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自动驾驶网络系列一:为什么需要自动驾驶网络?

iMaster-NAIE 发表于 2020-04-29 11:16:44 04-29 11:16
iMaster-NAIE 发表于 2020-04-29 11:16:44 2020/04/29
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【摘要】 “我们坚信,未来二、三十年人类社会必然走进智能社会。今天,人类社会正处于新理论、新技术再一次爆发的前夜。发展潜力巨大,但也存在诸多不确定性。很多问题依然存在,但开放创新是最好的解决之道。”——经济学人:我们处在爆炸式创新的前夜任正非任正非在经济学人发表的文章令人心情激荡,给我们展示了未来社会的无限可能。未来会是什么样子呢?我们可以大胆展望一下:人工智能计算现在正处于高速发展时期,各种算法、功...

“我们坚信,未来二、三十年人类社会必然走进智能社会。今天,人类社会正处于新理论、新技术再一次爆发的前夜。发展潜力巨大,但也存在诸多不确定性。很多问题依然存在,但开放创新是最好的解决之道。”


——经济学人:我们处在爆炸式创新的前夜任正非


任正非在经济学人发表的文章令人心情激荡,给我们展示了未来社会的无限可能。未来会是什么样子呢?我们可以大胆展望一下:


人工智能计算现在正处于高速发展时期,各种算法、功能令人眼花缭乱,但是未来的智能社会绝不是简单的几个算法的增强,而是一套社会基础设施的综合性的大变化,未来智能社会特征可以概况为C+C4核心技术。


第一个C是内容Content,智能首先是服务于人的,不论智能系统怎么发展,都是以为人类提供无限丰富的数字内容为目的。数字服务内容的极大丰富将是智能社会的最显著特征。

数字内容包括知识,信息,数据三种形式。数据是事物的数字量化描述,从数据中可以抽象出信息。信息是事物构成及组织形式的反映。而知识则是概念化的信息。最后可以根据知识和信息重构出数据,又输出反馈到现实世界。


我们当前的技术是以处理信息为主,而智能社会处理形式将向上下游扩展,向下则以处理数据为特征,现在的机器学习技术聚焦在这个领域,包括图像识别,智能仿真,智能推荐等等,抖音的智能变脸功能是这个技术最生动的展示。但智能也必将向上扩展,对知识进行处理,包括知识生产,知识推理,知识搜索,最近流行的知识图谱就是知识处理的基础技术,淘宝的智能问答,智能搜索展示了这种知识管理的应用前景。


当处理的内容扩展到数据和知识后,就会对现有的以信息为主的处理系统提出完全不同的需求。除了人类有史以来生成的知识是海量的,在底层技术上,智能社会会部署海量的传感器,从身体指标到工厂数据,从冰箱监控到安全视频,这些传感器会生成的是天量级的数据。这些数据首先就像任总说的需要太平洋一样宽的管道能力才能传送,对收集到的数据进行存储、处理能力都会有极高的要求,最后这些结果还需要大量控制机构输出到物理世界去执行。


所以智能社会和人类智能的记忆,思考,执行能力类似,也需要四种基础技术能力,即对应人类记忆的保存Conservation能力,对应人类思考的计算Computation能力,对应神经传递的通信Communication能力和对应**感知执行的连接Contact能力,简称C4能力。


就像同名的先进的C4高爆**,C4作为社会基础设施技术会对未来社会产生巨大的冲击,很多熟悉的东西在未来都会发生翻天覆地的变化。这些技术本身也在快速迭代,以Cloud为代表的(Conservation,Computation)能力基本上已经成型,而以5G为代表的通信能力,以IoT为代表的连接能力的还在快速发展,通信领域承担了与以往完全不同的责任,自身也必将发生巨大变化,那么这种变化是什么?要怎样应对?是每个愿意拥抱未来的通信人需要考虑和了解的。


我从事通信网络工作已经有20多年了,我看到了网络的逐步壮大,也切身感受了网络管理技术的艰难发展。在网络大变革的前夜,我看到了对网络进行革命性变化的可能性,最近一直在研究自动驾驶网络的相关问题,这里把自己的一些思考呈现给大家,请大家批评指正。


不抽象就不能深入思考,不具象就不能震撼心灵。



我很喜欢这句话,面对未来我们既需要高度的抽象洞察能力,看到发展的全景,也要脚踏实地,认真分析每个现实问题,逐步解决。我会从真实的维护场景讲起,再讲解决框架,最后讲述一下具体的演进实例。欲善其事,必利其器,我中间也着重讲了架构设计的一般方法论,如果没有合适的理论指导,我们是无法跨过问题带来的鸿沟,愿景就永远是愿景了。





为什么需要自动驾驶网络


1.1      网络管理现状急需改变


在畅想未来前,尽管大部分人现在使用网络是无感的,但是背后是一支默默的技术队伍在付出,有图有真相,看一下我拍的维护现场照片,先感受一下真实的维护场景。下图是一个非洲国家网络的交通环境,站点建在了一个别墅区中间,听起来很高大上的,但是奇怪的是到别墅区竟然没有一个平整的公路,地面是坑坑洼洼的裸露的铁矿石,最后一条路连越野车都不能通过,只有皮卡车才可以通过。这种交通环境实地维护是非常困难的。

image.png






上面是不发达国家的情况,发达国家呢,下图是一个发达国家拍的固网现场维护图片,左图的电话线还是用纸皮包的,一旦漏水就会全部废掉。右图是现场维护设备,是不是有种穿越回上世纪70年代的感觉。

image.png



我们再看看实际的维护过程,下图是实地考察的情况,除了现场的处理时间,大部分精力都消耗在路上,效率非常低下。



5个工单情况

处理情况

1.光纤误码

4个人两端现场定位,换光跳线解决,耗时90分钟。光纤准备不足,额外增加45分钟工作量。总计135分钟。

2.楼顶站被用户断电

电源柜锁被破坏,被业主断电,上电后恢复。耗时60分钟。

3.楼道小基站停电

现场检查发现市电故障,等待供电恢复。耗时80分钟。

4.路边小基站停电

现场检查发现市电故障,等待供电恢复。耗时50分钟。

5.传输板扩容

现场换板解决,耗时40分钟。


下表是电信网络典型维护效率数据,可以看出维护效率在不同项目体现出巨大差异,每个工程师维护的站点数量有近8倍的差距。


国家

故障/物理站·年

处理故障数/现场工程师·天

所有工单数/现场工程师·天

物理站/现场工程师

R

0.4

0.35

0.7

196

J

3.6

1.6

2.5

153

A

7

0.6

0.8

25


从上面几个场景可以看出,通信行业比云业务环境差异更大,设备更分散,如何利用新技术让网络管理更简单是非常需要探讨的。


1.2      网络管理的未来挑战


具体的感受会限制我们的想象力,我们在更宏观的视角看一下网络管理的未来挑战是什么?

image.png





第一个挑战就是网络可用性与安全性要求越来越高,现在的网络越来越重要,中断了连钱都花不了,会影响点菜,打车,购物,就医,停车等各种生活。等5G来了,电力调度,工厂生产,车辆驾驶都靠网络,中断的影响有多大都无法想象。网络已经成为像水电一样的社会生活和生产的基础设施,一刻都不能停下来。还有未来的网络不像传统电话网和互联网是隔离的,网络未来会深度融合,针对一个承载大量高价值数据的网络,攻击、欺诈无疑会增加,伴随网络重要性的提升,强制管制会急剧增加。


第二个挑战是网络规模和复杂性会急剧上升。随着未来网络应用深入各个场景,网络规模会急剧加大,接触点更多,而且因为5G使用高频的原因,基站数量会10倍于现有规模,会有很多过去没有遇到的问题,例如在室内怎么标记站址。还有因为业务类别会非常多,eMBB,uRLLC,mMTC组网形态,结合实际的应用场景,会有千变万化的形态。通过切片来进行业务管理,业务路径也会随之更加动态和复杂。这些都会让网络管理难度大幅增加。


第三个挑战是现代营销要求网络提供灵活的业务发放能力,受限于网络服务能力,现在办理业务时还在依赖营业厅,很多实时业务还不能开展,比如玩游戏时,临时提升网络QOS等级,用户自己直接在手机终端DIY,需要网络端到端提供使能条件。


上面三个是网络本身的变化,在另一方面从人和企业角度也有很大挑战。


第一个挑战是人自身的维护能力受限,无论人多努力,人员掌握的信息,反应时间都是生理极限的,网络安全要求越来越高,但是人的反应时间是无法满足现代网络敏捷反应的需要的。如果没有系统的解决方案,单纯的增加人力也无法根本解决问题。


第二个挑战是人对工作环境会有更多要求,随着社会发展,企业人员会要求更好的工作环境,更便利高效的工具,大家可以从上面一些维护现场照片看,我们现在的维护条件其实非常恶劣,但是这种环境不可能持续,十年后的员工对工作环境的要求肯定要高得多。


第三个挑战也很现实,企业投入成本受限,电信行业成为基础设施了,但是电信的企业性质不会改变,作为企业会内在要求提升效率,运维投资一定会受投入产出限制,到时谁能够提升投入产出比,谁的产品就能在竞争中取胜。


自动驾驶网络不仅仅是网络管理系统的挑战,网络本身也需要相应的变化,网络如何能在高速转发过程中对性能进行度量,如何增强对物理故障的感知能力,如何支持网络管理的自动化控制,如何进行池化以便于灵活调动网络资源,如何融合环境数据以便于性能调优,都是自动驾驶网络需要回答的。

 

我们从具象到抽象都可以看出,网络的变革内在驱动力是很大的,小修小补的改进已经不能满足网络改进的需求了,要用架构性的创新,应对新网络的挑战……


本系列下一个章节我们看看自动驾驶网络架构设计方法,敬请等待更新!



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