(shè)計(jì)模式的改變,促進(jìn)了企業(yè)資產(chǎn)真正數(shù)字化,實(shí)現(xiàn)了對數(shù)字孿生體的屬性定義、事件指令交互、機(jī)理規(guī)則、可視化形態(tài)的開發(fā),并提供了建模管理、仿真服務(wù)。

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景構(gòu)建平臺定位面向通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景的設(shè)計(jì)與編排。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景構(gòu)建平臺是生產(chǎn)模式的改變,低代碼開發(fā)助力業(yè)務(wù)流程數(shù)字化。滿足在具體的業(yè)務(wù)場景下,基于數(shù)字孿生體的組合、編排和運(yùn)行規(guī)則的定義和操作,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的仿真服務(wù)和孿生智能化的需求。

    5.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生場景與案例

    亞信科技率先在5G通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急保障場景中引入數(shù)字孿生技術(shù),實(shí)現(xiàn)大型體育場館的通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行指標(biāo)的可視化監(jiān)控分析、網(wǎng)絡(luò)故障快速診斷及全程可視化應(yīng)急指揮調(diào)度。

    基于數(shù)字孿生開發(fā)平臺,實(shí)現(xiàn)了對光纜網(wǎng)、承載網(wǎng)、無線網(wǎng)等相關(guān)通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元的數(shù)字建模,實(shí)現(xiàn)了與物理網(wǎng)絡(luò)層的實(shí)時(shí)同步,并完成了對相關(guān)通信網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元組網(wǎng)的物理拓?fù)淇梢曇约拔锢礞溌飞系臉I(yè)務(wù)信息可視。該平臺實(shí)現(xiàn)了與物理網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)采集和存儲通道,并將相關(guān)數(shù)據(jù)采集、控制等接口注入數(shù)字孿生平臺,從而實(shí)現(xiàn)孿生網(wǎng)絡(luò)層與物理網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、虛實(shí)交互。

    6 結(jié)束語

    當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生產(chǎn)品和應(yīng)用落地正處于高速發(fā)展階段。按照第3.2節(jié)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生能力分級體系,大部分產(chǎn)品和應(yīng)用案例處于等級2向等級3的過渡階段。為加快推進(jìn)數(shù)字孿生在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用和落地,更大程度地體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生的價(jià)值,需要推進(jìn)產(chǎn)品向等級5網(wǎng)絡(luò)自主孿生演進(jìn)。

    針對等級5網(wǎng)絡(luò)自主孿生的演進(jìn),需要構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系,沉淀數(shù)字孿生技術(shù),保障在通信領(lǐng)域應(yīng)用的落地?;谕ㄐ偶夹g(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的特性,深挖數(shù)字孿生技術(shù)在通信行業(yè)的應(yīng)用潛能,更好地賦能垂直行業(yè)。因此,未來還需要通信領(lǐng)域的專業(yè)人才、數(shù)字孿生技術(shù)的專業(yè)人才、標(biāo)準(zhǔn)化人才等共同協(xié)作,完成底層的知識構(gòu)建,共同將數(shù)字孿生技術(shù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)揮到極致。

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