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烽火人工智能團(tuán)隊發(fā)布基于“雙引擎”的智能告警相關(guān)性分析解決方案

摘要:隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,集約化的推行,網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生海量告警,大量無效工單影響運(yùn)維效率。在此背景下,各運(yùn)營商提出告警壓降的目標(biāo),希望通過告警相關(guān)性分析減少工單數(shù)量,大幅降低無效告警,提升故障處理效率、降低運(yùn)營成本。國內(nèi)三大運(yùn)營商以及多個國際主流運(yùn)營商均對此功能有著非常迫切的需求?;诖吮尘埃榛鹜ㄐ懦闪⒓夹g(shù)攻關(guān)項目,率先實現(xiàn)了OTN設(shè)備告警相關(guān)性分析功能。烽火人工智能團(tuán)隊成功研發(fā)了一款智能告警處理引擎,該引擎旨在解決網(wǎng)絡(luò)故障診斷這個OSS領(lǐng)域的老難題,應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在告警關(guān)聯(lián)分析和根衍推理方面取得了重要突破。

  隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,集約化的推行,網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生海量告警,大量無效工單影響運(yùn)維效率。在此背景下,各運(yùn)營商提出告警壓降的目標(biāo),希望通過告警相關(guān)性分析減少工單數(shù)量,大幅降低無效告警,提升故障處理效率、降低運(yùn)營成本。國內(nèi)三大運(yùn)營商以及多個國際主流運(yùn)營商均對此功能有著非常迫切的需求。

  基于此背景,烽火通信成立技術(shù)攻關(guān)項目,率先實現(xiàn)了OTN設(shè)備告警相關(guān)性分析功能。烽火人工智能團(tuán)隊成功研發(fā)了一款智能告警處理引擎,該引擎旨在解決網(wǎng)絡(luò)故障診斷這個OSS領(lǐng)域的老難題,應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在告警關(guān)聯(lián)分析和根衍推理方面取得了重要突破。

圖一 烽火告警相關(guān)性分析系統(tǒng)系統(tǒng)圖

  烽火智能告警處理引擎由學(xué)習(xí)引擎和執(zhí)行引擎兩部分組成,學(xué)習(xí)引擎通過對多現(xiàn)場的歷史告警進(jìn)行迭代訓(xùn)練和學(xué)習(xí),歸納出告警關(guān)聯(lián)規(guī)則,并運(yùn)用領(lǐng)域知識或?qū)<抑R對規(guī)則進(jìn)行提煉與驗證,形成有效的告警規(guī)則庫。執(zhí)行引擎利用告警規(guī)則庫,對網(wǎng)絡(luò)告警進(jìn)行實時的根因分析,識別出根告警,過濾掉由此衍生的告警。

圖二 烽火告警相關(guān)性分析系統(tǒng)組成

  目前,該引擎在OTN網(wǎng)絡(luò)的告警處理上取得了令人滿意的效果,通過實驗室驗證和現(xiàn)場數(shù)據(jù)測試,準(zhǔn)確率指標(biāo)超過90%,告警壓縮率峰值高達(dá)50%。后續(xù)將進(jìn)一步拓展到無線(4G/5G)、核心網(wǎng)、接入網(wǎng)等領(lǐng)域使用,為運(yùn)營商運(yùn)維部門和設(shè)備廠商的工程維護(hù)人員提供強(qiáng)有力的故障診斷工具,提高網(wǎng)絡(luò)故障的處理效率。 目前該解決方案已經(jīng)在全國多個省份的不同運(yùn)營商完成試點,均取得了理想效果。以杭州移動為例,杭州覆蓋到的45條規(guī)則經(jīng)驗證正確率為100%,可滿足杭州移動現(xiàn)網(wǎng)的使用場景。

  烽火智能告警處理解決方案的成功推出,大大提高了運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維階段的工作效率,也標(biāo)志著烽火在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維方面人工智能化進(jìn)一步深化布局,全力推進(jìn)!

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