一、中國經濟發展步入數字化新時代

　　2020年5G成為了中國經濟發展的關鍵詞，與5G新基建相關的物聯網、車聯網、人工智能、大數據中心等詞霸屏科技圈熱搜。在5G新基建浪潮之下，中國經濟的發展步入數字化新時代。如果說新基建是數字經濟發展的根基，那么5G在其中發揮的作用就是以點及面的廣泛覆蓋。不夸張的說，5G在新基建中起到了至關重要的作用。

　　5G商用迎來了發展元年，數字化時代進入加速發展階段。在這樣的大環境下部分行業場景數據得到了極大豐富，比如IoT大規模落地后采集數據更為便捷，機器學習、深度學習、知識圖譜、因果推理等算法與模型的也在逐步完善，借助GPU等分布式并行計算架構飛速發展，讓普惠算力更易于獲得，在數據、算法、算力這三個限制AI技術發展的方面取得長足進步后，AI技術也羽翼漸豐，潛移默化的融入到了各行各業，其創造的價值也越來越多。

　　二、AIOps是企業智能運維轉型趨勢

　　隨著利好一波又一波襲來，呈指數增長的需求讓不少企業面臨著更大的壓力，高速發展的同時內耗也更為嚴重。網絡問題復雜化與業務質量高要求成為了數字經濟時代兩大挑戰，運維能力能否跟得上業務發展的腳步成為了不少企業在管理上的痛點，也成為了決定電信網絡能否持續發揮效能的關鍵因素。

　　我們都知道網絡運維能力是否強勢，直接影響著企業生產力是否高效。但就目前的現狀整體而言，網絡運維面臨著問題被動發現和故障根因定位難兩大問題。據數據統計，75%的問題由用戶發現，運維工程師花費90%的時間定位問題。那么，再細化到各個行業首當其沖的問題就是，相對應專業領域的運維系統開發周期長，且能夠達到流程自動化，形成定制化優質解決方案的技術壁壘相對較高。

　　如果以AI人工智能技術和網絡運維相結合，能碰撞出怎樣的火花呢?這樣的結合就是我們今天要說的AIOps。AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)即智能運維，AIOps將AI應用于運維領域，基于已有的運維數據(日志、監控信息、應用信息等)，充分利用人工智能的優勢來進一步解決自動化運維沒辦法解決的問題。

　　下面我們從AIOps智能運維技術在企業園區網絡的應用案例來了解下，帶來了哪些新的變化。

　　三、某大型企業園區AIOps智能運維實踐

　　某大型企業園區包含了生產產線、員工辦公區。園區的生產區域引入了5G網絡，以及AI行業解決方案來提升制造場景的生產效率、產品良品率，優化生產流程。借助5G網絡增強移動寬帶(eMBB)、超高可靠與低時延通信(uRLLC)、海量機器類通信(mMTC)等特點，以及人工智能技術在產品質檢、生產線和倉庫資源調度的應用，來提高生產線自動化與智能化程度。同時企業園區內有眾多部門和合作伙伴辦公區域，使用WIFI網絡，來提升工作溝通和協作效率。

　　使用5G園區網絡和AI行業解決方案后，為園區的生產運營帶來了多方面的提升。首先在生產線，通過AI邊緣質量檢測，5G 端邊云協同，實現質檢從“本地計算”到“邊緣計算”AI遷移，降低成本增加智能管控。單一重復性工作無需過剩人員消耗，智能化流水線讓設備采購成本大幅減少，其次，自動化智能化系統同時協同倉儲區域調度，無需人工核查出廠產品計件。從原材料進入園區到生產線再加工再到產品質檢、倉庫存儲、產品出廠形成流程化智能化管理，減少人工核驗所帶來的人工成本，縮短產品從加工生產到倉儲銷售所耗費的時間成本，進一步提升產品利潤率。

　　當然，在這樣自動化智能化的園區中網絡形態多樣復雜，有無線WIFI網絡，也有5G通信網絡;覆蓋的設備也從行業設備到視覺檢測設備等多種多樣，這一體系的構成涉及接入點AP、接入/核心交換機、防火墻、接入控制器AC、小站、宏站RRU等等。

　　這樣復雜的智能化園區，大量的生產設備和器件都通過5G通信網絡互連。為了保障生產連續性、生產安全和質量水平，對網絡故障處理和恢復時長的要求就相對較高，發生故障必須盡快恢復，以及定位和解決。然而，以往人工解決故障已支撐不了園區的高要求。那么，網絡運維人員如何提前預警、快速根因定位，實現高效智能化園區維護呢?

　　下圖是針對該園區網絡智能運維系統解決方案全景

　　圖：

　　首先，AIOps將5G2B園區的網元上報的KPI做異常檢測，進行故障識別。接著，結合KPI告警，完成故障定界定位，并分析故障影響以及受影響的業務。然后，自動進行故障分類和診斷推薦。同時，AIOps還可視化展示運維監控大屏，運維人員可以在一張屏預覽KPI異常監控、故障看板、故障詳情等，大幅提升了運維管理效率。

　　我們從園區網絡運維部門員工小X的一天工作來直觀感受下智能運維帶來的變化。

　　運維員工小X周一9點上班，來到辦公室，查看運維監控大屏，一切正常。上午10點小X收到KPI異常提醒短信，查看運維大屏，觀察到有KPI異常顯示，點擊其故障詳情發現，是某臺RRU設備出現故障無法正常使用，按照設備故障智能切換策略，園區網絡管理系統已啟用該區域備用設備，網絡未出現斷連等情況。根據系統提示的故障修復推薦，小X及時知會了該設備所在區域的本地運維人員，前往替換設備，恢復了備用資源。下午2點，園區購置的一批IoT生產線設備到貨，需要接入園區系統網絡，小X使用AIOps使能服務的數據接入能力，將新設備的KPI、告警、日志等運維數據快速接入到監控大屏中展示，對于特別需要關注的一類KPI指標采用界面配置方式，基于AIOps原子服務能力配置出波動性檢測精度更高的定制監控大屏，實現了實時監控運維。

　　四、華為AIOps使能服務降低開發門檻，加速AI應用落地客戶生產系統

　　AIOps使能服務降低開發門檻，零編碼定制場景組合應用，支持合作伙伴快速開發行業AI應用。華為支持通用接口采集，如SFTP，FTPS，Kafka，RESTFul等，為各行業合作伙伴快速接入平臺提供最大的便捷性。華為提供豐富的原子能力，并采用自主研發+生態合作相結合的方式，提供數字化基礎組件，提高AI應用開發效率，針對不同行業在不同場景下的實際需求組建快速定制化開發專屬解決方案。與此同時，華為沉淀了10+開箱即用的智能APP，覆蓋運營商網絡、園區網絡、DC網絡和IT應用等應用領域。讓企業從運營管理的源頭開始多場景實現流程化智能化，提高企業管理運營效率。

　　華為AlOps使能服務作為智能運維AI能力引擎，AI技術優勢與華為本身在電信領域的專業優勢相結合，為運維系統智能化發展提供了高效便捷的智能化數字平臺。同時華為也以一貫擁抱合作伙伴的開放包容的心態，緊密的聯系著各界合作伙伴。降低AI應用開發門檻，加速客戶生產系統AI應用的落地，加速5G新基建發展進程，成為了華為AIOps使能服務誕生的初衷，也是其一直秉承的理念。

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