5G承载网数字孪生技术与应用方案完整版_43页_12mb

报告摘要

5G承载网数字孪生技术与应用方案总结

核心内容概述

本白皮书系统分析了数字孪生技术在5G承载网中的应用价值与技术实现路径，提出了数字孪生在信息通信领域的产业应用现状、标准化进展及关键技术体系。数字孪生技术通过构建物理网络的虚拟映射，实现网络的智能化运营、产品研发效率提升和自智化演进，为5G承载网提供仿真、预测、验证、优化等能力。白皮书还提出了数字孪生体系架构、部署方案及典型应用场景，旨在为数字孪生在5G承载网中的实际部署提供指导。

主要观点

数字孪生技术的广泛应用前景：预计到2028年，全球数字孪生市场规模将达535亿美元，复合增长率达42.1%。数字孪生技术已成为推动网络智能化、自动化的重要引擎。
数字孪生的三大驱动力：
1. 助力网络智能化运营管控：数字孪生实现对物理网络的实时镜像，提升网络仿真与预测能力，实现全生命周期的实验验证。
2. 节省产品研发周期与成本：通过实时或近实时仿真与模拟，减少试验周期，提升网络管理效率。
3. 成为网络自智化演进新引擎：支持实现从L4到L5的自智能力提升，通过虚实交互实现动态网络调整。
数字孪生关键技术体系：
- 体系构建技术：需遵循精准化、层次化、兼容性、扩展性、标准化、轻量化、可靠性等原则。
- 模型构建技术：分为物理驱动、数据驱动和混合驱动三种方式，适用于不同场景。
- 数据服务技术：支持多种数据采集方式，包括Telemetry、sFlow、NetFlow、NetStream等，强调数据的实时性、准确性和多样性。
- 接口技术：包括南向、北向、东西向和内部接口，支持不同层次的交互需求。

关键信息

5G承载网数字孪生体系架构

5G承载网数字孪生体系包括物理网络层、网络孪生层、网络应用层三部分。
物理网络层：包括L0（光层管道）、L1（电层）、L2和L3（分组层），涉及多种设备形态。
网络孪生层：由孪生模型、孪生数据、孪生体管理组成，负责模型构建、数据处理和管理功能。
网络应用层：提供十大典型应用场景，包括网络设计仿真、切片资源规划、用户意图仿真、跨域调度仿真等，支持灵活配置和高效服务。

数字孪生体部署方案

提出三种部署方式：分离部署、融合部署、扁平化部署。
各方案的适用场景及特点：
- 分离部署：独立部署DT，适用于现网已部署的系统，交互复杂，部署成本高。
- 融合部署：DT嵌入现有管控系统，适用于新建或升级系统，需改造原有系统。
- 扁平化部署：将数字孪生模型迁移到协同层，适用于中远期系统，简化交互，部署成本低。

数据库部署方案

数字孪生数据具有高频率、大数据量、结构多样、时序性强、实时性要求高等特点。
主要存储方式包括集中式、分布式、云存储、云原生存储。
各存储方式的优劣势对比见表9，需根据数据特征选择合适的存储方式。

典型应用场景与服务方案

网络规划与建设阶段：
- 5G承载大规模网络设计与仿真：通过数字孪生模型实现网络设计与业务规划的仿真验证，提升设计效率。
- 网络切片资源划分与变更仿真：基于用户SLA需求和网络性能评估，实现切片资源的规划与变更验证，支持网络资源的动态调整。
网络运营阶段：
- 5G业务意图仿真试验：通过意图识别、策略生成和保障机制，实现业务意图的验证与实施。
- 5G跨域业务调度仿真：利用数字孪生技术进行跨域调度策略的仿真与验证，提升调度效率。
网络维护与优化阶段：
- 层次化性能监控与预测：实现对网络性能的实时监控和预测，支持故障识别和优化决策。
- 海量业务承载下的多重故障模拟：模拟多种故障场景，提升网络维护能力。
- 网络资源优化仿真：通过仿真验证资源优化方案，实现网络性能的提升。