隨(sui)著通(tong)信服(fu)務(wu)提供商(CSP)順(shun)利過渡到(dao)5G獨立(li)網(wang)絡(luo)以及(ji)向(xiang)云(yun)原生網絡(luo)和運(yun)營(ying)的(de)大規模(mo)轉(zhuan)變(bian)，他們(men)正(zheng)在(zai)積(ji)極投(tou)資(zi)提(ti)高網絡自(zi)動(dong)化(hua)水(shui)平(ping)所需的(de)技術(shu)。事(shi)實上，市(shi)場研究數(shu)據樣本(ben)表(biao)明，到(dao)本世(shi)紀(ji)末(mo)，自(zi)動化(hua)投(tou)資(zi)將(jiang)以約(yue)20%的復(fu)合年增長(zhang)率增長(zhang)。其目(mu)標(biao)有兩個：短(duan)期(qi)內，當現(xian)金流至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)時，網(wang)絡自(zi)動化可以提高(gao)網絡(luo)和(he)運營(ying)效率(lv)；長(zhang)期(qi)來(lai)看，它是(shi)管理(li)5G時代及(ji)以后(hou)網(wang)絡復雜性的唯(wei)一可(ke)行選擇。

從(cong)高層(ceng)次來看(kan)，如(ru)今的(de)通(tong)信服(fu)務提供商已經部署(shu)了(le)5G，重點是增強移(yi)動(dong)寬帶；5G的下(xia)一(yi)次演進將以(yi)分(fen)層支(zhi)持(chi)大規(gui)模物(wu)聯(lian)網實施、超可(ke)靠(kao)低(di)延(yan)遲通信以及針(zhen)對物流和制(zhi)造業等特定(ding)垂直(zhi)行(xing)業(ye)需求量身(shen)定(ding)制的(de)網絡配(pei)置(zhi)為(wei)標(biao)志(zhi)。這(zhe)也伴隨(sui)著(zhe)向(xiang)云原(yuan)生(sheng)架(jia)構(gou)的更大轉變，包(bao)括(kuo)對核心(xin)基(ji)礎設施的(de)升(sheng)級、對無線(xian)接(jie)入(ru)網絡(luo)的更分(fen)布式(shi)方法以(yi)及對(dui)傳輸(shu)的相(xiang)應(ying)調整。

這些(xie)領(ling)域的復雜(za)性(xing)不斷(duan)增加，這(zhe)意味著由(you)于一系(xi)列因(yin)素(su)，包括不(bu)斷(duan)增加的(de)容(rong)量需求(qiu)、管理現(xian)代和傳統(tong)基(ji)礎設(she)施(shi)的(de)需(xu)求(qiu)、多(duo)供應商系統(tong)的激增，以(yi)及在(zai)5GAdvanced和(he)6G成型時(shi)需要(yao)保(bao)持面(mian)向未來的(de)態勢(shi)，網絡性能的可見(jian)性(xing)和(he)對(dui)網(wang)絡狀(zhuang)態(tai)的(de)透徹了(le)解(jie)變得更(geng)具(ju)挑戰性。

隨(sui)著(zhe)可視性挑(tiao)戰(zhan)的增加，CSP可能(neng)會遇(yu)到根本原(yuan)因(yin)識別、站(zhan)點訪問量激(ji)增、配(pei)置錯(cuo)誤(wu)以及(ji)平衡特(te)定(ding)領域(yu)優(you)化與(yu)端(duan)到端系統性能(neng)需求等(deng)問(wen)題(ti)，所(suo)有這些都可(ke)能推(tui)高成(cheng)本。這(zhe)凸(tu)顯了網絡自動化在(zai)提高可(ke)靠性和一(yi)致(zhi)性(xing)、促進(jin)高級服(fu)務(wu)和隨(sui)之(zhi)而(er)來(lai)的新(xin)業務模式以及(ji)增強安全(quan)性方面的(de)重(zhong)要性。在端(duan)到(dao)端網(wang)絡自動化(hua)戰(zhan)略(lve)的(de)背(bei)景下(xia)，網(wang)絡狀態(tai)和(he)性(xing)能數據(ju)的(de)可(ke)視性和理解(jie)的(de)重要性怎(zen)么(me)強調(diao)也不為過，因(yin)為它(ta)為(wei)智能決(jue)策(ce)提(ti)供了(le)輸入。

自(zi)動(dong)化在電信行業越來越重(zhong)要(yao)，這證(zheng)明(ming)了(le)網絡自(zi)動(dong)化(hua)的(de)必要性，但(dan)在CSP能夠(gou)實(shi)現(xian)網絡(luo)流程(cheng)自動(dong)化之前(qian)，它必須(xu)能(neng)夠看到網(wang)絡流(liu)程。解(jie)決(jue)傳(chuan)輸領(ling)域可(ke)見性問(wen)題的方法(fa)歸(gui)結(jie)為更(geng)好(hao)地觀察(cha)網(wang)絡(luo)行(xing)為(wei)和(he)性能、頻繁收(shou)集數據(ju)、實(shi)時分析(xi)數(shu)據，并將數據(ju)洞(dong)察(cha)轉(zhuan)化(hua)為自(zi)動化(hua)操作，使CSP能(neng)夠(gou)主(zhu)動(dong)高效地運(yun)行傳(chuan)輸網絡。

有了更強大的可視(shi)性(xing)和可(ke)視(shi)性(xing)，這(zhe)樣服務提供(gong)商就可(ke)以專注于(yu)解(jie)決問題，而(er)不(bu)是排除故(gu)障(zhang)。基(ji)于AI/ML的深(shen)度分(fen)析將(jiang)確(que)定問(wen)題(ti)的(de)根(gen)本(ben)原(yuan)因(yin)，然后(hou)根據(ju)不斷(duan)增(zeng)長(zhang)的網(wang)絡數(shu)據預(yu)測(ce)未來(lai)的(de)問題。原(yuan)始(shi)數據(ju)和轉(zhuan)化為(wei)可操作見解(jie)的(de)原(yuan)始(shi)數(shu)據之間(jian)的(de)重要區別從(cong)字(zi)面(mian)上(shang)和形象(xiang)上實現(xian)了閉(bi)環，使(shi)控制器(qi)能夠自(zi)動(dong)執行(xing)服務(wu)配置(zhi)和(he)流量(liang)控制(zhi)、節能(neng)配(pei)置(zhi)和(he)監(jian)控等操作。這不(bu)僅(jin)可以縮(suo)短上(shang)市時間(jian)，還(hai)可(ke)以減少人為錯(cuo)誤(wu)和(he)配(pei)置(zhi)錯誤(wu)，而這些(xie)仍(reng)然是(shi)網(wang)絡(luo)問題(ti)的主(zhu)要(yao)原因之(zhi)一。