5、自动驾驶网络：自主网络的发展与展望

自动驾驶网络：自主网络的发展与展望

1. 自主网络的自我修复与自我优化

1.1 自我修复

自主网络（AN）能够自动修复软件故障，具体操作步骤如下：
1. 调整软件参数：通过对软件内部参数的调整，使软件恢复正常运行。
2. 重置参数：将软件的参数恢复到初始设置，以解决可能因参数错误导致的故障。
3. 执行切换操作：在必要时，切换到备用的软件或系统，确保服务的连续性。

对于硬件故障，AN 可在现场人工协助下进行修复。自我修复功能能够显著减少运维工程师的故障排查工作量，因为它消除了持续的人工故障监控需求。运维工程师只需定义故障原则和策略，AN 就能基于这些规则自动检测、预防和修复故障。对于复杂故障，在识别其模式和根本原因后，也能实现自动预测、预防和修复。

1.2 自我优化

自我优化是一个涉及运维工程师的持续自动化过程，旨在优化整个网络的服务质量和效率。具体操作如下：
1. 运维工程师设定网络服务和质量自动优化的战略目标。
2. AN 实时监控网络关键绩效指标（KPIs）。
3. 分析 KPI 趋势，根据网络质量问题模式和运维知识预测网络质量下降的风险。
4. 通过模拟制定可行的优化解决方案。
5. 自动启动优化任务，确保网络始终处于最佳状态。

自我优化网络的目标是利用感知、智能预测和自动优化能力，实现完全自动化的优化，将自动化优化率提高到几乎 100%，同时提升预测和预防服务恶化的能力。

2. 自动驾驶网络（ADN）的层级

2.1 自动化理论基础

早期，美国乔治梅森大学心理