基于大模型智能体的O-RAN软件智能运维体系构建与分析
摘要
微服务架构下异构数据海量化、故障蔓延瞬时性等挑战,阐述了AI在异常检测、根因分析和动态调度中的具体运
用。在此基础上,本文构建了涵盖数据、平台、算法引擎与应用层的通用AIOps运维架构。紧跟全球无线接入网开
放化与云化趋势,本文重点聚焦于O-RAN产品的开发运维实践,将该通用架构深度应用于开放式无线接入网的实
际运维场景中。研究表明,该AIOps架构能显著降低系统非计划停机时间,有效赋予运维系统自愈与自演进能力,
全面推动现代通信网元向高可用、高智能方向升级。
关键词
全文:
PDF参考
[1]裴丹,张圣林,孙永谦.AIOps在大型企业互联网
服务可观测性上的研发进展[J].软件学报,2024,35(03).
[2]王晓宇,芮兰兰,黄豪球,等.基于时序因果图的
5G云化网元微服务根因定位方法[J].通信学报,2023,44(08).
[3]张宇航,姚海鹏,刘韵洁.基于多智能体强化学
习的第六代移动通信网络(6G)分布式资源调度方案[J].
电子与信息学报,2025,47(02):412-423.
[4]TAMANAMPUDI V M. AI and DevOps:
Enhancing Pipeline Automation with Deep Learning Models
for Predictive Resource Scaling and Fault Tolerance [J].
Distributed Learning and Broad Applications in Scientific
Research, 2024, 6(2): 38-77.
[5]ENEMOSAH A. Enhancing DevOps Efficiency through
AI-Driven Predictive Models for Continuous Integration and
Deployment Pipelines [J]. International Journal of Research
Publication and Reviews, 2025, 6(1): 871-887.
[6]AMGOTHU S, KANKANALA G. AI/ML -
DevOps Automation [J]. American Journal of Engineering
Research (AJER), 2024, 13(10): 111-117.
[7]TANIKONDA A, KATRAGADDA S, PEDDINTI S
R, et al. Integrating AI-Driven Insights into DevOps Practices [J].
Journal of Science & Technology (JST), 2021, 2(1): 318-339.
Refbacks
- 当前没有refback。
