Huawei AIOps 지원 서비스로 새로운 인프라 운영 및 유지 관리의 지능적 전환 가속화

인공지능은 60년 넘게 부침을 겪어왔지만, 컴퓨팅 파워의 발전과 알고리즘의 혁신, 인터넷의 발달에 따른 방대한 데이터의 축적으로 인공지능 기술은 새롭게 빛날 것이다. 향후 10년간의 빛은 활력이 가장 영향력 있는 기술 개발 트렌드 중 하나가 되었습니다.

HUAWEI CONNECT 2020에서 화웨이는 통신 분야에 대한 깊은 이해와 다년간의 경험을 바탕으로 통신 분야의 애플리케이션 시나리오를 결합하여 네트워크를 활성화하는 것을 목표로 'AIOps 활성화 서비스'를 공유했습니다. 달성 자동, 자가 치유, 자가 최적화 및 자율 자율 주행 네트워크는 전체 네트워크의 효율성을 향상시키고 OPEX를 줄입니다.

AIOps는 통신 네트워크 운영 및 유지 관리의 지능적 전환에서 트렌드가 되었습니다.

"5G 새로운 인프라"의 구현이 가속화됨에 따라 디지털 경제의 발전은 새로운 시대를 열었습니다. 기세. 이는 투자와 소비의 급속한 성장을 촉진할 뿐만 아니라 다양한 산업의 디지털 전환과 업그레이드를 촉진할 것입니다. 다음은 복잡한 네트워크 문제와 서비스 품질에 대한 높은 요구 사항입니다. 운영 및 유지 관리 기능의 발전은 통신 네트워크가 계속해서 효과적으로 수행될 수 있는지 여부에 대한 핵심 요소가 되었습니다.

통신 네트워크 운영 및 유지 관리 작업은 수동적인 문제 발견(문제의 75%가 사용자에 의해 발견됨) 및 결함의 근본 원인을 찾는 어려움(90%의 시간이 문제 해결에 소비됨)과 같은 비즈니스 과제에 직면해 있습니다. 위치). 동시에 다양한 전문 운영 및 유지 관리 지원 시스템의 기능은 긴 개발 주기와 폐쇄 루프 프로세스의 낮은 자동화 등 기술적 병목 현상에 직면해 있습니다. 따라서 운영자는 AI를 도입하여 지능형 운영 및 유지 관리를 실현하고 사전 유지 관리 및 결함 자가 치유를 달성할 것으로 기대합니다.

운영 및 유지 관리 지원 시스템이 진화하는 방향에서 AIOps(AI 및 빅데이터 기술을 사용하여 운영 및 유지 관리 문제 해결)는 운영 및 유지 관리의 지능적인 전환을 위한 트렌드와 지식이 되었습니다. 통신 산업: 다양한 운영 및 유지 관리 시나리오에서 애플리케이션을 지원하는 AIOps 플랫폼 기능을 구축합니다. 향후 5년 동안 통신 산업 시장의 운영 및 유지 관리 시스템과 플랫폼은 AI 기능 업그레이드를 가속화하고 투자의 60%를 차지하는 통신 분야 AI 애플리케이션의 핵심 시나리오가 될 것입니다.

따라서 AIOps는 통신 네트워크 운영 및 유지 관리의 지능적 전환에서 트렌드가 되었습니다. 통신 분야에서 AIOps 플랫폼 기능을 구축함으로써 지능적인 운영 및 유지 관리 업그레이드를 신속하게 실현할 수 있습니다.

화웨이 AIOps는 네트워크 신뢰성을 향상시키고 지능형 운영 및 유지 관리를 지원합니다

자율 주행 네트워크의 수준 정의에 따르면 지능형 운영 및 유지 관리의 목표는 전체 도메인 및 유지 관리를 달성하는 것입니다. 전체 프로세스 운영 예측 운영 및 유지 관리, 자동 모니터링, 위치 지정 및 자가 치유.

화웨이의 AIOps 활성화 서비스는 자율주행 네트워크 AI 엔진 NAIE의 핵심 기능으로, AI 플랫폼을 기반으로 통신 분야에서 일련의 AIOps 원자 기능과 통합 오케스트레이션 기능을 제공한다. 네트워크 관리 및 제어 분석 장치, 운영 및 유지 관리 솔루션과 같은 지능형 운영 및 유지 관리 시스템은 궁극적으로 운영자가 원래의 굴뚝 건설 방식을 깨고 AI 기능에서 다양한 전문 운영 및 유지 관리 시스템의 적용을 분리하고 계층화된 서비스 지향을 채택하는 데 도움이 됩니다. 공유 데이터 센터에 연결하기 위한 아키텍처로, 운영 및 유지 관리 시나리오의 번성하는 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해 AIOps 기능을 중앙에서 제공합니다.

다음은 Huawei AIOps 지원 서비스의 사전 결합 및 조정 서비스로, 즉시 사용할 수 있습니다.

이상 상황을 빠르고 지능적으로 식별하는 kpi 이상 탐지 서비스 네트워크 성능 및 품질 모니터링 시나리오에 널리 사용되는 대규모 kpi/kqi

해당 네트워크 토폴로지 및 전파 지식과 결합된 대규모 경보를 기반으로 결함 및 근본 원인 네트워크를 식별합니다. 요소 및 경보를 실시간으로 자동 학습할 수 있으며 지식 규칙은 지속적인 최적화를 보장하고 다양한 네트워크 시나리오에서 널리 사용될 수 있습니다.

로그 이상 탐지 서비스는 로그의 자동 분류 및 통계 규칙 발견을 실현합니다. IT 및 통신 네트워크 시나리오에서 널리 사용될 수 있는 시스템의 비정상 동작 및 관련 로그를 실시간으로 모니터링합니다.

하드 드라이브 이상 예측은 단기(14일) 하드 드라이브 오류를 지능적으로 예측할 수 있습니다. 비즈니스에 미치는 영향을 피하기 위해 회피 및 예방 조치를 취하고 주류 제조업체인 HDD 및 SSD 모델을 널리 지원합니다.

화웨이 AIOps 지원 서비스의 4가지 핵심 역량 분석

풍부한 AIOps 원자 기능 제공: AIOps의 원자 기능은 예측, 탐지, 위치 파악을 포함한 전체 운영 및 유지 관리 프로세스를 포괄합니다. , 구현하다. 원자 기능 라이브러리는 트래픽 예측, 결함 예측, KPI 이상 감지, 로그 이상 감지, CHR 이상 감지, 이상 상관 분석, 이벤트 집계, 근본 원인 위치 등과 같은 20개 이상의 원자 기능을 지원합니다.

통신 분야의 AIOps 지원 서비스로서 두 가지 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 첫째, 화웨이의 통신 분야 경험을 바탕으로 Atomic Capability는 AI 알고리즘과 통신 분야 업계 지식을 통합하고, 기본 통신 도메인 모델 매개변수는 기존 네트워크 운영 조건의 최적화를 지원하면서 특정 산업에서 현재 일반 알고리즘 모델의 구현이 불량한 문제를 해결합니다. 현재 기존 네트워크에서 규모가 검증되었습니다.

다른 하나는 AIOps 원자 기능이 표준화된 모델 사양을 채택하고 데이터 입력, 매개변수 구성, 결과 출력과 같은 인터페이스를 통합한다는 것입니다. 유연한 조합에 대한 AIOps 단일 지점 원자 기능의 기반을 제공합니다.

결합된 오케스트레이션 및 DevOps 기능: 결합된 오케스트레이션 기능을 통해 사용자는 비즈니스 시나리오에 필요한 AIOps 원자적 기능을 선택하고 시각화를 통해 프로세스 연결을 완료하며 데이터 연결을 포함한 비즈니스 일반화 매개변수를 구성할 수 있습니다. 모델 매개변수, 내장된 통신 현장 일반화 매개변수, 이벤트 알림 방법, 시각적 대시보드 및 기타 구성. 위 기능은 시각적 오케스트레이션 또는 인터페이스 호출을 지원합니다. 또한 NAIE 플랫폼 트레이닝 서비스를 기반으로 하는 AIOps의 원자 기능 라이브러리는 사용자가 실제 비즈니스 요구 사항을 기반으로 알고리즘 모델을 혁신 및 개발하고 AIOps 기능을 지속적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. NAIE의 생태학적 서비스는 전문적인 인력 교육과 권한 부여도 제공합니다.

통신 분야의 데이터 도킹 지원: 통신 분야의 KPI, 경보, 로그, xDR 및 기타 주류 운영 및 유지 관리 데이터를 지원합니다. Kafka, 데이터베이스, 파일 시스템, Restful 등 통신 운영 및 유지 관리 시스템의 주류 데이터 도킹 방법을 지원합니다. AIOps 활성화 서비스는 범용 데이터 소스 도킹 및 표준화된 데이터 관리 구성 요소를 제공하고, 구성 항목을 통해 운영 및 유지 관리 시스템과 데이터 소스 연결을 신속하게 설정하며, 모델용 SDK를 통해 다양한 데이터 유형 및 형식을 표준화된 AIOps 원자 기능 입력 세트로 관리합니다. 훈련과 추론.

시나리오 조합 서비스: 운영 및 유지보수 프로세스 전체(발굴, 분석, 처리)에 대한 사전 제작된 전형적인 시나리오 조합 애플리케이션을 제공하여 운영 및 유지보수 프로세스에 빠르게 접근할 수 있도록 합니다.

요약하자면, 지능형 운영 및 유지 관리 AI 기능 엔진인 화웨이의 AIOps 지원 서비스는 AI의 기술적 장점과 통신 분야에서 화웨이의 전문적 장점을 통합하여 지능적인 진화를 위한 AIOps 플랫폼을 제공합니다. 운영 및 유지 관리 시스템 역량 지원을 통해 다양한 전문 운영 및 유지 관리 시스템의 적용이 신속하게 시작될 수 있도록 지원하여 운영 및 유지 관리 전문가가 시나리오 적용 설계 및 비즈니스 목표 달성에 집중할 수 있도록 합니다.

Huawei AIOps는 사업자와 기업 네트워크가 모범 사례를 구축하도록 돕습니다.

KPI 이상 탐지 측면에서 KPI를 통해 네트워크 문제를 예측하고 탐지하는 것은 통신 네트워크에서 가장 일반적인 시나리오입니다. AI 알고리즘은 기존 정적 임계값으로 인한 오탐 및 부정을 방지하기 위해 과거 데이터를 기반으로 각 KPI에 대한 동적 임계값을 자동으로 생성하는 데 사용됩니다.

Huawei NAIE는 통신 분야의 운영 및 유지 관리 서비스의 특성을 통합하고 단일/다중 지수 감지, 이상 원인 상관 분석, 모델 자체 학습 및 최적화 등의 핵심 기능을 제공합니다. 코어 네트워크, 무선, 데이터 통신 등 다양한 사업 분야에서 활용되고 있습니다. 국내 사업자는 핵심망 KPI 이상 징후 탐지 서비스를 도입한 후 5시간 전에 이상 징후를 사전에 식별하고 사전 경고를 제공하여 사업 손실을 줄일 수 있었습니다.

알람의 근본 원인을 찾는 측면에서 이상이나 결함이 발견된 후에 찾는 것은 다차원 예외, 알람 및 기타 이벤트를 정확하게 집계하여 줄이는 방법에 대한 운영 및 유지 관리 과정에서 어려운 일입니다. 결함 소음 및 정확한 위치 파악 구체적인 이유는 무엇입니까? 이러한 작업은 현재 주로 전문가의 경험이나 수동 분석에 의존하고 있으며, 분석적인 컴퓨팅 능력과 지식 정보에 의해 제한되어 결과가 좋지 않습니다.

AI 알고리즘과 서비스의 통합을 통해 Huawei NAIE AIOps는 여러 유형의 이상/경보 및 기타 이벤트에 대한 지능형 결함 위치를 지원하고 시간, 토폴로지 등의 차원에서 이벤트 집계 및 근본 원인 위치를 자동으로 구현합니다. 및 결함 전파 다이어그램. 무선접속망 등 사업분야에 적용되어 실제 검증 후 유효하지 않은 사이트 로그인이 60% 감소하고, 근본원인 식별 정확도가 85% 이상 향상되었으며, 전반적인 운영 및 유지관리 효율성이 15% 향상되었습니다. %.

마지막으로 통신 분야 AIOps 구현의 핵심은 산업 지식과 AI 기술의 융합이다. 네트워크 운영 및 유지 관리 시스템에서 AIOps 기능을 구축하는 추세는 비즈니스와 기능을 분리하여 운영 및 유지 관리 시나리오 애플리케이션과 신속한 온라인 반복의 요구 사항에 맞게 AIOps 기능의 재사용, 통합, 지원 및 적응을 달성하는 것입니다.

따라서 AIOps 지원 서비스는 지능형 운영 및 유지 관리 AI 기능 엔진 역할을 하며 AI의 기술적 장점과 통신 분야에서 화웨이의 전문적 장점을 통합하여 지능형 진화를 위한 AIOps 플랫폼 기능 지원을 제공합니다. 운영 및 유지 관리 시스템 다양한 전문 운영 및 유지 관리 시스템에 대한 적용을 신속하게 시작할 수 있으므로 운영 및 유지 관리 전문가가 시나리오 적용 설계 및 비즈니스 목표 달성에 집중할 수 있습니다. 현재 화웨이의 AIOps 지원 서비스는 무선, 핵심 네트워크, 데이터콤 및 기타 네트워크 도메인에서 널리 사용되고 있습니다.