如何实现5G网络自动化?

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5G时代运营商自身的核心竞争力到底是什么?通常理解,5G时代白盒交换机、边缘计算、网络切片、NFV等技术等大量使用,可以节省硬件成本增加收入。然而,这些白盒化和虚拟化技术所带来的价值,实际上这是由产业链决定的,而非运营商自身的核心竞争力。网络自动化则不然,日本乐天移动采用高度自动化的管理方式,其网络团队只有130人,却提供覆盖全日本的移动通信;美国AT&T用了近10年时间提升核心网和接入网的自动化程度,节省运营费用高达50%。由此可见,运营效率的提升才是各个运营商自身的关键,而其背后的核心竞争力就是网络自动化。

如何理解网络自动化

一个典型的自动化系统如上,控制器输出控制逻辑,执行器对被控对象进行特定操作,传感器采集数据进行闭环反馈。如果被控对象是一个特定的网络,那么其自动控制系统可抽象如下:

具体而言,网络自动化包含以下几个层级:

1)配置管理自动化:由执行器通过API或CLI对物理、虚拟网络设备进行自动化配置。业界大多SDN控制器即实现该级别能力。尤其注意,大多数SDN控制器并非网络自动化中的控制器,而只是执行器。

2)业务编排自动化:由控制器中的编排单元通过将业务语言转换为网络配置,再调用配置管理自动化实现业务的自动变更。

3)运维诊断自动化:由控制器中的诊断单元通过分析传感器的监控数据,自动定位网络故障,再调用配置管理自动化实现。

网络自动化是一整套闭环系统,需要根据不同业务场景来和运维体系来构建,而不仅仅是针对特定设备去实现。如果不能充分理解网络自动化的系统原理,则无法指导实际工作中的系统实现。

如何实现网络自动化:无论是运营商乐天、AT&T,或者互联网公司如谷歌、阿里,其全网自动化系统都是自研,虽耗费数年,但收益巨大,最终构成了自身在行业中的核心竞争力。虽然5G时代会延续10~15年,但由于网络自动化系统的复杂性,通常要耗费数年来研发、试验,因此各个运营商需要加快推动自身的网络自动化实践。

由于5G中的网络大量采用了云计算技术,似乎可以借用云平台软件来实现5G网络自动化。其实不然,比如5G中的网络切片,虽然类似公有云中的VPC(虚拟专用网),但公有云中的VPC目的是隔离租户,而5G中的切片目标是QoS保障,其控制要求明显要高的多。不是照搬过来就可以的。受限于本文篇幅,关于5G中网络自动化系统的具体实现无法详述,这里提出两个关键的设计原则,以供参考。

原则一:自底向上5G网络是一个快速演进的复杂系统,因此,常规的自顶向下的设计原则很难有实际的效果,甚至会造成失控。应当首先确保底层自动化的稳定,再构建更高层的自动化。同时,由于底层设备数量众多,人力成本高昂,实现底层的自动化收益会更大,而顶层自动化更多是智能决策,无论短期还是长期均适合由人完成。

业界最早的大规模网络自动化系统是Google G-WAN,该系统能够在Google全球数据中心互联网络上为不同业务提供特定的QoS保障。深入研究该系统会发现,其复杂点不在于顶部(全球唯一)的调度系统(TE),而是底层(13个数据中心)的OpenFlow交换机集群。其中的控制器软件随大多源自开源平台,但要做到高可用和容错非常之难。然而一旦完成底层自动化,那么即使顶层的调度系统失效,整个G-WAN依旧可以平稳运行。因此,自底向上的设计原则,是实现大规模网络自动化的前提。

原则二:深度开放通常讲到的开放网络,主要是功能和API的标准化。然而,对于5G这样的复杂网络,仅仅做到API级别的开放是不足以实现网络自动化的,需要的是APP级别的开放,即网络设备的OS上,可以像Windows或者Android一样,运行第三方的APP。例如,5G使用的交换机是否可以用P4语言进行数据平面编程?MEC边缘云中的服务器上是否可以运行第三方XDP应用?

深度开放的能力背后,是操作系统内核技术。如果不能驾驭网络操作系统,那么深度开放将只是设备商而非运营商的核心竞争力。缺乏深度开放的系统,只能实现API级别的自动化,即管理平面的自动化,而无法实现控制和数据平面的自动化。

深度开放的价值巨大,是实现业务自动化的保障。曾经,VMware可以让F5的负载均衡产品运行在自家的ESXi上;如今,AT&T可以让VMware的SD-WAN产品运行在自研的Flexware系统上。对比国内的网络操作系统,几乎都只是API级别开放,难以运行第三方的控制和数据平面APP。尽管云杉网络在5G 无线领域有领先,但若网络操作系统不具备深度开放能力,长此以往必然会造成整个5G技术和商业生态的落后。

总结:网络自动化是5G时代运营商的核心竞争力。这需要投入数年时间和大量人力,需要依据自底向上和深度开放的原则进行技术创新和工程实践。5G的前景美好,但真正的杀手级应用尚未出现,其产业生态尚未成熟。运营商此时正是投入技术打造核心竞争力的好时机。
         责任编辑:tzh

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