創新三層AI架構,打造智能IP網絡

2019-12-19 17:23:18 來源:科技訊
        【每日科技網】
創新三層AI架構,打造智能IP網絡

華為數據通信産品線總裁 胡克文

  IP網絡曆經30多年的發展,為智能社會打下了堅實的網絡聯接基礎。據《華為全球産業展望GIV@2025:智能世界,觸手可及》預計,到2025年,全球聯接數将達千億,互聯網将覆蓋62億人口。同時企業數字化進程不斷加速,2025年企業将會采用雲服務,基于雲技術的應用将在企業中達到85%的使用率。随着企業雲化與數字化轉型的深入,IP網絡需要承載越來越多、越來越關鍵的業務,這些海量的關鍵業務也對網絡承載提出了更高的要求。

  以企業園區Wi-Fi網絡為例,在辦公樓宇、大型場館、大型商場等區域,人流密度變化頻繁,用戶上網使用的業務也多種多樣(包括電子郵件、網頁浏覽、視頻會議、電子交易等),如何确保不同用戶的業務體驗?傳統方式是通過運維人員手動調整,但難以應對人流的快速變化,用戶體驗無法得到有效保障。Wi-Fi網絡能否主動感知人流與業務的變化,自動進行網絡調整,滿足不同業務的訴求?

  将AI技術引入園區網絡,智能識别Wi-Fi網絡用戶的終端接入數量、接入位置、帶寬需求、業務體驗需求的變化,并預判趨勢,據此對Wi-Fi網絡進行動态調整,優化整網性能,是一個可行的思路。華為已經和部分客戶開展了智能IP網絡聯合創新,取得了一定的成果。根據第三方測試機構Tolly測評結果顯示,該方案可以通過Wi-Fi優化,将無線空口的吞吐量提升58%,Wi-Fi信道幹擾率比業界下降49%。此外,還可以将AI技術用于園區網絡的智能運維,大約85%的故障可以在10分鐘内處理完成。

  華為認為,智能IP網絡具備以下幾個特征:

  智能聯接,是智能IP網絡架構的基礎。當前IP網絡有很多不确定性:業務和網絡之間并沒有充分的協商過程,業務層對于網絡層服務的期望(也叫業務意圖)并不明确,這是來自需求側的不确定性。此外,IP網絡是統計複用的,網絡資源占用情況随着業務、流量的變化時刻在變化,這是來自供給側的不确定性。為了消除不确定性,首先需要準确感知業務意圖,比如業務層通知網絡層業務訴求,或者網絡層根據業務流量行為特征(業務模型)進行分析,從而主動識别出終端、用戶、業務類型,進而推斷出其對聯接服務的期望,以消除需求側的不确定性。同時,網絡管析控平台通過神經網絡等AI算法建立網絡模型,并實時感知和分析網絡狀态,了解網絡資源占用情況,以消除供給側的不确定性。智能聯接還包括将業務意圖與網絡資源進行匹配,以最小代價持續提供“滿足業務期望”的聯接服務,實現“應用驅動體驗”的目标。

  智能運維,是提升用戶體驗的關鍵。當前,投訴驅動的維護方式,給網絡運維帶來了極大挑戰。網絡運維部門往往是最後一個知道網絡出了問題的部門,用戶體驗無法保障。為了提升用戶體驗,預測性運維是我們的目标。為此,我們首先需要能夠實時感知網絡狀态,了解網絡是否有問題發生或有潛在風險,繼而,通過故障模型匹配,找到問題根因并自動修複,在用戶體驗受損前解決問題,保障業務不受影響。

  智能學習,是智能聯接和智能運維的保障。業務模型、網絡模型和故障模型的建立,都依賴于智能學習的大數據訓練和分析能力,需要通過智能訓練,建立起合适的模型。同時,AI學習的持續演進能力,可以讓整個系統變得越來越聰明,适應業務和網絡的快速變化,提供更加優質的服務和體驗。

  在2019年華為全聯接大會期間,圍繞着智能聯接,智能運維和智能學習這三大關鍵特征,華為發布了智能IP網絡的三層AI架構,在數據通信領域加速實現自動駕駛網絡ADN (Autonomous Driving Network):

  設備AI:華為數據通信主力産品“四大引擎”(路由器産品族NetEngine、交換機産品族CloudEngine、WLAN産品族AirEngine、安全網關産品族HiSecEngine)全面提供AI Turbo能力。設備通過邊緣推理和實時決策,基于業務意圖,調整轉發策略,實時保障業務體驗。

  網絡AI:華為iMaster NCE,對接業務層的意圖,實現網絡配置自動生成和部署,并确保網絡持續滿足業務意圖;它可以實時感知物理網絡的健康情況,發現異常并及時預警,提供異常處理建議;可以基于經驗庫進行網絡異常的快速排障或優化;還可以實現業務的SLA實時可視,并基于AI技術使能預測性維護。同時這個系統也具備開放能力,将網絡AI能力視圖按需展示,使能合作夥伴面向各行各業進行定制化開發。

  雲端AI:華為iMaster NAIE,主要基于雲平台提供數據湖服務、模型與訓練服務、生态開放及開發者服務。可以幫助企業培養AI算法專家/開發者,構築AI算法能力;提供訓練服務,幫助開發者降低算力資源獲取成本;數據脫敏後進行資源數據共享,助力開發者進行模型訓練;提供聯邦學習和遷移學習能力,解決模型泛化問題,實現模型共享。

  智能IP網絡不僅在園區網絡大顯身手,也在數據中心網絡、廣域網、防火牆等領域有新的突破。

  數據中心網絡+AI:AI時代的到來,給數據中心網絡提出了更高的要求。相關測試表明,數據中心網絡中0.1%的丢包率會導緻AI訓練算力下降50%。如何實現數據中心網絡0丢包,充分釋放AI算力?華為推出的業界智能無損DCN解決方案,采用AI技術進行預測性流量調度,能夠真正實現網絡0丢包,數據計算與存儲效率提升約30%。此外,将AI技術用于數據中心網絡的智能運維,華為與客戶在聯合創新中取得了重大進展:針對75類常見故障,做到1分鐘感知故障,3分鐘定位故障,5分鐘修複故障。基于以上研發和聯合創新成果,AI加持的華為數據中心網絡解決方案可以初步實現“智能理解業務意圖、智能選取網絡路徑、智能評估變更風險、智能檢測故障和快速定位根因”,率先在數據中心網絡領域實現L3級自動駕駛網絡。

  廣域網+AI:在“5G+雲+AI”使能千行百業的新時代,5G提供了前所未有的無線接入能力,而雲和AI提供了幾乎無窮可擴展的智能計算能力(針對單個租戶而言)。值得提醒的是,“5G+雲+AI”中間的兩個加号“+”不可忽視。如果說AI加持的數據中心網絡就是“雲+AI”中間的那個加号,那麼AI加持的廣域網就是“5G+雲”中間的那個加号。如何借助AI技術讓廣域網加速實現自動駕駛網絡,充分發揮5G、雲、AI的潛能,為百萬企業上雲、5G使能千行百業提供網絡聯接?

  與數據中心網絡的情況類似,在實現自動駕駛網絡的過程中,将AI技術用于廣域網絡,也能夠根據業務的時延等SLA要求,智能匹配網絡資源,智能選取網絡路徑。但是,與數據中心網絡不同的是,在百萬企業上雲、5G使能千行百業之際,廣域網首先要解決一個基本問題:如何在廣域網上實現業務快速部署,并滿足各行業不同的SLA訴求(如5G遠程醫療的端到端時延必須小于15毫秒),實現網絡聯接?通俗地說,如何讓物理轉發面的“身體”能夠跟上AI加持的“管控析大腦”的節奏?這是廣域網面臨的新挑戰。

  首先,面對百萬企業上雲場景,由于傳統網絡需要人工逐段打通,部署效率已經成為瓶頸。一代的路由協議SRv6(IPv6段路由)采用了“源路由”機制,将廣域網的部署從“端到端多設備逐一配置”簡化為“源點側單設備配置”,因而大幅降低廣域網的部署複雜度,使轉發面也能如影随形般跟上 “管控析大腦”的節奏。如此,“大腦”與“身體”雙劍合璧,實現廣域網中自動化快速部署。

  其次,針對5G垂直行業場景不同的SLA尤其是時延訴求,廣域網絡也可以借助SRv6協議,根據管控析系統計算出的路徑,通過對網絡轉發路徑的編程,實現确定節點、确定路徑、确定時延的路徑快速配置,滿足業務層的要求。

  由此可見,一代的路由協議SRv6,是AI加持的新一代廣域網必備的轉發面能力,使能廣域網 “智能推薦路徑、快速部署聯接、實時調優業務SLA”,與5G和雲技術一起,助力百萬企業上雲、使能千行百業。

  網絡安全網關+AI:在網絡安全領域,惡意軟件變種衆多,隐蔽度高,目前防火牆通過“特征匹配”去分析和檢測威脅的方式,已經無法有效應對。華為全新發布的業界T級AI防火牆HiSecEngine USG12000系列産品,憑借獨創的AIE威脅檢測引擎,在網絡邊界實時處置“失陷主機”、“C&C外聯”等傳統安全網關無法檢測的威脅,檢測準确率達99%以上;同時,HiSecEngine USG12000内置昇騰310 AI芯片,用AI算力将威脅檢測的性能提升5倍;采用安全事件智能分析及安全策略智能調優技術,實現分鐘級業務上線及基于業務驅動的策略部署與變更,将安全運維OPEX降低80%。新一代AI防火牆,将為企業提供智能化的網絡邊界防護,築起安全防護的鋼鐵長城。

  華為始終堅持以客戶為中心的核心理念,客戶需求永遠是牽引華為前進的動力。通過NetCity聯合創新機制,華為将客戶的需求與自身的芯片研發能力、産業标準影響力相結合,與客戶和合作夥伴一起攜手,持續孵化更先進的産品與解決方案,引領智能IP網絡。

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