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人工智能应用于未来网络的架构思考 Thinking of Future Network Architecture with AI

人工智能应用于未来网络的架构思考 Thinking of Future Network Architecture with AI. 孟伟. Contents. 5G 和 AI 的关系. Relationship. 1. 人工智能网络架构技术驱动力. Engine. 2. Conclusion. 4. Analysis. 3. 结论. AI in 5G 架构分析. 1. Relationship. 5G 和 AI 的关系. 5G 和 AI 是一对儿. 5G 和 AI 的联系千丝万缕. 5G 为人工智能提供 海量数据和无限连接.

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人工智能应用于未来网络的架构思考 Thinking of Future Network Architecture with AI

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Presentation Transcript

  1. 人工智能应用于未来网络的架构思考Thinking of Future Network Architecture with AI 孟伟

  2. Contents 5G和AI 的关系 Relationship 1 人工智能网络架构技术驱动力 Engine 2 Conclusion 4 Analysis 3 结论 AI in 5G 架构分析

  3. 1 Relationship 5G和AI的关系

  4. 5G和AI是一对儿

  5. 5G和AI的联系千丝万缕 5G为人工智能提供海量数据和无限连接 人工智能解决5G及未来网络的超复杂架构 5G AI

  6. 2 Engine 人工智能网络架构技术驱动力

  7. 促进技术发展的三驾马车 标准Standard 开源 OpenSource 联盟Alliance 文本标准：以互联互通为主要目的，以技术规范、协议为主要输出物的文本标准。 开源代码：ICT融合态势下的新型标准化形式，引领开放创新商业模式。 产业联盟：促进产业链合作，提升研发效率、缩短time-to-market

  8. 人工智能 标准、开源、生态联盟 上游开源社区 ④ 产业联盟Alliace 提交BP 基础版本 技术主导权 ② 提供需求、协议文稿 提供社区版本与展会机会 单位成员 单位成员 单位成员 ③ ① 开源社区Open Source 版本开发&社区赞助 标准组织 SDOs 标准的验证与落地 提升公司的技术引导力 技术标准 贡献提案，实现 IPR价值 ①组织机构统一化运作标准、开源项目，而产业联盟可以作为倡导者 ②上下游开源社区集成，形成稳固的技术同盟 ③公司成员与开源社区各取所需，相互促进 ④公司成员可通过运作开源社区来展现技术路线的主导权

  9. 人工智能 +网络的标准、开源、生态联盟

  10. Trend of “AI in 5G”in SDO & OS Training Inference Uses Market Place Datasets New data Models APPs Trained Model Market Place Untrained Model ETSI ISG ZSM Create an integrated, open and Shared application market for AI applications and models. OSP SDO EXTEND Deep LearningOS OS Scope AI Platform Puppy Establish a platform for integrating AI tools and technology collections. APIs Data Scientist Oriented Industry Integration Oriented Tools AIPlatform Trend ① Trend ③ Trend ④ Trend ② Algorithms Based on data scientist oriented projects, industry oriented open source projects will accelerate the transition from academic to industry. Many “AI+” vertical industries has been involved in Open Source, such as telecommunications, that brings about the Open Source combination with standards. Market place is at an embryonic stage, it will lead to an open ecosystem based on Open Source projects. The scope of OS on AI is extending to inference. The AI inference platform MUST be programmable to execute a wide variety of network architectures.

  11. 3 Analysis AI in 5G架构分析

  12. AI提供新动力，助力云化网络向智能化网络演进AI提供新动力，助力云化网络向智能化网络演进 下一代运营系统 (AIOps) 意图洞察 AI分析 数据感知 AI模型 轻量AI分析 轻量AI分析 AI分析 数据感知 数据感知 数据感知 数据感知 4G 接入DC 边缘DC 区域/核心DC DU/CU 5G 家庭 企业 巨大的复杂性减缓云化网络商用步伐，云化转型进度未达预期 繁 分层解耦更复杂 简 简化运维，释放网络能力 僵 固定策略难适应业务变化 智 智慧运营，产品创新更灵活 慢 事后被动响应 快 提前预知，效率倍增 自动化/智能化成为使能5G/SDN/NFV的新动力

  13. AI in 5G产品形态 • 服务工具类 • 终端类 • 网元设备类 • 编排管理类 机顶盒+AI模型 家庭监控+AI模型 智能手机+AI模型 编排器/网管+AI模型 +轻量化AI模块 +AI平台 (可选) SDN控制器 +AI模型 + 轻量化AI模块(可选) 基站+AI模型 网优工具+AI模型 +轻量化AI模块 +AI平台 (可选) 运维工具+AI模型 +轻量化AI模块 +AI平台 (可选) MEC +轻量化AI模块+AI模型 三类AI分析形态 … … … … 3 AI算法模型 1 2 AI 平台 轻量化AI模块 支持轻量训练、可通用服务器部署 可内嵌于设备或软件工具中 含AI硬件加速+AI模块

  14. 三大AI能力实现智能闭环协同 三大AI能力强化网络资源根基 智能闭环提供灵活高效网络能力 人工确认 • 意图自动洞察 意图 能力 • 用户意图洞察 • （识别、转换、保障） 低算力、人工分析 高算力、自学习 • 大数据分析 • 智能分析引擎 AI 能力 • 大数据框架 • 大数据 • AI • AI分析 • 编排管控 • CPU • CPU • GPU 分散、割裂 统一、同源 无线数据 有线数据 业务数据 • 数据湖 • （采集统一、数据同源、 • 数据拉通） • 数据感知 • （基于统一的数据湖） 数据 能力

  15. ITU-T ML5G焦点组整体架构

  16. 开源ONAP & Acumos网络架构 Implement Closed-loop Management Integrate Acumos & ONAP-DCAE ONAP-DCAE Model Upload Telemetry Data Input Cloud Infra and VNFs Optimize DMaaP Historical Counters, KPI, VNF Alarms, Network Event Optimize Optimize Acumos Model (In) Reboot VM, Modify VNF cfg, Scale-out or Scale-in VNF Optimize Threshold Monitoring ACUMOS KNN Classification Algorithm Model Deployment APPC/SDNC DMaaP Action based on Static Condition Acumos Model (Out) SO DMaaP Action based on AI Prediction Acumos Model Plug-in Policy

  17. 4 Conclusion 结论

  18. SDOs and OS in Hierarchical Architecture SyntacNet , ONAP, AGL, Apollo ITU, IETF, ETSI, 3GPP, IEEE, CCSA, ISO Application Layer WIT120 Networking NLP Image processing IQAS MR, Spark Mahot，MLlib，Graphx TensorFlow，Caffe Computing Layer Algorithms Distributed Computing Deep Learning Machine Learning OpenDaylight, OPNFV, Linaro ITU, IETF, ETSI, 3GPP, IEEE, CCSA, ISO Foundation Layer Network Resources Storage Resources Computing Resources Standard Open Source • The development of AI science and technology is being affected by both Open Source and Standards. • Standardization and open source on Networking AI is seriously fragmented.

  19. 结论 • 智能化切入由点及面、逐步实施，从单专业局部功能增强切入，再延伸向同领域跨专业场景，最终向全网端到端等高智能场景演进 聚焦价值场景 逐步推进 • 网络智能化整体架构优先以5G云化网络架构为基础，重点在5G网络中实现，并兼顾传统网络 5G云化 网络优先 • 架构设计和能力规划以整网智能化为目标，所有子网遵循统一架构 统一架构 • 智能化涉及的大数据、AI、下一代运营运维系统等多平台实现组件化解耦设计，可分可合，满足各种部署场景需求 解耦设计 多场景部署

  20. “Towards a new era， AI in 5G”国际论坛 • 论坛时间：2019年3月6日 • 主 办：联合国国际电信联盟ITU、中国信息通信研究院CAICT • 承 办：中国人工智能产业发展联盟AIIA、ZTE中兴、中国联通China Unicom • 地 点：深圳市华侨城博林圣海伦酒店 • 会议主题：上午 — AI使能5G网络智能化； 下午 — AI使能行业业务创新 • 注册方式：关注中国人工智能产业发展联盟官方公众号

  21. 谢谢 Thank you 孟 伟 中兴通讯标准开源规划总监 135 8401 3108

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