利用机器学习也能建设5G承载网?众所周知,5G对承载网提出了更大的带宽、更短的时延、更低的功耗、更强的稳定性等要求,如果把5G比喻成“高楼大厦”,那么无疑承载网便是“坚实地基”。可以说,5G商用,承载先行。目前,全球众多领先运营商、设备厂商等早已将5G承载网络建设提上议程,纷纷开启相关关键技术的研究、测试和验证。但是,利用机器学习来建设5G承载网还是头一次听到。

诺基亚提出NF-IX 5G承载新架构

对于业界关注的“利用机器学习建设5G承载网”,诺基亚贝尔IP/光网络事业部执行副总裁Drazen Lukic解释道:“机器学习主要应用在Deepfield里面。目前,网络变得越来越复杂,连接越来越多,网络实时分析变得非常重要。之前拿到网络数据,再进行分析,并不能满足网络实时、动态管理的要求。为此,诺基亚贝尔要推出Deepfield。”

那么,主要应用在Deepfield中的机器学习又是如何跟建设5G承载网关联起来的呢?其实,这还要从诺基亚提出的NF-IX 5G承载新架构说起。

据悉,诺基亚所提出从NF-IX(Network Function Interconnection,网络功能互联)5G承载新架构,是一个针对电信云内VNF自动化连接的创新解决方案,旨在使云与网络实现协同增效的端到端架构,通过一个统一的IP/MPLS的广域网将分布在不同电信边际云中的网络功能无缝地连接起来,并提供确定的业务服务质量。

其实,NF-IX 5G承载新架构的出现主要为了满足5G承载网所应具备的几个特性。例如,面向基于原生云的VNF连接、业务服务质量的确定性、融合的统一承载、自动业务开通等。由于NF-IX 5G承载新架构是一个针对任意网络连接的创新解决方案,并且在技术和协议的成熟度上占据优势。这使得其关键性的打破了IT与IP间的屏障,使广域网的数据通道被扩展到了数据中心内部。

这意味着什么呢?先前IT云与IP网络的运行过程中自动化进程各异、自动化孤岛、服务策略不相交、协议不匹配、IT云之间彼此不连通等诸多问题,都能通过NF-IX 5G承载新架构迎刃而解。如此一来,5G承载网新潜能被充分释放,可以轻松实现5G承载网统一承载、网络切片、确定的服务质量、自动开通等要求。

我们可以相信利用机器学习的NF-IX 5G承载新架构吗?

这一全新架构的机器学习过程不禁会使人产生疑虑,我们可以相信机器吗?

对于业界的疑虑,诺基亚贝尔IP业务拓展及产品支持负责人周新宇表示:“机器具有洞察驱动的自动化,在目的与结果之间形成闭环。用户产生目的,机器可进行可编程的运营商级SDN控制、网络供应与优化、服务自动化与保障,推动进行软件可编程性和流量驱动的Telemetry技术产生信息,并通过分析关联引擎和推演与建议对信息进行处理,进一步洞察反馈形成闭环。”

据悉,机器学习主要应用在Deepfield里面,Deepfield是一款纯软件产品,不需要部署额外的硬件就可对网络进行分析。相较于之前,采用探针的方式,Deepfield节省了运营商赢家投资,减少分析对网络的影响。

那么,Deepfield又是如何打消业界对机器学习可信度的疑虑的呢?对此,Drazen Lukic补充称:“机器学习可形成闭环并实现流程的自动化,运用Deepfield可以实时自动收集Telemetry数据,深入分析网络流量,提供网络优化与深度运营能力,大力保障现代化IP网络的安全。通过Deepfield和NSP相结合的分析和自动化解决方案,具有实时可见性,在影响到服务和客户之前检测、分析并减轻威胁,实时保护Web内容用户体验。”

因此,综上可以得出结论:我们可以相信机器学习,而利用机器学习的NF-IX 5G承载新架构也同样值得信赖。

其实,目前有关5G承载标准及技术研究,无论是国际标准化组织,还是运营商或设备厂商,都在积极推动研究。而诺基亚贝尔也在其中扮演着关键角色,并且在整个标准立项中与运营商密切配合并协助推广,展现了丰富的云网融合部署经验。由此,诺基亚提出的NF-IX 5G承载新架构被称为云化部署环境下5G网络的理想承载网架也就不难理解了。

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