单位文秘网 2021-10-23 08:13:59 点击: 次
领导与指挥,进行非实时性的维护工作,是通信运营商网络运维体系的非核心能力层,要求人员有一定的综合维护技能。通信运营商一般采取一定范围内的外包维护形式,通过招标形式找一些有通信网络维护经验的公司对网络设备进行维护。通信网络运维层次如图1所示。
广东怡创科技股份有限公司作为具有10多年移动通信网络服务经验的企业,尽管在广东及其它多个省份具有这个市场领域的竞争优势,但仍然强烈感受到网络服务市场随时可能存在的风险和危机,于是基于管理优化和技术创新的目的,积极开展生产方式的变革和升级,投入巨资组建研发团队,成功开发通信网络智能运维服务管理系统,并成功运用于各个通信网络代维服务项目的生产管理中。
2.应用需求
为了进一步完善系统和提高劳动生产率,怡创公司以前期IOSM系统为基础,通过引入智能化调度遗传算法理论、开源云计算技术和北斗导航技术,对系统进行全面升级,旨在打造一个基于云计算的通信网络智能运维服务管理系统。
系统的建设在体系设计、系统功能、用户体验操作、实现思路等方面加以着重考虑:
(1)体系设计上,采用自高端向低端展开的顶层设计先进理念,以集成的通信工具、一体化的指挥调度、智能化的指令下达、人性化的辅助功能、扁平化的信息资源共享作为重要目标。
(2)系统功能上,要求符合通信网络运维服务的业务模式,并采用智能化的手段,实现完全的系统现场模拟接入,实现智能化、数字化装备,大大提高维护效率。
(3)用户体验操作上,遵循简洁、高效、快捷方针。根据通信网络运维服务业务的特点,要求不同环境下用户接入便利,系统要提供Web门户PC端接入方式和智能手持终端接入方式。平台的后续维护操作要以维护简便为原则。
(4)实现思路上,改变当前通信网络运维现场作业行业的“项目组分工+人工调度管理”方式,采用云计算、移动智能终端、北斗导航定位、非线性约束优化遗传算法等技术,对通信网络运维服务实行集中的智能指挥调度和全方位的标准化规范管理。
3.系统总体设计
本系统是一个包容了多种通信手段、多种业务应用、多种劳动力资源、智能指挥调度策略、非线性多约束调度优化理论求解模型、并利用开源“云计算”平台解决求解过程中海量计算所产生的性能问题的复杂的智能指挥调度平台。
3.1主要研发内容
(1)智能指挥调度研发
这部分的研发内容主要包括:现场作业任务的分拆和合并技术、智能指挥调度策略模型以及基于遗传算法最短路径技术的调度成本计算优化。
(2)“私有云”计算实现
这部分的研究内容主要包括:基于开源“私有云”计算平台挖掘云计算平台计算资源的可伸缩性,保障智能指挥调度系统的实时计算性能需求。
(3)现场作业工程师手持北斗终端应用系统开发
这部分的研究内容主要包括基于北斗导航终端技术开发移动应用:
1)支持现场作业工程师实时接收、反馈智能指挥调度系统的工单调度;
2)支持现场作业工程师当前地理位置的实时上传。
3.2主要技术指标
(1)调度规模:5万人,10万基站;
(2)并发任务:100个任务同时调度指挥;
(3)优化方案实时动态调整间隔:不超过10min;
(4)指挥调度平台支持同时访问接入的用户数:5万人;
(5)终端用户数据查询访问响应时间:不超过30s;
(6)数据存储能力:利用云平台虚拟存储机制,支持存储省级、地市级规模的网络工参、性能数据和指挥调度数据。数据存储规模不小于4TB;
(7)安全控制:利用云平台安全管理机制,从身份访问控制、数据安全、网络/存储/服务器安全、物理安全等4个层面,全面保障通信网络智能运维服务管理系统的安全性。
3.3系统整体结构
通信网络智能运维服务管理系统在规划设计时充分分析和总结了通信代维服务业务模式的核心元素之间的内在联系,即网络资源+工单/任务+生产资源模式:
(1)网络资源:通信代维业务的本质其实就是通信运营商将其拥有的网络资源委托给代维公司管理和维护(包括站址、基站、设备、光缆等)。
(2)工单/任务:运营商网络资源与代维公司生产资源之间的联系桥梁和纽带是工单和任务(如抢修工单、巡检计划/任务、通用任务工单等),工单和任务是代维公司实现网络资源管理和维护的工作驱动和记录的载体,是代维实际工作量统计核算记录的来源。
(3)生产资源:代维公司通过组织和调度其人员、车辆、物资及财力等生产资源实现对运营商网络资源的维护管理。
上述两类资源与工单/任务的模式,即构成了以通信代维服务业务模式为基础的智能运维服务管理的核心业务实体模型。而在此基础上,代维公司与运营商之间的业务对接点,也即是运营商成本支出的最小管理单元或称代维公司实现收入的最小业务单元,其实是以每个代维项目(合同)打包的方式实现代维相关的两类资源和代维工作量的管理和统计,于是在“网络资源+SE单/任务+生产资源”模式之上再增加代维项目管理,组成了通信网络智能运维服务管理系统的主体业务实体模型框架,并可以借此实现多维度的数据查询、统计分析及考核、计费等应用。
4.关键技术
4.1构建基于开源OpenStack与KVM的云计算技术
为了现场作业工程师可以快速了解到运维作业任务的实时调度信息,运维管理人员可以快速了解并快速判断与调整现场作业任务,进行智能化的指挥调度,本平台不仅要存储通信网络智能运维服务的作业信息,还要对现场作业信息提供快速的检索与信息加工处理的能力。
传统的企业信息资源共享平台在执行求优方案及大数据海量计算时,由于受到单机服务器性能瓶颈的限制,不能快速执行实时运算并给出响应,许多事务处于排队等候过程中。本计算平台框架提供多服务器联合计算十分布式存储的能力,可以充分利用企业普通计算机的计算能力总和,结合OpenStack+KVM虚拟化技术,合作完成海量的计算任务,以提高系统运行计算效率。另一方面也可以将企业闲置普通计算机利用起来,提高企业资产利用率,实现小成本大效益。
OpenStack主要包括计算、存储、网络,通过开源的Iaas实现。OpenStack的主要子项目共有9种服务组件,其中本私有云平台使用了Glance、Nova、Neutron、Keystone这4种服务组件。这4种服务组件分别为:
(1)Image(Glance)提供镜像服务,它旨在发现、注册和交付虚拟机磁盘和镜像,支持多种后端。
(2)Compute(Nova)提供计算虚拟化服务,是OpenStack的核心,负责管理和创建虚拟机,设计方便扩展,支持多种虚拟化技术,并且可以部署在标准硬件上。
(3)Networking(Neutron)提供网络虚拟化服务,是一个可拔插、可扩展、API驱动的服务。
(4)Keystone是OpenStack框架中的一个重要组成部分,负责身份认证、服务管理、服务规则和服务令牌的功能,实现了OpenStack的Identity API。
在本私有云平台的体系架构中,OpenStack依赖的是系统底层软件,包括虚拟化软件、虚拟化管理软件、系统内核。系统底层软件的性能和稳定性决定了整个云平台的性能和稳定性。因此,这些软件的版本选择和配置调优也是本私有云系统开发设计中要考虑的一个重要因素。
目前流行的虚拟化软件有Xen和KVM(KernelVirtual Machine,内核级虚拟机),Xen比KVM出道更早,某些特性提供得更广泛。但是经过多方调研,从长远来看,因为Xen缺少与Linux很好的整合,因此将会使Linux系统内核的负担越来越重。在本私有云平台建设中,选择了与Linux内核高度兼容的KVM虚拟化技术。相比Xen,KVM虚拟化提供更优秀的表现,并且更加灵活,可以在任何场景下直接和系统硬件进行交互,KVM逐渐成为在Linux系统上创建和支持虚拟机(VM)的默认开源方案。
使用OpenStack+KVM计算服务进行虚拟化后的怡创“私有云”的系统架构如图2所示。
根据项目行业特点和运算要求,把系统构建在使用成本低、平台可扩展性强的开源“私有云”平台之上,为运营商和客户以Saas模式提供服务。这种构架于云计算平台,并且以云计算模式提供服务的方式将极大地降低系统建设成本,提高生产效率。
4.2建立智能指挥调度策略模型
网络运维现场作业工作内容繁多,涉及人、车、工具仪器仪表,以及各类施工辅料的调度安排,很难梳理出标准化工作规范,要建立集中化的现场作业支撑平台对现场作业进行指挥调度和管理。用IT系统取代目前的人工管理模式,这对IT系统的智能化提出很大的挑战,尤其是处理突发及异常情况的能力。
本系统的智能化集中体现在现场作业资源的集中指挥调度策略的智能化上,为了提高指挥调度策略的智能化,通过驱动软件技术将指挥调度策略与策略执行引擎分离:指挥调度策略可以由管理人员自行定义,并可根据实际调度过程中的反馈信息进行自我调整、优化;策略执行引擎严格执行规则库中定义的指挥调度策略,对现场作业活动中涉及的资源进行集中的指挥调度。
智能指挥调度策略模型如图3所示。
4.3现场作业任务的分拆和合并技术
网络运维现场作业任务种类繁多,为了进行优化调度,根据作业资源(人、车、工具仪器仪表,以及各类施工辅料)的当前状况(地理位置、能力、工作量等)进行任务分配,需要根据作业任务所涉及的网络设施数量、种类、地理位置以及作业内容等信息,对作业任务进行适当分拆,将分拆后的原子作业任务再根据地理位置等维度进行合并,再将合并后的作业任务按照预定义的指挥调度策略调度给合适的现场作业人员。
现场作业分拆与合并原理如图4所示。
4.4基于遗传算法最短路径技术
GA(Genetic Algorithm,遗传算法)又称基因进化算法,属于启发式搜索最优解的方法的一种。它由美国的J Holland教授于1975年提出,是一类借鉴自然生物界遗传科学“优胜劣汰”的进化规律的随机搜索方法,采用概率化的寻优方式,自动指导和优化搜索空间,自适应地调整搜索方向,没有确定的搜索规则。这些关键特性使遗传算法技术成为现代智能科学领域的一项关键技术。
通信网络运维现场作业指挥调度中,主要计算量是实时调度路径成本的计算,现场作业主要的作业地点是在无线基站,系统采用遗传算法的选择、变异、交叉算法,通过对各个基站之间的路径成本进行最小路径和最佳次序遍历计算,提前计算出任意两个无线基站彼此之间的最短路径成本。在现场作业时,系统根据等待服务基站的经纬度和一线抢修人员通过北斗导航终端上传的经纬度,得到最短路径成本,合理安排车辆和人员的行进路径,确定从作业地点到不同无线基站的维护方案,提高车辆或人员调度成本计算性能和计算效率。
遗传算法的工作流程如图5所示。
4.5北斗卫星定位技术
北斗卫星导航定位系统是我国自主研发的卫星导航定位系统,以我国传统文化中寓意光明和方向的星座“北斗”命名,是继美国GPS、俄罗斯“格洛纳斯”之后全球第三大成熟的卫星导航定位系统。北斗卫星导航系统是我国重要的空间信息基础设施,在我国公共信息、农林渔业、运输交通、防火减灾等领域发挥着不可或缺的作用,在政治上更具有着深远的意义。北斗卫星导航系统于2000年正式建成,至今历时15年的深入发展,已经具备了全球范围、24小时全天候领先的高精度定位、高可靠性导航等能力,并且较之美国的GPS导航系统,具有短报文通信能力,从而实现了双向通信的功能。
由于通信网络运维服务中对车辆位置和状态有一定的实时性要求,需要车辆与公司的集中指挥调度中心进行实时的数据通信,采用北斗卫星定位技术进行数据通信时,其通信的信息量一般也不会超过GSM短信息的长度范围。故采用北斗卫星定位技术通过短信息方式发送数据其成本代价远远低于其它方式。
通信网络运维服务维护的是通信网络,一旦发现基站退服,现场人员第一时间到达现场,但由于通信中断,信息不能有效沟通,将给工作开展造成一定障碍。此时利用北斗系统的短报文服务,可以解决通信的问题。因此,对于一线的抢修人员,配备基于北斗导航的平板电脑非常必要。
北斗导航平板电脑支持北斗定位导航,同时兼容GPs定位模式。自带BD-2/GPS双系统定位导航模块,支持北斗导航系统,同时兼容GPS导航系统;外设北斗卫星通信功能,全天候无缝数据传输蓝牙无线连接北斗卫星通信设备,随时随地通过卫星通信手段不间断联系,实现在没有移动网络的时候保证数据传输的连续性,在紧急情况下及时汇报情况及位置信息。另外,北斗导航平板电脑终端采用工业级三防设计,其特有的防水、防跌落机身,适合在通信网络运维现场作业应用。
4.6移动智能终端离线与在线工作模式、电子地图缓存技术
通信网络运维现场作业环境比较复杂,难以保证通信信号质量,因此现场作业人员的移动智能终端数据通信能力并不是任何时间、任何地点都能够保证的,作为现场作业支撑工具,移动智能终端数据需要有对通信网络数据的离线编辑能力。由于4G技术的发展,移动终端无线数据通信的速率有了飞速的提高,同时北斗导航平板电脑实现了在没有移动网络时数据传输的连续性,在紧急情况下及时汇报情况及位置信息,因此利用移动终端进行资源数据的采集以及资源应用时,完全可以实现移动终端数据与后台资源数据库数据的在线同步更新。
现场作业人员离线工作模式需要离线地图,采用主流的地图切片技术及地图预缓存技术来支持离线工作模式。地图切片技术设计上采用多层次地图金字塔模型,从金字塔低层到顶层,分辨率从低到高,并配置好坐标范围,从而实现电子地图的依次缩放。此模型层次从形状上类似屋顶的瓦片,因此也称作地图瓦片技术。这些“瓦片”以约定的比例和尺寸,按指定的格式保存成图像文件,按约定的命名规则和组织方式存储,在应用时按约定方式进行拼接和显示,从而形成静态地图缓存。
本系统技术接口上应用了百度地图API。百度地图API为开发者提供了应用程序接口,可以方便地在系统中实现电子地图,同时也支持地图数据包离线处理。百度地图APl支持多种语言版本的调用,提供基本地图、地理位置搜索、周边搜索、公交驾车导航、定位服务、地理编码及逆地理编码等丰富功能,可以快速整合到应用系统中。
通信网络数据则集中存储在后台GIS服务器中,针对现场作业环境等无法使用任何网络服务的客观情况,采用百度地图开放平台API的移动终端离线电子地图缓存的方法,允许用户可以通过手动和sDK接口两种形式导入离线地图包,下载相关数据在离线模式下使用。利用移动终端可以进行资源数据的离线采集,采集的数据结果可以与后台资源数据库数据在线同步更新。
5.结束语
建立开源“私有云”计算平台的通信网络智能运维服务管理系统,提供劳动力资源指挥调度云服务,将会大大推动通信网络运维服务行业的劳动生产率,杜绝窝工扯皮现象,有效节省现场作业交通运输成本和仪器仪表、车辆的投入成本,提高个人工作效率,最大化释放劳动力、仪器仪表、车辆的使用价值,从而有利于社会节能环保以及提高现场作业工程师的收入报酬。
采用“私有云”计算架构,并且引入智能调度理论,脱离了传统意义的任务调度系统,将网络运维服务提高一个新的层面上来,具有一定的领先性和开创性,和传统的运维调度系统相比,有着明显的竞争优势。
本系统为网络运维现场作业提供技术支撑,实现了代维服务生产过程的端到端IT化支撑,实现代维服务管理的标准化、规范化和电子化,实现了代维服务生产的效率提升、质量保障和合理的成本控制,从而实现了通信运营商、代维公司、代维服务员工三者之间的和谐共赢。因此,该系统市场前景广阔。
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