人工智能作为引领未来的战略性技术，正在驱动电信行业的深刻变革。5G时代，万物互联使得业务需求更加多样化，承载网络的规模也不断扩大，因而对网络运维提出了更高的要求。依靠专家经验为主的传统运维模式难以满足高效、快速网络服务的要求，同网络先进性之间的矛盾正逐渐形成。智能化的网络运维能力就成为应对网络变革和业务挑战的必要手段。
基于未来智能化网络的发展趋势，中兴通讯推出Athena承载智能网络解决方案，该方案在网络统一管理，控制，协同，编排等领域有着广泛应用，通过以AI和大数据为基础的智能运维体系为用户提供全生命周期的智能化运维。其自动化闭环结构如图1所示：
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图1：自动化运维闭环
智能意图体系（部署）
Athena 是一套采用了IBNS（Intent Based Network System）架构的网络运维系统。传统网络依赖于人工下发具体策略，但IBN网络中人只需关注自身所期望达到的网络状态，即意图，IBN会根据意图自动完成配置的下发和业务的部署，并实时验证实际网络与意图的匹配程度，不断调整，形成一个闭环的运维控制系统。Athena就是这样一种基于业务意图去进行网络搭建的智能化网络解决方案。
图2：意图网络构建
上图2展示了一个意图建立的具体案例：为某体育场所建立一个临时重大活动的网络业务。 对于传统运维来说，网络运维人员在业务构建时，需要人工做完整的设计方案，依赖运维人员的经验为方案配置网络参数，确定一个最优方案。同样的业务，Athena可以将运维人员的自然语言自动转换为IBNS可识别的机器语言，如运维人员输入“我想从A到B进行高清视频监控”，IBNS会将其转换为A到B地的L3VPN+SR-TE隧道。根据数据库中历史数据的智能分析，预测业务可能需要的带宽，构建可行的方案，并给出这些方案的仿真验证结果与原意图的匹配程度及对其他现有意图的影响程度，最后作出最合适的选择并进行实际的构建。
智能告警处理（保障）
有效的网络告警可以及时发现问题和规避风险，是网络正常运行的有效保障。相对于传统的手工制定告警相关性规则和告警减压规则而言，Athena方案引入了人工智能技术，通过智能告警根因分析系统实现了告警关联分析智能化和冗余告警减压最大化，对网络进行最有利的保障。告警关联分析智能化可以自动挖掘告警与告警之间的内在关联，生成告警关联关系模型，自动应用到现网进行实时根因分析，解放运维人员的双手，大大提升运维效率。冗余告警减压最大化可以通过人工智能算法，自动分析告警发生规律，输出合理的冗余告警减压规则，自适应于不同的网络、不同局点、不同时间段。
图3：Athena智能告警根因分析系统
智能告警根因分析系统分为挖掘系统和生产系统两个部分。挖掘系统负责使用人工智能相关算法自动发现各种规则；生产系统用来实时匹配这些规则，得到根源告警。Athena的智能告警处理功能为用户提供智能告警相关性分析和告警压缩归并。基于规则和工作流的多源故障诊断会对以上根因告警进行一键式故障诊断，并给出建议性诊断修复报告：如果产生的告警影响业务质量，系统会立即自动触发保护，重路由，SR逃生路径等机制实现业务自愈，从而保障网络的正常运作。
智能流量控制（优化）
Athena具有流量预测功能，可以对网络进行优化指导。Athena可以根据特定区域特定业务的忙闲时流量预测值，来指导实时保障的场景选择以及重点业务的选择。流量预测叠加历史实时保障因素，得出对特定地点、特定事件或者特定时间段的流量预测模型，适配其他相同情况的重点场景保障，做出流量洪峰预测。根据具体的预测值进行提前预防，做到防患于未然，并且根据算法不断学习修正此类场景的预测算法。
预测能力上，Athena只需积累6个月的历史流量数据，就可以实现全区域资源（业务，端口，链路，环网）未来三个月流量预测的可视化呈现，并且可以通过播放功能实现预测结果的快速预览，定位出瓶颈资源和具体日期。对于瓶颈资源可进一步下钻，进行流量的深度分析，指导网络进行精确化扩容。图4为Athena流量预测dashboard。
图4：智能流量预测dashboard
随着大数据、机器学习、人工智能等一系列新技术的发展与运用，智能化网络运维正在逐步成为现实。智能运维作为Athena承载智能网络解决方案的重要功能必将会随着Athena一起运用到更多的商用网络中，实现网络资源优化以及最佳用户体验，更灵活更快速地满足行业与细分市场的需求，助力构建智能化网络新时代。 
