电信运营商智慧中台建设思路与架构探讨

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  【摘要】    电信运营商传统的IT系统,多是分部门、分领域的烟囱式部署,存在系统互通困难、能力难以沉淀,功能重复建设、上线周期较长等问题,无法满足运营商数智化转型的需求。为推动通信网络的转型与升级,实现跨域能力的共享、拉通与复用,降低建设成本,国内外运营商都积极引入智慧中台作为建立价值经营体系的关键抓手,通过搭建“能力运营中心、业务中台、数据中台”三位一体的中台架构,对现有云网能力进行融合拉通,实现端到端全流程运营支撑。本文对智慧中台进行解读,并介绍电信运营商当前系统现状,探讨中台建设思路。
  【关键字】    智慧中台    能力运营中心    业务中台    数据中台
  一、智慧中台解读
  智慧中台是企业级能力复用平台,是基于云化、微服务化的持续演进。中台将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台,对企业的共性需求进行抽象,并打造成平台化、组件化的系统能力,形成以服务为中心,由业务、数据、技术等构建起闭环运转的运营体系,使企业可以针对特定问题,快速灵活地调用资源构建解决方案,为业务的創新和迭代赋能。
  二、智慧中台建设现状
  国内运营商为应对“更迅捷的数字化业务创新,更低成本的业务探索、更灵活的业务融合发展”的新要求,均提前布局企业级中台建设,通过对系统云化建设、微服务化改造、松耦合、分层建设等措施,推动智慧中台建设与落地,形成“能力运营中心、业务中台、数据中台”为主体框架的智慧中台架构[1],实现敏捷的业务支撑能力,进而推动企业业务流程优化、业务产品创新和组织架构变革。
  三、 智慧中台体系架构
  国内电信运营商的智慧中台架构体系一般由能力运营中心、业务中台和数据中台组成。具体架构如图1所示。
  其中,能力运营中心主要作用是支持公司内部各域、第三方能力的统一接入、合作共享;面向业务运营和合作伙伴,提供完整服务和工具支持,形成基于能力运营合作生态;面向能力运营生态形成服务治理环境,快速沉淀、形成新能力。
  业务中台主要作用是沉淀BMOS域及第三方业务能力,集中共享;贯通各能力中心,形成业务级的服务(业务组件),前台可以直接集成/复用[2]。数据中台主要作用是汇集BMOS域及外部数据,形成数据资产,通过对数据的管理和加工,提升数据规范化水平;同时提供数据标签、模型、工具等多形态数据月服务,实现数据价值运营和变现。
  3.1 能力运营中心
  能力运营中心汇总各能力中心的原子能力,形成企业级统一能力服务目录并对外开放。当上层应用构建时通过能力运营中心获得各中心原子能力,即可基于原子能力快速搭建业务应用,免去通用功能的重复构建与验证。
  3.1.1 现状分析
  在运营商行业,在能力运营中心建设之前一般已有类似能力开发平台的存在。能力开放平台通过接入相应业务系统、管理系统、数据分析系统等能力,进行服务编排后,形成业务能力对外开放,为各类外部应用提供能力接入、计费支撑等基础服务能力,建立相对完整的商业能力生态。但该类能力开放体系一般存在以下问题:
  1.能力接入:能力接入更多依赖线下手工处理,缺少在线的能力接入流程,接入周期长达数周,导致新增能力无法快速上线;另外,能力提供方无法主动注册能力。2.开发支持:前期的建设缺少相应的规范与有规模的规划,造成能力获取无法实现能力全景,缺少能力的搜索功能;API定义缺少详细功能描述,存在接口定义不完整、参数和错误信息不全、无调用样例等问题,造成API使用困难;建设前未规划在线能力测试方面的内容,造成能力调测只能依赖线下流程,系统打通长达数周。3.能力运营:能力调用情况依赖后台手工提数,缺少运营监控功能,无法支持能力的生命周期和进化管理;缺少面向开发者自助服务、能力自助接入的便捷流程支持;缺少能力计费、能力定价、能力结算、SLA协议管理等关键运营功能。4.平台运维:缺乏安全管理,服务监控、容量监测、调用链分析、SLA保障等企业级运维能力。
  3.1.2 建设思路
  针对以上不足,运营商新建业务能力运营中心,拉通智慧中台的业务能力、数据分析能力、AI能力,提供跨中台的编排服务,支撑业务场景运营和生命周期管理,通过商业能力场景化运营框架,为前端应用提供场景化的敏捷支撑能力。
  1.业务场景管理。基于业务能力运营中心提供跨中台的业务编排能力,通过业务场景拉通业务中台、数据中台等能力。2.业务能力管理。提供标准化的业务场景和系统能力API,并支持支持标准化系统能力多版本在线,支持第三方能力通过能开平台引入入驻业务能力运营中心。3.业务运维。实现标准化能力配置管理和生命周期管理,并实现跨中台、跨厂商、跨服务框架的服务、活动、场景治理体系,实现跨域能力的融合共享、统一管控、统一运维。4.能力管控。支持业务能力运营中心能力对外开放,构建生态链。实现服务的路由管理、安全和流量控制、配额管理、对接协议转换等,保障第三方应用快速接入。
  3.2 业务中台
  业务中台面向BMOS域构建云化业务组件能力,更好赋能前台应用敏捷开发逐步实现业务能力的沉淀和共享。通过将业务应用进一步解耦,沉淀业务共性能力,拆解为标准化的原子服务并对外提供。各前台应用建设只需少量业务逻辑开发、各中心微服务自由编排,灵活组装能力,促成应用建设,同时可保证业务中台核心稳定统一。通过以上建设,前台应用更敏捷,通过推动能力的组件化、服务化、高复用,加快业务的交付实现。
  3.2.1 现状分析
  电信运营商主要能力有计费、开通、订购、运维等,同时包含各类流程跟踪与监控能力、人/财/物的管理能力以及行业平台通用能力。各类能力烟囱式建设,无法复用,造成人力与物力投入的浪费,成本高效率低:1.个人业务支撑。面向5G+业务的蓬勃发展,IT支撑能力急需完善,例如缺乏5G多量纲、5G切片计费等能力,面向5G网络的网管监控、维护管理手段不足。2.家庭业务支撑。增量的、高带宽家宽业务发展,给业务一站式自动化开通和精细化资源管理带来挑战。3.政企业务支撑。存在业务受理分散、产品缺乏标准化、自动化开通能力低等问题。例如售前业务受理分散,无法做到一站式,产品未标准化,无法形成体系化的云网融合产品;售中开通流程分散割裂、资源精准配置和自动激活能力不足,自动化开通程度低;售后面向基于客户、业务和网络一体化监控保障手段不足,造成客户感知度降低。   3.2.2 建设思路
  业务中台通过中心化、微服务化改造,实现服务标準化,对前端业务需求快速响应,实现前台应用的快速建设与开发,逐步实现各类业务共性能力的调用与共享以及业务流程的全流程拉通。根据现有情况,按照以下规范要求对业务中台进行建设与改造:
  1.功能内聚。通过微服务化改造,业务能力持续解耦优化,实现原子服务能力的汇聚,沉淀行业通用能力,实现原子能力的跨域拉通,避免能力重复建设。
  2.服务标准化。面向能力运营中心,基于快捷、灵活、高复用等原则,提供合理颗粒度的标准化服务(注册至能力运营中心)。通过采用按重构能力中心的方式实现微服务架构建设;对不能通过重构方式实现能力聚合的能力,进行新增开发,基于现有能力聚合为中心能力,为业务场景提供服务,逐渐实现标准化服务。
  3.能力开放。基于业务场景,进行业务能力的对外开放,实现前端业务的快速支撑(服务能力可直接开放)。
  3.3 数据中台
  数据中台主要提供数据统一采集、标准化治理、数据共享等能力,实现数据的保存、关联与赋能。
  3.3.1 现状分析
  数据是系统的重中之重,因此在运营商现网的建设中,各省基本上都已存在业务大数据平台、网络大数据平台等数据处理与共享平台,存在重复建设、数据模型不统一、对外服务能力分散、数据管理流程分散等问题:1.重复建设:有面向市场及外部的省级大数据平台、面向网管的网络数据共享平台、面向无线优化的网优平台等多套数据共享平台;2.数据模型不统一:不同专业数据模型不统一,口径不统一;3.对外服务能力分散:各平台均有能力层对外提供能力服务;4.数据管理流程分散:各线条数据管理要求不一。因此,统一建设数据中台,融合现有数据能力和数据架构体系,势在必行。
  3.3.2 建设思路
  以大数据平台为基础,逐步向数据中台演进;从功能、数据、服务三个方向打造更加融合、融通的数据中台架构体系,实现功能拉通融合化、数据融通价值化、服务模式生态化[3]。
  1.功能拉通融合化。通过数据集成支撑企业海量数据采集需求,基于数据开发、数据治理能力实现两级数据中台中数据资产沉淀与全流程管控,并通过数据共享实现服务级的开放与管理。如升级技术架构、优化流批一体的数据中台计算能力、提供租户管理模式支撑等。
  2.数据融通价值化。在整合跨域数据的基础上构建数据模型,聚合共性数据能力,实现数据的分层与水平解耦,支撑精细数据服务要求[4]。具体手段有推动全域数据及外部数据融通、实现数据资产的全生命周期管理、建立统一的企业级标准数据模型等。
  3.服务模式生态化。以共享为目标,通过面向数据分析服务、智能推荐服务、运维数据服务与数据运营服务等方向建立统一的大数据对外能力,敏捷支撑开发者和应用对能力使用的需求。实现方式有基于通用组件实现可视化开发和部分服务开放能力、通过数据共享对企业内部和外部提供数据服务等。
  四、结束语
  解读智慧中台,根据电信运营商当今建设与经营模式现状,提出智慧中台的建设与规划。详细介绍与分析“能力运营中心+业务中台+数据中台”的现状,并提出相应建设思路。智慧中台作为通信运营商在新基建形式下的重要平台,将结合5G能力,为通信业务注智赋能。
  参  考  文  献
  [1]倪晓熔、顾欣、刘昭、李玮、何迟. 电信运营商智慧中台架构及建设思路[J]. 电信工程技术与标准化, 2020, v.33;No.279(11):6-12+79.
  [2]丁芳. SOA_FCA服务组件分析方法及其在保险业务中的应用研究[D]. 吉林大学.
  [3]文立木.什么是理想的数据中台架构?[N]. 人民邮电,2019-04-04(7)
  [4]邓中华. 大数据大创新:阿里巴巴云上数据中台之道[M]. 北京:电子工业出版社,2018.
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