本文将带你了解AI智能技术人工智能加速虚拟化网络运维自动化，希望本文对大家学AI智能技术有所帮助。

在ICT融合的大背景下，电信运营正由相对单一的传统通信业务运营向数字化运营转型，SDN／NFV为这种转型提供了技术基础。基于SDN／NFV构建的电信网络具备弹性、可编程、开放等诸多极具想象力的特性，使得电信业务敏捷化、多元化和数字化，进而激发出蓬勃的电信业务生态。近年来，国内外领先运营商正在加速SDN／NFV的测试及部署，作为5G的核心技术之一，SDN／NFV已处于规模商用前夕。

网络虚拟化使各垂直网络专业被进一步水平切分，形成矩阵式的被运维对象。5G更是会实现网络功能的组件化，运维对象颗粒度将进一步缩小，运维对象数量增多，运维复杂度远高于传统电信网络。传统的人工运维模式将不足以支撑虚拟化网络运维的要求。

运用人工智能技术，促进虚拟化网络运维的自动化、智能化是网络发展的必然趋势。在发展初期，应秉承以业务驱动技术的原则，抓住最主要的业务场景和最主要的业务痛点，在具体的问题中去运用和发展人工智能技术，避免掉进大而全却没有具体应用的通用平台陷阱里。平台的强大与业务量与业务场景密不可分。

虚拟化网络运维中，当前面临的最突出的几类问题分别是：一、如何进行故障溯源，在网络故障发生后，快速定位故障并排除故障；二、如何使网络资源得到最优化使用，对资源进行动态调整，提升资源利用率，并使用户体验达到最优；三、如何保证网络安全。

虚拟化网络中的故障溯源，涉及业务、虚拟化层、SDN网络以及各种硬件。部分相关性算法有用武之地，但更重要的是对业务场景的理解，能梳理出故障模型，并结合具体故障历史数据，运用机器学习算法不断优化故障根因模型。中兴通讯的智能根因分析（Intelligent   RCA）技术，以丰富的电信业务经验积累为基础，运用机器学习算法，可将告警根因规则的提取效率提升近60％。该技术可通过运维人员的知识确认过程，不断丰富故障根因模型，有着持续优化的性能预期。

虚拟化网络之于传统电信网络的一个显著优势在于，虚拟化网络可以动态调配资源，从而实现网络自愈、自动弹缩等功能，改善用户体验。把这种可能性做的出色，也需要人工智能技术作为辅助。中兴通讯已实现基础的自动弹缩及网络自愈功能，借助中兴通讯人工智能平台，进一步实现了基于AI的智能策略（Intelligent   Policy）。智能策略可根据业务负荷实现动态路由、用户面智能下沉等功能，从而实现卓越的用户体验。

网络虚拟化之后，面临着比传统电信网络更严峻的安全挑战。在引入任何人工智能之前，首先需要保证的是，设计好整体的安全策略；结合业务进行物理或虚拟域的安全隔离，做好鉴权授权及数据加密工作，设计好可回溯的日志系统。其次，可借助人工智能技术，开展相关智能化防御工作，例如智能识别恶意流量、智能识别系统漏洞等。某些专题，在传统的IP网络上，已有成功应用经验，虚拟化网络完全可以借鉴过来，结合电信网络和业务特征进行相应拓展。

从长期来看，人工智能技术必定成为虚拟化网络运维自动化、智能化的加速器。短期来看，围绕最常见的业务场景、最普遍的问题痛点去发力，仍然是最重要的。中兴通讯对通讯网络及通讯业务有着深刻理解，同时作为一家技术型公司，在人工智能领域也很早开始布局，有着多年积累。中兴通讯将与合作伙伴携手，共同建设智能、智慧的数字化经济生态。

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