精准高效的数字孪生光网络技术探讨和实践中国移动研究院 李允博2023年12月29日目录数字孪生光网络总体架构及实现总结与展望数字孪生光网络应用场景理想XX公司2018年7月在广州番禺光缆单点故障（XX云出口全部中断）城域骨干传送网核心节点汇聚节点家庭宽带集客专线基站骨干传送网有线接入网省际骨干传送网省内骨干传送网体检很重要现实设备数量多l 光网络设备超过3亿端l 光通信设备占有率全球最高• 16亿+移动用户• 5.4亿+家庭宽带• 4000万+政企支撑用户与流量巨大网络容效差离线规划，效率低离线人工调优不精确、不实时调优30min以上性能冗余>2dB故障频发、难预测、难定位可靠性难保障运营商光纤中断统计（骨干网光纤5万公里、站点数1000+）小时2019.07.01 – 2019.07.15光纤中断次数光纤中断恢复时长•断纤事件300次/星期•网络故障100% 被动响应•劣化故障>50%难预测•突变故障>40%难定位人工巡检误差大、耗时长业务开通周期长、不智能管控效率低调测月级、开通周级、扩容16-60天同缆风险>20%、巡检耗时数月光网络规模日益庞大• 我国建成全球最大规模光纤网络，光缆总长超过6300万公里• 承载98%以上的信息传输流量钥匙数字孪生模型平台融合管控系统WDM物理实体仿真物理器件仿真模型构建孪生系统真实系统数字孪生系统场景1：故障溯源场景2：性能优化场景3：业务发放场景验证场景应用精准仿真性能预测采集仿真数据应用系统模型改进。。。管控规划、建设、维护、优化、运营系统智能运维全生命周期管理数据处理系统机器学习系统指标深度融合仿真结果•数字孪生光网络应运而生：用于光网络性能实时评估，快速定位网络异常，提前判断性能趋势，保障光网络健康度•数字孪生光网络的实现：通过增加数字孪生网络信息模型平台，采集光网络物理空间器件、模块、单盘、网元、网络等要素的数据信息，根据数据信息的关联关系、规则、约束条件、策略等融合各原子模型建立具备评估网络资源和业务运行状态的基础模型，并在信息空间高度仿真、精准模拟、实时反映，高效支持光网络全生命周期的网络资源规划、智能建维和健康度评估。健康度评估模型采集参数实时仿真/预测质量评估参数光纤放大器放大器实际运行参数业务配置参数参数长度衰减谱类型参数GainNF合波输入输出功率实际增益实际衰减业务路径OTU波长调制格式波特率发端功率误码率各节点/波道单波输出功率业务路径每个OMS段OSNR端到端业务段OSNR业务BER时延抖动传输质量评估预测模型网络拓扑及设备配置光网络健康度衡量光网络：可靠性+可维护•网络维护时，网络保护和恢复规定状态的能力；•通过容量预测覆盖率、故障预防覆盖率、故障平均修复时长等指标进行综合评价。可维护可靠性•网络在规定的条件下和时间内，完成(或保持)目标功能的能力；•一般通过故障率、冗余保护率等指标进行综合评价。架构数字孪生技术理论认为，数字孪生体是面向对象的模型、数据、服务的有机组合，最重要的是要产生洞察，形成决策，实现物理对象的控制与优化。•通过南向接口从传送网络层采集网络实际运行数据•通过东西向接口从管控系统采集网络、设备、业务配置•通过东西向接口和北向接口向管控系统和孪生应用层提供服务。设计支持跨域协同的数字孪生光网络体系架构Ø基于数字孪生具备网络全生命周期闭环递进的运维体系Ø基于标准化模型及接口的兼容多厂商多域数字孪生架构Ø融合数字孪生的管控系统的云管端协同架构Ø层次化架构，跨域协同优化Ø分层采集建模和云管端协同训练技术Ø标准化数据采集层和层次化多协议协同技术Ø模块化系统设计和标准接口数据采集模块数据采集模块数字孪生系统智能管控系统A超级控制器SC智能管控系统B基于数字孪生的全生命周期运维体系规划建设维护优化运营数字孪生系统B拓扑/资源业务控制性能监控告警管理拓扑/资源业务控制性能监控告警管理智能预测模型管理智能诊断仿真分析数字孪生系统A智能预测模型管理智能诊断仿真分析数据采集模块数字模型物理网络材料器件设备单板数字化建模全生命兼容融合层次化云侧训练平台数据服务训练服务云端仿真知识库共享模型仓库架构升级实现方式数字孪生的实现-映射实现方式-续数...
