华为数据中心自动驾驶网络白皮书_27页_9mb

报告摘要

华为数据中心自动驾驶网络总结

核心内容

数据中心网络正经历快速的发展与变革，其全生命周期运营维护面临诸多挑战，包括规划、建设、维护和优化四个阶段中的人工操作繁琐、运维效率低下、故障定位困难及网络性能无法满足新兴业务需求等问题。为应对这些挑战，华为提出了数据中心自动驾驶网络解决方案，旨在通过技术创新实现网络的全生命周期高度自治。

主要观点

数据中心网络发展与挑战：
- 数据中心网络经历了从数据大集中到云计算的跨越式发展。
- 随着网络规模扩大，运维成本（OPEX）显著增加，网络运营仍高度依赖人工经验。
- 业务体验管理成为运维的难点，用户投诉中超过一半与业务体验相关。
- 传统运维方式无法满足云化业务对网络的高可靠性、高弹性、高实时性需求。
技术创新驱动自动驾驶网络：
- 意图网络、数字孪生和人工智能等技术是实现网络自动驾驶的关键。
- 意图网络将业务需求转化为网络配置，实现网络方案的智能推荐和自动执行。
- 网络数字孪生提供实时感知、历史回放和数据超市等能力，为智能决策提供数据支撑。
- 人工智能技术通过强化学习、形式化验证和知识图谱等方式，实现网络预测、预防和主动优化。
自动驾驶网络分级：
- 华为根据自动驾驶网络的发展阶段，将其分为L0至L5五个等级，从完全人工操作到全自治网络。
- L0为手工操作，L1为工具辅助，L2为部分自治，L3为限定条件自治，L4为高度自治，L5为全自治。
自动驾驶网络关键能力特征：
- 自动化与智能化贯穿数据中心网络的全生命周期。
- 意图引擎、自动化引擎、分析引擎、智能引擎和网络数字孪生构成核心能力体系。
- 每个阶段均具备不同的关键能力特征，如网络设计自动化、业务发放智能推荐、故障根因分析与自动修复、网络参数动态调优等。

关键信息

数据中心网络发展阶段：
- 数据大集中与资源池化阶段（1990年代末至21世纪初）
- 云计算阶段（2010年代起）
- 当前阶段：云化业务对网络提出更高要求，运维智能化成为必然趋势。
网络人工断裂点：
- 规划阶段依赖人工评审
- 建设阶段变更频繁，人工操作易出错
- 维护阶段故障定位困难，依赖专家经验
- 优化阶段网络调优滞后，缺乏数据驱动
华为自动驾驶网络方案架构：
- 分为网络基础设施、管控系统、云端训练系统三层
- iMaster NCE 是核心管控平台，集成意图引擎、自动化引擎、分析引擎、智能引擎及网络数字孪生底座
- 网络数字孪生提供高精地图、历史回放、数据超市三大能力
- 智能引擎支持AI算法的本地推理与持续优化
典型应用场景：
- 极简网络设计与部署：实现网络规划与部署一体化，将周期从1个月缩短至1周
- 精准业务上线与保障：基于业务意图自动推荐网络方案，实现业务开通时间从3~5天缩短至10分钟
- 智能故障修复与预测：实现故障主动发现、快速定位和自动闭环，平均故障定位时间从76分钟缩短至1分钟
- 网络主动优化与调整：通过智能无损以太网络方案，提升存储、HPC和AI训练等业务性能，实现网络参数的动态调优