机器学习真能建设5G承载网吗

利用机器学习也能建设5G承载网？众所周知，5G对承载网提出了更大的带宽、更短的时延、更低的功耗、更强的稳定性等要求，如果把5G比喻成“高楼大厦”，那么无疑承载网便是“坚实地基”。可以说，5G商用，承载先行。目前，全球众多领先运营商、设备厂商等早已将5G承载网络建设提上议程，纷纷开启相关关键技术的研究、测试和验证。但是，利用机器学习来建设5G承载网还是头一次听到。

诺基亚提出NF-IX 5G承载新架构

对于业界关注的“利用机器学习建设5G承载网”，诺基亚贝尔IP/光网络事业部执行副总裁Drazen Lukic解释道：“机器学习主要应用在Deepfield里面。目前，网络变得越来越复杂，连接越来越多，网络实时分析变得非常重要。之前拿到网络数据，再进行分析，并不能满足网络实时、动态管理的要求。为此，诺基亚贝尔要推出Deepfield。”

那么，主要应用在Deepfield中的机器学习又是如何跟建设5G承载网关联起来的呢？其实，这还要从诺基亚提出的NF-IX 5G承载新架构说起。

据悉，诺基亚所提出从NF-IX（Network Function Interconnection，网络功能互联）5G承载新架构，是一个针对电信云内VNF自动化连接的创新解决方案，旨在使云与网络实现协同增效的端到端架构，通过一个统一的IP/MPLS的广域网将分布在不同电信边际云中的网络功能无缝地连接起来，并提供确定的业务服务质量。

其实，NF-IX 5G承载新架构的出现主要为了满足5G承载网所应具备的几个特性。例如，面向基于原生云的VNF连接、业务服务质量的确定性、融合的统一承载、自动业务开通等。由于NF-IX 5G承载新架构是一个针对任意网络连接的创新解决方案，并且在技术和协议的成熟度上占据优势。这使得其关键性的打破了IT与IP间的屏障，使广域网的数据通道被扩展到了数据中心内部。

这意味着什么呢？先前IT云与IP网络的运行过程中自动化进程各异、自动化孤岛、服务策略不相交、协议不匹配、IT云之间彼此不连通等诸多问题，都能通过NF-IX 5G承载新架构迎刃而解。如此一来，5G承载网新潜能被充分释放，可以轻松实现5G承载网统一承载、网络切片、确定的服务质量、自动开通等要求。

我们可以相信利用机器学习的NF-IX 5G承载新架构吗？

这一全新架构的机器学习过程不禁会使人产生疑虑，我们可以相信机器吗？

对于业界的疑虑，诺基亚贝尔IP业务拓展及产品支持负责人周新宇表示：“机器具有洞察驱动的自动化，在目的与结果之间形成闭环。用户产生目的，机器可进行可编程的运营商级SDN控制、网络供应与优化、服务自动化与保障，推动进行软件可编程性和流量驱动的Telemetry技术产生信息，并通过分析关联引擎和推演与建议对信息进行处理，进一步洞察反馈形成闭环。”

据悉，机器学习主要应用在Deepfield里面，Deepfield是一款纯软件产品，不需要部署额外的硬件就可对网络进行分析。相较于之前，采用探针的方式，Deepfield节省了运营商赢家投资，减少分析对网络的影响。

那么，Deepfield又是如何打消业界对机器学习可信度的疑虑的呢？对此，Drazen Lukic补充称：“机器学习可形成闭环并实现流程的自动化，运用Deepfield可以实时自动收集Telemetry数据，深入分析网络流量，提供网络优化与深度运营能力，大力保障现代化IP网络的安全。通过Deepfield和NSP相结合的分析和自动化解决方案，具有实时可见性，在影响到服务和客户之前检测、分析并减轻威胁，实时保护Web内容用户体验。”

因此，综上可以得出结论：我们可以相信机器学习，而利用机器学习的NF-IX 5G承载新架构也同样值得信赖。

其实，目前有关5G承载标准及技术研究，无论是国际标准化组织，还是运营商或设备厂商，都在积极推动研究。而诺基亚贝尔也在其中扮演着关键角色，并且在整个标准立项中与运营商密切配合并协助推广，展现了丰富的云网融合部署经验。由此，诺基亚提出的NF-IX 5G承载新架构被称为云化部署环境下5G网络的理想承载网架也就不难理解了。