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“分層自治、垂直協(xié)同”架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)無(wú)線自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的基石

人工智能 無(wú)人駕駛
移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)走向自動(dòng)駕駛,是5G時(shí)代應(yīng)對(duì)運(yùn)維復(fù)雜度提升的最佳途徑?!胺謱幼灾?、垂直協(xié)同”架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)無(wú)線自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的基石,場(chǎng)景化開(kāi)放則是1+N網(wǎng)絡(luò)邁向自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路。

【環(huán)球網(wǎng)智能綜合報(bào)道】2020年,5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)開(kāi)始駛?cè)肟燔嚨?。同年第十一屆上海移?dòng)寬帶論壇上,華為提出了 “1+N” 5G目標(biāo)網(wǎng)。開(kāi)啟5G 未來(lái)黃金十年之路,需要全頻譜走向 5G,構(gòu)筑 1 個(gè)普遍覆蓋的寬管道、N維能力按需疊加的極簡(jiǎn)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。在走向1+N目標(biāo)網(wǎng)的過(guò)程中,也存在著諸多挑戰(zhàn),如toB多維能力如何按需部署,2/3/4/5G多制式運(yùn)維效率如何提升等。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)走向自動(dòng)駕駛,是5G時(shí)代應(yīng)對(duì)運(yùn)維復(fù)雜度提升的最佳途徑。“分層自治、垂直協(xié)同”架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)無(wú)線自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的基石,場(chǎng)景化開(kāi)放則是1+N網(wǎng)絡(luò)邁向自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路。

“分層自治、垂直協(xié)同”架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛的基石

目前產(chǎn)業(yè)的主流觀點(diǎn)認(rèn)為,完全智能自治網(wǎng)絡(luò)會(huì)逐步分級(jí)實(shí)現(xiàn),為了降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的復(fù)雜性,要在架構(gòu)上通過(guò)分層實(shí)現(xiàn),即基于“分層分域自治、垂直跨域協(xié)同”的開(kāi)放架構(gòu)實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛。華為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化引擎iMaster MAE就是基于此開(kāi)放架構(gòu)實(shí)現(xiàn)上下協(xié)同,并助力構(gòu)建5G網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛能力和生態(tài)。這個(gè)架構(gòu)包含跨域協(xié)同層、單域自治層和網(wǎng)元層,在不同層次之間,例如跨域閉環(huán)和各單域閉環(huán)之間,通過(guò)開(kāi)放接口(開(kāi)放API、SDK等)完成相互協(xié)同和信息交互。在自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)不斷向更高級(jí)演進(jìn)的過(guò)程中,如何通過(guò)這些開(kāi)放接口更高效更簡(jiǎn)單的開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)原子能力,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上下層協(xié)同,成為邁向自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)所必須回答的問(wèn)題。

智慧網(wǎng)絡(luò)通用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 來(lái)源:GTI 5G智慧網(wǎng)絡(luò)白皮書場(chǎng)景化開(kāi)放降低協(xié)同復(fù)雜性,推動(dòng)跨域自動(dòng)化能力實(shí)現(xiàn)

智慧網(wǎng)絡(luò)通用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 來(lái)源:GTI 5G智慧網(wǎng)絡(luò)白皮書場(chǎng)景化開(kāi)放降低協(xié)同復(fù)雜性,推動(dòng)跨域自動(dòng)化能力實(shí)現(xiàn)

 

那么怎樣才是高效協(xié)同該有的樣子呢?無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)意義上的網(wǎng)管系統(tǒng)也有面向上層系統(tǒng)的北向接口。系統(tǒng)與系統(tǒng)之間交互的是各種配置、性能、故障等原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量大,服務(wù)接口復(fù)雜是實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同的痛點(diǎn),是邁向自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)需要跨越的鴻溝。

解決復(fù)雜性的方法是在跨域和單域系統(tǒng)之間構(gòu)建一層場(chǎng)景化的接口,將原始數(shù)據(jù)和復(fù)雜的指令,轉(zhuǎn)換成具有功能意義的場(chǎng)景化原子能力。上層系統(tǒng)通過(guò)它來(lái)調(diào)用下層各域的原子能力,從而減少大量重復(fù)的數(shù)據(jù)處理工作量。就像搭建樂(lè)高積木,搭建者面對(duì)的不再是一堆小顆粒積木,而是針對(duì)不同搭建場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化積木模塊。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的模塊快速完成搭建。這能極大的提升搭建效率,也在一定程度上滿足了搭建者的個(gè)性化需求,讓跨域協(xié)同變得更加高效和簡(jiǎn)單。

場(chǎng)景化開(kāi)放降低協(xié)同復(fù)雜性,推動(dòng)跨域自動(dòng)化

場(chǎng)景化開(kāi)放降低協(xié)同復(fù)雜性,推動(dòng)跨域自動(dòng)化

 

分層次最終實(shí)現(xiàn)意圖開(kāi)放,鋪就邁向完全自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)之路

但是正如自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)不會(huì)在一日實(shí)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)能力的開(kāi)放也是層層遞進(jìn)的。面向自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)階段不同,iMaster MAE開(kāi)放的內(nèi)容不同,可以逐級(jí)分為原子API開(kāi)放、場(chǎng)景API開(kāi)放和意圖API開(kāi)放。上層系統(tǒng)可以通過(guò)獨(dú)立調(diào)用和組合調(diào)用這些API,充分個(gè)性化使用場(chǎng)景。

原子API開(kāi)放:下層網(wǎng)管系統(tǒng)可以將告警數(shù)據(jù)、話統(tǒng)數(shù)據(jù)、測(cè)量數(shù)據(jù)等通過(guò)原子API開(kāi)放給上層NMS,運(yùn)營(yíng)商能夠提取這些數(shù)據(jù)中的有用信息,開(kāi)發(fā)出自己需要的應(yīng)用。

場(chǎng)景API開(kāi)放:與原子API開(kāi)放不同的是,場(chǎng)景API開(kāi)放的是針對(duì)運(yùn)營(yíng)商工作流中“規(guī)劃”、“建設(shè)”、“維護(hù)”、“優(yōu)化”、“運(yùn)營(yíng)”各階段的原子能力。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)營(yíng)商還可以基于平臺(tái)上的場(chǎng)景化API生態(tài)實(shí)現(xiàn)DevOps敏捷開(kāi)發(fā),定制最適合自己的運(yùn)維自動(dòng)化APP。以站點(diǎn)部署場(chǎng)景為例,部署環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集能力、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)能力、數(shù)據(jù)制作能力、數(shù)據(jù)激活能力、工程調(diào)測(cè)能力、和網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)收等原子能力,都能夠通過(guò)場(chǎng)景API開(kāi)放給上層系統(tǒng)。運(yùn)營(yíng)商通過(guò)上層系統(tǒng)按需調(diào)用這些原子能力,并定制開(kāi)發(fā)匹配具體場(chǎng)景的開(kāi)站流程,減少傳統(tǒng)開(kāi)站流程中的近十余次的人工斷點(diǎn)和多次人工交互溝通。通過(guò)自動(dòng)化能力打通端到端的流程,提高開(kāi)站效率。

在楓葉之國(guó),iMaster MAE通過(guò)場(chǎng)景化開(kāi)放與運(yùn)營(yíng)商上層NMS系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接與協(xié)同,配合硬件的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別,結(jié)合全球站點(diǎn)部署的專家經(jīng)驗(yàn),部署效率提升50%以上,實(shí)現(xiàn)了高效高質(zhì)的5G站點(diǎn)部署。

意圖API開(kāi)放:以上所提到的站點(diǎn)自動(dòng)部署的案例,大致是介于L2到L3之間的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化能力。隨著自動(dòng)化層級(jí)的不斷提升,自動(dòng)化運(yùn)維場(chǎng)景的泛化性就越強(qiáng),處理問(wèn)題的范圍就越廣。根本上來(lái)說(shuō),就是需要讓跨系統(tǒng)、跨領(lǐng)域之間的協(xié)同更加簡(jiǎn)單、更加高效。通過(guò)意圖API,上層系統(tǒng)將不再只是向下層網(wǎng)管系統(tǒng)調(diào)用“規(guī)建維優(yōu)營(yíng)”等各階段的原子能力,而將能夠調(diào)用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)各階段各域的應(yīng)用APP來(lái)匹配業(yè)務(wù)意圖需求。建立在這樣極簡(jiǎn)意圖開(kāi)放基礎(chǔ)上的智能自治網(wǎng)絡(luò),是自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)所追求的終極目標(biāo)。

5GtoB業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的運(yùn)維自動(dòng)化,對(duì)意圖開(kāi)放的需求十分迫切。對(duì)產(chǎn)業(yè)用戶來(lái)說(shuō),他希望只需要表達(dá) “我有個(gè)機(jī)器視覺(jué)業(yè)務(wù)要開(kāi)通,包含30個(gè)攝像頭”這樣的意圖,并傳遞給下層系統(tǒng),下層系統(tǒng)就可以生成相應(yīng)的配置文件,并自動(dòng)解決網(wǎng)絡(luò)中資源和策略沖突。這樣的“意圖”化接口,能夠快速的捕捉運(yùn)營(yíng)商上層系統(tǒng)的意圖,自動(dòng)轉(zhuǎn)換成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求。這可以極大的推動(dòng)跨域自動(dòng)化能力,加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新和新業(yè)務(wù)的發(fā)放。并將助力建設(shè)高可靠5GtoB網(wǎng)絡(luò),提升保障面向行業(yè)的數(shù)字化業(yè)務(wù)體驗(yàn)(SLA)的能力。

基于原子/場(chǎng)景/意圖的開(kāi)放,能層層遞進(jìn)地封裝和降低單域/單層的復(fù)雜性。進(jìn)而讓跨域垂直協(xié)同逐步走向極簡(jiǎn)和高效,最終加速移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邁向真正的自動(dòng)駕駛。它也將促進(jìn)運(yùn)營(yíng)商和產(chǎn)業(yè)伙伴的聯(lián)合開(kāi)放創(chuàng)新,驅(qū)動(dòng)運(yùn)維系統(tǒng)真正融入到運(yùn)營(yíng)商的商業(yè)流,助力運(yùn)營(yíng)商商業(yè)成功。 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 環(huán)球網(wǎng)
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