本文档研究如何使用基于意图的管理来启用自主网络。基于意图的管理可以实现更简单,更易于用户友好的输入信息表达,并且自动化的灵活性更高。意图是提高自动化并使管理更简单的关键促进器;因此,本文档研究了意图作为在ZSM框架内增强自动网络和服务管理的关键推动因素的潜在用途。它提供了意图的正式定义和意图驱动管理原则的列表,利用了现有的标准化工作。本文档中还包括一些用例,以提供有关适用意图和可能需要的功能的管理域的示例。在ZSM框架内的意图驱动的管理进行了研究,并引入了意图管理实体的概念,这负责意图的生命周期管理以及不同管理领域之间的意图交换。本文档还用ETSI GS ZSM 009-1 [I.14]中指定的封闭环的概念绘制了意图管理实体。意图建模,并提出了两种不同的方法。本文档定义了意图生命周期阶段和状态图,以及一组(强制和可选的)接口功能,这些功能是生命周期的意图管理所需的。最后,研究了其他方面,例如意图,意图翻译和意图测试之间的冲突。本文档根据探讨的主题和本文档中确定的关键领域概述了潜在的未来工作。
数据包切换的数据网络技术在1960年代初就根据Paul Baran和Sharla Boehm在Rand Corporation的工作以及英国国家体育实验室的Donald Davies的工作而出现。Baran在1964年一开始就意识到使用该技术存在基本脆弱性,请参见[I.38]。这一现实导致了兰德两年的NSA和RAND研究,安全科学家Bernard Peters和Willis Ware在1967年AFIPS Spring联合计算机会议上的组织中汇集了同事。该活动是在1965年由兰德(Rand)衍生公司System Development Corporation(SDC)主持的有关计算机系统“以时空模式运行”的两次较早会议之后的。Ware是美国信息处理社会联合会(AFIP)的创始总裁。他在会议上与知名的NSA计算机科学家伯纳德·彼得斯(Bernard Peters)一起演讲 - 尤其是关于网络计算机系统脆弱性和相关风险的图(见图4.3-1) - 成为现代网络安全的开创性和定义点。
摘要 — 5G 及更高版本网络的运营和管理预计将会变得十分复杂,这推动了网络和服务管理运营闭环自动化的趋势。为此,ETSI 零接触网络和服务管理 (ZSM) 框架被设想为下一代管理系统,旨在自动执行所有运营流程和任务,理想情况下实现 100% 自动化。人工智能 (AI) 被视为实现自我管理能力的关键推动因素,可降低运营成本、加快价值实现时间并降低人为错误风险。尽管如此,在 ZSM 系统中利用 AI 的热情日益高涨,但不应忽视使用 AI 技术的潜在局限性和风险。本文旨在介绍 ZSM 概念,并指出实现 ZSM 需要解决的基于 AI 的局限性和风险。
摘要 - 零接触网络和服务管理(ZSM)范式是对通信网络增长的复杂性的直接响应,是解决问题的方法。在本文中,利用了生成人工智能的最新进展,我们介绍了使用大型语言模型的网络配置生成器(LLM-NETCFG),并通过大型语言模型来实现ZSM配置剂。LLM-NETCFG可以根据自然语言表达的意图自动生成配置,验证它们并配置网络设备。我们还显示了具有最小人类的自动化和验证网络配置的自动化和验证。此外,我们探讨了将LLM集成到网络管理功能领域以完全实现ZSM的机会和挑战。
摘要 — 在网络切片范式的支持下,预计各种垂直服务将填充未来的移动生态系统,同时在共享基础设施上有效共存。然而,垂直服务的内在多样性,加上移动基础设施资源的异构性,带来了严峻的管理挑战,需要深度架构创新,以无缝支持基于自动化、灵活性和可编程性的增强编排机制。在本文中,我们介绍了由 H2020 MonB5G 项目设计的新型网络切片管理和编排平台。所提出的概念通过使用人工智能驱动的分布式可编程管理架构来解决网络切片管理和编排的可扩展性问题。管理层级的不同级别都采用了支持人工智能的管理操作。所提出的架构是迈向自我管理网络切片的重要一步。索引术语 —5G、6G、网络切片、AI、ML、ZSM、管理、编排
塑料生产和浪费塑料堆积的增长对社会,环境和经济构成了严重的挑战。当前的机械回收过程受到塑料废物的分类/预处理和塑料降解的限制,该过程要求更有效的回收策略。催化微波辅助的热解可以作为废物塑料化学回收并产生燃料和石化原料(如石脑油)的可行方法。本讲座介绍了我们最近的一系列关于热解反应堆设计和催化剂开发方面的工作,目的是将这项技术推向工业应用。每天开发了一个处理能力为200 kg塑料的实验室尺度连续微波辅助热解系统,该系统具有连续的下水流操作和混合球床反应器。将碳化硅作为微波吸收剂掺入微波加热过程中,可以快速,均匀和节能加热。使用常规ZSM-5催化剂对系统的基线测试获得了基于聚烯烃的塑料的C 5 -C 22液碳氢化合物的57 wt。%。通过使用行业供应链分析工具,使用材料流,与从维珍材料中生产类似产品相比,该过程的节能估计为32%。 为了提高液态烃产物的产量和质量,测试了一系列催化剂并在实验室规模的设置上进行了比较。 ZSM-5涂料在SIC泡沫支撑上。与从维珍材料中生产类似产品相比,该过程的节能估计为32%。为了提高液态烃产物的产量和质量,测试了一系列催化剂并在实验室规模的设置上进行了比较。ZSM-5涂料在SIC泡沫支撑上。值得注意的是,Al 2 O 3的继电器催化,然后是ZSM -5的ZSM -5,最多100%转化为单芳烃,而C 5 -C 12烷烃/烯烃以催化剂与塑性比为4:1; Y5.1,F20沸石和Al 2 O 3促进了主要在C5-C23范围内的烷烃和烷烃的生产; MCM -41导致形成C 13 -C 23烷烃和烷烃,选择性为86.6%; ZSM-5有利于选择性为70%的芳香剂的产生。除了开发和选择适当的催化剂材料外,还需要仔细设计催化反应器,以便在操作过程中确保足够的热量和催化剂床内的大量和传质,并且可以方便地实践催化剂再生程序。传统的设计(例如随机填充床)在此过程中可能会出现问题,因为催化剂停用和可乐/蜡堆积很可能。可能的解决方案是一个结构化催化反应器,该反应器由带有涂层催化剂的结构化填料组成,例如该结构化催化剂已在实验室规模的设置中进行了测试,用于升级热解蒸气,结果表明,在催化活性和稳定性方面,它的表现优于许多其他催化反应器设计。此外,可以将复合催化剂重新生成和重复使用,同时很好地保留其材料特性和多个反应再生周期后的催化活性。
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