近年來,在國家政策的引領下,中國的數字經濟迅速崛起?!稊底种袊ㄔO整體布局規劃》明確提出,要夯實數字基礎設施和數據資源體系兩大基礎,打通數字基礎設施大動脈,暢通數據資源大循環。運營商作為信息基礎設施建設者,重任在肩。作為支撐千行百業信息化、數字化發展的重要基石,通訊運營商網絡的安全穩定運行,顯得尤為重要。
基站和機房是通訊網絡的重要“心臟”,需要做到實時安全可控。動環監控作為保護心臟的核心關鍵點,是基站或機房正常運行的重要保障基礎設施。但面對海量網絡數據與復雜網絡環境,傳統的人工、工具化運維已不能滿足當前網絡的運維需求。
“在人工智能、大數據、物聯網等新一代技術驅動下的智能運維,是提升運維管理效率和可靠性的重要途徑?!绷S副總裁、運營商事業部總經理趙飛鵬在接受C114采訪時表示,“既要熟悉運營商的服務和應用,又要有過硬的產品和技術,要做好運維,二者缺一不可?!?/strong>
力維副總裁、運營商事業部總經理 趙飛鵬
智能運維是系統性工程、綜合性的服務,需要將基礎設施、監控、管理平臺和運維工作通過創新的方式結合起來,實現運維工作的高效升級。作為領先的AIoT產品、解決方案與服務提供商,力維在電信領域深耕20余年,專注于電信運營商基站、機房、數據中心的運維服務,也是業內較早為運營商部署智能運維系統的廠家。
從“大量數據”管理到“大數據”智能管理
“智能運維的本質是提升對運維數據的認知能力”,趙飛鵬指出,“運營商在基礎設施運維領域積累了大量的基礎設施運行數據,比如告警、監控量數據、視頻、配置、資管、性能、工單等,這些都是被忽視的價值資產。我們要想辦法將數據'變廢為寶',釋放數據的價值,助力運營商實現從傳統的'大量數據'管理到'大數據'智能管理的轉變?!?/strong>
通過運用機器學習、深度學習等技術,幫助運營商對紛繁復雜的結構化和非結構化數據進行分析處理,提煉出對客戶運維管理有價值的信息,提升對基礎設施運行狀態的認知能力,從而優化運維管理效率和可靠性。
除了不斷夯實AI技術能力之外,力維的智能運維平臺同樣注重可落地性、用戶體驗和本地化。在趙飛鵬看來,“只有植根行業,將AI與機房等場景結合,從數據接入、標注、到模型訓練,以及將模型部署為服務和應用,才能打通智能運維AI落地的全流程,而這正是力維智能運維系統的核心價值?!?/strong>
從響應性運維到預測性運維
據統計,在傳統的通信網絡運維中,絕大多數問題往往是通過用戶的投訴或故障發生后才被發現和解決的,缺乏預防性的監測和維護手段。這種被動的運維模式可能會導致網絡故障的延誤和用戶體驗的下降。
“智能運維,就如同引入數字員工,對站點進行全天候主動監管,彌補了人工運維的不足。同時,通過對歷史數據的分析,挖掘隱患,助力客戶從響應性運維走向預測性運維?!?/strong>趙飛鵬形象地比喻。
力維智能運維系統可以幫助運營商實現預測性維護,減少網絡故障的發生,提升用戶體驗。趙飛鵬指出,力維當前已在視覺圖像分析、機器學習建模等方面實現突破及創新,融合領先的AI技術和基礎設施運維實踐經驗,整合場景算法和數據挖掘能力,并打造了成熟的、有競爭力的解決方案。
一方面,通過系統內置的Sentosa數據科學與機器學習平臺,搭建數據業務模型,激活海量的歷史數據價值,解決開關電源、蓄電池、空調等動力基礎設施的隱患問題;對告警數據進行分析,處理,識別關聯告警,釋放龐雜告警數據處理的人力成本。另一方面,通過Atlantis多場景機器視覺平臺,在數據中心、核心匯聚機房及基站等場景,對人員出入安全、明火煙霧、違規堆物等隱患,進行AI智能監測,實時預警,防患于未然。
在數據驅動的基礎上,運維的重要職能已從僅僅關注安全和穩定逐步延展至更關注高效和低成本。
趙飛鵬舉例,力維攜手某運營商打造的智能運維項目,聚焦人員出入安全、危險事件管理、巡檢隨工等,大幅降低了人工運維帶來的成本空耗及安全隱患,幫助客戶節省人力成本30%以上,提高事件的感知及處理效率50%以上。助力提升數據中心機房運維管理的安全性,為其持續穩定運行提供長期保障。
再例如,力維聯合某運營商打造的智能運維項目,通過機器學習手段對歷史數據建模分析,對站點油機及后備電池進行合理調度配置,實測節省30%的動力配套投資。同時可對動力設備進行隱患分析,實現設備隱患的預先診斷、事前管理,提升運維效率。
據悉,力維在全球擁有80+萬端設備在線服務,在運營商動力環境監控市場擁有30%左右的市場份額,在國內三大運營商、中國鐵塔等市場的占有率連續十多年保持領先。
“數字技術發展和5G網絡迭代,助推通信業的新一輪增長。力維將緊抓5G與數字化發展機遇,持續發力動環與智能運維產品和技術創新,夯實在電信細分市場的頭部優勢,持續引領行業發展?!壁w飛鵬最后表示,力維將堅定地擁抱競爭,用競爭倒逼創新,致力于為客戶提供最優質的運維解決方案。
力維基礎設施智能運維綜合解決方案,綜合了智能硬件、邊緣計算、人工智能、大數據等技術,依托自主研發的智能融合管理平臺、Sentosa數據科學與機器學習平臺和Atlantis多場景機器視覺開發平臺,為客戶提供智能融合管理、能耗專家、告警專家等智能運維服務,幫助客戶實現統一平臺、分級管理、云化管理、智能管理,助力客戶實現集中化、規范化、精細化、智能化運維管理。