来源:环球时报
【环球时报记者 曹思琦 刘扬 环球时报特约记者 任重】8日,广东省内电信网络罕见断网5小时,用户无法拨打电话,相关话题立即冲上当天微博热搜。在企业生产、社会运行、个人社交高度依赖网络的时代,出现长时间断网的情况引发高度关注。可能是什么原因造成的,又有哪些预案可以防止这类事故的出现,或者最大程度上降低事故损失呢?《环球时报》记者针对相关问题联系采访了多位专家。
上热搜的断网事故什么原因
6月8日14时左右,社交平台有用户反映自己广东电信的卡打不通电话,甚至发现客服电话也打不进去,出现拨打电话时提示空号或关机等情况。
从14时出现故障到19时许中国电信广东客服官方微博发文称,受影响的移动用户接听语音业务已全面恢复,至此5个小时的“断网事故”告一段落。对于事故原因,广东电信暂时没有给出官方回复。据报道,中国电信客服在官方微信给反映故障的用户回复称,“电信基站全省故障,暂时不能拨打电话……”一些网友猜测有可能是电信在中午做高清通话升级,结果出现系统故障,导致服务器被“送走”。也有人调侃,此次故障可能是为了防止高考生作弊。
通信行业专家项立刚9日在接受《环球时报》记者采访时认为,这次事故有可能是核心网,或用户管理系统,或用户计费系统出了问题。
“总体来说,这是一个软件系统方面的问题。电信运营商和设备提供商一般都会有预案,此次通信中断达到几个小时,属于重大责任事故,我相信电信运营商会严查,政府可能也会有相关处罚,相关的设备厂商也会受到重大处罚。”项立刚说。
也有行业人士表示,一般这种重大故障主要有两大原因:一是设备事故,二是运营事故。如果是设备出故障,设备制造商应该负主要责任。如果设备本身没问题,是运营商进行了错误的管理、配置和操控,导致事故发生,那就是运营商负主要责任。
网络上还传出关键设备被“入侵”的说法,不过项立刚认为,理论上通信运营商的系统是高可靠的,不太可能随便被网络攻击。
突发通信故障困扰多国
在全球范围内,通信网络的突发事故并不罕见。自2018年以来,日本四大运营商相继发生重大事故。去年7月2日,日本通信运营商KDDI遭遇全国性网络故障,短信、普通电话、紧急电话均失灵,天气数据、快递物流、自动取款机、车联网等大量基于KDDI网络的业务陷入瘫痪,影响用户多达4000万户。故障发生40小时后,网络尚未彻底恢复,最终该公司花了86小时才完全恢复通信服务。
2020年3月,英国四大移动运营商EE、沃达丰、O2和Three全部遭遇网络瘫痪,数百万在家办公的英国人受影响,无法打电话、发短信和上网。
2020年11月23日,沃达丰在德国的网络发生大面积断网,导致超过10万用户持续3个小时无法接入移动网络。
2020年7月,欧洲网络与信息安全局发布的“电信服务安全事故报告”显示,2014年到2019年间,欧盟26个成员国报告的网络事故数量稳定在每年150至170起之间。其中,2019年共发生153起网络事故,损失的总用户小时数约9.88亿小时。相比2018年,损失的总用户小时数有抬头趋势。从事故原因分布看,系统故障影响最大,约占用户总损失小时数的一半。系统故障也是安全事故频发的重要原因,占事故总数的56%;其次是人员误操作、自然灾害和恶意攻击行为,分别占据事故总数的27%、13%和5%。报告进一步显示,导致系统故障的主要原因是硬件故障和软件错误,约占60%;其余为断电、过载、线缆中断等原因。
如何预防与应急处置
独立电信分析师付亮认为,近十年来,通信技术快速演进,运营商网络上软件、硬件不断叠加,升级频繁,兼容性设计难度加大,网络的复杂性也增加了运行维护的难度。应加快2G、3G退网以及VoLTE、VoNR普及,大幅减少在用套餐数量,以降低网络维护难度,减少故障点。
中国现代国际关系研究院网络空间安全治理研究中心主任唐岚9日接受《环球时报》记者采访时表示,随着社会数字化、网络化程度加深,人们对包括通信网络在内的数字基础设施的依赖度也日益变大,这些基础设施既可能因为机械或控制软件故障、自然灾害等中断服务,也可能因为遭受恶意攻击而瘫痪,由此给整个经济和社会的正常运行造成重大影响。2017年6月,中央网信办公布了《国家网络安全事件应急预案》,但在国家、地方、企业等各层级预案间的有机衔接、演练和落地实操中仍有不足,未来应该立足于增强事关国计民生的重大信息基础设施韧性,着力提升风险评估、预定预测,抵御防范和快速恢复能力。
中国通信行业独立分析师黄海峰9日对《环球时报》记者表示,网络出现故障断网不可避免,但如何尽可能减少,如何快速定位解决?他认为,这需要全球通信设备厂商在设备硬件性能及维护方式上下大功夫。比如,打造高可靠的软硬件解决方案,应对可能出现的问题;基于AI等技术提升设备检测手段,将故障消灭在萌芽状态;借助AI、大数据等能力,提前发现热点地区对数据流量的需求,提前对网络进行扩容,可有效避免网络拥塞问题。
黄海峰认为,运营商通过应用AI技术,能够基于历史数据预测业务和网络性能的变化趋势。在发现网络或业务性能可能出现恶化趋势时,快速对问题定位定界,并协同网元对网络进行自动优化。这些手段都能很好地避免系统性故障及技术问题导致的断网事件发生。
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