MobiFone - Ứng dụng công nghệ AI trong vận hành khai thác mạng lưới

Doanh nghiệp số - Ngày đăng : 06:15, 05/09/2024

AI là công nghệ chính và quan trọng nhất trong cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0. Nó thúc đẩy sự chuyển dịch từ khâu sản xuất tới tiêu dùng trở nên thông minh hơn. Đối với lĩnh vực viễn thông, AI đang mang lại nhiều lợi ích cho nhà mạng trong hầu hết hoạt động quản lý mạng tới cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn.

Doanh nghiệp số

MobiFone - Ứng dụng công nghệ AI trong vận hành khai thác mạng lưới

Trung tâm nghiên cứu và phát triển MobiFone • 05/09/2024 06:15

“
Tóm tắt:
- Ứng dụng AI vào mạng lưới viễn thông mang lại nhiều lợi ích:
+ Tối ưu hóa hoạt động mạng;
+ Dự đoán và ngăn chặn sự cố trong mạng lưới viễn thông;
+ Cải thiện bảo mật của mạng lưới viễn thông.
- Nhiều mạng viễn thông trên thế giới đã triển khai các giải pháp ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí.
- Các doanh nghiệp (DN) viễn thông Việt Nam có thể ứng dụng các giải pháp AI nâng cao năng lực hạ tầng số thông qua:
+ Nâng cấp mạng lưới, tự động hóa quản lý mạng và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên.
+ Cải thiện tính tự động hóa và trí thông minh trong quy hoạch mạng, xây dựng, bảo trì, tối ưu hóa và vận hành, cải thiện hiệu quả O&M và tiết kiệm chi phí O&M.

Xu thế chuyển dịch sang công nghệ tự động và thông minh

Ngành viễn thông đang có những chuyển dịch quan trọng trong công cuộc đổi mới lần thứ hai của Ngành viễn thông: Từ hạ tầng viễn thông sang hạ tầng số; từ hạ tầng thông tin liên lạc sang hạ tầng nền kinh tế; từ công nghệ thông tin (CNTT) sang công nghệ số; từ ứng dụng CNTT sang chuyển đổi số (CĐS); từ tự động hóa sang thông minh hóa, sang trí tuệ nhân tạo (AI); từ xử lý thông tin hữu hạn sang xử lý dữ liệu số vô hạn để sinh ra giá trị mới; từ phần mềm riêng lẻ sang nền tảng số; từ gia công, lắp ráp sang làm sản phẩm Make in Viet Nam (thiết kế tại Việt Nam, sáng tạo tại Việt Nam, làm ra tại Việt Nam); từ thị trường trong nước là chính sang thị trường quốc tế là chính; công nghệ số trở thành lực lượng sản xuất cơ bản; nhân tài số trở thành nguồn lực cơ bản; đổi mới sáng tạo (ĐMST) số trở thành động lực cơ bản của phát triển.

Đồng thời, AI đang có những ảnh hưởng sâu sắc và toàn diện vào cuộc Cách mạng công nghiệp (CMCN) 4.0. AI là công nghệ chính và quan trọng nhất trong cuộc Cách mạng này, sẽ giống như động cơ hơi nước, như điện, như máy tính của các cuộc CMCN trước đây. Tức là một loại công nghệ có tính phổ cập và ứng dụng trong mọi ngành, tới mọi người. Không nằm ngoài xu thế này, các nhà mạng viễn thông sẽ phải làm chủ công nghệ AI, đầu tư hạ tầng AI để cung cấp nó đến mọi người dân như dịch vụ, làm tốt sẽ tạo ra tăng trưởng cho nhà mạng ít nhất 5 - 10%.

Năm 2024 là năm phát triển AI, nhất là AI hẹp, tạo ra các ứng dụng AI cho từng lĩnh vực, các AI công nghiệp, cung cấp AI như dịch vụ. AI diện hẹp là AI chuyên biệt, tập trung và do người dùng tạo ra.

Các hệ thống AI diện hẹp được thiết kế và huấn luyện cho một nhiệm vụ cụ thể. Chúng có hiệu quả cao trong phạm vi chức năng được xác định trước. Công nghệ AI diện hẹp hiện đã sẵn sàng để ứng dụng rộng rãi, đặc biệt trong lĩnh vực viễn thông nhằm hỗ trợ cho các nhà mạng nâng cao hiệu quả vận hành mạng, giảm thiểu thời gian và chi phí xử lý sự cố, cải thiện chất lượng dịch vụ cho khách hàng, tăng cường khả năng phục hồi của mạng và giảm thiểu rủi ro của các cuộc tấn công mạng.

Tổng quan về áp dụng AI vào mạng lưới

Hiện trạng về áp dụng AI vào mạng lưới

Hiện tại, các nhà khai thác mạng viễn thông trên thế giới đang dần tăng cường đầu tư vào tự động hóa mạng/thông minh và tìm cách sử dụng AI để đạt được đầy đủ các cải tiến mạng và tìm cơ hội kinh doanh. Theo khảo sát Insight Enterprise Insight của Omdia 2020 với 400 nhà quản lý CNTT cấp cao trong ngành viễn thông, 80% cho rằng việc giảm chi phí vận hành (OPEX) và độ phức tạp của mạng là lựa chọn đầu tiên hoặc thứ hai của họ.

Các nhà khai thác đang mong muốn giải quyết 3 vấn đề sau bằng cách sử dụng công nghệ AI:

- Xây dựng chiến lược rõ ràng, sử dụng công nghệ AI để quản lý mạng truy cập không dây thế hệ hiện tại và thế hệ tiếp theo nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và giảm chi phí vận hành.

- Sử dụng công nghệ AI để cải thiện hiệu suất mạng, sử dụng tài nguyên và trải nghiệm người dùng trong mạng không dây phức tạp.

- Sử dụng công nghệ AI để hiểu rõ hơn về nhu cầu kinh doanh và khách hàng, cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa để đáp ứng các yêu cầu khác nhau và vận hành quản lý tinh tế để đạt được tăng trưởng doanh thu.

Khi triển khai 5G, mạng không dây sẽ phát triển mạnh mẽ với nhiều cơ hội mới nhưng bên cạnh đó cũng gặp nhiều các thách thức. Việc quản lý mạng, vận hành khai thác mạng đòi hỏi sự linh hoạt và hiệu quả cao, đồng thời cần có khả năng đáp ứng dịch vụ theo thời gian thực và phân tích dữ liệu chính xác. Đây là những thách thức mà các nhà khai thác viễn thông cần phải giải quyết để đảm bảo hoạt động hiệu quả của mạng 5G.

Tầm quan trọng của AI trong mạng lưới

Áp dụng AI vào mạng lưới viễn thông mang lại nhiều lợi ích. Một trong những lợi ích quan trọng nhất là khả năng tối ưu hóa hoạt động mạng. AI có khả năng phân tích dữ liệu mạng để tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu độ trễ và tăng cường khả năng đáp ứng của mạng. Bằng cách tự động điều chỉnh các tham số mạng dựa trên phản hồi thời gian thực, AI giúp mạng hoạt động ổn định và hiệu quả hơn.

Ngoài ra, AI cũng có thể được sử dụng để dự đoán và ngăn chặn sự cố trong mạng lưới viễn thông. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy (machine learning), AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán các sự cố tiềm ẩn và thậm chí ngăn chặn chúng trước khi chúng gây ra ảnh hưởng đến người dùng. Điều này giúp tăng cường sự tin cậy và ổn định của mạng.

Ngoài việc tối ưu hóa hoạt động và ngăn chặn sự cố, AI còn đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện bảo mật của mạng lưới viễn thông. AI có thể phân tích dữ liệu để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng, bao gồm các cuộc tấn công từ phía nội bộ và từ bên ngoài. Bằng cách này, AI giúp bảo vệ thông tin và dữ liệu của người dùng khỏi các nguy cơ an ninh mạng.

Cuối cùng, AI cũng giúp cải thiện trải nghiệm người dùng trong mạng lưới viễn thông. Bằng cách dự đoán nhu cầu và ưa thích của người dùng, AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm và cung cấp dịch vụ tốt hơn. Điều này giúp tạo ra một môi trường truyền thông sống động và phản hồi, đồng thời tăng cường sự hài lòng của người dùng.

Sự phát triển của AI qua từng giai đoạn

Mục tiêu cuối cùng của sự phát triển toàn diện của mạng hướng tới trí thông minh là để dần dần đạt được các hoạt động độc lập và quyền tự chủ thông minh của mạng hệ thống thông qua việc tự học và tự phát triển được điều khiển bởi dữ liệu, để tối ưu hóa mạng hiệu quả đầu tư và O&M.

Hình 1. Kiến trúc mạng lưới sử dụng AI [1].

Bằng cách giới thiệu AI vào các lớp khác nhau của mạng, cho phép thực hiện 3 bước phát triển chính: tiến hóa mạng, tiến hóa bảo trì và tiến hóa vận hành, có thể liên tục cải thiện mức độ thông minh của mạng và thực hiện lập kế hoạch mạng theo yêu cầu, bảo trì đơn giản hóa và có mục đích - dịch vụ dựa trên.

Giải pháp Mạng tiến hóa tự trị sử dụng nguyên tắc vòng kín phân cấp để xây dựng hệ thống mạng thông minh, cấp nội miền và cấp liên miền. Với một bộ não thông minh và ba loại động cơ thông minh, khả năng AI có thể được phục vụ vi mô và được mô đun hóa và nhúng vào lớp thành phần mạng, lớp quản lý và kiểm soát và lớp vận hành tương ứng khi cần thiết để xây dựng một mạng tiến hóa tự trị với các khả năng và giá trị thông minh ngày càng tăng.

Hình 2. Các giai đoạn phát triển [1]

Hoạt động hỗ trợ (L1): Ở cấp độ này, mạng lưới hoạt động chủ yếu dựa vào sự hỗ trợ thu thập và giám sát theo các quy tắc xác định thủ công. Tức là, các hoạt động như thu thập dữ liệu và giám sát mạng được thực hiện theo hướng dẫn và quy trình được định sẵn.

Trí tuệ sơ cấp (L2): Mạng lưới ở cấp độ này đã có khả năng tự động nhận thức dữ liệu và phân tích chúng để đưa ra quyết định thích hợp. Điển hình là việc triển khai các hệ thống giám sát tự động và các công cụ phân tích dữ liệu để phát hiện sự cố và thực hiện các biện pháp cần thiết.

Trí tuệ trung cấp (L3): Ở cấp độ này, mạng lưới tự động hoàn thành việc nhận biết, phân tích và thực thi dữ liệu, đồng thời có khả năng điều chỉnh linh hoạt các chiến lược trong một phạm vi nhất định. Tuy nhiên, các quyết định phức tạp vẫn phụ thuộc vào công việc thủ công từ con người.

Trí tuệ nâng cao (L4): Ở cấp độ này, mạng lưới có khả năng tự động hoàn thành quy trình từ việc nhận biết, phân tích, ra quyết định và thực hiện dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.

Thông minh đầy đủ (L5): Đây là cấp độ cao nhất của tự chủ mạng lưới, mạng có thể triển khai một vòng khép kín thông minh từ ánh xạ yêu cầu, nhận biết dữ liệu, phân tích, ra quyết định đến thực thi mà không cần sự can thiệp của con người. Hệ thống này liên tục tự học và phát triển để tối ưu hóa hoạt động của mạng.

Một số giải pháp ứng dụng công nghệ AI trong vận hành khai thác mạng lưới trên thế giới

AI-powered Wi-Fi Solution:

Sử dụng AI để phân tích dữ liệu lưu lượng mạng và dự đoán nhu cầu sử dụng mạng của người dùng.

- Tự động điều chỉnh tài nguyên mạng như băng thông và kênh để đảm bảo trải nghiệm người dùng tối ưu.

- Phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng, bao gồm tấn công DoS (Tấn công từ chối dịch vụ) và giả mạo địa chỉ MAC.

- Cung cấp tính năng tự động hóa quản lý mạng, bao gồm triển khai mới, cấu hình và giám sát.

AI Fabric DCN Solution:

Sử dụng AI để dự đoán và lập lịch trình tài nguyên mạng trong môi trường trung tâm dữ liệu.

- Tối ưu hóa việc phân phối tài nguyên tính toán và lưu trữ để đáp ứng yêu cầu công việc động.

- Tự động phát hiện và khắc phục các sự cố mạng, như mất gói tin và chậm trễ.

AI-powered WAN Solution:

Sử dụng AI để phân tích dữ liệu lưu lượng mạng và dự đoán nhu cầu tài nguyên mạng cho các ứng dụng khác nhau.

- Tối ưu hóa đường dẫn mạng để đảm bảo độ trễ và hiệu suất tối ưu cho các dịch vụ như video trực tuyến và truyền hình từ xa.

- Tự động hóa quá trình triển khai mạng lưới và cấu hình thiết bị, giảm thời gian và chi phí triển khai.

AI-powered Security Firewall:

Sử dụng AI để phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa mạng mới và tiên tiến.

- Tối ưu hóa chính sách bảo mật mạng dựa trên phân tích dữ liệu lưu lượng mạng và dự đoán xu hướng tấn công.

- Tự động hóa quá trình phản ứng với các sự cố bảo mật, bao gồm chặn kết nối đến các máy chủ C&C (lệnh và kiểm soát) đáng ngờ.

Xử lý sự cố tự động (Automatic Fault Handling Solution):

Sử dụng công nghệ AI để tự động phát hiện và xử lý các sự cố mạng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Hệ thống sẽ tự động kiểm tra và phân tích các chỉ số hoạt động mạng để nhận biết bất kỳ biểu hiện không bình thường nào. Sau đó, sẽ triển khai các biện pháp sửa chữa tự động hoặc kích hoạt cảnh báo để nhân viên quản lý mạng can thiệp.

Giải pháp cảnh báo tự động (Automatic Alerting Solution):

Tập trung vào việc tự động phát sinh cảnh báo khi phát hiện các vấn đề tiềm ẩn hoặc các biểu hiện không bình thường trong mạng lưới.

Công nghệ AI được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như logs hệ thống, dữ liệu lưu lượng và thống kê hoạt động mạng để nhận biết và cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn.

Thống kê Lưu lượng tự động (Automatic Traffic Statistics Solution):

Hệ thống sẽ tự động thống kê lưu lượng mạng để cung cấp thông tin chi tiết về hoạt động mạng và tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên.

Công nghệ AI được sử dụng để phân tích lưu lượng mạng, xác định xu hướng, đo lường hiệu suất và dự đoán nhu cầu tài nguyên trong tương lai, từ đó giúp cải thiện khả năng mở rộng và quản lý tài nguyên mạng một cách hiệu quả.

Các giải pháp trên chứng minh sức mạnh của AI trong việc cải thiện hiệu suất, bảo mật và tự động hóa quản lý mạng trong một loạt các kịch bản và môi trường kinh doanh. Bằng cách tích hợp AI vào các giải pháp mạng lưới của mình, Huawei giúp các tổ chức tận dụng toàn bộ tiềm năng của mạng lưới và đảm bảo rằng chúng phản ánh được nhu cầu và yêu cầu ngày càng phức tạp của môi trường kinh doanh hiện đại.

Một số các giải pháp dựa trên AI để tăng cường hoạt động, khắc phục sự cố, giám sát tự động và phân tích vùng tắc nghẽn

Intelligent Network Solutions: Giải pháp này sử dụng công nghệ AI để xây dựng hệ thống mạng thông minh ở nhiều cấp độ khác nhau, bao gồm cấp phần tử mạng, cấp miền đơn và cấp miền chéo. Nó đưa AI vào các lớp khác nhau của mạng để tạo ra một mạng tự phát triển với các công cụ AI được nhúng theo thời gian thực để điều chỉnh tài nguyên động.

Network as a Cloud Service: Giải pháp nâng cấp hội tụ mạng đám mây nhằm mục đích xây dựng một hệ thống Mạng dựa trên mục đích (IBN) linh hoạt, có thể lập trình, dựa trên AI và tự động. Nó giải quyết những thiếu sót trong kiến trúc mạng đám mây phân cấp hiện có, bộ điều phối và bộ điều khiển đa lớp.

Network Solution and AI CDN Solution:

Đưa công nghệ SDN vào trung tâm dữ liệu, giải pháp có thể cải thiện hiệu quả khả năng triển khai tự động của mạng, rút ngắn đáng kể việc cung cấp dịch vụ trong nhóm tài nguyên đám mây, nâng cao đáng kể hiệu quả triển khai dịch vụ, triển khai giao thông thông minh đông-tây và bắc-nam lập kế hoạch, từ đó đáp ứng các yêu cầu về kết nối nhóm đa tài nguyên và chia sẻ tài nguyên.

AI-Driven O&M: Tập trung vào vận hành và bảo trì (O&M) thông minh và tự động để xử lý sự phức tạp của mạng 5G và hơn thế nữa. Điều này liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lớn và AI để hướng tới một mạng có tính tự chủ cao.

Intelligent Orchestration Network: Xây dựng trên các mạng hiện có đặt mục tiêu tạo ra một mạng điều phối thông minh tích hợp băng tần cơ sở, mạng và dịch vụ. Mục tiêu dài hạn là phát triển một mạng lưới tự trị dựa trên AI, có mục đích.

AI-Enabled Wireless Networks: Với sự phát triển theo hướng 6G, các hãng thiết bị đang phát triển các các mạng không dây hỗ trợ AI có thể hỗ trợ các dịch vụ phức tạp như thực tế ảo, thực tế tăng cường và lái xe tự động. Điều này bao gồm nghiên cứu về các giao thức truyền thông không dây 6G, truyền thông ngữ nghĩa và thiết kế kiến trúc mạng.

AI Assistant in the Cloud: giải pháp trợ lý AI của mạng tự động trên đám mây, sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau và phương pháp tự lặp chính xác để nâng cao hiệu quả mạng.

Tình hình triển khai cụ thể

Thực tế triển khai các giải pháp AI cho mạng viễn thông trên thế giới

Tình hình triển khai của công nghệ AI trong mạng lưới trên toàn thế giới đang có những tiến triển đáng kể, đặc biệt là trong việc cải thiện hiệu suất, tăng cường bảo mật và tối ưu hóa quản lý mạng.

Châu Á - Thái Bình Dương (APAC):

Trong khu vực này, Huawei đã thực hiện nhiều dự án triển khai giải pháp AI- powered trong các mạng lưới của các nhà mạng hàng đầu như China Mobile, China Telecom và China Unicom tại Trung Quốc.

Các giải pháp này đã được áp dụng rộng rãi để cải thiện hiệu suất mạng, tăng cường bảo mật và tối ưu hóa quản lý mạng. Trong lĩnh vực cải thiện hiệu suất mạng, công nghệ AI đã được sử dụng để dự đoán và đáp ứng nhu cầu của người dùng và ứng dụng, từ đó tối ưu hóa sử dụng tài nguyên mạng và cải thiện trải nghiệm người dùng. Đối với bảo mật mạng, công nghệ AI đã giúp phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng mới và tiên tiến, từ các cuộc tấn công DDoS đến infiltration và các hành vi không mong muốn khác.

Châu Âu:

Tại châu Âu, các nhà mạng lớn như Vodafone, Telefonica và BT Group đã triển khai các giải pháp AI-powered để tối ưu hóa mạng lưới và cải thiện trải nghiệm người dùng. Công nghệ AI của Huawei đã được sử dụng để tự động hóa quản lý mạng và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giúp giảm chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất mạng.

Châu Mỹ:

Tại các thị trường viễn thông ở châu Mỹ, các nhà mạng như Verizon và AT&T đang thăm dò và triển khai các giải pháp AI-powered để nâng cao hiệu suất và bảo mật mạng lưới của họ. Các dự án triển khai tại đây thường tập trung vào việc tăng cường khả năng phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa mạng mới và tiên tiến.

Các thị trường mới nổi:

Trong các thị trường mới nổi như châu Phi và Trung Đông, đang triển khai các giải pháp AI-powered, giúp cải thiện kết nối mạng và phát triển cơ sở hạ tầng viễn thông.

Các giải pháp này thường được tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của từng thị trường, từ đó tạo ra giá trị thực cho người dùng và doanh nghiệp trong khu vực. Xử lý sự cố tự động: AFHS được tích hợp vào nền tảng iMaster NCE (Network Cloud Engine), cung cấp tự động hóa toàn bộ vòng đời quản lý mạng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Trên thế giới, nhiều nhà cung cấp dịch vụ viễn thông và doanh nghiệp đã triển khai AFHS để nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí. Tại hội nghị MWC Barcelona 2024, Huawei đã giới thiệu nhiều giải pháp mới, trong đó có AFHS, để hỗ trợ chuyển đổi số và tăng cường trí thông minh mạng cho các nhà khai thác viễn thông. Giải pháp cảnh báo tự động. Tại Hội nghị MWC Barcelona 2024, Huawei đã giới thiệu các hệ thống cảnh báo tự động trong lĩnh vực 5.5G, nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng và giảm rủi ro bảo mật.

Ví dụ cụ thể là giải pháp bảo vệ chống Ransomware (Malwarebytes) nhiều lớp (Multilayer Ransomware Protection) của Huawei, được Tolly Group chứng nhận về khả năng phát hiện 100% các mẫu ransomware thông qua sự kết hợp giữa mạng và lưu trữ.

Tình hình triển khai cụ thể

Nhiều nhà sản xuất thiết bị viễn thông tích cực thúc đẩy các thử nghiệm khả năng tương tác Cloud IP, thử nghiệm mạng và triển khai quy mô lớn. Ở Trung Quốc, ví dụ, ZTE đã hợp tác với Viện Nghiên cứu Di động Trung Quốc để thúc đẩy sự phát triển công nghiệp của G-SRv6. G-SRv6 giải quyết vấn đề về chi phí cao của các tiêu đề gói SRv6 và duy trì khả năng mở rộng cũng như khả năng lập trình của SRv6, đẩy nhanh việc triển khai SRv6 trên quy mô lớn.

Đến nay, giải pháp mạng vDC của ZTE đã được triển khai thương mại trên toàn thế giới. ZTE đã xây dựng một dự án SDN thương mại hoàn toàn dựa trên phần mềm với China Telecom và đã vượt qua bài kiểm tra SDN nhóm tài nguyên đám mây của mình. Hơn nữa, ZTE đã hợp tác với China Mobile để hoàn thành dự án đám mây riêng SDN lai lớn nhất Trung Quốc.

Định hướng giải pháp cho hạ tầng mạng viễn thông Việt Nam

Nắm bắt các xu hướng phát triển của KH&CN thế giới, cùng với sự hỗ trợ của nhà nước thông qua Quỹ KH&CN tại DN, MobiFone đã từng bước định hình công tác nghiên cứu phát triển gắn với làm chủ công nghệ và ứng dụng triển khai thực tế.

Đặc biệt là việc ứng dụng công nghệ AI/ML kết hợp IoT/M2M trong công tác vận hành khai thác mạng mạng lưới như: Hệ thống quản lý, giám sát và điều khiển tự động cho nhà trạm viễn thông Smart site được xây dựng để giám sát, điều khiển tập trung và từ xa điều kiện môi trường hoạt động của nhà trạm, nguồn điện tại trạm để hỗ trợ và nâng cao hiệu quả công tác vận hành khai thác, xử lý ứng cứu nhà trạm.

Đồng thời, MobiFone đang triển khai các nhiệm vụ KH&CN về “Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu từ các giao diện trên mạng lưới” phục vụ các mục tiêu: tách dữ liệu thô, xử lý dữ liệu, lưu trữ, tạo các báo cáo mạng lưới, chia sẻ dữ liệu cho các hệ thống khác nhằm tự động phát hiện các nguyên nhân lỗi/sự cố trên mạng lưới; “Ứng dụng Machine Learning dự đoán trạm viễn thông bị thất thoát năng lượng” thông qua việc ứng dụng mô hình thuật toán AI/ML để tìm hiểu mối tương quan giữa điện năng tiêu thụ với các dữ liệu trên, từ đó dự đoán được các trạm bị tổn thất điện năng.

Từ các nghiên cứu khảo sát và triển khai thực tiễn tại Tổng công ty đã cho thấy viêc ứng dụng AI cho công tác vận hành khai thác mạng viễn thông đem lại rất nhiều lợi ích:

- Nâng cao hiệu quả vận hành mạng.
- Giảm thiểu thời gian và chi phí xử lý sự cố. - Cải thiện chất lượng dịch vụ cho khách hàng. - Tăng cường khả năng phục hồi của mạng.

- Giảm thiểu rủi ro mạng.

Từ thực tiễn của MobiFone, cho thấy các doanh nghiệp viễn thông Việt Nam có thể ứng dụng hoặc tự nghiên cứu phát triển các giải pháp thông minh hóa công tác vận hành khai thác mạng viễn thông nâng cao năng lực hạ tầng số như:

Thứ nhất, nâng cấp mạng lưới bằng cách áp dụng AI vào vận hành khai thác, xử lý sự cố, trực ca tự động và phân tích vùng nghẽn. Tự động hóa quản lý mạng và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên. Có thể thiết kế hệ thống theo hướng phân cấp xây dựng hệ thống mạng thông minh ở cấp phần tử mạng. AI được đưa vào các lớp khác nhau của mạng để xây dựng mạng tự động.

Với công cụ AI thời gian thực được nhúng vào từng phân hệ mạng sẽ thu tập dữ liệu mạng, phân tích đánh giá và dự báo các hoạt cảnh xảy ra trong thời gian thực và tự động điều chỉnh linh hoạt các tài nguyên hoặc đưa ra cảnh báo sớm và hướng xử lý vấn đề; Giúp tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên mạng và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Thứ hai, dựa trên kiến trúc thống nhất của các giải pháp thông minh mạng không dây giúp cải thiện tính tự động hóa và trí thông minh trong quy hoạch mạng, xây dựng, bảo trì, tối ưu hóa và vận hành, cải thiện hiệu quả O&M và tiết kiệm chi phí O&M.

Trong những tình huống này, có thể giảm thiểu các hoạt động thủ công, thực hiện phân tích đa chiều có độ phức tạp cao, chủ động ngăn ngừa lỗi và tìm ra giải pháp tối ưu thông qua trao quyền kỹ thuật số và thông minh, tạo bước tiến vững chắc trong lĩnh vực O&M thông minh, cụ thể như các giải pháp:

Tăng cường hiệu suất mạng: AI cho phép các hệ thống mạng lưới hiểu và dự đoán nhu cầu sử dụng mạng của người dùng cũng như yêu cầu của ứng dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu lưu lượng mạng và học máy, giải pháp AI có thể điều chỉnh tài nguyên mạng như băng thông và kênh truyền để đáp ứng nhu cầu người dùng một cách tối ưu nhất. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên mạng, từ đó tăng cường hiệu suất và linh hoạt của mạng lưới.

Nâng cao bảo mật mạng: AI không chỉ giúp phát hiện các mối đe dọa mạng mới và tiên tiến mà còn cho phép hệ thống mạng phản ứng một cách tự động và nhanh chóng. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, giải pháp AI có thể phân tích các mẫu hoạt động đáng ngờ và dấu hiệu của các cuộc tấn công mạng như DDoS và infiltration. Hệ thống cũng có khả năng tự động triển khai các biện pháp bảo mật như chặn IP hay khởi động quá trình xác thực hai yếu tố (2FA), từ đó nâng cao mức độ bảo mật và sẵn sàng của mạng lưới.

Tự động hóa quản lý mạng: AI giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào công việc thủ công trong quản lý mạng lưới. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như triển khai cấu hình mới, giám sát mạng và phản ứng với các sự cố mạng, giải pháp AI giúp giảm thiểu thời gian và chi phí của quá trình quản lý. Điều này giúp tăng cường hiệu quả vận hành và linh hoạt của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu nguy cơ sai sót do con người.

Tăng cường đáng tin cậy và sẵn sàng: Bằng cách phát hiện và xử lý các sự cố mạng một cách tự động và nhanh chóng, giải pháp AI giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn dịch vụ và tăng cường sẵn sàng hoạt động của mạng lưới. Hệ thống cũng có khả năng dự đoán và ngăn chặn các sự cố tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, từ đó nâng cao đáng tin cậy của mạng lưới và giảm thiểu ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.

“
Tài liệu tham khảo:
1. https://www.zte.com.cn/content/dam/zte-site/res-www-
zte-com-cn/mediares/zte/files/newsolution/wireless/ran/
white_paper/Operation_EN40.pdf
2. https://www.zte.com.cn/global/solutions/ai_and_bigdata/
network_intelligence/2019 06170947.html
3. https://companies.mybroadband.co.za/zte/2022/04/20/
zte-promotes-cloud-network- convergence-to-build-ultra-
broadband-simplified-intelligent-ip-network/
4. https://www.zte.com.cn/global/about/news/2019320e1.html
5. https://sdnfv.zte.com.cn/en/news/2024/3/ZTE-drives-core-
network-intelligence- towards-future-networks-evolution
6. https://www.zte.com.cn/content/dam/zte-site/res-www-
zte-com- cn/mediares/zte/files/newsolution/wireless/ran/
white_paper/Operation_EN40.pdf
7. Vistagov. [Online]. Available: https://www.vista.gov.vn/
news/khoa-hoc-ky-thuat- va-cong-nghe/doanh-nghiep-ung-
dung-tri-tue-nhan-tao-co-the-dat-muc-loi-nhuan- cao-364.
html.
8. gov. [Online]. Available: https://naict.tttt.nghean.gov.vn/
cds/5-xu-huong-noi-bat- se-dinh-hinh-linh-vuc-vien-thong-
vao-nam-2024-560.html.
9. Huawei. [Online]. Available: https://info.support.huawei.com
/info-finder/encyclopedia/en/Intelligent +Traffic+Analysis.
html.
10. 5. Huawei. [Online]. Available: https://www.huawei.com/en/
news/2024/2/5ga- practices-multipath.
11. [Online]. Available: https://www.globalrailwayreview.com
/article/145789/huawei- s-tfds-solution-ai-driven-fault-
identification-technology/.
12. AI-IP. [Online]. Available:https://e.huawei.com/id/blogs/
enterprise- networking/insights2019/ai-ip-network.
13. Huawei. [Online]. Available: https://e.huawei.com/topic/
intelligent-traffic- 2020/en/.
14. https://mic.gov.vn/pho-cap-ha-tang-so-sang-tao-
ung-dung-so-de-phat-trien-kinh-te-so-dong-luc-
moi-cho-tang-truong-kinh-te-va-nang-suat-lao-
dong-197240103161915748.htm

(Bài viết đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 7 tháng 7/2024)

Trung tâm nghiên cứu và phát triển MobiFone