CPN：一種計算/網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合優(yōu)化方案探討

雷波，趙倩穎

中國電信股份有限公司研究院，北京 102209

引 言

AlphaGo 與世界頂級圍棋高手李世石進行AI 圍棋對決，AlphaGo 大比分獲勝，成為了第一個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人；人體基因測序由最初的數(shù)年縮短到現(xiàn)在的幾天，更有組織宣布人體全基因測序有望只需1000 美元在1 天時間內(nèi)完成；天氣預(yù)報從最初對未來一天的天氣預(yù)測，發(fā)展到現(xiàn)在可以對未來一周甚至更長時間的預(yù)測；宇宙的觀測距離從220 萬光年發(fā)展到現(xiàn)在的137 億光年。人工智能憑借什么戰(zhàn)勝了人類?人類對未知世界的反應(yīng)為何能越來越迅速、精準(zhǔn)？答案是海量數(shù)據(jù)背后的超級算力。AI 通過算力訓(xùn)練龐大的數(shù)據(jù)，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷學(xué)習(xí)成長，最終獲得技能，戰(zhàn)勝人類選手；天氣預(yù)報通過算力分析氣象站、衛(wèi)星等終端收集上來的數(shù)據(jù)，對各種天氣系統(tǒng)的位置和強度進行預(yù)測?？梢哉f：算力改變世界，算力驅(qū)動未來。

隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，算力價格日益下降，已經(jīng)不再是數(shù)年前昂貴的奢侈品。小到個人手機、個人計算機，大到超級計算機、數(shù)據(jù)中心，算力存在于我們生活的各個角落。但另一方面，隨著算力的普及，算力的利用率卻在大幅下降。有數(shù)據(jù)表明各類算力終端的利用率甚至低于15%。大量算力的浪費，無論是對于一個家庭還是一個企業(yè)來說都是一種經(jīng)濟上的損失。在此背景下，亟需在算力提供方與算力消費者之間搭建一個橋梁，讓閑置的算力可以通過網(wǎng)絡(luò)進行交易，即不僅是傳統(tǒng)的云計算平臺，新興的邊緣計算平臺，甚至企業(yè)閑置的服務(wù)器，個人電腦都可以為其它用戶提供算力，從而減少資源的浪費，提高企業(yè)、個人的經(jīng)濟效益。然而，如何將匹配的算力傳遞給用戶成為了難點，其需要對計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源進行綜合評估，以期在成本與效益之間找到最優(yōu)化的解決方案。

在集中化的云計算時代，云網(wǎng)一體成為計算網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合優(yōu)化的重要解決方案，比如利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Software Defined Network/ Network Function Virtualization，SDN/NFV）技術(shù)將應(yīng)用、云計算、網(wǎng)絡(luò)及用戶聯(lián)通起來，提供一個“云、網(wǎng)、邊、端”的完整、靈活、可擴展的云網(wǎng)一體化服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)將按照云的要求提供網(wǎng)絡(luò)資源（網(wǎng)絡(luò)即服務(wù)），而云則根據(jù)應(yīng)用的需要調(diào)用網(wǎng)絡(luò)資源。然而，隨著5G 的規(guī)模建設(shè)與邊緣計算的興起，前期的云網(wǎng)一體方案面臨了新的挑戰(zhàn)。比如隨各類計算節(jié)點的下沉，算力將遍布整個網(wǎng)絡(luò)，業(yè)務(wù)對算力的需求也逐漸呈現(xiàn)出多樣化、多變化的特征。因此，如何結(jié)合網(wǎng)絡(luò)對算力資源進行調(diào)度、充分利用，對整個網(wǎng)絡(luò)進行算網(wǎng)一體化的改造，是本文關(guān)注的主要問題[1]。

針對前文所述背景，本文面向計算資源與網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合優(yōu)化的問題，提出了一種算力網(wǎng)絡(luò)的解決方案，這是在5G、AI 時代的新型資源整合方案，它將屬于不同所有方的計算資源通過網(wǎng)絡(luò)有機整合起來，并按照用戶業(yè)務(wù)的不同需求提供最優(yōu)的資源服務(wù)與網(wǎng)絡(luò)連接，從而實現(xiàn)全網(wǎng)性的資源優(yōu)化調(diào)度部署。

1 相關(guān)工作

近年來，各領(lǐng)域的專家、學(xué)者都在關(guān)注計算與網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合優(yōu)化問題，也在此方向進行了深入的研究。

Qingxia Chen 等人提出了一種新穎的融合架構(gòu)-軟件定義網(wǎng)絡(luò)、緩存和計算(Software-Defined Networking, Caching, and Computing，SDN-NCC)[2]。它支持動態(tài)編排網(wǎng)絡(luò)，緩存和計算資源，以有效滿足不同應(yīng)用程序的需求并提高端到端系統(tǒng)性能。該架構(gòu)中業(yè)務(wù)的需求被解析為計算需求和緩存需求，而對網(wǎng)絡(luò)的考慮，則體現(xiàn)在基于SDN 技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)可編程中。

Younghwa Kim 等人為更好解決在實際應(yīng)用中用戶業(yè)務(wù)需求的實現(xiàn)和管控問題，提出了一種基于SDN 編排器的智能數(shù)據(jù)中心互聯(lián)(Data Center Interconnection, DCI)技術(shù)[3]，其可以通過傳輸網(wǎng)連接分布式云網(wǎng)絡(luò)。文章詳細(xì)介紹了包括需求、結(jié)構(gòu)、實施和測試床在內(nèi)的整體研發(fā)步驟并討論了該項技術(shù)的下一步優(yōu)化工作。

Ying He 等人提出了一個可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，緩存和計算資源的動態(tài)編排，以提高下一代車載網(wǎng)性能的集成框架?？蚣苤袑①Y源分配策略表述為一個聯(lián)合優(yōu)化問題，該框架考慮了網(wǎng)絡(luò)、緩存和計算三種資源[4]。

以上關(guān)于計算網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合優(yōu)化問題的研究成果[2-4]，均是優(yōu)先考慮計算資源，再考慮網(wǎng)絡(luò)資源。在多級算力并存的今天，這樣的方法容易造成網(wǎng)絡(luò)資源的浪費，也會造成優(yōu)質(zhì)計算資源的浪費。

除學(xué)術(shù)界外，各大運營商、廠商也在該領(lǐng)域提出了自己的看法和解決方案。當(dāng)下關(guān)于計算與網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合優(yōu)化問題最著名的方案是云網(wǎng)融合。云網(wǎng)融合通過一個橫跨云管和網(wǎng)管的超級協(xié)同編排系統(tǒng)，對云中的各種資源和網(wǎng)絡(luò)資源進行協(xié)同調(diào)度，以實現(xiàn)計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源的完美結(jié)合，但是該方案目前正處于一個相對簡單的初級階段，超級協(xié)同編排系統(tǒng)的建設(shè)和運營也相對復(fù)雜[5]。

2019年11月，中國聯(lián)通發(fā)布了《中國聯(lián)通算力網(wǎng)絡(luò)白皮書》[6]，同月中國移動發(fā)布了《算力感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書》[7]，兩本白皮書中均介紹了基于分布式網(wǎng)絡(luò)的計算網(wǎng)絡(luò)融合新架構(gòu)—計算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)（Compute First Network，CFN），該架構(gòu)將計算能力和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息作為路由信息發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)，并路由到相應(yīng)的計算節(jié)點,來實現(xiàn)計算和網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合優(yōu)化。該分布式方案具有很好的擴展性，但實現(xiàn)復(fù)雜，需要對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進行升級。

在我們的前期工作中，提出了一個針對計算網(wǎng)絡(luò)融合問題的算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)[8]，該編排管理系統(tǒng)利用集中式的思想對計算信息和網(wǎng)絡(luò)信息進行分發(fā)和收集。該方案在實現(xiàn)上相對簡單，但是其可擴展性受系統(tǒng)性能影響，隨著業(yè)務(wù)量的增加會產(chǎn)生瓶頸。

基于各領(lǐng)域的研究經(jīng)驗、成果以及生產(chǎn)實踐經(jīng)歷，作者在文中給出了一種新的算力網(wǎng)絡(luò)的實驗驗證平臺，該平臺利用集中式和分布式聯(lián)合的方案通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)服務(wù)節(jié)點的算力、存儲、算法等資源信息，并可結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息（如帶寬、時延等），針對用戶的不同類型需求，提供最佳的資源分配及網(wǎng)絡(luò)連接方案，從而實現(xiàn)整網(wǎng)資源的最優(yōu)化使用。

2 CPN 概述

算力網(wǎng)絡(luò)是一種通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)服務(wù)節(jié)點的算力信息、存儲信息、算法信息等，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息（如路徑、時延等），針對用戶需求，提供最佳的資源分配及網(wǎng)絡(luò)連接，并實現(xiàn)整網(wǎng)資源的最優(yōu)化使用的解決方案。

算力網(wǎng)絡(luò)需要從兩個層面來解決計算網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的問題。首先是資源關(guān)聯(lián)問題，根據(jù)用戶的訴求將算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源等進行有機的整合，以滿足用戶多樣化的需求；其次是資源交易問題，使用戶能夠根據(jù)自己對業(yè)務(wù)的要求以及能夠承擔(dān)的成本，在交易平臺上購買最適合的算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源。針對第一方面，算力網(wǎng)絡(luò)所倡導(dǎo)的解決思路是利用網(wǎng)絡(luò)控制面來分發(fā)資源信息。由于網(wǎng)絡(luò)控制面可分為集中式和分布式兩種方案，因此算力網(wǎng)絡(luò)在資源調(diào)度方面也有兩種方案，如集中式的算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)和分布式的算力路由層方案。針對第二方面，算力網(wǎng)絡(luò)希望能夠建立類似于電力交易平臺的算力交易平臺，在算力提供方與算力消費者之間建立橋梁，為消費者提供一站式的服務(wù)，而他們不用進行費時費力的一對一的談判與交易，同時完成算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源的購買。

針對第一方面的問題，我們設(shè)計并構(gòu)建了算力網(wǎng)絡(luò)管理編排平臺，如圖 1[8]所示，其可以支持集中式資源調(diào)度或分布式資源調(diào)度方案。集中式方案實現(xiàn)簡單，可以在已有的SDN/NFV 編排控制平臺上擴展實現(xiàn)，但集中式方案在擴展性上會出現(xiàn)瓶頸，尤其是在業(yè)務(wù)狀態(tài)頻繁變化時，集中式的管理系統(tǒng)難以對算力資源進行精細(xì)地監(jiān)控和分配；分布式方案實現(xiàn)復(fù)雜，需要對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進行升級，但是其具有很好的擴展性。因此本文將重點結(jié)合集中式和分布式兩種方案的優(yōu)勢提出一種新型混合式方案：既能利用分布式路由協(xié)議分發(fā)資源信息，又能通過基于SDN/NFV 的集中式算力網(wǎng)絡(luò)管理編排平臺集中調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源、計算資源等。

算力網(wǎng)絡(luò)管理編排平臺負(fù)責(zé)對這些資源進行管理和編排，既要實現(xiàn)根據(jù)業(yè)務(wù)需求的動態(tài)算力調(diào)整，又要實現(xiàn)對各個層面資源的有機協(xié)調(diào)，主要模塊功能如下：

圖1 算力網(wǎng)絡(luò)管理編排平臺架構(gòu)圖Fig.1 CPN management platform architecture

（1）需求解析模塊。分析用戶業(yè)務(wù)需求，將用戶業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為算力資源需求，根據(jù)算力需求劃分業(yè)務(wù)等級，以確定業(yè)務(wù)的部署位置、所需資源大小等信息。

（2）算法選擇模塊。根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)類型和需求解析模塊的結(jié)果，在賦能平臺中為用戶選擇合適的部署算法，確定用戶業(yè)務(wù)部署的規(guī)格。

（3）應(yīng)用部署模塊。根據(jù)算法選擇模塊的結(jié)果，將用戶業(yè)務(wù)部署到指定的算力節(jié)點中。

（4）算力調(diào)度模塊。管理核心云和邊緣云的算力資源，根據(jù)業(yè)務(wù)需求為用戶分配相應(yīng)的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源，并根據(jù)策略對業(yè)務(wù)部署位置、業(yè)務(wù)算力進行彈性調(diào)整。

（5）網(wǎng)絡(luò)調(diào)度模塊。管理用戶、邊緣云、核心云的網(wǎng)絡(luò)，在用戶業(yè)務(wù)部署或調(diào)整之后，配置用戶到業(yè)務(wù)處理節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)，將用戶流量路由到處理節(jié)點。

在上述功能模塊中，部分功能可以借助現(xiàn)有的技術(shù)進行實現(xiàn)，如：算法選擇模塊使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；應(yīng)用部署模塊借助邊緣計算平臺（Multi-access Edge Computing Platform, MEP）；算力調(diào)度模塊使用NFV 編排器（NFV Orchestrator, NFVO）；網(wǎng)絡(luò)調(diào)度模塊使用SDN 控制器等。需求分析模塊則需要根據(jù)服務(wù)的用戶類型進行設(shè)計，形成標(biāo)準(zhǔn)化的模板，用戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)規(guī)模提出不同的需求，算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體的算力資源調(diào)度方案，并為用戶分配合適的基礎(chǔ)資源。

針對第二方面的問題，我們設(shè)計了算力交易平臺。算力交易平臺可以與圖 1 中的算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)進行對接，且與算力消費方、算力提供方之間建立通信，如圖2 所示。

算力網(wǎng)絡(luò)交易平臺負(fù)責(zé)資源信息的整合與報價、執(zhí)行算力網(wǎng)絡(luò)交易流程以及提供資源消費賬單與資源占用賬單。

算力網(wǎng)絡(luò)管理平臺和算力交易平臺共同構(gòu)成了本文的實驗驗證平臺-算力網(wǎng)絡(luò)平臺（CPN 平臺）。

圖2 算力交易平臺Fig.2 Computing power transaction platform

2.1 資源信息收集與分發(fā)

在傳統(tǒng)解決方案中，不同類型資源信息分發(fā)是通過互相獨立且差異很大的體系，比如算力資源信息一般會通過集中式的管控平臺（如云管平臺）來收集，用戶需要依靠這些平臺才能獲取各個算力池的空閑算力信息，而網(wǎng)絡(luò)資源信息則是通過網(wǎng)絡(luò)控制面來分發(fā)，用戶可以在接入點獲取全網(wǎng)的路由信息，并按一定的策略來獲得有保障或者盡力而為的傳送通道。顯然由于各類資源信息的獨立性，導(dǎo)致在進行聯(lián)合優(yōu)化時，如何將不同類型的資源關(guān)聯(lián)起來，并保持實時或者準(zhǔn)實時更新，成為一大難題。

因此，算力網(wǎng)絡(luò)采用將算力資源等信息通過網(wǎng)絡(luò)控制面進行轉(zhuǎn)發(fā)的方式，來實現(xiàn)計算資源與網(wǎng)絡(luò)資源的有機結(jié)合，便于用戶調(diào)用最適合的資源，同時也能夠讓運營方從全局的角度來實現(xiàn)資源的優(yōu)化和統(tǒng)一調(diào)度。

由于網(wǎng)絡(luò)控制面可分為分布式和集中式兩種方案，因此算力網(wǎng)絡(luò)在資源調(diào)度方面也有兩種方案，如集中式的算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)和分布式的算力路由層方案。本文通過分布式的方案來實現(xiàn)算力資源的分發(fā)。該方案通過在如邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議(Border Gateway Protocol, BGP)等的IP 路由協(xié)議中增加相應(yīng)的字段，讓算力資源信息可以在BGP 鄰居之間傳遞，并在傳遞算力資源信息的同時，利用Telemetry 等協(xié)議，測量出本節(jié)點到算力節(jié)點之間的時延信息。路由協(xié)議中新增字段如圖3 所示。

圖3 路由協(xié)議中新增字段示例Fig.3 Extended fields in routing protocol

分布式路由分發(fā)示例如圖4 所示。

第一步，算力節(jié)點C1 將自己的空閑的算力資源信息發(fā)送給路由節(jié)點R4，在R4 上記錄了到C1 的信息：{C1，I1，T4}，其中I1 是R4 去往C1 的端口，T4 包括兩部分：一是C1 到R4 的傳輸時延，二是R4 的節(jié)點處理時延Δt。

第二步，R4 將C1 節(jié)點的算力信息擴散給路由節(jié)點R5，這樣R5 收到了R4 發(fā)送過來的算力信息后，生成相應(yīng)的算力路由表項：{C1，R4，T5}，其中記錄去往C1 需要經(jīng)過R4，其時延是T5，而T5 可以根據(jù)R4 發(fā)送過來的T4，加上T45：R4 到R5 的傳輸時延，以及R5 的節(jié)點處理時延Δt 所得，也可以利用Telemetry 協(xié)議重新進行測量。

同理，網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點都可以根據(jù)以上流程，得到本節(jié)點到本域內(nèi)所有算力節(jié)點的算力資源信息，以及對應(yīng)的路由表項。

2.2 資源視圖與交易流程

用戶首先在算力交易平臺發(fā)起申請，包括對算力資源大小的需求，以及對時延的要求等。算力交易平臺在收到用戶交易申請后，會先向算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)查詢相關(guān)的算力資源信息和網(wǎng)絡(luò)資源信息。如果有必要，也可以由算力網(wǎng)絡(luò)管理編排平臺發(fā)起端到端的時延測量流程，以獲得更為精準(zhǔn)的時延信息。

第一步：由算力網(wǎng)絡(luò)消費者提出業(yè)務(wù)訴求，比如站點位置、算力資源需求大小、連接服務(wù)要求等。

圖4 分布式路由分發(fā)示例Fig.4 Distributed routing distribution instance

第二步：算力網(wǎng)絡(luò)交易平臺根據(jù)算力網(wǎng)絡(luò)消費者的訴求，生成算力網(wǎng)絡(luò)資源視圖，以算力網(wǎng)絡(luò)消費者為中心，將可能的算力資源池、相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)連接資源等整合在一張視圖中，甚至包括相關(guān)資源消費組合的套餐報價。

第三步：算力網(wǎng)絡(luò)消費者根據(jù)算力網(wǎng)絡(luò)資源視圖選擇最適合自己的套餐服務(wù)，當(dāng)然也可以自行訂制選擇相應(yīng)的資源，然后在算力交易平臺上簽訂交易合約。

第四步：算力交易平臺根據(jù)交易合約，通過算力網(wǎng)絡(luò)管理編排系統(tǒng)調(diào)度算力資源、建立網(wǎng)絡(luò)連接等，并更新相應(yīng)的空閑資源信息。

第五步：算力交易平臺將持續(xù)跟蹤資源占用情況，直到由交易合約制定的交易結(jié)束時間，算力交易平臺終止服務(wù)，釋放算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源。

算力交易平臺還可以借助區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，實現(xiàn)分布式的賬本、匿名交易等新功能。

2.3 算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合調(diào)度

算力消費者在算力交易平臺完成交易后，算力交易平臺將交易結(jié)果發(fā)送給算力網(wǎng)絡(luò)編排管理系統(tǒng)。由算力網(wǎng)絡(luò)編排管理平臺根據(jù)交易結(jié)果，分別對每個用戶建立網(wǎng)絡(luò)連接，并分配相應(yīng)的算力資源，更新算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源信息。

3 相關(guān)技術(shù)發(fā)展介紹

3.1 算力資源評估與度量

算力，顧名思義就是計算能力。想要根據(jù)用戶對算力的需求為其提供服務(wù)，首先需要將算力像電力一樣進行量化，根據(jù)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，評估每一個資源池現(xiàn)有的算力大小，和用戶對算力的需求大小。有了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，才能明確資源現(xiàn)狀和用戶需求，算力才能夠進行交易。而目前，算力按照應(yīng)用場景有不同的衡量單位，用于比特幣的每秒哈希運算次數(shù)(H/S)，用于AI 和圖形處理的每秒浮點運算次數(shù)（FLOP/S），智能社會對算力的訴求主要是浮點運算能力，專用AI 芯片如華為昇騰910 采用7nm 工藝，半精度FP16 算力達256TFLOPS，低功耗的12nm 芯片昇騰310 半精度FP16 算力也達到了8 TFLOPS。過去5年， 隨著深度學(xué)習(xí)算法的演進，AI 訓(xùn)練對算力的需求增加了30 萬倍，一些互聯(lián)網(wǎng)廠家已經(jīng)將算力作為服務(wù)提供給用戶，從1 FP 32 TFLOPS 或8 FP 16 TFLOPS 到4 FP 32 TFLOPS 或32 FP16 TFLOPS的AI 推理加速服務(wù)，簡單的語音語義識別或單流視頻分析 8 FP16 TFLOPS 即可滿足，復(fù)雜的推薦引擎或者風(fēng)險檢測則需要32 FP16 TFLOPS[6]。

目前算力資源評估與度量還處于積極研究的階段，已經(jīng)在CCSA 等標(biāo)準(zhǔn)組織中設(shè)立相關(guān)研究課題。當(dāng)前的初步設(shè)想是，將算力池視為黑盒，根據(jù)以往收集的同類型算力池以及實驗室測試情況，利用深度學(xué)習(xí)算法，評估和量化該算力池針對主要的AI 算法所能提供的算力資源大小。

3.2 精準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)時延測量

在算力網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)時延和算力大小是為用戶選擇合適資源池的兩個重要指標(biāo)。精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)時延測量則是所有工作的前提。目前Telemetry 技術(shù)能夠提供精準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)時延測量。

Telemetry 是一項遠程的從物理設(shè)備或虛擬設(shè)備上高速采集數(shù)據(jù)的技術(shù)，設(shè)備通過推模式主動向采集器上輸送設(shè)備數(shù)據(jù)信息，提供更實時、更高速的數(shù)據(jù)采集功能。與傳統(tǒng)的簡單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議（Simple Network Management Protocol，SNMP）的Trap 和SYSLOG( 系統(tǒng)日志) 采用的推模式相比，Telemetry 推送的數(shù)據(jù)范圍更廣，不但包括告警及事件，還可以采集類似接口流量等的監(jiān)控數(shù)據(jù)，Telemetry 對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測控制效率的提升有著至關(guān)重要的作用。

由于Telemetry 能夠提供網(wǎng)絡(luò)的精確測量，常常被用在生產(chǎn)中的自動控制技術(shù)上，用來實現(xiàn)遠程監(jiān)控的自動控制方案。在計算和網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合優(yōu)化的場景中，通過Telemetry 技術(shù)可以加強基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)計算和網(wǎng)絡(luò)的智能感知，作為計算網(wǎng)絡(luò)資源可視、智能化的基礎(chǔ)。

目前Telemetry 技術(shù)尚處于標(biāo)準(zhǔn)化階段。

3.3 網(wǎng)絡(luò)調(diào)度（SDN 與NFV）

在確定了用戶業(yè)務(wù)的部署位置后，需要在相應(yīng)的算力池中為用戶劃分資源并在用戶和資源節(jié)點之間建立通路，從而為用戶提供滿足需求的服務(wù)?；赟DN/NFV 的統(tǒng)一編排、自動管控的架構(gòu)，能夠很好地解決算力網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的問題。

SDN 是一種新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它將控制平面和轉(zhuǎn)發(fā)平面解耦，通過軟件編程的形式集中控制網(wǎng)絡(luò)，具有開放性、可編程的特點[9]?？稍谟脩魳I(yè)務(wù)部署或調(diào)整之后，配置用戶到業(yè)務(wù)處理節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)，將用戶流量路由到處理節(jié)點。

NFV 利用虛擬化技術(shù)，將傳統(tǒng)電信設(shè)備功能，分割成幾個功能區(qū)塊，分別以軟件方式實現(xiàn)，不再局限于硬件架構(gòu)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能和硬件設(shè)備解耦。NFV 在2012年開始逐步制訂相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，目前已進入了第四階段，開始注重NFV 商用落地的研究[1,10]。可利用NFV 技術(shù)創(chuàng)建虛擬寬帶接入服務(wù)器(virtual Broadband Remote Access Server，vBRAS)、虛擬用戶 終端設(shè)備（virtual Customer Premise Equipment，vCPE）等虛擬網(wǎng)關(guān)，使用戶能夠訪問資源節(jié)點。

SDN/NFV 目前在產(chǎn)業(yè)界受到熱烈的追捧，運營商和通信服務(wù)提供商都加大相關(guān)方向的部署力度希望能夠發(fā)揮SDN/NFV 的優(yōu)勢，幫助新服務(wù)快速部署，實現(xiàn)高度的網(wǎng)絡(luò)自動化和動態(tài)重新，降低運營成本。

4 CPN 應(yīng)用示例

在前述的算力網(wǎng)絡(luò)體系的基礎(chǔ)上，本小節(jié)將根據(jù)一個典型的網(wǎng)絡(luò)場景來詳細(xì)描述，如何通過CPN平臺進行算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度工作。場景示意如圖5 所示。

在本場景中，一共有三類算力資源節(jié)點。

圖5 典型場景示例Fig.5 Typical scenario instance

表 1 算力與網(wǎng)絡(luò)資源信息表Table 1 Computing power and network resource information table

（1）第一類是云計算節(jié)點，如本例中的C1。此類節(jié)點所能提供的算力資源非常的多，對于單一用戶而言，可以認(rèn)為接近是無限量供應(yīng)的，但云計算節(jié)點一般集中部署在電力資源充裕、遠離城區(qū)的位置，因此從網(wǎng)絡(luò)角度來看，云計算節(jié)點到用戶的時延是很難控制與保障的。

（2）第二類是城域計算節(jié)點，如本例中的C2。此類節(jié)點能夠提供一定規(guī)模的算力資源，與用戶也在同一個城域網(wǎng)范疇內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量和時延也相對容易保障一些。但時延指標(biāo)仍受到一定的限制，不能提供極低的時延。

（3）第三類是邊緣計算節(jié)點，如本例中的C3。此類節(jié)點靠近用戶設(shè)立，時延可以非常低，且不容易被其他用戶所干擾，網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量可以得到有效的保障。但受限于機房條件，能夠提供的算力資源非常有限，最好能分配給高價值用戶使用。

第一步：資源信息分發(fā)與收集

各算力節(jié)點將空閑算力通過路由協(xié)議進行分發(fā)，因此R1 可以得到所有計算節(jié)點的算力資源信息、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒁约熬W(wǎng)絡(luò)時延信息等，如表1 所示。

第二步：算力交易

用戶根據(jù)收到的算力網(wǎng)絡(luò)路由表，考慮到其業(yè)務(wù)需求，自主選擇合適的算力節(jié)點，并向CPN 平臺發(fā)出申請，完成算力交易流程。

如用戶希望計算的時延越低越好，而對價格因素不敏感，則可以選擇計算節(jié)點C3。

如用戶考慮到其對時延要求一般，但希望數(shù)據(jù)不出城，即無需負(fù)擔(dān)長途專線費用，則可以選擇計算節(jié)點C2。

如用戶對業(yè)務(wù)擴展性要求很高，希望能夠靈活提供算力大小，同時還希望能夠有較高數(shù)據(jù)安全性，具有獨立的網(wǎng)絡(luò)地址空間，但對時延沒有特別要求。則可以選擇計算節(jié)點C3。

第三步：資源調(diào)度

當(dāng)用戶在CPN 平臺完成交易后，CPN 平臺將根據(jù)用戶的選擇，建立相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)連接，并分配相應(yīng)的算力資源，更新算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源信息。

如圖5 紅線所示，若用戶選擇計算節(jié)點C1，則CPN 先在C1 上部署虛擬化的軟件定義廣域網(wǎng)(Software Define Wide Area Network，SD-WAN)網(wǎng)關(guān)，如vCPE， 即在R1 與C1 之間建立SD-WAN 專線，然后再分配C1 的算力資源給用戶，并更新算力資源表項。

5 展望與下一步工作

本文提出了一種計算網(wǎng)絡(luò)資源聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度方案-算力網(wǎng)絡(luò)。本文在介紹CPN 平臺的整體架構(gòu)的同時，針對資源關(guān)聯(lián)問題介紹了資源信息的收集分發(fā)流程，針對資源交易問題，介紹了算力的交易流程，提供算力網(wǎng)絡(luò)可長期發(fā)展的生態(tài)環(huán)境。此外，文章在最后還提供了CPN 應(yīng)用的整體示例，展示了CPN平臺如何進行算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度工作。算力網(wǎng)絡(luò)可結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息（如帶寬、時延等），針對用戶的不同類型需求，提供最佳的資源分配及網(wǎng)絡(luò)連接，從而實現(xiàn)整網(wǎng)資源的最優(yōu)化使用的解決方案。在下一步的工作中，我們還將對算力網(wǎng)絡(luò)中所涉及的各個功能模塊進行細(xì)化，包括如何對算力資源進行評估與度量，如何進行精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)時延測量，和如何對網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)進行調(diào)度，從而將算力網(wǎng)絡(luò)打造成一個集算力資源選擇，算力資源調(diào)度，算力資源交易為一體的全方位的算力生態(tài)環(huán)境。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。