屠要峰+吉锋+文韬

摘要：通过对中兴通讯大视频运维系统整体架构和关键模块的介绍，以及机器学习技术在大视频运维系统中端到端异常检测、根因分析与故障预测等场景的具体应用的分析，并结合硬盘故障预测的实例，认为随着人工智能在运维领域的应用发展，从基于规则的自动化运维转向基于机器学习的智能运维必然成为趋势。中兴通讯适时采用了机器学习方法来提取历史巡检数据中蕴含的故障特征，并构建集成预测模型来提升大视频运维的精度和效率，目前取得了较好的效果。

关键词： 大视频；大数据；机器学习；人工智能

随着移动互联网和宽带网络的快速发展，视频业务以广泛的受众、高频次的使用、较高的付费意愿，已经具备成为“杀手应用”的潜质。越来越多的电信运营商将视频业务视为发展的新机遇，并作为与宽带、语音并列的基础业务。据Conviva用户视频报告的数据，35%的用户把视频观看体验作为选择视频服务的首要条件[1]。因此，运维保障成为视频业务的关键。

当前视频业务发展已进入“大内容”“大网络”“大数据”“大生态”的大视频时代。业务形态多样，包括交互式网络电视（IPTV）、基于互联网应用服务（OTT）的TV、移动视频等；组网复杂，视频在多屏之间的无缝衔接、码率格式适配等需求对网络提出了更高的要求；数据多样性大大增加，需要从视频码流、终端播放器、内容分发网络（CDN）、业务平台、网络设备等各个环节获取数据，既有结构化数据，又有半结构化、非结构化数据；……