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你可能不知道的网络真相

我们的物理世界曾经是唯一的 ， 直到另一个数字世界的到来 。 很多时候 ， 现在的我们已经难以厘清物理世界与数字世界的区隔 ， 因为二者脉络相连 ， “你中有我 ， 我中有你 。 ”
简单如点一份美味可口的午餐外卖 ， 表面上看起来是卖家、骑手和买家在物理世界的一次交易 ， 然而在本质上串联起所有要素与流程的 ， 却是数字世界里的一份订单 。
显然 ， 无论在物理世界抑或是数字世界里 ， 坚实稳固的基础设施必不可少 。 不过不同的是 ， 数字世界里的基础设施已经从过去的桥梁与公路 ， 变成了网络与连接 。
【你可能不知道的网络真相】不难想象 ， 一旦网络出现问题 ， 甚至中断了连接 ， 必然是现代社会、企业与个人的难以承受之重 。 丰满的应用 ， 骨感的运维
在新基建的背景下 ， 万物互联、万物感知、万物智能的智能社会正在向我们大步行来 ， 以前“拟人化”的人机交互模式 ， 正在逐渐被更加自然的“无感化”所替代 。
电商、直播、手游 ， 精彩异常、活色生香……很多人不知道的是 ， 各种丰满的网络应用背后 ， 完全是骨感的管理运维 。 无感使用网络的真相 ， 是一大票人默默在后端的努力支撑 。
“哪有什么岁月静好 ， 不过是有人替你负重前行 。 ”在网络世界里 ， 上面的这句话同样适用：网络运维人员不是在处理故障 ， 就是在处理故障的路上 。
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就像是水电 ， 甚至是空气一样 ， 网络已经成为当前社会生产与居民生活的基础设施 ， 须臾不能停顿和中断 。 与此同时 ， 网络的融合也正在不断深入 。
在5G、人工智能和云计算的共同加持下 ， 一张张规模空前的巨型网络已经蔚然可见 ， 这也意味着网络的运维管理将会变得更加困难 ， 并且富有挑战 。
随着网络不断深入到更多的应用场景 ， 网络规模还会继续加大 ， 加之5G使用高频的原因 ， 基站数量也会10倍于当前 ， 很多过去没有遇到的管理和运维问题 ， 可能会成为新常态 。
多网融合、多设备连接、多业务并发 ， 要求高度的沉浸感和互动性体验 ， 对时延、丢包等网络指标提出了严苛的要求 。 至于智慧工厂、车联网、智慧城市等垂直领域 ， 对网络服务的保障要求会更高 。
假如不能从根本上提高网络管理运维的能力和效率 ， 我们曾经规划与设想的一切都将是空中楼阁 。
人终归是有生理极限的 ， 现代敏捷网络需要的是系统的解决方案 ， 否则的话 ， 无论增加多少人力也无济于事 。 更何况 ， 成本始终是商业运营的首要考量之一 ， 如果不能从网络得到足够的收益 ， 在运营商一侧又何谈投入？
一个头两个大 。 如之奈何？以NAIE从容掌控网络全局
华为的应对方案 ， 是自动驾驶网络（AutonomousDrivingNetwork） ， 即通过自动化、智能化等技术 ， 让管理和运维人员像驾驶自动挡汽车一样 ， 从容掌控整个网络 。
在全联接2020的第三个活动日 ， 华为正式发布了《华为网络人工智能引擎iMasterNAIE白皮书》 ， 并表示将以“云地协同”为主要抓手 ， 解决AI特性的规模应用问题 。
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iMasterNAIE网络人工智能引擎（简称：NAIE） ， 是华为在网络云化趋势下将AI技术引入到电信网络中的一次尝试 ， 在2019年4月就在华为云上线 ， 得到多家运营商的高度认可 。
华为认为 ， 自动驾驶网络分为三层智能：底层网元+AI、中间层网络+AI和上层云端+AI 。
在三层架构中 ， NAIE处于网络智能服务平台 ， 旨在云端打造AI应用开发和训练平台 ， 在网络管控单元和底层各网元设备打造AI推理框架 ， 为网络各领域提供电信AI训练模型并构建推理能力 。
在这种模式下 ， NAIE是自动驾驶网络智能化的核心 ， 为服务、无线、固网、核心网和数据中心等领域 ， 提供基本的AI数据管理和模型训练服务 ， 训练好的模型可以帮助各领域有效实现自动化和智能化 。
可以说 ， 自动驾驶网络是全新的电信网络自动化、智能化方案 ， 它将全新的管理运维能力注入云上 ， 形成敏捷和可分发的网络资源 ， 实现网络的极简运维 ， 全面提升运营商的运营效率和效益 。
与汽车的自动驾驶一样 ， 网络的自动驾驶同样是一个长期的过程 ， 不可能一蹴而就 ， 华为也从客户体验、网络环境复杂性和解放人的程度等三个方面 ， 将之划分为五个阶段 。
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L1辅助运维 ， 基于已有的规则重复性地执行某些子任务；L2部分自治网络 ， 基于特定模型持续完成某单元的控制任务 ， 在系统单元内实现高度自动化；L3有条件自治网络 ， 在单领域（如无线接入、固定接入、核心网领域）内 ， 系统能面向既定目标 ， 持续执行控制任务 。 L4高度自治网络 ， 系统能够在更复杂的跨域业务场景中 ， 基于客户体验进行网络的自动控制 。 L5完全自治网络 ， 虽然从当前来看难度很大、距离遥远 ， 但是在业务较为简单、网络标准化程度较高的云数据中心或是全虚拟化网络中 ， 还是很有可能实现的 。 时代洪流下的“弄潮儿”
十多年来 ， 在网络的管理和运维方面 ， 全球运营商进行过多种尝试 ， 试图降低在运营消耗的同时 ， 为客户带来更好的业务体验 ， 同时提升自身业务创新的效率 。
各种努力的结果 ， 终归是难以尽如人意 。 在原先的行业内竞争逐渐走向跨界的同时 ， 运营商还陷入了“管道化”的危机当中 ， 运维效率低的问题也不断被放大 。
Gartner的调查显示 ， 37%的网络故障是由于网络变更造成的 ， 75%的网络问题是被最终使用者感知和发现 ， 90%的故障难以被准确定位——面对越来越复杂和庞大的网络 ， 传统的人力运维成为最大的短板 。
基于以上 ， 电信网络的智能化运维已经成为行业的共识 ， 以中国联通、中国移动、英国电信、法国电信、Telstra等为代表的运营商 ， 以及以华为为首的诸多设备供应商 ， 均积极开展了网络智能化和自动化的相关实践 。
以云地协同为抓手的华为iMasterNAIE网络人工智能引擎 ， 正是时代洪流下的“弄潮儿” ， 为全球运营商提供了一个积极和可靠的选择 。
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所谓“云地协同” ， 就是在云端和地端完成数据样本上云 ， 同时把云端汇集 ， 经过分析、训练而得到的高精度模型 ， 持续注入地端 ， 让运营商网络能够实时进行智能的迭代升级 ， 提升网络资源利用率和运维管理效率的同时 ， 降低能源消耗 ， 实现真正的降本增效 。
“罗马不是一天建成的” ， NAIE同样不是 ， 它内嵌的不止是诸多来自华为的黑科技 ， 以及领先的管理运维理念与方法论 ， 更蕴含了华为在电信网络领域30余年的深厚知识和经验沉淀 。
尤其值得称道的是 ， 面向电信领域AI专家缺乏等现状 ， 华为还推出了一站式的NAIE训练平台 ， 其中内置了电信领域的AI典型算法 ， 支持电信行业的特征处理 ， 满足不同层次的人员对于模型开发的需求 。
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无论何时 ， “把复杂留给自己 ， 把简单留给伙伴和客户”始终是华为秉承的理念 。 华为希望以iMasterNAIE网络人工智能引擎 ， 帮助运营商轻装上阵 ， 从容面对数字化与智能化转型的挑战 。
变革已来 ， 时不我待！


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