網絡功能，經歷了從各設備廠家物理機無統(tǒng)一標準的傳統(tǒng)設備（mips、x86、np）演進到物理設備基本統(tǒng)一x86服務器，上層應用虛擬化，繼續(xù)演進到云、云原生。短短十年間，4G演進到5G，5G在2020年走向成熟。

4G走向5G，電信設備從傳統(tǒng)設備演進到虛擬化、云化、時代，軟硬件架構都發(fā)生了翻天覆地的變化。電信業(yè)引入了很多IT的軟件架構、思維、方法等；開源、APP和基礎設施解耦等給電信應用帶來了很多好處、便利，同時也帶來了新的問題，其中對電信運維方式產生了較大的影響。

在2G/3G/4G傳統(tǒng)設備時，業(yè)務一旦出現問題，運維人員不需要太多區(qū)分是硬件故障還是軟件故障，設備本身先進行軟硬件一體的主備倒換，先恢復業(yè)務，再進行故障定位。

在當前云時代，基礎設施集中化，中心DC物理設備規(guī)模龐大（>1000），網絡功能分布式打散分布在不同的物理節(jié)點上，一旦出現故障，原有的軟硬件一體化主備倒換方式不再有效，需要更有效性自動化識別能力，識別故障根源是硬件原因、云平臺原因、還是上層VNF的原因，快速區(qū)別出故障的根本原因，才能快速對故障進行有效隔離和恢復。

實現自動化和智能化的網絡運維，是5G成熟關鍵技術。智能監(jiān)控、故障分析等是自動化運維中關鍵技術。

一、智能監(jiān)控

智能監(jiān)控的目標是，軟件自動化發(fā)現系統(tǒng)運行異常，自動觸發(fā)下一步對異常的分析，從而定位出系統(tǒng)異常根源，快速修復故障。

實現智能監(jiān)控有兩種方式：直接方式和間接方式。

直接方式：對環(huán)境、硬件（計算、存儲、網絡）、Cloud OS等關鍵設施進行指標監(jiān)控，一旦出現異常數據，進行直接的故障告警、定位；

間接方式：對5G業(yè)務關鍵KPI進行監(jiān)控和多維度的對比分析，通過分析發(fā)現KPI異常判斷故障是否發(fā)生，從而觸發(fā)故障進一步關聯(lián)分析定位。

多維度的對比分析可以從幾個方面進行。

歷史數據對比方式。歷史總是相似相近，歷史數據對比分析按天、周、月、年、節(jié)假日歷史數據綜合進行，通過AI算法預先給出下一階段（小時、天）KPI預測數據，再根據實時采集得到的數據，對比判斷系統(tǒng)是否異常；

同類對比方式。同類型的5G NF的同類KPI變化應該趨于一致，一旦出現較大（超過域值）波動，可以判斷系統(tǒng)異常；單一的NF內部，不同微服務的處理KPI同樣也應該趨同，如果不一致同樣也可以判斷系統(tǒng)異常。

二、故障分析

故障根源分析可以從兩個方面入手，告警、日志。在監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現系統(tǒng)異常后，觸發(fā)縱向分層告警、分層日志關聯(lián)分析；橫向關聯(lián)NF內微服務間，NF-NF間進行關聯(lián)分析，定位故障根源。

1，縱向關聯(lián)

縱向關聯(lián)在垂直架構上，網絡構包括物理層、虛擬層、業(yè)務層三個層次，當底層出現故障時，將影響上層業(yè)務。如圖1：

圖1， 三層架構示意圖

縱向關聯(lián)解決的關鍵問題：底層硬件、虛擬層故障一旦發(fā)生時，上層業(yè)務KPI等指標會出現異常，垂直關聯(lián)把上層業(yè)務的異常和底層故障關聯(lián)起來，識別出根故障的根源是在哪個層次PIM層、VIM層還是VNF業(yè)務本身。

2，橫向關聯(lián)

在水平層次上，VNF內部的微服務間存在業(yè)務流程關聯(lián)，存在相互影響的關系，微服務間橫向關聯(lián)用作發(fā)現出問題根本原因的微服務，如圖2。

圖2，同一VNF內不同微服務集群示意圖

在VNF-VNF間業(yè)務流程在不同節(jié)點間流轉時，如果某個節(jié)點發(fā)生故障，也將影響到與其相關的其他節(jié)點，如圖3。比如：AMF、SMF、PCF、UDM等相互之間的關聯(lián)影響，是業(yè)務流程的不同節(jié)點。

圖3. 不同VNF互聯(lián)示意圖

綜上可知，橫向關聯(lián)能夠解決的關鍵問題在于，把一個網元的故障和另一個業(yè)務相關網元的故障關聯(lián)起來，把一個微服的故障和真正出問題的微服務關聯(lián)，在應用層這同一層次識別出真正出問題的微服務或組件。

3，常用技術

常用技術包括：數據采集、數據分類（清洗）、數據監(jiān)控、數據關聯(lián)、定層定位等。

數據采集：業(yè)務告警、業(yè)務kpi、業(yè)務配置操作日志、網絡設備操作日志、存儲設備操作日志、虛擬設備操作日志、虛擬層平臺操作日志、虛擬層系統(tǒng)運行日志等；

數據分類：數據在清洗分類時主要有幾個標簽，如時間、位置、我影響誰（分類標簽）、誰影響我（分類標簽）。分類標簽有網絡、主機、存儲、配置；

數據監(jiān)控：一般對上層KPI進行監(jiān)控，KPI數據是統(tǒng)計數據，可以引入AI算法，對異常KPI進行判斷，一旦出現異常數據，判斷系統(tǒng)出現故障，觸發(fā)故障根源分析系統(tǒng)；

數據關聯(lián)：主要根據預置的模板進行，模板以標簽的形式進行關聯(lián)，其中位置、時間、我影響誰、誰影響我，是數據關聯(lián)主要依據；

定層定位：通過數據關聯(lián)，從上往下（業(yè)務、虛層、物理層）確定最終的關聯(lián)節(jié)點，水平關聯(lián)通過“分類標簽”最終找到故障起因的網元、微服務或組件。

自動化運維的關鍵技術，除了故障監(jiān)控和故障根源分層關聯(lián)分析，故障自愈能力、全局透視、跨域全方位數據采集能力、全網網絡拓撲管理、一鍵自動化測試、一鍵自動化業(yè)務部署等，都是智能運維應具備的成熟商用能力。中興通訊智能運維方案，化繁為簡，降低5G云原生及服務化軟件架構帶來的系統(tǒng)維護復雜性，致力于聚焦5G業(yè)務本身，為客戶創(chuàng)造更大價值。