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六. 6G OSS架构与功能
6.1 6G OSS功能架构
为了满足6G关键业务场景和网络技术演进的需求，6G OSS系统的功能架构（如图 6-1所示）主要由6G OSS核心功能、三大通用能力和三项管理功能构成。
图6-1：6G OSS功能架构
6G OSS核心业务功能：负责网络“规、建、优、维、营”全生命周期中的网络管理业务功能，具体包括空天地网络融合编排管理、通感算一体化调度管理、全自智运维管理和ESG管理等功能；
意图驱动功能：负责衔接OSS业务功能产生的业务意图与核心能力闭环，具体包括意图感知、意图转译、策略生成、部署实施、反馈优化；
自动化能力闭环：负责网络管理能力的执行功能，通过探索、设计、执行与管控的自动化闭环，赋能6G OSS功能实现自动化。
智能化能力闭环：负责网络内生AI模型的全生命应用运行提供所需的管理能力，通过任务声明、模型训练、测试验证，网络应用和效果评估五个AI开发应用步骤的闭环，赋能6G OSS功能实现智能化。
孪生化能力闭环：负责OSS系统的网络孪生化，通过构建物理网络的数字孪生体，实现基于孪生化的网络全生命周期的分析、诊断、仿真和控制，通过预测性运维实现网络的高度自治和全面的网络智能化。
数据管理功能：负责6G网络运力、算力与存力等相关资源、告警、性能、质量等数据的采集、存储、计算、治理、建模与服务等。
安全可信管理功能：负责OSS系统安全和可信领域的管理，通过信任管理、访问权限管理、安全策略管理、安全态势感知、弹性容灾管理实现OSS全流程的安全可信。
6.2 6G OSS功能描述
1. 6G OSS核心业务功能
2. 意图驱动功能
·意图感知：提供全面感知业务意图的能力。面向未来6G空天地一体化和通感一体网络形态、沉浸式全息通信业务需求以及多元化交互，意图输入节点和方式将呈现分布式、多元化、立体化特点。支持通过指令、文字、语音、动作、触觉等多种交互方式以及不同协议报文的自动化采集意图。基于自然语言处理、语义分析，结构化输出网络意图，助力6G OSS由面向网络节点连接的开通运维演进为面向多维资源匹配的融合协同。
3. 自动化能力闭环
图6-2：6G OSS自动化能力闭环
相比于自智网络“感知、分析、决策与执行”的4环节闭环，6G OSS基于超级自动化技术，结合RPA、流程挖掘与低代码/零代码等技术，对6G OSS业务功能的任务与流程的自动化给出了具体的方法与实施路径，助力运营商6G OSS快速有效地实现其业务功能的自动化。
·探索：6G OSS基于其超级自动化的流程挖掘（Process Mining）/业务流程管理(BPM)等技术，实现6G OSS业务功能的任务挖掘与流程挖掘。其中任务挖掘主要实现自动识别并汇总6G OSS业务功能相关的操作记录，识别具有高度自动化潜力的步骤，如对空天地一体化网络编排管理功能中的业务开通操作进行挖掘，实现业务开通过程中资源勘查、预占与配置等操作的自动化。流程挖掘主要使用6G OSS业务应用（如空天地一体化网络编排管理、协同调度管理与全自智运维管理等）中留下的数字足迹，进行流程还原，并自动找出流程痛点和瓶颈，并通过自动化闭环中的设计等环节进行改进与优化。
·设计：6G OSS基于其超级自动化的低代码与零代码等技术，通过一个简单的拖放式编辑器，快速设计自动化流程。针对6G OSS业务功能的工作流，如空天地一体化网络编排与智能运维工作流等，只需通过屏幕录制记录工作流，无需进行手工编程，即可完成工作流程与任务的设计构建。
·执行：6G OSS基于其超级自动化的RPA等技术，实现设计环节的完成的6G OSS工作流与任务的自动化操作与执行等。其中机器人引擎支持有人值守、无人值守和高密度三种形式，实现6G OSS主要功能流程的高效、稳定运行，如空天地一体化网络编排资源勘查流程自动执行等。另外，6G OSS通过智能文档处理功能，支持利用预先训练好的AI算法模型，进行非结构化数据（如表格、文档、图片、音视频）的自动识别、分类、要素提取、校验、比对、纠错，如在全自智运维管理中的机房或网络自动巡检，可实现设备与机柜等图像自动识别，及时发现异常并执行后续的网络自智运维等。
·管控：提供配置、部署、启动、监控、测量和跟踪6G OSS自动化工作流或任务所需的能力，确保全部自动化流程与任务的安全高效执行。
对于6G OSS工作流程设计的任务拆解，建议仍参考TMF遵从以下三个原则：
·完整性：所有操作维护动作必须要能拆解到上述的五个步骤中。
·平衡性：各个任务的大小和粒度必须基本一致。
·互不重叠性：各个任务需为原子粒度，承载的功能互不交叠。
4. 智能化能力闭环
图6-3：6G OSS智能化能力闭环
5. 孪生化能力闭环
图6-4：6G OSS孪生化能力闭环
（1）数字孪生网络设计
数字孪生网络设计包括数字孪生单体建模和数字孪生应用场景建模。设计阶段也称为数字孪生网络设计态，主要完成物理实体单体和应用场景的孪生设计定义。单体建模基于本体理论实现实体的表征，首先定义本体的组成要素，例如，类、属性、关系、规则和实例等多元组元素，继而通过本体模型对大规模网络数据进行一致性表征。面向通信网络设备、逻辑网元，根据物理设备信息、环境信息、拓扑节点信息、网络链路信息、容器虚拟机信息、网元配置信息等建立无线网络数字孪生体单体模型，包含物理空间模型、机理模型、语义模型等，实现数字空间和物理实体的关联，最终实现对真实网络的实时精确建模。在“规划、建设、运维、优化”网络全生命周期中，为数字孪生的仿真、可视化及智能运维能力提供基础能力支撑。
数字孪生应用场景建模包括数据模型建模和网络能力建模。数据模型建模基于网络运行数据及各类指标，实现对网络各类特征模型的智能构建。网络能力建模根据网络运行数据及指标，实现数字孪生体的高保真模拟，同时支持在场景构建中实现业务规则的验证测试。
（2）数字孪生网络运行
数字孪生网络运行是指基于数字孪生网络设计得到的模型和场景，根据输入孪生模型的各项随时间和空间动态变化的数据，通过数字孪生的数据模型和网络能力模型模拟得到通信网络的性能表现的过程。运行中的数字孪生网络通常称为数字孪生网络的运行态，此时数字孪生网络实时同步物理网络的运行情况。在数字孪生网络运行态下，输入的数据根据具体的应用场景不同，可以是网络运行的历史数据，也可以是基于网络推演或预测的网络数据，或历史数据和预测数据同时输入。运行的输出结果是根据数字孪生网络场景设定的数字孪生网络孪生体输出指标。
（3）数字孪生网络仿真推演
数字孪生网络仿真推演过程也称为数字孪生网络处于仿真态。数字孪生网络仿真态基于某个运行态的时间切片，形成多个物理镜像，进行模拟推衍。其方法分为模拟网元属性和网络通信协议的网络性能仿真方法，和基于人工智能的网络性能模拟方法。前者通过对网络通信协议的规则的计算机模拟，推导在一定的网络输入数据条件下，网络性能表现，移动通信传统网络性能仿真即采用该方法。由于仿真精度直接受到对网络通信协议建模精细程度的影响，在仿真所需计算量、网络模型随通信协议标准更新带来的代码更新方面耗费大量人力物力。应对基于网络通信协议的网络性能仿真不足，基于人工智能的网络性能模拟方法迅速崛起。基于人工智能的网络性能模拟，将网络输入数据和网络性能指标分别作为模型的输入和输出，通过人工智能算法生成网络行为的人工智能模型。通过将网络数据代入训练好的网络模型推演网络性能指标，从而减少编写精确的通信网络协议代码的人工消耗。为进一步提升基于人工智能的网络性能模拟结果精度，可代入通信协议的规则模型形成知识图谱，降低人工智能模型设计和训练所需的数据和运算量。
（4）数字孪生网络评估
数字孪生网络评估是基于数字孪生网络对不同输入数据条件下的网络性能结果进行对比分析的过程。评估方法可基于收集的大量专家经验形成的评估规则、通过网络模拟得到的人工智能模型，或两者结合的方法。在大型网络中，基于专家经验数据训练的人工智能模型可有效的减少网络运维人工投入的同时，保持较好的网络自治性能。
6. 6G OSS数据管理功能
图6-5：6G OSS数据管理
·数据采集接入层：实现6G网络、计算、存储相关资源、告警、性能与质量等数据及NWDAF等网络功能即时分析数据的采集。数据采集接入层主要包括协议适配，流式数据采集，文件数据采集与采集运行分析。其中协议适配主要实现6G多维数据采集统一的协议适配与管理， 如Restful、SNMP等；流式数据采集主要实现6G网络实时流式数据的采集；文件数据采集主要实现文件数据解压缩、文件分割合并、格式转换、数据补采策略与采集数据质量检查等。同时，通过采集运行分析功能，可实现采集数据业务数据量分析与采集接口机/采集集群状态分析功能，保证6G OSS数据采集质量。
7. 安全可信管理功能
6.3 6G OSS典型用例
案例一 ：6G通感算性能联合优化
6G网络是集通信、感知、计算为一体的信息系统，其业务承载在融合统一的6G硬件平台之上。因此，6G网络管理系统需要对通信资源、计算资源和感知资源进行联合优化以满足用户SLA需求并实现网络运营效率最优。以智慧工厂中基于工业视觉的产品检测业务为例，6G网络实时传输终端采集图像并通过内生算力进行图像处理及检测。为了满足该业务中通信和计算融合的SLA需求，6G OSS系统通过网络全自智运维管理功能调用意图管控功能分析业务传输计算模型和基站资源消耗趋势，并综合应用6G OSS内生的自动化、智能化和孪生化能力实现通信和计算资源最优编排调度方案并执行。
图6-6：6G通感算性能联合优化流程
如图 6-6所示，在6G OSS系统中，基于工业视觉的产品检测业务所需的通算资源联合优化流程具体如下：
·需求生成：根据基于工业视觉的产品检测业务，OSS全自智运维管理功能中的通感算性能联合优化模块将生成通感算联合优化需求并下发至意图驱动功能；
·意图感知：意图驱动功能中的意图感知模块通过调用智能化能力的自然语言处理、语义分析等模型分析输出具体的业务感知SLA需求并下发至意图转译模块
；·意图转译：意图转译模块调用智能化能力的业务通感算性能映射模型和网络负荷预测模型，将业务SLA需求细化为业务传输计算模型和基站资源消耗趋势；
·意图发送：意图转译模块将业务SLA需求细化为业务传输计算模型和基站资源消耗趋势发送到策略生成模块，以此作为策略学习的输入数据；
·策略学习：策略生成模块调用孪生化能力构建产品检测业务相应网络区域的孪生场景，并通过智能化能力的网络资源配置强化学习算法在孪生场景中进行影响通感算性能的网络配置参数优化学习；
·策略生成：策略生成模块根据基于孪生化和智能化的策略学习结果生成通感算网络参数调优策略并发送至部署实施模块；
·部署实施：意图驱动功能应用自动化能力实现策略在现网的自动化执行，并将执行效果发送至反馈优化模块；
·反馈优化：反馈优化模块监控策略部署实施的效果，并根据效果反馈对策略进行迭代优化；
·策略上报：意图驱动功能将最终优化策略和优化效果反馈到全自智运维管理的通感算性能联合优化模块。
案例二：6G空天地网络业务开通
为了支持无处不在的覆盖，满足用户高速移动的需求，空天地一体化网络有望成为未来6G网络的重要形态之一。通过包含地面基站、无人机、卫星等三维网络节点，6G将为用户带来全球覆盖、万物互联的泛在通信服务。与传统陆地网络不同，这些异构通信节点构成了三维立体的网络空间，同时这些节点在业务支持能力、终端移动支持能力等方面存在较大差异，因此如何结合业务统筹考虑这些不同通信网络，最终实现优势互补满足业务需求将成为运营商考虑的重点，也是未来6G OSS的重要场景。可能的业务包括传统语音/数据业务、精准定位、图像识别、地质勘测、应急救灾、物流等。
在未来6G 空天地一体网络中，用户业务发起后会有如传统地面蜂窝通信系统、高空通信系统、中低轨卫星、高轨卫星形成的立体网络承载，用户终端可同时使用多个星座资源并以加密隧道链路形式收发数据，这些星座的可提供速率差别极大，覆盖区域和服务时间窗口不同。可以根据具体的用户业务意图对其SLA进行分解，通过智能化能力实现对地面、天基网络的态势感知并形成包含实时及预测的资源视图、通过数字孪生化能力对不同资源承载时用户业务速率、时延等关键性能指标进行仿真推演形成资源编排策略，最终借助自动化能力通过空天地融合编排管理实现端到端网络组网及业务开通及管理。
图6-7：6G空天地网络业务开通流程
如图 6-7所示，在6G OSS系统中，6G空天地网络业务开通流程具体如下：
·需求生成：用户发起业务请求包含其SLA需求；
·意图感知：意图驱动功能中的意图感知模块通过调用智能化能力的自然语言处理、语义分析等模型分析输出具体的业务感知SLA需求并下发至意图转译模块；
·意图转译：意图转译模块调用智能化能力的空天地一体化态势感知能力对地面、高空、中低轨、高轨卫星资源进行分析预测，给出资源选择模型；
·策略生成： 策略生成模块调用孪生化能力及智能化能力给出最终用户需求的资源配置策略方案以及相关的QoS保障策略；
·部署实施：意图驱动功能应用自动化能力实现策略在现网的自动化执行，并将执行效果发送至反馈优化模块；
·反馈优化：反馈优化模块监控策略部署实施的效果，并根据效果反馈对策略进行迭代优化；
·策略上报：意图驱动功能将最终资源编排策略及业务状态反馈到空天地网络融合编排管理模块及其他相关业务保障优化模块。
