數字孿生,能給無線通訊帶來什麼?

孿生,就是雙胞胎(同卵)的意思。由於兩人共享完全相同的基因,他們心靈相通,對同一種食物過敏,患同樣疾病的幾率也相同,因此對於其中一個人的治療方案,可以直接照搬到另一個人身上。

所謂數字孿生,就是給現實事物在計算機系統上創建一個「數字克隆體」。他們雖然一個真實一個虛擬,但運轉方式分毫不差,因此本體可以把自身狀態實時同步給數字克隆體,而數字克隆體也可以通過大資料和人工智慧等先進工具來不斷求索,把得出的最佳決策方案下發給本體來執行。

數字孿生,其本質上是一個解決複雜系統問題的工具。其價值,就是將數字克隆體打造為本體的實驗床,用來在數字世界不斷進行技術驗證、尋優、試錯;而現實世界的本體則保持穩定,在必要時刻把數字克隆體的成果拿過來用即可。這樣一來,自然可以降低風險,節約成本,提高效率。

數字孿生肇端於航天軍工領域,並不斷向智慧製造、智慧城市等垂直行業拓展。隨著Gartner 連續三年將數字孿生列入年度(2017-2019)十大戰略性技術趨勢,通訊行業也開始研究數字孿生的應用。

關於數字孿生的起源,可以參考上期的這篇文章:《數字孿生,竟起源於一場差點發生的災難?》。

為什麼通訊行業需要數字孿生?

經常進行無線網路測試、運維、最佳化的同學,對下面這兩個詞可能深有體會:「如履薄冰,如臨深淵」。

行動通訊網路屬於基礎設施,所提供的打電話、上網等服務也都是不可離開須臾的剛需。一旦操作失誤導致大面積、長時間斷網或者性能惡化,不啻於一場大的事故。

因此,所有運營商對「現網」的任何操作,都是慎之又慎的。比如,對於新功能測試,一般都要嚴格選擇並限定區域,再三確認修改參數,操作實施還要在凌晨大家在睡覺的時間進行,生怕出問題影響使用者。

通訊系統是一個極盡複雜的龐大系統,端到端網路包含各種網元,每個網元都有多種不同的工作崗位,關注點也各不相同。

我們就像盲人摸象一樣,只見樹木不見森林,難以掌控全局,對使用者需求的變化反應緩慢,缺乏準確預測網路性能的工具,只能小步慢走,試探前行。

所謂「智者千慮,必有一失」。不管我們怎樣「計劃周全」地運籌帷幄,也很難一帆風順地決勝千里,在執行時總會出各種各樣意想不到的問題。

如果我們能有一套系統,不但可以在部署之前充分驗證參陣列合的有效性,還能通過智慧尋優來找出最優參數,配置下發之後基站一運行,果然分毫不差。所謂「閉門造車,出門合轍」,便是如此境界。

為了設計這套系統,業界把目光投向了一種全新的數字化理念:

沒錯,那就是:數字孿生。

通訊行業怎樣應用數字孿生?

通訊網路,在構建「數字孿生」系統上,優勢是得天獨厚的。

首先,網路中的每一個基站,其實在網管系統中存在精確的模型。其中不但包含站址、經緯度、天線掛高、方位角、俯仰角等工程參數,還包含諸多的功能特性、成千上萬個塑造了網路性能的無線參數、以及和其他網元協同工作的地面參數等等,這些資料已經可以構建一個數字化的基站了。

然後,在核心網中,儲存著每個使用者的一切資料,知道每一個使用者到底在什麼地方、使用什麼套餐、喜歡用什麼APP、拿的是什麼手機、什麼時候給誰打電話等等資訊。一般來說,運營商對這些資料的管理非常嚴格,不必擔心自己被偷窺。

第三,你的手機只要有信號,就在不斷地和網路進資訊互動,除了實際發送的資料之外,還有用於系統控制的信令、探測各頻段的無線信號、上報自己測得的信號質量,等等不一而足。基站則更是繁忙,除了為手機提供服務之外,還將收集到的所有資訊彙總成性能KPI,用於判斷你的使用者體驗到底如何。也就是說,整個系統對資訊的內容和流向,是全面掌握的。

可以看出,目前的通訊網路在專有硬體之上,已經構建了一套非常完善的軟體系統,並擁有了如此詳盡且可以實時互動更新的資料。我們在此基礎之上,進行適當的簡化和取捨,就可以在通用伺服器上構建出一套虛擬的,高精度的數字孿生系統了。

首先我們要做的,就是在通用伺服器的基礎上,端到端地搭建一套完全虛擬化的孿生系統。

孿生手機

孿生手機:在一臺伺服器上模擬多臺不同能力的手機,並可配置隨機進行不同的行為來模擬真實使用者。比如,x%的手機看視訊,y%的手機玩遊戲,z%的手機高速移動……這些虛擬的手機不需要實際發射信號,因為它們連接到的是虛擬的無線頻道。

孿生無線頻道:需要基於高精度地圖和手機所在的環境資訊,通過射線跟蹤模型來模擬無線信號傳播的反射、散射、繞射、衰落,還能根據手機的移動軌跡來進行動態調整,各種場景下的干擾也可以進行模擬,可以說是非常全面了。

B5G 和 6G 通訊數字孿生頻道建模方法的知識圖譜,來源:面向 B5G 和 6G 通訊的數字孿生頻道研究

孿生基站:完全用伺服器模擬的基站,細節上包含物理基站的所有軟硬體模組,上面的跑的軟體演算法和真實基站是完全一樣的,唯一不同的是該基站不需要實際發射信號,取而代之的是上述虛擬的無線頻道。

孿生核心網:目前商用的核心網已經實現了完全的虛擬化,只需要直接拿過來,再進行一些精簡和適配就可以用了。

這套端到端的虛擬化孿生系統,在上面載入和物理手機、基站及核心網完全同樣的軟體演算法,並配置相同的參數之後,就可以1:1保真地模擬真實基站。一個業務,在孿生系統裡面跑出來的結果,和在真實基站下的效果是一致的。

比如說,這套孿生系統可以精準地預測網路性能:假設你在人民廣場用手機看視訊,與此同時虛擬手機也在虛擬的人民廣場看同樣的視訊,你的真實手機和虛擬手機上的視訊清晰度和流暢度是一模一樣的。

有了最基礎的孿生系統還不夠,我們還需要在上面構造一個智慧化、自動化的網路應用層,用來解決物理網路中的實際問題,包括端到端網路SLA質量保障、精準網路最佳化、大規模天線權值最佳化、使用者體驗提升等等。

數字孿生網路結構,來源:數字孿生網路(DTN)白皮書

如上圖所示,網路應用層、孿生網路層和物理網路層之間的資料流轉構成了一個大循環,我們稱之為「外循環」;在孿生網路層內部,也會有一個不斷迭代調優和仿真驗證的「內循環」。

這些問題的解決一般是下面的思路:

這些問題的解決一般是下面的思路

數字孿生網路的運行過程,來源:基於數字孿生網路的6G無線網路自治白皮書

首先,系統根據物理網路實體構建數字孿生體;運維人員下發意圖,系統通過意圖網路將其翻譯為網路自治需求;數字孿生體以需求為導向,內部不斷進行自我迭代最佳化和仿真驗證,直至孿生網路的性能達到預期目標;然後數字孿生網路生成「數字規劃體」,並以其為將最佳化好的資料同步給物理網路實體,這就是「內循環」。

物理網路用新的資料運行之後,發現結果跟目標還是有差距,於是把結果反饋給數字孿生體繼續進行最佳化,這就是「外閉環」。這兩個閉環就這樣不斷運轉,驅動物理網路性能達成預期目標。

下面我們以網路速率最佳化為例來說明數字孿生網路在其中起到的作用。

當前我們在無線速率最佳化時主要面臨以下幾個問題:

1. 使用者感知變差目前主要是通過使用者投訴或者告警等進行被動發現,再經過派發工單,問題定位,解決等流程後,將嚴重影響使用者的感知及滿意度;

2. 無線網路本身的複雜性,導致影響速率的因素過多,而同時又無法確定在不同的外

部或內部環境下不同因素的實際影響範圍;

3. 在進行無線網路最佳化時,我們無法預知調整不同影響因素時對現有網路業務造成的

影響是大還是小,是正面的還是負面的;

4. 在實際的參數調整後,我們的測試驗證往往是不充分的,容易遺漏與本次操作關係不大的其他場景的驗證,導致業務受到影響,同時浪費大量的人力、物力。

基於數字孿生網路的無線速率最佳化示意圖,來源:數字孿生網路(DTN)白皮書

有了數字孿生網路,可自動化地進行地理空間仿真、無線覆蓋仿真、以及無線參數配置仿真,及時發現使用者感知問題,並根據仿真結果來在孿生網路中進行站點新增、覆蓋最佳化、以及參數最佳化並進行網路速率的迭代驗證;最終,最佳化好的方案會輸出給物理網路來執行。

當然,有些操作需要人工進行,比如站點新建和天線覆蓋方向調整等。這些人工操作再疊加物理網路自動執行的部分,最終達到網路速率最佳化的目標。

未來的展望

在5G以及之前的通訊系統裡,網路的規劃、建設、運維和最佳化等生命週期的各階段相互割裂,導致效率低,成本居高不下。自智網路,正是為了解決這些問題而提出的。數字孿生,是實現自智網路的重要途徑,目前業界已經展開了廣泛的研究。

5G 網路運維管理與 6G 數字孿生網路自治的對比,來源:基於數字孿生網路的6G無線網路自治白皮書

目前,數字孿生在通訊網路中的應用還處於早期研究階段,業界對於數字孿生網路的概念和內涵尚未形成共識。並且,作為基於規模龐大的通訊網路構建的複雜系統,數字孿生網路在資料、模型和架構方面存在多項需要攻克的技術難題。

業界當前在5G網路上對數字孿生的探索,還都是外掛式的,碎片化的。「外掛式」是指數字孿生網路和物理網路在硬體和軟體上是割裂的,並未進行融合,這就使資料同步和下發的實時性和有效性受到了限制;「碎片化」是指通過用例驅動的方式對某些特定的功能實現較高的自動化程度,但系統性、普適性還不夠。

孿生的數字化網路端到端架構示意圖,來源:基於數字孿生網路的6G無線網路自治白皮書

在6G時代,我們期望利用網路的內生算力和內生智慧來構建數字孿生網路,並在其上進行虛實對接、持續規劃和故障自愈,實現網路全生命週期的高水平自治和閉環自治,降低人力消耗,大幅提升網路運行效率。

千里之行,始於足下。數字孿生這顆的種子,在業界同仁的傾心澆灌之下,必將在6G時代綻放出絢爛之花。

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