随着AI、高清视频流、云服务和5G移动应用使用量的不断增长，带宽需求持续激增。为了应对这一挑战，光服务需要变得更加动态，并满足更严格的服务级别要求。因此，通信服务提供商拥有的城域网络在移动传输、企业服务或宽带接入服务方面面临着与功耗、多服务聚合、安全性、AI集成和网络切片相关的新需求。

AI应用推动网络流量大幅增长

随着AI使用量的增长，它将产生倍增效应，为传输网络带来大量流量。但AI工作负载对吞吐量、延迟和可靠性的严苛要求已经将网络规模和复杂性提升到新的水平。通信服务提供商正面临前所未有的压力，需要交付更多、更快、更好的服务。

根据诺基亚贝尔实验室最近的研究显示，AI流量增长的影响可能在14%到31%之间。尽管有这种增长，通信服务提供商仍需要加快服务开通速度，缩短故障修复时间，以降低运营支出并最大化基础设施投资回报。

传统手动流程无法满足AI需求

用于配置和监控大部分静态光网络的手动流程无法提供AI所需的动态连接。面向AI的光网络需要快速、高效的服务实现和灵活性，以提供满足特定要求（如延迟或弹性）的服务。网络规模化公司已通过网络自动化解决了这些需求，为整个行业铺平了道路。

机遇很明确：自动化可以减少错误、简化操作、加快响应时间并释放新的效率。通信服务提供商可以通过将自动化与使传输网络更可配置的成熟技术相结合来简化操作、增强网络性能并释放新的货币化机会，这些技术包括：可重配置光分插复用器、提供多种线路速率模式的相干可插拔设备、定时和频率同步、线路速率加密等。

行业标准推动自动化发展

2024年Heavy Reading调查突出了网络自动化日益增长的重要性。不断增长的网络复杂性和规模推动了对高级自动化的需求，这种自动化抽象了底层基础设施细节并简化了网络操作。少数接受调查的通信服务提供商继续以完全手动的方式运营。大多数将其网络自动化水平描述为从"辅助管理"到"部分自动化"不等，系统使用实时数据和高级分析提供有意义的建议。许多公司计划在未来三年内向高度自主的网络发展。

多年来，网络自动化受到分散的管理系统、专有接口和工作流程以及对网络性能可见性有限的阻碍。如今，这些障碍正在通过支持来自知名行业论坛标准化的自动化框架得到降低。

多个行业论坛专注于推动传输网络的标准化，包括OpenConfig、OpenROADM、互联网工程任务组、Linux基金会、TMForum、光互联论坛和创新光无线网络全球论坛。这些论坛致力于开发促进多供应商生态系统的架构和软件抽象接口层。

自动化工具和实施策略

对于网络自动化，开发人员在开始创建涉及通过网络元素、网络控制器或管理系统与传输域进行编程交互的用例之前，需要合适的工具。这些工具可能包括：工作流管理工具、编辑器、编程工具、代码存储库和光数字孪生等。

开放标准API和自动化工具提供的灵活性使通信服务提供商能够将自动化用于各种用例，如：快速增加新容量、本地化故障和诊断常见问题、基于策略驱动规则优化网络特定链路性能、编制网络库存资源消耗定制报告等。

生成式AI增强自动化能力

AI的使用进一步扩展了网络自动化的潜力，推动更智能、更适应性强的网络操作。生成式AI驱动的对话助手正在成为操作团队有价值且易于适应的工具。它们可以响应自然语言查询、指导故障排除、搜索相关文档并建议配置更改，使复杂任务更易于访问并缩短解决时间。

通过AI驱动的自动化，开发人员可以排除网络问题、直接在网络中验证所采取的行动并快速评估操作状态。这改善了用户体验并加快了交付时间。

未来发展趋势

TMForum是一个汇集网络设备供应商、通信服务提供商和超大规模厂商的标准联盟。它提供蓝图和方法论，使通信服务提供商能够使用标准化开放API构建模块化、AI启用的解决方案。

这些标准促使网络设备供应商通过包含反应性触发器和AI/ML驱动的预测性触发器的闭环自动化来增强其平台。闭环操作是完全自主网络的先决条件。

AI正在改变网络并重塑电信网络域层，使开发人员更容易降低操作复杂性并提高效率。通过从简单开始，使用基于标准的接口和内化闭环操作，通信服务提供商和开发人员可以在不中断现有操作的情况下随时间扩展自动化。

Q&A

Q1：AI流量增长对光网络有什么影响？

A：根据诺基亚贝尔实验室的研究，AI流量增长可能在14%到31%之间。AI的严苛要求将网络规模和复杂性提升到新水平，通信服务提供商面临前所未有的压力需要交付更多、更快、更好的服务，传统手动流程已无法满足AI所需的动态连接需求。

Q2：网络自动化能带来哪些具体好处？

A：自动化可以减少错误、简化操作、加快响应时间并释放新的效率。具体包括：快速增加新容量（从几周或几个月缩短到几分钟）、本地化故障和诊断常见问题以减少故障修复时间、基于策略优化网络特定链路性能、编制定制化网络资源报告支持更好的决策制定。

Q3：生成式AI如何增强网络自动化？

A：生成式AI驱动的对话助手可以响应自然语言查询、指导故障排除、搜索相关文档并建议配置更改，使复杂任务更易访问并缩短解决时间。通过AI驱动的自动化，开发人员可以排除网络问题、直接在网络中验证操作并快速评估运行状态，从而改善用户体验并加快交付时间。