華為自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)白皮書(shū)

錄CONTENTS?1.數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展與挑戰(zhàn)1.1數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展面臨新挑戰(zhàn)1.2技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題解決?2.華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)2.1數(shù)據(jù)中心自動(dòng)罵駛網(wǎng)絡(luò)愿景2.2數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)分級(jí)2.3數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵能力特征?3.華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)與典型應(yīng)用場(chǎng)景3.1華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)堵方案架構(gòu)3.2數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場(chǎng)景?4.總結(jié)1數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展與挑戰(zhàn)B1.1數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展面臨新挑戰(zhàn)自上世紀(jì)90年代至今，企業(yè)數(shù)據(jù)中心無(wú)論是在技術(shù)上還是部睿規(guī)模上都極速發(fā)展，并先后歷經(jīng)數(shù)據(jù)大集B及變?cè)闯鼗?、云?jì)算兩個(gè)跨越式發(fā)展階段。第一個(gè)跨越式發(fā)展從上世紀(jì)90年代末至二十一世紀(jì)初期，噬者互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)興起，PC端對(duì)網(wǎng)絡(luò)、故據(jù)的要求不斷增長(zhǎng)，信息化需求促動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施向集中化、資源池化發(fā)展。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)為響應(yīng)大規(guī)模、高效的故據(jù)交換以及計(jì)算虛擬化的要求，無(wú)帶寬收斂、大緩存的ClosFabric架構(gòu)成運(yùn)而生。同時(shí)，為滿足VM跨主機(jī)遷移訴求，TrilkVxLan等大二層技術(shù)興起。企業(yè)數(shù)據(jù)中心發(fā)展初具規(guī)模，成為與人力資源、自然資源一樣重要的企業(yè)戰(zhàn)略資源。云計(jì)登技術(shù)興起將企業(yè)數(shù)據(jù)中心推向第二個(gè)高速發(fā)展階段。云化數(shù)據(jù)中心為企業(yè)提供按需自助、泛在接入、瓷源池化、快速?gòu)椥砸约翱啥入m的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)能力。數(shù)據(jù)中心不再只是企業(yè)內(nèi)的一種資源支撐系統(tǒng)，而是成為一種新的生產(chǎn)力，開(kāi)始改變企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)模式，并驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。此時(shí)，隨若軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software-definedNetworking,SDN)技術(shù)興起，企業(yè)數(shù)據(jù)中心云化改造快速落地，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)滿足了計(jì)箕、存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)發(fā)放、彈性擴(kuò)縮訴求。2018年底，大部分企業(yè)數(shù)據(jù)中心已完成虛擬化向云化改造，逬入云數(shù)據(jù)中心時(shí)代。E0華為枚據(jù)時(shí)白動(dòng)B踵冋塔白皮書(shū)HuaswiAuconomcxisOwingDataCenterNrnrorkSolutionWh?ePaper然而，在企業(yè)信息化逬程快速推進(jìn)的同時(shí)，企業(yè)數(shù)據(jù)中心OPEX隨若網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大而逐年増加，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)在規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)和優(yōu)化各階段仍嚴(yán)玉依賴于人員經(jīng)驗(yàn)和技能，結(jié)構(gòu)化矛盾日益凸顯。通過(guò)與TOP30金融客戶的深入踩討，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心平均每千臺(tái)設(shè)備的運(yùn)營(yíng)維護(hù)需要約30名工程師。另一方面，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)也存在業(yè)務(wù)體驗(yàn)難以管理的巨大挑戰(zhàn)，網(wǎng)絡(luò)部門(mén)收到的用戶投訴一半以上與業(yè)務(wù)體驗(yàn)問(wèn)題有關(guān)。華為與企業(yè)客戶在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域深入合作，對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全生命周期進(jìn)行硏究《分析，識(shí)別岀如下重大問(wèn)題：Bl規(guī)劃階段企業(yè)數(shù)據(jù)中心在未來(lái)3年仍處于高速建設(shè)期，服務(wù)器規(guī)模將翻倍增加。網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)人員需要完成業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、評(píng)估應(yīng)用安全要求、規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)資源使用等繁瑣工作，這消耗了企業(yè)中約一半的網(wǎng)絡(luò)人力，急需通過(guò)系統(tǒng)化、自動(dòng)化手段改變疲于奔命的狀態(tài)。建設(shè)階段隨若云化業(yè)務(wù)l大幅上升，業(yè)務(wù)上線周期由原來(lái)的周級(jí)提升至天級(jí)，壓力日趨増大。另一方面，企業(yè)關(guān)鍵核心業(yè)務(wù)對(duì)可靠性要求極高。據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì),近40%網(wǎng)絡(luò)事故由人為失誤導(dǎo)致，如何保障配黃發(fā)放的正確性至關(guān)車要。以某銀行網(wǎng)絡(luò)為例，2019年累計(jì)變更14500余次，而變更工作英巨大，已超出人工處理極限，應(yīng)接不暇的變更評(píng)審使變更成功率不斷下降，造成5起網(wǎng)絡(luò)中斷事故。四維護(hù)階段當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)中心大多釆用4個(gè)9(99.995%)高可用標(biāo)準(zhǔn)，即數(shù)據(jù)中心全年中斷時(shí)間應(yīng)小于26分鐘；部分核心業(yè)務(wù)應(yīng)達(dá)到5個(gè)9(99.999%)標(biāo)準(zhǔn),即全年中斷時(shí)間應(yīng)小于5分鐘。為此，金融行業(yè)、運(yùn)含商及一些大企業(yè)均提出5分鐘故障快速修復(fù)的目標(biāo)。然而，當(dāng)前企業(yè)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)智能化改造進(jìn)程明顯慢于業(yè)務(wù)自動(dòng)化逬程。云化業(yè)務(wù)彈性發(fā)放及VM遷移帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)與流旬的動(dòng)態(tài)變化，給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)鐺增大了應(yīng)度。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維依靠告警、事件和日志等信息,無(wú)論是狀態(tài)信息豐富度，還是監(jiān)測(cè)周期(10min)都無(wú)法滿足云化數(shù)據(jù)中心的運(yùn)雄要求。網(wǎng)絡(luò)故障在被動(dòng)應(yīng)對(duì)、依籟人工排查，定位時(shí)間不可控。優(yōu)化階段云化數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)變化加快，網(wǎng)絡(luò)、安全斐源使用易存在局部熱點(diǎn)，如不及時(shí)調(diào)度將可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)上線失敗問(wèn)題。另一方面，AI訓(xùn)練、大敬據(jù)、HPC和分布式存俑等新興業(yè)務(wù)規(guī)模上線，應(yīng)用之間點(diǎn)到多點(diǎn)分發(fā)式通信模式增多，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)微突發(fā)情況加劇和亞健康狀態(tài)頻發(fā)，嚴(yán)重形響業(yè)務(wù)運(yùn)行效率。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、補(bǔ)丁升級(jí)等工作仍嚴(yán)重依賴人工經(jīng)驗(yàn)，存在滯后性，潛在風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法及時(shí)排造成業(yè)務(wù)體驗(yàn)差。綜上所述，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全生命周期運(yùn)營(yíng)維護(hù)存在四大人工斷裂點(diǎn)，一旦消除這些人工斷裂點(diǎn)，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)將實(shí)現(xiàn)全生命周期高度自治。As-ls:人工斷裂點(diǎn)To-Be:高度自動(dòng)化以網(wǎng)絡(luò)i吾言作為主要編排方式以業(yè)務(wù)意圖驅(qū)動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)智能推薦業(yè)務(wù)正確性人工校驗(yàn)，層層評(píng)審智能仿頁(yè)校驗(yàn)、多級(jí)回滾保障、業(yè)務(wù)秒級(jí)就緒故障被動(dòng)響應(yīng)，多工具輛助，人工恢復(fù)時(shí)間長(zhǎng)故障主動(dòng)發(fā)現(xiàn)，智能定位，自動(dòng)閉環(huán)人工經(jīng)驗(yàn)巡檢，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化滯后基于業(yè)務(wù)體驗(yàn)，AI持續(xù)預(yù)測(cè)健康度體系、持續(xù)優(yōu)化函華為枚據(jù)時(shí)白動(dòng)B踵冋塔白皮書(shū)MuawffAutonomcxivOwingDataCencrtNewarkSolutionWhsePaper?l1.2技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題解決事實(shí)上,想要消除數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全生命周期運(yùn)維的人工斷裂點(diǎn),原有網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)無(wú)能為力，而隨若意圖抽象、數(shù)字拳生、人工智能等重大創(chuàng)新技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)高度自治才成為可能。意圖網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字享生等技術(shù)與AI結(jié)合，可逐步消除數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的人工斷裂點(diǎn)，不僅可以代替人工處理大観章復(fù)性、復(fù)雜性的操作，還可基于海雖數(shù)據(jù)提升網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和預(yù)防能力，通過(guò)數(shù)據(jù)更懂客戶，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)差異化的產(chǎn)品服務(wù)，使能高度自動(dòng)化和智能化的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維o1.2.1意圖網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的意圖（簡(jiǎn)稱意圖）指以應(yīng)用為中心，用業(yè)務(wù)語(yǔ)吉描述對(duì)特定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及操作的期望”它是意圖網(wǎng)絡(luò)最車要的外部輸入。意圖網(wǎng)絡(luò)需將業(yè)務(wù)肘網(wǎng)絡(luò)意圖轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)可理解、可配罟、可度困、可憂彳加勺對(duì)象及屬性。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)資源規(guī)格、網(wǎng)絡(luò)SUX及安全能力等方面的綜合評(píng)估，實(shí)現(xiàn)可靠性最優(yōu)、資源最優(yōu)、安全最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)推薦,并提供持續(xù)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)保陰優(yōu)化能力。例如：剛單查詢系統(tǒng)需要上線。它包含3個(gè)微服務(wù)，業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的意圖描述如下：系統(tǒng)將業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的意圖轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言：1.創(chuàng)建—LogicRouter與三個(gè)LogicSwitch的VPC網(wǎng)絡(luò)。設(shè)直相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)象名稱為“賬單查詢系統(tǒng)”、“賬單責(zé)洵服務(wù)"、“支付服務(wù)”、“數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)”。其中■-個(gè)LogicSwitch需跨DC部署。2.分別為“賑單查詢服務(wù)”、“支付服務(wù)”分配一個(gè)24位網(wǎng)段子網(wǎng)。3.VPC對(duì)外癥供fInternet聯(lián)接，并分配一個(gè)外網(wǎng)EIP地址。4.為“賬單查詢服務(wù)”、*支付服務(wù)”網(wǎng)絡(luò)申iSELB服務(wù)，分配VIP地址。微服務(wù)名禰服務(wù)類型實(shí)例數(shù)網(wǎng)段安全分區(qū)可靠性EIP賬單查詢服務(wù)Web服務(wù)20自動(dòng)分配WEB區(qū)DC內(nèi)員就分擔(dān)yes支付服務(wù)應(yīng)用服務(wù)20自動(dòng)分配APP區(qū)DC內(nèi)負(fù)戲分擔(dān)no數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)210.10.1.0/24DB區(qū)跨DC主備no5.為“賬單查詢服務(wù)”、"支付服務(wù)”、“數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)"三個(gè)LogicSwitch設(shè)？5安全EPG,并通過(guò)微分段設(shè)看EPG間互訪策略?6.根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源與計(jì)算業(yè)務(wù)分布，推薦實(shí)例上線位S；igS業(yè)務(wù)車點(diǎn)保協(xié)及監(jiān)控等。依托意圖網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化，降低管理復(fù)雜度；屏蔽異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及多云業(yè)務(wù)差異。使得管理員無(wú)需在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綢節(jié)上耗賽時(shí)間，大大縮短業(yè)務(wù)上線周期。1.2.2網(wǎng)絡(luò)數(shù)字?jǐn)伾鶪artner將數(shù)字李生（D>gitalTwin）定義為物理對(duì)象的數(shù)字化表示，包括?物理對(duì)象的模型?來(lái)自物理對(duì)象成與其相關(guān)的數(shù)據(jù)?與物理對(duì)象唯一的一對(duì)一對(duì)應(yīng)?監(jiān)視物理對(duì)象的能力網(wǎng)絡(luò)數(shù)字學(xué)生是對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)字化實(shí)時(shí)表示,包括靜態(tài)信息（設(shè)備類型、容1、拓I卜、配擊等）、動(dòng)態(tài)信息（流7、表項(xiàng)、性能、告警、事件等）、關(guān)聯(lián)關(guān)系（對(duì)象模型、屬性關(guān)聯(lián)等）等。它為網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)推薦、故障處理、資源性能優(yōu)化等智能決策環(huán)節(jié)提供了一張高膳地圖。網(wǎng)絡(luò)數(shù)字率生應(yīng)包含三大關(guān)鍵能力：高精地.HDMap構(gòu)建物理設(shè)備、物理網(wǎng)絡(luò)、邏輯網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議拓?fù)?、業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)多圖層的統(tǒng)一拓?fù)?，支持多圖層間對(duì)象美聯(lián)捜索能力。歷史回放Timeline數(shù)據(jù)攜帶時(shí)間和空間標(biāo)簽，可基于Timeline歷史回放。數(shù)據(jù),市DataMarket提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、查詢服務(wù)，降低數(shù)據(jù)訪問(wèn)難度。華為枚據(jù)時(shí)白動(dòng)B踵冋塔白皮書(shū)HuaswiAuconomcxisOwingDataCenterNrnrorkSolutionWh?ePaper1.2.3人工智能.意圖網(wǎng)絡(luò)完成外部對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訴求輸入，網(wǎng)絡(luò)數(shù)字李生完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的全屋實(shí)時(shí)感知。人工智能(ArtificialIntelligence,Al)技術(shù)的引入，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人工斷點(diǎn)的消除。目前，廣泛使用的人工智能算法有如下幾類：X強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning.RL)是不斷地更宣、不斷強(qiáng)化認(rèn)知的學(xué)習(xí)過(guò)程。在數(shù)據(jù)中心，大鼠業(yè)務(wù)上線和變更導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)頻繁變更。如果通過(guò)人工方式變更網(wǎng)絡(luò)，很難以最憂方案部苦或得到最佳體驗(yàn)。而通過(guò)引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)，根據(jù)不同組網(wǎng)方式、不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景和流最大小等多種因素，對(duì)變更的參數(shù)逬行動(dòng)態(tài)選擇，則可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的最佳部卷。形式化驗(yàn)證形式化驗(yàn)證(Formalverification)最早應(yīng)用于軟件驗(yàn)證領(lǐng)域，通過(guò)窮舉程序的所有輸入和所有執(zhí)行路徑來(lái)診斷代碼的質(zhì)SW)能。將形式化方法引入到網(wǎng)絡(luò)酉己買(mǎi)中，可構(gòu)建事前仿真、事后驗(yàn)證的能力。在網(wǎng)絡(luò)變更前，進(jìn)行配賀面驗(yàn)證，保證變更100%無(wú)錯(cuò)誤。在配貿(mào)下發(fā)后，定時(shí)采集設(shè)備的表項(xiàng)逬行數(shù)據(jù)面驗(yàn)證，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)提供持續(xù)性可靠保瞳。E知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜(KnowledgeGraph)技術(shù)主要包括知識(shí)表示與建模、知識(shí)獲取、知識(shí)融合與知識(shí)應(yīng)用四部分。它以結(jié)構(gòu)化形式描述數(shù)據(jù)實(shí)體及其之間的關(guān)系,并提供了一種更好地組織、管理和理解海走信息的能力-將網(wǎng)絡(luò)配聲'狀態(tài)、關(guān)鍵KPI等信息通過(guò)知識(shí)圖譜方式誑行自動(dòng)化建模，并通過(guò)故障與網(wǎng)絡(luò)事件自動(dòng)注入持續(xù)訓(xùn)練實(shí)體間因果關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)故障場(chǎng)景下多KPI指標(biāo)異常傳播關(guān)系的模糊推理，快速識(shí)別故障類型與根因?華為SQg中心白泗嘩好白皮韋HuawwAutcnonxxnDrivingDataCenterNetwEiSohitkxiWhitePaper2華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)f]2.1數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)愿景在網(wǎng)絡(luò)邁向自動(dòng)化和智能化的大趨勢(shì)下，2019年5月，TMForum發(fā)布了業(yè)界首個(gè)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)白皮書(shū),提岀“單域自治、跨域協(xié)同”的三層架構(gòu)與四個(gè)閉環(huán)，定義了自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)五級(jí)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。隨后，ETSk3GPP、GSMA、CCSA等標(biāo)準(zhǔn)或產(chǎn)業(yè)組織相繼開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛或智能化能力分級(jí)等課題硏究，對(duì)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)理念、內(nèi)涵、標(biāo)準(zhǔn)和愿景日起達(dá)成共識(shí)。華為充分借鑒前沿標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)組織的自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)理念，與全球100+Top企業(yè)客戶積極開(kāi)展數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合創(chuàng)斯實(shí)踐,同時(shí)，憑惜在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，以及9000+數(shù)據(jù)中心商業(yè)案例的經(jīng)驗(yàn)積累，將AI、大數(shù)據(jù)、自動(dòng)化等技術(shù)深度應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，推出華為故據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)解決方案。華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)解決方案旨在通過(guò)自動(dòng)化與智能化手段逐步減少和消除人工操作，逐步向自服務(wù)、自維護(hù)、自優(yōu)化的無(wú)人值守?cái)?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)潢進(jìn)。系統(tǒng)自動(dòng)抽取業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)可靠性、資源、SLA等需求；結(jié)合資源預(yù)測(cè)、安全策略推薦、網(wǎng)絡(luò)模型推薦等關(guān)鍵算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)方案的自動(dòng)化設(shè)計(jì)，提供免規(guī)劃、免設(shè)計(jì)的自服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn).自服務(wù)自維護(hù)系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字拿生、知識(shí)圖譜等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、變化的實(shí)時(shí)感知：通過(guò)持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)行為學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，主動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)與異常；通過(guò)根因溯源、模糊推理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障根因智能分析；結(jié)合故障發(fā)生位置、時(shí)間、業(yè)務(wù)影響等因素給岀異常修復(fù)建議；最終實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)規(guī)避、故障自動(dòng)閉環(huán)的自維護(hù)系統(tǒng)以提升業(yè)務(wù)連埋性與體驗(yàn)。系統(tǒng)通過(guò)智能監(jiān)控、健康度分析預(yù)測(cè)、仿真驗(yàn)證，業(yè)務(wù)意圖比對(duì)等手段，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的持續(xù)優(yōu)化。最大限度提升業(yè)務(wù)運(yùn)行效率，提升算力，并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)渣源開(kāi)胤自優(yōu)化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)作為自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的積極踐行者，相比園區(qū)、城域等網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有架構(gòu)單一，網(wǎng)絡(luò)邊界清晰,模型抽象完備，自動(dòng)化、智能化程度高等優(yōu)勢(shì)。只要聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景人工斷裂點(diǎn)，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)逬行持絞聯(lián)合創(chuàng)新，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)有望率先實(shí)現(xiàn)限定條件下的網(wǎng)絡(luò)自治，并向更高級(jí)別自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)演逬?！?.2數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)分級(jí)要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)完全的自動(dòng)駕駛，必然是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，不可能一蹴而就。參考汽車自動(dòng)駕駛五級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，華為率先在業(yè)界提岀自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)，從人工和系統(tǒng)的協(xié)作關(guān)系，將自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)定義為五個(gè)等級(jí):所有據(jù)作全部通過(guò)人工執(zhí)行，包括配E5下發(fā)，狀態(tài)查詢均通過(guò)命令行完成,這是網(wǎng)絡(luò)的最初始階段。針對(duì)已知童復(fù)性任務(wù)，通過(guò)工貝或鯽本批曇操作（如批處理工貝），輔助用戶提高效率，通常是針對(duì)一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)元逬行。L0手工，作:L1工具輔助：L2部分自治網(wǎng)■:核心理念是從網(wǎng)元視角轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)視角，例如業(yè)界的Fabric.VPC等槪念。用戶從整個(gè)網(wǎng)絡(luò)考慮問(wèn)題，擺脫對(duì)單網(wǎng)元命令行的依賴。大部分用戶和廠商都處于這個(gè)階段。華為枚據(jù)時(shí)白動(dòng)咬網(wǎng)塔白皮書(shū)HumeAutonomcuiDrivingDataCenterNetwortiSolutionWhatePaperL3限定條件自治網(wǎng)■:核心理念是從網(wǎng)絡(luò)視角轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)視角，通過(guò)業(yè)務(wù)意圖驅(qū)動(dòng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行。此時(shí)，系統(tǒng)從被動(dòng)執(zhí)行轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軟Q策，比如推薦網(wǎng)絡(luò)的最佳方案、提供事前評(píng)估、事后自動(dòng)驗(yàn)收、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后自動(dòng)定位等。系統(tǒng)具備智能化能力，用戶授權(quán)后，可實(shí)現(xiàn)部分場(chǎng)景的閉環(huán)管理。L4高度自治網(wǎng)絡(luò):相比L3階段，網(wǎng)絡(luò)智能化程虔更高。系統(tǒng)可以提前預(yù)測(cè)和分析潛在風(fēng)險(xiǎn),并主動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，保證網(wǎng)絡(luò)持續(xù)滿足業(yè)務(wù)要求。針對(duì)突發(fā)問(wèn)題.系統(tǒng)有主動(dòng)糾僞的能力。這是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的終極目標(biāo)，系統(tǒng)具備在任意場(chǎng)景中跨業(yè)務(wù)、跨領(lǐng)域的全生命周期的閉環(huán)自愈能力，真正實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛網(wǎng)絡(luò)。L5全自詒網(wǎng)絡(luò):B2.3數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵能力特征敬據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)從業(yè)務(wù)全流程上劃分為“規(guī)-建-維-優(yōu)”四個(gè)盼段,同時(shí)包括《規(guī)劃設(shè)計(jì)、部署開(kāi)通、業(yè)務(wù)發(fā)放、網(wǎng)絡(luò)變更、監(jiān)控排瞳、調(diào)參優(yōu)化”六個(gè)子環(huán)節(jié)。毎個(gè)環(huán)節(jié)在自動(dòng)駕駛的每個(gè)等級(jí)上都應(yīng)具備關(guān)權(quán)能力特征。企業(yè)客戶可評(píng)估自身數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀，并結(jié)合實(shí)際制定岀相應(yīng)的發(fā)展目標(biāo)。DCN全生命周期L2關(guān)鍵能力L3關(guān)鍵能力L4關(guān)鍵能力規(guī)劃規(guī)劃剣DayO?規(guī)劃設(shè)計(jì)工貝?人工會(huì)議評(píng)審-識(shí)別規(guī)劃意圖，比如新建DC?依據(jù)規(guī)模、可靠性等，自動(dòng)推薦建設(shè)方案?系統(tǒng)生成仿真網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行規(guī)劃仿真評(píng)估?依據(jù)容?、性能等提前進(jìn)行DCN預(yù)測(cè)?自動(dòng)給出新建方案IQDCN全生命周期L2關(guān)鍵能力L3關(guān)鍵能力L4關(guān)鍵能力建設(shè)維護(hù)部習(xí)開(kāi)通DayO業(yè)務(wù)發(fā)放Day1網(wǎng)絡(luò)變更Dayl?意圖驅(qū)動(dòng)監(jiān)控，基于業(yè)務(wù)的視圖，自動(dòng)創(chuàng)建監(jiān)控任務(wù)，持續(xù)監(jiān)控。?批抵下發(fā)工具?人工驗(yàn)收撥測(cè)?全自動(dòng)下發(fā)，即插即用?自動(dòng)驗(yàn)收：全網(wǎng)連通檢査、拓扌偷査等?驗(yàn)收錯(cuò)誤時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)^偏?基于命令行模板或配置工具?人工設(shè)計(jì)方案，專家評(píng)審?基于業(yè)務(wù)意圖，比如業(yè)務(wù)上線、業(yè)務(wù)互訪?自動(dòng)推薦方案，下發(fā)前給出仿頁(yè)評(píng)估?下發(fā)完畢后自動(dòng)驗(yàn)收，給出驗(yàn)收?qǐng)?bào)告?未知意圖識(shí)別?自動(dòng)學(xué)習(xí)更新?人工設(shè)計(jì)變更方案?基于網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)圖，比如設(shè)備擴(kuò)容、服務(wù)器擴(kuò)容、VAS擴(kuò)容、設(shè)備替換、端口替換?配肯工具或控制語(yǔ)?事前仿真評(píng)估：針對(duì)拓下發(fā)扌卜、環(huán)境、配黃的變更.自動(dòng)生成健康度快照?工具備份整網(wǎng)的K,給出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，或文件，變更失敗保證變更無(wú)錯(cuò)誤后導(dǎo)入、恢復(fù)?多級(jí)快照回滾：提供基于Fabric、租戶、業(yè)務(wù)的快照，變更失敗后快速回滾m華為ar據(jù)時(shí)白g諛砲白皮書(shū)IHsMwiAuconomtxisOivingDataCenterNr?v?v>rkSolutionWhcrPaper|DCN全生命周期L2關(guān)鍵能力L3關(guān)鍵能力L4關(guān)鍵能力維護(hù)Day2?系統(tǒng)基于人制定的巡檢策略進(jìn)行排查?人工識(shí)8膾患?人工修復(fù)故障?系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控，實(shí)時(shí)識(shí)別異常，1分鐘發(fā)現(xiàn)問(wèn)題?自動(dòng)分析故障根因?推薦最佳修復(fù)方案，客戶確認(rèn)后，自動(dòng)修負(fù)?故障預(yù)測(cè)：光模塊、硬件板卡、軟件故障等?故醯自愈：系統(tǒng)自動(dòng)修復(fù)優(yōu)化調(diào)蓼優(yōu)化DayN?突發(fā)丟包：盡力而為?巡檢工具：依據(jù)checklet發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)際患?軽于人通驗(yàn)的優(yōu)化?0丟包：依據(jù)流置模型，自動(dòng)調(diào)整內(nèi)部隊(duì)列，保證0丟包。?業(yè)務(wù)劣化預(yù)測(cè)：建立業(yè)務(wù)質(zhì)曷的動(dòng)態(tài)墓線，可提前預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的劣化。?主動(dòng)優(yōu)化業(yè)務(wù)：依據(jù)業(yè)務(wù)劣化預(yù)測(cè)，提前優(yōu)化調(diào)整.保證網(wǎng)絡(luò)持續(xù)滿足要求。國(guó)3華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)與典型應(yīng)用場(chǎng)景軸3.1華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)主要分為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、管控系統(tǒng)、云端訓(xùn)練系統(tǒng)三屢。華為枚據(jù)時(shí)白動(dòng)咬碾白皮書(shū)MuawffAutonomcxivOwingDataCencrtNewarkSolutionWhsePaper?網(wǎng)錯(cuò)基礎(chǔ)設(shè)施：依托CloudEngine交換機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心物理網(wǎng)絡(luò)采集與配置系統(tǒng)重構(gòu)，支持Telemetry主動(dòng)上報(bào),NetconfYang高速配置能力。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備內(nèi)嵌AI芯片，具備智能邊緣推理能力，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)KPI及流置異常行為分析、網(wǎng)絡(luò)KPI自優(yōu)化能力。?管控系統(tǒng)：依托iMasterNCE自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)管控平臺(tái)，以意圖引擎、自動(dòng)化引擎、分析引擎、智能引拏及網(wǎng)絡(luò)數(shù)字享生底座為核心，面向數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)“規(guī)-建-維-優(yōu)”全生命周期的自動(dòng)化管理以及智能運(yùn)維業(yè)務(wù)全場(chǎng)景,提供意圖管理、仿真校驗(yàn)、業(yè)務(wù)發(fā)放、健康度評(píng)估等獨(dú)立、微服務(wù)化組件。?云端訓(xùn)練系統(tǒng)：集成海団AI■法庫(kù)，支持高性能AI譏練能力?；谠贫薃I模型訓(xùn)練引壑、管控系統(tǒng)皆能訓(xùn)練&推理引擎、設(shè)備智能邊緣推理引聖，華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)爲(wèi)駛網(wǎng)絡(luò)方素可實(shí)現(xiàn)三層智能弓摩間的模型與推理參數(shù)主動(dòng)優(yōu)化,持續(xù)向高級(jí)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛能力演進(jìn)。其中，iMasterNCE數(shù)摒中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)管理控制系統(tǒng)，是集管理、腔制和分析一體化的自動(dòng)化與智能化平臺(tái)，是數(shù)瘡中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的大腦，以意圖引攀、自動(dòng)化引擎、分析引攀、智能引擎及網(wǎng)絡(luò)數(shù)字享生底座實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全生命周期高度自動(dòng)化?口智能運(yùn)維.ITOSSApptcationiMasterNCE網(wǎng)堵iSMS'?④?Server>eafSerwe\eafm1.意圖引擎：iMasterNCE意圖引筌是自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的中樞，是從L2自動(dòng)化走向L3崽圖驅(qū)動(dòng)的核，岡志.基于業(yè)務(wù)意圖,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)推薦算法，將業(yè)務(wù)崽圖自動(dòng)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。提供IP地址推薦、網(wǎng)絡(luò)資源位置推薦、安全方案推薦等智能推薦能力，實(shí)現(xiàn)一鍵式業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)觀劃，并將業(yè)務(wù)意圖轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控指標(biāo)，持續(xù)保障網(wǎng)絡(luò)連接或功能的SLA。意圖引擎由意圖管理、奩圖決策以及工作流三部分組成。WSM以業(yè)務(wù)意圖為核心，實(shí)現(xiàn)意圖的全生命周期自動(dòng)閉環(huán)管理。意圈管理將不同業(yè)務(wù)場(chǎng)畏對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訴求進(jìn)行抽象，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)最佳路徑、安全最優(yōu)為原則,通過(guò)智能推薦算法，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)推薦，并根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，為業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)創(chuàng)建差異化、針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)保障服務(wù)?？筛鶕?jù)業(yè)務(wù)需求，實(shí)或!業(yè)務(wù)工作流圖的靈活定義，快速實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接集成。2.自動(dòng)化引擎：iMasterNCE自動(dòng)化弓I擘負(fù)責(zé)整體數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的發(fā)放，由網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃'業(yè)務(wù)發(fā)放、和仿頁(yè)校驗(yàn)三部分組成,通過(guò)編排網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建業(yè)務(wù)邏輯網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)自動(dòng)化編排消除手動(dòng)配置，降低網(wǎng)堵復(fù)雜性并提高自動(dòng)化水平。基于網(wǎng)絡(luò)模型，完成業(yè)務(wù)邏輯網(wǎng)絡(luò)向網(wǎng)絡(luò)配置的轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)統(tǒng)一發(fā)放。支持業(yè)務(wù)高效調(diào)度和高并發(fā)，滿足數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)極速發(fā)放的要求。同時(shí)，還提供業(yè)務(wù)、租戶和全網(wǎng)的多級(jí)回滾及對(duì)賬能力。網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃業(yè)務(wù)發(fā)放工作潦半為斂據(jù)中。自動(dòng)哪8閂皮書(shū)HuaswiAuconomcxisOwingDataCenterN?workSolutionWh?ePaper仿貝驗(yàn)證包活在線配西和形式化驗(yàn)證算法，基于現(xiàn)網(wǎng)仿頁(yè)剩余網(wǎng)絡(luò)資源是否足夠、呈現(xiàn)詳細(xì)的連通性互訪關(guān)系、數(shù)字化模擬用戶更大蔥圈的執(zhí)、驗(yàn)證意圖的預(yù)期效果、分折和評(píng)估變更対原有業(yè)務(wù)影響，并持續(xù)驗(yàn)證原始業(yè)務(wù)意圖是否已經(jīng)彼滿足，誑而保障客戶網(wǎng)絡(luò)可靠性。3.分析引擎:iMasterNCE分析引擎建立了一整套故障發(fā)現(xiàn)、故障根因與影響智能推理、故障處理縫護(hù)的統(tǒng)一框架，是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維監(jiān)控的入口。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建海街設(shè)備數(shù)據(jù)的釆集與分析能力，實(shí)時(shí)感知設(shè)備KPI、狀態(tài)以及表項(xiàng)變化，并支持全流采集分析。iMasterNCE分析弓I擎由健康度評(píng)估、異常檢3!知根因分析三部分組成。健康度評(píng)估異常檢測(cè)根因分析將網(wǎng)絡(luò)KPk流霓及狀態(tài)等指標(biāo)進(jìn)行抽象建模，建立面向設(shè)備'網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議及業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)健康度評(píng)估體系，并根據(jù)性能、容星、狀態(tài)、安全玫擊及連通性等多個(gè)維度，緣合、實(shí)時(shí)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)健康狀態(tài)。基于網(wǎng)絡(luò)健康評(píng)估，實(shí)現(xiàn)未發(fā)生故障主動(dòng)預(yù)測(cè)，快速感知已發(fā)生網(wǎng)絡(luò)異常和故瞳。基于知識(shí)圖譜逬行深度特征挖據(jù)和學(xué)習(xí)，輔以故障排査和配我表項(xiàng)比對(duì)等手段，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故瞳根因快速定位。根因定位后，分析故障影響并推存優(yōu)選故障處理方案。同時(shí)，可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流JB等數(shù)蝎，提前識(shí)別和分析出故障風(fēng)險(xiǎn)，逬行主動(dòng)優(yōu)化，排除網(wǎng)絡(luò)隱患。4.智能引擎：iMasterNCE智能引擎是整體方案架構(gòu)中的AI平臺(tái)化組件，提供應(yīng)用識(shí)8叭質(zhì)差分折等多個(gè)AI通用算法學(xué)件能力?；诼?lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，習(xí)能引擎可實(shí)現(xiàn)與其他端AI平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，持續(xù)優(yōu)化算法庫(kù)。同時(shí)，智能引寒與設(shè)8JEAI組件協(xié)同，將訓(xùn)練后的算法推送給設(shè)備EAI組件，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備本地推理和業(yè)務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化。國(guó)5.網(wǎng)絡(luò)數(shù)字享生：iMasterNCE網(wǎng)絡(luò)數(shù)字率生通過(guò)數(shù)字化建模，對(duì)物理網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)在信息空間進(jìn)行全要素車建及數(shù)字化映射,形成密蓋網(wǎng)絡(luò)全生命周期的數(shù)字化數(shù)據(jù)池，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的全生命周期的洞察(Insight)、追溯(Traceability)、分析(Analytics)、優(yōu)化(Optimization)、監(jiān)控(Monitor)和合規(guī)(Compliance)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字擎生底座，構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)管理、控制和分析三大能力，將上層業(yè)務(wù)意圖的自動(dòng)翻譯為網(wǎng)絡(luò)行為,并持續(xù)保障網(wǎng)絡(luò)連接和廚能的SLA承諾，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛。9\

3.2數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場(chǎng)景華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)解決方案致力于提供數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)和優(yōu)化四個(gè)階段全生命周期的高度自治體驗(yàn)，將21大類網(wǎng)絡(luò)意圖作為輸入，實(shí)現(xiàn)以意圖為中心的端到端高度自動(dòng)化能力。下面我們就基于規(guī)-劃-維-優(yōu)四個(gè)階段，介紹華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場(chǎng)景和其帶來(lái)的車要價(jià)值。網(wǎng)絡(luò)極簡(jiǎn)設(shè)計(jì)和部署基于意圖智能設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)自推犯仿貞.和簽收業(yè)務(wù)精準(zhǔn)上統(tǒng)與保障1?于意囲曽能椎存業(yè)務(wù)網(wǎng)堵自仿ILH喝和校驗(yàn)故障智能修復(fù)和預(yù)測(cè)網(wǎng)和康彫C81監(jiān)控故M1-3-5S能感知定位修復(fù)網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)優(yōu)化和調(diào)整智能MHECN瞧水線主動(dòng)調(diào)優(yōu)控制網(wǎng)培擁室EQ半為斂據(jù)中。自動(dòng)哪8閂皮書(shū)MuawffAutonomcxivOwingDataCencwNetworkSolutionWhsePaper3.2.1極簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與部署場(chǎng)景描述數(shù)據(jù)中心規(guī)劃設(shè)計(jì)伊始，網(wǎng)絡(luò)部門(mén)專家根據(jù)計(jì)劃承載業(yè)務(wù)躍、安全性、網(wǎng)絡(luò)性能、技術(shù)演進(jìn)和遠(yuǎn)期擴(kuò)容等因素來(lái)設(shè)計(jì)敵據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，包括組網(wǎng)架構(gòu)'設(shè)備選型和系統(tǒng)協(xié)同等，工作屬大，效率卻較低。此階段無(wú)實(shí)際設(shè)備，僅從理論上分析網(wǎng)絡(luò)所承載業(yè)務(wù)重、可靠性、網(wǎng)絡(luò)流鼠模型等，無(wú)法精確保證設(shè)計(jì)符合預(yù)期，所輸岀的LLD等交付件不能與開(kāi)局建網(wǎng)階段無(wú)縫對(duì)接，仍需手工輸入?yún)?shù)或?qū)肱渲梦募J行開(kāi)局，任務(wù)重復(fù)繁頊。網(wǎng)絡(luò)部署完成后，需人工執(zhí)行驗(yàn)收用例，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)是否符合設(shè)計(jì)，耗時(shí)耗力易出錨。解決方案iMasterNCE能夠基于用戶意圖逬行智能化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，推薦設(shè)計(jì)方案，并將設(shè)計(jì)與開(kāi)局建網(wǎng)一體化完成。作為專家系統(tǒng)，（MasterNCE能夠提供數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案，并自校驗(yàn)和部署，保障這一階段無(wú)人為差錯(cuò)，從而大幅降低用戶建網(wǎng)時(shí)間和成本，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃-建網(wǎng)周期從1個(gè)月降曲1周之內(nèi)，徹底解決效率低下的問(wèn)題。例如，用戶希望建設(shè)一個(gè)1000臺(tái)服務(wù)器規(guī)模數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，要求高可靠tieiMasterNCE能夠識(shí)別用戶錦入意圖，自動(dòng)化設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)方案，并對(duì)方案建模仿真，評(píng)估流T、鏈路可靠性和設(shè)備可靠性等，最終為用戶呈現(xiàn)推薦的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案、配宙腳本和評(píng)估報(bào)告。用戶可審視方案逬行靈活調(diào)整、確認(rèn)設(shè)計(jì)是否符合預(yù)期《待確認(rèn)方案并將設(shè)備連線上電后，iMasterNCE一鍵啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化部著，對(duì)所部署網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行校驗(yàn)、為用戶提供驗(yàn)收測(cè)試報(bào)告。EQ3.2.2精準(zhǔn)業(yè)努上線與保障場(chǎng)景描述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的主要使命是承栽業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，因此需要極速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。大圖新業(yè)務(wù)上線業(yè)務(wù)頻繁變更，以華為金融客戶為例，網(wǎng)絡(luò)年均變更3000次以上，導(dǎo)致70%的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)每月投入一半以上精力用于網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，變更評(píng)估和執(zhí)行，以及變更后校驗(yàn)。由于欠缺理解一致的網(wǎng)絡(luò)模型，IT部門(mén)和網(wǎng)絡(luò)部門(mén)就業(yè)務(wù)上線的網(wǎng)絡(luò)訴求需要多次溝通。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)部門(mén)依賴人工經(jīng)驗(yàn)、評(píng)估變更風(fēng)險(xiǎn)和執(zhí)行變更，由于網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性和變更頻繁性，變更人為差惜頻發(fā)：據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì)，敬據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)約40%網(wǎng)絡(luò)故障由人為差錯(cuò)導(dǎo)致。當(dāng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)故障或者質(zhì)良劣化fl勺時(shí)候，由于欠缺針對(duì)業(yè)務(wù)精細(xì)化監(jiān)控能力，網(wǎng)絡(luò)部門(mén)往往總是事后得知，只能做出被動(dòng)響應(yīng)。解決方案(MasterNCE可以將用戶的業(yè)務(wù)意圖作為輸入,通過(guò)智能推薦實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)更敏捷的開(kāi)通，并隱藏網(wǎng)絡(luò)的實(shí)瞰節(jié)，屏蔽名廠商的差異，讓網(wǎng)絡(luò)攜作更簡(jiǎn)單，將典型業(yè)務(wù)開(kāi)通魅時(shí)從3~5天降低為10分鐘內(nèi)，且持續(xù)保障業(yè)務(wù)的iMasterNCE提供應(yīng)用級(jí)模型接口，IT部門(mén)只需嬖輸入應(yīng)用意圖，iMasterNCE根據(jù)意圖匹配專家經(jīng)驗(yàn)原，并推薦網(wǎng)絡(luò)最佳方案，從而極大地降低了IT部門(mén)和網(wǎng)絡(luò)部門(mén)的溝通成本。iSi2iMasterNCE的智能網(wǎng)絡(luò)推薦裳法，用戶可以快速得到符合業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，并可靈活對(duì)規(guī)劃逬行調(diào)整。所有的調(diào)整均在數(shù)字享生環(huán)境中仿真逬行，iMasterNCE會(huì)給出應(yīng)用層、邏輯網(wǎng)絡(luò)層和物理網(wǎng)絡(luò)層的多層A加視圖，展現(xiàn)預(yù)計(jì)配黃和流您情況，供用戶評(píng)估網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是否正確，最大程度降低人為配置錯(cuò)誤的可能。網(wǎng)絡(luò)配苴下發(fā)后.iMasterNCE基于網(wǎng)絡(luò)意圖，自動(dòng)驗(yàn)收網(wǎng)絡(luò)是否正確下發(fā)、并持續(xù)監(jiān)控訪問(wèn)是否正常。當(dāng)出現(xiàn)互訪故障或者網(wǎng)絡(luò)SLA劣化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能夠第一時(shí)間感知到一.而伴隨著AI技術(shù)的引入，iMasterNCE還將具備故障閉環(huán)和調(diào)優(yōu)能力。半為裁摳中心自iSET勢(shì)學(xué)8閂皮書(shū)HuaviriAutonomousDrhringDataCenterNetworkSolutkxiWhitePaper3.2.3智能故障修復(fù)與預(yù)測(cè)場(chǎng)景描述從數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)維護(hù)環(huán)節(jié)看，由于業(yè)務(wù)發(fā)放速度變快以及弓I入了VM、容器等虛擬化技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)的流蜃存在不確定性.而當(dāng)前運(yùn)維手段有限，仍然依靠傳統(tǒng)網(wǎng)管和命令行方式進(jìn)行查看、監(jiān)控，分鐘級(jí)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控已經(jīng)無(wú)法滿足業(yè)務(wù)秒級(jí)體盈保障的要求，往往被動(dòng)感知故障。故障發(fā)生后，定位仍主要依殻專家經(jīng)驗(yàn)，利用多種輔助工具,逐段定界、逐流分析、抓包定位，效率十分低下。以華為金融客戶為例，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)平均故瞳定位時(shí)間＞76分鐘，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足金融行業(yè)的雙求。網(wǎng)絡(luò)部門(mén)面臨看加班加點(diǎn)、疲于奔命，但卻屢遭投訴的窘境。解決方案針對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維窘境，華為數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案從根本上對(duì)采集和監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行車構(gòu)：-基?Telemetry技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)感知。(MasterNCE基于Telemetry技術(shù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議、Overlay、業(yè)務(wù)逬彳亍5層網(wǎng)絡(luò)健康度的全面評(píng)估并生成報(bào)表，幫助運(yùn)維人員“看網(wǎng)識(shí)網(wǎng)”，直觀地呈現(xiàn)全網(wǎng)整體體驗(yàn)質(zhì)8B,實(shí)現(xiàn)對(duì)80%的常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)故障1分鐘內(nèi)主動(dòng)感知--基于知識(shí)圖譜建模，實(shí)現(xiàn)吋故障根因智能定位和故障預(yù)測(cè)。網(wǎng)絡(luò)故障具有傳播性，例如，一方物理湍口故障導(dǎo)致對(duì)端編口下線，同時(shí)還可能導(dǎo)致協(xié)議、overlay等多層面異常。iMasterNCE引入知識(shí)圖譜技術(shù)并逬行優(yōu)化，從時(shí)間相關(guān)性、空間相關(guān)性兩方面，對(duì)多縫數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和關(guān)鍵分析，從而鎖定故障根因、對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為逬行預(yù)測(cè)。通過(guò)持續(xù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，目前已實(shí)現(xiàn)對(duì)7大類75種故障3分鐘故障根因定位；對(duì)帶寬流電行為'光模塊指標(biāo)等逬行預(yù)測(cè)。-基于分析與控制模塊聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)故障感知-定位-修宣極速閉環(huán)。iMasterNCE通過(guò)分析模塊定位故障根因,并將故障根因上報(bào)控制模塊?？刂颇K基于專家規(guī)則庫(kù)和AI模塊,推薦故障處理方案，并分析該方案是否能夠消除故瞳影響。3.2.4網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)優(yōu)化與調(diào)整場(chǎng)景描述隨若5G、大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練等新型APP在數(shù)據(jù)中心內(nèi)廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)中心內(nèi)流T模型從原有點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信模式向點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)通信模型演進(jìn)oIncast流雖增多使網(wǎng)絡(luò)擁塞成為常態(tài)，而網(wǎng)絡(luò)擁塞丟包又嚴(yán)重影響分布式存儲(chǔ)IOPS(I/OOperationsPerSecond)、HPC(High-performanceComputing)及Al訓(xùn)練Job完成時(shí)間等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，從而損害分布式應(yīng)用的性能體臉：?分布式存儲(chǔ)場(chǎng)景：