前段時(shí)間看到某運(yùn)營商的運(yùn)維發(fā)展預(yù)測，指出未來運(yùn)維人員結(jié)構(gòu)將發(fā)生巨大變化。

隨著網(wǎng)絡(luò)云化和基于AI的自動化技術(shù)發(fā)展，軟件支撐型人才占比將從2/3/4G時(shí)代的30%提升到70%，現(xiàn)場支撐人才（比如網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控）占比將從20%下降到0-5%，現(xiàn)場維護(hù)人員（比如基站維護(hù)）占比將從50%下降到0-5%。

簡單的講，智能運(yùn)維時(shí)代的軟件型人才將大幅提升，而現(xiàn)場監(jiān)控與站點(diǎn)維護(hù)人員將大幅下降。

一場網(wǎng)絡(luò)自動化的革命正在到來，你準(zhǔn)備好了嗎？

自動化是5G商業(yè)成功的關(guān)鍵

當(dāng)前運(yùn)營商面臨的最大問題是——如何將每年巨額的5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施投資轉(zhuǎn)化為新的服務(wù)收入？

估計(jì)大家都知道答案，就是基于一張?jiān)凭W(wǎng)融合的基礎(chǔ)設(shè)施，通過網(wǎng)絡(luò)切片為各行各業(yè)的提供定制化服務(wù)。也就是說，向垂直行業(yè)售賣切片服務(wù)是運(yùn)營商5G時(shí)代主要的新收入來源。

不過，問題來了，網(wǎng)絡(luò)切片涉及無線接入、邊緣、傳輸、核心等多個(gè)域，涉及切片設(shè)計(jì)、切片配置、資源分配、切片SLA保障等所有工作非常復(fù)雜，而行業(yè)用戶向運(yùn)營商租用切片時(shí)往往會要求運(yùn)營商在幾個(gè)小時(shí)甚至幾分鐘內(nèi)開通切片，運(yùn)營商如何才能敏捷的交付切片服務(wù)？

唯有自動化。

理想情況下，切片自動配置、自動發(fā)放、自動化保障可讓運(yùn)營商具備敏捷交付能力，從而可確保增加新的toB收入來源，還可更經(jīng)濟(jì)高效的利用網(wǎng)絡(luò)資源。

網(wǎng)絡(luò)自動化是運(yùn)營商在5G時(shí)代實(shí)現(xiàn)“增收”的關(guān)鍵因素。綜合多家研究公司對全球范圍內(nèi)200多家運(yùn)營商的調(diào)查結(jié)果，顯示全球大部分運(yùn)營商首先看重網(wǎng)絡(luò)自動化的“增收”能力，即通過網(wǎng)絡(luò)自動化來提升按需服務(wù)能力和敏捷交付能力，來實(shí)現(xiàn)增加收入。

除了“增收”外，網(wǎng)絡(luò)自動化還能幫助運(yùn)營商降低運(yùn)營運(yùn)維成本、提升運(yùn)營運(yùn)維效率，從而實(shí)現(xiàn)“降本提效”，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“開源節(jié)流”。比如，通過核心網(wǎng)自動化大幅提升故障預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)編排和流量擁塞控制能力，通過無線接入網(wǎng)自動化大幅提升網(wǎng)絡(luò)根因分析和無線切片效率，通過網(wǎng)管中心自動化可實(shí)現(xiàn)監(jiān)控自動化、工單自動化、報(bào)告自動化。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)自動化還可提升用戶體驗(yàn)并大幅減少用戶流失率，以及降低網(wǎng)絡(luò)能耗，提升網(wǎng)絡(luò)安全性和穩(wěn)定性等。

不得不自動化

事實(shí)上，電信業(yè)發(fā)展到今天已陷入“不得不自動化”的境地。

一、網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜：2G/3G/4G/5G網(wǎng)絡(luò)設(shè)備不斷疊加，維護(hù)管理對象復(fù)雜度大大提升；

二、故障影響范圍越來越廣：連接數(shù)量不斷增加，業(yè)務(wù)越來越多樣化，導(dǎo)致單一故障影響范圍越來越廣；

三、故障修復(fù)越來越難：網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性增加、云化網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)并存等導(dǎo)致故障定位定界難度越來越大；

四、運(yùn)維人才越來越缺：新人不愿進(jìn)，老人想離開，ICT融合對運(yùn)維技能要求越來越高，導(dǎo)致運(yùn)維人才能力和數(shù)量出現(xiàn)斷層；

五、業(yè)務(wù)體驗(yàn)要求越來越高：傳統(tǒng)運(yùn)維稱為“被動運(yùn)維”，網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)告警、性能指標(biāo)異?；蛴脩敉对V后才啟動運(yùn)維流程，這種方式響應(yīng)速度慢，會影響用戶體驗(yàn)，已無法適應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的穩(wěn)定性要求極高的5GtoB時(shí)代，需向“主動式運(yùn)維”演進(jìn)，即通過引入AI預(yù)測網(wǎng)絡(luò)行為，實(shí)現(xiàn)在故障發(fā)生之前將網(wǎng)絡(luò)隱患扼殺于萌芽狀態(tài)。

機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

聽起來自動化是運(yùn)營商解決網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)收入難題的靈丹妙藥，但與任何一次變革一樣，實(shí)現(xiàn)的道路上總是充滿荊棘。

首先是投資挑戰(zhàn)。自動化轉(zhuǎn)型肯定是要花錢的，而且規(guī)模越大投資成本越高，運(yùn)營商愿不愿意花錢，愿意花多少錢，來部署網(wǎng)絡(luò)自動化，是一個(gè)問題。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)自動化產(chǎn)生的價(jià)值和投資回報(bào)并不像新業(yè)務(wù)上市那樣會帶來立竿見影的收入，這考驗(yàn)決策層的遠(yuǎn)見和魄力。

其次是轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)自動化作為運(yùn)營商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分，面臨的不只是技術(shù)的變革，還有企業(yè)組織架構(gòu)和文化的轉(zhuǎn)型，比如，如何從以“網(wǎng)絡(luò)為中心”組織架構(gòu)向以“以業(yè)務(wù)為中心”的組織架構(gòu)轉(zhuǎn)型，如何從傳統(tǒng)工作方式向DevOps方式轉(zhuǎn)型，如何從硬件文化向軟件文化轉(zhuǎn)型。據(jù)說用電力完全替代蒸汽機(jī)工廠花了近30年的時(shí)間，原因不在于通電有多難，主要在于工廠通電后不僅要花時(shí)間重新設(shè)計(jì)工廠，還要重新改變工廠組織架構(gòu)，甚至是工資制度的設(shè)計(jì)。如今，要讓AI滲入到網(wǎng)絡(luò)工作的每一個(gè)環(huán)節(jié)，同樣會面臨相似的挑戰(zhàn)。

再則是碎片化挑戰(zhàn)。運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)可能是地球上最復(fù)雜的系統(tǒng)之一，如果沒有系統(tǒng)性的規(guī)劃，可能會導(dǎo)致各種自動化工具孤島式林立，人工干預(yù)與半自動化流程縱橫交錯(cuò)，導(dǎo)致不必要的成本，以及效率難以提升。

總之，網(wǎng)絡(luò)自動化是巨大的機(jī)會，也面臨不少挑戰(zhàn)。但一顆顆小石頭永遠(yuǎn)阻擋不了趨勢的滾滾洪流，自動化不是來與不來的問題，而是什么時(shí)候來的問題。準(zhǔn)備不足就準(zhǔn)備失敗，這場網(wǎng)絡(luò)自動化變革，你準(zhǔn)備好了嗎？
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