5G核心网扩容工程采购重启：关键系统选型与技术要求解析

2026年4月12日 互联网

一、采购重启背景与技术演进需求
在5G网络向SA（独立组网）架构全面迁移的背景下，某通信运营商于2025年启动的5G核心网二阶段扩容工程遭遇技术挑战。此次涉及标包2（仿真拨测系统）和标包3（智能运维平台）的采购重启，主要源于首轮招标中供应商技术方案未能满足以下核心需求：

  1. 全协议栈仿真能力：需支持从2G到5G NSA/SA的全制式网络协议仿真
  2. 自动化测试用例库：要求提供超过5000个标准化测试场景模板
  3. 信令风暴压力测试：单节点需具备模拟10万级UE同时接入的能力
  4. 端到端时延测量：需达到微秒级精度并支持跨域关联分析

行业技术演进趋势显示，传统拨测系统已无法满足5G核心网云化部署后的测试需求。某主流云服务商的测试数据显示，采用容器化架构的仿真系统可使测试效率提升40%，但需要配套的编排调度系统实现资源动态分配。

二、标包2：仿真拨测系统技术要求详解
（一）硬件架构规范

  1. 计算资源池：要求采用分布式架构，单节点配置不低于32核CPU、256GB内存
  2. 存储系统：需支持NVMe SSD全闪存阵列，IOPS指标≥50万
  3. 网络接口：配置100Gbps光模块，支持SRv6网络切片技术
  4. 信令处理单元：需具备每秒处理10万条Diameter信令的能力

（二）软件功能矩阵

  1. graph TD
  2.     A[协议仿真层] --> B[2G/3G/4G/5G协议栈]
  3.     A --> C[物联网协议支持]
  4.     D[测试执行层] --> E[自动化测试引擎]
  5.     D --> F[测试用例管理]
  6.     G[数据分析层] --> H[实时KPI监控]
  7.     G --> I[历史数据回溯]
  1. 协议仿真模块：必须支持GTPv2、S1AP、NGAP等核心网协议的深度解析
  2. 自动化测试框架：需提供Python/Java双语言SDK，支持Jenkins持续集成
  3. 智能诊断系统：集成机器学习算法实现异常检测准确率≥95%
  4. 可视化平台：要求提供3D拓扑展示和信令流程时序图

（三）典型应用场景

  1. 新业务上线验证：支持VoNR、切片专网等5G特色业务的端到端测试
  2. 容量压力测试：可模拟百万级用户并发访问的极端场景
  3. 故障注入测试：通过预设的200+故障模型验证系统容错能力
  4. 竞品对比测试：提供标准化的测试环境实现多厂商设备互操作性验证

三、标包3：智能运维平台技术规范
（一）平台架构设计

  1. 数据采集层：需支持Telemetry、SNMP、gNMI等多种采集协议
  2. 数据处理层：要求构建时序数据库与图数据库的混合架构
  3. 智能分析层：集成异常检测、根因分析、预测性维护三大引擎
  4. 应用展示层：提供大屏可视化、移动端APP、API开放平台三端输出

（二）核心能力指标

  1. 数据处理性能：每秒处理≥100万条指标数据，延迟<500ms
  2. 告警压缩率：通过AI算法实现告警风暴场景下90%以上的冗余告警过滤
  3. 根因定位时间：核心网故障定位时间从小时级缩短至分钟级
  4. 自动化处置率：支持30%以上常见故障的自动修复

（三）实施风险控制

  1. 兼容性测试：需通过与主流云服务商的IaaS平台兼容性认证
  2. 数据迁移方案：提供平滑迁移工具支持从旧系统无缝过渡
  3. 安全合规要求：符合等保2.0三级标准，支持国密算法加密
  4. 灾备设计：实现跨可用区部署，RTO<15分钟，RPO=0

四、技术选型建议与实施路径
（一）供应商评估维度

  1. 技术成熟度：重点考察容器化部署能力和微服务架构实践
  2. 行业经验：要求提供至少3个省级运营商核心网测试项目案例
  3. 服务能力：需建立7×24小时现场支持团队和备件库
  4. 生态合作：优先选择与主流测试仪表厂商有深度合作的供应商

（二）分阶段实施策略

  1. 试点验证阶段（1-3个月）：选择1个地市进行功能验证
  2. 规模部署阶段（4-6个月）：完成全省核心网节点覆盖
  3. 优化迭代阶段（7-12个月）：根据运行数据持续调优算法模型

（三）成本优化方案

  1. 采用混合云架构：将非核心模块部署在公有云降低TCO
  2. 实施测试资源池化：通过Kubernetes实现测试设备动态调度
  3. 引入自动化测试：减少70%以上人工测试工作量
  4. 建立知识库系统：沉淀测试用例和故障处理经验

五、行业发展趋势展望
随着5G-A（5G Advanced）技术演进，核心网测试系统将呈现三大发展趋势：

  1. 数字孪生技术应用：通过构建网络数字镜像实现预测性维护
  2. AI原生架构设计：将大模型能力深度融入测试流程各环节
  3. 开放生态构建：建立标准化接口支持第三方工具集成

某研究机构预测，到2026年，具备AI能力的智能测试系统将占据60%以上市场份额。建议建设方在技术选型时重点关注平台的开放性和可扩展性，为未来技术升级预留空间。

此次采购重启不仅是对供应商技术实力的重新检验，更是推动5G核心网测试体系向智能化、自动化转型的重要契机。通过建立科学的评估体系和实施路径，可有效降低网络建设风险，为5G-A商用部署奠定坚实基础。

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