面向算力网络的光网络智能化架构与技术白皮书

中国移动研究院基础网络技术研究所副所长张德朝2023.10.12广州 随着新业务和新技术的蓬勃发展，网络规模呈指数级增长。新兴网络服务对基础光网络提出了更高要求，迫切需要推进传送网数智化转型，实现光网络运维提质增效，满足用户极致体验追求。 •光缆总长超过3000万公里•光网络设备超2亿端•技术多样（OTN、PON、SPN ...） •时延要求：百毫秒→十毫秒量级•业务响应：天级→分钟级•带宽需求：100→400G•调度机制：面向连接→面向业务 •光网络结构复杂，自智难度大•运维、调度时间周期长•故障处理慢，导致每年业务中断约300小时 实时检测要求高 模拟信号感知难 组网技术差异大 •存在大量非解析、模拟参量•非线性效应、SRS效应等 •需预测或检测大量偶发事件•故障预测或快速处理，满足50ms倒换时间 •光层电层协同困难•多种技术并存，协议多样 针对智能化能力进行参数精简和横向拉通 智能化管控系统 •OTN、PON、SPN多种技术统一抽象建模•数据精准标注，提升信息密度 感知手段、维度由设备/板卡级向芯片级演进 DSP芯片毫秒级提供关键参数感知能力 •色度色散、偏振模色散、偏振态、OSNR 模块计算+系统测量拟合感知，提升建模精准度 跨层：光层OAM拉通光电协同感知调度跨域：统一标准Telemetry数据同步跨界：层次化智能检测和决策，实现算力与业务联动 •基于光学机理（芯片、器件、模块、光纤等）驱动建模，与基于实际数据（光功率、OSNR、误码率等）驱动建模闭环拟合优化•对1500个OSNR监测点，以及250个EDFA通过上述分析，检测到劣化点的准确率是99%。 •实时感知光纤静态特征参量（长度、衰减、熔接点）和动态特征（车辆、施工等引发的振动）参量，全程免人工参与•对4297对同路由光纤采用随机森林模型自动识别，准确识别4122对，准确率95.93%，每对光纤最快可秒级完成识别 谢谢！