算力网络关键技术研究和实践

摘要：随着我国网络技术的不断发展，新一代的信息网络技术也在不断开始发展，逐渐向着融合计算、资源传输的智能化方向进行转化，从而形成了算力网络，有效进行新型网络架构的设计，促进资源的协同发展，能够根据相关需求来进行资源的调度工作，更好地实现算力在网络方面的优化工作，提升用于体验。此种技术能够具有非常好的发展趋势，逐步提升算力网络技术水平，促进我国网络的快速发展。本文首先针对计算与网络发展进行概括，然后论述算力网络的概念和架构，并且针对算力网络关键技术进行分析，最后提出具体的算力网络未来发展建议，包括感知与度量发展建议和集中与分布协同控制旨在能够更好地促进网络强国的构建，实现数字基础设施的建设。

关键词：算力网络;关键技术;编排技术;承载技术;转发技术

一、引言

现阶段我国的5G技术已经得到了非常全面的发展，很多边缘计算和网络功能也逐渐开始变得虚拟化，需要更好地将网络与计算技术二者相关结合，这样才能够有效促进物理世界与数字技术进行融合，从而可以更好地实现转型，有效促进算力网络的发展。现阶段的工业互联网、车辆网等都需要进行迟滞领域的发展，那么就需要更好地进行处理能力的提升，同时也需要提高网络灵活度，有效满足新技术所带来的要求。因此，需要更好地进行算力网络技术的运用，有效促进资源的最大利用优化。

二、计算与网络发展概括

随着数字化时代的到来，智能化技术能够更好地推动我国产业的创新发展，这样世界上各个国家都会通过自身的战略设定去进行制高点的抢占，从而能够更好地促进自身国家的网络经济发展。通过数字化的网络技术的应用，可以更好地带动VR、AR技术的使用，促进低时延的业务开展，逐步走向商业化的发展，奠定了云技术发展的基础。

根据相关研究预测，2025年全球数据流量要比2019年提升4倍，其中45%都需要利用5G技术来进行应用，这样才能够更好地实现视频流量的拓展，有效实现技术的运用。现阶段，我国的信息通信行业主要是针对5G技术进行研究，已经处于世界技术的领先地位，根据相关预测来看，等到2023年，我国的数字经济产值能够占据全国总体产值的67%，已经远远超过了全世界的平均水平。从而更好地带动算力密集分布实现联网服务。算力网络已经开始进行标准的制定，同时也不断进行研究和发展，已经走向了国际舞台。我国的移动、联通和电信三大通信运营商已经开始了标准的应用，我国的通信标准化协会也已经对算力网络的技术进行研究，从而不断实现算力网络技术的发展。2020年底，我国联通公司成立了算力网络技术联盟，牵头进行业务的开展[1]。

三、算力网络概述

（一）算力网络概念

算力网络是一种面向计算网络的深度融合架构，通过现有的网络技术为基础来进行自动化服务功能的补数工作，这样可以更好地保证路由与负载之间的均衡，这样才能够有效实现网络基础设施的构建，确保网络安全。还需要提升网络和计算资源的利用率，从而提升客户所具有的网络体验。算力网络是中国移动通过一定的架构、度量等方面的演进而提出的新型基础网络，主要具有边缘计算、人工智能、异构计算等方面的业务，可以更好地进行资源的编排工作，还能够更好地进行平台服务和网络服务，有效提升上层算法，促进协同管理工作的开展，实现数据面的控制。可以更好地进行系统的编排和网络的调度工作，从而实现网络服务的灵活部署。还需要更好地对传统网络的路径进行优化，可以有效进行信息节点之间的传输工作，而没有对节点内部的算力能力进行考虑。在未来的算网融合的发展工作中，可以更好地提升负载的性能，还需要对算力和网络进行全方面考虑，同时更好地进行路径优化，有效进行目标服务工作。还应该对数据面可编程技术进行应用，实现网络信息的协同工作，从而能够实现控制面和数据面的同步创新工作的实施。通过网络体系的构建，虽然能更好地促进算力网络技术的发展，但是还需要进行异构硬件的考量，需要进行多种算法的结合，建立一定的体系，从而有效促进算力网络技术的发展。

（二）算力網络架构

为了可以更好地促进算力网络技术的应用，促进计算和服务之间的协同调度工作，需要对其架构情况进行全面了解。算力网络结构的应用层主要是负责各种计算服务工作，可以有效进行用户的SLA请求参数的传递工作，由路由层进行接收。算力网络管理层这样复杂进行算力运营工作，除此之外，还应该去进行算力服务编排工作，有效进行算力资源的感知和度量，还需要对其进行管理服务，有效促进算力网络运用的开展，实现对路由层和网络资源层面的管理工作。算力网络路由层是整个算力网络的核心内容，这样可以更好地进行算力网络资源的情况分析，可以根据不同业务所具有的灵活度进行调度工作，调度到不同的计算资源节点之中。而算力网络的资源层主要是根据现在所提供的设施进行算力资源的提供，其中的基础设施主要包括中央处理器、图形处理器等多种具有计算能力的设施内容，可以更好地满足不同形式的计算要求。还能够更好地进行算力模型的构建，有效进行程序编程接口的提供。算力网络资源层可以更好地进行网络连接地提供，可以更好地对基础设施进行内网和局域网的连接。

总之，算力网络可以更好地进行网络连接服务的提供，同时利用自身所具有的分布式计算节点来进行自动化服务部署工作，从而实现最优路由与负载之间的关系平衡。还可以利用海量的应用和功能函数进行开放，可以更加快速地实时调取计算资源，提升计算资源所具有的使用效率，从而有效确保用户体验达到最大化，计算资源达到利用的最优化[2]。

四、算力网络关键技术

（一）编排技术

算力网络能够很好地将计算、存储和传输功能进行一定的智能化利用，通过云原生技术进行业务逻辑和资源的解耦工作。这样就需要更好地进行容器的编排和调动功能，实现算网资源编排能力的提升。与此同时，还需要更好地与底层基础设施进行结合，实现资源的调度和管理功能，有效进行异构计算资源、网络资源等诸多资源的有效管理，更好地实现去中心化，从而实现统一服务平台的建设。算力网络是基于云原生技术来进行建模和编排工作，可以更好地对相关业务运行、平台处理等关键技术进行使用，从而可以更好地将算力利用网络化的形式进行连接，可以达到高效共享的效果。那么就能够说明算力网络中所具有的资源具有异构化的特点，需要通过K8S+轻量化的K8S结合，这样才能够有效实现算力资源的调度工作。可以更好地进行资源的统一平台调度和管理，同时也能够对边缘侧资源实现调度，具有非常强大的功能。为了可以更好地进行算力调度工作，需要进行泛在算力资源的建模度量工作，应该利用模型去进行算力资源的映射工作，从而形成可以让业务层理解的零散算力资源，为算力网络的调度工作带来保障。还需要对算力需求进行不同等级的划分工作，可以为设计人员提供大量的参考信息，也能够为算力选型工作提供科学依据[3]。

（二）承载技术

对于IPv6+来说，主要是一种智能IP网络，可以更好地满足算力网络的组网工作，同时还可以不断提升用户的体验，为其提供更加优质的网络服务。通过一定的网络切片能力接触进行网络感知技术的运用，这样可以有效解决当前存在的感知业务需求，同时也可以进行一定的算力和服务之间的匹配问题。这样才能够实现业务网关的下沉，而且能够更好地利用算力网关去进行流量的转化，促进可编程空间的拓展。还需要对网络切片、业务链等技术进行开发，更好地信息业务方面的部署工作，有效促进算力网络需求的开展，这样才能够实现统一的资源管理和调度工作，实现算力网络的全局优化。还能够在技术上实现集中方案的技术路线设计。通过数据中心软件能够更好地进行集中调度方案的设定，也可以利用电信运营商承载网进行分布式控制工作，实现协议扩展，利用现在已有IP网络进行分布式协议的实现，同时还能够对算力信息进行分发，有效实现网络资源的考量，更好地进行调度工作的开展[4]。

（三）转发技术

传统的网络设备主要是利用转发和控制进行一体化的工作模式进行开展，但是这样会让整个芯片的功能出现固化问题，无法有效支撑算力网络工作的开展，不能满足可编程的需求。而在新一代的可编程数据包处理芯片上进行编程语言的设计，这样可以更好地进行网络自动，还能够对数据处理流程进行定义，可以更好地促进算力网络满足自身的行为需求，还可以专注于设计改进，对数据包进行一定的架构处理工作，有效确保特定协议中的内容进行正常使用。通过可编程芯片技术的使用可以促进算力网络的发展，为其提供技术方面的最大支持。

（四）度量建模技术

在进行算力网络的研究工作中，需要对其进行一定的建模分析，可以更加有效地统一度量体系，利用不同的计算类型来进行统一描述工作，并且形成一个算力能力模板，这样就能够为算力路由、算力设备管理等工作进行标准的算力度量规则提供。那么就需要通过统一的算力度量和建模工作来进行可编程门阵列的资源描述，还能够为其提供非常好的计算服务工作。研究人员更加需要对算法那方面进行考虑，可以通过不同的算法去进行度量工作，确保可以科学地调动相应的算法，能够对其进行服务。因为不同的用户所需要的服务不同，那么所出现的算力需求也各不相同。那么就应该对用户的需求进行映射处理，从而得到所需要的算力资源，更好地利用网络去进行用户需求的感知，提升用户的交互效率。

（五）算力路由技术

算力路由层是算力网络技术的核心内容，能够更好地支持网络和计算服务，同时也可以用于进行存储，实现服务的感知，有效进行网络服务和计算服务的联合调度工作。通过一定的控制技术和转发技术可以有效实现业务请求，同时可以给予业务来进行动态的生产，通过用户的需要去进行算力调度策略的制定。应该通过IP协议去进行扩展，从而增强网络感应力，根据算力需求去进行网络编程，进行新型数据面的扩展工作，实现最优体验的服务工作。

（六）算力管理技术

算力管理工作需要进行一定的算力设备注册工作，还需要进行设备的运营，通过统一管理工作能够实现网络管理和检测，这样会生产算力服务合约，同时建立计费策略，实现算力的统一运营。还应该针对不同计算类型来进行算力度量体系的构建以及描述，形成一定的算力能力模板，加强算力设备的管理工作，特别进行算力节点的注册、注销以及更新工作，通过路由通告进行策略管理[5]。

五、算力网络未来发展建议

（一）感知与度量发展建议

现在的算力网络工程的开展，需要进行一定的感知与度量，这样才可以实现对算力的编排工作，有效进行合理的业务匹配工作。那么怎样可以更好地进行算力的感知，从而建立一定的度量算力资源呢，需要合理进行编排工作，从而满足业务的需求，这是算力网络研究工作的重点内容。

在5G网络快速发展的今天，能够更好地对某个数据进行泛在化的算力工作，而且能够更好地利用网络进行连接，实现算力资源的共享[6]。因此，需要保证算力资源的泛在化特点。现阶段的市场上有很多种类型，例如GPU、ASIC，从而可以适应不同的场景，有效感知异构芯片的算力。

（二）集中与分布协同控制

在进行算力网络的控制工作中，能够通过集中式和分布式进行调度工作，并且利用运输局中心去进行城域网的扩展工作。利用此种方式可以更好地与边缘云进行连接，从而使得网络公众能逐渐趋于虚拟化，实现一定的协调和管理。分布式控制工作可以更好地提升运营商的控制能力，还能够实现协议的拓展，利用IP网络去进行平面的控制，从而是对计算资源状况的考虑，对计算节点进行处理，有效促进全局优化工作的开展。

通过对两种方法的比较，能够发现前者的算力节点可以更好地进行集中控制器来实现，但是计算节点却无法进行网络联动，同时也无法与运营商之间进行联动。而后者可以调动IP路由器节点，提升节点的服务质量。为了能够更好地应用上述挑战，需要加强算力感知技术与端管云协同技术的研发，这样才能够实现网络的统一配置，从而满足灵活组网的要求，实现业务的快速开通，可以进行相关信息的传输，实现用户的优化体验[7]。

六、结束语

综上所述，随着数字经济时代的到来，我国需要将自己打造成为一个网络强国，这样才能够更好地进行战略部署工作，有效利用信息技术进行产业数字化的建设，这样能够在很大程度上提升我国数字经济的发展水平，更好地去进行新需求的创造，利用算力网络来进行数字时代的开展。通过网络技术的优势来创造数字经济的美好未来，实现算力网络技术的高效运用。

参  考  文  献

[1]雷波. 边缘计算中的算网融合趋势及研究进展[J]. 自动化博览，2021，38（11）：40-43.

[2]赵倩颖，邢文娟，雷波，蒋林涛. 一种基于域名解析机制的算力网络实现方案[J]. 电信科学，2021，37（10）：86-92.

[3]曹畅，张帅，刘莹，唐雄燕. 云网向算网演进中的若干关键技术问题[J]. 电信科学， 2021，37（10）：93-101.

[4]姚惠娟，陆璐，段晓东. 算力感知网络架构与关键技术[J]. 中兴通讯技术， 2021，27（03）：7-11.

[5]贾庆民，丁瑞，刘辉，张晨，谢人超. 算力网络研究进展综述[J]. 网络与信息安全学报，2021，7（05）：1-12.

[6]曹畅，唐雄燕. 算力网络关键技术及发展挑战分析[J]. 信息通信技术与政策， 2021，47（03）：6-11.

[7]蔡岳平，李天驰. 面向算力匹配調度的泛在确定性网络研究[J]. 信息通信技术， 2020，14（04）：9-15.

作者单位：戴中华    中移（苏州）软件技术有限公司

戴中华（1975.08-），男，汉族，江苏盐城，硕士毕业，高级工程师，研究方向：云计算、大数据、算力网络。