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智慧春运让出行更潮更温馨

百度 郭守敬开凿的通惠河,则把长河植入这个伟大工程的中枢位置:上端勾连昆明湖,下端是大都城内运河的终点积水潭。

意图开局通过整合与沉淀华为各业务场景网络规划经验,形成网络专家知识库,在用户输入基本的组网意图后,自动推演生成适合的组网方案。系统具备一定的自学习能力,将用户修改反馈到AI模块进行学习,来适应复杂多变的网络环境。意图开局极大程度地提高了开局效率,降低了学习使用成本和人为差错概率。

为什么需要意图开局?

云园区网络解决方案中,常见的网络开局流程包括:
  1. 基于客户的网络诉求(人流、接入数、面积等)做技术建议书,需要完成设备款型选型、组网、业务等设计。
  2. 方案确定后,需要进行LLD设计(Low Level Design,详细设计),涉及设备名称规划、拓扑规划、VLAN规划、设备链路设计、IP规划、WLAN设计、施工指导等。
  3. 设备通过即插即用上线后,在iMaster NCE-Campus上逐一配置VLAN、接口、子网、WLAN等业务。

以上开局流程中,用户虽然在设计阶段已经有了基本的网络规划,但是在部署阶段仍然要将网络规划以具体配置的形式重新输入。原因是技术建议书、LLD文档和iMaster NCE-Campus都是独立的。为了提升用户的开局效率,意图开局应运而生。

意图开局实现了意图转换,可以将用户输入的,业务相关、网络无关的信息匹配生成专业的网络方案,直接指导用户生成网络,从而大大减少了用户的学习成本。而且,系统具备一定的自学习能力,可以将用户修改反馈到AI模块进行学习,来适应复杂多变的网络环境。

免扫码上线是意图开局的另一大优势。用户不需要再精准识别每一台设备的ESN,而是直接根据施工指导中的设备型号进行简单的网络组装即可,最后只要上线根设备就可以点亮全网设备。在设备即插即用的基础上,下游设备上电后,通过LLDP协议将ESN信息传递到根设备,iMaster NCE-Campus通过根设备获取直连设备的链路和ESN信息,并基于iMaster NCE-Campus上的链路信息找到对应的设备,填充ESN。

意图开局是如何工作的?

意图开局打通了售前的方案交流、下单参考,售后的施工开局、网络业务部署流程,从而保证了前后方案一致性,省去了反复沟通的成本,也提升了业务部署的效率。意图开局的整体思路如下:

  1. 根据用户原始诉求,通过内置及AI学习的标准组网方案给用户推荐网络方案,包括组网、设备选型、业务网络、IP规划等,并支持用户自定义能力。
  2. 基于网络方案自动生成技术建议书,可拉通售前的方案制定流程。
  3. 基于网络方案自动生成LLD文档,可拉通施工流程。
  4. 基于网络方案自动生成方案包,用于直接导入控制器,一键式完成所有的业务部署,可拉通业务部署流程。

整体的方案流程全景如下图所示。首先,用户在云端输入意图信息,例如想要开通某超市的网络,面积大概200平米,网络业务有收银、监控。然后,云端将意图解析成网络方案并交由用户确认,例如5个AP,1个交换机,网络配置有收银网、安防网。用户可以对网络拓扑和配置进行调整,调整的内容会进入自学习流程重新进行数据拟合,以提高后续推荐的准确率。最后,系统会根据方案的内容,生成《某超市方案技术建议书》,用于解释生成方案的原理和依据;生成《某超市方案LLD》,用于指导用户进行现网的开局和设备的组装;生成“某超市开局方案包”,用于自动化执行网络方案。

意图开局的方案全景图
意图开局的方案全景图

意图开局有哪些关键技术?

在意图开局的方案全景图中:意图解析和意图推荐部分使用了意图翻译技术,结果修改和反馈学习部分使用了AI自学习的技术,自动化部分配置了自动部署,设备部分使用了免扫码上线技术来发现设备。

意图翻译

意图翻译基于用户的网络诉求(客户化语言,如场景、面积、人流量、业务种类等),输出推荐的网络方案(组网、IP规划、VLAN规划等)。意图翻译有以下优势:
  • 降低对客户的网络专业支持的要求,用户无需关注网络概念,只需要输入最原始的网络诉求即可。
  • 更合理的方案推荐,不受规划人员经验的限制,可以基于内置的专家知识库推荐最合理的网络方案。
  • 网络设计效率更高,秒级完成网络规划。

下图为意图翻译原理图。意图翻译通过模型的双向绑定实现意图的推荐和网络配置的转换,通过大数据学习能力和专家知识库得到网络模型,然后针对某一特定行业场景进行业务模型的洞察与匹配,最终生成业务模型与网络模型的匹配关系,最终实现的效果就是根据网络和用户的场景推导出用户的业务内容,根据用户填写的业务信息生成网络配置。

意图翻译原理图
意图翻译原理图

AI自学习

意图开局的核心竞争力就是网络方案的推荐,推荐网络方案的基础是内置的网络业务推荐模型。模型来源包含如下部分:
  • 经验模式:收集行业数据及专家知识库,基于经验的提前预置网络业务的推荐模型。
  • AI自学习:随着网络的演进,基于历史经验的推荐模型可能无法及时满足客户的网络诉求。AI自学习可以在客户使用意图开局过程中不断优化网络推荐模式,以达到最优效果。

AI自学习包含如下过程:在网络方案推荐成功之后,用户可以检查推荐的网络是否合理。如果不合理,用户可以进行修改。修改的结果会被记录,并成为新的数据重新纳入数据拟合,得到新的转换函数,不断根据新增数据点来调整理想曲线,从而使更多的点靠近理想曲线来提高转换的准确度。

例如,我们通过已有的网络开局数据(已知数据点)推算出超市的面积A与超市的电子价签数量N之间有一个函数关系F,那么我们通过F(A)=N这个关系式就可以推算出电子价签的数量,从而计算应该带有IOT插卡的AP数量。随着超市的数据样本增多(新增数据点),最终将会得到一条理想函数F2(理想曲线)。这条函数计算的结果就更加准确。

配置自动部署

在云端完成意图翻译,生成网络方案包文件,方案包中包含网络部署的所有数据。配置自动部署功能,就是将方案包导入到iMaster NCE-Campus,自动生成配置数据,并在设备注册后,将网络配置自动下发到对应的设备上,完成设备的网络部署。

一键式执行包括站点的自动创建、无线业务的自动创建、设备的自动添加、VLAN的自动创建、接口的自动配置、子网的自动创建、设备自动注册等流程。只有站点名称、密码等信息需要人为介入配置。

原来需要部署同样的网络业务,需要在iMaster NCE-Campus的几十个不同页面,操作成百上千次。意图开局的配置自动部署只需要一键即可完成,效率显著提升,人工误操作风险降低为0。

免扫码上线

iMaster NCE-Campus的设备注册流程要求在iMaster NCE-Campus上录入设备的ESN,以防非法设备接入。如果逐一录入设备的ESN号,特别是在设备量较大的场景下,工作繁琐且效率低下。

免扫码上线功能是指在iMaster NCE-Campus上为设备自动填充对应的ESN。在设备即插即用的基础上,下游设备上电后,通过LLDP协议将ESN信息传递到根设备;iMaster NCE-Campus通过根设备获取直连设备的链路和ESN信息,并基于iMaster NCE-Campus上的链路信息找到对应的设备,填充ESN。

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  • 作者: 朱玥
  • 最近更新: 2025-08-04
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