Telemetry技术的PON网络误码秒级监控应用方法

2021-02-06 650 上传者：管理员

关键词：
PON网络误码
Telemetry技术
监控应用方法
通讯技术
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10GPON网络是当前新型城域网发展的重要接入部分,接入网络互联链路影响因素较多,网络误码产生将对其承载的云网业务感知造成影响。对于传统网络误码的研究,国内外产业界主要围绕在传统传输网络和以太网CRC(循环冗余校验)误码监测的仿真研究方面,而在10GPON网络端到端工程应用领域的研究十分缺乏,主要研究调频监控误码对通信性能的影响。在实际工程应用上,业界主要使用VBS、Python等脚本方式读取或者现场仪表测试,结果准确性与分析效果不佳,同时缺乏秒级监控的可视化回溯分析,不利于后期网络优化。而在目前IT技术和新网络协议逐步成熟的条件下,通过网络误码自动化采集与云端分析,可实现10GPON网络误码监控与可视化管理,从而促使云网业务综合质量感知提升。

PON网络误码分为上联城域网核心设备的以太网CRC误码以及下联ONU(光网络单元)用户侧的BIP误码。而眼图是由多个比特波形叠加后的图形输出,眼图分析是光传输质量的直观反映。通过真实网络采集数据进行眼图仿真模拟,能反映系统噪声大小和码间串扰强弱变化,从而可分析误码对光网业务质量的影响。

OLT(光线路终端)光源传输2km内,到达ONU的信号质量和误码率均相对较好,但随着传输距离加长,由于传输过程中光纤损耗和色散等原因,信号传输质量发生下降现象,此时表现为误码率增大,相对于传统以太网与PON网,这种情况将随着10GPON网络流量增大,更严重地影响云网业务质量,特别是视频业务播放质量。结合工程应用实际情况,误码产生的主要原因可归纳为以下4类。

光功率异常:光功率在阈值外,例如光太强或太弱,可能问题点包括主干光纤、一级分光器、一级分光器分支光纤、二级分光器、二级分光器分支光纤,此情况下ONU光功率需控制在-15dBm至-25dBm,且同PON口下各ONU收光最大差值应低于20dB。

光路质量差:光功率在阈值内,但光路质量存在回波损耗或色散异常,导致常见接口不匹配、插损、插头灰尘、冷接熔接、回波损耗和弯曲度太大等问题。

ONU故障:ONU故障导致发光异常,OLT检测不到预期光信号,如PON口下存在异常发光源,导致长时间发光和发光波长异常。

OLT光模块与板卡异常导致影响编码调制。

因此,需采集10GPON网络误码相关信息,进行采集分析与可视化定位,关联以上可能产生原因进行可视化管理。

关键步骤

数据采集架构与原理

在OLT与云端服务器网络通达基础上,数据采集关键原理如下:一是对每个端口增加了秒级误码存储字段;二是对端口流速进行每秒运算。新增的存储字段记录当前时间段每秒流速的最大值F0,当下一秒的流速F1高于F0,则F0更新为F1,否则数据不更新。如图1所示,当系统通过TelemetrygRPC方式向OLT设备读取端口秒级误码数值后,存储数据清零。

结果可视化关键步骤

完成采集部署后通过以下关键步骤实现误码秒级监控的可视化管理。

(1)通过端口MAC地址获取OLT与MSE(多业务平台,OLT的上联设备)设备端口链路关系。

(2)通过CRC字段获取MSE与OLT以太网误码。

(3)通过PON口帧错误码字段获取OLTPON口错误码。

(4)通过设备SNMP/Telemetry设置与服务器网络可达。

(5)通过采集周期大小设计存储算法。

(6)通过按分钟/小时/天/月/年的采集点进行序列存储,在WEB前端页面进行全生命周期可视化展示。

验证展望

终端自动系统辅助验证

将秒级监控系统发现的ONU误码问题或者异常发光可能性高的终端进行二次验证,通过搭建终端智能测试系统进行后期优化,用于分析后期深入定位网络误码产生的原因。如图2所示,该系统主要包括管理服务器、执行服务器、脚本编写环境和语音测试服务器4部分,主要流程为在测试管理服务器下发任务给测试执行服务器进行自动化执行测试,执行完毕后返回测试报告。

图1秒级采集技术示意图

工程应用展望

在系统秒级监控PON口误码情况下,在工程领域实现可视化识别与自动告警输出,现场维护根据结果提前进行故障定界,确认误码产生的光路段,并更换清洁分光器或清洁端子。如二级分光器分支光纤以上均正常,则更换客户端ONU设备。如OLT与MSE对接,则检查以太网端口收发光功率是否超过门限,检查光路、更换光模块以及检查“流氓ONU”。网管人员查询系统确认误码情况,如误码不增加,则故障已修复,系统告警通过采集自动消除。后期利用终端自动测试模拟系统,通过量化分析终端或线路引起误码的因素,同时随着Telemetry方案的秒级应用能力提升,可结合TWAMP协议向系统提供秒级流量误码数据,结合场景构建对应算法模型。在工程应用领域可由10GPON网络推广至新型城域网与数据中心网络使用,并结合人工智能技术对流量误码和业务场景进行关联分析与趋势预测,提升对网络误码快速增长前的预检预修能力。

结语

综上所述,10GPON网络误码将随流量增长而日渐凸显并对云网业务产生影响,对误码产生原因研究分析并制定相对应的采集策略与方法,可实现Telemetry方式的采集与可视化关键步骤输出可回溯结果,在工程应用领域实践中,可根据可视化采集结果进行故障定位与闭环管理,解决网络误码问题对云网业务的影响。后期在新型城域网下,Telemetry方式将优于SNMP方式。今后我们将关注Telemetry后续能力发展,及时进行能力适配,并充分研究在Telemetry方式下,数据量突增带来的系统运行及存储机制优化,并结合人工智能技术对流量误码和业务场景进行关联分析,实现10GPON网络承载云网业务质量的可视可管可控。

图2验证系统逻辑图

吴家祺,张俊,洪仕海,李聪.一种基于Telemetry技术的PON网络误码秒级监控应用方法[J].通信世界,2021(04):47-48.