自动化和自治系统架构框架

自治系统与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:Sebastian Thalanany (UScellular)© 2022 下一代移动网络联盟 e. V. 保留所有权利。未经 NGMN 联盟 e. V. 的事先书面许可 ， 不得以任何形式或任何方式复制或传输本文档的任何部分。自动化和自治系统架构框架NGMN 联盟版本:1.0文档类型 ： 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 ：Yha Zhag (中国移动研究院), Ligli Deg (中国移动研究院), Toy Verspecht (思科), Roberta Maglioe (思科), Adreas Vol (HPE), Adreas Krichel (HPE),Jea Pal Pallois （ 华为 ），Ligi Licciardi （ 华为 ），Paolo Volpato （ 华为 ），Gary Li （ 英特尔 ），Sebastia Robitzsch （ Iterdigital ），Beoit Radier （ 橙色 ），Pal Edward Alvarez （ 智能 ），Sebastia Thalaay （ UScelllar ），Machag J （Confidentiality班级:P - 公共批准 /Date:< NGMN 董事会 / 2022 年 10 月 28 日 > 自治系统与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 的当前观点。V.截至发布日讨论的问题。本文件按 “原样 ” 提供，不作任何保证，包括任何适销性、不侵权或适用于任何特定目的的保证。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 ） 均不予承担。此处不授予任何知识产权的明示或暗示许可。本文档仅供参考，如有更改，恕不另行通知。读者不应根据本文档设计产品。 自治系统与网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page4Abstract本文从实体和功能的角度描述了一个高级框架，这些实体和功能以 E2E （ 端到端 ） 系统视角表征了自治系统功能。与自主系统功能相关的、具有人工智能 / 机器学习 (AI / ML) 认知和应用模型的架构考虑被描述为高级要求。术语 “系统 ” 是一种抽象，它根据高级要求，观点和见解来概括和包含诸如特定网络，协议和实现之类的细节。具有自主系统功能的 E2E 系统由虚拟化环境组成，将网络切片作为基础构建块，用于实现系统资源 （ 如计算、网络和存储 ） 的灵活、精细和优化分配，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主系统行为，以适应不同的部署安排。该架构框架旨在作为开发可互操作和市场支持规范的指南 ， 以持续推进异构接入、虚拟化、前瞻性服务推动者和新兴使用场景的 5G 生态系统。 自治系统与网络自动化框架版本 1.0 ， 2022 年 9 月 29 日Page5Contents1Introduction..............................................................................................................................72参考文献.........................................................................................................................................83Definitions.....................................................................................................................................124自动化和自治系统上下文....................................................................................................................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系统特征和上下文 ........................................................................................................................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管理和业务流程.....................................................................................................................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云原生和认知模型 ...................................................................................................................355.4.4智能业务流程.............................................................................................................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..........................................................................................................................425.5.5迁移学习..............................................................................................