面向6G的核心网运维关键技术分析

谢新梅

（广东省电信规划设计院有限公司，广东 广州 510660）

0 引 言

2021年我国发布了《6G总体愿景与潜在关键技术》白皮书，其中明确指出了6G技术发展的整体愿景。6G主要是在5G网络的基础上将原本的万物互联进一步转变为万物智联，基于这种特征使得6G技术成为连接现实世界与虚拟世界的主要纽带。同时，6G还可以科学合理地解决智能化演进问题，通过各类通信技术与人工智能技术之间的融合来促进网络优化。核心网作为通信网络发展进程中的关键内容，必须要有着高度的智能性与自治特性，只有这样才可以满足网络技术智能化发展与转变的基本需求。而运营维护工作则是确保核心网能够实现智能化转变的关键内容，通过进一步探究核心网运维阶段存在的各类问题，及时提出针对性的解决措施。

1 面向6G的核心网运维所产生的问题

1.1 新技术与新架构产生的挑战

在现阶段发展进程中，5G核心网络运维建设正在逐步朝着虚拟化的方向转变，其中的关键技术就在于网络功能虚拟化（Network Function Virtualization，NFV）和软件定义网络（Software Defined Network，SDN）等。在运维存在的各类问题中，影响最严重的就是各类新技术与新架构应用所产生的问题。5G核心网主要由网络文件系统（Network File System，NFs）、网络功能虚拟化基础设施解决方案（Network Function Virtualization Infrastructure，NFVI）以及文本编辑器（Vi IMproved，VIM）所构成，如图1所示。NFs可以根据相应的需求来对网络切片进行组合，从而为用户提供对应的服务内容；NFVI则是以各类硬件设置为主构建的软件平台，能够有效代替传统的专用硬件或物理单板，具备计算、储存等多种功能；而VIM则属于一种通用的云操作系统[1]。

图1 5G核心网总体架构

5G核心网所采用的是以SDN技术、NFV技术为基础的典型架构，在对核心网进行运维的过程中要详细划分为硬件层、虚层、App层等。在后续工程应用和工程部署阶段，应当针对分层结构所产生的基本需求进行综合考虑。从现有网络的角度来看，其内部经常会出现各种故障问题，但却无法对其进行准确定位，导致故障属于哪一层无法被准确划分。再加上厂家设备等方面存在差异，提高了故障分析与定位的整体难度。相较于传统设备内部采用的软硬一体化架构，这种分层实现的基本架构对于核心网的运维提出了较高的要求。如何在短时间内对故障进行定位，并以此为基础来对系统参数加以优化，已经成为新技术与新架构影响下运维工作要面临的主要挑战[2]。

1.2 引入切片技术所产生的挑战

切片技术大部分情况下都是按需定制的，不仅有着显著的敏捷性与灵活性，整体安全性也比较高，能够有效满足垂直用户的基本需求。从逻辑角度来看，切片技术中综合了不同类型的逻辑实体NFs，例如传输切片、无线子切片等，可以为行业客户提供更加优质的通信服务[3]。基于切片技术自身的复杂性特征，如果没有进行特殊说明，切片所指的主要内容就是核心网子切片。运维通常情况下所指的主要就是独立化逻辑设备或是物理设备的维护操作，其中并不包括各类物理实体与逻辑实体之间的关联性。而通过切片技术的应用，能够实现传统运维体系与运维概念的现代化转变。运维并非只是单纯地局限在单一个体的运维方面，而是一组相互关联物理实体与逻辑之间的组合。而在面向6G的通信网络发展中，如何实现基于单个NF或实体的运维管理并使得切片/网络可以看作一个整体来进行运维亟待解决[4]。

2 面向6G的核心网运维关键技术分析

2.1 以网络为核心的运维改进优化

面向6G通信网络的运维模式已经从单网元、单设备运维进一步转变为以网络为单位的运维转换，其中涉及切片网络、NPN网络等[5]。切片应当按照需求来自动部署与开通，面向6G的切片要根据用户自身的需求动态生成，并且完成自动化的业务测试工作。如果所采用的切片管理系统并不能根据用户自身的需求变化来创建切片，那么这部分切片和资源信息就会提前预置在相应系统中，在用户需要的情况下手动选择。而这部分预置的切片信息对于用户自身的需求来说并不匹配，如果需要进行调整，就只能采用手动的方式。简单来说，目前所采用的切片管理系统难以满足按需定制的要求，整体缺乏灵活性[6]。因此，切片开通部署的主要演进方向就在于支持用户的动态需求并生成与之对应的安全信息和SLA参数，而后将其进一步传递至网络切片管理功能（Network Slice Management Function，NSMF）中，根据这些信息来生成需要进行部署的网络服务资源[7]。网络切片管理系统如图2所示。

图2 网络切片管理系统

2.2 以数据为核心的改进优化

在面向6G的移动通信网络中，将网络数据信息的高效收集作为核心内容，提高对于运行数据信息的重视程度。在网络数据分析功能（NetWork Data Analysis Function，NWDAF）中，其属于一种标准组织所定义的对网络数据信息展开收集的逻辑实体，分为分散状态和聚合状态，可以对各类NF/AF展开更加高效的收集。对于UE运行阶段所出现的各类数据信息，也可以在收集过后进行学习训练和深入分析，生成与之对应的AI模型，并将这种AI模型应用在策略创造及数据信息推理的过程中。与此同时，还要做好对于网络和设备的数据收集、运维优化工作，从原本的被动运维转变为主动运维，保证以数据为中心的网络功能可以顺利实现[8]。在不同的应用场景或是在解决不同问题时，其所需要手动收集的数据信息也并不相同，这就需要根据相应的场景和问题更加灵活地采集观测对象的数据信息[9]。对于特殊的场景或问题，NWDAF可以根据不同的场景和问题来推理出高效的AI模型与AI算法，通过AI模型和AI算法进行深入分析，准确找寻出其中存在的故障问题，并及时采取对应的故障解决措施和优化措施，而不是在故障出现后被动地进行维护与优化，从根本上提高用户自身的使用体验。对于被观测对象的算力，可以充分结合给定的场景来展开综合决策，以此来更好地释放。除此之外，还可以将调整组件的运行资源进一步转移至特定的物理设施中，或是通过反向操作的方式来提高被测试对象的算力[10]。AI智能平台可以提供网络智能化应用，具体架构如图3所示。

图3 AI智能平台架构

3 结 论

综上所述，在目前社会的发展进程中，面向6G的核心网运维内部具有一定的复杂性。基于进一步分析核心运维网演进过程中涉及到的各类关键技术，并对其展开详细的总结分析，加大对于6G关键运维技术的研究力度，以此来更好地促进6G通信网络的健康发展。