基于OODA的智能自主運維管理研究

商英俊 劉巖 尹廣彬

摘要：運維管理系統(tǒng)的發(fā)展有兩大促進因素，一是需求驅(qū)動，二是技術(shù)驅(qū)動。新型網(wǎng)絡架構(gòu)的出現(xiàn)以及被管對象新特征對運維提出了新的管理需求，同時人工智能和虛擬化等新技術(shù)的出現(xiàn)，對于提升運維管理的智能性奠定了基礎(chǔ)。結(jié)合OODA思想，研究了運維管理的自感知、自分析、自決策、自優(yōu)化等智能管控能力，同時研究了基于信息熵的探針和探測站點選擇，結(jié)合實際需求研究遠程運維和自動巡檢，提升管理的時效性。

關(guān)鍵詞：自優(yōu)化;虛擬網(wǎng)絡功能編排;遠程運維;自動巡檢

中圖分類號：TP393文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2021）18-61-3

0引言

智能運維是實現(xiàn)網(wǎng)絡運行狀態(tài)實時監(jiān)控、資源按需動態(tài)調(diào)控、故障快速定位診斷的重要手段。在網(wǎng)絡運行過程中，需要實時監(jiān)控網(wǎng)絡運行狀態(tài)和資源使用情況，基于應用需求，按需動態(tài)調(diào)控資源，及時排除故障。通過網(wǎng)絡的有效和高效運行，滿足多樣化業(yè)務的高要求。

1自感知

1.1應用需求感知

操作人員通過可視化向?qū)饺藱C界面，在應用和網(wǎng)絡能收稿日期：2021-06-24力之間形成映射關(guān)系，轉(zhuǎn)化為對網(wǎng)絡資源的需求，包括源和目的地址、帶寬、優(yōu)先級、安全等級和時效性。

1.2多手段網(wǎng)絡狀態(tài)感知

網(wǎng)絡狀態(tài)感知的手段主要有：①定時輪詢，基于配置文件靈活設定輪詢時間和參數(shù)，定期進行重要關(guān)鍵參數(shù)的采集和感知。②主動上報，網(wǎng)絡被管設備基于trap機制主動上報自身運行狀態(tài)和活躍告警消息，全方位細粒度的數(shù)據(jù)采集是精準全面分析的基礎(chǔ)。③采集點部署流量探針等進行流量信息的實時采集和監(jiān)視，在采集節(jié)點部署探針需要根據(jù)網(wǎng)絡實時動態(tài)拓撲調(diào)整探針設備最佳部署位置，即探針的動態(tài)部署算法。

探針動態(tài)部署方法步驟[1-3]描述如下：

步驟1：基于多維感知手段實時監(jiān)測網(wǎng)絡運行狀態(tài)。

因此，可以用信息熵增益A、B表示每個探針信息熵增益。其中，信息熵增益B可在離線環(huán)境下計算并存儲，信息熵增益A基于計算推理的算法進行計算，可大幅度降低探針信息熵增益計算的在線計算復雜度，減少計算時間。

步驟6：備選探針集合中信息增益最大的探針，進行信息發(fā)送。

步驟7：計算網(wǎng)絡中剩余的不確定度（ | ），代表網(wǎng)絡中所有節(jié)點，如下：

如果網(wǎng)絡中剩余的不確定度小于設定的閾值，表明探針已經(jīng)將網(wǎng)絡運行情況探測明白，結(jié)束探測;否則返回步驟4，繼續(xù)選擇和發(fā)送探測任務。

步驟8：將已發(fā)送探針的返回結(jié)果作為故障診斷的輸入，進行故障診斷和定位。

本方法將探針的信息熵增益簡化為2個條件熵之差，分別在離線和在線環(huán)境下計算，節(jié)省了在線計算時間，降低了計算復雜度。因此高動態(tài)網(wǎng)絡的故障探針的部署方法具有如下優(yōu)點：

①用信息熵增益A和B的差的絕對值來表示探針的信息增益，為了減少在線計算時間，一個條件熵可以在離線模式下計算;②為了降低計算復雜度，另一個條件熵基于近似推理法計算獲得。

1.3自決策

自決策[7-9]是基于網(wǎng)絡運行過程中的動態(tài)應用需求，實時更新網(wǎng)絡資源狀態(tài)，或者根據(jù)網(wǎng)絡效能評估結(jié)果，進行資源優(yōu)化調(diào)控策略的動態(tài)生成。同時，智能運維需要調(diào)控位于不同地理位置、具有不同通信能力及屬于不同管理域的資源，需要進行跨域網(wǎng)絡功能編排，需要運維管理中心協(xié)同不同的管理域共同完成跨域的或者端到端的資源調(diào)控。

1.4自配置

自配置體現(xiàn)在兩方面，一是網(wǎng)絡開通前的靜態(tài)籌劃和快速開通，另一個是網(wǎng)絡運行過程中的動態(tài)調(diào)控配置。靜態(tài)籌劃和快速開通，提供向?qū)娇梢暬绘I開通配置。

同時在網(wǎng)絡運行過程中進行資源動態(tài)調(diào)控，靈活設定多參數(shù)閾值，并制定對應的資源調(diào)控策略。在網(wǎng)絡運行過程中，基于設定的閾值，當發(fā)現(xiàn)流量帶寬越限或節(jié)點鏈路故障等網(wǎng)絡異常事件發(fā)生時，自動觸發(fā)策略決策，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源動態(tài)調(diào)控和自配置。

1.5自優(yōu)化

基于大數(shù)據(jù)對主動上報和被動感知的多維數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、去重、標注、分析、融合和評估，分析網(wǎng)絡流量趨勢、基于任務的資源分配情況、故障率等，建立評估指標體系是網(wǎng)絡效能評估的第一步，選擇評估算法，評估體系的選擇也可以是客觀指標，以網(wǎng)絡健康度為例，評估指標體系包括實時性、資源利用率、快速組網(wǎng)能力、抗毀生存性、抗干擾性等多個一級指標，同時每個一級指標可以根據(jù)實際需要進行分解和細化。同時評估指標體系還可以從用戶的主觀角度進行設定，即基于用戶（QOE）的主觀評估。

在感知獲取的多維網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于網(wǎng)絡運行狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練和預測，最終實現(xiàn)網(wǎng)絡態(tài)勢預測，進而實現(xiàn)前瞻性的運維管控。

1.6 KVM和自動巡檢

通過智能化和自動化運維管理，減少管理員管理和操作負擔，提高管理效率。通過靈活設定和定時輪詢被監(jiān)控對象的告警參數(shù)閾值，實現(xiàn)告警精準定位、故障診斷和前瞻性預測，實現(xiàn)“零延時”運維[10]。提高管理的實時性、準確性和自動化程度。

基于遠程運維實現(xiàn)對遠程機房內(nèi)的路由器、交換機、服務器等運行狀態(tài)實時監(jiān)視和遠程操作控制。設定自動巡檢任務、任務開始時間、任務結(jié)束時間及巡檢對象，設定定時器，自動觸發(fā)自動巡檢任務，同時基于巡檢結(jié)果生成巡檢任務工作報告，分發(fā)推送至不同的值班首長。讓值班首長實時掌握值班崗位網(wǎng)絡情況，零時延處理網(wǎng)絡問題。

2結(jié)束語

運維管理系統(tǒng)的發(fā)展遵循需求牽引和技術(shù)驅(qū)動。一方面大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等一系列新技術(shù)，以及高動態(tài)彈性網(wǎng)絡架構(gòu)的出現(xiàn)，上述因素對運維管理提出了新的智能化的管控需求。另一方面，運維管理要適應新的彈性網(wǎng)絡架構(gòu)，在管理體制、管控流程、管理架構(gòu)等方面進行適應性提高，同時虛擬化、大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)也要引入運維管理，提升管理的智能性和主動性，實現(xiàn)真正的零接觸、零延時運維，實現(xiàn)無人值守運維。

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