基于用户业务感知的有线宽带智能运维解决方案

AI智能总结

该报告主要围绕中国移动有线宽带智能运维解决方案进行深入探讨，旨在解决当前有线宽带运维面临的巨大压力和技术挑战。以下是基于报告内容的总结：

运维压力与技术难题：中国移动拥有庞大的用户基础，用户数量持续增长，导致网络资源管理复杂度剧增。此外，互联网新业务的不断涌现提高了对网络质量的要求，而网络运维面临被动响应、人工操作依赖、跨域管理难度大等问题。
用户体验感知缺失：传统的运维基于网络侧指标，无法全面反映用户真实体验，特别是对新业务和用户主观感受的忽视，使得用户投诉问题难以准确追踪和解决。
家庭网络监管盲区：大量非运营商控制的用户终端设备和家庭网络内部问题，使得网络质量问题难以精确定位，增加了运维难度。

有线宽带智能运维系统架构：提出基于用户业务感知的智能运维系统，采用四层架构设计，包括业务感知采集、运维数据服务、智能运维应用和策略层，旨在通过大数据处理、AI算法应用，实现异常检测、根因定位、质差预测等功能。
关键技术与应用探索：
- 异常检测：通过统计学方法、机器学习算法和深度学习技术识别网络和业务质量的异常变化。
- 根因定位：利用高效搜索算法和知识图谱技术快速定位故障原因。
- 质差预测：基于历史数据预测未来的网络质差趋势，提前采取优化措施。
应用案例：在异常检测、故障根因定位等领域已实现初步应用，并在部分省份实现了试点落地，取得一定成效。