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    面向6G需求的算力網(wǎng)絡技術

    2020-07-14 15:38:40何濤曹暢唐雄燕李銘軒李建飛
    移動通信 2020年6期

    何濤 曹暢 唐雄燕 李銘軒 李建飛

    【摘? 要】首先闡述了6G時代中算力網(wǎng)絡存在的意義,并簡要說明了算力網(wǎng)絡分層結構,然后,結合算力網(wǎng)絡(CPN)控制技術,詳細說明了分布式控制及集中式控制的工作原理,并對算力網(wǎng)絡中的異構計算資源納管進行了描述,最后詳細分析了整個算力網(wǎng)絡分層架構中各層的作用及構成,并對算力網(wǎng)絡未來的發(fā)展進行了總結與展望。

    【關鍵詞】算力網(wǎng)絡;分布式控制;集中式控制;異構計算資源

    0? ?引言

    2019年是5G元年,雖然全球5G商用已經(jīng)起步,但是5G相比于4G的殺手級應用尚未脫穎而出,整個社會對于5G的應用有待挖掘。與此同時,世界上對于6G技術的研究也已起步,雖然5G的明天及6G世界的藍圖尚未明確,但可以預見,在未來社會,尤其是步入到6G社會時,數(shù)字化程度日益增強,終端連接數(shù)量日益增多,數(shù)據(jù)驅(qū)動全球化日益加快等,許多人們期盼的服務,比如可穿戴設備和自動駕駛等,都將非常依賴實時的數(shù)據(jù)處理及超大容量的設備連接。6G時代,通信及其相關技術的發(fā)展將遠遠超過5G時代,包括泛在連接、泛在計算、數(shù)字孿生網(wǎng)絡及區(qū)塊鏈網(wǎng)絡等,將使我們的日常生活更加便利和安全,也將顯著地提高商業(yè)的效率,這一切都將以6G時代強大的信息處理能力,即算力為基礎。

    1? ? 算力網(wǎng)絡概述

    由于工藝的約束,單芯片的算力在5 nm之后將接近頂峰,傳統(tǒng)集約化的數(shù)據(jù)中心算力和智能終端的算力可增長的空間也面臨極大挑戰(zhàn),為了滿足未來6G時代整個社會對信息處理的巨大算力需求,需要將大量閑散算力進行統(tǒng)一管理和調(diào)度,通過網(wǎng)絡將閑散計算資源節(jié)點連接在一起,再通過網(wǎng)絡的方式將計算資源提供給需要的應用和服務,供用戶使用。這種基于網(wǎng)絡匯聚計算資源,對算力進行統(tǒng)一管理和調(diào)度,為上層業(yè)務提供算力服務,并最終為用戶提供應用的系統(tǒng),我們稱之為算力網(wǎng)絡[1]。

    如圖1所示,算力網(wǎng)絡自下而上,可分為基礎設施層、平臺資源層和業(yè)務應用層?;A設施層將計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡資源等基礎設施進行整合,以虛擬機或者容器的方式為上層提供業(yè)務承載,并可將閑散資源以服務的形式提供給最終用戶;平臺資源層在基礎設施層支撐的基礎上進行能力構建,一方面對下層進行管理和調(diào)度,一方面以組件的方式為上層應用提供服務;業(yè)務應用層以應用軟件的方式為用戶提供最終服務,并通過對下層能力及資源的調(diào)用來實現(xiàn)其業(yè)務功能。

    2? ?算力網(wǎng)絡控制技術

    算力網(wǎng)絡最終的目的是以應用服務的形式為用戶提供計算資源,而計算資源位于基礎設施層,物理位置一般也與用戶不同,這就需要借助網(wǎng)絡功能將用戶需要處理的任務傳送到計算資源處。在初始的網(wǎng)絡中,計算資源的位置及其具備的資源量,對于用戶和整個算力網(wǎng)絡來說都是未知的,需要借助通信報文作為載體,按照特定的協(xié)議在網(wǎng)絡中進行交互,完成計算資源信息的共享。

    在TCP/IP的體系架構中,只要授權的計算資源IP可達,我們就可以認為這些計算資源是可用的,所以承載計算資源信息的通信協(xié)議可以位于網(wǎng)絡層之上(包括網(wǎng)絡層)的任意層,它們以網(wǎng)絡層協(xié)議為基礎,將計算資源信息基于IP報文進行轉(zhuǎn)發(fā)。

    2.1? CFN協(xié)議的設計思路

    算力網(wǎng)絡中可基于CFN(Computing First Network,計算優(yōu)先網(wǎng)絡)協(xié)議進行計算資源信息的控制分發(fā),CFN協(xié)議的設計初衷是為了解決MEC部署復雜、效率低、資源復用率不高等問題,它使網(wǎng)絡能夠具備內(nèi)建計算業(yè)務動態(tài)路由的能力。CFN協(xié)議通過將計算資源狀況和網(wǎng)絡狀況作為路由信息發(fā)布到網(wǎng)絡,并基于虛擬的服務ID將計算任務報文路由到最合適的計算節(jié)點,可以達到用戶體驗最優(yōu)、計算資源利用率最優(yōu)、網(wǎng)絡效率最優(yōu)的目的。

    CFN協(xié)議繼承了傳統(tǒng)標簽轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議的設計思路,承載在IP網(wǎng)絡之上,在相鄰的支持CFN協(xié)議的路由器之間建立會話,并借助路由協(xié)議將獲取的計算資源信息發(fā)布給相鄰的CFN路由器,實現(xiàn)計算資源信息的全網(wǎng)擴散[2]。同時,CFN路由器根據(jù)不同的服務構建服務路由信息表,引導業(yè)務報文以服務ID為目的地址進行轉(zhuǎn)發(fā),從而以服務的方式實現(xiàn)分散計算資源的利用,如圖2所示:

    2.2? CFN協(xié)議的工作原理

    在算力網(wǎng)絡中,要實現(xiàn)計算資源信息的整合以及隨時隨地的計算資源信息使用,就必須完成信息的全網(wǎng)同步。CFN路由器負責本地計算資源信息的搜集,通過IP報文或者路由協(xié)議報文將信息進行全網(wǎng)擴散,所有的CFN路由器根據(jù)獲得的完整計算資源信息并結合網(wǎng)絡的拓撲信息在本地生成服務路由信息表,用于指導業(yè)務報文轉(zhuǎn)發(fā),具體的實現(xiàn)流程及詳細闡述如下文所述。

    例如,在圖3中,CFN路由器A和D連接了本地的計算資源節(jié)點,CFN路由器B和C負責網(wǎng)絡中A和D的連通。①CFN路由器A和D完成本地計算資源信息的搜集,搜集過程可以采用本地計算資源節(jié)點將計算資源信息注冊給CFN路由器的方式,也可以采用CFN路由器周期性的進行信息采集的方式;②CFN路由器A和D將計算資源信息承載在IP協(xié)議或者路由協(xié)議中,發(fā)布給網(wǎng)絡中的其它CFN路由器,實現(xiàn)信息的全網(wǎng)共享;③CFN路由器根據(jù)獲取到的全網(wǎng)信息,并結合通過路由協(xié)議了解到的網(wǎng)絡拓撲,在本地生成服務路由信息表,以指導業(yè)務報文的轉(zhuǎn)發(fā)。

    特別需要指出的是,在圖3中,路由器B和C作為中轉(zhuǎn)路由器,可以不必支持CFN協(xié)議,因為計算資源信息是承載在IP協(xié)議或路由協(xié)議中,B和C只需要將攜帶計算資源信息的IP報文或者路由協(xié)議報文進行轉(zhuǎn)發(fā),而對于報文中的CFN相關信息不進行解析。

    2.3? 集中式控制

    隨著IT技術的發(fā)展,各類應用層出不窮,而不同應用對計算資源的需求側重點會有所不同,例如二維圖片的處理對CPU要求更高、視頻和AI的處理對GPU的要求更高、網(wǎng)絡報文的處理對NPU的要求更高等。根據(jù)不同的應用服務及所需計算資源的不同,在算力網(wǎng)絡路由器上會生成不同的服務路由信息條目,每臺算力網(wǎng)絡路由器上的每條服務路由信息條目都會根據(jù)計算資源需求的不同指導轉(zhuǎn)發(fā)。

    當應用服務數(shù)量巨大,網(wǎng)絡規(guī)模龐大時,每臺路由器針對每個應用服務都需要獲取全網(wǎng)信息后再獨立進行路徑的計算,此時,整個網(wǎng)絡維護工作量是無法接受的,而且目前對于CFN協(xié)議關于匯聚、IGP與BGP之間的交互以及AS之間的交互細節(jié)研究尚未成熟,所以為了算力網(wǎng)絡運行的可行性,我們需要對算力網(wǎng)絡進行統(tǒng)一的管理,將信息的同步及路徑的計算集中化,將服務路由信息表項完成計算后再下發(fā)給路由器,路由器只負責數(shù)據(jù)層面的業(yè)務報文轉(zhuǎn)發(fā),這與SDN的思想是一致的[3]。

    前文所描述的CFN協(xié)議是基于分布式架構的,集中式架構與分布式架構的不同在于路由器之間不需要直接通信,也不需要通過本地計算生成服務路由信息表,只需要根據(jù)算力網(wǎng)絡控制器的下發(fā)表項,在本地生成表項指導轉(zhuǎn)發(fā)即可。在集中式架構的設計中,為了確定是將計算資源信息直接發(fā)送給算力網(wǎng)絡控制器,由算力網(wǎng)絡控制器統(tǒng)一進行計算,還是沿用在分布式架構中的思想,將計算資源信息發(fā)送給路由器,再由路由器發(fā)送給算力網(wǎng)絡控制器的方式,我們考慮到,相比路由器,計算資源節(jié)點數(shù)量龐大,如果每一個計算資源節(jié)點都需要與算力網(wǎng)絡控制器進行通信,那么對于算力網(wǎng)絡控制器來說壓力過大,所以,最終我們采用的是路由器繼續(xù)承擔計算資源信息搜集的責任,詳細的集中式控制架構下工作流程如圖4所示[4]。

    ①路由器A和D完成本地計算資源信息的搜集,搜集過程可以采用本地計算資源節(jié)點將計算資源信息注冊給路由器的方式,也可以采用路由器周期性的進行信息采集的方式;②路由器A和D將計算資源信息承載在IP協(xié)議或者路由協(xié)議中,發(fā)布給算力網(wǎng)絡控制器;③算力網(wǎng)絡控制器根據(jù)完整的計算資源信息,結合完成的網(wǎng)絡拓撲計算,生成服務信息流表;④算力網(wǎng)絡控制器將服務信息流表下發(fā)給路由器A和D;⑤路由器A和D根據(jù)接收到的算力網(wǎng)絡控制器信息,在本地生成服務信息流表用于指導業(yè)務報文的轉(zhuǎn)發(fā)。

    3? ?異構計算資源的統(tǒng)一管理

    在互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的時候,網(wǎng)頁訪問應用占據(jù)主導,訪問量也十分有限,一般一個網(wǎng)站租用幾臺服務器就可以滿足大部分時間的業(yè)務訪問,但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,在21世紀初期,越來越多網(wǎng)絡應用興起,各互聯(lián)網(wǎng)公司為了業(yè)務的發(fā)展,需要投入大量的成本采購硬件設備,同時也要求提高運營效率,節(jié)約能源,以降低經(jīng)濟成本和空間浪費,從而促使VMware和OpenStack為代表的虛擬化技術應運而生。移動互聯(lián)網(wǎng)以及電子商務的進一步飛速發(fā)展,對于云計算服務的要求進一步提升,容器技術則以其輕量化和靈活性,在大規(guī)模突發(fā)訪問量的場景下逐漸替代了高資源消耗的虛擬機技術。所以,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,鑒于各自適用的場景,裸機(物理機)、虛擬機、容器則成為云計算中提供計算服務的三種主流形式[5]。

    用戶獲取算力時,并不關心底層的硬件資源形態(tài)以及調(diào)用計算資源的操作系統(tǒng),只關心能夠隨時隨地方便地使用算力,所以在算力網(wǎng)絡中,需要一個能夠承上啟下的中間層,對于下層,它能將各種形態(tài)的計算資源歸一化,能與各種操作系統(tǒng)及平臺對接,對于上層,它能將算力信息無差別的上報[6]。

    網(wǎng)絡協(xié)議負責計算資源信息的傳播,其本身并無法直接承擔與計算資源進行通信的角色,所以我們考慮在網(wǎng)絡層之下構建一個組件來與底層計算資源進行交互,并由這個組件將計算資源信息編碼加載到網(wǎng)絡協(xié)議報文中,這個中間層被稱之為算力網(wǎng)絡代理層。如圖5所示,算力網(wǎng)絡代理層與目前主流的云平臺及操作系統(tǒng)進行信息交互,通過云平臺或操作系統(tǒng)獲取計算資源信息,然后進行信息編碼,交由上層網(wǎng)絡協(xié)議發(fā)布,從而實現(xiàn)異構計算資源的統(tǒng)一管理[7]。

    4? ?算力網(wǎng)絡架構

    如圖6所示,算力網(wǎng)絡從底層硬件獲取計算資源,通過資源整合、網(wǎng)絡分發(fā)、算力提取,最終通過算力共享平臺為用戶提供應用服務,自下而上可分為基礎設施層、平臺資源層和業(yè)務應用層[8]。

    基礎設施層是所有上層的基礎,包括服務器、存儲、網(wǎng)絡設備等硬件設備以及在硬件設備基礎上部署的主機操作系統(tǒng)、云操作系統(tǒng)及虛擬化網(wǎng)絡功能等。從物理位置上講,它不僅包括一個機柜、一個機房的物理設施,而且涵蓋了一個數(shù)據(jù)中心以及多個數(shù)據(jù)中心的跨地域資源整合,通過網(wǎng)絡提供通信確保分布式部署以及提供計算資源信息分發(fā)功能,為上層提供整體的計算能力。

    平臺資源層為業(yè)務應用層算力網(wǎng)絡共享平臺提供能力整合,在這一層完成計算資源的能力化,直接提供給業(yè)務應用層的應用進行使用。在平臺資源層部署的控制器是為了實現(xiàn)路由器的集中控制,并通過算力網(wǎng)絡編排系統(tǒng),完成算力網(wǎng)絡的資源編排以及資源調(diào)度,并通過在編排系統(tǒng)中進行策略設置,實現(xiàn)計算資源的優(yōu)選。

    業(yè)務應用層是直接為用戶服務的一層,算力共享平臺完成從平臺資源層的算力獲取,無差別地為應用提供服務。各類業(yè)務應用可以采取應用商店的模式在算力共享平臺中部署,例如視頻、游戲、VR、大數(shù)據(jù)及AI等。業(yè)務因共用層實現(xiàn)了整個算力網(wǎng)絡的可視化,為用戶提供友好的UI界面,用戶基于應用對算力進行使用,并可在算力共享平臺上實現(xiàn)算力交易。

    5? ?結束語

    基于對6G時代泛在計算的構想,算力網(wǎng)絡旨在打造CPaaS(Computing Power as a Service,算力即服務)的統(tǒng)一化應用平臺,使用戶能夠便利地以服務的形式隨時隨地獲取所需的計算資源,而不需要關注計算資源實際的物理位置。

    目前,在整個算力網(wǎng)絡體系中,還存在未完全標準化的細節(jié),例如,計算資源涉及不同類型的算力,并且對于不同物理距離的計算資源,計算能力的大小與網(wǎng)絡資源的優(yōu)劣有著很大的關系,所以完善的計算資源度量還未形成統(tǒng)一的標準,從某種意義上來說還不是絕對的準確,這需要隨著應用與算力更為緊密的結合,實際應用的不斷增多才能逐步完善。

    綜上所述,雖然算力網(wǎng)絡目前還在不斷發(fā)展完善中,但是可以預見,算力網(wǎng)絡是未來6G時代數(shù)字化信息社會不斷向前發(fā)展的要求,人們對于未來信息的述求不再是純粹的單向獲取,而是逐步演變?yōu)榻?jīng)過信息輸入、信息處理、信息返回過程形成的雙向信息交互。整個網(wǎng)絡的發(fā)展,也由目前的云網(wǎng)融合逐步演變?yōu)樗憔W(wǎng)融合,隨著通信、IT技術的不斷發(fā)展,算力網(wǎng)絡會不斷完善,在不遠的將來必定會成為數(shù)字化信息社會的重要基石。

    參考文獻:

    [1]? ?唐雄燕,曹暢,張帥,等. 中國聯(lián)通算力網(wǎng)絡白皮書[R]. 2019.

    [2]? ? 網(wǎng)絡5.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟. 網(wǎng)絡5.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 CFN特設組倡議與籌備匯報[Z]. 2019.

    [3]? ? ?唐雄燕,馬季春,曹暢,等. 中國聯(lián)通169網(wǎng)絡SDN化改造的成果與經(jīng)驗[J]. 移動通信, 2019(7): 2-6.

    [4]? ? 王瑞雪,熊學濤,翁思俊. 中國移動數(shù)據(jù)中心SDN網(wǎng)絡架構及關鍵技術[J]. 移動通信, 2019(7): 7-12.

    [5]? ? 李銘軒,魏進武,張云勇. 面向電信運營商的IT資源微服務化方案[J]. 信息通信技術, 2017,11(2): 48-55.

    [6]? ? ITU. ITU-T Y 3151: High-level technical characteristics of network softwarization for IMT-2020 - part: SDN[S]. 2019.

    [7]? ? ?ETSI. ETSI GR IP6 010 V1.1.1: IPv6-based SDN and NFV;?Deployment of IPv6-based SDN and NFV[S]. 2017.

    [8]? ? IETF. IETF RFC 7426: Software-Defined Networking (SDN): Layers and Architecture Terminology[S]. 2015.

    作者簡介

    何濤(orcid.org/0000-0001-6993-0570):

    高級工程師,碩士畢業(yè)于北京郵電大學,現(xiàn)任職于中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司網(wǎng)絡技術研究院,主要從事云化網(wǎng)絡及數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡相關技術研究工作。

    曹暢:高級工程師,博士畢業(yè)于北京郵電大學,現(xiàn)任中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司網(wǎng)絡技術研究院未來網(wǎng)絡研究部高級專家、智能云網(wǎng)技術研究室主任,主要研究方向為IP網(wǎng)寬帶通信、SDN/NFV、新一代網(wǎng)絡編排技術等。

    唐雄燕:教授級高級工程師,博士,現(xiàn)任中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司網(wǎng)絡技術研究院首席科學家,中國聯(lián)通智能網(wǎng)絡中心總架構師,“新世紀百千萬人才工程”國家級人選,兼任北京郵電大學兼職教授、博士生導師,工業(yè)和信息化部通信科技委委員,中國通信學會信息通信網(wǎng)絡技術委員會副主任,中國通信標準化協(xié)會物聯(lián)網(wǎng)技術委員會副主席,中國光學工程學會光通信與信息網(wǎng)絡專家委員會主任,中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會標準工作委員會副主任,主要研究方向為寬帶通信、互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)、新一代網(wǎng)絡等,主持了企業(yè)許多重大技術工作,擔任過多個國家級科研課題的負責人。

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