面向任务的网络自动规划与重配置技术研究*

牛作元，张锋军，李庆华，许 杰，石 凯

（中国电子科技集团公司第三十研究所，四川 成都 610041）

0 引言

网络规划与配置作为通信网络管理中的重要组成部分，需要从全局角度考虑网络需求，完成网络资源精准配置，是保证通信网络能够充分发挥其效能的基础。

但是，随着网络规模的扩大，网络资源数据庞大，底层物理网络设备多样，网络情况复杂，尤其是新型网络技术如ASON、SDN 的使用，增加了网络动态性和网络管理的复杂性。此外，虚拟资源的应用、业务种类的繁多以及业务实现技术的融合，使得通过传统人工方式进行网络规划与配置变得不现实，而根据任务动态优化调整资源及配置更加不可能。

面向任务的网络规划与业务配置的难点在于其不确定性和业务资源的虚拟性。由于面向服务的业务系统屏蔽了物理网络，而是以虚拟资源的形式为业务及业务管理提供服务，因而需要查找与匹配可以完成业务配置的最优服务、最优路径以及最佳网元资源。此外，当创建新任务或对已有任务配置进行改变时，如何实时感知当前网络状态和任务资源、对任务所需资源进行自动化重配置也是需要研究的内容。因此，亟待提出并突破相关技术来解决上述问题，网络自动规划与重配置具有重要的研究价值。

本文将自主计算[1-2]和网络资源的运行效能评估[3]引入到网络规划与重配置中，充分考虑网络资源的动态性，通过智能化自主管理的决策支持，提高网络在聚焦任务需求下的精准规划能力和快速精确的重配置能力，提升用户体验。

1 管理架构

应急保障任务中，为了保障用户与前线人员的通信需求，将充分调动各种移动、无线、有线以及安全等各类资源，运用微波、短波、超短波、散射以及卫星等各类通信手段。此外，随着各种突发情况的不断涌现，网络规模、网络成员以及网络拓扑时刻处于变化中。此时，面向用户的保障需求，如何快速完成网络规划，形成网络组织预案，实现网络资源的分配与部署，从而保证网络动态变化情况下多种通信手段能够自适应切换，并始终满足用户的QoS 需求是必须解决的问题。针对该需求，本文提出了面向任务的网络自动规划及重配置架构。

面向任务的网络自动规划及重配置架构是以任务为驱动，通过分析任务获得通信保障需求，然后根据通信保障需求，基于实时感知的资源综合态势和辅助决策数据，完成各种移动、无线、有线以及安全等资源的网络拓扑规划、通信资源分配和管理策略制定等，从而满足用户的使用需求。之后通过网络仿真对规划方案进行评估，反馈调整规划中存在的问题，对评估通过的方案进行资源的具体配置，从而实现感知、分析、决策以及执行的闭环过程。配置完成后，基于用户任务需求和网络资源实时运行状态数据决定是否进行网络资源重配置，从而实现再感知、再分析、再决策、再执行的闭环迭代自主控制过程，完成网络规划任务的最优。

面向任务的网络自动规划及重配置架构[4-5]如图1 所示。

图1 面向任务的网络自动规划及重配置架构

1.1 架构组成

面向任务的网络自动规划及重配置架构主要包括策略管理、网络规划、仿真评估、重配置管理、运行效能评估、学习推理以及自主管理。

策略管理主要是对各种策略进行管理和一致性验证，为基于策略的自动智能管理提供策略支持。

网络规划主要是基于用户的任务需求、QoS 指标等，根据被管资源的占用情况和需求情况，基于策略和规划模板生成规划预案。

仿真评估主要是利用仿真手段对网络规划预案进行仿真评估，根据仿真结果对网络规划预案形成反馈，提高网络规划成功率。

重配置管理用于基于规划方案或重配置策略生成各网络元素的具体配置信息，完成对各网络元素的配置。

运行效能评估主要是对任务的实际运行情况进行感知和分析，当无法满足任务要求的性能时，触发网络规划的调整和重配置过程。

学习推理用于基于信息模型、本体模型、知识库等，利用机器学习、模式识别、数据挖掘等技术生成各种规则数据，对智能化自主管理提供数据依据。

自主管理用于基于感知的任务运行信息和分析结果进行各类决策，并控制和调整各种策略。

面向任务的网络自动规划及重配置架构在传统网络规划与配置过程中增加了运行效能评估和自主管理能力，通过实时运行信息的反馈，可动态生成管理策略，提高网络规划及配置的精准化、自动化水平。一方面，在整个运行过程中，需要及时根据业务执行情况、当前态势数据、历史数据等信息评估业务的保障情况，给出针对当前的业务规划方案优化的调整建议。另一方面，通过对上下文信息、环境信息等进行学习和推理，在知识库的支撑下，通过自主管理进行智能决策，必要时触发网络规划的调整，使系统进入下一轮的闭环反馈，实现系统自优化。

1.2 管理流程

面向任务的网络自动规划及重配置可实现流程化、自动化的业务规划及配置功能。具体流程如下。

（1）接收用户的任务，获取用户任务目标，对规划需求进行汇总分析，进行规划方案的制定。

（2）生成规划方案后，对规划方案中的资源分配和策略配置进行可行性、完整性的仿真评估验证，生成规划方案评估报告。

（3）网络重配置根据评估后的规划方案，完成策略映射，并下发策略到被管对象执行。

（4）配置完成后，业务开通测试检查根据上报的业务资源配置信息对业务的SLA、业务的运行情况、业务需求进行测试检查，保证业务提供满足用户需求。

（5）在业务运行过程中，实时获取面向任务的各类态势数据，基于面向任务的保障需求，根据反馈数据发现规划方案中可能存在的缺陷并进行改进完善，优化规划方案，动态调整资源策略，进行网络重配置，保证业务性能相对最优。

2 网络自动规划

统筹规划和合理调度资源，并基于业务管理知识、规划策略实现资源控制的流程化、集中化和自动化，是网络规划要达到的目标。而自动规划技术作为网络规划的重要核心，是智能运维的关键，其有效性和合理性直接影响到系统的自动化程度。基于策略的管理是自动化、智能化管理的一种典型工程化解决方案，通过将业务规则自动转换成待执行的特有指令，并支持指令高效自动执行，从而实现智能化、自动化的高效管理，解决大型信息系统配置复杂、配置效率低、业务控制困难等问题。

因此，网络自动规划就是将任务需求转换成管理策略的过程。但是，由于任务需求可能有多个衡量指标，且网络资源是动态的，因此在规划过程中需要对周围环境进行认知与分析，根据目标任务的多个指标，对若干可供选择的动作及所提供的资源限制进行推理，从而综合制定出实现目标任务的规划[6]。网络自动规划在数学上可看做一个多目标的组合优化问题，在求解时需要进行多次的迭代完善。目前使用的最优求解算法主要是启发式或元启发式算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和迭代搜索算法等。较为流行的求解方法是在用户任务关注的指标驱动下将多种启发式或元启发式结合使用，如微分进化算法和局部搜索算法的结合、遗传算法与局部搜索算法的结合等，使算法的性能达到最优。

与传统网络规划是基于人工经验分析任务并调度资源相比，自动规划在规划过程中将引入信息认知。在调度资源的过程中，它将结合知识库中的历史规划方案、历史业务运行信息、优化建议信息以及相关资源当前态势信息等，通过业务数据挖掘、分析、学习以及相关资源的运行趋势、性能状况等，给出一个相对更加完善的业务规划方案或者规划建议，避免人工在规划过程中对资源状态掌握不足、资源细节掌握不全等问题。

面向任务的网络规划过程涉及以下关键要素，包括实现什么样的目标、如何达到目标、达到目标具体需要做什么。因此，网络规划过程包含需求定义、目标设置、规划管理策略3 个关键步骤。需求是面向用户层面；目标是实施层面的；面向任务的网络自动规划需要实现用户需求到设置目标的映射，而规划管理策略通过提供完整的模型来实现设置的目标。

碲虽然在蒸馏段能够有效脱除，但其混杂于铅铋合金中，在后续的铅、铋电解回收上造成严重的干扰，同时因碲价值较高，铅、铋、碲的复杂合金难以得到有效分离，降低了浮选尾矿综合回收的价值。

需求定义用于以规范化、标准化的方式完整、准确地记录形成任务需求，为将任务需求转化成资源和业务需求奠定基础。以任务为核心是本阶段应遵循的重要原则，核心任务是确定清晰的用户期望、工作流程以及对特定环境下的功能性能约束等，并按照需求模板完成需求输入，根据指定的解析规则解析需求，提取其中的关键要素，为后续的目标设置和策略管理管理提供参考依据。

在实施时，需要准确表达需要解决的问题，也就是系统的目标设置。但是，不管采用什么方法，定义和准确构建面向任务的信息模型是根本。它与满足任务需求的业务、业务功能、提供业务功能服务的虚拟资源、物理资源、构成网络及其具体配置的节点、节点可能的类型、网络运行的物理环境和通信的信息交换要求有关。本文依据HTN 规划建模思想建立顶层信息框架，构建以任务模型、业务模型、资源模型为核心的信息模型体系，如图2所示。

图2 信息模型体系

任务模型是指在一定的环境和时空约束下，面向用户为完成特定的目标而进行的一系列相互关联的活动的集合，主要因素包括任务名称、用户需求、任务权重、任务环境以及约束条件等信息。业务模型用于描述一个业务功能所需要的资源信息以及资源之间的关系。资源模型用于描述信息系统各类物理、虚拟资源的相关实体，可进一步细化为物理资源、逻辑资源与复合资源等。

一旦信息模型体系被建立，需要将任务需求到虚拟资源规划再到物理设备规划的逐级映射成各种可以具体落地执行的策略来支撑任务的实施。采取的主要设计思路是将网络规划的业务需求作为输入，根据任务需求、当前资源信息、任务QoS 目标等，在满足时间要求和资源约束等条件下，通过有效的推理和分解，利用最优化算法，在参数配置空间中寻找满足任务需求的最优或次优的参数配置，自主选择一系列有序的活动集合形成规划方案，以完成特定的规划任务。

3 运行效能评估

网络实时运行状态反映了网络资源的整体利用状况、运行性能、故障状态等，是进行网络资源调整及优化的重要依据。传统的网络资源调整及优化在于缺少对网络整体运行状况的精确掌控及网络运维态势的有效评估，缺少从网络全局的角度调整优化网络资源。本文在网络自动规划完成后全面感知网络运行、安全威胁事件、态势数据等海量历史和实时运维数据，通过建立网络综合态势指标体系和评估模型对网络运行态势进行综合分析评估，从而为网络重配置提供决策依据。

在网络多维综合态势表征中，为了使所选取指标具有较强的完整性，在态势指标选取上应该尽可能反映网络整体运行状态，考虑多方面来源的数据对网络多维综合态势评估结果产生的影响。传输资源的多样性（信道属性、通道属性）是通信网络的基本数据；网络流量能够反映网络元素的状态，而流量的不同特征可揭示各种网络事件；拓扑结构能够建立网络元素和整个网络之间的联系，同时综合考虑网络稳定性指标。因此，本文采用将网络稳定性、传输资源、网络拓扑和网络流量相结合的网络综合态势指标体系，如图3 所示。

图3 网络综合态势指标体系

通过将传输资源特征识别、拓扑推理与流量分析挖掘相结合，构建网络元素的基本信息、运行状态以及网络元素之间的关系，建立高度概括的完整的网络视图，从整体上展现网络运行情况，实现全局态势综合认知。

为了对网络多维综合态势进行评估，在建立网络综合态势指标体系后，通过建立效能评估模型和算法进一步进行数据挖掘，根据业务相关的态势评估值及业务的权重，通过加权综合评价的方法，评估网络当前多维综合态势值，为网络重配置提供决策依据。

4 网络重配置

网络重配置技术借鉴认知无线电中的重配置技术[7-8]，以资源的最优化使用和用户业务的最优化体验为目标，基于资源的配置实施数据、资源态势感知数据、当前业务执行保障情况、环境变化情况等，通过执行适当的学习推理机制，利用感知到的网络环境和状态信息，获取网络自主决策策略，并基于策略完成业务需求到网络资源、计算资源、存储资源的自动映射和自动配置。在业务需求无法满足的情况，需要生成资源动态调整策略或资源重配置策略，完成资源动态调整或资源重配置，从而实现网络参数自动优化配置，实现各类网络资源对业务的动态自适应，有效处理由于业务变更、资源变化引起的网络规划适应性变更问题，达到“局部调整、总体优化、业务持续”的良好管控效能。

在面向任务的网络自动规划与重配置系统中，为更好地满足不断变化的用户业务需求，将从端到端的角度将业务、网络和终端的重配置纳入到整个管理和控制框架，动态、自适应地配置网络的各个部分。基于自主管理的网络重配置基本框架如图4所示。

图4 采用自主管理实现重配置的基本过程

图4 中包括状态及上下文环境信息感知模块、自主管理决策模块、重配置执行模块和学习模块。其中：状态及上下文环境信息感知模块感知周围环境，获取上下文信息和内部数据；采用自主管理作为智能决策的重要手段，自主确定合适的重配置行为；依据网络资源和网元的调节来执行重配置策略。

与图2 的信息模型体系相适应，面向任务的重配置根据重配置范围的不同可分为网元重配置、网络重配置和业务重配置。

网元重配置的调整范围局限在特定网元设备，通过设备重启、板卡替换、基于预置策略的设备配置完成设备功能的恢复。在网元重配置中，采用的重配置策略较为明确，一般多为静态策略。

网络重配置的调整范围上升到网络层或资源层，通过多个设备、多种资源的调整或重配置完成对某些业务功能的支撑，如链路切换、通信方式调整、计算存储资源重分配等。在网络重配置中，为了实现对业务的智能支撑和灵活适应，采用的重配置策略无法提前预置，因此可根据环境感知和上下文感知的态势信息，结合任务需求，通过动态生成的策略对网络进行重配置。

业务重配置的调整范围则上升到支撑任务需求的业务功能甚至某个业务层面，需要对业务、业务相关的资源等进行端到端的重配置，以满足任务的功能需求或QoS 需求。重配置的方式包括业务功能的替换、业务功能链的重组等。在业务重配置中，需要面向任务需求对业务、业务之间、业务与相关资源之间的关联关系、资源状态、运行趋势等进行全面学习和掌握，通过自主学习和自主计算动态生成策略并执行，以提高用户的透明性，保持良好的用户体验。

在面向任务的重配置过程中，终极目标是将自动生成的策略作为策略输入到基于策略的管理系统中，使系统能够实施策略，保证网络在各种条件下充分运行。管理策略的自主动态生成是其中的难点。本文的策略动态生成是以任务为驱动，以网络资源运行效能评估为基础，在认知计算的支撑下，基于信息模型、本体模型、知识库等，利用机器学习、模式识别、数据挖掘等技术，动态生成各种规则或策略数据，保证用户服务质量满足用户需求。

5 结语

自动化、智能化已成为当前运维管理的主流技术特征。面向任务的网络自动规划及重配置架构支持上下文驱动的网络规划及重配置方案，最小化人为干预，将知识嵌入到框架内部，以及时应对业务目标或者应用环境的变化。在此基础上，该架构能够根据已有策略动态产生新策略重新进行网络规划及自动动态配置网络元素，可有效提高运维管理自动化管理能力，显著降低通信保障人员的工作强度，提高系统的工作效率和保障效能。