面向智能运维的意图定义光网络

通讯作者: 杨辉(Yang Hui)

北京邮电大学

摘 要

光网络自动化运维是保障信息通信与网络运行的重要手段。随着B5G/6G应用的兴起，日益增长的各类业务迫使网络运维人员面临巨大操作压力，现有方法难以满足光网络智能运维的新需求。最近一项研究构建了智能运维的意图定义光网络架构以应对此类问题，相关工作发表在SCIENCE CHINA Information Sciences2020年第6期光通信专题(Special Focus on Artificial Intelligence for Optical Communications)上，由北京邮电大学杨辉副教授担任通讯作者撰写。

Intent Defined Optical Network for Intelligent Operation and Maintenance

Hui YANG, Kaixuan ZHAN, Qiuyan YAO, Xudong ZHAO, Jie ZHANG & Young LEE

Sci China Inf Sci, 2020, 63(6): 160304

光网络自动化运维是保障信息通信与网络运行的重要手段。日益增长的各类业务迫使网络运维人员面临巨大操作压力。最近一项研究构建了智能运维的意图定义光网络架构以应对此类问题。

Figure 1. Architecture of intent defined optical network

相关的论文题为“Intent defined optical network with artificial intelligence-based automated operation and maintenance”，发表在SCIENCE CHINA Information Sciences2020年第6期的光通信专题(Special Focus on Artificial Intelligence for Optical Communications)上，由北京邮电大学杨辉副教授担任通讯作者撰写。

研究者采用自适应的策略生成和优化方法(self-adapted generation and optimization policy，SAGO)，进行了意图定义光网络(Intent Defined Optical Network，IDON)的结构与方法研究，实现了光网络智能运维的两个关键的闭环操作：闭环策略生成与闭环意图保障。

传统上，光网络的运营维护是依靠工程师的经验来配置命令行界面和中间件脚本等网络参数。随着后5G和6G时代各类应用的迅猛发展，更多应用以意图的形式呈现在网络，同时出现了以车联网为代表的与环境密切交互的网络应用。作为“网络强国”战略重要支撑的光网络面临着意图应用难以精确适配，高动态应用复杂调控的巨大挑战，导致当前操作与运维水平无法满足新的应用需求。网络运营商亟需思考新的光网络结构与管控模式，以实现自动化智能化的光网络运维。

意图定义光网络IDON的研究采用SAGO方法，以自优化的方式引入自适应的策略生成和策略优化。IDON结构可完成面向意图的配置转换，实现自适应的策略生成和优化，同时进行闭环的意图保障操作。IDON专门针对通信意图，使用自然语言处理来构造语义图，以理解、交互和创建所需的网络配置。利用深度强化学习(DRL)算法，通过细粒度策略的动态集成，生成满足意图要求的配置策略。该研究引入了深度神经进化网络(DNEN)以应对在发生故障情况下的毫秒级别修复响应，从而实现网络的意图保障。研究人员在光网络测试平台上验证了意图定义光网络的可行性和运行效率。

这一研究结果丰富了人工智能光网络和网络智能运维的研究。引入SAGO的意图定义光网络IDON不仅对于光网络的运维自动化具有重要意义，而且对于零接触的网络运维和人工智能在网络中的应用具有十分重要的科学意义和参考价值。

该项研究得到了国家自然科学基金项目(61871056)和中国科协青年人才托举工程(2018QNRC001)资助。