通过5个问题，了解运营商对开放光网络的态度

国王长了驴耳朵

部分是在一些国外开源组织的影响下，开放光网络成为光网络行业近年来探讨的热点话题。运营商也启动了相关工作，研究光网络具体环节的开放解耦工作。

近日，Infinera博客发布一篇文章，先容了今年5月研究机构Heavy Reading与Infinera、Ciena、富士通和Juniper四家光设备商合作，面向全球运营商（78家）做了一项针对开放、自动化和可编程传输网络的调查。编辑精选了其中5个典型问题，以反映运营商对开放光网络的现状和希望。

问题1：您需要光层的哪些功能？

一个非常好的消息是，很少有运营商把光网络看作是传输流量的哑管道。运营商强烈要求以灵活和动态的方式在任何路径上远程移动容量，并以最少的现场连接激活新服务。App自动化解决方案最为重要，它允许在需要的时候和地点远程激活预部署的硬件，并以成本效益的方式在网络上移动容量。

问题2：何时部署开放线路系统（OLS）？

根据调查结果，到2023年底，一半的运营商预计将在开放线路系统上部署分解转发器。这在网络自动化方面意味着什么？大家都听到运营商对多厂商光网络的运营复杂性表示担忧。App和自动化解决方案是克服这些困难的关键。从调查来看，运营商对开源解耦系统表达了较为明确的意向。

问题3：开放光网络的最重要驱动因素是什么？

鉴于运营商在新需求以及成本与收入方面面临的挑战，排名第一的回答（优化网络容量和光纤利用率）是一个很自然的问题。另一个被强调的话题是，在转向开放网络时，需要保持端到端的网络可视性，并整合网络库存。

问题4：使用什么类型的工具来规划开放光网络上的服务？

虽然受访者明显倾向于多厂商规划工具，但他们更倾向于由设备厂商开发的解决方案，而不是基于开源App的工具。在编辑与服务提供商的讨论中，他们希翼对网络规划过程及其结果有明确的责任和义务，这在使用社区开发的工具时是比较难得到的。

问题5：在开放光网络中，哪些方面将从机器学习中获益最大？

机器学习能力早已被引入电信网络，用于预测网络性能的变化，以及网络设计和业务规划。在这项调查中，预测流量增长尤其受到光网络专家受访者的青睐。可以看到机器学习在开放网络中的多个环节有望发挥价值，但没有得到压倒性的认同。