中国移动IT云资源池网络故障诊断的探索和实践: 中国移动IT云资源池网络故障诊断实践的过程中,经历了以下几个步骤: 1. 确定问题:通过对网络故障的分析和排查,确定了故障的具体原因。 2. 资源诊断:利用云计算资源池中的各种云产品和服务,对网络资源进行全面的诊断和评估。 3. 方案设计:根据资源诊断的结果,设计并实施相应的解决方案。 4. 实施和监控:在方案设计并得到验证后,实施新的网络架构,对网络进行监控和调整。 5. 持续改进:持续对网络故障进行诊断和优化,提高网络的可靠性和稳定性。 中国移动IT云资源池网络故障诊断的实践,通过资源诊断、方案设计、实施和监控等步骤,成功地解决了网络故障,提高了网络的可靠性和稳定性。

2023-11-08 10:08:46 中国移动通信集团有限公司

• 网络数智化是将人工智能、大数据技术与通信网络的硬件、软件、系统、流程等深度融合，以实现自动驾驶网络高阶能力的关键。在国务院国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中，国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措被系统阐明，“上云用数赋智”贯穿始终。中国移动（600941）不断推进数字化战略进程，对网络的访问质量、灵活调度、可靠性等特性提出更高的要求，以算力网络为代表的基础设施更是以“数字时代新能源”为目标，要求具备相应的数字化网络支撑能力。 在运维领域，网络故障诊断技术主要分为主动探测技术和被动探测技术。主动探测技术包括端到端探针埋点和带内报文染色。端到端探针埋点是通过在不同网络区域、设备下部署探针，进行双向业务及网络测试，生成端到端的SLA报告，根据异常探针位置定位某一段网络故障。但该模式存在复杂数据中心网络部署难度大、通用性低等不足。带内报文染色则是利用诊断模型对数据进行挖掘、交叉分析，选出故障概率最高的网元及根因。虽然该技术对设备兼容性要求高，在电信运营、政务、交通、金融等领域难落地，可推广性不强，但在中国移动IT云资源池网络故障诊断的探索实践中取得了一定的效果。 为了实现网络自动驾驶，本文提出基于知识图谱AI算法，将真实业务流、拨测流与中国移动IT云资源池网络故障诊断相结合，实现异常检测为故障触点，结合异常流的访问路径、资产、组网特征等关联属性，进行交叉共性分析、故障场景模型匹配，从而实现故障网元自动定界

  

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