AI网络运行报告：全面分析性能指标、故障排查及优化策略

AI网络运行报告：全面分析性能指标、故障排查及优化策略

# 网络运行报告：全面分析性能指标、故障排查及优化策略

## 引言

随着信息技术的飞速发展人工智能（）在通信网络中的应用日益广泛为网络运行提供了更为高效、智能的应对方案。本报告基于最新的技术和实际案例对网络性能指标实行全面分析探讨故障排查方法并提出针对性的优化策略以期为网络运维人员提供有益的参考。

## 一、网络性能指标分析

### 1.1 网络性能指标概述

网络性能指标是量网络运行状况的关键参数主要涵以下几个方面：

- 吞吐量：单位时间内网络传输的数据量。

- ：数据从发送端到接收端的传输时间。

- 抖动：数据包传输期间的时间波动。

- 丢包率：数据包在传输期间丢失的概率。

### 1.2 基于的性能指标分析

#### 1.2.1 数据采集与预应对

利用中国移动开放创新平台提供的精品数据集，对网络运行数据实采集和预应对。数据集涵安全态势感知数据、CSI实测数据、上行干扰识别数据等，涵了网络规建维优营多场景和网络智能化4X能力体系。

#### 1.2.2 性能指标分析

通过算法对采集到的数据实行深度分析，得出以下

- 吞吐量：在5G网络环境下，吞吐量显著提升，更高可达1Gbps。

- ：5G网络较低，平均在10ms右，有利于实时性须要较高的业务。

- 抖动：5G网络抖动较小，有利于保障视频、语音等业务的稳定性。

- 丢包率：5G网络丢包率较低有利于增强数据传输的可靠性。

## 二、故障排查与诊断

### 2.1 故障类型及起因

网络故障主要包含以下几种类型：

- 硬件故障：如设备损坏、线路故障等。

- 软件故障：如配置错误、程序错误等。

- 网络攻击：如DDoS攻击、网络病等。

### 2.2 基于的故障排查方法

#### 2.2.1 故障诊断

利用算法对网络运行数据实分析，实现故障的自动诊断。例如，通过NetInside全流量回溯分析系统，对TCP RST报文实实时监控，发现异常现象，定位故障起因。

#### 2.2.2 故障预测

通过对历故障数据实行分析，构建故障预测模型，实现对潜在故障的预警。例如，对光网络质差、网络故障的定界定位及使用者业务的质差感知实行主动发现及定界定位。

## 三、网络优化策略

### 3.1 基于的优化策略

#### 3.1.1 无线网络覆自优化

中信科移动与中国联通内古分公司合作，完成了无线网络覆自优化场景的高阶自智特性现网验证和应用。通过算法自动分析区域网络、生成更优天馈调整策略、自动调整区域内基站电下倾和波赋形等参数，实现网络性能的优化。

#### 3.1.2 光网络故障预防预测

针对家庭宽带光网络故障管理和体验管理的挑战，采用技术对光网络质差、网络故障的定界定位及客户业务的质差感知实主动发现及定界定位，实现故障预防预测。

### 3.2 人工干预与自动化运维

在故障排查和优化进展中，人工干预与自动化运维相结合，可提升网络运维效率。例如，利用NetInside全流量回溯分析系统，实时监控网络数据包，发现异常现象后，由人工实故障定位和修复。

## 四、结论

本报告通过对网络性能指标、故障排查和优化策略的全面分析，展示了技术在网络运维中的应用价值。未来，随着技术的不断发展网络运维将更加智能化、自动化，为客户提供更高优劣的网络服务。

## 五、展望

随着5G、6G等新型网络的普及网络运维将面临更多挑战。技术将继续在网络性能优化、故障排查、安全防护等方面发挥要紧作用。同时人工智能与其他技术的融合，如物联网、边缘计算等，将为网络运维带来更多创新机遇。咱们期待在未来，网络运维将实现更高水平的智能化，为我国信息通信产业的发展贡献力量。