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AI预测模型可预测网络流量使用,实现智能动态配置

澎湃新闻记者 王心馨
2020-08-04 19:31
来源:澎湃新闻
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半夜遇到流量高峰,对于电信公司来说是一件非常棘手的事。如何保证网络运行平稳,让流量调度达到最优,一直是电信公司急需解决的问题。

澎湃新闻(www.thepaper.cn)从微软亚洲研究院“创新汇”了解到,微软近期已经与台湾远传电信达成AI战略合作关系。远传与微软合作的重要成果之一就是共同研发的AI网络流量预测模型,可以精准预测未来一周中每15分钟内核心基站、二级基站以及OTT服务的流量,实现网络流量的智能动态配置。

优化全网性能,需要智能流量预测

一个夏日的夜晚,台湾远传电信在台南某地区网络流量突然暴增,发出告警,没有人预料到夜半时分的台南会迎来流量高峰。调查发现,当时TikTok刚刚在台南兴起,很多年轻人热衷于睡前用手机刷短视频,导致夜半时分的网络流量陡升。

中国台湾地区的电信用户网络使用量在全球名列前茅,经常会发生上文所提到的网络流量需求大增的情况,如何进行最有效的调度并优化网络,尤为关键。

由于不同地区用户的喜好不同,基站位置也不同,A地区的用户可能偏爱某些短视频应用,而B地区的用户则爱用某些游戏或视频网站,就会使每个基站的流量因用户的偏好存在相当大的差异。

如果有了AI流量预测模型,就可以有效判断网络用户的上网行为,预测出某一地区、某一时段的用户可能使用的应用服务、观看的节目、进行的游戏,进而将用户所喜欢的内容推送到离他最近的网络节点上,甚至将用户常用的应用程序部署在靠近用户一端的节点上,大幅降低网络延迟,提升用户体验。此外,智能流量预测也能为远传电信5G基站选址提供更精准的依据。

传统的预测模型只能针对核心大基站进行线性的全流量预测,只有少量第三方的开源工具可以针对具体的网络应用流量进行预测,但准确率不高,无法提供有效的指导。

“对于AI来说,做预测恰恰是它的强项,”微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士表示。

突破四大挑战,破解流量预测难题

经过4个多月的努力,双方合作研究的AI流量预测模型效果显著:核心基站的EPG总流量预测准确率达99%;二级基站的eNB总流量预测准确率达90.5%;针对Top 100网站等OTT服务流量预测准确率达74%;可精准预测未来一周每15分钟内的流量。

据微软亚洲研究院首席研究经理边江博士介绍,针对具体的网络环境,研究员们从四个方面突破挑战,通过AI技术大大提升了不同层级基站上不同服务的流量预测准确率。

其一,创新神经网络实现超长序列建模。流量趋势具有明显的周期性,或天、或周、或月的某个时间段的某个应用服务会出现高峰,因此长时间序列模型的训练更容易找到其中的规律。

其二,流量峰值预测,把握分寸最重要。为了达到最优的效果,AI技术不仅需要精准预测出某段时间流量高峰的来临,而且还要确保预测的偏差值要稍微高于峰值,让流量配置有适当的冗余,但预测峰值也不宜过高,以免造成带宽资源的浪费。研究员们采用了两个函数来保证预测偏差值处于最佳状态,一个确保整体预测的准确度,另一个针对实际应用环境,将峰值适当向上偏移。在不同的网络环境下,两个函数进行加权组合,确保相应场景下的最合适的预测准确率。

其三,数据抖动和噪声需正则化处理。不同基站上不同服务的属性差别相当大,例如一线城市需要经常访问海外搜索网站,三、四线城市对视频、游戏类应用的需求较大,不同属性的流量数据存在巨大差异,有着较大的抖动和噪声,而且部分数据的比例缺失,不利于模型学习。基于此,微软亚洲研究院针对不同基站节点和服务的数据进行正则化处理,使得在不同时间点训练模型时,数据都可以在相对一致的分布区间,保证模型在不同时间、不同信号上都能做到更加精确的学习。

其四,AI技术与行业洞察相结合,更精准。基于远传电信专业人员的行业经验,双方建立了一个知识库,与多层次智能预测模型结合使用。例如运营人员会有些常规经验总结,类似A应用一般在中午12点左右出现流量高峰、B搜索网站的峰值可能会是晚上7、8点钟等,行业洞察和经验积累与预测模型动态加权,更好地保证了整体流量预测的准确率。

“为了将AI与电信场景相结合,远传电信和微软亚洲研究院在多个业务领域做过探讨,AI流量预测模型的成功合作得益于远传电信一直以来对于数字化转型战略的坚持。此次合作开启了双方在AI+电信领域的携手创新,同时也是远传电信在数字化转型路上的诸多里程碑之一。”刘铁岩表示。

    责任编辑:李跃群
    校对:栾梦
    澎湃新闻报料:021-962866
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