陈尚干

中国电信股份有限公司江苏分公司

0 引言

中国电信VoLTE网络基于NFV技术部署，用户数的迅猛发展给VoLTE网络运维带来较大挑战。NFV垂直方向涉及多个组件，VNF、虚拟机、hypervisor、物理主机、存储、交换机等，传统的故障定界定位方法在面对NFV场景尤其是垂直层问题时显得捉襟见肘。业界对于IT设备日志、告警、性能的高可用性是值得借鉴的，例如亚健康检测。如何进行NFV与传统通信网元日志、告警、性能两者之间的有机挖掘，提高其利用价值，用于预测预防，是一个变被动响应为主动运维的关键举措，也是解决NFV架构下VoLTE设备不稳定的重要手段。使用日志、告警、性能分析是故障定界定位的杀手锏，探索基于NFV垂直设备日志、告警、性能信息，使用机器学习的方法，挖掘NFV VoLTE网络的潜在隐患，提高网络维护质量。

1 NFV架构下VoLTE网络存在的突出问题

网络架构的变化挑战现有维护模式，运维技术人员并不擅长甚至不具备依靠NFV架构与传统网元架构日志、告警、性能有机结合的排障能力，无法在故障发生后，快速进行日志、告警、性能搜索定位问题。受限于网元数量、访问限制、网络传输能力以及业务网元性质、路由复杂性等客观条件，需要与研发支撑工程师来来回回沟通多次，传送多次文件才能有效进行日志、告警、性能分析，大大降低了故障分析处理效率，延长了障碍处理时限。

设备底层与应用层运行状况未能有效衔接。IT日志、告警、性能与传统业务层面的日志、告警、性能等无法有机结合、融会贯通，它们的价值无法充分利用，特别是无法有效利用进行预测预防。……