自治系统和网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page2Date:28.10.2022编辑 /提交者:塞巴斯蒂安 · 塔拉纳尼 （ 美国 ）© 2022 Next Generation Mobile Networks Alliance e. V. All rights reserved. No part of this document may be reproduced or transmitted in any form or by any means without prior written permission from NGMN Alliance e. V.自动化和自治系统架构框架NGMN 联盟Version:1.0文件类型 ： 最终交付件 （ 已批准 ）授权收件人 ： （ 仅适用于 CR 文档 ）项目:基于 AI 的网络自动化与自治贡献者:张宇涵 （ 中国移动研究院 ），邓玲莉 （ 中国移动研究院 ），Toy Verspecht （ 思科 ），Roberta Maglioe （ 思科 ），Adreas Vol （ HPE ），Adreas Krichel （ HPE ） ，让 · 保罗 · 帕洛瓦 （ 华为 ），路易吉 · 利奇亚迪 （ 华为 ），保罗 · 沃尔帕托 （ 华为 ），加里 · 李 （ 英特尔 ），塞巴斯蒂安 · 罗比奇 （ Iterdigital ），贝努瓦 · 拉迪尔 （ Orage ），保罗 · 爱德华 · 阿尔瓦雷斯 （ Smart ），塞巴斯蒂安 · 塔拉纳尼 （ UScelllar ），曼昌居 （ 中兴 ）Confidentiality类别:P - 公共批准人 /Date:< NGMN 董事会 / 2022 年 10 月 28 日 > 自治系统和网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page3本文档中包含的信息代表了 NGMN 联盟 e 持有的当前观点。V.关于截至发布之日讨论的问题。本文件 “按原样 ” 提供，没有任何保证，包括适销性、非侵权性或适用于任何特定目的的任何保证。与使用本文档中的信息有关的所有责任 （ 包括侵犯任何财产权的责任 ） 均不承担。本协议不授予任何明示或暗示的知识产权许可。本文件仅供参考，如有更改，恕不另行通知。读者不应根据本文档设计产品。 自治系统和网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page4Abstract本文档从 E2E （ 端到端 ） 系统角度描述了表征自治系统功能的实体和功能方面的高级框架。与自主系统功能相关的架构考虑因素，具有认知和应用的人工智能 / 机器学习 （ AI / ML ） 模型，被描述为高级要求。术语 “系统 ” 是一个抽象，它根据高级需求，观点和见解概括和包含了特定网络，协议和实现等细节。具有自治系统功能的 E2E 系统由虚拟化环境组成，网络切片作为基本构建块，用于实现灵活，精细和优化的系统资源分配，例如计算，网络和存储，以实现网络自动化，无需人工干预。各种 AI / ML 模型的应用促进了自治系统的行为，以适应不同的部署安排。该架构框架旨在作为可互操作和市场支持规范开发的指导 ， 以持续推进异构接入、虚拟化、前瞻性服务使能器和新兴使用场景的 5G 生态系统。 自治系统和网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page5Contents1Introduction..............................................................................................................................72References.....................................................................................................................................83Definitions.....................................................................................................................................124自动化和自治系统环境.......................................................................................................................134.1网络自动化概述.....................................................................................................................134.2预期收益和商业影响 .....................................................................................................................145自动化的自治系统架构.......................................................................................................................155.1参考体系结构........................................................................................................................155.2系统特征和环境 ............................................................................................................................195.2.1端到端 (E2E) 网络切片 ............................................................................................................195.2.2跨域合作..........................................................................................................................235.2.3安全和隐私.......................................................................................................................245.2.4反馈控制回路...................................................................................................................255.2.5承载平面可编程性............................................................................................................275.3知识平面...............................................................................................................................285.3.1知识管理..........................................................................................................................295.4管理和编排...........................................................................................................................315.4.1基于服务的体系结构 (SBA) 上下文 ..........................................................................................345.4.2虚拟化和微服务.........................................................................................................................355.4.3云原生与认知模型 ...................................................................................................................355.4.4智能编排....................................................................................................................395.4.5基于意图的网络................................................................................................................395.5AI / ML 模型..........................................................................................................................415.5.1监督学习..........................................................................................................................415.5.2无监督学习.......................................................................................................................415.5.3强化学习..........................................................................................................................425.5.4联合学习................................................................................................................