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NOVOTS KMS .: 病毒安全 .: 有良知的网络为我们带来什么不同?

有良知的网络为我们带来什么不同?

根据估计,以太网到2017年将主宰75%以上业务带宽。根据Heavy Reading调查显示,竞争目标越来越瞄准企业和数据中心市场的性能和质量体验 - 驱动分支机构、云服务提供商,和其他数据中心之间的高速运营商级以太网的需求。

所以,移动、有线和云数据中心服务提供商越来越依赖于第三方接入供应商(AVs, Access Vendors)以填补空白并增加足迹。这样看来,是做到了保证覆盖率,但在性能和质量上,往往不是被延迟就是被妥协了 - 因为跨越多个运营商网络的网外(off-net)电路对供应商而言,是一个挑战。

每个以太网连接服务的接入供应商(AV)都有独特的以太网服务定义,不像TDM - 无论谁提供的连接服务都一样 - 编排这样复杂错综的事物需要手动流程,因而增加了错误的风险和延迟收入的时间。

因此,我们需要的是一个“有良知的网络” - 一个统一的、不断更新的服务信息模型在今天的运营支撑系统(OSS)的水平之上集成所有数据。该模型应该支持跨运营商的关键需求,比如审计和库存、订购、故障隔离和SLA管理。用以审核、协调和更正这些数据的“大数据”分析得以创建一个像电路这么细微的图像。

运营商有了服务编排,就可以加速交付,降低运营成本,并提高服务质量和敏捷性,更容易过渡到软件定义网络(SDN);因为虚拟化网络功能和SDN控制器变成只是另一组的数据源。

这种“有良知的网络”已经被部署,并证明了它的价值。

传统遗留OSS的限制

网外(off-net)电路只有很低的可见性和库存,因为每个提供商自己都有跨不同厂商设备的以太网服务定义和配置,因此,订购需要冗长的手动流程。

无论提供商是谁,库存数据受限于订购细节,往往无法获得服务所有客户的以太网资产实时视图。此外,对提供商而言,要监控对服务性能和SLA的影响是另一个挑战。然而,从TDM过渡到以太网,要使用网外以太网时,提供商如何能确定获得他们付费买的带宽?
TDM OSSs并不是解决方案,因为TDM网络不能被超额认购,它不允许复杂的连接性能监测,这对运营商级以太网而言至关重要。今天的OSS系统假设了一个相对同质型的网络,其技术和服务定义的变异随着地区不同而异,这需要大量的OSS定制。服务提供商只是许多买家之一,无法影响接入供应商的OSS系统如何演变。

每个OSS必须在自己的数据库中拥有网络有可变数据结构和命名约定的知识。包括库存系统、故障系统、激活系统,和性能系统,每一个都可以跨越多个TDM、以太网、IP、ATM,或DSL领域。与此同时,在细节数据中有显著的信息重叠,比如在网络元素、卡、端口和拓扑等数据中 - 所有这些都需要保持同步,并尽快予以更新。

当传统OSS挣扎地处理这种复杂性时,人们越来越依赖电子表格。标准机构忙于创建调整标准,以引导以太网的灵活性成为其附加价值,并简化性能监控和OAM - 但这些都是长期解决方案,未能解决今天的问题。
相反地,服务提供商需要:

1. 关联来自网络元素、OSS和其他来源的数据
2. 持续审计和分析
3. 创建一个可靠的以服务为中心的模式,将来自多源的静态数据转化为可操作的以太网服务情报,比如:权威的SLA报告、使用和容量规划,和故障的精确定位。

为了简化管理和编排复杂性,该模型应提供端到端可视化服务 - 用直观的工具来动态地管理重要的订购、库存、性能和报告等服务,这些服务是跨运营商网络、管理系统和厂商设备类型的。
有三个例子说明使用此服务编排方法已取得的成功。

因为来源之间的库存不精确,几乎不超过20%的运营商级以太网能在第一次成功提供服务。为了解决这个问题,某运营商的网络数据首先被提取,经审核并映射到一个结构化的格式 - 数据来源包括OSS、激活通知与AVs的SLA协议、Excel电子表格和跨运营商的协议。自动化连续审计现在可以识别坏数据,并分配一个质量指标,以简化完整性评估。

连续的关联,加上大数据分析能够识别风险的变化和检查一致性和值范围,并将警告传送给数据所有者。这个样板系统还提供了拓扑的图形化综览,揭示了实际电路的库存明细,简化订购、配置、和服务保证。

结果,这个系统提高了库存的完整性,达到超过90%的准确率,显著降低了错误和改善上市时间 - 而持续的审计和库存更新的自动化正在削减运营成本。

在第二个例子中,工作流程自动化正在降低成本和加快服务开通,导致提供商的足迹和产能的快速增长。某一个额外的服务请求(ASR, Additional Services Request) - 例如移动、添加、更改、或删除 - 被传输给AV并且以首选方法跟踪订单状态。无论是自动或手动处理,变更会自动广播给所有的网络元素,没有延迟或人为错误的风险。包括将更新测试配置填充于测试设备,所以服务操作、管理和维护(SOAM, Service Operations, Administration, and Maintenance)的测试能自动运行,并且其结果被整理和上报。

第三个例子中,面临的挑战是要能快速、准确地识别故障,并将他们划分以确定服务提供商或AV依赖性。实时订阅内容是从现有的监控器中提取出来的,并总结在一个可定制的仪表板上 - 记录警报和将他们关联至电路区段状态。针对每一AV设置阈值并用于基准测试SLA性能,使报告能显示异常事件,并利用历史数据来确定趋势。当无需手动工作时,提供商现在受益于较低的MTTR、更快的分流、和根本原因分析 - 由于具备权威的证明和报告而能快速、准确的将性能降级隔离,和更好的收繳SLA违约惩罚。

对跨运营商服务编排的需求
移动回程严重地依赖AVs,而且小细胞的崛起正在加速该需要。如果一个大型企业客户想要接入50个站点,其中十个不连接于该提供商的网络,那么应该如何选择最好的AV呢?

未来的SDN架构将增加另一层的复杂性,NFV和SDN控制器可被视为服务编排模型中的另一组数据源 - 订单处理和跟踪一体化得以保持一致,而SDN则加速服务交付。

以上这些功能和其他潜在的应用的发展是无限量的,使得“有良知的网络”必然为以太网连接服务编排了更好、更快的服务质量!



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