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摘 要：隨著網(wǎng)絡(luò)運維要求的提高，傳統(tǒng)的被動故障處理和人工巡檢已無法滿足需求，因此提出了基于AI的主動預(yù)防方法。首先分析了傳統(tǒng)巡檢手段的局限性，隨后提出一個AI預(yù)測光傳輸鏈路劣化隱患的設(shè)計思路，該思路包括數(shù)據(jù)采集、任務(wù)管理、AI預(yù)測和風(fēng)險呈現(xiàn)及上報等模塊。實際應(yīng)用效果表明，AI回歸算法預(yù)測KPI的準(zhǔn)確率可達(dá)96%，而高風(fēng)險隱患預(yù)測準(zhǔn)確率為75%，顯示了AI技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)運維中的潛力和提升空間。研究結(jié)果表明，AI技術(shù)能夠有效識別傳統(tǒng)巡檢難以發(fā)現(xiàn)的緩慢劣化類鏈路風(fēng)險隱患，提升網(wǎng)絡(luò)運維的主動性和效率。
關(guān)鍵詞：傳輸隱患；智能分析；人工智能；大數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)運維
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.12.014
概述
在日常網(wǎng)絡(luò)維護(hù)中，絕大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)故障都是事后處理，即在發(fā)生故障后再根據(jù)故障產(chǎn)生的告警來定界定位故障的網(wǎng)元、故障位置，分析故障的原因。但隨著新時代的到來，對網(wǎng)絡(luò)運維的要求越來越高，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量對客戶投訴有著最直接的影響，所以網(wǎng)絡(luò)運維不能再停留在被動的故障處理中，而要對主動性預(yù)防提出新的要求。傳統(tǒng)的主動預(yù)防主要是人工巡檢，即通過人工對大量性能 KPI 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢測，來確定所有傳輸鏈路是否存在風(fēng)險和隱患。但由于人工的效率較低，而設(shè)備的日常KPI數(shù)據(jù)量過于龐大，導(dǎo)致能夠分析出的風(fēng)險和隱患較少，很多輕微劣化、緩慢劣化的故障并不能通過人工或者簡單的識別規(guī)則及時發(fā)現(xiàn)，而且通過人工巡檢識別風(fēng)險隱患的成本較高。那么，是否能利用 AI 算法在大數(shù)據(jù)處理、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等方法的優(yōu)勢，提升光傳輸鏈路的風(fēng)險與隱患預(yù)測預(yù)防能力，本文將就此進(jìn)行重點研究。
