一種經(jīng)過(guò)實(shí)踐論證的通信工程師ICT轉(zhuǎn)型的有效途徑研究,職稱論文

一種經(jīng)過(guò)實(shí)踐論證的通信工程師ICT轉(zhuǎn)型的有效途徑研究,職稱論文內(nèi)容摘要：本文通過(guò)對(duì)人工智能領(lǐng)域中知識(shí)工程以及知識(shí)信息處理的研究，提出了一套網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程體系建設(shè)的方式方法，進(jìn)而指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展智能運(yùn)維工作，以適應(yīng)將來(lái)NFV、5G網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維要求，并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)自動(dòng)化和降本增效的目的；同時(shí)，通過(guò)對(duì)從事網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作的通信工程師職能的重新定位，闡述了一種經(jīng)過(guò)實(shí)踐論證的通信工程師ICT轉(zhuǎn)型的有效途徑。本文關(guān)鍵詞語(yǔ)：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維；軟件工程；人工智能；知識(shí)工程；知識(shí)自動(dòng)化；專家系統(tǒng)；可視化編程；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，無(wú)線數(shù)據(jù)通信技術(shù)固然發(fā)展迅速，但通信運(yùn)營(yíng)商成本壓力卻不斷增加，運(yùn)營(yíng)商陷入增量不增收的困局。為解決窘境，運(yùn)營(yíng)商都把注意力聚焦到了成本消耗最大的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維上，要求通信技術(shù)〔CT〕團(tuán)隊(duì)向ICT轉(zhuǎn)型〔即IT+CT〕。然而，現(xiàn)有存量CT人員規(guī)模龐大，軟件工程能力薄弱，ICT轉(zhuǎn)型舉步維艱。在重重壓力下，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需研究怎樣以低成本構(gòu)建一套統(tǒng)一的專家系統(tǒng)平臺(tái)，打通核心網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)、網(wǎng)管網(wǎng)、城域網(wǎng)等各專業(yè)網(wǎng)絡(luò)，并能讓CT人員自行開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)和上層應(yīng)用、編排各種自動(dòng)化任務(wù)，減少現(xiàn)有繁多的煙囪式運(yùn)維專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)孤島的窘境，實(shí)現(xiàn)降本增效。為降低CT團(tuán)隊(duì)ICT轉(zhuǎn)型的門檻，本課題研究了一套網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程體系建設(shè)方式方法，解決CT人員開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)和相關(guān)應(yīng)用層功能的困難，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)商CT團(tuán)隊(duì)快速ICT轉(zhuǎn)型目的。1知識(shí)工程與知識(shí)自動(dòng)化概述知識(shí)工程〔KnowledgeEngineering〕研究的是怎樣用機(jī)器代表人類，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的表示、獲取、推理、決策、包括機(jī)器定理證明，通過(guò)智能軟件而建立的專家系統(tǒng)。同時(shí)，還需要研究怎樣實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程的知識(shí)工作自動(dòng)化，以及怎樣運(yùn)用知識(shí)，進(jìn)行問(wèn)題的自動(dòng)求解等。知識(shí)工程的研究使人工智能的研究從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用，從基于推理的模型轉(zhuǎn)向基于知識(shí)應(yīng)用的模型。可見(jiàn)，知識(shí)工程的研究華而不實(shí)一個(gè)重要目的就是為了順利實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)化。知識(shí)自動(dòng)化〔KnowledgeAutomation〕是一種可執(zhí)行知識(shí)工作任務(wù)的智能軟件系統(tǒng)。知識(shí)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)了人和機(jī)器的重新分工，有助于把知識(shí)技術(shù)人員從重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)，知識(shí)自動(dòng)化將工程知識(shí)體系轉(zhuǎn)換為工程智能.圖1:MME設(shè)備故障定位知識(shí)表示經(jīng)過(guò)圖2:網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程體系架構(gòu)設(shè)計(jì)2ICT轉(zhuǎn)型策略CT團(tuán)隊(duì)固然有豐富的運(yùn)維經(jīng)歷體驗(yàn)，但缺乏軟件工程能力。CT團(tuán)隊(duì)建設(shè)專家系統(tǒng)時(shí)，必須依靠IT團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，這種方式導(dǎo)致成本、開(kāi)發(fā)排期、需求變更、系統(tǒng)測(cè)試和上線都要受IT團(tuán)隊(duì)制約。為扭轉(zhuǎn)困局，本課題為CT團(tuán)隊(duì)提供了專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的可視化編程〔無(wú)代碼開(kāi)發(fā)〕能力，結(jié)合CT團(tuán)隊(duì)本身優(yōu)勢(shì)，揚(yáng)長(zhǎng)避短，即可主導(dǎo)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)和任務(wù)編排的開(kāi)發(fā)、知識(shí)工程體系設(shè)計(jì)、建設(shè)和測(cè)試工作等，無(wú)需IT團(tuán)隊(duì)重度介入。3網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程體系架構(gòu)建設(shè)本課題研究的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程是以網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)和專家經(jīng)歷體驗(yàn)為處理對(duì)象，借用工程化的思想，利用人工智能的原理和方式方法，設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)體系。運(yùn)維知識(shí)工程的重要經(jīng)過(guò)包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的知識(shí)獲取、知識(shí)表示與知識(shí)利用三大經(jīng)過(guò)。為順利開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)自動(dòng)化工作，在知識(shí)工程體系架構(gòu)建設(shè)的同時(shí)也要建立好網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程標(biāo)準(zhǔn)化工作。3.1運(yùn)維知識(shí)獲取運(yùn)維知識(shí)獲取包括從文檔、設(shè)備運(yùn)行日志、傳感器或消息信令獲取知識(shí)和信息，通常有三種方式：〔1〕非自動(dòng)知識(shí)獲取指知識(shí)由運(yùn)維工程師通過(guò)閱讀有關(guān)文獻(xiàn)或與領(lǐng)域?qū)＜覝贤?，將原始知識(shí)進(jìn)行分析、歸納、整理，構(gòu)成用自然語(yǔ)言表述的知識(shí)條目輸入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。〔2〕知識(shí)抽取是指系統(tǒng)能對(duì)專家的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)歷體驗(yàn)〔如故障處理經(jīng)歷體驗(yàn)〕進(jìn)行辨別、理解、挑選、格式化，能夠把需要分析和處理的文件或事件中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)或信息點(diǎn)抽取出來(lái)，并輸入到知識(shí)庫(kù)中?！?〕機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)通過(guò)機(jī)器各種傳感器直接感悟外部的信息〔如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間傳送的信令信息等等〕，或者根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)歷體驗(yàn)從已有的知識(shí)或?qū)嵗醒堇[、歸納出新知識(shí)，補(bǔ)充到知識(shí)庫(kù)中。例如，通過(guò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的大量信令信息，歸納出用戶畫像模型和用戶群體特征，并用此模型進(jìn)行精準(zhǔn)目的搜索等。3.2運(yùn)維知識(shí)表示知識(shí)表示是對(duì)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)進(jìn)行知識(shí)編碼的活動(dòng)，讓知識(shí)能方便被分享和調(diào)用。運(yùn)維知識(shí)工程體系的架構(gòu)設(shè)計(jì)需重點(diǎn)研究怎樣進(jìn)行知識(shí)編碼。為提升知識(shí)編碼的效率，降低編碼難度，可采用可視化編程的形式。可把流程引擎+規(guī)則引擎+解析引擎+可視化建模引擎組合成推理引擎,方便運(yùn)維專家進(jìn)行知識(shí)編碼。例如此圖1中所展示的案例，運(yùn)維人員日常維護(hù)時(shí)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)設(shè)備性能下降影響業(yè)務(wù)時(shí)往往無(wú)告警產(chǎn)生，為解決問(wèn)題，可在專家系統(tǒng)平臺(tái)上以可視化編程的方式開(kāi)發(fā)板卡故障診斷的自動(dòng)化檢查流程。由系統(tǒng)將檢查流程相關(guān)知識(shí)〔如性能指標(biāo)、指令、日志結(jié)果〕編譯成計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，構(gòu)成一組可執(zhí)行的軟件程序存入知識(shí)庫(kù)，即完成一次故障定位經(jīng)歷體驗(yàn)流程的知識(shí)編碼工作：〔1〕監(jiān)控MME設(shè)備性能指標(biāo)，出現(xiàn)異常觸發(fā)流程；〔2〕檢查MME的關(guān)鍵指標(biāo)，確認(rèn)業(yè)務(wù)能否受影響；〔3〕向指定MME發(fā)送指令檢查板卡異常情況；〔4〕反應(yīng)板卡檢查ping指令結(jié)果的異常情況，如有異常即生成告警。對(duì)于該設(shè)備，假如其他運(yùn)維專家具備另外一種硬件的故障定位方式方法，可以以按類似的方式方法編譯到知識(shí)庫(kù)中。以此類推，每個(gè)專家都能夠把本專業(yè)牽涉的故障定位知識(shí)編譯到知識(shí)庫(kù)中。這樣，機(jī)器就能夠?qū)W習(xí)到大量人類專家的故障定位經(jīng)歷體驗(yàn)和知識(shí)，讓人類專家從繁重的工作中釋放出來(lái)。3.3運(yùn)維知識(shí)利用知識(shí)利用包括知識(shí)搜索以及知識(shí)推理。例如，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維專家可在系統(tǒng)平臺(tái)上根據(jù)自個(gè)專業(yè)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題去搜索同行或者不同專業(yè)的專家的類似經(jīng)歷體驗(yàn)知識(shí)，找到可參考的經(jīng)歷體驗(yàn)知識(shí)后進(jìn)行應(yīng)用評(píng)估、推理和場(chǎng)景適配，快速構(gòu)成本專業(yè)的解決方案。3.4運(yùn)維知識(shí)工程標(biāo)準(zhǔn)化為順利實(shí)現(xiàn)運(yùn)維知識(shí)自動(dòng)化，還需對(duì)運(yùn)維知識(shí)工程的經(jīng)過(guò)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，總結(jié)歸納各專業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作場(chǎng)景和內(nèi)容，對(duì)重要功能模塊進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)。這樣，專家在部署自動(dòng)化流程時(shí)，就能輕松調(diào)用各種組件靈敏拼裝，并配置規(guī)則：〔1〕運(yùn)維信息表示的標(biāo)準(zhǔn)化：如設(shè)備信息、資源信息、組織架構(gòu)信息、性能指標(biāo)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)接口信息等；〔2〕流程引擎組件的標(biāo)準(zhǔn)化：如流程中元知識(shí)種類的組件定義、組件的名稱、功能范圍等，當(dāng)前應(yīng)用較多的組件有：數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)、邏輯節(jié)點(diǎn)、腳本節(jié)點(diǎn)、爬蟲節(jié)點(diǎn)、IA算法節(jié)點(diǎn)等；〔3〕日志或指令解析組件的標(biāo)準(zhǔn)化：如日志或指令解析文件中元知識(shí)對(duì)應(yīng)的組件、各組件名稱、功能范圍等；〔4〕知識(shí)符號(hào)邏輯表示的標(biāo)準(zhǔn)化：使知識(shí)具備顯式語(yǔ)義表示出能力和傳播能力；〔5〕信息輸入、輸出和呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化：包括信息輸入輸出的粒度、并發(fā)要求、呈現(xiàn)方式等等。圖3:廣州移動(dòng)智能維護(hù)機(jī)器人3.5架構(gòu)設(shè)計(jì)運(yùn)維知識(shí)工程體系可根據(jù)知識(shí)工程的三個(gè)重要經(jīng)過(guò)〔知識(shí)獲取、知識(shí)表示與知識(shí)利用〕設(shè)計(jì)架構(gòu)進(jìn)行建設(shè)〔如此圖2〕。知識(shí)工程經(jīng)過(guò)中，知識(shí)獲取被很多研究者和實(shí)踐者作為一個(gè)瓶頸，限制了專家系統(tǒng)、人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。因而，在架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)需考慮系統(tǒng)怎樣能提供各種接口自動(dòng)采集數(shù)據(jù)、信息的能力，并構(gòu)成元知識(shí)存儲(chǔ)到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中供上層的知識(shí)表示層編譯和調(diào)用。本課題以通信運(yùn)維專家主導(dǎo)開(kāi)發(fā)的知識(shí)自動(dòng)化統(tǒng)一開(kāi)發(fā)平臺(tái)作為知識(shí)表示層,需具備知識(shí)庫(kù)、以及與推理引擎相關(guān)的模塊或引擎。推理引擎可由流程引擎、規(guī)則引擎和解析引擎組成，為提供無(wú)代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境給通信專家使用，還需要考慮增加可視化建模引擎.如知識(shí)量、數(shù)據(jù)量、運(yùn)算量龐大，還要考慮增加大數(shù)據(jù)處理引擎、AI處理引擎等等。網(wǎng)絡(luò)通信的知識(shí)自動(dòng)化開(kāi)展能夠通過(guò)把各專業(yè)運(yùn)維技術(shù)體系模型化，構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)工程體系架構(gòu)，然后將模型移植到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與制造平臺(tái)上，通過(guò)平臺(tái)調(diào)動(dòng)各專業(yè)人員部署各種場(chǎng)景智能軟件的開(kāi)發(fā)和迭代升級(jí)，如：設(shè)備健康智能巡檢、故障定位、配置檢查、安全審計(jì)、高危操作預(yù)警、資源智能調(diào)度等。進(jìn)而由機(jī)器完成原先需要人去完成的大部分工作，讓人類有更多時(shí)間進(jìn)行創(chuàng)造性、決策性工作。4結(jié)束語(yǔ)本課題的研究成果在廣州移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)智能維護(hù)機(jī)器人Dr.Who開(kāi)發(fā)平臺(tái)上經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)4年現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行驗(yàn)證〔如此圖3〕，廣州核心網(wǎng)人員僅用2年便順利實(shí)現(xiàn)了ICT轉(zhuǎn)型，具備代碼編寫能力員工占比20%,可視化編程能力占比100%,并擴(kuò)展到在傳輸網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)、承載網(wǎng)、網(wǎng)管網(wǎng)等專業(yè)，提供了支撐多專業(yè)的智能運(yùn)維解決方案。希望本文能為行業(yè)相關(guān)人員對(duì)知識(shí)工程的理解和落地提供參考，共同推動(dòng)知識(shí)工程技術(shù)發(fā)展。以下為參考文獻(xiàn)[1]李涓子。清華大學(xué)長(zhǎng)聘教授。知識(shí)工程及其領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建，2021.[2]蔡群，陳琛。移動(dòng)網(wǎng)故障隱患智能定位系統(tǒng)。中國(guó)專利號(hào)ZL202110033422.8,2021/8/23.[3]王飛躍。中科院自動(dòng)化所。邁向知識(shí)自動(dòng)化[J].中國(guó)科學(xué)報(bào)，2020/12/13.[4]廣州網(wǎng)管中心運(yùn)營(yíng)商運(yùn)維ICT轉(zhuǎn)型經(jīng)歷體驗(yàn)案例〔一〕〔2021-10-18〕/s/Ia0D95H8OtLRaGVZ4CZZdA.[5]譚慶宇。運(yùn)營(yíng)商運(yùn)維ICT轉(zhuǎn)型經(jīng)歷體驗(yàn)案例〔二〕隱患挖掘--eNodeB錯(cuò)連處理。〔2021-11-5〕/s/O_GMrJ4akV4nfClNcXK7VA.[6]廣州網(wǎng)管中心。運(yùn)營(yíng)商運(yùn)維ICT轉(zhuǎn)型經(jīng)歷體驗(yàn)案例〔三〕網(wǎng)絡(luò)精細(xì)化高效管理--數(shù)據(jù)可視化自定義?！?021-11-14〕