段曉東,姚惠娟,付月霞,陸璐,孫滔
(中國移動通信有限公司研究院,北京 100053)
隨著5G的商用規(guī)模部署,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)等垂直領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。Machina Research報告顯示:2025年,全球網(wǎng)聯(lián)設(shè)備總數(shù)將超過270億臺,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備指數(shù)級增長,設(shè)備呈現(xiàn)多樣性趨勢,物聯(lián)網(wǎng)(internet of things,IoT)傳感器、攝像機等設(shè)備的應(yīng)用會帶來多樣化的數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的傳輸、異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析和存儲對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和云計算提出了巨大挑戰(zhàn),使云計算和網(wǎng)絡(luò)面臨“傳不暢、算不動、存不下”的局面,驅(qū)動計算從云端下移到接近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè),形成網(wǎng)絡(luò)中分散的算力資源。Gartner預(yù)測:2025年,超過75%的數(shù)據(jù)需要分流到網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),這對網(wǎng)絡(luò)靈活調(diào)度、服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)等提出了更高的要求。因此,網(wǎng)絡(luò)在實現(xiàn)分散節(jié)點互聯(lián)的同時,還需要具備網(wǎng)絡(luò)和算力協(xié)同調(diào)度的能力,通過最優(yōu)路徑將業(yè)務(wù)動態(tài)地調(diào)度到最優(yōu)的算力節(jié)點進行處理。
算力是對數(shù)據(jù)處理能力及服務(wù)的統(tǒng)稱,由多種芯片、部件和封裝形成的上層服務(wù)組成。算力呈現(xiàn)多樣性,是云計算、邊緣計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展基石,是構(gòu)成信息社會的“心臟”。云計算、邊緣計算以及終端芯片工藝制程的發(fā)展必然驅(qū)動整個社會的算力分配更加分散和泛在化,即用戶周圍不同距離會散布不同規(guī)模的算力。如何高效利用這些算力,保證云邊端算力的無縫協(xié)同,同時借助網(wǎng)絡(luò)使數(shù)據(jù)與算力得到快速連接、處理,使算力像電力、熱力一樣成為基礎(chǔ)資源,用戶可以隨用隨取而不必關(guān)心它的產(chǎn)生與位置。為了讓用戶享受隨時隨地的算力服務(wù),需要重構(gòu)網(wǎng)絡(luò),形成繼水網(wǎng)、電網(wǎng)之后國家新型基礎(chǔ)設(shè)施,真正把“算力”變?yōu)榭闪鲃拥纳a(chǎn)力資源,為千行百業(yè)提供像“自來水”一樣的計算服務(wù)。
為助力我國數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)差異化、互補化、協(xié)同化、規(guī)模化發(fā)展,從2020年4月到2021年7月,國家連續(xù)發(fā)布系列政策,“東數(shù)西算”新型數(shù)據(jù)中心頂層設(shè)計日漸清晰。2020年3月,國家發(fā)展和改革委員會、工業(yè)和信息化部印發(fā)了《關(guān)于組織實施2020年新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程(寬帶網(wǎng)絡(luò)和5G領(lǐng)域)的通知》,同年4月首次對“新基建”的具體含義進行了闡述,提出建設(shè)以數(shù)據(jù)中心、智能計算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施等,吸引地方積極布局計算產(chǎn)業(yè),這也是“算力基礎(chǔ)設(shè)施”這一概念在國家層面首次被提出。2021年5月26日,國家發(fā)展和改革委員會、中共中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室、工業(yè)和信息化部、國家能源局聯(lián)合印發(fā)了《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》,明確提出圍繞國家重大區(qū)域發(fā)展策略,建設(shè)全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點,并在國家樞紐節(jié)點之間進一步打通網(wǎng)絡(luò)傳輸通道,加快實施“東數(shù)西算”工程,提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平,構(gòu)建國家算力網(wǎng)絡(luò)體系,標志著“算力網(wǎng)絡(luò)”正式納入國家新型基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展建設(shè)體系。同年7月,工業(yè)和信息化部發(fā)布了《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃(2021—2023年)》,進一步明確了數(shù)據(jù)中心建設(shè)計劃,正式啟動了“東數(shù)西算”工程。
面向計算網(wǎng)絡(luò)融合的演進需求,業(yè)界也開展了許多研究與探索工作,目前具體技術(shù)和技術(shù)路線不統(tǒng)一,仍需要大量攻關(guān)和驗證。可以分為具體的“算力網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)和抽象的“算力網(wǎng)絡(luò)”方向兩類。具體的“算力網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)研究包括算力感知網(wǎng)絡(luò)、計算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)等,是算力和網(wǎng)絡(luò)深度融合的技術(shù)研究方向,目前產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界及標準領(lǐng)域?qū)Α八懔W(wǎng)絡(luò)”的關(guān)注度持續(xù)升溫。抽象的“算力網(wǎng)絡(luò)”方向是把算力網(wǎng)絡(luò)作為長期演進方向,但是沒有具體如何演進的考慮和論述。
2020年第8次網(wǎng)絡(luò)5.0全會上,中國信息通信研究院聯(lián)合三大運營商、華為、中興通訊、中國科學(xué)院成立了網(wǎng)絡(luò)5.0創(chuàng)新聯(lián)盟算力網(wǎng)絡(luò)特設(shè)組,就目前提出的算網(wǎng)融合趨勢下不同技術(shù)路線展開研究和探索[9],包括算力網(wǎng)絡(luò)[10]和算力感知網(wǎng)絡(luò)[7,11-12]等,旨在達成算力網(wǎng)絡(luò)研究共識,推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展[13];此外,在IMT-2030(6G)網(wǎng)絡(luò)工作組也成立了算力網(wǎng)絡(luò)研究組,研究在6G網(wǎng)絡(luò)中計算、網(wǎng)絡(luò)融合對于未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的影響和關(guān)鍵使能技術(shù)。此外,IRTF成立了在網(wǎng)計算研究組(COINRG)[14-17],在網(wǎng)計算指網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功能不再是簡單的轉(zhuǎn)發(fā),而是“轉(zhuǎn)發(fā)+計算”,計算服務(wù)不再處于網(wǎng)絡(luò)邊緣,而是嵌入網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中。該工作組主要面向可編程網(wǎng)絡(luò)設(shè)備內(nèi)生功能的場景、潛在有益點展開研究,其中內(nèi)生功能包括在網(wǎng)計算、在網(wǎng)存儲、在網(wǎng)管理和在網(wǎng)控制等,是計算、網(wǎng)絡(luò)更深層次融合的下一發(fā)展階段,也吸引了許多研究人員的關(guān)注。
算力網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)算網(wǎng)共促,將“算力+網(wǎng)絡(luò)”作為一體化的生產(chǎn)力統(tǒng)一供給、發(fā)展,有利于信息服務(wù)新模式構(gòu)建。以網(wǎng)強算,借助基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)化優(yōu)勢改變算力單點薄弱現(xiàn)狀,有利于國家整體算力布局;以算促網(wǎng),將算力調(diào)度的高需求轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)超寬帶高智能發(fā)展的動力,有利于網(wǎng)絡(luò)持續(xù)領(lǐng)先發(fā)展。
算力網(wǎng)絡(luò)的演進從目前的算網(wǎng)分治、逐步走向算網(wǎng)協(xié)同,最終發(fā)展為算網(wǎng)一體化?;谀壳斑吘売嬎愕陌l(fā)展,算力網(wǎng)絡(luò)將首先實現(xiàn)多個邊緣節(jié)點算力資源的合理分配和調(diào)度,滿足用戶的業(yè)務(wù)體驗,以及提高資源的利用率。隨著云邊算力趨向泛在化,網(wǎng)絡(luò)更加扁平化、靈活化、服務(wù)化,算力網(wǎng)絡(luò)走向算網(wǎng)協(xié)同階段,通過對業(yè)務(wù)、算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源的協(xié)同感知,將業(yè)務(wù)按需調(diào)度到合適的節(jié)點,實現(xiàn)算網(wǎng)資源統(tǒng)一編排、統(tǒng)一運維、統(tǒng)一優(yōu)化,最終實現(xiàn)算網(wǎng)共彈共縮。隨著云邊端三級算力全泛在、空天地一體網(wǎng)絡(luò)全互聯(lián),網(wǎng)絡(luò)資源和計算資源將實現(xiàn)全面融合新形態(tài),走向算網(wǎng)一體階段。算網(wǎng)共進,提供新服務(wù),打造新模式,培育新業(yè)態(tài),真正解決算網(wǎng)融合問題,實現(xiàn)在網(wǎng)計算,算網(wǎng)一體共生。算力網(wǎng)絡(luò)階段發(fā)展路線如圖1所示。
圖1 算力網(wǎng)絡(luò)階段發(fā)展路線
算力網(wǎng)絡(luò)需要從架構(gòu)、協(xié)議、度量等方面協(xié)同演進,構(gòu)建面向算網(wǎng)一體化的新型基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),如圖2所示。在架構(gòu)層面上看,面對邊緣計算、異構(gòu)計算、人工智能等新業(yè)務(wù),未來算網(wǎng)融合架構(gòu)需要在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)資源層編排的基礎(chǔ)上,研究向平臺即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS)、網(wǎng)絡(luò)即服務(wù)(NaaS)等一系列上層算法/函數(shù)/能力的編排演進,并協(xié)同管理、控制和數(shù)據(jù)面,進一步探索實現(xiàn)編排系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)調(diào)度系統(tǒng)的協(xié)作,實現(xiàn)一切即服務(wù)(XaaS)能力按需靈活部署。在協(xié)議層面上看,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化路徑僅實現(xiàn)信息在節(jié)點之間傳輸?shù)姆?wù)等級協(xié)議(service-level agreement,SLA)并未考慮節(jié)點內(nèi)部算力的負載。未來算網(wǎng)融合的網(wǎng)絡(luò)需要感知內(nèi)生算力的資源負載和XaaS性能,并綜合考慮網(wǎng)絡(luò)和算力兩個維度的性能指標,從而進行路徑和目標服務(wù)階段的聯(lián)合優(yōu)化。另外,還需要考慮和數(shù)據(jù)面可編程技術(shù)的結(jié)合,如利用SRv6可編程性實現(xiàn)算網(wǎng)信息協(xié)同,以實現(xiàn)控制面和數(shù)據(jù)面的多維度創(chuàng)新。從度量方面看,網(wǎng)絡(luò)體系的建模已經(jīng)很成熟,但算力體系還需要綜合考慮異構(gòu)硬件、多樣化算法以及業(yè)務(wù)算力需求,進一步深入研究形成算力的度量衡和建模體系。算力網(wǎng)絡(luò)需要依托統(tǒng)一的算力度量平衡體系以及能力模板,為算力感知和通告、算力開放應(yīng)用模型(OAM)和算力運維管理等功能提供標準度量準則。
圖2 算力感知技術(shù)架構(gòu)思路
為了實現(xiàn)泛在計算和服務(wù)的感知、互聯(lián)和協(xié)同調(diào)度,算力感知架構(gòu)體系從邏輯功能上可分為算力服務(wù)層、算力資源層、算力路由層和網(wǎng)絡(luò)資源層以及算網(wǎng)管理編排層,如圖3所示。
圖3 算力感知技術(shù)架構(gòu)
? 算力服務(wù)層:承載計算的各類服務(wù)及應(yīng)用,并可以將用戶對業(yè)務(wù)SLA的請求(包括算力請求等)參數(shù)傳遞給算力路由層。
? 算力資源層:利用現(xiàn)有的計算基礎(chǔ)設(shè)施提供算力資源。計算基礎(chǔ)設(shè)施包括單核中央處理器(CPU)、多核CPU,以及CPU+圖形處理器(GPU)+現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等多種計算能力的組合。為滿足邊緣計算領(lǐng)域多樣性計算需求,該層能夠提供算力模型、算力應(yīng)用程序編程接口(API)、算網(wǎng)資源標識等功能。
? 算力路由層:是算力感知網(wǎng)絡(luò)的核心?;诔橄蠛蟮乃憔W(wǎng)資源,并綜合考慮網(wǎng)絡(luò)狀況和計算資源狀況,該層將業(yè)務(wù)靈活按需調(diào)度到不同的計算資源節(jié)點中。
? 網(wǎng)絡(luò)資源層:利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施為網(wǎng)絡(luò)中的各個角落提供無處不在的網(wǎng)絡(luò)連接,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施包括接入網(wǎng)、城域網(wǎng)和骨干網(wǎng)。
? 算網(wǎng)管理編排層:完成算力運營、算力服務(wù)編排,以及對算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源的管理。該層的具體工作包括對算力資源的感知、度量以及OAM管理等,實現(xiàn)對終端用戶的算網(wǎng)運營以及對算力路由層和網(wǎng)絡(luò)資源層的管理。
其中,算力資源層和網(wǎng)絡(luò)資源層是算力感知網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施層,算網(wǎng)管理層和算力路由層是實現(xiàn)算力感知功能體系的兩大核心功能模塊?;谒x的五大功能模塊,實現(xiàn)了對算網(wǎng)資源的感知、控制和調(diào)度。
總之,作為計算網(wǎng)絡(luò)深度融合的新型網(wǎng)絡(luò),以無所不在的網(wǎng)絡(luò)連接為基礎(chǔ),基于高度分布式的計算節(jié)點,通過服務(wù)的自動化部署、最優(yōu)路由和負載均衡,構(gòu)建算力感知的全新網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,真正實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無所不達、算力無處不在、智能無所不及。海量應(yīng)用、海量功能函數(shù)、海量計算資源則構(gòu)成一個開放的生態(tài)。其中,海量的應(yīng)用能夠按需、實時調(diào)用不同的計算資源,提高計算資源利用效率,最終實現(xiàn)用戶體驗最優(yōu)化、計算資源利用率最優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)效率最優(yōu)化。
算力網(wǎng)絡(luò)需要構(gòu)建統(tǒng)一的度量和標識體系,通過對異構(gòu)計算類型進行統(tǒng)一的抽象描述,形成算力建模模板,為算力路由、算力設(shè)備管理、算力計費等提供標準的算力度量規(guī)則。算力度量體系包括對異構(gòu)硬件設(shè)備、不同算法以及用戶算力需求3方面度量。首先,對異構(gòu)硬件設(shè)備算力度量,從而有效地展示設(shè)備對外提供計算服務(wù)的能力;計算過程受不同算法的影響,因此,可以對不同算法進行算力度量的研究,獲得不同算法運行時所需算力的度量;用戶所需的不同服務(wù)會產(chǎn)生不同的算力需求,通過構(gòu)建用戶算力需求度量體系,可以有效感知用戶的算力需求?;诮y(tǒng)一度量體系,算力建模體系包括對異構(gòu)的物理資源建模,以及從計算、通信、存儲等方面對資源性能建模,構(gòu)建統(tǒng)一的資源性能指標,以及通過構(gòu)建資源性能指標與服務(wù)能力的映射完成對服務(wù)能力的建模,實現(xiàn)對外提供統(tǒng)一的算力服務(wù)能力模型。
此外,算力網(wǎng)絡(luò)需要構(gòu)建統(tǒng)一的算力標識體系,支持對全網(wǎng)算力節(jié)點進行統(tǒng)一的算力標識管理與分配,且算力標識應(yīng)當是全局唯一的,用于標識注冊后的算力節(jié)點。此外,算力標識應(yīng)當是可驗證的,支持算力調(diào)度、算力交易等。
基于對網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲等多維資源、服務(wù)的狀態(tài)感知,算力路由技術(shù)支持將算力信息注入路由表,生成“網(wǎng)絡(luò)+計算”的新型路由表;基于用戶的業(yè)務(wù)請求,通過網(wǎng)絡(luò)、計算聯(lián)合路徑計算,按需、動態(tài)生成業(yè)務(wù)調(diào)度策略,并實現(xiàn)基于IPv6 / SRv6[18-20]等協(xié)議的可編程算力路由轉(zhuǎn)發(fā)。算力路由技術(shù)示意圖如圖4所示。
圖4 算力路由技術(shù)示意圖
算力路由節(jié)點需要在傳統(tǒng)的路由表中,基于接收的算力狀態(tài)信息,在網(wǎng)絡(luò)信息表基礎(chǔ)上維護本地算力信息表。路由控制面基于給定的路徑Metric值計算方式生成算力感知的新型路由表,相比于傳統(tǒng)的路由信息表,算力感知的路由表中新增了“算力參數(shù)信息”和“網(wǎng)絡(luò)、計算總參數(shù)信息”。
基于對應(yīng)用需求的感知,結(jié)合實時的網(wǎng)絡(luò)、計算狀態(tài)信息,算力路由調(diào)度支持將應(yīng)用請求沿最優(yōu)路徑調(diào)度至最優(yōu)節(jié)點。基于“路徑+節(jié)點”聯(lián)合計算和優(yōu)化,從而實現(xiàn)可以感知業(yè)務(wù)需求的、綜合考慮“路徑+節(jié)點”狀態(tài)的新型路徑計算,滿足業(yè)務(wù)需求。此外,結(jié)合IPv6/SRv6/VPN[21-22]等多種協(xié)議構(gòu)建支持網(wǎng)絡(luò)可編程、靈活可擴展的新型數(shù)據(jù)面,通過在入口網(wǎng)關(guān)處完成業(yè)務(wù)需求和轉(zhuǎn)發(fā)路徑的匹配與映射,實現(xiàn)基于SRv6的顯式路徑轉(zhuǎn)發(fā)。
基于全網(wǎng)算力節(jié)點基于算力度量和建模體系形成的節(jié)點算力信息,算力算網(wǎng)協(xié)同管理技術(shù)需要支持對算力的統(tǒng)一注冊以及策略配置?;谒懔?jié)點信息,構(gòu)建統(tǒng)一的全網(wǎng)算力服務(wù)拓撲,包括算力服務(wù)標識信息、部署位置信息等,實現(xiàn)對全網(wǎng)算力服務(wù)的統(tǒng)一管理。
此外,根據(jù)服務(wù)所需的算力資源信息,需要結(jié)合全網(wǎng)算力的部署狀態(tài),動態(tài)、按需編排與部署服務(wù)。更進一步,可以將一個服務(wù)任務(wù)分解為多個子任務(wù),各子任務(wù)可以分別在不同的算力節(jié)點上進行計算,實現(xiàn)各計算節(jié)點的 協(xié)同。
算力網(wǎng)絡(luò)支持基于AI的算網(wǎng)流量預(yù)測,通過獲取未來時間的流量分布、業(yè)務(wù)分布情況,進行算網(wǎng)資源的預(yù)配置、算網(wǎng)應(yīng)用的預(yù)部署,支持對于算力和網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合調(diào)度和全局優(yōu)化。
在網(wǎng)計算技術(shù)的核心是將部分計算任務(wù)從主機側(cè)遷移至網(wǎng)絡(luò)側(cè),在交換機、路由器、智能網(wǎng)卡、DPU處理卡等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備完成計算加速,從而提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量,降低網(wǎng)絡(luò)時延,減小總體能耗。
傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要完成分組的高速轉(zhuǎn)發(fā),將計算任務(wù)和計算結(jié)果在計算節(jié)點間高速傳輸。在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中,大規(guī)模分布式計算和存儲的需求日漸強烈,網(wǎng)絡(luò)傳輸日漸成為數(shù)據(jù)中心中分布式集群規(guī)模增大和能效提升的瓶頸。近年來,基于RDMA(remote direct memory access)協(xié)議的方案實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的大帶寬、低時延和無損,使得存儲和計算資源池化,一定程度解決了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)钠款i。
在此基礎(chǔ)上,具有較強算力的新型異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,如可編程交換機、智能網(wǎng)卡和DPU處理卡等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可以協(xié)同完成諸如分布式機器學(xué)習(xí)結(jié)果聚合等輕量級計算任務(wù),從而降低數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)流量。另一方面,由于計算任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中完成,不必再送往端側(cè)進行處理,可以降低計算任務(wù)和計算結(jié)果的傳輸跳數(shù),大幅降低整體任務(wù)處理時延。
算力網(wǎng)絡(luò)的部署應(yīng)用需要一個分階段演進和更新迭代的周期,初期可以通過集中式方案進行算力網(wǎng)絡(luò)的概念驗證,并適時在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)場景引入分布式方案,實現(xiàn)集中式與分布式協(xié)同部署方案。待分布式算力路由協(xié)議成熟穩(wěn)定的中后期階段,實現(xiàn)分布式方案的規(guī)模部署。
在算力網(wǎng)絡(luò)的集中式部署方案中,算網(wǎng)編排管理中心基于算力和網(wǎng)絡(luò)的全局資源視圖,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部署狀況,選擇管理面和控制面實現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度。算力網(wǎng)絡(luò)集中式部署方案如圖5所示,網(wǎng)絡(luò)管理向算力編排器通告網(wǎng)絡(luò)信息,由算網(wǎng)編排調(diào)度中心進行統(tǒng)一的算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度,生成調(diào)度策略,發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)控制器,進一步生成路徑轉(zhuǎn)發(fā)表。需要網(wǎng)絡(luò)控制器收集網(wǎng)絡(luò)信息,將網(wǎng)絡(luò)信息上報至算網(wǎng)編排器,同時接收來自算網(wǎng)編排器的網(wǎng)絡(luò)編排策略,算網(wǎng)編排器負責(zé)收集算力信息,接收來自控制器的網(wǎng)絡(luò)信息進行算網(wǎng)聯(lián)合編排,同時支持將編排策略下發(fā)至控制器,算網(wǎng)編排器負責(zé)業(yè)務(wù)調(diào)度。算力編排器通過網(wǎng)絡(luò)管理平臺向算網(wǎng)控制器進行算力信息通告,算力編排器向網(wǎng)絡(luò)控制器算力信息通告,由網(wǎng)絡(luò)控制器進行統(tǒng)一的算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度,生成調(diào)度策略,進一步路徑轉(zhuǎn)發(fā)表。
圖5 算力網(wǎng)絡(luò)集中式部署方案
集中式和分布式協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)部署方案如圖6所示,算網(wǎng)管理編排層維護全局靜態(tài)算力和網(wǎng)絡(luò)拓撲信息, 算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源實時狀態(tài)信息由算力路由層節(jié)點維護,在算力路由節(jié)點實現(xiàn)算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度。
圖6 集中和分布式協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)部署方案
分布式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案如圖7所示,算網(wǎng)管理編排層維護全局靜態(tài)的算力、服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)拓撲信息,并同步給各入口算力路由節(jié)點,算力路由節(jié)點維護算力服務(wù)的拓撲信息以及算力資源和網(wǎng)絡(luò)的資源實時狀態(tài)信息,通過分布式算力路由節(jié)點進行算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度。
圖7 分布式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案
算力網(wǎng)絡(luò)是運營商“云算網(wǎng)融合”和“網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型”的強力助推劑,助力運營商打破“管道化”困境。當前網(wǎng)絡(luò)只作為信息傳輸載體,網(wǎng)絡(luò)價值單一,導(dǎo)致運營商網(wǎng)絡(luò)被“管道化”?;谶\營商天然的“大連接”能力,算力網(wǎng)絡(luò)利用運營商 “重計算資產(chǎn)”和“網(wǎng)絡(luò)云化”的優(yōu)勢,提供 “優(yōu)質(zhì)連接+優(yōu)質(zhì)計算”的融合服務(wù),賦能未來網(wǎng)絡(luò)升級;此外,算力網(wǎng)絡(luò)可統(tǒng)一調(diào)度未來社會中泛在的多樣化算力,以統(tǒng)一服務(wù)的方式,高效、靈活、按需提供給用戶,助力構(gòu)建更開放、更多元化、更高價值的運營商網(wǎng)絡(luò)。
算力網(wǎng)絡(luò)提供 “網(wǎng)絡(luò)+算力”變現(xiàn)的新模式,構(gòu)建開放共贏的算力生態(tài)。作為一個開放的基礎(chǔ)設(shè)施,算力網(wǎng)絡(luò)使能海量的應(yīng)用、服務(wù)和計算資源。短期來看,有助于運營商邊緣計算生態(tài)的構(gòu)建和發(fā)展,通過按需、靈活、高效聯(lián)合調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源,保障用戶業(yè)務(wù)體驗,助力“網(wǎng)絡(luò)+算力”變現(xiàn);中遠期來看,未來網(wǎng)絡(luò)設(shè)備將內(nèi)生算力,真正實現(xiàn)“轉(zhuǎn)發(fā)即計算”,從根本上顛覆現(xiàn)有的計算及網(wǎng)絡(luò)模式;此外,通過引入?yún)^(qū)塊鏈等去中心化技術(shù),使能全新的“網(wǎng)絡(luò)+算力”交易模式,賦能算力生態(tài)的共繁榮與共贏。
算力網(wǎng)絡(luò)需要網(wǎng)絡(luò)域、計算域協(xié)同創(chuàng)新,是一系列網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)的集成融合和創(chuàng)新應(yīng)用。已經(jīng)被納入6G和下一代互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)之一,是網(wǎng)絡(luò)與計算融合發(fā)展的終極目標,是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能內(nèi)生的必由之路。需要業(yè)界聯(lián)合打造算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無所不達,算力無處不在,智能無所不及,推動千行百業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。