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数据|＂5机＂协同，释放5G最大价值！( 二 )


另一方面 ， 5G网络中同时承载多种不同甚至差异化很大的QoS需求的业务 ， 差异化的业务保障需求 ， 对运维工具、运维流程、运维能力提出新要求 ， 对传统运维模式提出挑战；而新架构、新技术的引入 ， 大幅增加了5G网络的运维难度 。
全球移动通信运营商均在大力探索实践把AI引入到电信网络领域 。 据5G微信公众平台的观察 ， 国内最早的5G智能运维实践是中国联通(600050,股吧)携手华为于2019年率先在广东部署的5G智能运维平台 ， 实现了5G网络故障的快速发现、快速定位及快速恢复 ， 取得了5G网络质量及运维效率双提升的优异成绩 。 从更大的范围看 ， 对于把AI引入到电信网络 ， 华为很早就提出并大力发展ADN（自动驾驶网络） 。 在电信网络中 ， 下层是网络设备 ， 上层是控制层 ， 在整个网络的控制和运维方面 ， 端到端引入AI技术 ， 构建分段自治功能 ， 每一段的自治通过上层运营系统实现端到端的自治能力 ， 进而实现整网自治 。 自治网络带来的最大变化是运维人员不在整个业务流程里 ， 是一个自动化的系统 ， 称为"网络自动驾驶模式" ， 实现整个网络的自优、自愈、自动化 。 从运营商的诸多部署实例看来 ， 华为SoftCOM AI构架可使网络逐步走向智能化的故障自愈和自我优化 ， 从而提升5G时代复杂网络的运维效率 。
● IT架构升级需求
把5G、云、计算、AI、应用融合起来的过程中 ， "数据"被盘活 ， 可构建起一个数据流通平台 ， 从而可发挥数据作为千行百业最核心的生产要素的作用 ， 助力千行百业数字化转型 。 5G、IoT、云、计算、AI等ICT新技术、新模式的发展和应用无一不是以海量数据(603138,股吧)为基础 ， 又反过来可带动数据量的爆发式增长 。 比如 ， 视频己经从标清、高清进入4K且即将进入8K、AR/VR时代 ， 对存储平台的能力带来巨大挑战（4K超高清的数据量比高清多出至少4倍以上） 。 又如 ， （非完全）自动驾驶汽车即将正式上路 ， 每小时将产生4TB的数据（包括关于道路状况、天气、周围物体、交通和街道标志等的实时信息数据） ， 需要进行海量数据的存储 。 再如 ， AI需要全数据训练、处理和分析 ， 需要更长的数据存储周期 。
千行百业数字化转型所依赖的海量数据蕴含巨大的价值 ， 给运营商的存储系统带来了前所未有的挑战 。 如果采用传统架构的存储系统 ， 数据"存不下"和"流不动"的问题将会日益严重 。 传统存储由独立的控制器与硬盘框组成 ， 当容量不足时可增加新的硬盘框进行级联 ， 但由于控制器的处理能力受限 ， 存储的扩展能力非常有限 。 此外 ， 非结构化数据逐步成为垂直行业企业数据的主体 ， 大多数的新增数据将由各类音视频、日志等非结构化数据构成；然而传统存储协议类型单一 ， 无法同时满足块、对象、文件、大数据等多样性数据的存取需求 。 第三 ， 不同应用产生的数据分别存放在不同的存储系统中 ， 而且这些数据由于各自的特征 ， 彼此之间无法共享使用 ， 形成"应用孤岛" ， 数据的备份、容灾等还容易形成"管理孤岛" ， 将给面向千行百业的ToB业务扩展造成极大制约 。
从相关典型案例看 ， 华为通过IT资源池化助力运营商解决了上述挑战 ， 并实现生产交易场景、海量数据场景、边缘数据场景等的融合多场景存储 ， 对数据的"采、存、算、管、用"进行端到端的整合和优化 ， 数据"存得下、流得动、用得好" ， 使得数据的每比特价值最大、每比特成本最低 。 在存储层 ， 通过重定义存储架构 ， 将块、文件、对象、HDFS等多种存储服务融合 ， 打通数据孤岛 ， 解决多样性数据存储和共享问题 。 协议方面 ， 通过多协议融合技术 ， 实现一份数据同时支持数据库、大数据、AI等多种业务的分析需求 ， 节省数据无效流动时间 ， 让分析更高效 。 算力层面 ， 通过将数据库、大数据、AI多引擎融合分析和多样性算力统一调度 ， 降低海量数据处理难度 ， 实现高效分析 。 管理层面 ， 通过将AI融入存储全生命周期管理 ， 从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维 ， 从容应对数千节点规模的复杂管理 。


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