AI技术加持,让数据中心网络运维无忧(华为周睿)
科技成果——数据中心AI能效优化技术
科技成果——数据中心AI能效优化技术数据中心AI能效优化技术（AI-driven Data Center Efficiency Optimization）是一套能提高数据中心能效的人工智能技术。
它通过收集数据中心中的物理参数，如发热量、噪音大小等，然后使用人工智能算法和大数据技术分析数据，并在计算机视觉，机器学习等技术的支撑下，通过智能控制技术控制机械部件，智能调节设备空调工作状态，从而实现数据中心的能效优化。
数据中心AI能效优化技术的优势在于，它可以帮助企业减少数据中心的耗能，降低能源消耗，减少环境污染，改善工作环境，提高设备的可靠性及质量，节省企业的运营成本。
首先，数据中心AI能效优化技术的应用可以改善机械设备的热将冷却系统，改善系统的热管理效率，从而减少由机械设备发出的热量，降低机房内温度，减少尘埃，减少噪音。
此外，数据中心AI能效优化技术还可以改善节能装置，实现节电的效果，减少能源的消耗。
另外，还可以实现环境探测、机柜管理及状态监控，从而最大程度的节约机房的资源，降低机房的耗能，改善机房工作环境。
此外，数据中心AI能效优化技术还可以提高设备的可靠性及质量，通过智能数据分析的方式，可以有效识别机械设备故障的状态。
数据中心中的人工智能与自动化运维
数据中心中的人工智能与自动化运维随着信息技术的不断发展，数据中心成为了现代企业重要的IT基础设施之一。
而在数据中心的运营中，人工智能和自动化运维技术的应用已经变得越来越重要。
本文将探讨数据中心中人工智能与自动化运维的应用，并探讨其对数据中心运营的影响。
1. 人工智能在数据中心中的应用数据中心作为大规模的IT设施，面对着海量的数据和复杂的系统运维任务。
人工智能技术可以通过对海量数据的分析和学习，自动化地提取有用的信息，为数据中心的决策提供支持。
比如，人工智能可以通过对历史数据和实时数据的分析，预测数据中心的负载趋势，从而提前做好资源的调配和扩容计划，以确保数据中心的稳定运行。
此外，人工智能还可以应用于故障预测和自动化运维。
通过对数据中心设备的大数据监测，人工智能可以准确地预测设备的故障，及时采取措施避免故障的发生。
同时，人工智能还可以自动化地执行维护和巡检任务，通过机器学习算法不断优化运维流程，提高运维效率。
2. 自动化运维在数据中心中的应用自动化运维技术是指利用软件和工具来代替人工进行运维管理和操作。
在数据中心中，自动化运维可以减少人工操作的繁琐和错误，提高运维的效率和准确性。
首先，自动化运维可以应用于服务器的集中管理和配置。
通过自动化的脚本和工具，管理员可以远程对服务器进行批量配置和管理，节省了大量的人力资源。
同时，自动化运维可以通过配置管理系统实现对服务器配置的自动化管理，确保服务器配置的一致性和可追踪性。
其次，自动化运维还可以用于应用程序的发布和部署。
通过自动化工具，管理员可以快速地将新的应用程序版本发布到生产环境中，并自动完成必要的测试和配置。
这样可以减少人工操作的错误和时间成本，提高应用程序的部署效率和稳定性。
3. 人工智能与自动化运维的优势和挑战人工智能和自动化运维技术在数据中心中的应用带来了许多优势，但也面临一些挑战。
首先，人工智能和自动化运维可以提高数据中心的运维效率和稳定性。
通过自动化的任务执行和智能的决策支持，可以减少人为的错误和疏忽，提高数据中心的运行效率和安全性。
云数据中心网络架构与技术(第2版)
12.2.1混合云技术 12.2.2业界主流混合云网络方案 12.2.3华为混合云SDN方案
12.3.1确定性IP网络产生的背景 12.3.2确定性IP网络关键技术 12.3.3确定性IP网络未来展望
13.1迈向智能世界 2030
13.2智能世界2030 对数据中心的要求
13.3智能时代DCN的 诉求：低时延、零丢 包和高吞吐
读书笔记
这是网络工程师在云时代的教科书，如果不了解这些内容，迎接我们的可能就只有被淘汰或者转行。
目录分析
2.1什么是云计算
2.2云计算催生的虚 拟化技术
2.3当SDN邂逅云计 算
2.4超融合数据中心 网络
2.4.1高性能计算需要超融合数据中心网络 2.4.2高性能存储需要超融合数据中心网络
14.4.1简介 14.4.2架构 14.4.3功能特性
14.5.1简介 14.5.2架构 14.5.3功能特性
作者介绍
这是《云数据中心网络架构与技术（第2版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《云数据中心网络架构与技术（第2版）》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
4.3.1运营商企业网络的总体架构 4.3.2运营商业务的发展诉求与数据中心网络的演进 4.3.3运营商云数据中心的目标架构与设计原则
5.2云数据中心Байду номын сангаас 决方案的组件间交
互
5.1云数据中心网 络的业务模型
5.3云数据中心组 件间交互技术解析
5.1.1典型OpenStack业务模型 5.1.2 FusionSphere业务模型 5.1.3 iMaster NCE-Fabric业务模型
7.1 Overlay网络
数据中心智慧站基地架构运维管理服务
数据中心智慧站基地架构运维管理服务1. 引言数据中心智慧站基地架构是一个复杂的系统，需要进行运维管理来确保其稳定运行和高效性能。
本文档将介绍数据中心智慧站基地架构的运维管理服务，包括运维团队组织结构、任务分配、工具和流程等方面的内容。
2. 运维团队组织结构数据中心智慧站基地架构的运维团队应该由多个角色组成，包括但不限于系统管理员、网络管理员、数据库管理员、安全管理员等。
这些角色分工明确，各负其责，协同合作，共同维护整个系统的正常运行。
2.1 系统管理员系统管理员负责整个系统的管理和维护工作，包括操作系统的安装和配置、硬件设备的管理、系统发布和升级等。
他们还负责监控系统的性能指标，及时解决问题并进行系统优化。
2.2 网络管理员网络管理员负责数据中心智慧站基地架构中的网络设备和网络连接的管理。
他们负责配置和维护网络设备，确保网络的稳定和高效运行。
他们还负责网络安全的监控和防护工作，及时发现并应对潜在的安全威胁。
2.3 数据库管理员数据库管理员负责数据中心智慧站基地架构中的数据库管理工作。
他们负责数据库的安装和配置、备份和恢复、性能优化等工作。
他们还负责监控数据库的运行状态，及时发现并解决问题。
2.4 安全管理员安全管理员负责数据中心智慧站基地架构的安全管理工作。
他们负责制定和实施安全策略，监控系统中的安全事件，并采取相应的措施来应对安全威胁。
他们还负责安全意识培训和员工行为监管等工作。
3. 任务分配为了更好地进行运维管理，运维团队需要明确各种任务的分工和责任。
下面是一些常见的任务及其责任分配的例子。
3.1 系统管理员任务分配•操作系统安装和配置：系统管理员•系统性能监控和优化：系统管理员•系统发布和升级：系统管理员3.2 网络管理员任务分配•网络设备管理：网络管理员•网络连接管理：网络管理员•网络安全监控和防护：网络管理员3.3 数据库管理员任务分配•数据库安装和配置：数据库管理员•数据库备份和恢复：数据库管理员•数据库性能优化：数据库管理员3.4 安全管理员任务分配•安全策略制定和实施：安全管理员•安全事件监控和应对：安全管理员•安全意识培训和员工行为监管：安全管理员4. 工具和流程为了更好地管理和维护数据中心智慧站基地架构，运维团队需要使用各种工具和流程，以提高工作效率。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
ai智能的优势与局限
03
智能运维可视化平台设计
提高运维管理效率
01
通过智能化、可视化的手段，提高运维管理的效率和响应速度。
可视化平台建设目标
降低运维成本
02
通过集中式、标准化的管理，降低运维成本和人力资源浪费。
增强系统可靠性
03
通过实时监控、预测性维护等手段，增强系统的可靠性和稳定性。
1
可视化平台架构设计
优化资源配置
通过机器学习和大数据分析技术，对运维资源需求进行分析和预测，合理安排资源计划，提高资源利用效率。
能够提高运维效率和准确性，降低运维成本，减少人力投入，提高服务质量。同时，能够实现数据分析和预测，提供决策支持，优化运维流程。
优势
需要大量数据进行训练和学习，对数据质量和算法性能要求较高。同时，目前ai智能技术还无法完全替代人类专家决策，仍需要人工干预和判断。
AI智能预测
解决方案的价值体现
通过AI智能监控和可视化呈现，提高运维管理效率，降低人力成本。
提高运维管理效率
提高系统可靠性
提高数据分析准确性
加速数字化转型
及时发现和预警故障，提高IT系统的可靠性和稳定性。
通过AI智能技术，提高数据分析的准确性，为企业决策提供有效支持。
通过优化IT运维管理策略，加速企业数字化转型，提高企业竞争力。
可视化智能运维平台技术实现
数据标准化
建立统一的数据规范，对数据进行标准化处理，保证数据的质量和可用性。
数据过滤和去重
在数据采集过程中，对数据进行过滤和去重，避免重复数据的采集。
数据压缩和加密
对采集到的数据进行压缩和加密处理，以减少数据传输量和保障数据安全。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
提升用户体验
通过实时监控和可视化呈现，让用 户能够快速了解系统状态和问题，
提升用户体验。
降低成本和错误率
通过自动化和智能化运维，减少人 工干预和错误，降低成本和错误率 。
实现运维数据价值最大化
通过数据分析和挖掘，发现潜在问 题和优化点，实现运维数据价值最 大化。
02
建设方案概述
建设内容与架构
推动产业发展
该研究成果将推动AI智能+智能运维可视化平台建设相关产业的 发展，为社会带来更多的经济效益和社会效益。
THANKS
感谢观看
采用Elasticsearch和MySQL的 组合方式，实现数据的快速检索 与存储。
平台功能模块介绍
设备管理模块
01
对平台管理的所有设备进行统一管理，支持设备的快速接入与
配置，支持设备的状态监控与告警。
数据分析模块
02
对平台收集的数据进行可视化展示，支持多维度的数据分析与
挖掘，支持数据的快速检索与查询。
平台建设内容
主要包括智能运维可视化平台和AI智能分析模块的建设。
平台架构
采用微服务架构，支持容器化和弹性伸缩，支持横向和纵向的扩展。
技术实现方案
01
02
03
前端技术
后端技术
数据存储
采用React框架，基于组件化的 开发模式，实现可复用的UI组件 。
采用Spring Cloud框架，实现 微服务的拆分与治理，支持服务 的快速迭代与发布。
2
运维人员需要处理大量的数据和日志，以及进 行故障排查和性能优化等工作，传统的手工操 作方式效率低下且容易出错。
3
基于以上背景，企业需要构建一个AI智能+智能 运维可视化平台，以提高运维效率和准确性， 降低成本和错误率。
应用人工智能(AI)技术提升电信运营商网络可靠性并降低维护成本
应用人工智能（AI）技术提升电信运营商网络可靠性并降低维护成本一、引言随着科技的快速发展，电信运营商面临着网络可靠性要求不断提高和维护成本持续上升的双重挑战。
幸运的是，人工智能（AI）技术的出现为电信运营商带来了新的机遇。
AI技术能够通过对大量数据的分析、预测和优化，提升网络的可靠性，并降低维护成本。
二、AI技术在提升网络可靠性方面的应用2.1故障预测与预防网络故障预测与预防是AI技术在电信运营商网络中应用的一个重要方面。
通过利用AI技术，电信运营商可以实现对网络故障的早期预警和有效预防，从而显著提升网络的可靠性。
2.1.1数据收集与处理：AI系统需要从各种网络设备、传感器和日志中收集大量的数据。
这些数据包括但不限于网络流量、设备状态、用户行为等。
收集到的数据需要经过清洗、转换和标准化等处理，以便后续的分析和挖掘。
2.1.2特征提取与选择：在处理后的数据中，AI系统需要提取出与网络故障相关的特征。
这些特征可能是网络流量的异常变化、设备性能的下降、用户行为的突变等。
通过选择合适的特征，AI系统可以更加准确地预测网络故障。
2.1.3模型训练与优化：基于提取出的特征，AI系统需要使用机器学习算法（如深度学习、随机森林等）训练一个预测模型。
这个模型可以根据历史数据预测未来网络可能出现的故障。
在模型训练过程中，还需要对模型进行不断的优化和调整，以提高其预测准确性和稳定性。
2.1.4故障预警与识别：一旦模型训练完成并达到满意的预测效果，AI系统就可以开始实时地监测网络状态并预测可能的故障。
当模型检测到异常或潜在故障时，会及时发出预警，通知运维人员进行处理。
同时，AI系统还可以根据预测结果自动调整网络资源配置或采取其他预防措施，以避免故障的发生。
2.1.5反馈与迭代：在实际应用中，AI系统需要不断地接收实际故障数据的反馈，以便对模型进行进一步的优化和改进。
通过不断的迭代和更新，AI系统可以逐渐提高其故障预测和预防的能力。
浅析“东数西算”背景下运营商算力网络架构方案
浅析“东数西算”背景下运营商算力网络架构方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、相关技术与理论基础 (5)2.1 云计算与大数据 (7)2.2 算力网络 (8)2.3 东西部协同计算 (10)三、“东数西算”战略概述 (11)3.1 战略背景 (12)3.2 战略目标与任务 (13)3.3 战略布局与实施路径 (15)四、运营商算力网络架构方案设计 (16)4.1 总体架构设计 (17)4.2 数据中心布局与优化 (19)4.3 算力资源管理与调度 (20)4.4 网络传输与安全策略 (21)4.5 监控与运维体系构建 (23)五、方案优势与挑战分析 (24)5.1 优势分析 (25)5.2 挑战与应对策略 (26)六、案例分析与实践经验借鉴 (28)6.1 国内外典型案例介绍 (29)6.2 经验教训总结与启示 (30)七、结论与展望 (31)7.1 研究结论 (32)7.2 发展前景与建议 (33)一、内容简述随着数字化进程的加速，算力已成为支撑社会经济发展的重要资源。
国家“东数西算”工程的启动，旨在构建全国一体化的大数据中心，优化算力资源配置，促进东西部协同发展。
在此背景下，运营商作为算力网络的建设和运营主体，需要构建高效、灵活、安全的算力网络架构方案。
架构目标与原则：阐述运营商算力网络架构方案的目标是实现算力的高效调度和灵活分配，保障数据的安全性和可靠性，同时考虑到可扩展性和经济性。
网络架构设计：描述运营商在“东数西算”背景下如何设计算力网络的整体架构，包括数据中心的布局、传输网络的构建、计算资源的整合等方面。
技术创新与应用：探讨在算力网络架构中应用最新的技术，如云计算、大数据、人工智能等，以提升算力的处理能力和效率。
安全与隐私保护：分析在“东数西算”过程中如何确保数据的安全性和用户隐私不被泄露，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
故障1-3-5：AI+知识推理，实现故障根因快速定位
Collect
Analysis
华为30+年运 维专家经验
真实局点故障 持续学习训练
知识推理引擎
知识1 知识2 知识3 知识4
故障流路径建模
根因分析 风险预测
网络数据
业务流数据/Telemetry数据..
AI 引擎
智能识别连通类Issues
在线故障学习 Ares guardian
Online learning 在线学习
Data factory 数据工厂
ARES 故障注入
统一南向采集
Insight
外置云端训练 带标签数据
Telemetry数据
故障注入
故障自动化注入，故障标签、故障现象数据 自动化收集，根因特征自动化挖掘
• 故障注入：自动注入打标签、自动生产故障 数据
基于大数据+AI技术，重构网络运维面
机器学习算法 时序分解
EWMA+3-Sigma
DBSCAN
Pearson Correlation Analysis
Gaussian Process Regression
LSTM NN + EnforcementLearning
Linear Regression
K-means
... 人工查看监控数据 人工逐点抓包 联合业务侧排查
客户 投诉
Bottom-up的网络视角，网络遭投诉后被动响应； 基于KPI的监控发现不了异常，仍需联合业务侧进行排查
方案
Top-down的 业务视角
基于Telemetry 秒级识别异常
故障根因 一键诊断
故障推理 正常流与异常流路径比对
故障根因一键诊断
故障识别
已发生故障
故障恢复
容量预测
未发生故障
健康管理
看病：Ares Guardian故障训练工具，实现故障自动注入与学习
Characteristic Learning 故障特征生成
在线故障诊断 知识库 推理引擎
故障特征
Fault 1： characteristic: xx1 Fault 2： characteristic: xx2 Fault n： characteristic: xxn
场景与挑战
某企业业务扩容后出现连接中断，如何查找根因？
❶ 断点确认：ping,trace路由排查
❷ 故障排查：登录网关命令行排查，发 现存在ARP未学到
网络管理员人 ❸ 故障定界：与应用侧联合排查是否存
工定位耗时
在VM下线
❹ 日志检索：数百万日志逐条排查，发 现扩容后ARP达到上限
10 min 20 min 20 min 60 min
Telemetry 数据中心网络基础设施
AI分析
AI驱动的故障预测 AI驱动的流量预测 AI驱动的根因分析 AI驱动的异常识别 AI驱动的异常检测
故障1-3-5：“业务流->路径->设备”关联分析
应用行为分析
网络-应用流关联
网络状态评估
邮件
视频
在线游戏
即时通讯
VR/AR
人工智能
应用是否运行正常？ 应用体验是否正常？
DB
Node -4:
时间戳1
时间戳N
基于时间维度的网络快照跟踪：正常 VS 异常，变更是最直接的反映；NetDiff解决方案基于Telemetry实现管理面（配置）、控制面 （SYSLOG、GRPC）、转发面（ERSPAN、NetStream）的变更实时管理，基于变更快速感知
Use Case1：注入ARP表项不足导致业务互访失败
服务器
服务器
服务器 服务器
服务器
故障类型：
网络安全类, 3 表项类类, 14
配置类, 17
配置类 非Fabric类 硬件类 资源规格类 整网类 表项类 网络安全类
非Fabric类, 15
2018-2019年累计演练150+次，根据华为30+年运维经验、
7800+数据中心客户的网络故障场景，梳理总结7大类，75种故
当前TCP会话数 历史TCP会话数
手机APP升级后访问 web页面cache失效
周末因业务量小， 影响不大
周一业务激增，出 现大量web访问失 败
设备分析 网络分析 协议分析
单板、风扇、电源、存 储、光模块等设备状态
设备CPU/内存； 端口流量、错包； 队列深度；表项资源
（ARP/FIB）等
MLAG状态； OSPF/BGP故障及邻居
体检：面向“未发生故障”，基于5层模型打造主动预防的网络健康度
如何在服务等级下降过程中，服务中断前，发现问题
8小时的服务性能下降
业务中断1小时
30
20
10
0
图1：某运营商案例 接到业务投诉，排查发现中断前数小时已出现KPI下降，但传统手段难 以给出合理的异常阈值，无法判断其为异常行为，被动等待投诉
异常检测
Decision
手动恢复 基于意图闭环
故障1-3-5：AI驱动网络，挖掘“数据”价值
第一步：异常检测，识别业务异常 100
异常
50 正常区域
0
TCP业务连接中断数出现异常跳变
第二步：聚类，群障特征挖掘
W3应用，目标网段为10.100.10.8/28
源地址为VPC1的会话
某特定端口的会话
FabricInsight
• 故障自识别：学习认知故障，自动挖掘故障 模式与监控数据关联关系，故障模式自识别
• 故障自恢复：学习免疫故障，根据识别根因 Ares协同自动训练恢复动作，故障自恢复
故障1-3-5：基于故障演练实现故障知识的持续积累
攻
防
演练组网：
服务器
PE
BL
BL
Spine
Spine
SL
SL
L
L
L
L
L
FW
FW
LB
故障0容忍
每小时停机损失百万美元
人工故障识别 人工抓包定位 人工逐步隔离
故障发现难
异常流 占
全网流 3.65%
30% 传统运维 可以识别
70% 传统运维 无法识别
故障定位难
数据中心网络智能运维势在必行
看病：故障1-3-5
1分钟故障识别，3分钟故障定位，5分钟故障恢复 根因分析
体检：网络健康度
基于业务体验评估网络健康，定期体检，主动预防 故障预测
异常
Overlay分析
BD/VNI/VRF资源及运 行状态
物理设备 稳定运行
网络资源稳 定，可预测
协议无异常
业务管理面 无异常
周五晚
周末 图2：某银行案例
周一
理论上，基于业务量小时的会话数变化比例识别业务异常趋势，可在业
务量激增业务性能下降严重前，提前预警
业务分析
业务建链失败
网络健康度建模
业务转发面 无异常
AI技术加持，让数据中心网络运维无忧
周睿 华为NCE分析业务产品总监
生产系统上云，事后故障处理方式无法满足业务0中断诉求
6.48
2.8
0.09 0.63 1.1
1.6
2.0
媒体 医疗 零售 制造 电信 能源 金融
来源： Network Computing, the Meta Group and Contingency Planning Research
Spark Streaming 实时数据处理
Spark 离线数据处理
AI算法
存储
Druid/HDFS 原始数据 汇聚数据 分析数据
展点体验
欢迎莅临以下展点体验：
展厅
展区
展点
Hall 2 联接+AI AI加持的1-3-5智能运维
Hall 3 智慧金融 智简DCN，重构运维面
16
Thank you.
2
流路径
1
3
ECMP网络每条流的实时网络路径 每条链路承载的业务？
Insight
Analysis
业务 时延
丢包
网络路径中设备的运行状态？ 拥塞/丢包发生在哪里？
故障1-3-5：网络即“数据库”，NetDiff解决方案
Node -1:
网络快照1
配置
FIB
网络快照N 日志
网银区
Node -2:
配置
Node -3: FIB
Logistical Regression
异常检测
根因分析
网络预测 网络优化
故障运维知识
统一数据平台（ODAE）
订阅
设备
ERSPAN 流数据
Telemetry/SYSLOG 网络状态感知 Configuration 配置变更感知
采集 分析器
采集服务
数据接收
分发/缓冲
Kafka
数据分发/缓冲
分析/AI运算
Bottom-up的网络视角，定位信息分散 依靠人工经验从各异常指标中判断故障根因
定位耗时长
方案
Telemetry 实时采集业务流
网络变更 实时可视
故障根因 一键诊断
查看故障推理 正常流与异常流路径比对
故障根因一键诊断
Use Case2：注入路由环路导致外网访问业务失败
场景与挑战
客户报障某应用访问失败，网络管理员通过监控排查未发现 异常，联合应用侧耗时数小时发现是存在三层环路导致。