谢谢窦总！
各位嘉宾，大家上午好，非常荣幸有机会代表网络技术工作组发布我们近期的工作成果，智能切片网络管理和协同白皮书。
现在我们常说4G改变生活，5G改变社会，那么5G作为数字化社会的关键基础设施，不仅服务于个人用户，还需要满足各行各业的数字化转型需求。3GPP协议已经定义了3种类型的网络切片支持ITU提出三大应用场景：增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器类通信。网络切片的按需定制、实时部署，给网络带来了极大灵活性的同时，引入了专门的管理网元来实现切片实例的全生命周期管理，又给网络带来管理和运维的复杂性。如果网络切片的智能化程度不够，无法根据用户的特殊需求进行切片定制，运营商通过网络切片进行业务创新就会受限。
我们的白皮书在分析智能切片需求的基础上，结合主要标准组织关于网络切片智能化的研究现状，提出了智能切片的整体架构和业务流程，重点关注数据分析在智能切片中的作用，并进一步探讨智能切片在实施过程中的关键挑战和智能切片的商用模式，最后进行工作总结及展望。
首先看下需求和应用场景。
从租户的角度看，租户需要和运营商协商进行网络切片的订购，期望运营商提供自动化的、一站式的订购渠道。租户可以设置并更新切片订购信息，查询并监控订购切片的运行情况以及切片预测信息，以此来确定是否修改切片订购信息。
从运营商的角度来说，接收租户的切片订购后，需要将需求指标分解为对接入网、传输网和核心网各域子切片的需求，参数如何分解才能利用最少的网络资源满足租户需求，运营商期望切片能够智能化部署和智能化调度管理，以及切片故障的自愈和优化。
业务层面，典型的应用场景如赛事/大型集中活动、工业巡检，它们所具有的通用特点是：
a) 所需网络资源和其他应用的资源隔离；
b) 具有一定典型性及应用规模；
c) 部署实例需要按需动态调整配置。
接下来我们看一下标准方面关于切片智能化的相关研究。
3GPP中主要集中在SA2、SA5和RAN3三个工作组。SA2在网络架构中引入了新的网络功
能NWDAF，即网络数据分析功能，支持搜集、分析网络数据，并向其他NF提供分析结果，除此之外，支持分析业务的用户体验，反馈给切片管理系统，给切片更新提供输入。R17版本会有进一步的研究。SA5定义了切片信息模型，包括租户的切片SLA需求、监测和评估切片SLA的KPI，后续会继续研究如何利用数据分析功能的结果，将SLA转化为KPI的配置需求，以及监控切片性能。RAN3定义了可以基于SA5定义的接入网资源配置参数进行无线资源隔离，如何隔离并没有定义。但提出了切片空口资源保障的两种方式，完全占有和动态调配。
欧洲电信标准化协会ETSI在2017年成立了ENI工作组，致力于利用AI等技术实现智能化
操作，包括业务部署、策略控制、资源管理等功能。该工作组发布的用例规范中包括了智能切片管理相关的用例，POC项目中涉及通过AI预测承载网的流量，实现网络切片生命周期管理。
ETSI在去年新成立的ZSM工作组，目标是定义一个面向未来的端到端架构，所有操作过
程和任务100%自动化。网络切片的相关研究计划在今年Q3完成，后续也有计划进行网络切片管理的研究。
ITU-T的第13研究组主要研究未来网络，其下成立的未来网络机器学习焦点组，主要研究未来网络的机器学习技术。当前输出的逻辑架构和3GPP SA2定义的NWDAF的数据收集、分析、反馈模型类似。
国内的中国通信标准化协会CCSA在3组、6组、7组和5组均有网络切片相关的研究，其中5组有核心网智能切片的应用研究，重点关注核心网部分。
接下来是本白皮书的核心内容，首先是智能切片整体架构。虽然业界主要标准组织均有将网络切片和智能化相关联的研究，但各自的研究侧重点不同，当前还没有一个整体的架构定义。网络技术工作组基于以上场景和标准的分析，提出了智能切片整体架构。这个架构包括租户，可以是运营商自身业务或第三方业务，比如智慧交通、智能电网等垂直行业；切片管理系统，包括网管和其他管理系统，以及包含智能分析系统的5G网络。和普通切片架构的差异主要在与引入了智能化分析模块及对应的交互流程。
下面我们一起看下详细的交互流程。
首先，是创建流程，切片管理系统根据租户的SLA需求，如切片服务区域、切片端到端时延等，与租户进行SLA协商，切片管理系统和智能分析系统交互确定切片的资源配置信 息，进而分解为各域的资源配置，完成端到端网络切片的创建。比如RAN侧的资源配置信息为保障空口资源15%，大空口资源70%。由于租户和运营商签约了SLA，新建切片要避免影响已存切片。
然后，是运行流程，在切片运行的过程中，可以实时监控切片运行状态的KPI，如资源使用率、用户数等，此外智能分析系统可以收集来自切片管理系统的网管数据，比如终端级别的路测数据、网络级别的KPI数据，来自切片的非网管数据，比如流速率、终端位置等，以及来自切片租户的业务体验数据。基于这些数据，智能分析系统采用机器学习算法训练业务体验模型，表征业务体验与数据源的关系。为后续SLA的调整及资源配置更新提供帮助。
最后，是更新流程，切片运行过程中，切片管理系统会持续收到切片KPI数据、切片QoE数据。考虑到无线信道的变化、切片话务模型的变化等因素，切片的初始资源配置可能无法在切片的整个生命周期中始终满足切片SLA要求，或者从需求源头租户侧发起了SLA变更，这都需要网络具备智能调整切片资源的能力。切片管理系统综合切片运行现状及SLA需求，确定是否需要进行资源配置更新，如需要则下发给各域。举个例子，比如当前切片能力无法满足租户的SLA要求，需要提高资源配置，RAN侧的资源配置可能会把新建切片时保障空口资源的15%提高到20%，大空口资源提高到80%。
智能切片当前还处于起步阶段，更多的是理论研究，在具体落地方面任重道远。下面分
享下我们分析的几个主要挑战。
第一个是RAN侧的挑战。从切片管理的角度看，资源隔离是网络切片的重要特性，能够
使一个切片的故障、拥塞，不会影响另一个网络切片的工作。虽然无线资源可以通过资源独占的方式实现完全的隔离，然而考虑到无线资源受频率、用户业务分布与密度等因素的影响，需要结合切片的业务体验，以动态调度的方式让不同的切片共享无线资源以实现资源利用的最优化。此外，当用户发生漫游或切换时，如何通过必要的切片管理策略以及无线侧移动性管理手段，降低无线侧切片部署对用户业务连续性的影响，也是未来部署和使用网络切片在RAN侧可能遇到的技术挑战。
第二个是AI平台和分析系统的挑战。随着计算机处理能力的不断提高以及云存储领域的
最新发展，AI技术在网络智能运维、网络智能运营等多方面的应用印证了在电信领域引入AI系统的必要性。但AI和网络切片属首次结合，仍处于理论分析阶段。对于AI分析的多种算法，如聚类、回归、推荐等，需在理论分析的基础上充分进行测试验证、积累相关经验，为最终商用做好准备工作。
第三个是切片智能部署的挑战。如前面介绍，切片管理系统需要将租户的SLA需求转化
为无线、传输和核心网各域的配置参数，由于网络配置参数包含QoS相关参数、容量相关参数、业务相关参数等很多细化参数，因此，如何合理分解配置参数将直接影响切片能否满足切片租户的需求。因此，需利用好智能化分析，基于大数据分析和人工智能特征挖掘技术，根据切片模板信息和实际关联的云网资源信息以及配置参数等上下文参数，结合切片实例SLA测量数据进行分析，给出最合理的切片模型以及部署资源需求、配置参数推荐。
最后一个是标准化增强。3GPP SA2 R16版本eNA项目分析了网络自动化不同的应用场景和需求，定义了服务调用者如何调用NWDAF服务以获取切片QoE等信息，以及NWDAF如何从5G网络功能、网管、应用获取原始数据，单设备商已经能够实现智能切片的部署需求。然而5G切片是端到端的网络，包括多个设备商的设备和相关的管理系统，因此，异设备商之间的设备互通需要在标准层面进一步明确定义。
另外，3GPP SA2 R17版本立项的增强NWDAF功能会覆盖更多的应用场景，例如智慧城市、无线网络节能等。针对这些新场景，如何从RAN和网管获取数据，以及多NWDAF实例部署时，不同NWDAF之间如何协同，也需要进一步研究。
最后，我们简单探讨一下智能切片的商用模式。我们分析未来智能网络切片在商用时可能会有以下3种商业模式，达到租户和运营商的双赢。
第一种是标准化智能切片。运营商根据业务需求、用户分布、网络资源等因素统筹分析，
提供一定数量的标准化切片，满足不同的功能要求和性能要求，供租户选择租用。运营商可以根据各因素的变化情况，对所提供的标准化切片的类型、容量、数量等进行智能调整。标准化切片有利于运营商充分利用网络资源，简化个性化调试，降低管理和运维成本；有利于租户自主选择切片，成熟的标准化切片可以降低租用价格。
第二种是定制化智能切片。租户的需求千差万别，难以通过标准化切片完全满足。运营
商可以为租户创建定制化专有切片，根据租户个性化需求和网络状况等，智能配置构成通信服务的所有组件（如通信带宽、安全模型等）；并可自适应动态调整，例如动态扩缩容，进一步适配满足租户SLA的需求。定制化切片，有利于运营商适应各种用户需求，与租户制定合适的SLA；有利于租户准确地获得所需的功能和性能，个性化需求得到更好满足。
第三种是开放化智能切片。运营商可以向租户提供工具，例如向第三方提供API，使客户
端可以创建更多的功能。运营商无需为租户开发定制化切片，可将网络能力在不同粒度模块化并开放，大限度地避免网络资源的浪费。同时租户可以按需自主开发，按需租用模块，将网络性能调整到与他们支付的SLA相匹配的水平，并有利于集成原有的私有网络和业务流程。
最后，是我们的总结和展望。业界主要标准组织均有将智能化引入5G网络切片的相关研
究，但仍处于理论研究阶段，许多关键技术有待解决。后续需要加强与5G产业相关组织、ICT企业、科研机构和高校的合作。推动智能切片的关键技术研究、标准推进和技术验证。
最后，非常感谢参与白皮书编制的各单位的贡献。谢谢大家！
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