數字孿生在網絡全生命周期管理中的研究

王達，孫滔，孫曉文，郭建超，孫杰，陳果，楊愛東，歐陽曄

（1. 亞信科技（中國）有限公司，北京 100193；2. 中國移動通信有限公司研究院，北京 100053）

0 引言

2003年，Grieves博士首次提出具備數字孿生要素的“鏡像空間模型”概念[1]。而“數字孿生”術語明確被提出是在2011年美國空軍研究實驗室做的一次演講中。

Gartner在2017年、2018年和2019年連續將數字孿生列為十大技術趨勢之一[2]，其將數字孿生定義為對象的數字化表示，同時Gartner 2020年新興技術趨勢發現先驅者正通過深化離散數字孿生和復合數字孿生技術，嘗試解決個性化需求強烈的應用場景。研究表明，企業正在從關鍵任務模擬、高價值資產維護、業務創新場景、數據可用性和投入產出等方向考慮使用應用數字孿生技術[3]。

數字孿生是綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義對物理實體進行描述、診斷、預測和決策，進而實現物理空間與數字空間的實時交互映射[4]。數字孿生技術基礎架構[5]如圖1所示。

圖1 數字孿生技術基礎架構[5]

1 網絡數字孿生

1.1 網絡全生命周期管理面臨的挑戰

基于網絡功能虛擬化（network functions virtualization，NFV）、軟件定義網絡（software defined network，SDN）等網絡技術的演進，按需定制網絡參數、按需構建組網方案成為網絡發展的必然趨勢。網絡結構與業務形態的復雜化與多樣化也為網絡的全生命周期管理帶來挑戰，具體如下。

（1）網絡全面感知能力弱，無法實時、可視化感知網絡狀態

隨著NFV、云計算技術的發展，傳統的網絡架構由跨專業的橫向物理網絡向橫縱結合的云化與容器化網絡演進。網絡管理無法進行跨網絡（無線、承載、核心網等）、跨信息技術（information technology，IT）層（服務器、虛擬化網絡功能等）的網絡組網拓撲可視，從而無法實現基于可視化的網絡性能、質量與故障等網絡狀態的全面、實時、準確感知。

（2）網絡創新效率低，試錯成本高

隨著5G部署和商用，通信網絡承載的業務也從單一的個人業務向復雜的多種業務發展。各類業務對網絡的穩定性與可靠性提出了更高的要求，而現有網絡架構多樣化，網絡拓撲復雜度高，應用系統數據孤立分散，運維過程自動化程度較低也影響了基于全網信息數據進行新技術創新的效率，導致網絡業務創新性試錯成本高。

1.2 網絡數字孿生的定義

網絡數字孿生是指基于數字孿生技術融合通信人工智能等有關技術，實現通信網絡全要素全生命周期數字化管理，用于全程全網業務支撐。網絡數字孿生構建與編排如圖2所示，利用數字孿生技術構建了物理網絡的數字化鏡像。網絡數字孿生依靠運營商豐富的大數據，可對網絡提供流量預測、新業務預測試、配置預審核、網絡預規劃等服務[6]。

圖2 網絡數字孿生構建與編排

2 網絡數字孿生相關工作

網絡數字孿生是一個新興網絡，融合了通信、物聯網、人工智能等技術，利用建模技術從時間和空間維度刻畫物理實體，實現生命周期管理[7-8]。隨著數字孿生技術賦能產業潛在價值愈發明顯，運營商、設備商和集成商對網絡數字孿生技術研究和產品開發展現了極高的熱情。中國移動提出了“數字孿生網絡的概念、架構及關鍵技術”[9]等。同時國內外相關標準化管理組織也正在加緊制訂與網絡數字孿生相關標準。國際標準化組織/國際電工委員會第一聯合技術委員會/物聯網分技術委員會（ISO/IEC JTC1 SC41）正在制訂“數字孿生概念和術語”標準以及“數字孿生應用案例”標準[10]。國際電信聯盟電信標準化部門正在制訂“數字孿生網絡的要求和體系結構”標準[11]。中國通信標準化協會針對數字孿生技術賦能個性網絡應用場景正在制訂“行業現場網數字孿生場景與需求”系列標準[12]。

數字孿生技術應用于通信領域正在全面探索中，數字孿生結合神經網絡技術，可以模擬切片端到端的性能，預測網絡時延[13]。基于5G網絡支持復雜應用場景遇到的挑戰，利用數字孿生技術可以提高管理效率和效能[14]。未來在6G通信領域，數字孿生技術將提供按需服務和智慧內生等能力[15]。本文將給出數字孿生如何賦能網絡生命周期全過程中的具體論述。

3 網絡全要素、全生命周期中的數字孿生

基于網絡特性和數字孿生能力，數字孿生技術可實現在網絡全生命周期管理過程中對網絡特征要素進行孿生表達，如對網絡組網拓撲的可視化呈現、網絡業務的仿真推演，網絡場景的自主孿生等。

3.1 網絡數字孿生關鍵技術

（1）網絡數字孿生體建模技術

網絡數字孿生體模型構建主要包括孿生網絡本體模型構建、統一表征融合網絡孿生體數據庫的構建及網元模型和拓撲模型的構建。

· 孿生網絡本體模型構建：孿生網絡本體模型是實現大規模網絡數據一致性表征的基礎。需要定義本體的組成要素，如類、屬性、關系、規則和實例等，繼而通過本體模型對大規模網絡數據進行一致性表征。

· 統一表征融合網絡孿生體數據庫的構建：基于孿生網絡本體模型構建多源異構數據一致性融合表征操作，形成具有統一格式的數據，完成從多源異構數據到統一表征數據的映射。

· 網元模型和拓撲模型的構建：根據不同網元模型的功能或拓撲模型的結構，可基于統一表征的數據庫，按需組合構建網絡基礎模型，從而實現孿生網絡和物理網絡的虛實映射。

（2）全生命周期數字建模技術

· 網絡規劃和建設的建模：基于數據倉庫中與網絡及業務相關的數據，利用深度學習、機器學習等人工智能算法對業務預測、網絡性能預測、覆蓋優化等場景進行建模。

· 網絡維護的建模：基于經驗知識的推理規則將專家經驗知識通過知識圖譜固化，可實現對故障診斷及定位等網絡維護場景的精準推理。

· 網絡優化的建模：對于網絡優化模型的建模，由于其問題的非凸性、非平穩性、隨機性等困難，可采用進化類算法或者采用群智能算法等。另外，對于復雜的動態調度優化場景，基于強化學習的智能調度方法，組合動態規劃、隨機逼近和函數逼近的思想，解決基于動態調度的網絡優化問題。

· 網絡運營的建模：網絡運營建模過程中需要有針對性地采集相關網絡與業務數據，借助深度學習、集成算法等進行模型訓練。可借助遷移學習，針對不同情況利用基于實例的遷移、特征的遷移及共享參數的遷移等方法進行快速精準建模。

（3）網絡數字孿生可視化技術

利用網絡可視化技術，一方面可以輔助用戶認識網絡的內部結構，另一方面有助于挖掘隱藏在網絡內部的有價值信息。網絡孿生體可視化呈現分為以下3類。

· 網絡拓撲可視化：作為數字孿生網絡可視化的基礎，網絡拓撲可視化將網絡節點和鏈路以點和線構成圖形呈現，清晰直觀地反映網絡運行狀況。可視化布局算法是拓撲可視化的核心。

· 功能模型可視化：將相關的可視化技術運用到數字孿生網絡的流量建模、故障診斷、質量保障等功能模型中，基于網絡孿生體完成功能驗證的同時實現可視化呈現。

· 可視化動態交互：數字孿生網絡的網絡拓撲和數據模型需要盡可能提供動態交互功能，讓用戶更好地參與對網絡數據和模型的理解和分析，幫助用戶探索數據、提高視覺認知。

（4）網絡數字孿生數據處理技術

基于各類傳感器和數據采集裝置、采集技術獲取各類網絡與業務數據。對采集的數據按照專業業務維度進行計算匯聚，形成各專業業務基礎數據。基于各專業業務的基礎數據，構建單體模型、各類功能模型等，支撐網絡數字孿生應用場景構建。

3.2 網絡數字孿生能力分級

3.2.1 網絡數字孿生分級方法論

圖1中提到“數據是基礎、模型是核心、軟件是載體”的設計理念，本文給出了數據管理、基礎模型、功能模型3個維度的數字孿生網絡分級體系。

高效準確的數據處理能力能夠保障網絡數字孿生穩定運行，數據管理由低等級的基礎數據供給，向高等級的數據分析、建議、決策的能力進階。

基礎模型是數字孿生網絡中最重要的基礎能力，基礎模型包括網元本體模型、拓撲模型和運行狀態等屬性，用以刻畫物理本體的固有屬性、可視化屬性等，進一步通過拓撲模型描述了網元模型的連接能力。運行狀態體現了數字孿生網絡網元模型與物理本體的同步性。

功能模型面向應用功能智能化及虛實交互能力搭建。功能智能化從單網元智能到全域智能化、從靜態策略執行到知識驅動的動態策略閉環能力演進。虛實交互的水平體現了數字孿生網絡的控制水平。

3.2.2 網絡數字孿生分級

本文旨在構造一種由數據驅動的數字孿生網絡，通過模型驅動實現由人工主導到自主群智的智能化分級體系。

等級1網絡物理可視：能夠實現單個網元或網絡設備的孿生，不能體現本體的全貌，滿足基礎可視需求，與物理本體的運行狀態不能實時對應。可執行一些重復的子任務。

等級2網絡模擬驗證：增加網絡配置數據和用戶業務數據實現單域內的連接，可自動執行部分靜態策略。通過人工方式管理孿生網絡。

等級3網絡模擬推演：實現多域協同智能化，在特定場景下具備策略智能生成能力。特定場景可實現自動化控制。

等級4網絡智能決策：具備數據驅動模型推演生成策略的能力，可實現跨域的網絡處置和預測，實現網絡自動閉環控制。

等級5網絡自主孿生：具備智能數據分析、自主學習沉淀知識的能力。運用知識驅動模型推演形成策略，并自主決策是否執行。

3.3 數字孿生在網絡全生命周期管理中的應用

3.3.1 網絡規劃

考慮真正網絡建設的預期成本、業務需求、網絡運行預期質量等，迫切需要一種技術能夠完整地將網絡建設方案、網絡運行影響因素、網絡預期運行效果通過可視化的形式呈現，并在修正過程中，實時動態反映網絡預期運行效果，完成網絡規劃的低成本試錯[16]。

數字孿生技術的出現可以很好地解決上述問題。基于網絡業務需求，構建網元孿生本體模型、網絡運行機理模型、結合城市信息模型、環境信息模型等，融合網絡信號在物理空間傳播的全要素信息，構建數字孿生網絡。驅動孿生網絡模擬運行，可視化展示關注的有關指標信息。當調整網絡配置策略時，可動態呈現網絡預期運行效果。在滿足業務需求、方案可落地執行、成本可接受的同時，還需要保證網絡具備一定的容量空間，為網絡的中長期發展預留一定的空間。

3.3.2 網絡建設

基于數字孿生的網絡建設，一方面可以提前融合城市信息模型和建筑信息模型，規避施工困難問題。同時，如遇到其他不可調和的問題時，也可以運用數字孿生技術快速計算尋找新的設備布置方案[17]。

當面對諸如網絡業務模擬開通、系統割接風險評估等，數字孿生技術仍然可以發揮一定的作用。基于數字孿生網絡與物理網絡實時交互的特性，數字孿生網絡可以獲得物理網絡最新的運行數據及物理網絡歷史的運行情況，在孿生網絡中優先模擬業務開通或模擬系統風險的規避等。

3.3.3 網絡優化

對于網絡優化，基于數字孿生的網絡可以實時采集物理網絡的運行數據以及網絡整體資源情況，從而實現對網絡資源的動態調配。按業務優先級、業務需求進行精準配置，實現資源的合理利用。同時，基于物理網絡設置的性能告警閾值，在網絡運行性能接近網絡性能告警閾值前，提前尋找性能優化策略，并在數字孿生網絡中驗證策略的可行性后，指導物理網絡執行，實現網絡日常的運維優化閉環管理[18]。

3.3.4 網絡維護

基于數字孿生技術的網絡維護，可以實時監控網絡運行狀態，關注網元的運行情況。基于業務運行狀態，提前預測運行趨勢，實時可視化呈現網絡運行數據[19]。對于異常運行情況提前預警、提前介入。在保障正常業務服務運行的同時，尋找告警消除策略，優先在數字孿生網絡中驗證策略可行性后，再指導物理網絡執行，避免網絡宕機情況發生。在面對突發的網絡運行故障時，基于孿生網絡與物理網絡實時交互的特性，可以快速定位故障設備或發生故障的網元，并有針對性地制定故障消除策略。故障消除策略可以優先在數字孿生網絡中部署配置并模擬驗證。驗證通過并確認對網絡不會產生其他關聯問題后，再指導物理網絡執行，完成網絡故障處理的閉環管理。

3.3.5 體驗管理

網絡的體驗管理是面向業務的服務質量、用戶滿意度提升的一種手段。運用數字孿生技術實時采集網元運行數據、業務數據、用戶對于網絡使用的特性數據等，并綜合網絡整體運行能力，深度仿真和分析，依據用戶偏好提供更優的服務方案。同時，可以利用數字孿生技術深度感知網元的運行狀態、網絡運行質量，評估網元和網絡運行的健康度。依據數字孿生網絡給出的評估結論，可以提前介入維護，提升網絡可靠穩定的運行周期，改善網絡運行質量，從而提升用戶對于網絡體驗的滿意度[20]。

4 數字孿生在網絡全生命周期中的價值

數字孿生技術在網絡的全生命周期管理中能夠實現降本增效，可實現業務或故障問題前移，事先預測、事前驗證、提前規避、提前優化的網絡“閉環”管理。

4.1 提升網絡管理質量

相比于傳統的網絡生命周期管理，應用數字孿生技術可以使網絡管理中的要素更精準。數據來源可追溯性強、可信度更高，業務還原度更趨近于實際，輸出的策略的可執行性更高。

相比于傳統的網絡生命周期管理，應用數字孿生技術一方面可以提前驗證網絡實踐策略，另一方面可以驗證實踐策略是否會對網絡造成潛在沖突，提前規避風險。

可在孿生網絡中實現低成本、高效率的網絡創新技術研究，降低新技術在運行中的網絡驗證時產生的風險，減小部署到現網中發生錯誤的可能性。

4.2 拓撲透視和流量全息

基于交互式的數字孿生可視化技術可以提升網絡全息化呈現水平，如各種網元運行信息、拓撲信息、網絡業務實時狀態、演化方向等信息。拓撲透視能夠實時追蹤網絡各節點的運行狀態。

基于拓撲可視，數字孿生技術可對相鄰網元或附屬網元的管理實現拓撲問題的快速定位。在網絡配置調整和策略執行時，可以更準確、直觀地呈現網絡的實時變化效果，從而發現最佳的業務匹配方案。全息化呈現網絡虛實交互映射，幫助用戶更清晰地感知網絡狀況、更高效地挖掘網絡有價值的信息、以更友好的沉浸交互界面探索網絡創新應用。

4.3 網絡實時閉環控制

基于數字孿生技術具備的仿真、分析、診斷和預測、決策功能，可以實現對網絡的實時閉環控制。

實時閉環控制分為“內閉環”和“外閉環”控制。“內閉環”實時控制指通過網絡數字孿生在數字空間內對問題的閉環驗證與優化；“外閉環”控制指物理網絡向孿生網絡進行信息上報、孿生網絡經內閉環分析生成可執行策略下發給物理網絡閉環優化的過程。通過“內閉環”與“外閉環”，最終實現網絡的自學習、自驗證、自演進的實時閉環控制。

5 網絡數字孿生應用實踐

5.1 網絡數字孿生平臺

網絡數字孿生平臺由網絡數字孿生開發平臺和網絡數字孿生場景構建平臺組成。網絡數字孿生開發平臺進行通信網絡網元的建模與設計，輸入給網絡數字孿生場景構建平臺。網絡數字孿生場景構建平臺在場景構建過程中，也會將相關數據輸入給網絡數字孿生開發平臺進行模型的迭代優化。

網絡數字孿生開發平臺面向通信網絡網元的建模與設計，實現對各類通信網元設備實體多維度數字化建模，將不同應用上生成的信息數字化，將實體的物理模型、關系規則、運行數據統一，從而進行更適時的決策和信息管理。網絡數字孿生開發平臺是設計模式的改變，促進了企業資產真正數字化，實現了對數字孿生體的屬性定義、事件指令交互、機理規則、可視化形態的開發，并提供了建模管理、仿真服務。

網絡數字孿生場景構建平臺定位面向通信網絡應用場景的設計與編排。網絡數字孿生場景構建平臺是生產模式的改變，低代碼開發助力業務流程數字化。滿足在具體的業務場景下，基于數字孿生體的組合、編排和運行規則的定義和操作，實現數字孿生的仿真服務和孿生智能化的需求。

5.2 網絡數字孿生場景與案例

亞信科技率先在5G通信網絡應急保障場景中引入數字孿生技術，實現大型體育場館的通信網絡運行指標的可視化監控分析、網絡故障快速診斷及全程可視化應急指揮調度。

基于數字孿生開發平臺，實現了對光纜網、承載網、無線網等相關通信網絡網元的數字建模，實現了與物理網絡層的實時同步，并完成了對相關通信網絡網元組網的物理拓撲可視以及物理鏈路上的業務信息可視。該平臺實現了與物理網絡層的數據采集和存儲通道，并將相關數據采集、控制等接口注入數字孿生平臺，從而實現孿生網絡層與物理網絡層的數據互聯互通、虛實交互。

6 結束語

當前網絡數字孿生產品和應用落地正處于高速發展階段。按照第3.2節的網絡數字孿生能力分級體系，大部分產品和應用案例處于等級2向等級3的過渡階段。為加快推進數字孿生在通信網絡中的應用和落地，更大程度地體現網絡數字孿生的價值，需要推進產品向等級5網絡自主孿生演進。

針對等級5網絡自主孿生的演進，需要構建完整的網絡數字孿生技術標準體系，沉淀數字孿生技術，保障在通信領域應用的落地。基于通信技術的發展和網絡的特性，深挖數字孿生技術在通信行業的應用潛能，更好地賦能垂直行業。因此，未來還需要通信領域的專業人才、數字孿生技術的專業人才、標準化人才等共同協作，完成底層的知識構建，共同將數字孿生技術在通信領域的應用發揮到極致。