自动化与自智系统架构白皮书

自动化和自治系统架构框架 NGMN联盟 Version:1.0 Date:28.10.2022 文件类型：最终交付件（已批准） Confidentiality类别:P-公共 授权收件人：（仅适用于 CR文档） 项目:基于AI的网络自动化与自治 编辑/提交者:塞巴斯蒂安·塔拉纳尼（美国） 贡献者:张宇涵（中国移动研究院），邓玲莉（中国移动研究院），ToyVerspecht（思科），RobertaMaglioe（思科），AdreasVol（HPE 批准人/Date:<NGMN董事会/2022年10月28日> ），AdreasKrichel（HPE），让·保罗·帕洛瓦（华为），路易吉·利奇亚迪（华为），保罗·沃尔帕托（华为），加里·李（英特尔），塞巴斯蒂安·罗比奇（Iterdigital），贝努瓦·拉迪尔（Orage），保罗·爱德华·阿尔瓦雷斯（Smart），塞巴斯蒂安·塔拉纳尼（UScelllar），曼昌居（中兴） ©2022NextGenerationMobileNetworksAlliancee.V.Allrightsreserved.NopartofthisdocumentmaybereproducedortransmittedinanyformorbyanymeanswithoutpriorwrittenpermissionfromNGMNAlliancee.V. 本文档中包含的信息代表了NGMN联盟e持有的当前观点。V.关于截至发布之日讨论的问题。本文件“按原样”提供，没有任何保证，包括适销性、非侵权性或适用于任何特定目的的任何保证。与使用本文档中的信息有关的所有责任（包括侵犯任何财产权的责任）均不承担。本协议不授予任何明示或暗示的知识产权许可。本文件仅供参考，如有更改，恕不另行通知。读者不应根据本文档设计产品。 Abstract 本文档从E2E（端到端）系统角度描述了表征自治系统功能的实体和功能方面的高级框架。与自主系统功能相关的架构考虑因素，具有认知和应用的人工智能/机器学习（AI/ML）模型，被描述为高级要求 。术语“系统”是一个抽象，它根据高级需求，观点和见解概括和包含了特定网络，协议和实现等细节。 具有自治系统功能的E2E系统由虚拟化环境组成，网络切片作为基本构建块，用于实现灵活，精细和优化的系统资源分配，例如计算，网络和存储，以实现网络自动化，无需人工干预。各种AI/ML模型的应用促进了自治系统的行为，以适应不同的部署安排。 该架构框架旨在作为可互操作和市场支持规范开发的指导，以持续推进异构接入、虚拟化、前瞻性服务使能器和新兴使用场景的5G生态系统。 Contents 1Introduction7 2References8 3Definitions12 4自动化和自治系统环境13 4.1网络自动化概述13 4.2预期收益和商业影响14 5自动化的自治系统架构15 5.1参考体系结构15 5.2系统特征和环境19 5.2.1端到端(E2E)网络切片19 5.2.2跨域合作23 5.2.3安全和隐私24 5.2.4反馈控制回路25 5.2.5承载平面可编程性27 5.3知识平面28 5.3.1知识管理29 5.4管理和编排31 5.4.1基于服务的体系结构(SBA)上下文34 5.4.2虚拟化和微服务35 5.4.3云原生与认知模型35 5.4.4智能编排39 5.4.5基于意图的网络39 5.5AI/ML模型41 5.5.1监督学习41 5.5.2无监督学习41 5.5.3强化学习42 5.5.4联合学习42 5.5.5迁移学习42 5.5.6自动化ML42 5.6登机和认证43 6服务场景45 6.1CommonMarketplace46 6.2网络物理接口46 6.3能源效率47 6.4可信性48 6.5认知多态网络行为50 7行业差距、合作与标准化52 7.1行业差距52 7.2行业合作与标准化54 8缩略语和术语表56 9附件-调查摘要58 9.1调查推断58 9.2Background58 9.3Methodology58 9.4调查分析58 9.4.1行业总体进展59 9.4.2发展战略59 9.4.3应用场景59 9.4.4挑战与机遇59 9.4.5工业生态系统60 1INTRODUCTION 本文档的目的是推断和描述架构原则和要求的高级框架。对网络服务提供商的调查得出的关于基于AI/ML的网络自动化和自治的推论[附件-调查摘要]作为动机。目的是为NGMN合作伙伴和标准开发组织提供指导和指导，以阐明与网络自动化和自治系统相关的可互操作功能，推动者和服务。它建立在行业中的架构概念和新兴方向的基础上，涉及实现端到端网络自动化的自治系统的各个方面，而不仅仅是简单的自动化方法，其中系统和服务配置需要人工干预，和操作。 通过全系统镜头检查从简单自动化到自治系统呈现的零接触自动化的旅程。目标是推进不断涌现的服务范式的承诺，该范式通过基于服务的虚拟化，认知意识和灵活的分发级别框架来实现。这些方面有助于定制和优化运营和资本支出，以适应不同的部署目标和业务模型，同时促进个性化和体验式服务质量。 本文档介绍了通过使用AI/ML模型实现的自治系统的各个方面。上下文是一个不断发展的网络切片，分布式，云原生和先进的5G生态系统，用于实现网络操作的自动化，而无需人工干预。 2REFERENCES [1]ISO，“信息技术-人工智能-人工智能概念和术语“，ISO/IEC22989:2022 [2]RFC7575，“自主网络：定义和设计目标”，IETF，2015年6月 [3]ETSI，“体验网络智能（ENI）；ENI对AI应用于网络的类别的定义”，GRENI007V1.1.1，2019年11月。 [4]TM论坛，“自治网络级别评估方法”，IG1252，v1.0.0， 2021年7月 [5]NGMN，“5G端到端架构框架”，v4.31，2020年11月 [6]TM论坛，“AI闭环自动化-异常检测和解决”，IG1219，v2.1.0，2021年11月 [7]ETSI，“GANA-通用自治网络架构”，第16号白皮书， 2016年10月 [8]TR103.626V1.1.1，“自我管理未来的自主网络工程” 互联网“，ETSI2020年2月 [9]O-RAN联盟，“O-RAN架构描述”，2020年2月 [10]Fettweis，G.，“触觉互联网：ITU-T技术观察报告”，2014年8月。 (链接:https://www.itu.int/dms_pub/itu-t/oth/23/01/T23010000230001PDFE.pdf) [11]IBM“自主计算的架构蓝图”，白皮书，6月 2006. [12]NGMN，“网络切片概念的描述”，v1.0.8，2016年9月 [13]Ordonez-Lucena，J.，Ameigeiras，P.，Lopez，D.，Ramos-Munoz，J.J.，Lorca，J.，Folgueira，J.，“使用SDN/NFV的5G网络切片：概念，架构和挑战”，IEEE通信杂志，2017年5月 [14]ONF，“将SDN架构应用于5G切片”，技术代表TR-526，2016年4月。 [15]Chen，Z.，Wen，J.，Geng，Y.，“使用隐马尔可夫模型预测未来流量”，载于会议录。IEEE网络协议会议，2016年11月 [16]Cao，B.，Zhang，L.，Li，Y.，Feng，D.，Cao，W.，“多访问边缘计算中的智能卸载：最新的评论和框架”，IEEE通信杂志，2019年3月。 [17]Zhang，C.，Patras，P.，Haddadi，H.，“移动和无线网络中的深度学习：调查” ，IEEE通信调查与教程，2019年9月。 [18]Chowdhary，M.Z.，Hossan，M.T.，Jang，Y.M.，“在5G网络切片中应用无模型增强算法”，国际科学，工程和机器人技术会议，2019年。 [19]Coutinho，R.W.L.，Boukerche，A.，“颠覆性5G工业物联网的迁移学习”，IEEE 工业信息学交易，2022年6月。 [20]Zhang，H.等人，“5G无线网络：MyNET和SONAC”，IEEENetworks，7月2015. [21]Benzaid，C.，Taleb，T.，“5G及以后的AI驱动的零接触网络和服务管理：挑战和研究方向”，IEEE网络，2020年3月/4月。 [22]ITU-T，“分布式账本技术：用例”，技术论文，HSTP.DLT- UC，2019年10月 [23]NGMN，“5G安全建议包#2：网络切片”，v1.0，4月 2016 [24]NGMN，“网络切片概念的描述”，v1.0.8，2016年10月 [25]Kemmoe，V.Y.，Stone，W.，Kim，J.，Kin，D.，Son，J.，“智能的最新进展” 合同：技术概述和最新技术，“，IEEEAccess，2020年7月 [26]Rivest，R.L.；Adleman，L.；Dertouzos，M.L.，“关于数据库和隐私同态”，“安全计算的基础”，1978年 [27]IETF，“自主网络参考模型”，RFC8993，2021年5月 [28]TM论坛，“自治网络技术架构”，IG1230，v1.1.0， 2021年1月 [29]3GPP，“管理和编排；通信服务保证的管理服务；要求”，TR28.535V17.5.0 [30]ETSI，“零接触网络和服务管理(ZSM)；闭环 自动化；第1部分：启动器“，GSZSM009-1V1.1.1，2021年6月。 [31]IETF，“基于IPv6的分段路由(SRv6)网络编程”，RFC8986，2021年2月 [32]ETSI，“IPv6增强创新(IPE)；差距分析”，GRIPE001V1.1.1，8月， 2021 [33]ETSI，“自我管理的未来互联网（AFI）的自治网络工程；通用自治网络体系结构；第2部分：自治网络，认知网络和自我管理的体系结构参考模型。”TS103195-2V1.1.1 ，2018年5月 [34]ETSI，“体验网络智能（ENI）；ENI中主要概念的术语”，GRENI004v2.2.1，2021 年12月 [35]TM论坛，“TAM-SDN/NFV套件的电信应用地图”，IG1130， v4.0.0,2019年6月 [36]ETSI，“体验网络智能(ENI)；系统架构”，GSENI005，2021年12月 [37]ETSI，“用于NGMN5G端到端架构框架中切片的多域自治管理和控制（AMC）的联合 GANA知识平面（KP）”，TR103747，v1.1.1，2021年11月。 [38]RFC8345：“网络拓扑的YANG数据模型”，IETF，2018年3月。 [39]RFC6020，“YANG-网络配置协议（NETCONF）的数据建模语言，IETF，2010年 10月 [40]RFC4741，“NETCONF配置协议”，2006年12月 [41]NGMN，“电信行业的网络数据层概念”，2018年8月。 [42]ETSI，“NFV架构；关于NFV架构增强的报告 面向云原生和PaaS“，GRNFV-IFA029，v3.3.1，2019年11月。 [43]Wiggins，A.，“十二因素应用程序”，在线：https://12factor.net/ [44]NGMN，“NGMN云原生支持未来电信平台v5.2”，2021年5月。 [45]TS28.540，“管理和编排；网络；5G网络资源模型（NRM）；第1阶段”，3GPP，v17.2.0，2021年12月 [46]TS28.541，“管理和编排；网络；5G网络资源模型（NRM）；第2阶段和第3 阶段”，3GPP，v18.0.0，2022年6月 [47]ETSI，“关于在NFV-MANO中实现自治管理的