9月25日，在華為全聯(lián)接大會2020第三日，華為發(fā)布的自動駕駛解決方案ADN成為了當(dāng)天主角之一。這是一套全棧引入AI打造自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的解決方案，它并非汽車的自動駕駛，而是旨在幫助電信業(yè)建立以人工智能為核心的自治網(wǎng)絡(luò)，讓企業(yè)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)“自動駕駛”。
國信證券觀點認(rèn)為，未來自動駕駛網(wǎng)絡(luò)將對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和運維模式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的變革，而華為ADN自動駕駛網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略是繼華為全云化戰(zhàn)略之后，面向未來十年的關(guān)鍵戰(zhàn)略之一。
在政企行業(yè)，電信運營商是華為最大的客戶群體。而在運營商電信領(lǐng)域，最大的AI應(yīng)用場景就是網(wǎng)絡(luò)運維。大會當(dāng)天，華為還發(fā)布了AIOps系列云服務(wù)，使能智能運維，聚焦提升電信運營商和企業(yè)專網(wǎng)的智能化運維能力。
在普通用戶眼中，運維并不是個容易接觸到的概念。通俗地說，企業(yè)的數(shù)字化程度越高，IT規(guī)模越大也越復(fù)雜，就越需要快捷、高效、精準(zhǔn)的運維管理平臺作為業(yè)務(wù)的有效支撐。而電信運維，則與上億用戶的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定息息相關(guān)。
電信運維網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)正在加劇。一方面，運營商網(wǎng)絡(luò)2G、3G、4G、5G四代同堂，網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜，運維成本也相應(yīng)升高，運營商迫切希望引入AIOPS技術(shù)來提高運維效率。目前，有63% 的電信運營商已經(jīng)開始投資AI、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，實現(xiàn)故障“自愈”與進(jìn)行主動維護(hù)，這也是華為切入這項業(yè)務(wù)的初衷。
另一方面，運維自動化程度低，人工參與環(huán)節(jié)占比極高，導(dǎo)致運營商人力成本激增。而人工積累的經(jīng)驗難以應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化帶來的新問題，使得75%的網(wǎng)絡(luò)問題都是由用戶發(fā)現(xiàn)，嚴(yán)重影響用戶在終端的使用體驗。
“運維能力的演進(jìn)成為電信網(wǎng)絡(luò)能否持續(xù)發(fā)揮效能的關(guān)鍵因素”，華為NAIE產(chǎn)品部總經(jīng)理韓雨發(fā)在接受界面新聞采訪時表示。
目前，63%的電信運營商已經(jīng)開始投資AI、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，實現(xiàn)故障“自愈”與進(jìn)行主動維護(hù)，推進(jìn)運維模式向智能轉(zhuǎn)型。其中，AIOps成為電信網(wǎng)絡(luò)運維智能化轉(zhuǎn)型的核心手段，也是行業(yè)轉(zhuǎn)型的共識。
AIOps的概念最早出現(xiàn)在Gartner的報告上，即將人工智能應(yīng)用于運維領(lǐng)域，基于已有的運維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等），通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)一步解決自動化運維沒辦法解決的問題。簡單地說，過去需要花費數(shù)個小時、數(shù)天甚至數(shù)周才能完成的故障診斷和修復(fù)工作，AIOps可能只需要花幾秒鐘，而且判斷更加精準(zhǔn)。
Gartner相關(guān)報告預(yù)測，AIOps的全球部署率將從2017年的10%增加到2020年的50%。到了2022年，部署AIOps平臺的大型企業(yè)數(shù)量將2017年的不足5%，迅速提升到40％左右。其應(yīng)用行業(yè)，除了電信之外，還包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、電力、物聯(lián)網(wǎng)、 醫(yī)療等多個涉及IT運維的領(lǐng)域。
目前，包括華為、平安、BATJ、360在內(nèi)的多家科技企業(yè)都推出了自研的AIOps服務(wù)，但AIOps行業(yè)也一直存在沒有標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品形態(tài)、落地效果差等爭議。為此，各大廠商也在對AIOps能力進(jìn)行更新迭代。
華為AIOps服務(wù)背后是華為網(wǎng)絡(luò)人工智能（NAIE）業(yè)務(wù)團(tuán)隊。官網(wǎng)信息顯示，華為NAIE主要包含數(shù)據(jù)服務(wù)、訓(xùn)練服務(wù)、AI市場和網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用，以云服務(wù)的方式，向運營商和第三方業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)者提供各項AI服務(wù)，降低AI應(yīng)用開發(fā)的門檻。2019年8月，華為網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎宣布商用，目前已落地近100個AI應(yīng)用。
NAIE的核心能力就是AIOps服務(wù)。據(jù)韓雨發(fā)介紹，華為AIOps服務(wù)主要面向運營商電信網(wǎng)絡(luò)，目前已實現(xiàn)規(guī)模應(yīng)用，共覆蓋6個網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域、30+個現(xiàn)網(wǎng)局點，每月API調(diào)動次數(shù)達(dá)到3.2億次，是國內(nèi)AIOps服務(wù)的主要供應(yīng)商之一。
韓雨發(fā)認(rèn)為，相比起同行，華為AIOps服務(wù)的優(yōu)勢在于，并非簡單的算法，而是與電信運維系統(tǒng)相結(jié)合，在電信行業(yè)具備較豐富的運維經(jīng)驗。他總結(jié)，目前華為已經(jīng)培養(yǎng)起了電信領(lǐng)域AIOps原子能力、組合編排與DevOps能力、通信領(lǐng)域主流數(shù)據(jù)對接、場景組合服務(wù)這四大核心競爭力。
“具體而言，華為AIOps服務(wù)支持多個電信領(lǐng)域運維系統(tǒng)的主流數(shù)據(jù)及對接方式，能夠基于華為在電信領(lǐng)域的運營經(jīng)驗，有效地將領(lǐng)域知識與AI算法融合，解決當(dāng)前通用算法模型在具體行業(yè)落地效果差的難題。而通過組合編排與DevOps能力，可助力各運維系統(tǒng)的應(yīng)用快速上線”，韓雨發(fā)解釋道。#p#分頁標(biāo)題#e#
基于AIOps的核心能力，華為AIOps為運營商提供開箱即用的多項服務(wù)，包括KPI異常檢測、故障識別與根因定位、日志異常檢測以及硬盤異常預(yù)測服務(wù)等。
以典型的KPI異常檢測為例，傳統(tǒng)的運維工作是被動式的，問題先發(fā)生再排查，缺乏對網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測能力。AIOps通過對典型KPI持續(xù)數(shù)據(jù)監(jiān)控和算法擬合，能夠在異常苗頭出現(xiàn)時就掐滅。
這種異常檢測的能力，在用戶層面最直觀的反應(yīng)就是網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定，不影響日常的工作和生活。韓雨發(fā)提到，今年4月，在某運營商網(wǎng)絡(luò)，華為AIOps服務(wù)的異常檢測模塊提前5小時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常行為，而后來運維團(tuán)隊也準(zhǔn)確識別到了故障根因，并提前修改配置參數(shù)，避免在早高峰時候引起更大的用戶體驗問題。
在提升運維效率的同時，華為也在和運營商探討更多AIOps服務(wù)使能變現(xiàn)的可能性，比如家庭終端業(yè)務(wù)識別?！芭e個例子，疫情期間大家都在家里上課、打游戲，這兩件事對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定要求都很高。我們通過AI識別可以把不同業(yè)務(wù)識別出來，對重點業(yè)務(wù)做重點保障。這樣運營商可以面向消費者提供教育、游戲套餐，豐富增收渠道?！?/p>
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