Net5.5G时代 IP自动驾驶网络白皮书.docx

02行业数字化与智能化转型趋势/01IP自动驾驶网络挑战与关键技术/O4042.1IPraanaxtfiWi-.2.2新s三e网络运堆。603加自动驾驶网络目标定义/。93.1IP自晒鞭网络愿同09”IP11332门般段网塔关键就特征口04IP自动驾驶网.构/15目标架构1$7把能河元164.3高清网络数字地图-a1844阿培体24IP自动驾驶网络白皮书05IP自动驾驶网络应用场景/265.1网络建设265.1网脚护30$21网络变更场限与解决方案.3。5-2.2网珞故障场景与解决方案3453化-3906IP自动驾驶网络成功实践/4261广东移动NetMasterFMECoPMot应用实践-“_-“.4,26-1广东电信P5三（字蜩闲！（仿艮料雌363联洒研究院云网自智分级孤验实践07IP自动驾驶网络产业行动建议/4808总结/5。09术语表51行业数字化与智能化转型趋势当今世界充;艇变例坏确定性，以数字化应对不确定住足趋势,数字化发展已成全球共识.目前，全球已经有超过170个国家发布了IS家数字战fig.据麦修谡统时,全球的数字化进程整体提前了7年，亚太地区更是提前了10年，运营商及企业业务数字化的速度t缩先预想的快2025倍.居家公司的混合办公、虹*城下的远程校育.虚拟+现实的社交娱乐,这些新型接式正逐步成为新常态.作为数字化基础设施的侬J,网络联接在推动行业数字化转型中发挥莉越来越沿要的作用，预计到2030年，H92i寻达到20亿，实现从连接百亿人到连接干1潞的跨越.下TtA机交互(AR.VR.XR).住行合一.工业互联.卫星宽带与联、AI大模型分布式W舔等新业务也对网络帙接提出了新需求.一个原生邵氏全息可视.琳定性体验、安全高可靠以及马苗电合感知自动化能力的网络是未来发展的方向.在数字化柒型的群It下,运营商在SGtoB.云网胜合.AI算力在设与AI大模型商业化应用场景下迎来市场机遇,这些变化部对运营尚的网络和运维施力提出了全新要求，进一步促进了运再桶网第自动化的建设.SGtoB场景对网络确定性体验能力提出了史高诉求5GKeystoneStrategy报告显示，2025年运营商可参与的全球5GtoB市场将达到6020亿美元.但同时，5GtoB业务也对网络的带宽.连接密度.速率、时延、可I1.性.移动性.定位箱度等多咬网络性能有者更高的要求.例如,沉浸式体经蝴钳至爱推官带宽需求，未来只所需带宽将是当前带宽的10倍;建设智JA城市需要每立方公里10-100万设备的连接囹度；无人机需要500-1000kmh的移动性;自动增驶需要亚米吸的定位精度和不超过Sms的端至倒时延：工业互联网则需要99.999%的可It性.此外,SGtoB业务还对网络能力提出3大诉求：T长网满足千行百业百万级应用场弟的高度差异化连接需求；在线一站式的按意实时'灵活11的、开通及变更；端至蟠腌定性S1.A可承诺、可保此云©算力Net5.5G云智时代，云网融合高业务提出海量数竞差异化上云诉求云河IK合成为企业上云的B要选择,m亘行业对云网能力的要求有三点：不隔全球化的专网或公网实现企业上云和海量数据圾速上云,并需螭保数据安全；任何地方、任1可业若均可实现一点入云、一点入多云，云网业务满足一体化提供.一体化运营和一体化服务的要求；能够实时感知和f测全同云网算力分布和改变,通过智能调度满足XR上云、云存储视频压缩、金»1上云等不同行业和企业在敏捷、质量、可靠性.效率等方面的差异化需求.全球H力基枇设施建设提速，要求我网吩同保造应用差异化体脸过去20年间，智能算力需求增长了百亿(8.计算力指数平均每提高1个百分点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5ft)1.8,算力正成为影卬陶家综合实力的关键要宸，管力基战设他建设成为国家数字经济底质发展的谣举措.IDC数据显示，全球企业在A1.基拙设施及股芬的投资,有望到2025年突破2000亿，增幅远超企甄字化错理和国内生产总值(GrossDomesticProduct.GDP).在迎接2030年智能世界的假找中，从个人组舌到社会生产,云智新业务对带宽、时延、质保蹿和管理眼务等方面提出了新的要求，为此,端到就的网络必须加速实现全面数字化和智能化升t,以支持未来的发展需求Net5.5G网络架构的关曜创新,充实了IP网络智能体框架底座在2020至2025年间,云计算、3GPP无级SG数据、行业数字化时代的浪潮席卷而来.高速.低时延和确定性网络成为了核心竞争力的关Itf要第.云计算W企业数字化在这个时代诞生,开始了通用云计算和云应用的快速发展.而在2025至2030年,元宇宙、工业4.0、成熟的A1.和3GPPSGAdvanced将主导未枭的网络发展，网络发展的历史使命将从物理世界互联互通站向AI僦施的亚古行业的数字化与智旎化.在这个时代，智能、可靠且高效的网络成为了核心竞争力，Net5.5G时代应运而生.Net5.5G定义了在泛在计算.5.5G移动网络栉全行业数字化时代下的网络与讹设施发展方向.Net55G以送到院IPv64技术为基础进行创新，通过饿到送SRv6等新技术在睢面的送到选演进，确保了组网的灵活性和确定性.IPv6+网络可高效应对元宇宙时代的大流量负较.提供灵活弹性的超宽能力,提升用户体验和网络利用效率,实现智能按需访问.IPv6和网络切片的组合有助于趣fc锚血管型网络.确保工业互联网时代的姓率和敏捷性,随着Net5.5G网络的演进，面向2030年的第金理碱字空间的智能网络SS础设施逐步完整.为IP自智网络矣定了坚实的基俎A1.发展跨越拐点，全球自动化与西枕化应用前所未有的迫切，自西网珞迸入实质性目睹阶AI随就A1.技术的进步，全球对自动化和智能化应用的需求达到前所未有的高度.人类社会正从感知A1.技术的应用阶段进入认电R技术的应用阶段.A1.GC(Artificia1.Inte1.1.igenceGeneratedContent,A1.生成内容)大模型正茹般产业格局，在2年内已在50%以上的行业核心场景得到应用，迎来应用奇点.OPenA1.指出，未来将有SO%的人类工作任务场蒙受到ChatGPT(ChatGenerativePreTrainedTransformer,聊天生成预训练转唤器)的影响.例如，运药商的信息交互助力类工作和依赖专家经脸糊集中运虹作，都将在一定程度上校替代为了应对这一趋势,各电信厂家舒纷基于大模型推出各种创新应用方案.第三方报告显示，91%的运营商已启动自动化SI字化/姆,通过布忌4月副U设施«深度用合行业数据和应用，实现网络自动化与智能化，从而赋能员工,建低成本、提高效率，并提升业务体的，例如，使用虚版数字人在服来使能客户服务体系；使用智意收乐者使会议、智解问诊等技术使SS2B业务体系；通过对网络变更主动监控'及差及知等技术娓前预防业务受损；通过网络排牌自决策，网络优化自闭环等技术使能网络智制运维，从当前研究和实践效果来看,相对于传统AI模型,大楼型在意图理解.判断决某等方面表现优期版，将别SHS于后熊致IB两理的大模型R缶出色的泛化旄力,能够屏蔽局点差异实现A1.的快速部詈和应用；同时大模型在意图理解方面的优点，使i5具备海量电信如识的大模型能扬通过1响接口阚.使用.配置和菖理网络设母，加速网络走向自智，Jgss=,可视易用性.运营商鬲要部署多个系统,每个系统又有多个界面，碎片化和离散化的可视化方式大大降低了用户体验,影哨了运推效率.例如,臬运百商同时部暑了OMC系统，综合网管系统，SDN控制器、流量流向系统等多个离散系统，导致运堆效率极限阮霰变更风吃高，安全事故频发IP网承莅业务众多，例如，某IP骨干网掐有2000多个阿元，承载了上亿用户的业务.网络中T纽小的路由配Ittg误可施会产生广泛的膨响，对运营商造成巨大经济损失,中断的时间越长，运管商糊外承担的成本就越高，严无时甚至可能影电社会正常运转，因此，运管商昔遇存在配置焦虑.例如，在某国发生的某次网堵中断事故,全网业务中断了37个小时，影哂了3000多万客户，SfgiS济损失超过1.9史美元,事故的原因是一条错误的路由策路导致昌干网设备的路由激增和内存耗尽.尽力而为转发，业务体览准保H1.IP网络的一个核心特征就是统讨立丽尽力而为拈发.蹈由松议基于可达性进行计垃,设备在转发时基于单设备逐跳伯发,缺乏对整个网络的全局视角,这群局限性导致网络极易产生局螂塞，引发时延变大和表包率上升.对于时延敬喇游戏和直播类业务,需要网络提供富秒圾稳定时延，而对于视蝙大数岖传输类业务，则需要网络提供大带宽路径.随石业务需求的不淅演迸,ip网络的某些固有局限性愈发凸显变，例如.网络时延的测绘往往需要人工操作，网络优化方案的制定也往往依籁于专家的经验,且需要多次迭代规划以满足用户需求，更为糅手的是,这种基于1型防式的优化很港彻底消除拥寒问题.IP网络业务复杂.排障耗时耗力IP网络以其灵活的网络转发能力著标,但这种灵活住同时也伴聪营运城的复杂性.尤其是在转发面,高达90%的丢包收网除默无告警,且故障根因多种多样，如器件故障、协议异常.传输链路误码等.由于除乏有效的故第定位手段,处理故碑时通常需要就现向SX,并需要多个部门的工程师吩同工作,包括NOC中心工程他远程监控.外线！程师上站处理等,因此，这类故幽解决往往耗时较长.MTTR（MeanTimeToRepair,平均故爵恢JS时间）超过8小时，而15%的峥默故IS往往会耗然80%的运维人力资源.2.2新技术重塑网络运维IPv6+不同的垂直行业对IP网络在时延、带瓷、业务可用性等方面的要求呈现出定制化.多样化的趋势.IP网络一方面。腿向IPv6演进，以浇足海量基St连接的诉求;另一方面，在面对差异化质量保K1.安全隔龈三J摒程、可恁知.业务那细化、智能化管理等更高服务等级淑½时JP网络通过切片.SRv6.IFIT,集中管控、智能分析等一系列解决方案和能力，实现网络即服若(NetworkasaService.NaaS).SRv6切片花2随速检流作为IPv64的核，M娇之一,SRv6的网络可僦S同性，与集中管控相结合，提供基于带宽.时延、Metric等多因子算路和故陵快速至优化及S1.A劣化更优化的能力，面向不同业务提供差异化股券保障，为运营商网络提供了创新平台，满足在SG和云时代的业务诉求.网络切片为业务提供资源隔离.确定性.差异化质保障.FIexE(F1.exib1.eEthernet,灵活以太)切片技术和F1.ex-channe1.小颗粒切片技术的融台,既可以实现一网多用，快速建专网，也可以满足随用的切'以阻尸粒度提供高品质专线的诉求.通过切片的全生金周期域砺管理实现切片敏择部W.切片旗量可视.切片无板扩缩容，支撑运营商使能切片服务化，实现商业变现.随流检测技术与传统的探利技术不同,其逐包.随流的检冤方式.极大提升了业务S1.A检测而度.谢检测与智能分析相结合，在联到解S1.A检测的同时,支持业务劣化自动逐跳检测,精准定位质量劣化境路,使业务樗细化运营成为可能.IPv6+技术的出现，为网络服务化提供了更佳的技术选择.IPv6+帝助网猪服务化将网络的故驾和错力开放出来，派入至蜒自商的业符系统与业务流程之中，真正实现自动化,1«和智能化运维.数字享生能IkSG.IoT«云计算等新技术的不断发展,网络规娱及连接数正在快速增长,随之而来的网络负我也不断增加.这无疑为网格运推带来了前所未有的挑战.网时,由于行业用户对运宫商网掐有若极高的可靠性要求，创新试错成本高品,因此，网络运苜和6惭正面临趋成本和效率的双岫墩.为解决这蜘城和!魂.产业界提出将数字学生技术应用到网招,将网络数字学生体作为网指的基枇运维平台来实现低成本试错.JQ快包断送1弋.拄高网络智能运维水平.数字学生网络(Digita1.TwinNetwork.DTW)是以数字方式构建物理网培实体的虚怒乎生体.且可与物理网络迸行实时交互映射.网络的数字学生体作为物理网络设施的数字镜像,与物理网络具有几乎相同的网络拓扑.业务及流出数据项型,是反实榭理网络全生命周期.多雎度的喉化副本，可以为网络运堆提供口实网络的数字化捡证环境.有了数字争生网络这个平台，现网实施的诏整、维护.优化等变更掾作，均可先在数字学生网络中进行充分的试脸和蛤证，并通过其反馈来不断的评估.修正.优化操作方富,最大限度修低对真买网络带来的冲击.同时,数字孽生网络还会实时记录故字李生体的状态和行为,支持对历史的追溯和回敬.琬煤烧在不彩叫网络运营的情况下完成预验证,极大地性低试错成本.相比传统的仿真技术，网络数字挛生网络不再只是统的门络快照，而是可以根据网络状态实时更新,更能与A1.技术相结合，实现自我学习.并使数字学生网缴员据反馈结果自我演迸,具备更友的真实性和可靠性.AI与大数据随B5G与云技术的发展,IP网络规模在襁Ie长，异沟网络技术也呈现出新名交织的场面，以人工为中心的运维模式已簿以应对,这无IS加至了运营商的负抵A1.进入电信网络后，力睡了电f三运营的人机协作模式,并在电信网络规.3.推、优的各个阶段发挥积极作用.AI技术在通信网搭的应用范3旷泛，既包括对既有信息的理明.如智能!5知确定性的网络卷数,还包括炯络基砧珈识的理解,如针对同珞形态的业务S1.A智能预测，磔!也包括开放式的、强关里场景的88能决策，典型场景如网黜随预测.网格流J1.预测.智能故障根因分析、用户套改推存等.未来网络环境复杂多变,突发事件不可预测，数樵的S杂度和数据量空前最高.业务场景涉及云/网/边、横跨多个自治城.跨行业.跨领域.任务种类繁多，决定性因子和rs声干扰多.1p网络要J1.IE实现全面自甘，离具备全生命周期的自学习、自适应.自演进的闭环自智能力，这些能力必将贼手机器更多的自主分析.自主决策.自主干预网络的权利,那么可自学习.持续演进的AI将成为更多权力移交给机器的关键.AI接生的持续演进离不开大数据,大数驾技术是运苗商打造笆旎化运堆体系，提升网络逑煤防和运维效益的Ifi要手段,通过Ai+大数据技术，运营商可以对全网资源做实时全息感知、在战优化.网络故Kmw快速定位,并实现自动心智能化的网络端到策管理.设计和运营,同时网络运维大数抠持续注入运管系统.网图和网元中，及时优化分析项堂，使网络运堆能够进行智能的迭代升级,变得越来越聪明.例如：KisS商建立IP网络资渤佣率分析候空,以AI,大数据技术为基础,不断优化网络睇用率并幽凝M）性分析，实现在不同区域.不同时间段内网络资源的智能化调度,有效保障了最终用户体的、提升了网络运维效率.国氏了运维成本，通信大模型通信大模型可以学习和理解百亿级的IP数据通信领域知识，精准建制用户意图,通过智能诰言交互提升交目效率，使得IP网络业务知识回答准始率显著提升.通过大模型智能分解复杂任务，提升网络运维效率数十倍.通信大陵家的自适应学习能力使只能够雕网络环境的变化不断冏整和优化，进一步增强了网络的智能化水平.皂于通信大模型整体提高IP网络的稳定性和可靠性,还能吸大地底低运维成本,提离运维效率.通信大模型的核心优势在于只提酬两颊用能力，一类是基于角色的Copi1.ots,一类是基于场里的AIAgents.C。Pi1.otS专注于帮助运片商掘能员工，提升员工的知识水平和工作效率.通过智能语言交互就，能够理解总东的技术问题,井蛤运堆人员提供准确的解决方案,帮助运维人员快速闭环网络:破1.除此以外.COPiIOtS船够自动化执行密复性高.耗时长的任务，如配置管理.性能监控等，释放运维人员的时间.AIAgents则针对不同的运维场景,提供不同场耍自闭环能力.例如，通过实时监控网络与业务S1.A指标，AJAgents能券做J并优化网络,保证用户体绫.琬保0友务的连续性和总定性；通过数提分析技术,俵够预测潜在的网绪故降并提前采取措施,在故想发生时快速定位向Sg根源，缩后恢笈时间,在需要湃多个蛆件的境杂运维场家中，AIAgents相互配合协询不同资源,通过分析拆解灵萦流程腐排操作方案，确保运维活动的高效执行和用户体验满顿S1.IP自动驾驶网络目标定义三3.1IP自动驾驶网络愿景自2019年TMForm发布业界首个自动驾驶网络白皮书之后,3GPP.GSMA.CCSA.ETSI等标准或产业姐炽也开屐了AN（AutonomousNetworks,自智网络）分级的研究.陵体通信行业对于AN牌景.架构形成广泛共识，全球104运苜商JeAN纳入集团椒&并开展实践,IP自动线甄珞以三层四闭环为基讹架梅，以Se1.f-X自服若为基瞰力，再结合IP域的网络特点，以创新技术引领产业，解决IP网络正15复优网络易理察.MTTR时间长等典型砌.作为Net5.5G的关键使皖力显,IP自。驾驶岷络旨在通过自动化.智能化手段逐步减少和消跺人工揆作,打选面向客户的事等彳上写敌碑、等接触的吸致体验.实现业务体捡提升,缩短业务TTM;打造面向网络运维的自配置、自修餐、目优化的在榜网络，使倭运雄簿本增效,提升维优管自动化率,节件运维人力，降低M11R.零等待IP自动驾技同塔可以显舌缩短客户等待时间，曲保客户的网珞业务诉求能在极应时间内得至指效响应和处电当客户提出网络业务诉求后JP自动驾驶网络货哆艇提供可用8躇.例如，租户级VPN业务可以实现秒级开通,即开即用,极大地提升客户的服务体验.零接触IP自动驾破网络铅有效优化客户获取网络业务及保碑的方式，传统的管业厅、客侬上门运维工程他的依粒板大大降低，取而代之的是电商化的自助服务体应无论企业用户还是个人用户，均可以通过电商化的自助方式获取“订的/变更/维护/优化”等各坤IP网络服务，凝客户旧时按焉的版务诉求.例如，企业上云业务客户可以自助申请业务开通.而IP自动驾驶网络能够提供业务路径智自障荐、业务S1.A质量实时监控及优化、带宽扩容实时涛整,极大地蜒了客户附时按需的服务诉求.零故障IP自动驾驶网络微有效提升对客户业务的保曜,通过精满的网络益测和预3«（!制,有效避免业若出现故冠盹劣化，使客户对网络故隘和网络质量词题几乎无感知或感知不明显.例如，在网络出现故障前，IP自动驾皱网络就能监测到网络劣化趋势,并能准确推31出网络可能出现的故薜及对客户业务的影明.优先的预防措施.当出现网络傀故38«M问题快速自动怅算,保母客户业务持搔稳定运行.!Pi348ftW8e=ffifiIP自动驾驶网络在业务端到端部答.变更.升级过程中，提供了全方5的自动化支净,大大地诚少了人工配雷.通过和能算法将业务后铝直接拈化为网络配X,不仅显著减少了网自配置络配置的工作量和追度,也减少了人为失误带来的故IS,从而极大地提升了业务开通5?整的效率，例如,针对业触雷进行事前仿真评估对IP网络与业务的影响.承后脸还配餐合理性如路由可达性.业务S1.ABi网等.IP自动驾驶网络能在业务保障过程中进行自动化故局处理,实现故践预况预防和故/快速修豆,保网业务高可靠运行.网络运维人员不再时刻监控同堵故睥情况,只需要提前规划好各类故耀的原贝胜策略，后期可以由IP自动驾驶网络自动完成对故耀的监控、预昉、自修官修就等动作.IP自动驾玻网络通过同珞数字挛生实现对网格状叛变化的实时感知;通过持续的滕8行为学习，主动识别网络礴与异常；通过根因溯源实现故/根因智能分析；结合故障发生位I1.时间.业务影响等因素给出异常住城理议，最烬实现风险主动规避.榭a自动1田环的自维护系统以提升业务连续住与体验.自优化IP自动鸭荻网络从业务质J1.角度进行特续的自动化优化过理,通过感知整体IP网的业务质量情况，识别出霰优路径、游整网络叁数,最终满足网络优化的笨BS,使网络效潴得到霞大发挥.通过网络性能指标的实时监控,分析端的变化趋势，结合网络质量1巡出现献说5«）相关运维知识,可以颇出网络BD将出现法量劣化的碱,通过仿JS腌定可行的询优方案，自动启动优化任务,樵媒网络始?处于1»优状态.B3.2IP自动驾驶网络分级TMForum定义了自留网络等级来指导网络和服务的自动化和智能化程度,评估自智网络目躇的价值和优当然，要实现IP网络完全的自动驾会,必然是一个长期的过程，无去一第而就,为了更准确地描述和规划这一进程，可以将1P自动驾飒络定义为五个等级：1.o人工运缙系统提供懒助施控能力，所有操作全部通过人工执行,包括配置下发,状态查询均通过命令行完成，这是网络运螂最初始附出.1.i辅助运维针对网络运维中已知第®住任务,根据人工定义的税则通过工具或脚本批操作（如批处理工具）,通常是针对一个或多个网元迸行批操作，帮助用户提高网络运维管理工作的决行效率和帙知效率.1.2部分自智网络13条件自智网络系统根据人工定义的策珞帮助用户（决策仍由用户人工实现）实现部分网络运管管理工作沆程的闭环,大部分用户和厂商都处于这个阶段.系统自动感知网络状态与资源信息,推荐VPN业务的最佳等JKtg合.提供配着事前评估、事后自动验收、发现问题后自动定位等能力，系统具备智能化分析能力.根据人工定义的闭环自动化策略来实现闭环自动化，可实现部分场景的闭环管理.14高度自智网格相比13阶段，网络智能化程度更高,系统自动修知网元网络状杳,并根储劳提前颈及即分析潜在冈跆.并主动进行优化遍整,保证网络持续满足业务要求；针对网络突发问速,浜统有主动识别，纠媒的船力.15完全自智网络这是IP网络发展的终报目标，系统旦母在任意场景中/业务.湾领域的全生命周期的团环自愈能力，BGE实现无人驾驶网络.IP网络全生命周期1.2关81能力1.3关键能力1.4关庭能力建设业务发放Day1.-基于命令行程板或KitTft-AIiSi十林,专家评审IS于业务电图，比如业务源与宿.业务的带宽,时延等S1.A要求，并支持意图自定义自动堆存方案.实现自动业务资源占用并自动业务部罡,部裳完毕后自动蛤收，给出业务连通性、吞吐量等蛉收报告.JR图驱动监控，基于业势的能力,自动创建监SS务,持续三2 基于自然语言对话识别业务意图，灵活卷图定义理线业务意图.自动学习网掐状态变化并更新知识,更好的推荐业务开通路径 SS于业务S1.A要求结合网络状布进行仿真脸证，仿真无误后实现业务自动化部 持续监控业务S1.A,对业务S1.A进行预测,并智能化分析业务影响.提前优化漪整的网络排冏Day2系统基于人制定的巡检策18进行排查AIiHjg腮患-AZfSfiSMS系统特续监控,实时识别网络故障与异常,1分钟发现何涯系统自动分析故那根因忖荐最佳修复方案,用户源认后,执行故砰自动惨凝癖.故照自感知与预裔：与智镯网元一起自动感知光模块,单板等硬件、协议与路径.应用流等软件故Ki,实现IP网络信息全息感知.全流分析，井地合趋势变化及测网络故障与脂患故厢根因定位基于A1.学习网络、业务等故障关联，并进行故障的根因定位，故58目麻：系统结合大然器实现网络故障馋号建议步骤推荐，并执行修立步及实现故理自敕IP网络全生命周期1.2关微施力1.3关键能力1.4关赞能力网络变更Day2人工设计变更方熏-配置工具幡制港下发-工S街份整网的配置文件,变更失败后导入、恢总基于网络变更场景比如接入设备上线.VPN接入配置、破环力琳点、网络犷容，基于场景化自动生成相关配置脚本闻络砧扑以及IP网元配蠹IS本进行仿真评估，给出风检评估结果,保证变更无脩误助AIaW三S,执行闲置变化物本，配就出裾钝快速回滚基于大模率学习网络蛆网信息与配置卷数,结合网络变更意图可自初进行网络设计，自动生成冏卜变更与配置脚本.针对生成的拓扑变更与配置脚本自动进行仿J1.与桧证，自动浑怙网络变更影响自动生成并执行网络变更详细操作步段,包括原业务至新篡路,变更配雷下发.配Ir出楮回溯等魔.实现网络变更自动化优化网络优化DayN- 突发丢包:尽力而为«巡检工具：依克check1.ist发现网络三- 基于人工经验的优化自动物口网绪时延.浣量、丢包等S1.A信息，链路与发道中断与S1.A劣化时自动进行网络询优S1.A劣化预测：建立网络与业务技量的动态基线，可提前预测- 主动优化业务：依据业务劣化预测,提前优化送整，保证网珞持续满足要求- 自主学习网络S1.A基战,隔准发现网络瓶茨点，自动给出网络犷容建议IP自动驾驶网络架构H4.1目标架构运首中心高清数字邂数字三3引擎自动化引第意图保J引掌控射潮优引H分析引孽流程馍知引*数字孽生融合感知,-¾二.'0G)JEV件KJBOHWpIP承蛔云m为实现离阶自动驾驶网络.生叟全生命周期的运维流程.需要清晰定义运城系统的目标架构.并攻克目标架构演迸过程中的关级技术难题,最终达成零等待.零接触、疹故想”的全自动极致运维体弱的目标，本白皮书定义的目标架构分为四层,分别是：西能网元、高清数字艇k网珞运维西能体和运营中心.它们各自的职决定义如下：智能网元智能网元既是IP网络基本组成部分.也是IP自动驾驶网络的基本管控单元.售错网元需要精准采集现网数据并上报给高清数字地图，使得高清数字婢能够知11®知网络的拓扑、业务、流、状态和质量等相关数据；同时还要支持IPv6.等苦能协议，可以实时响应高清数字地图的省理、控制指令,实现网络的最优化调度和闭环控制.数字的图作为IP自动驾驶网络的关纨蛆件，高清数字地图可以物理曲理网络实体的聊孽生体，并通过多种协议连接网络设备完成IP网络更源.业务和流徽的采集、管理、分析幽环控制：为系统管理员和网络维护人员提供丰富.简法、易用的UI界面,同时也给网珞运州智能体提供灵活开放的AP1.,供智能体编播和调用.智能体作为IP网络智能运维的核心能件，NetMaStera过离线学习高质的语料（如：IP网络运堆手册、号冢经捡.高清数字地图提供的AP1.等）沟建强大的通信大模型；NetMaSte限用大模型提供在线推理能力,能券自动识£!）用户意图、自动分解并生成网络运堆任务，实现网络运堆的自勖化和无人化.同时,通皑大模型还日街在线或训练的能力，捆钝岸习现网案例、丰富知识库,实现知识的持续优化和进化.三4.2智能网元要实现IP网络的少人化.无人化运堆,达成高阶自动驾驶网络的目标，传统的网管系统需要向刨智能的数字地图和智雌演进.网元作为执行网络指令.转发网络流量的最左叱单元，同样需要向原生笆能的方向演进.智能网元通过内置的AI技术，不但能够通过大量在线样本的学习来丰富自身知识赤，实现本地推选和自B?的力，江能与园S的高清数字i幽和智能体协同，实现预防性的维护硒JI性的优化,通过本地AI与远求A1.的协同机制，实现多设饼协同.海域例网、全网协同的闭环自8.智能应用设督替傩三ftg3t三!攻击检3S智能协议碉假枭f协议SRv6SS流检测智能映件Aus®A1.专用算力卡A俄卡招能硬件智能例议智能应用嵌入式的当版现件包括A1.主控板、AI线卡和AI专用斑力卡三大AI部件，是实现无特征识别、实时感知、攻击防范和最优化调度的基础,智能硬件通过"本地A1.*远跳Ar的协同方式持续更新模型.不断更新本地M1.识库，优化本地决策的准确性和实时性，还锢支摞智能管控系统（高清数字地图+智倭体）实现网络圾的最优化谢度.例如：智能硬件能够通过精畴期知本的流特征,对异常攻击流实施自动阻断；对高价值流的翱容和S1.A实时检测并上报始智能管控系统进行主动优化，持接保持高价值流的S1.A不劣化.智能济议是智能网元与智能存控系统（高清数字地图+售能体）之间协同的桥梁.可线用的SRv6协议为IP网络智能调度提供了基地支厚,与智能管控系统云图算法炯.通过多目标组合优化实现阿珞沈H的最优化两度.高精度OAM协设（如：第流检测）可以感知到流级别的S1.A,能更精确地定位到S1.A劣化的网络曾第、节点、甚至联口,为故障的故快速定界定位和收敛提供了有力支持.要实现IP网络业务S1.A的持续保想,高实时性和高曙度的采集协议不可蜘,牯别是在智能管控系统参与远端决策时,其声要性尤为凸显.例如，智畿网元使用BGP-1.S来上报网络拓扑的变化情况,使用Te1.emetry来上报网络质变化情况，使用NetStream来上报流的变化情况，使用BMP协议来上挨路由变化僭况等.西能网元与智融控系发（高清数字地图智能体）协同，可以在节能'业务体脸保里局部朝寨消除和安全防妒等场景中构筑竞亲力，实现网络运营更低的能疏、更优的业务体验.更大的网络吞吐和更高的网络安全，支律师掐运维向网珞自动驾驶演进.汾在线为载»>a4.3高清网络数字地图功能与应用OpenAP1.仝电司视效手快线tam1.JSJMt*三MBi数字地图引擎渤®醐肉厚臼动化弓Iee三½tt三5iW分析引学数字学生引擎数据采集引擎高清阿塔数字地图是IP网络的下TtiI维中心.高清数字地图使用南向防议实时采集IP网珞资源、拓扑.业务.S1.A.状态数据,进行统一的模型抽象并精准分析这些数据之间的关系，形成TK网图，同时依托高璃度的仿真协设来预测网格状态及流>趋妁.当数字蛔成功构ii起可以刻画网格过去、现在和未来时态的多层多维的高消数字字生惊像后，它将为网络的“规划-建设维沪优化全生命周期提供不同的功能与应用，例如网络全息可视.场络业务自动、业务拥客分析.业务降S1.分析、网络路径导航等.同酎,高清数字侬把这些能力开放纶智能体,笆能体可以自动试用这些能力实现网络自动空置、自动优化、自动故38排除等，实现典正的无人信守和自适应网络运营,即1.4级的高阶自动驾驶网络.数据采Jt引擎：数据采案引擎负去把甥理网络的数据投射进数字世界,通过包括NETCONF.SSH.Te1.emetry、BMP.NetStream等多种数据采集例汉,采集网络原的数驾.并且提供分布式的数据采集框架，完成大规模网络的并发效据采柒；同时对采集后的数据做聚合和基础格式转换，做照写入到数字孚生弓摩,支持后坟的数据分析和呈现，采集管理采集资源管理果集任务管理采集驱初哲理数据模空管理采集*群修理统一数据采金稔架通信协汉产饲及计模型祐换KIS设计最合规划解通设计通信中议驱动榜至转换蓼初SR««e»«J数字孽生期整:数字李生引擎作为物理网络转授成效字世界的载体，提供核心的敢提服务,包括O1.TP（On1.ineTransactionProcessing,在故交易处理）.O1.AP（On1.ineAna1.ytica1.Processing,在线分析处理）多数据类型存祜服务.多种数据类型的汇聚和计算服务.数据第中箕空至用猪模型的映射粕管理、数篇对紧时间触地理、数据关寐关系管理等多种能力.并且对外提供包括数据否闻,数据灵活援索.教蝴JI喀数据业务.数字学生引擎目标架构主要分为四大块：数字平生设计器、数字孽生引擎框架、散字孝生数字底座、数字李生涵出服务.数字挛生设计器数字率生引步迎亲参考业界球模理论，提供简单.易T展的维度.关系.事实衣建嘤体系,打造统一原模型管理.统一设计工R,简化产品开发，实现网络数据注模可视化.提供期.可信的阿珞数38,最优的数据处理/存转/否询物.数字学生故字底座提供通用的期g（S务能力.其中仿麻A&务提供统一的网元配X梗型.两元存量模型、网元行为模里和网卸莫空,格网络数据映射到统一噗空上.胡基于统一项型完成以设备为中心'的设备例双仿J1.能力,支持基于通用捡证算法的自定义SSE证业务插件,快速定制仿真捡证业务，并可基于怎理网络的数字镜像,构建多个故字银像分支，并基于每个分支验证变更影响.数字平生基础眠势基于语义或超33的智圈S索与关联信息港荐.动态地图高保J1.G1.S分段拓扑,支撑网磁障便频.提升ig效率.自动化引擎：自动化引擎通过模型蛎动的方式,在网掐业务层通过YANG定义网络业务根型，在网元层通过YANG定义网旗窿楔型；通过EasyMapping梅架将娜络模型自动转换为两元模型,并且提供了DryrUn、配置对账.配置回酒,事务机制等可靠性的能力，达成业务正置自动化的目标.配置自动化映射（EasyMapping）网元模型AP1.厂商设备驱动包意图保Pe弓I1.K:SAIN（ServiceAssuranceIntent-basedNetworking.基子意图网络的业务保IS）动态加较雌包，生成业务的保维意图,同时从网络数字享生引S1.中实时获得统源.业券、伏态及KPI等信息,在疑计算各原子资源的健康度并与对付的荏状关联.通过逐层汇聚，自动计算出顶层业务的整体健康状态（如：正常.保护底义部分中断.完全中断等）.意图保獐引侬生成的业务保可直观呈现业务的健康状况,还可以从顶层逐层展开并退潮到叶子节点（即：故障根因），有助于网络运堆工程师快速完成业务影响分析和故降定界定位.DesignTime业先保阳SiSitM处若保除3设计器RunTimet三包数字学生引H业务保Ia图aafnp控制调优引修：控制回优引擎是网络浣最优化璃度的计算引擎,它同时运行买个算路实例，可以并发响应多个簿蹈演求.当网络拓扑发生变更、链路流量磔R、业务的S1.A发生劣化或者周期性优化任务开始时，斐%烟优引擎就需要及时响应优化请求.算路引擎会基于优化目标和约束，对网络流量重新布目,生成网络控制指令；同时会提交给优化收益评估蟆块进行收街啊S,系统根据反馍自初优化典路策略.流Ji路径优tt三果优化收衽评估分析引擎分析引擎提供通用AI基础算法库，支持包话流量界常出测与识SJ.流预测,白耀根因识另僻智能应用，完成业务计目；支持多应用同法模里的加装和管理，支持多珅计算应用；提供本地证照平台，针对现网数38可以快速开发新算法，并导入系统.设计态原子接口层城说1IGPBGPJ4.4网络智能体.网络智能体整体框架：网络触体由网络大模型、执行引擎、任务首明0»据飞轮组成,架构如下图标高清网络数字符任务唤酸：网络笆烧体深植于网络运维系统,可提供人协交互与机机交互两大接口.在人矶交互中,自然语言对话成为SS自然的沟通桥梁,用户通过对话的方式提出问鹿,由A1.Agentiff1.用大模型进行意图理解和回应.网时JP高清网