📘 AI時代系列(4)：AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐
42/100 第五週：📌 網路管理與監控
42. NMS 與 OSS 功能 📊 —— 電信運維的核心中樞
________________________________________
🎯 單元導讀
在電信網路的日常運維中，系統規模龐大，跨越 接入、傳輸、核心、雲平台 等多層級，需要強大的管理系統支撐。
其中：
• NMS（Network Management System） 側重於 單一網路或設備層級 的監控與管理。
• OSS（Operation Support System） 是更高層級，涵蓋 業務、服務、資源的整體運維支撐，並與 BSS（Business Support System）緊密結合。
👉 可以把 NMS 視為「望遠鏡」專注設備，OSS 則是「指揮中心」統籌全局。
________________________________________
🧠 一、NMS（網路管理系統）功能
1. 設備監控：即時監測交換器、路由器、光傳輸設備、gNB 狀態。
2. 告警處理：透過 SNMP Trap / Syslog 收集異常資訊，顯示拓撲警示。
3. 效能監控：CPU、記憶體、介面流量、錯誤率。
4. 組態管理：版本控制、韌體升級、自動化配置。
5. 故障排查：整合 Ping、Traceroute、Log 分析。
案例：中華電信骨幹光纖出現高 BER（Bit Error Rate），NMS 即時告警，觸發工程師排查光放大器。
________________________________________
🧠 二、OSS（營運支援系統）功能
OSS 比 NMS 更高層，整合了 FCAPS 管理 與 服務編排，是電信營運的核心中樞。
1. 資源管理：追蹤基站、傳輸路由、核心網 CNF 等資源。
2. 服務編排：新服務（如 5G 切片、企業專網）的自動配置。
3. 故障與效能整合：從設備層（NMS）收集數據，轉為 SLA 分析。
4. 跨域整合：連結 RAN、Transport、Core、Cloud 多層架構。
5. 與 BSS 結合：將網路 SLA 與計費、客服系統串聯。
案例：企業租用 5G 專線，OSS 自動編排專線，並監控 SLA（延遲 <20ms），若違約自動回報 BSS 觸發補償。
________________________________________
🔁 三、ASCII 架構示意
┌───────────────────────┐
│ BSS (業務支援) │ ← 客服、計費、CRM
└─────────┬─────────────┘
│
┌─────────▼─────────────┐
│ OSS (營運支援) │ ← 資源、服務、故障、性能管理
└─────────┬─────────────┘
│
┌─────────▼─────────────┐
│ NMS (網路管理) │ ← 設備層監控、告警、流量分析
└─────────┬─────────────┘
│
┌─────────▼─────────────┐
│ NE (網路設備) │ ← Router, Switch, gNB, OLT
└────────────────────────┘
這個 ASCII 架構圖完整地呈現了電信與 IT 網管系統的層級化設計，從頂層的業務支援到最底層的實體設備，逐層分工明確：
• BSS（Business Support System, 業務支援系統） 位於最上層，主要與客戶和營收直接相關，包括客服中心、計費系統以及 CRM（客戶關係管理）。它是企業對外的門面，確保用戶能順利申辦服務、查詢帳單與解決問題。
• OSS（Operation Support System, 營運支援系統） 居於中間，承接 BSS 的業務需求，負責將其轉化為對網路資源的操作與管理。OSS 涵蓋服務開通、資源配置、故障管理、性能監控等，確保網路能持續穩定運行。
• NMS（Network Management System, 網路管理系統） 更靠近基礎設備，專注於設備層級的監控與維護。它能即時偵測設備狀態、產生告警、監測流量，並提供運維人員數據分析工具，快速排除異常。
• NE（Network Element, 網路設備） 是最底層的實體與虛擬設備，包括 Router、Switch、基地台（gNB）、光纖接取設備（OLT）等，真正承載數據傳輸與服務。
👉 從上到下是一個完整的鏈條：BSS 管理商業與用戶需求 → OSS 落實資源與營運 → NMS 執行設備監控 → NE 實際提供網路服務。這種分層設計不但清楚劃分責任，也讓電信網路能同時兼顧業務靈活性與技術穩定性。
________________________________________
🧪 四、應用場景
1. NMS
o 例：監控高雄地區 5G gNB 狀態，若某基站掉電，NMS 即時報警。
2. OSS
o 例：當基站掉電，OSS 不僅接收告警，還會分析對 SLA 影響，並在客服端顯示影響用戶數。
3. NMS + OSS + AI
o 透過 AI，OSS 可自動化故障預測與資源調度，例如預測某傳輸路由壅塞，自動 reroute 流量。
________________________________________
⚙️ 五、AI 與自動化的結合
• NMS + AI：自動化告警過濾，避免「告警風暴」。
• OSS + AI：智慧 SLA 監控、資源最佳化、異常模式學習。
• Closed-Loop Automation：AI 在 OSS 觸發自動修復，例如自動重新部署 CNF。
________________________________________
💼 六、實務題
1. 基礎題
o 問題：NMS 與 OSS 的主要差異是什麼？
o 答案：NMS 側重於設備層監控，OSS 是整體營運支撐，包括資源、服務與 SLA。
2. 應用題
o 問題：如何利用 OSS 提升 5G 專網的運維效率？
o 答案：透過 OSS 自動編排專網切片，並持續監控 SLA，當性能下降時自動調度資源。
3. 設計題
o 問題：如果要設計一個跨區域 OSS 平台，如何整合不同廠商的 NMS？
o 答案：透過標準介面（如 TMF API、REST、NETCONF）整合多個 NMS，統一至 OSS 平台。
4. 診斷題
o 問題：如果 NMS 發生大量告警，你會如何在 OSS 層處理？
o 答案：利用 AI 告警壓縮與關聯分析（Correlation），將相同事件整合，避免告警風暴。
5. 進階題
o 問題：在雲原生 5G 核心網環境，OSS 如何與 Kubernetes 整合？
o 答案：OSS 透過 API 調用 K8s 資源，實現 CNF 的自動部署、彈性伸縮與監控。
________________________________________
✅ 七、小結與啟示
• NMS：設備層監控，偏「技術細節」。
• OSS：營運支撐系統，偏「服務與資源」。
• BSS：面向用戶的客服、計費系統。
• AI 與雲原生：讓 NMS + OSS 融合更智慧化，支援 5G/6G 超大規模網路。
👉 可以把 NMS 視為「醫生的聽診器」，OSS 則是「醫院管理系統」，兩者缺一不可。
