鯨品堂｜云網資源如何搭乘「數字孿生」的快車道？

2022-05-09 519
近年來，數字孿生的概念炙手可熱，其意義是指在數字世界中創建物理世界的鏡像，在接收物理世界真實信息的基礎上，能夠反過來驅動、指導物理世界，并能夠逐步進化為物理世界的超體，做到比物理世界先知、先覺。

2020年4月7日，國家發改委和中央網信辦聯合發布《關于推進“上云用數賦智”行動 培育新經濟發展實施方案》，提出“數字孿生創新計劃”，要求“引導各方參與提出數字孿生的解決方案”，這將促進我國數字孿生體產業在下一個十年進入快車道。

在此背景下，中國電信、中國移動、中國聯通三大運營商均開始推廣數字孿生概念，提出創建云網數字孿生的目標。

01

云網資源數字孿生平臺建設背景及思路

2019年，中國電子信息產業發展研究院提出，數字孿生是綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測、決策，進而實現物理空間與賽博空間的交互映射。

同年10月16日，工業4.0研究院牽頭發起成立數字孿生體聯盟，這是全球第一個數字孿生體行業組織，該組織提出數字孿生體作為一種通用目的技術，是驅動第四次工業革命的動力。

目前，業內對于數字孿生體的定義眾說紛紜，各國各行業也都在技術摸索階段。作為我國數字經濟建設核心主力軍的三大運營商先后推出數字孿生相關的技術白皮書，特別是中國電信于2021年11月發布了新一代云網運營業務系統資源中心的數字孿生專題的相關技術規范。

云網資源數字孿生并非從零開始建設，我司充分利用現有資源中心和元數據的建設成果，搭建云網資源數字孿生平臺：
以現有資源中心云網資源融合數據為基礎；
以元數據設計體系和數字孿生建模方法論為指導；
從生產場景切入，運用GIS、三維技術、AI等技術，對真實物理網絡中每一個實體的組成、特征、功能和性能等信息進行數字化構建。


此外，針對孿生體三維模型構建、三維渲染、地圖服務端軟件，我們的建設目標是在不引入對商業軟件依賴的情況下，基于開源方案，打造完全自主開源的平臺系統，逐步建立完善的產品架構體系、并進行落地場景的驗證，最終實現孿生平臺與業務系統的相輔相生。

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02

云網資源數字孿生體
實現難點及關鍵技術

云網資源數字孿生體的實現有以下幾個難點，也正是需要解決的關鍵技術點：

難點一：數據存儲模型

  • 存儲模型設計難

三維描述對象以及對象內部運行情況，需要很強壯的數據模型作為基礎，模型設計需要考慮的信息和因素較之二維，難度系數倍增。

  • 各系統運行數據如何提供

眾多資源設備的生產廠家不一、各省系統建設也具有省份特色。盡管各大運營商也在逐步規范全網統一資源模型，但在實施過程中仍存在網資融合、邊界銜接等問題，如何打通各系統間數據，是否需要形成行業標準統一的API仍有待商榷和長期探索。

難點二：孿生三維建模

  • 三維仿真難

眾所周知，三維模型不同于二維，三維的外觀刻畫需要更詳盡的數據支持，需要結合建設施工CAD圖紙、現場測量調查生成精細化的BIM模型，這些都需要專業建模團隊才能實現的事情。

基于開源的原則，雖然我司也驗證了Blender、Three、Cesium、GeoServer等開源軟件在數字孿生體可視化架構上的可行性，但在建模軟件的使用方面，如果從零開始使用Blender手工構建小場景的三維模型，也會存在學習成本高、上手困難等問題，無法快速廣泛投入商用。

盡管面臨種種的困難以及受各方面的因素影響，系統在努力克服或者嘗試用其他方式解決，讓這些問題變得不那么棘手：

(一)  構建云網資源孿生體元數據最小集存儲模型

針對資源對象進行統一建模，構建幾何模型、空間地理信息模型、算法模型、控制模型的數字孿生體模型并實現數據模型的統一標準化輸出。

通過底層數據模型的構建，建立單個孿生體、組合孿生體、孿生體結構設計的元數據體系，根據業務場景從不同角度設計描述孿生體的模型，并管理孿生體實例數據。

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(二)  建立數據準入規則體系

我們基于定義好的孿生體存儲模型提供外系統準入格式，提供API、數據流、文件等方式接入，數據內容各外系統需要根據定義好的模板傳遞，對孿生體的操作引起的狀態及業務數據變更實時反饋給源系統。這是一種比較理想的方式。

另一種方式采用數據匯聚分層結構：基礎層作為系統基表，模型同各生產系統原表，實現數據存放；匯聚層從基表中提取數據，形成孿生體建模所需的各系統的匯聚寬表；孿生體模型層將相關寬表數據按照孿生體模型進行關聯、分析、建模，服務上層應用。

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(三)  實現孿生體三維模型配置管理、場景搭建，打造完全自主開源的平臺及管理系統

打造云網數字孿生體需要三個步驟：孿生體建模設計、孿生體實例管理、孿生體業務場景加載。

在孿生體建模過程中，我們提供了樓宇、機房、機架、設備、板卡、端口等基礎三維模型管理，用戶可以根據實際情況及一定的規則設計樓宇場景、樓層數，組裝設備、操作上下架，這個階段我們將孿生體狀態稱之為設計態。

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通過數據維護功能，可以在一個機房實例中操作新增設計態的孿生體，根據提供的機架、設備等查詢能力，將孿生體模型與實例對象進行關聯，從而生成運行態的孿生體。

最后是業務場景的加載過程，根據實際業務需要，與相關系統打通業務接口，對接孿生體運行數據，進行事件監控并實時反饋，如溫控、能耗、設備告警、端口告警。

從具體的業務場景出發，以孿生數據模型為根基、以三維可視化為輔助手段、以三維交互為觸點，優先解決二維條件下描述抽象、操作困難的一些生產問題。

03

云網資源數字孿生體應用場景及價值

完成云網資源數字孿生體的基礎構建之后，精細化程度、渲染效果、數據匯聚、業務場景都需要不斷打磨。下面主要針對機房或數據中心場景介紹下云網資源數字孿生體的幾個典型場景應用。

場景一：IT設備智能節能整體解決方案

通過將AI、大數據等新技術運用到機房節能領域，實現對機房IT設備能耗問題的主動發現、方案推薦、模擬操作，全面壓降智慧機房的能耗水平，滿足綠色節能減碳要求。

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通過采集機房能耗數據及IT設備負載分類能耗，構建機房PUE指標的算法模型、IT設備耗電指標的算法模型，分析設備業務占用率及能耗，優化IT設備負荷率。比如：
1)  將機房內連續半個月平均每天能耗超過10度且業務占有率低于20%的設備通過三維呈現并支持快速定位。
2)  系統查找附件的機架設備，找到同設備類型且占用率高于50%且空閑的端口數能滿足割接過來的端口數量，推薦最優的節能方案。
3)  根據推薦方案，系統支持三維實景操作模擬割接，給出割接影響分析及割接方案，割接成功后提示關閉原設備電源。

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場景二：環境云圖分析智能調節溫度

以將耗電量較大的冷卻設備更精準的投放在需要散熱的熱島區域上為目標，根據路徑算法找到熱島附近的制冷設備，并給出調控推薦。同時通過AI模型根據機房環境實時變化自動生成空調最優控制策略，從而最大限度地挖掘機房能耗潛力，實現機房能耗節能。

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1)  通過對接機房內的溫濕度傳感器獲取機房內溫度實時數據，利用AI建模構建機房溫度指標及溫度預測的算法模型，繪制三維溫度云圖。
2)  通過對接室外環境溫濕度接口，構建室外溫度預測的算法模型。
3)  通過對接性能中心獲取機房風冷能耗，構建機房冷源能耗預測的算法模型。
4)  基于粒子群算法并結合室內機柜及制冷設備的空間模型獲取相對位置，系統自動找出熱島區域內的機柜列表，并基于位置坐標找到附近的合適的角度正確的制冷設備，顯示當前空調溫度，并在空調右側提示建議溫度、風向（如從上到下，從左到右等）。
5)  人工確認方案無誤后，基于空調的控制模型對接空調系統下發控制指令。

場景三：機房流量擬真隱患預測可視

對機房內的設備網元進行算法模型的建模，用于描述設備的內部規律，即根據不同參數運用算法模型分析數字孿生體的內部運行規律，系統針對運行的相關數據，通過建模、大數據算法、機器學習等能力，提取特征數據，獲得對應的運行規律，并進行結果輸出。

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比如EPC核心網網元隱患診斷及預警：
1)  基于歷史DPI性能數據、告警數據和仿真撥測數據，利用AI基礎平臺的異常檢測能力，訓練隱患預警關聯分析模型。
2)  利用性能告警智能門限調節方案，對核心網DPI的關鍵KPI和KQI指標監控，輸出性能故障告警，以及未來90分鐘內指標性能趨勢。
3)  綜合未來90分鐘內性能指標趨勢、仿真撥測數據和告警數據的指標進行，利用隱患預警關聯分析模型，輸出指標劣化隱患預警。

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場景四：資產三維動態管理

構建機房內資源資產的數據模型和關聯的規則模型，對設備資產進行幾何模型的外觀建模，基于三維空間模型，在孿生可視中將資源與資產進行關聯，維護資產的卡實關系。

借助U位管理器等物聯網感知設備，實現機房U位資產的智能化管理，極大降低人工U位盤點和核查的工作量。通過與動環及能耗系統的對接，構建相關指標的算法模型，實現電力容量、制冷量、物理容量的可視化分析。

在未來，我們可以通過對機房或數據中心內的資產精細化管理，實現對存儲類、網絡類型、安全類等云資源進行標準化適配，針對不同的應用場景，基于統一的量綱，計算邏輯運算能力、并行計算能力、神經網絡加速能力等，具備算力評估能力。

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04

階段性小結及未來展望

數字孿生體不僅僅是可視化，現階段數字孿生體提供一種快速學習、掌握關鍵信息的立體通道，并能夠在三維孿生環境中進行交互。我們需要更多的關注三維效果背后體現了哪些數據、算法、智慧，是否能清晰的表達現實世界中物體真實的外在及內在情況、能否輔助智能化決策。

回到云網資源系統，是專門建設云網資源數字孿生管理體系、還是做數據匯聚平臺、還是依托現有資源系統拓展引入數字孿生體，各廠商還是有很多的發揮空間，最終還是要做好自我定位以及找到自身的核心競爭力。數字孿生體涉及多項前沿技術，但都與實際生產脫不了關系，無論領域再如何細分，只要目標一致，終究合作才能共贏。

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