自动驾驶网络(ADN)解决方案

自动驾驶网络(ADN)

自动驾驶网络是华为通信网络2030的核心战略,为网络的最终使用者提供“零等待、零接触、零故障”的新型数字化网络服务体验,为网络的运营运维者打造“自配置、自修复、自优化”的智能网络和高效运维能力,是华为持之以恒所追求的目标。

视频 白皮书 ADN实验室

网络面临的挑战
  • 01

    业务复杂

    网络所联接的业务越来越多,无人机、汽车、AR/VR…从B2C到B2C、B2X,网络所支撑的业务越来越复杂



  • 02

    运维复杂

    从4G到5G,2-3-4-5四代同堂,十余种网络协议,数千网络特性,上万配置参数,网络运维复杂度激增

  • 03

    联接复杂

    万物智能,使得联接密度增加了100倍,联接移动性达到了150km/h,联接的数据量增加1000倍,联接复杂度前所未有



自动驾驶网络是什么

自动驾驶网络(ADN)秉承“把复杂留给自己,把简单带给客户”的思想,坚持以网络智能化和运维智能化协同演进为核心理念来规划、设计及开发产品,通过三层智能的开放架构“给网络以智能,给运维以平台”,助力电信运营商加速数字化和智能化转型。

ADN三层架构包含云端智能、网络智能及网元智能,三层协同实现自动驾驶网络:

    云端智能:在云端通过汇聚电信知识资产构建智能平台,实现数据训练,模型生成、优化,并将同步到网络层和网元层,保证常用常新,效果最佳;

    网络智能:在网络管控层,通过大数据分析、智能算法及服务化API,实现业务意图的自动化、网络运维的智能化以及网络业务的服务化;

    网元智能:在设备层通过内嵌轻量级智能推理框架,提供网元级、短周期的感知分析和推理能力,实现微秒级推理能力;

特性价值
  • 21

    运维效率提升

    通过场景化API和开放可编程,提升运维应用集成效率,同时减少人工干预作业节点,大幅降低业务处理时长和人工导致的错误

  • 22

    资源利用率提升

    通过智能训练生成网络流量预测模型,实现基于网络流量走向的实时网络资源调度和拓扑管理,提升网络资源利用效率

  • 23

    能源效率提升

    通过智能训练生成网络负荷预测以及基站、数据中心等能源消耗模型,根据网络负载进行能源动态投放,实现比特决定瓦特


  • 24

    用户体验提升

    基于终端数据、网络数据和应用数据,通过云网协同,结合用户无感知的网络配置、流量调度等技术手段,打造业务实时开通、按需随选,SLA可保障、零中断的网络,实现基于位置、业务和用户的最佳体验


产品与解决方案

  • 网络管控单元(FBB)iMaster NCE

    聚焦移动承载、品质宽带、品质专线、DCN以及企业园区等固定网络场景,通过管控系统实现物理网络与商业意图的有效连接,向下实现网络的管理、控制和分析,向上开放网络API 与IT 快速集成,让网络更加简单、智慧、开放和安全,使能全场景固定网络自动驾驶

  • 网络管控单元(MBB) iMaster MAE

    聚焦基站/特性部署、网络性能监控与提升、故障分析与处理、业务发放以及网络节能等移动网络场景,从云端、网络以及站点分别引入智能架构,使能全场景移动网络自动驾驶

  • 网络人工智能单元 iMaster NAIE

    集成网络领域的智能知识和经验,提供数据湖服务、模型开发与训练、模型推理等多种智能云服务,简化网络应用开发,使能实现自动驾驶网络

应用案例