智能运维如何聚集5G的业务

智能运维如何聚集5G的业务

在2G/3G/4G传统设备时，业务一旦出现问题，运维人员不需要太多区分是硬件故障还是软件故障，设备本身先进行软硬件一体的主备倒换，先恢复业务，再进行故障定位。

在当前云时代，基础设施集中化，中心DC物理设备规模庞大（》1000），网络功能分布式打散分布在不同的物理节点上，一旦出现故障，原有的软硬件一体化主备倒换方式不再有效，需要更有效性自动化识别能力，识别故障根源是硬件原因、云平台原因、还是上层VNF的原因，快速区别出故障的根本原因，才能快速对故障进行有效隔离和恢复。

一、智能监控

智能监控的目标是，软件自动化发现系统运行异常，自动触发下一步对异常的分析，从而定位出系统异常根源，快速修复故障。

实现智能监控有两种方式：直接方式和间接方式。

直接方式：对环境、硬件（计算、存储、网络）、Cloud OS等关键设施进行指标监控，一旦出现异常数据，进行直接的故障告警、定位；

多维度的对比分析可以从几个方面进行。

同类对比方式。同类型的5G NF的同类KPI变化应该趋于一致，一旦出现较大（超过域值）波动，可以判断系统异常；单一的NF内部，不同微服务的处理KPI同样也应该趋同，如果不一致同样也可以判断系统异常。

二、故障分析

故障根源分析可以从两个方面入手，告警、日志。在监控系统发现系统异常后，触发纵向分层告警、分层日志关联分析；横向关联NF内微服务间，NF-NF间进行关联分析，定位故障根源。

1，纵向关联

纵向关联在垂直架构上，网络构包括物理层、虚拟层、业务层三个层次，当底层出现故障时，将影响上层业务。如图1：

图1， 三层架构示意图

纵向关联解决的关键问题：底层硬件、虚拟层故障一旦发生时，上层业务KPI等指标会出现异常，垂直关联把上层业务的异常和底层故障关联起来，识别出根故障的根源是在哪个层次PIM层、VIM层还是VNF业务本身。

2，横向关联

在水平层次上，VNF内部的微服务间存在业务流程关联，存在相互影响的关系，微服务间横向关联用作发现出问题根本原因的微服务，如图2。

图2，同一VNF内不同微服务集群示意图

在VNF-VNF间业务流程在不同节点间流转时，如果某个节点发生故障，也将影响到与其相关的其他节点，如图3。比如：AMF、SMF、PCF、UDM等相互之间的关联影响，是业务流程的不同节点。

图3. 不同VNF互联示意图

综上可知，横向关联能够解决的关键问题在于，把一个网元的故障和另一个业务相关网元的故障关联起来，把一个微服的故障和真正出问题的微服务关联，在应用层这同一层次识别出真正出问题的微服务或组件。

3，常用技术

数据采集：业务告警、业务kpi、业务配置操作日志、网络设备操作日志、存储设备操作日志、虚拟设备操作日志、虚拟层平台操作日志、虚拟层系统运行日志等；

数据分类：数据在清洗分类时主要有几个标签，如时间、位置、我影响谁（分类标签）、谁影响我（分类标签）。分类标签有网络、主机、存储、配置；

数据监控：一般对上层KPI进行监控，KPI数据是统计数据，可以引入AI算法，对异常KPI进行判断，一旦出现异常数据，判断系统出现故障，触发故障根源分析系统；

数据关联：主要根据预置的模板进行，模板以标签的形式进行关联，其中位置、时间、我影响谁、谁影响我，是数据关联主要依据；

定层定位：通过数据关联，从上往下（业务、虚层、物理层）确定最终的关联节点，水平关联通过“分类标签”最终找到故障起因的网元、微服务或组件。