5G时代下的智能化运维改革：AI与大数据的应用探索

"该文介绍了基于AI和大数据的智能化运维重大攻关项目的背景、问题与解决方案。中国电信集团NOC面临着由于5G带来的运维挑战，希望通过自动化和智能化手段改善传统运维方式，减少人力成本，提高效率。文章阐述了传统运维的问题，包括工作量大、效率低、质量不高，并分析了自动化改造的可行性，如丰富的数据资源、AI技术的发展以及开发经验的积累。选择了适合自动化处理的工单类型，并提出了工单开发流程和系统架构，包括采用MongoDB、Django和Python的开发框架，以及AI部分利用TensorFlow和Keras进行智能决策。" 基于AI及大数据的智能化运维是应对5G时代网络运维挑战的重要手段。随着5G网络规模的扩张和业务种类的增多，传统的人工运维方式已无法满足需求，其主要问题在于维护工作量大、效率不足和质量问题。为了解决这些问题，有必要引入自动化和智能化技术，如AI和大数据分析，以提高运维效率和质量。 自动化智能化改造的可行性主要基于三个因素：一是网络和数据的丰富性，为分析和预测提供了基础；二是AI技术的快速发展，如深度学习和机器学习算法的应用；三是通过自主研发项目积累了实践经验。选择工单作为自动化改造的首要目标，因为它们数量多、流程相对固定且风险较低，适合机器处理。 解决思路包括规划开发流程，分为自动化和智能化两个阶段，并灵活选择开发顺序。系统架构采用MongoDB作为数据库，因其非结构化数据处理能力强，扩展性和性能优异。Django和Python构建的开发框架提供了高效的后端支持。AI部分则利用TensorFlow和Keras，这两个强大的深度学习框架，能够快速处理大量计算任务，提升运维决策的智能水平。 总体而言，这个项目旨在通过AI和大数据的集成，构建一个能够自动处理和智能分析工单的系统，从而优化运维流程，降低成本，提升运维效率和质量，适应5G时代的需求。