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    5月7日消息(林想)近年来随着SDN、AI等新型技术的引入,智能光网络被赋予全新的定义。尤其到了5G时代,网络架构更加复杂,功能、性能不断增加,与此同时海量的数据流量和全新的业务模式出现,对光网络承载能力的要求越来越高。我们需要通过人工智能的手段,实现光网络的智能管理、极致体验、灵活开放,以达到提升用户体验,降低运营成本的目标。

    在日前召开的“中国光通信高质量发展论坛中”的“当AI遇到光:智能光网络研讨会”上,中国联通研究院首席科学家唐雄燕表示,在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向,也代表着智能光网络的未来。目前AI赋能光网络方面仍存在不小的挑战,中国联通将从六方面入手破题,向着自动驾驶光网络的终极目标迈进。

    ASON控制平面的GMPLS协议簇具备普适性

    “智能光网络在二十年前就已出现。”唐雄燕指出,过去的光网络主要有传送和管理两个平面。在传统光网络基础上,突破性引入了动态交换和控制平面,实现网络资源的实时按需分配,被称为第一代智能光网络(ASON)。

    要实现智能光网络的交换就必然要引入网络的控制协议,IETF将MPLS扩展和更新为GMPLS,以适应智能光网络进行动态控制和信令传送;智能光网络的架构则是ITU在2001年正式完成标准化,发布ASON(G.8080);另外一个标准组织OIF重点定义了UNI、NNI等接口标准。

    “这个阶段的智能光网络底层的传送还是基于SDH的传送平面,ASON的引入对于智能光网络的发展是一个革命性的变化,带来很大的价值。”唐雄燕指出,分布式的ASON,很好地解决传统光网络可靠性不高(SDH环网等),资源利用率较低,业务端到端管理能力差,无法实现业务分级服务等难题,构建灵活、高效、安全、差异化服务的智能光网络。

    整个光的传送平面二十年来不断发展演进,经过SDH;通过引入分组传送到达MSTP;随着更大容量的光传输网的发展进入OTN阶段;为了实现多种波长光组网进入WDM阶段;随后迈入ROADM阶段,在线路中间可以根据需要任意指配上下业务的波长,实现业务的灵活调度。

    “回顾历程不难发现,传送平面技术在不断发展演进,但ASON控制平面的GMPLS协议簇具备普适性。”唐雄燕表示,基于SDH的智能光网络是ASON的话,那基于波长交换的智能光网络WSON。”

    ASON到SDON演进,灵活性和开放性提升显著

    十年前,一个具有革命性的技术软件定义网络(SDN)出现了,它是一种新型的网络架构,其设计理念是将网络的控制平面与数据转发平面进行分离,并实现可编程化控制。

    据唐雄燕介绍,SDN真正走入市场是在2012年。“2011年,开放网络基金会ONF成立,推动SDN的发展和标准制定。2016 年10月, ONF和开源项目ONOS/CORD合并,成立新的ONF,致力于SDN相关开源项目。”

    SDN的出现推动网络架构的变革,整个网络发展进入软件定义的新阶段。同时随着SDN概念兴起,多个标准和开源组织积极推进光网络的SDN化。其中ONF成立OTWG工作组,启动ODTN项目;TIP启动OOPT(开源光网络和分组传输)项目;ITU-T SG15相继发布了G.7701、G.7702等传送网SDN相关标准;CCSA完成了软件定义光网络(SDON)等相关行标。

    在唐雄燕看来,智能光网络从ASON到SDON的演进,也正式步入第二代智能光网络—SDN化光网络(SDON)阶段,实现了扩展性、灵活性、开放性等方面的显着提升。

    “在灵活性方面,SDON比ASON更加适合多层多域多约束的光网络控制。在开放性方面,SDON的北向接口和南向接口开放,允许各类业务编程应用,提高服务能力、运维效率并降低成本;允许多厂家解耦组网。”

    “由于光网络在骨干网、城域网和边缘接入层的发展需求和应用场景不同,其SDN化发展也有不同方式。”唐雄燕表示,基于光网络控制平面的增强,推进北向接口开放,基于ACTN等标准化接口,实现端到端编排,主要是在骨干和城域网络。引入NETCONF/OPENCONFIG等协议,推进南向接口开放和标准化,面向边缘接入、数据中心互联等简单组网应用,实现集中管控和开放解耦。

    据唐雄燕介绍,在SD-OTN应用方面,中国联通开展了多项探索与创新,在行业应用方面也走在前列。“2018年,中国联通率先发布基于SD-OTN的金融精品网;2019年,推出全球政企精品网,覆盖国内220个城市,海外17个城市。面向政企客户量身定制高带宽(10M-100G)、高可靠、高安全、高私密性的专属智能专线产品。”

    集中化SDN和分布式ASON各有自己特点。集中化SDN实现全局资源最优的业务路径计算,提升资源利用率;分布式ASON控制协议优势在于敏捷高效执行,毫秒级感知故障并快速反应。所以比较理想的状态是基于集中+分布式架构的全光业务网控制协议,提供海量联接、超高可靠性、智慧运维的能力。

    六方面破解AI在智能光网络挑战,目标自动驾驶光网络

    近年来随着人工智能的发展,第三代智能光网络—基于AI的智能光网络应运而生。

    ASON/WSON/SDON的控制平面,是光网络智能化的主要加载平台,引入人工智能(AI),构建智慧光网大脑。通过智能化的管控调度,网络动态的实时感知,预测性的运维,使整个网络资源弹性化,支撑业务自动化、资源自动化、维护自动化,最大化提升用户体验感知,实现光网络全生命周期的智能化管理。

    “AI在智能光网络的应用可以实现智能规划、智能运维、智能调整优化和业务智能发放。可以说在光网络中引入AI是光网络发展的最重要的一个方向,代表着智能光网络的未来。”唐雄燕表示,在光网络引入AI显著提高光网络状态感知、网络资源管控与网络故障管理能力,典型应用包括:光性能/状态监测(OPM)、自适应损伤补偿、传输链路质量评估(QoT)和优化、网络设备自动控制、网络资源优化配置、网络流量预测、故障定位与管理、光网络数字孪生等等。

    在列举AI赋能光网络的典型应用案例时,唐雄燕重点介绍了中国联通正在开展的三大典型应用。

    一是基于AI 实现光网络故障快速定位,识别根源告警,降低排障和业务不可用时间;二是基于AI 对传输系统、链路、端口进行流量预测,分析流量趋势,提前预判流量瓶颈,指导网络合理扩容;三是基于AI 对光性能劣化趋势进行分析和健康预警,对性能进行分级预警和管理,实现健康度可视化和主动式运维。

    同时唐雄燕强调,AI在网络的方面还面临多方面的挑战,可从六大方面入手。

    一是多场景赋能价值导向。丰富AI赋能场景,挖掘商业价值,如何转化为增值服务;

    二是直面AI难题和挑战,加速新技术应用。不断突破算法黑盒,增强可解释性探索知识图谱、深度学习等AI技术落地应用;

    三是增强泛化迁移能力,提升普适性。突破模型通用、知识泛化技术的同时,不断探索迁移学习等技术,提升AI模型的普适性;

    四是数据价值挖掘和安全保障。系统访问/管控安全保障,数据价值安全挖掘,系统高可靠高可用;

    五是高效标注样本数据,提升数据质量。研究有效样本增强机制,迭代提升,探索半监督学习、小样本机器学习等新技术落地应用;

    六是平台广泛协同,降低AI门槛。网元/网络控制器/云端三级智能协同发展,提升人工智能效率,降低引入成本。

    基于AI的智能光网络的发展最终目标是实现自动驾驶光网络(ADON),如果智能汽车的发展需要分级一样,ADON的发展也会进入分级,L1手工网络需要工具辅助;L2半自动需要固定规则自动化;L3预测分析基于预测的自动化;L4系统自决策需要意图驱动的自动化;L5光网络自治完全自动化。

    唐雄燕表示,“从目前来看,我们处于L2-L3的发展阶段中,实现了部分的自动化,中国联通下一步将朝着完全自动化的方向迈进。”

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