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计算网络架构与技术体系白皮书

华为安装不了imtoken 2023-10-13 05:07:56

云计算专注于非实时和长期数据的大数据分析，在周期性维护和业务决策支持等领域可以发挥优势。边缘计算侧重于实时和短周期数据的分析，可以更好地支持本地服务的实时智能处理和执行。研究表明，计算部署在边缘后，计算、存储和网络成本可节省30%以上。

下载链接：《算力网络白皮书（最终版）》

《计算网络架构与技术体系白皮书》、《中国联通计算网络白皮书》

算力网络的提出，为电信运营商提供了另一种可能，即结合IPv6+等新的数据通信技术，通过构建智能网络，结合网络可编程特性和云原生轻量计算特性，通过弱平台+强网的方式，除了平台的集中控制，更多的尝试是通过网络的分布式协调，实现网络中各种业务的合理调度和资源的有效分配。

本地算力和实时算力差距大

云网融合是电信运营商近年来一直在实践的理念。SDN/NFV是云网融合最重要的技术支撑。2013年以来，全球主要运营商陆续制定了基于SDN/NFV和云的网络转型战略，其中AT&T发布的Domain2.0战略就是一个典范。

云网融合2.0是在继承云网融合1.0工作的基础上，强调结合未来业态的变化，不断推进云网融合三个层面的研发。云、网、核，结合“应用部署”除了SDN和NFV的不断发展，SDN和NFV可以实现深度协同，服务于算力网络时代的各种新业态。

一年多来，基于云网融合领域的新发展和新变化，中国联通在探索计算与网络融合思路和行业先进经验的基础上，形成了算力网络架构。

在这个算力网络架构图中，主要包括服务提供层、服务编排层、网络控制层、算力管理层、算力资源层/网络转发层等几个功能模块。服务能力开放；服务编排层负责虚拟机、容器等服务资源的管理、调度、开通和全生命周期管理；网络控制层主要通过网络控制平面实现网络中计算网络多维资源的关联和搜索。寻址、部署、优化和确定性服务；算力管理层解决异构计算资源的建模、管理和事务处理；

结合算力网络架构的定义、接口设置和对应的功能描述，可以看出算力网络研究领域还有一系列技术问题亟待解决，大致可以分为以下五个方面。如图2-2所示本地算力和实时算力差距大，涵盖了SDN2.0、NFV2.0和DCN2.0等本白皮书第一章已经描述的技术演进问题，以及基于计算人力资源的特点和未来海量分布式交易的需求，算力建模和区块链交易的问题。

本地算力和实时算力差距大

在算力网络中，用户通过算力网关接入网络，设备节点根据应用服务的需要，综合考虑实时网络和计算资源情况，将不同的应用调度到合适的计算节点进行处理，保证服务体验。同时本地算力和实时算力差距大，需要通过确定性网络技术和无损数据中心关键技术完成端到端的质量保证。

SRv6 技术

在算力网络中，SRv6技术简化了网络结构，实现了灵活的编程功能，方便新业务更快的部署，为泛在计算场景实现了网络资源的敏捷、按需、可靠调度。SRv6通过灵活的段组合、段域、TLV组合实现三层编程空间，可以更好地满足不同的网络路径需求，如网络切片、IOAM等。SRv6继承了MPLS技术的三个重要特性：TE、VPN和FRR，可以替代MPLS，部署在IP骨干承载网中。它也可以进入数据中心网络。基于IPv6的可达性，SRv6可以直接跨越多个域，简化跨域服务的部署。

确定性网络技术

这里的确定性网络技术主要是基于三层网络，即IP网络描述。确定性网络是一种提供有保证的 SLA 的网络技术。它可以结合统计复用和时分复用的技术优势，在IP/Ethernet分组网络中提供类似TDM的转发服务质量，保证高价值流量在传输过程中低抖动、零丢包，末端可预测-to-end 延迟上限。

数据中心无损网络技术

数据中心网络转型的方向是零丢包、低延迟、高吞吐。数据中心的性能问题通过拥塞控制、负载均衡和流量控制来解决。

新的硬件形式

本地算力和实时算力差距大

算力网络和边缘计算相关业务的发展，对边缘机房提出了轻量化、简单化、按需部署的要求。传统设备形式在搭建小型机房时逐渐暴露不足，而新设备则高达1U。模块化的形式显示了自己的优势。

切换操作系统

白盒交换机的出现，不仅让用户可以选择合适的硬件平台，更重要的是，让用户可以选择或定制相应的操作系统来匹配自己的应用，从而降低成本，实现最优效率。

算力是设备/平台处理和业务运营的关键核心能力。在算力网络中，算力的提供者不再是专门的数据中心或集群，而是将无处不在的云、边缘、终端的算力以网络化的方式连接在一起，实现算力。高效分享。因此，计算网络中的计算资源将是无处不在的、异构的。

服务编排架构

基于云原生的服务编排技术主要是从计算、存储和网络能力的融合打通，通过云原生和云计算的统一编排调度平台来实现。结合OpenStack底层基础设施层的资源调度和管理能力，可以有效管理数据中心内的异构计算资源、存储资源和网络资源。通过Kubernetes面向服务的容器编排和调度能力，服务编排层实现了对计算网络资源的能力开放。