智能远程运维技术支持系统开发

郭文荣，贺妍

智能远程运维技术支持系统开发

郭文荣，贺妍

（智奇铁路设备有限公司，山西 太原 030032）

针对高速铁路快速发展带来的高速列车运营维护及技术服务的质量和频次显著增加、技术人员紧缺无法快速及时响应的问题，提出开发智能远程运维技术支持系统，旨在通过远程运维物联网系统处理平台及其支持的终端设备实现现实场景的跟踪及远程协助技术支持，从而能够快速准确提供技术服务。同时，通过远程运维搭建产品技术知识库平台，实现了技术经验的积累和沉淀，企业产品技术知识实现循环。

技术服务；远程运维；知识库平台；远程运维系统

1 引言

随着高速铁路网的快速发展，高速列车的运营维护及技术服务的需求及频次也显著增加，日益增长的技术支持和技术服务需求对高速列车零部件供应企业的技术储备和技术经验水平提出了更高的要求。智奇铁路设备有限公司作为高速列车零部件生产制造、研发型企业，针对高速动车组快速发展带来的高频次高效率技术支持的需求，仅靠技术人员在接收到技术支持反馈后赴现场提供技术支持是无法满足要求的，而且公司将会面临巨大的技术储备成本和技术流失的损失。为了满足高速列车快速发展带来的高质量、高效率、零距离技术支持服务的要求，远程运维技术支持系统的开发成为必然趋势。

2015年微软推出了Hololens全息眼镜，采用了全新的还原现实技术，通过该终端设备可以将实际的场景呈现在技术人员面前，技术人员可以远程分析问题，并指导现场人员解决问题。Hololens全息眼镜实现了现实场景的还原，通过ThingWorx平台可以连接设备，进行操作并处理系统数据。Thingworx Studio可快速经济高效地营造环境，可以创建、部署和改变AR体验，使用易于“拖放”界面使行业利益相关者能够快速创建和共享可改变规模的AR体验，而无需编程技能，为微软Hololens开发可用于生产的AR体验。Experience Service可以管理AR体验，并为每个独特可识别的对象提供相关的、与情境有关的信息和分析。ThingWorx View是单一的查看器应用程序，为整个企业的智能手机、平板电脑和可穿戴设备提供3D用户体验，解决为每个体验创建应用程序的难题。ThingMark是置于物理对象上的独特影像，可识别并触发ThingWorx View中的相关体验。对象与Experience Service中的企业系统和外部数据进行连接，ThingWorx Studio创建AR体验，体验存储在Experience Service中，然后通过ThingWorx View进行调用和分享。

传统的远程运维系统的实现，需要终端设备（比如Hololens全息眼镜、手机等）来呈现场景，用物联网平台连接设备、采集分析处理数据，用云服务器进行数据的存储传递等。依靠传统的运维技术，可以快速、准确地实现远程技术服务，但需要终端技术人员的相互配合，还需较大的人员投入，而且已有的技术知识和技术经验没有集成到运维平台上，没有实现技术知识的积累和沉淀。为了能快速、准确提供技术服务，并将技术服务集成到运维平台，本文借鉴华为智能运维方案，提出智能远程运维技术支持系统开发方案。

2 华为智能网络运维解决方案

2.1 网络运维面临的挑战

根据当前形势分析，华为认为用户提出的新的诉讼与当前落后的运维模式之间的矛盾，是网络运维转型所需要面临的主要挑战。

2.1.1 多元化业务带来的挑战

当前运维现状：全球超过60%的运营商维护着众多孤立的OSS系统，移动网、固网和承载等专业的业务系统数据以及工具互相割裂，资源和数据关联性差，无端到端运维能力、资源和数据关联性差，且新需求定制慢、费用高。烟囱式的软件导致不能进行客制化灵活运维，当前运维人员90%的时间都用在定位故障上，运维效率低下。

网络运维将面临的挑战：在业务趋于多元化的背景下，众多控制功能间的紧耦合性以及复杂接口缺乏必要的灵活性，将进一步导致运维周期增加，造成新业务的上线周期长，网络的运维成本高昂，无法跟上业务的发展。

2.1.2 成本压力带来的挑战

当前运维现状：现有移动网络的大量运维活动仍然依赖人工参与，日常维护服务与运维人力成本占比高达70%以上，自动化程度较低。例如通过人工来打通不同环节，操作部门需要在EMS对设备进行维护，维护模式是针对逐个网元设备，涉及理解大量设备相关信息，效率较低。

网络运维将面临的挑战：未来网络环境越发复杂，网络数量指数级增长的前提下，同一张网络中可以存在若干个网络切片，每一个网络切片都将拥有特定的拓扑结构，需要理解大量设备信息，当前大量依赖人工的运维模式，将导致未来需要运用更多的人工进行运维，导致成本进一步不可控。

2.1.3 用户体验带来的挑战

当前运维现状：当前的用户体验管理都是基于投诉驱动，75%的网络问题目前都由用户发现，分析处理速度无法支撑网络故障的提前准确定位，更无法提前预判网络瓶颈和潜在的问题。60%的运营商的运维是“黑匣子”，做不到端到端可视，在发生网络故障或瓶颈后，无法快速恢复业务或优化网络资源，无法形成端到端的闭环手段并快速解决。故障很难被事前发现和预防，客户体验和满意度难以得到保障。

网络运维将面临的挑战：随着网络规模及数据量的不断增大，故障发生频率将会更高，当前被动式、没有闭环化的运维难以满足用户对于网络稳定性的诉求，且目前市场竞争激烈，获客成本攀升，导致用户更快流失，从而带来更严重的经济损失。

2.2 运维转型

依靠传统的人工经验和知识的运维模式将更难以解决故障问题，且解决周期过长，用户体验感下降，威胁运营商生存。而且运维人员的人数、问题需求处理闭环时长、引入的人为错误数或概率问题，都将会被放大，导致现有被动式运维模式已经无法支撑发展，未来将不仅仅影响成本效率。

根据行业预测，未来的运维发展趋势，将逐渐从面向网络与设备的被动式管理转型成为面向客户的预测、预防式管理，通过高度自动化的服务为客户提供自助服务的模式。

通过面向客户提供预测/预防管理的智能运维模式，虽然网络环境逐渐趋向复杂与多元，但网络故障的处理时长、运维人员与人为引入故障的数量都将得到较大控制，传统的网络环境复杂度与维护成本、人数等，运维工作量之间的矛盾将得到极大缓解。

推进运维转型：信息产业第三波转型浪潮正在掀起，众多运营商现已纷纷在网络运维领域展开数字化、智能化转型，对传统组织、人才、流程、平台进行再造。如中国电信已进行“智能牵引，转型升级”，布局SDN+NFV+云以重构网络运营模式。韩国SK telecom采用TANGO平台开发计划，包括将其作为一个自主OSS平台来运行，拥有一个中央智能平台，执行数据收集、实时分析及决策与控制功能，实现故障的智能化解决。

2.3 AI引入运维管理

2019-07，Gartner机构发布了2019年新技术成熟度曲线，曲线峰值处显示AI相关技术如AI Paas（人工智能平台服务）、Auto ML（自动化机器学习）等12 项技术成为了人们这一阶段对AI最大的期待。Gartner研究副总裁BRIAN在接受CIO Dive采访时指出，人工智能渗透到了其他所有领域中。AI能够对海量数据进行更精细的挑拣，提供决策支持，替代一部分人力，同时助推其他技术的发展。

随着信息技术的发展，人工智能、大数据分析技术的成熟应用，自动化已经不仅仅是代替人工操作，更是可以全局分析，实现性能和服务最优化，最大限度降低维护成本、提高维护效率，智能运维是当前电信网络运维的演进趋势。

3 远程运维技术系统开发

基于华为智能运维系统的开发，探索用于公司远程运维技术支持系统的开发。

3.1 运维挑战

现状1：技术支持故障或问题类型多，地铁、城轨、动车组等相似故障数据分裂，关联少；大量技术支持工作重复；技术故障排除及维护均靠人工完成，处理效率低。

挑战：没有将故障或问题分离管理。

现状2：处理故障问题后跟踪失控或需要专人跟踪记录，需要大量的人工运维，成本不可控。

挑战：需采用闭环的管理模式对产品进行全生命周期管理及跟踪记录，以达到每次故障或修复经历均可查询。

通过上述华为智能运维的转型方案，构想技术支持系统远程运维开发过程。

3.2 远程运维系统开发

通过目前市场已有的运维解决方案，在现有终端设备、物联网平台及云端设备基础上，将现有的数据源进行集成，统一数据采集，统一数据平台，以大数据分析和AI算法为技术手段，将运营维护运行过程中的海量数据和技术工程师的技术经验通过数字工程师编排封装到运维平台上，数据分析工程师基于平台开发对数据进行建模、清洗与管理；编排设计工程师对数据模型进行编排、流程自动化编排；网络策划工程师通过设计、编排、反馈与训练四个环节对知识进行输入，从而形成运维知识资产库。

4 结论

本文基于华为远程运维方案的开发过程，开发智能远程运维技术支持系统，由于远程运维的开发涉及到终端设备、物联网平台及云端设备/5G技术等的相互兼容，后续本项目的开发将基于华为智能运维的方案，实际的实现过程需要与终端设备供方、物联网平台技术及公司采用的内网平台相结合，从传统的运维体系推广到流程化运维，最终建立人机协同的智能运维体系。

2095－6835（2020）24－0108－02

TP393

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.24.038

郭文荣（1986—），男，山西左云人，中级，新造工艺主管，主要从事高铁、地铁轮对加工、制造、检修工艺开发及研究。贺妍（1982—），女，山西文水人，中级，产品经理，主要从事高速铁路、地铁、城市轻轨等铁道车辆走形部件的设计研发、生产制造工作。

〔编辑：严丽琴〕