盛 煜，李 野，單麗雅，馮 毅，趙雨田，張偉強(qiáng)（中國(guó)聯(lián)通智網(wǎng)創(chuàng)新中心，北京 100048）

1 5G消息概況

5G 消息是運(yùn)營(yíng)商基于富媒體通信服務(wù)（RCS）實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)短信業(yè)務(wù)升級(jí)，可面向用戶提供增強(qiáng)的消息服務(wù)，包括文本、圖片、音頻、視頻、位置、聯(lián)系人（vCard）等媒體內(nèi)容的發(fā)送和接收。未來(lái)將會(huì)是運(yùn)營(yíng)商的基礎(chǔ)電信服務(wù)，具有極高的商用價(jià)值和戰(zhàn)略意義。主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。

a）5G 消息具有安全可靠、端到端可達(dá)、功能豐富的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)短信業(yè)務(wù)能力升級(jí)，改善用戶體驗(yàn)，重新喚醒面向C端用戶的消息業(yè)務(wù)，有機(jī)會(huì)與當(dāng)前OTT類(lèi)聊天應(yīng)用軟件一較高下，爭(zhēng)奪互聯(lián)網(wǎng)入口。

b）當(dāng)前眾多企事業(yè)單位都在積極參與5G 消息業(yè)務(wù)的應(yīng)用與合作，社會(huì)大眾也較為期待各行業(yè)基于5G消息的服務(wù)創(chuàng)新。運(yùn)營(yíng)商可以利用市場(chǎng)對(duì)5G 消息的關(guān)注度，激活龐大用戶群體的活力，探索一條不同于以往運(yùn)營(yíng)模式的新生態(tài)體系。

c）5G 消息為B 端客戶提供了一條全新的營(yíng)銷(xiāo)推廣渠道，且具有跨平臺(tái)應(yīng)用對(duì)接，投入成本低、市場(chǎng)關(guān)注度高等優(yōu)勢(shì)，有利于進(jìn)一步重構(gòu)商業(yè)模式，引領(lǐng)全新的5G消息紅利的新格局。

另外，根據(jù)三大運(yùn)營(yíng)商在2021 MWC 上海展公布的5G 消息最新進(jìn)展情況，5G 消息將在2021 年內(nèi)完成商用上線。據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，截至2021 年2 月份，主流手機(jī)廠商已發(fā)布60 多款支持5G 消息的終端?？梢灶A(yù)見(jiàn)，5G 消息正式上線后必然會(huì)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，潛在用戶數(shù)以億計(jì)，這對(duì)5G消息各核心網(wǎng)元的業(yè)務(wù)能力和性能穩(wěn)定性提出了更高要求，尤其是針對(duì)負(fù)責(zé)5G消息核心業(yè)務(wù)的MaaP 平臺(tái)，需要具備更高效率的運(yùn)維管理能力、更多維度的異常狀態(tài)監(jiān)管能力。

2 5G消息MaaP系統(tǒng)現(xiàn)狀

MaaP 系統(tǒng)由MaaP 平臺(tái)和MaaP 平臺(tái)管理模塊2個(gè)部分組成（見(jiàn)圖1）。MaaP 平臺(tái)是5G 消息系統(tǒng)的核心網(wǎng)元，部署在與各5GMC 對(duì)應(yīng)的大區(qū)，承載交互式5G 消息業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)政企用戶MaaP 業(yè)務(wù)的接入、多媒體消息內(nèi)容上傳、消息審核對(duì)接、消息內(nèi)容存儲(chǔ)等功能。MaaP 平臺(tái)管理模塊是5G 消息系統(tǒng)中負(fù)責(zé)管理MaaP和能力擴(kuò)展的核心網(wǎng)元，與MaaP 平臺(tái)采用HTTP 協(xié)議對(duì)接，提供MaaP 參數(shù)配置、路由節(jié)點(diǎn)管理、業(yè)務(wù)策略管理等，以及為5G消息系統(tǒng)提供更多擴(kuò)展能力等。

圖1 MaaP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖

MaaP平臺(tái)網(wǎng)管現(xiàn)有功能包含性能管理、告警管理2 個(gè)模塊。性能管理通過(guò)主動(dòng)或者自動(dòng)的方式從設(shè)備收集或由設(shè)備上報(bào)設(shè)備運(yùn)行的相關(guān)參數(shù)信息，以直觀的方式顯示給維護(hù)人員，使其了解當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的基本情況和性能狀態(tài)，預(yù)防網(wǎng)絡(luò)事故的發(fā)生，預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，幫助網(wǎng)絡(luò)管理員對(duì)網(wǎng)絡(luò)的管理運(yùn)營(yíng)進(jìn)行合理的規(guī)劃。告警管理根據(jù)時(shí)延日常值設(shè)置告警門(mén)限，當(dāng)時(shí)延指標(biāo)劣化，低于門(mén)限時(shí)，自動(dòng)上報(bào)告警，并提供圖形化界面的故障呈現(xiàn)方式，以便維護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)并分析處理，通過(guò)設(shè)備拓?fù)鋱D直觀查詢到設(shè)備上出現(xiàn)故障的端口狀態(tài)等相關(guān)信息。

考慮到后續(xù)5G 消息業(yè)務(wù)規(guī)模的快速增長(zhǎng)，MaaP平臺(tái)的業(yè)務(wù)壓力也會(huì)隨之增大，單純依靠傳統(tǒng)人工運(yùn)維的方法已經(jīng)難以滿足0 停機(jī)率和100%設(shè)備在線運(yùn)行的要求，主要存在以下3個(gè)方面痛點(diǎn)。

a）需要MaaP 運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)智能感知與綜合狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，能夠提前發(fā)現(xiàn)并處理潛在異常情況。

b）需要針對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行異常的問(wèn)題提供系統(tǒng)自動(dòng)化生成處理方案與主動(dòng)修復(fù)能力。

c）需要實(shí)現(xiàn)運(yùn)維工單的自動(dòng)化派發(fā)并提供全面的故障分析與情況介紹，提升維護(hù)人員故障分析與處理效率。

3 數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用融合

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI 等技術(shù)快速發(fā)展，基于DevOps、AIOps 的智能運(yùn)維開(kāi)始興起，使得傳統(tǒng)運(yùn)維體系中，存在大量重復(fù)性工作的運(yùn)維人力成本和效率問(wèn)題得到有效解決。然而在復(fù)雜場(chǎng)景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務(wù)資源配置過(guò)程中，仍需要維護(hù)人員來(lái)掌控決策，不利于整個(gè)MaaP 系統(tǒng)運(yùn)維效率的進(jìn)一步提升。而引入數(shù)據(jù)分析技術(shù)，MaaP智能化管理可以輔助維護(hù)人員甚至代替維護(hù)人員來(lái)做出高效決策與處理，從而實(shí)現(xiàn)真正意義的完全自動(dòng)化（見(jiàn)圖2）。

圖2 MaaP智能化管理模塊技術(shù)架構(gòu)示意圖

MaaP 智能化管理模塊在技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)上是MaaP平臺(tái)管理模塊的組成部分，通過(guò)SFTP 接口獲取來(lái)自MaaP、云資源池網(wǎng)管、網(wǎng)絡(luò)中臺(tái)的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清理、儲(chǔ)存、分析、處置、應(yīng)用等工作。數(shù)據(jù)分析集群拉取數(shù)據(jù)源的原始文件，并把數(shù)據(jù)載入HDFS 分布式文件系統(tǒng)。為方便管理，HDFS 的文件在經(jīng)過(guò)校驗(yàn)過(guò)濾掉不合法的數(shù)據(jù)后存入Hive。通過(guò)多維OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）技術(shù)，對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的表達(dá)和處理，然后對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)化多維度的分析，并將最終的分析結(jié)果儲(chǔ)存到管理系統(tǒng)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步優(yōu)化。另外，基于運(yùn)行狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)、故障告警數(shù)據(jù)等建立系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，面向未來(lái)一天、一周，甚至更長(zhǎng)時(shí)間的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)分析預(yù)測(cè)，在可能發(fā)生某個(gè)異常狀態(tài)之前，提前做出預(yù)警提示，真正提高M(jìn)aaP系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

圖3給出了數(shù)據(jù)分析平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)示意。

圖3 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)示意圖

知識(shí)圖譜是積累運(yùn)維工作經(jīng)驗(yàn)為維護(hù)人員提供輔助能力的關(guān)鍵。以圖的形式來(lái)展示運(yùn)維知識(shí)，用節(jié)點(diǎn)來(lái)描述運(yùn)維工作中一些具體方法或者概念，用邊來(lái)描述維護(hù)處理方法與方法之間的流程關(guān)系或者實(shí)體的一些屬性。通過(guò)這種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示形式，知識(shí)圖譜將各類(lèi)維護(hù)案例和處理方法等知識(shí)表達(dá)成機(jī)器能夠處理和理解的形式，從而使機(jī)器能夠像經(jīng)驗(yàn)豐富的維護(hù)人員一樣去分析異常并做出合理的決策，進(jìn)而為MaaP系統(tǒng)運(yùn)維工作提供更加高效的智能化支持。

4 智能化管理功能模塊設(shè)計(jì)

MaaP 智能化管理功能是MaaP 平臺(tái)管理模塊的核心功能，面向MaaP 平臺(tái)網(wǎng)管提供MaaP 狀態(tài)全面感知和智能輔助管理的能力，從功能上實(shí)現(xiàn)MaaP 運(yùn)行狀態(tài)智能化監(jiān)管和運(yùn)行策略自動(dòng)化管控等（見(jiàn)圖4）。

圖4 MaaP智能化管理模塊功能架構(gòu)示意圖

4.1 MaaP運(yùn)行狀態(tài)智能化監(jiān)管功能

MaaP 運(yùn)行狀態(tài)智能化監(jiān)管應(yīng)具備MaaP 運(yùn)行狀況全面感知，平臺(tái)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)等多種能力，解決原有人工管理方式響應(yīng)速度慢、效率低的問(wèn)題。具體實(shí)現(xiàn)上，通過(guò)收集MaaP 運(yùn)行日志、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、資源池狀態(tài)等數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)建立預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)MaaP運(yùn)行狀態(tài)感知和多維度運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)分析。

MaaP 運(yùn)行狀態(tài)感知能力通過(guò)對(duì)接MaaP 探測(cè)服務(wù)器實(shí)時(shí)監(jiān)管MaaP 狀態(tài)（如主處理機(jī)性能、業(yè)務(wù)量、數(shù)據(jù)同步成功率等），結(jié)合網(wǎng)絡(luò)日志、服務(wù)器運(yùn)行日志、告警信息等多維數(shù)據(jù)全面分析監(jiān)督MaaP運(yùn)行狀態(tài)。

平臺(tái)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)基于MaaP 運(yùn)行狀態(tài)感知功能所獲取的歷史數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)分析未來(lái)一段時(shí)間的MaaP 運(yùn)行狀態(tài)走勢(shì)、業(yè)務(wù)量變化趨勢(shì)，給出峰值具體數(shù)據(jù)及發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)。系統(tǒng)根據(jù)平臺(tái)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)得到的多維度狀態(tài)趨勢(shì)數(shù)據(jù)自動(dòng)化生成應(yīng)對(duì)策略。例如，當(dāng)前運(yùn)行問(wèn)題來(lái)自服務(wù)器資源容量問(wèn)題，則自動(dòng)生成可滿足當(dāng)前需求的服務(wù)器配置，并預(yù)測(cè)未來(lái)何種情況下需要再次擴(kuò)容。

4.2 MaaP運(yùn)行策略自動(dòng)化管控功能

通過(guò)抽取維護(hù)人員在MaaP 各類(lèi)異常狀態(tài)的應(yīng)對(duì)方案知識(shí)點(diǎn)，基于知識(shí)圖譜建立一套完整的智能運(yùn)維輔助決策功能，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急預(yù)案的自動(dòng)推理與生成。同時(shí)可提供模擬工具，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)模擬各類(lèi)壓力及故障情況，生成應(yīng)急預(yù)案，輔助維護(hù)人員更高效地處理緊急事件。

當(dāng)MaaP出現(xiàn)運(yùn)行故障或業(yè)務(wù)量過(guò)大的情況時(shí)，根據(jù)自動(dòng)生成的應(yīng)對(duì)策略執(zhí)行分流任務(wù)，實(shí)現(xiàn)MaaP業(yè)務(wù)向備用MaaP 自主轉(zhuǎn)發(fā)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控主MaaP 和備用MaaP之間業(yè)務(wù)量、服務(wù)器壓力、網(wǎng)絡(luò)流量的情況對(duì)比，判斷分流效果。

MaaP 運(yùn)行策略管控模塊收集并記錄系統(tǒng)運(yùn)行中的故障告警信息和響應(yīng)時(shí)間、工單派發(fā)及處理時(shí)間、故障處理流程及解決時(shí)間等數(shù)據(jù)，挖掘潛在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與問(wèn)題點(diǎn)，為后續(xù)工作提供運(yùn)維數(shù)據(jù)分析報(bào)表、高頻次高風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)分析等數(shù)據(jù)支持，幫助網(wǎng)管持續(xù)優(yōu)化工作流程與方法。

4.3 運(yùn)維工單智能化派發(fā)功能

MaaP系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)異常時(shí)，運(yùn)維工單會(huì)通過(guò)人工手動(dòng)發(fā)送完成，然而，發(fā)送工單的人員很難通過(guò)簡(jiǎn)單觀察描述出準(zhǔn)確的故障情況和緊急程度，這會(huì)造成工單數(shù)量多且優(yōu)先級(jí)混亂的問(wèn)題。對(duì)于5G 消息業(yè)務(wù)開(kāi)展會(huì)造成難以估量的影響和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以對(duì)異常情況的緊急程度做出準(zhǔn)確判斷，并結(jié)合當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)和應(yīng)急預(yù)案一同隨工單自動(dòng)派發(fā)給維護(hù)人員。

應(yīng)用傳統(tǒng)運(yùn)維方式管理MaaP系統(tǒng)時(shí)，可能會(huì)因?yàn)榫S護(hù)人員自身對(duì)系統(tǒng)了解不夠，導(dǎo)致對(duì)異常狀態(tài)的運(yùn)維效率較低，只能對(duì)潛在的故障問(wèn)題一一排查，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而通過(guò)MaaP 運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)管模塊工單中所提供的應(yīng)急預(yù)案，可以有效幫助維護(hù)人員處理現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題，明確故障產(chǎn)生的原因，快速完成異常修復(fù)。需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用中需要不斷收集各類(lèi)異常數(shù)據(jù)并持續(xù)訓(xùn)練優(yōu)化異常狀態(tài)的數(shù)據(jù)分析模型，才能在長(zhǎng)期的生產(chǎn)環(huán)境中積累一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，更精準(zhǔn)地提供業(yè)務(wù)分析能力。

5 結(jié)束語(yǔ)

高效正確地提供MaaP管理能力是MaaP運(yùn)維工作最為重要的內(nèi)容，MaaP智能化管理功能以數(shù)據(jù)分析技術(shù)為核心，可以實(shí)現(xiàn)MaaP 運(yùn)行狀態(tài)的全面感知與管控，理論上會(huì)為MaaP 提供0 停機(jī)、高穩(wěn)定性運(yùn)行的可靠保障。同時(shí)，面向MaaP可以提供各類(lèi)異常問(wèn)題的快速檢索、預(yù)測(cè)和智能輔助決策，使得維護(hù)人員能夠快速解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析能力充分體現(xiàn)了運(yùn)維數(shù)據(jù)價(jià)值，真實(shí)反映了當(dāng)前多個(gè)維度的系統(tǒng)運(yùn)行情況，并能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)前MaaP系統(tǒng)存在的各類(lèi)問(wèn)題，甚至是潛在問(wèn)題，及時(shí)輔助維護(hù)人員制定或完善更有利于運(yùn)維管理的策略。