中国联通采用 BigDL Chronos 框架实现 5GC 网络动态节能，打造新型数字信息基础设施
作为 5G 核心网 (5G Core Network，以下简称5GC) 等重要业务的承载基础，拥有海量服务器的中国联通通信云资源池，希望引入更高效的能耗管理方案，来助力节能减排。为此，中国联通对云资源池所在的数据中心能耗占比开展了深度分析，并结合业务发展需要，针对服务器自身能耗控制优化提出创新方案。
实现这一方案的前提，是中国联通能够根据云资源池业务量变化，对处理器占用率等资源使用情况实施快速、精准和细致预测。为此，中国联通与合作伙伴英特尔携手，采用 Chronos 框架打造全新的 5GC 网元资源占用率预测方案。Chronos 框架是英特尔开源的统一大数据分析和人工智能平台 BigDL 推出的用于构建大规模时间序列分析应用程序的组件。通过一系列测试与实验室验证表明，新方案的预测准确率符合中国联通的预期，为后续的数据中心节能减排方案落地奠定了坚实的技术基础。
“作为承载各类通信业务的基座，通信云资源池的能耗管理水平将直接影响中国联通实现节能减排的总体目标。为此，我们借助 AI 技术，以时间序列预测方案来助力降低服务器能耗。在这一过程中，来自英特尔的 Chronos 框架帮助我们更快更好地完成了新方案的搭建，并获得了良好的预测准确率。”
康凯
中国联通云网运营中心通信云项目经理
解决方案：借助Chronos框架构建精准5GC网元资源占用率预测方案
5GC网元资源占用率预测方案建模分析
在方案制定之前，中国联通需要先确定 5GC 网元业务量与服务器资源的相互关系。从已有数据分析可知，通信系统的业务量是一个典型的时间序列模型，如图1 左侧所示，不同业务的数据量是一系列随时间变化的数据序列。同时，包括处理器和内存等核心设备在内，主要影响服务器能耗的设备占用率 (使用压力) 也是随时间变化的数据序列。
基于这一前提，中国联通与英特尔一起，对 5GC 网元业务量与处理器 / 内存占用率的数据，进行了探索性分析与可视化。从图1 可以看到，在不同的业务类型下，业务数据与处理器占用率均有着较高的相关性，而内存占用率则与业务量则基本不相关。
为进一步确定 5GC 网元业务量与处理器占用率之间的对应关系，如图2 所示，联通在 5GC 网元上对两种数据的关系开展了分析。通过对大量数据的采集、整理与分析，获得了以下结论并为后续方案建模的依据：
• 5GC 网元业务量与时间 (随用户使用量变化) 相关，且存在波峰波谷特性；
• 通信云资源池中的处理器负载和业务量负载变化规律趋于一致，因此方案的建模任务可集中在业务量与处理器占用率上；
• 在整个通信业务运行期间，可通过实时检测业务负载、业务质量指标的变化，来灵活调整服务器的运行状态，实施动态节能减排；
• 借助英特尔提供的处理器降频 (在业务量负载低谷期间实施) 等功能，可以实现服务器能耗调整。
用于构建大规模时间序列分析应用程序的Chronos 框架
如前所述，无论是 5GC 网元业务量还是处理器占用率，两者都是一系列随时间变化的数据，即时间序列数据。时间序列数据分析可被广泛应用于各个领域的预测性分析，如通信网络质量分析、数据中心运营的日志分析等。与传统统计学方法相比，基于深度学习方法开展的时间序列任务，已被证明在预测准确性与灵活性上更具优势。因此，中国联通新方案选择了智能化的时间序列预测性分析方法，以寻求技术突破。
但传统上，构建时间序列预测模型并形成高效可用的 AI 应用是一个费事费力，且需要较高技术储备的过程。从数据采集和预处理、特征工程再到模型训练，各个环节都可能影响方案推进。尤其是，以往为提升模型的准确性和性能，通常需要耗费巨大的人力和时间资源对超参数进行手动调优，且结果往往并不令人满意。因此实现更高效的超参数优化 (Hyperparameter optimization， HPO) 过程，也是中国联通在新方案构建中面临的重要挑战。
为此，英特尔向中国联通提供了用于构建大规模时间序列预应用程序的 Chronos 框架。如图3 所示，这一框架源自英特尔开源的统一大数据分析和人工智能平台 BigDL，主要提供了三个组件，功能分别为：
• 数据处理与特征工程 (Data Processing & Feature Engineering) 组件：内置了 70 多个数据处理和特征工程工具，通过 TSDataset API 接口来供中国联通方便地调用，从而快捷高效地完成数据预处理和特征工程流程；
• 内置模型 (Built-in Models) 组件：内置 10 余个可用于时间序列预测、检测和模拟的独立深度学习和机器学习模型；
• 超参数优化 (Hyperparameter optimization) 组件：高度集成、可扩展和自动化的工作流 (通过 AutoTSEstimator 等API 实现)，能帮助中国联通开展从数据预处理、特征工程到模型训练、模型选择和超参调优等全栈的自动化机器学习过程。英特尔提供的多种优化方式，例如框架所集成的 ONNX runtime 以及英特尔® oneAPI AI Analytics Toolkit 等，也为推理提供良好支持。
基于 Chronos 框架构建 5GC 网元资源占用率预测方案
基于 Chronos 框架的丰富组件和集成的优化策略，中国联通面向 5GC 网元资源占用率的时间序列预测方案基本流程如图 4 所示：
• 首先，使用历史业务数据 (如话务量等) 与服务器资源利用率日志 (如处理器占用率等) 进行建模，由 Chronos 框架提供的 TSDataset API 接口对时间序列数据快速执行填充、缩放等操作，并开展自动特征生成；
• 然后，通过 AutoTSEstimator 等 API，实现超参数搜索，并根据预测目标检索出最佳超参数集，优化模型和数据处理工序并形成时间序列预测模型；
• 最终，使用这一模型对实时业务数据进行推理 (或进行效果评估和优化)，获得最终的处理器占用率预测数据。
Chronos 框架为方案带来了更优的预测效果和更快的预测速度。例如，针对中国联通在新方案中选择的极端梯度提升模型(eXtreme Gradient Boosting， XGBoost) 算法， Chronos 框架内置的 AutoXGBRegressor 能够将话务量作为输入，将对应时间的处理器占用率作为输出，并使用均方误差 (Mean Square Error， MSE) 来衡量最终的预测结果 (MSE 越小越好)，同时 AutoXGBRegressor 还能利用自动机器学习方法来对模型超参数进行快速精准调整，提升建模效果。
实践收益：新方案预测准确率符合预期，并为数据中心整体能耗优化方案创新奠定基础
目前，新方案已在中国联通与英特尔的携手合作下进行了卓有成效的测试验证。验证结果如图 5 所示，在承载各类 5GC 网元的通信云资源池中，处理器占用率预测值与实际值对比的最终 MSE 结果仅为 1.71，而实际的处理器占用率预测绝对误差平均小于 1.4%，达成预期目标。
基于这一全新的预测模型，中国联通已计划在未来对云资源池开展广泛的能耗优化。一般来讲，为保证业务服务质量 (Service Level Agreement， SLA) 等级，服务器处理器的 Power Governor Policy 会设置为 performance 模式 (即：cpupower frequency-info-policy)，但这又会导致处理器能耗一直维持在较高水平。
而对处理器占用率的有效预测能够化解这一矛盾，可以带来以下两大优势：一方面是在业务闲时降低处理器频率，帮助中国联通在保证 SLA 等级的前提下降低功耗；另一方面，基于不同业务负载对于处理器核心频率 (Core Frequency) 和非核心频率 (Uncore Frequency) 的不同需求，通过精细控制两个频率，可在满足 SLA 等级的前提下进一步降低功耗。
在前期开展的技术性验证中，通过与基于英特尔® 架构的硬件基础设施所提供的内置功耗调解机制 (如处理器降频功能等)相融合，新的优化方案预计可使单台服务器降低能耗 15% 以上，推衍到整体云资源池中，预计每年可直接节电 4,600 万度，再加上数据中心既有 PUE 方案带来的节能降耗，预计每年可减少二氧化碳排放约 6 万吨。
如果您想要了解该解决方案的详细信息，请关注英特尔开发人员专区微信公众号在后台回复“Unicom5GC”，即可获取相关资料。
