传送网管控系统智能化技术与应用策略

引言

伴随 5 G 通信、云计算和物联网等新兴技术的快速发展，通信网络正朝着超高速、大容量、大覆盖的方向发展，而作为通信网络的主要载体的传输网，其规模越来越大、结构越来越复杂、业务种类越来越多样化。传统的传送网管控系统主要依赖人工操作和经验判断，存在着运维效率低下、故障定位不准确、资源配置不当等问题，已很难适应现代通讯网络高品质运行的需要 [1]。在这样的大环境下，传送网管控系统向智能化方向发展是大势所趋。通过将现代智能化技术应用于传送网中，可以实现其精确感知、智能分析、智能决策与高效运维，既可以提高传送网的可靠与稳定，又可以减少运行费用，为客户带来更好的通信服务。

1 传送网管控系统智能化技术

1.1 大数据技术

传送网会生成大量的设备参数、流量和故障记录等海量数据。大数据技术具有处理规模大、流转速度快、兼容多样、可深层次发掘等特点，为管控提供了强有力的支持。数据采集以分布式的架构收集传送网中的各个节点、设备和业务信息，包括光功率、误码率、流量、时延等，并支持结构化、半结构化及无结构化的数据，保证系统的整体性能。在存储上，基于 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）等分布式存储系统，可以在多个节点上进行数据的分散存储，从而有效地对大量的数据进行有效地管理。

处理与分析是核心应用，运用数据挖掘、统计分析等算法，从数据中挖掘规律与趋势。通过分析历史故障数据，总结故障特征，为预测和诊断提供依据；分析业务流量数据，掌握分布与变化，助力资源调度和规划；实时监控网络状态，及时发现异常并告警。

1.2 机器学习技术

机器学习技术是一种可以让计算机通过数据学习来提高系统的运行效率的技术，在传送网管控中有着重要的应用价值。在故障诊断方面，该技术打破了以往以规则或经验为基础的局限，对海量的故障数据进行了训练，构建了相应的模型。在系统出现故障后，模型会根据系统的特性参数，可以迅速地对故障进行分类和定位。其中，支持向量机算法可以对故障进行精确的分类识别，而神经网络则可以对非线性的数据进行有效地分析，从而有效地提高诊断的准确率，提高了系统的故障分析速度。

在资源的配置上，根据网络的状况和业务需求的变化，进行相应的决策。在此基础上，通过对历史业务与网络的性能数据进行分析，可以构建最优的模型，对未来的业务流量与网络负荷进行预估，提前进行带宽、路由等资源的分配，以防止出现拥堵与资源的浪费。强化学习算法可以使系统在实际应用中学习最优策略，进而提高资源的利用效率。

网络安全防护中，通过学习正常流量和攻击行为数据建立安全模型，实时监测异常流量和行为，及时告警并采取防护措施。决策树算法可分析流量数据，识别攻击特征，有效防范网络攻击。

1.3 数字孪生技术

数字孪生技术将物理实体与虚拟模型结合，实现实时映射与仿真分析，为管控提供可视化和仿真手段。

构建数字孪生模型是基础，需对传送网设备、线路、机房等物理实体精准建模，涵盖几何形状、物理属性、运行参数等。借助三维建模和传感器数据采集，使虚拟模型实时反映物理网络状态，便于管理人员直观掌握全局运行情况。

网络规划和仿真中，利用数字孪生模型验证规划方案。在虚拟环境模拟不同拓扑、配置和业务部署，分析时延、吞吐量等性能指标，评估方案可行性，及时优化，降低实际建设损失。如网络扩容时，可通过模拟比较方案成本和性能，选择最优方案。

网络运维和故障预测方面，实时同步物理设备运行参数至虚拟模型，分析评估设备状态，异常时及时告警。结合机器学习算法，可预测设备寿命，提前制定维护计划。通过学习设备历史数据建立寿命预测模型，为设备更换和维护提供依据，避免网络中断。

2 传送网管控系统智能化应用策略

2.1 分层闭环评估和定界定位

分层闭环评估和定界定位能提升管控针对性和有效性。分层评估将传送网按核心层、汇聚层、接入层等划分，各层制定专属评估指标和标准，掌握每层性能和问题，为优化提供依据。闭环评估建立“评估－分析－优化－再评估”的闭环机制。评估后深入分析结果，找出问题及原因，制定优化措施，实施后再次评估，循环迭代持续改进网络性能。

定界定位在故障发生时快速确定范围和位置。利用大数据和机器学习分析故障告警、设备运行等数据，建立故障传播模型和定位算法。如通过关联规则挖掘算法分析告警关联，找出故障根源；采用聚类分析算法对故障数据聚类，确定故障区域，及时排障减少影响。

2.2 与网络服务质量KPI 相结合

网络服务质量 KPI（如时延、抖动、丢包率、可用性等）是衡量服务质量的重要标准，二者结合可使管控贴合业务需求，提升用户满意度。要建立完善KPI 指标体系，依据业务类型和用户需求确定指标及阈值。如实时业务对时延和抖动要求高，数据传输业务对丢包率和可用性要求高。其次，要利用智能化技术实时监测分析KPI 指标，通过传感器和监测设备采集数据，计算指标数值，与阈值比较，超标时及时告警。同时分析历史数据，找出变化趋势，为网络优化提供依据。此外，要根据监测分析结果采取管控措施，当KPI 不达标时，通过智能资源调度和路由优化改善性能。如某区域时延超标，可利用机器学习算法重新规划路由，降低时延，提升服务质量。

2.3 多领域协同发展

传送网管控智能化涉及通信、信息、人工智能等多领域，需协同发展与合作，整合资源，发挥优势，推动技术快速发展。在技术研究开发方面，应加大通信设备生产商、科研院所和高等院校的合作力度。生产商具有装备生产的丰富的生产经验和对市场的深刻认识，而研究院所与高校在理论与科研上都具有一定的基础与优势，通过合作可以达到技术的互补，加速技术的发展创新，同时也可以开发出更加先进的算法、模型与技术。

行业协会、企业和科研院所要共同努力，建立一个统一的技术标准和规范，保证系统和装置的兼容性和可操作性，推动技术进步。例如建立一个统一的系统的数据接口和故障诊断规范，以改善系统的数据处理效率，提高故障诊断精度。

在应用推广方面，由运营商与企业客户进行协作，由运营商进行智能化的管控，同时，用户可以将自己的问题和需要反馈给企业，作为对其技术进行优化改进的依据，从而达到双赢的效果，加速技术的实施落地。

3 结语

传送网管控系统的智能化是通信网络发展的必然趋势，大数据、机器学习、数字孪生等智能化技术的应用，为传送网管控系统的升级提供了强大的技术支撑。通过采用分层闭环评估和定界定位、与网络服务质量 KPI 相结合、多领域协同发展等应用策略，能够充分发挥智能化技术的优势，提高传送网管控的效率和质量，满足日益增长的业务需求。相信随着技术的不断进步和应用策略的不断优化，传送网管控系统的智能化水平将不断提高，为通信网络的高质量发展提供有力保障，推动数字经济的持续繁荣。

参考文献

[1] 李昀 , 史欣然 . 传送网管控系统智能化技术与应用研究 [J].通信与信息技术 ,2023,(02):103-106+132.