跨专业承载网络智能运维研究与应用

随着人工智能技术和网络日趋紧密地融合,未来网络的运营和生产应该是全面数字化、自动化和智能化的。目前跨专业网络故障定位主要依赖各专业运维人员分别进行分析和派单,导致排障时间长、重复派单等问题。为了节省人力工作,借助自动化和人工智能技术,研发了一套应用于实际现网的跨专业网络智能运维系统。该系统可对IPRAN和OTN关联的拓扑信息以及实时的IPRAN和OTN告警数据进行综合分析,精准定位根因告警,确定故障位置,实现自动派单。该系统构建了跨专业的故障自动诊断能力,将故障定位时间由传统的2 min缩短为几十毫秒,极大减少故障处理时间和人工工作,可覆盖现网大部分故障种类。

基于互联云及多云的云化基础设施算力调度

【目的】“东数西算”工程从国家层面启动了全国一体化大数据中心体系的规划和建设,跨算力服务商的大规模算力服务调度成为重要的研究议题。【应用背景】本文适用于多个大型云服务商协同提供组合算力服务。【方法】本文提出了基于多云及互联云的云化基础设施算力调度参考架构并给出了相关关键技术及应用示例。【结果】本参考架构可以基于服务商合作关系的数据模型,实现屏蔽异构云化基础设施算力资源的自动化部署。【局限】真实场景中的云际互联关系更为复杂,数据模型的设计仍面临许多挑战。【结论】基于多云及互联云的云化基础设施算力调度可以作为“东数西算”全国一体化算力调度的重要技术选择之一。