隨著通信服務(wù)提供商(CSP)順利過渡到5G獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)以及向云原生網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)營的大規(guī)模轉(zhuǎn)變，他們正在積極投資提高網(wǎng)絡(luò)自動化水平所需的技術(shù)。事實上，市場研究數(shù)據(jù)樣本表明，到本世紀(jì)末，自動化投資將以約20%的復(fù)合年增長率增長。其目標(biāo)有兩個：短期內(nèi)，當(dāng)現(xiàn)金流至關(guān)重要時，網(wǎng)絡(luò)自動化可以提高網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)營效率；長期來看，它是管理5G時代及以后網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的唯一可行選擇。
從高層次來看，如今的通信服務(wù)提供商已經(jīng)部署了5G，重點是增強(qiáng)移動寬帶；5G的下一次演進(jìn)將以分層支持大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)實施、超可靠低延遲通信以及針對物流和制造業(yè)等特定垂直行業(yè)需求量身定制的網(wǎng)絡(luò)配置為標(biāo)志。這也伴隨著向云原生架構(gòu)的更大轉(zhuǎn)變，包括對核心基礎(chǔ)設(shè)施的升級、對無線接入網(wǎng)絡(luò)的更分布式方法以及對傳輸?shù)南鄳?yīng)調(diào)整。
這些領(lǐng)域的復(fù)雜性不斷增加，這意味著由于一系列因素，包括不斷增加的容量需求、管理現(xiàn)代和傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的需求、多供應(yīng)商系統(tǒng)的激增，以及在5GAdvanced和6G成型時需要保持面向未來的態(tài)勢，網(wǎng)絡(luò)性能的可見性和對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的透徹了解變得更具挑戰(zhàn)性。
隨著可視性挑戰(zhàn)的增加，CSP可能會遇到根本原因識別、站點訪問量激增、配置錯誤以及平衡特定領(lǐng)域優(yōu)化與端到端系統(tǒng)性能需求等問題，所有這些都可能推高成本。這凸顯了網(wǎng)絡(luò)自動化在提高可靠性和一致性、促進(jìn)高級服務(wù)和隨之而來的新業(yè)務(wù)模式以及增強(qiáng)安全性方面的重要性。在端到端網(wǎng)絡(luò)自動化戰(zhàn)略的背景下，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和性能數(shù)據(jù)的可視性和理解的重要性怎么強(qiáng)調(diào)也不為過，因為它為智能決策提供了輸入。
自動化在電信行業(yè)越來越重要，這證明了網(wǎng)絡(luò)自動化的必要性，但在CSP能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流程自動化之前，它必須能夠看到網(wǎng)絡(luò)流程。解決傳輸領(lǐng)域可見性問題的方法歸結(jié)為更好地觀察網(wǎng)絡(luò)行為和性能、頻繁收集數(shù)據(jù)、實時分析數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為自動化操作，使CSP能夠主動高效地運(yùn)行傳輸網(wǎng)絡(luò)。
有了更強(qiáng)大的可視性和可視性，這樣服務(wù)提供商就可以專注于解決問題，而不是排除故障?；?a href="http://m.ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI/ML的深度分析將確定問題的根本原因，然后根據(jù)不斷增長的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測未來的問題。原始數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化為可操作見解的原始數(shù)據(jù)之間的重要區(qū)別從字面上和形象上實現(xiàn)了閉環(huán)，使控制器能夠自動執(zhí)行服務(wù)配置和流量控制、節(jié)能配置和監(jiān)控等操作。這不僅可以縮短上市時間，還可以減少人為錯誤和配置錯誤，而這些仍然是網(wǎng)絡(luò)問題的主要原因之一。
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