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克服“鮑莫爾(ěr)成本病”,雲化網絡擁抱數字化


回顧人類(lèi)社會製造業的(de)曆史其實是一個不斷挑戰效率極限的曆史。2000年前(qián)的手工(gōng)作坊時代,代表性的是兵馬俑,這個(gè)階段特征是(shì)效率(lǜ)很低,需要一個一個(gè)製作,但每一個都是獨一無二的;1768年珍妮(nī)紡織機標誌著大規模製造業的開始,1908年的福特T型車的下線等都使得生產(chǎn)率(lǜ)提升10倍以上,但產品型號都(dōu)還是單一。1955年創立的麥(mài)當勞更是把餐飲(yǐn)服務(wù)變成了製造業。這個階段特征是(shì):生產率高,產品單一;過(guò)去十年,以亞(yà)馬遜AWS為代表的雲業務給了我們全新的製造業(yè)視角,生(shēng)產率和產品種類都得到了極大提高,而且(qiě)改變的是傳統IT服務(wù),我們稱之(zhī)為服務製造(zào)業;“鮑(bào)默爾成本病”理論對此有很好解(jiě)釋:由於製造業效率的不斷提升,那(nà)些勞動密集型(xíng)的行業的成本會不斷上升,從而失去競爭力。同樣,反過(guò)來,那些能(néng)很好解決勞動密集型問題(tí)的行業則能在效率上得到極大提升

實(shí)際上(shàng)我們看到很多產業都在向服務製造(zào)和智能製造轉型(xíng):雲業(yè)務把IT技術服務變成服務製造產(chǎn)業。傳統零售業轉變成電子(zǐ)商務、物流倉儲變成機器人運營的流水線、汽車製造業也進入了新的(de)智能(néng)製造階段,不同的車在同一個流水線(xiàn)上製造。很自然,我們得問自己:為什麽(me)不把(bǎ)網絡業務也改造成一個服務製造業呢?

當然,我們不是刻意模仿。為什麽要改造網絡服務業?一方(fāng)麵,從(cóng)客戶角度來看,網絡(luò)的連接規模(mó)不斷(duàn)擴大,預計2025年達到75B的連接,網絡複雜(zá)性超出(chū)人的處理。另(lìng)外網絡業務的質量主要靠客戶的投訴來解決,58%的問題是來(lái)之投訴。另一方麵,我們麵臨結構性問題, OPEX成本的(de)增加速度超過了收(shōu)入的增加(jiā)速度。OTT維護1萬台設備隻需要3人,運營商需(xū)要300多人,相差100倍以上(shàng)。

打開電信(xìn)行業全生命周期的商(shāng)業(yè)過程(chéng),可以看(kàn)到從規劃到設計一張網絡起步,到招標、測(cè)試和采購設備,到中標後的部(bù)署乃至出現事故後的排(pái)障(zhàng),幾乎都是“勞動密集型”的工作,大量的人(rén)力、產業夥伴、部門(mén)參(cān)與其中,多環節交錯,而且幾乎都是線性排列。這裏大量人力介入的工作都是以周和月為單位的,所(suǒ)以單點作業和技術上從天到小時,甚至到分鍾級的數(shù)倍的改(gǎi)進都(dōu)會(huì)被無情的數周、數(shù)月的“人工”給堙沒。

所以,必(bì)須要係統架(jià)構的創新來解決結(jié)構性問題:把運營商從勞動密集型(xíng)的服務業變成服務製造業。

電信行業自身轉型其實也不是個新的話題,過去十年各國一類大T紛紛構建過5年(nián)、10年轉型大計,各種以2020和2025為代號的項(xiàng)目甚至有以21世紀為代號的項目最終都未帶來本(běn)質改變。到目前為止整個行業缺少成(chéng)功的案(àn)例。這些都(dōu)說明單純(chún)通過機器(qì)實現效率提升正(zhèng)走到盡頭。所以(yǐ),電信(xìn)行業走出“效(xiào)率和成本”陷阱的關鍵就是需要全行業達成共識來係統性提升效率,改善成本(běn)結構,應該走出一條全行業協作的Telco 工業4.0的智能製造的轉(zhuǎn)型(xíng)之路。借鑒(jiàn)亞馬遜(xùn)等雲公司思路,核心就是(shì)如何把(bǎ)傳統電信業從一個服務產業改造為一個(gè)以(yǐ)流水線生產(chǎn)為主的智能製造企業,這樣其(qí)產(chǎn)能和(hé)效率會極大提高和釋放,全球最新的IT技術才能迅速應用到電信(xìn)業並產生效率提升效果,進而使得電信業具備融入和(hé)撬動ICT巨大市場空(kōng)間的能力。

多年來電信運營商更多(duō)定位是運營或服務提供(gòng)商,造成其生產環節或生產線在今天後工業化時代依然處於前工業(yè)時期或“作坊”式生產。雲業務的發展和雲原生技術的成熟,SDN/NFV使得資源(yuán)池化、雲化已經成為可(kě)能,對自動化和智能化的要求已經成為必然。電信的基礎設施網絡(luò)就(jiù)是電(diàn)信業務產品的(de)流水線(xiàn)和生產工廠,如果把雲的(de)能力看做工業時代的水和電,那麽(me)給基礎設施雲化後(hòu)的Telco工(gōng)業4.0描(miáo)繪一(yī)個畫像,應該具備五(wǔ)個(gè)基本特征:

第一、柔性生產:產品同生(shēng)產線(網絡)分開、平台和(hé)業務分離,一條生產線,生產全部產品。改變這麽多年網絡即業務,甚至為了提高業務(wù)品質,同一個業務多張網絡的建設思路。未來(lái)麵向(xiàng)5G和IoT,更需要網絡隨需隨選,感(gǎn)知業務(wù),動態擴縮容。這裏的核心是把網絡的狀(zhuàng)態(tài)要(yào)管理起來,把設計態和運行態(tài)分開(kāi),改變以往“配置即下發”的維護模式(shì)。生產線的柔性通(tōng)過(guò)永(yǒng)遠在線的(de)一個設計態來進行。

第二、來料標準化:福特能在(zài)1913年把作(zuò)坊式的汽(qì)車製造業改造為流水線的關鍵就是部(bù)件標準化。電信業早期因為都是物理設備和硬管道的基礎設施建設為主,技術(shù)更替也是以5-10年為代(dài)際的,依靠強大的標準組織也(yě)基本實現互聯互通。但現在麵向網絡虛擬化和雲化(huà),業務隨需,實時調度,軟件模塊標準的缺失造成構建業務的模塊不統一是(shì)各業務環節不能打通的關鍵障礙。所以通過數字建模,把ICT的(de)業務抽象成有限數目的,顆粒度(dù)適中的基(jī)礎構建快是實現生產線統一和流水化(E2E自動化)的核心。

以往,電(diàn)信業通常做法是通過基於標準組織2-3年的(de)成果(guǒ)基礎上再用1-2年的招標通過標書來(lái)規範進入生產線的構(gòu)建(jiàn)快,這種耗時(shí)長不說,而且靠書麵承諾,後期驗證成本和代價也很(hěn)高,這也(yě)是為什(shí)麽在招標結束後依然要花費數月才能業務上線的原因。

所(suǒ)以Telco工業4.0的“生產線”必須要有一個標準件庫,而規範、定義和維護(hù)的機製就是要(yào)有一個“Modelling”建模的過程和倉庫。而NO RFP則(zé)是最佳檢(jiǎn)驗(yàn)的標準。

第三、來料自動化:現(xiàn)代工業的流水和自動化絕對不僅僅是單一工(gōng)廠和單一廠家自己生產線的自動化。如何(hé)與上下遊打通(tōng),如何做到供應鏈對接才是工業4.0的(de)門(mén)檻要求。作(zuò)為運(yùn)營商最(zuì)直接的上遊供應商,設備(bèi)製造商這麽多年已經習慣來依(yī)靠自身的強(qiáng)大的售後服務隊伍或產業界的集成商來“肩扛手抬”的方(fāng)式把多廠家、多領域的“零部件”在運營商的(de)網絡上組(zǔ)裝起來,俗稱“組網”。

一個產品部件從設(shè)備製造商的生(shēng)產線(研發)下線再通過各種通關、物流和貨運到達(dá)運營商的倉庫,進而再裝配到運營商的生產線(上網),這個過程目前的效率是遠低於普通製造業的。這裏誠然有電信設備的(de)複雜(zá)性使然,但(dàn)必須得承認,設備廠商的生產線和運營商的生產線無法對接是根本(běn)原因。

網絡虛擬化和雲化中,網絡功能被虛擬化成VNF,如果通過標準建模形成標準的VNF,那麽軟件(jiàn)行業的(de)CI/CD持續集成和持續開發技術就(jiù)可以很好的被用來進行電(diàn)信業(yè)上(shàng)下遊(yóu)生產線的對接。試想,一個VNF從設(shè)備(bèi)商(虛擬化後生產(chǎn)製造和研發就(jiù)是一(yī)回事情)被製造出來的同時,就會無時差的實(shí)時的發布給運營商的(de)生產線,或者說直接進(jìn)入(rù)到運營商的流水線作業中,這個效率的(de)提(tí)升將是巨大的。

毫無疑問,中(zhōng)間環節集成商這(zhè)個角色將被CI/CD的自動化所代替,No Integrator。

第四、閉環控製:自(zì)動化不是一次(cì)性的,應該是連續的,這就是為什(shí)麽用流(liú)水作業來形容。所以(yǐ)業務配(pèi)置的自(zì)動化要能連續作業和持續保持自動化的前提是基(jī)礎網絡容量必(bì)須持續保持(chí)充裕,即(jí)對單一(yī)用戶和單一(yī)業務來講(jiǎng)網絡(luò)容量永(yǒng)遠應(yīng)該(gāi)處於“Over Provisioning”過度(dù)供應狀(zhuàng)態。雖然軟件雲化、硬件資源池化等擴縮容技術(shù)已經早就(jiù)在那裏,但什麽時(shí)候擴容(róng),如何把這(zhè)些技術用(yòng)起來是關鍵。而要保持網(wǎng)絡始終(zhōng)健康(kāng)、充裕這樣一(yī)種狀(zhuàng)態(tài)前提就是對網絡狀態要能實(shí)時監控,提前預測。

正(zhèng)如工業自動化的前提是反饋機(jī)製的(de)建立(lì),電信(xìn)業務流水線也必須裝配各種“攝像頭(tóu)”,我們稱之為“Sensor”傳感器或計數器,並通過足(zú)夠帶寬把信(xìn)息實時匯聚到一個數據池中(Data-Lake)通過一定的人工智(zhì)能和機器學習技術的引進來自動化(huà)分析這(zhè)些數據,通(tōng)過人工幹預(業務維護專家)形成可用、可(kě)信、可靠的策略(luè),進而來優化和調整各項參數(shù)使得業(yè)務的自動編排和(hé)組裝過程更加流暢和(hé)自動化,高效和可靠。

一條自動化生產(chǎn)線是要根據產(chǎn)品特點不(bú)斷打磨的,為什麽特斯拉(lā)的自動化生產線數年前就已經有了,但在製造Model3的時候(hòu)依然用了1年多時間來提升產量,馬斯克自己甚至要(yào)數(shù)月時間(jiān)睡在工廠。就是要基於各種數據來不斷調優,來(lái)使得自動化(huà)更可靠、更連貫。


第(dì)五、生產線不停工:對(duì)於傳統生產線,在產品型號升級或客戶有調整情況下,把生產線停下來升級是慣(guàn)用做法。但數字業務和雲化業務永遠在線的特征(zhēng)也使(shǐ)得Telco工業4.0的生(shēng)產線需要具備永(yǒng)遠(yuǎn)在線的特點(diǎn)。那麽麵對(duì)個性化業務需求,這個生(shēng)產(chǎn)線就必須做到在線升級和可編程。正(zhèng)如我(wǒ)們前麵所說,對電(diàn)信服務業的(de)“智能製(zhì)造”的改造最大好處之一就(jiù)是能無縫引入(rù)外部最新技術,能讓技術的改進(jìn)在效率上產生(shēng)立竿見(jiàn)影效果(guǒ)。目前已經被雲業務驗證過(guò)的一些軟件技術如DG、BPMN等引入到(dào)電信的(de)雲化網絡實踐中,證明基本可行。過去冗(rǒng)長的試點(Trial)、試商用過程可以被極大縮短和簡化。生(shēng)產線永不需(xū)要停下來,需要的隻是(shì)不斷的tunning,打磨,No Stop。

麵對以上五個特征,任何一個靠單一廠家都難以完成,需要電信產業(yè)形(xíng)成架構共識來共同構建(jiàn),形成(chéng)產業界的公共產品。而在行業中的領頭企業更(gèng)應該承擔起(qǐ)構建公共框架和公共(gòng)產品的重擔(dān)。在電信業摸索網絡雲化和自動化的過去(qù)十年中,可喜的是出現了一些卓(zhuó)有遠見的領導(dǎo)者和(hé)產(chǎn)業組織,ECOMP和(hé)Open-O合並形成ONAP進而在Linux基金會匯聚成網絡(luò)打傘(LFN)的(de)產業組織目前看是電信行業雲化和自動化,智能製造的最有希望(wàng)的平台(tái)。ONAP開源框架中(zhōng)的架構和模塊很好契(qì)合了上述Telco工業4.0的五大特(tè)征(zhēng):SDC使得業務和平(píng)台分離(lí),設計態和運行(háng)態(tài)無縫配合,使得柔性生產成為可能;Modelling使得(dé)標準構建快變得可行;VNF SDK和On-Boarding等模塊使得生產線上下遊對接不(bú)再需要見麵,可以自動化完成;Policy/DCAE模塊更使得ONAP天生具(jù)備基於策略的自(zì)動化閉環;在業務編排和控製下發中引入的BPMN和(hé)DG技術也使得SO和SDC模塊基因上具備“可編程”能力。我們呼籲(yù)更多開發者和VNF的開發、企業用戶未來都可以基於ONAP的框架和SDK來認證,做到ONAP inside或certificated,加速(sù)產業生態(tài)的繁榮(róng)。

麵向未來,人類(lèi)社會(huì)數字化和智能化的時代才剛(gāng)剛開啟,基礎設施雲化使得ICT產(chǎn)業的(de)閘門才剛剛打開。如何讓電信行業跨上快車道,坐上時代的“高鐵”,通過打造智(zhì)慧極(jí)簡網絡,實現Telco工業(yè)4.0的智能製造,使得全行業的交易極簡、生產極簡,構建一種全新的協作模式,生產模式和交易模式,形成自動化流(liú)水線作業,這不是簡單的(de)回歸“製造業”,而是在(zài)更高層次的“業(yè)務工廠”,兼顧規模化高效生產和個(gè)性化定製(zhì),使得數以萬計的(de)數字藍海麵向電信行業(yè)打開,使得未來ICT業務創新萬千可能得以實現是我們的一個構想,更是我們的一個倡議。華為公司作為ONAP的發起會員和LFN的白金會員,願(yuàn)意與產業夥伴攜手同行,共同打造(zào)基礎設施雲化下的Telco工業(yè)4.0,實現智能製造,把數字化(huà)帶入每個人,每個家庭和每一(yī)個企(qǐ)業。




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