算力感知网络CAN技术白皮书

算力感知网络（CAN） 技术白皮书 （2021年版） 中国移动研究院 算力感知网络技术白皮书 I 前 言 面对万物互联的数字新时代，5G+边缘计算已经成为行业数字化转型的关键使能技术。随着5GC的云化部署，通过NFV技术的实践初步实现了IT技术在CT领域广泛应用。但目前IT与CT仍是两个分层解耦的系统，无法实现深层次的协同融合。但随着边缘计算在网络中的广泛部署，算力从集中走向分布，计算从“点”到“网”逐渐成为网络基础设施的重要组成部分，IT与CT需要进一步协同融合，为用户提供综合ICT服务。面向6G演进的网络中，算力与网络资源将共生，ICT融合将走入深水区，ICT融合的方式由NFV时代的“IT服务于CT”，向“IT与CT系统相互感知”演进。为了实现IT和CT的高度协同感知，中国移动主导提出一种基于分布式系统的计算网络融合技术方案—算力感知网络（CAN, Computing-aware Networking），实现ICT系统的联合优化调度，提供端到端ICT系统的SLA体验保证。算力感知网络基于无处不在的网络连接，将动态分布的计算与存储资源互联，通过网络、存储、算力等多维度资源的统一协同调度，使海量的应用能够按需、实时调用泛在分布的计算资源，实现连接和算力在网络的全局优化，提供一致的用户体验。面对算网协同感知的核心网络需求，需要从架构、协议和度量等方面协同演进构建算力感知网络架构体系。 从架构层面上，面对边缘计算、异构计算、人工智能等新业务，需要从IaaS资源层编排基础上研究向PaaS/SaaS/NaaS等一系列上层算法/函数/能力的编排演进。并进一步探索实现编排系统与网络调度 算力感知网络技术白皮书 II 系统的协作，实现XaaS能力按需灵活部署。 从协议层面，传统网络优化路径，实现信息在节点之间传输的SLA，但不考虑节点内部算力的负载。未来算网融合的网络需要感知内生算力的资源负载和XaaS能力和性能。选路的优化需考虑网络和算力两个维度的性能指标。同时考虑结合数据面可编程技术如利用SRV6可编程性实现算网信息协同，实现控制面和数据面的多维度创新。 从度量来看，网络体系的建模已经很成熟，但算力体系由于异构硬件、多样化算法，度量衡和建模还没有形成体系，属于业内研究热点。算力感知网络需要依托统一的算力度量衡体系以及能力模板，支撑“最优路径+最佳算力”的新型算力路由度量机制。 本白皮书主要研究算力感知网络的架构、关键技术以及所面临的挑战，希望通过在算力感知网络体系架构、算力度量、算力感知、算力路由、算力管理等方面的探索，为未来面向算网融合演进的新型网络构建提供参考。 本白皮书的版权归中国移动研究院所有，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明来源。 编写单位：中国移动通信集团研究院 编写组成员：姚惠娟、魏华、付月霞、刘鹏、杜宗鹏、孙滔、陆璐 算力感知网络技术白皮书 I 目 录 1. 算网融合发展的背景............................................... 1 1.1 面向算网融合的演进驱动力 ...................................... 1 1.2 计算网络融合产业发展现状 ...................................... 3 1.3 算力感知网络的价值 ............................................ 5 2. 算力感知网络体系架构............................................. 6 2.1算力感知网络的概念 ............................................ 6 2.2算力感知网络体系架构 .......................................... 7 3. 算力感知网络的关键技术........................................... 8 3.1 算力度量与算力建模 ............................................ 8 3.2 算力路由层关键技术 ........................................... 11 3.3 算网管理层关键技术 ........................................... 15 3.4 算力服务层关键技术 ........................................... 17 4. 算力感知网络相关标准化工作...................................... 18 4.1 国际标准化工作 ............................................... 18 4.2 国内标准化工作 ............................................... 19 5. 总结............................................................ 20 缩略语列表......................................................... 21 参考文献........................................................... 23 算力感知网络技术白皮书 1 1. 算网融合发展的背景 1.1 面向算网融合的演进驱动力 在当前5G网络发展建设的关键时期，边缘计算和NFV等技术都要求网络与计算的协同发展。同时，随着物理世界和数字世界的进一步融合，行业数字化转型获得了全方位地提升和改变，给运营商带来全新的市场和发展空间，也带来更多的需求挑战。  数字化转型需要泛在的连接和算力 网络作为物理世界和数字世界的连接桥梁实现数据流动，是支撑数字化转型的基础和关键技术之一，将面临带宽、时延和安全等方面的更高需求。数字化转型的持续推进促使数据规模的成倍增长，对传统网络和云计算提出了巨大挑战，驱动计算向边缘侧下移形成网络中分散的算力资源。因此网络在实现分散节点互联的同时，更需要协同调度算力；另外，产业智能化升级带来设备的多样性，IoT传感器、摄像头等设备的应用产生愈加多样化的数据，需要数字世界提供知识、智能和运算能力，实现数据价值化，并可反馈对数据的控制和策略。所以整个行业的产业化智能升级对网络和计算都提出了更高的需求，要求基础设施IT，CT逐渐走向融合，需要基础设施不仅提供泛在的连接，还需要提供算力的支持。 图1-1 物理世界和智能世界融合  边缘计算驱动算力从中央走向边缘 边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，为边缘应用提供云服务和IT环境服务，可以满足业务的低时延需求，并有效缓解网络带宽压力。但是单个站点的算力资源有限，且无法保证在特定时间点为所有业务提 算力感知网络技术白皮书 2 供所需的SLA保证。为了保障用户时延、带宽、计算等服务体验，运营商在现有网络基础上，打造面向全连接的算力平面，将计算任务调度至最优的边缘节点进行处理。现场侧边缘计算实现业务灵活接入，为用户提供智能化接入和实时数据处理；网络侧边缘负责承载人工智能和图像识别等新业务，就近为用户提供丰富算力[1]。边缘计算助力算力从中央走向边缘，促进基础资源层面网络与计算的融合，算力资源由端变网逐步实现智能化基础设施的全网覆盖。 图1-2 计算从中央走向边缘  网络演进推动算力网络相互感知 5G引入NFV技术使网络开始逐步云化[2]，具备了向IT技术演进的路线和基础，使得算力开始服务于网络并可随着网络延伸，此时的IT资源还仅仅作为CT网络一种资源提供方式，不对外直接提供IT服务，此阶段的IT与CT融合可称为ICT纵向融合。同时，5G网络原生支持边缘计算，5G用户面下沉为边缘计算的实现创造了网络条件，使得计算资源离用户更近，进而推动网络中的计算从集中走向边缘，计算开始嵌入网络，计算资源逐渐成为网络基础设施的重要组成部分，ICT融合的方式由NFV时代的“IT服务于CT”，向“IT与CT系统相互感知”演进，与计算将实现资源能力两个层面全方位融合，算网协同感知成为网络演进的核心需求[3]。面向6G演进，算力与网络资源将共生，IT与CT系统需要具备相互感知的能力，实现网络和算力在全网的联合优化调度，提供端到端ICT系统的SLA体验保证。 算力感知网络技术白皮书 3 1.2 计算网络融合产业发展现状 为了满足未来IP网络中越来越多的业务种类和不断增强的业务SLA诉求，中国移动在下一代IP网络领域积极开展探索研究，并提出了“IDEAS”未来IP网络发展的创新思路，包括智能路由、确定性QoS、算力内生、无障碍连接和安全性保障五大技术方向。如图1-3所示，中国移动IDEAS网络遵从Internet“开放互联”的原则，通过在传统IP网络上增加新的能力，逐步构建下一代新型IP网络。其中，“E”即为算力感知网络，是算网融合趋势下中国移动提出的IP网络技术创新路线之一。 图1-3 中国移动“IDEAS”未来IP网络发展思路 中国移动全面布局算网融合趋势下未来网络技术研究，并积极推动相关产业发展。2019年11月，中国移动发布了业界首个《算力感知网络技术白皮书》（2019年版）[4]，首次向业界介绍了算力感知网络（CAN, Computing-aware Networking）的背景与需求、体系架构、关键技术、部署应用场景及关键技术验证等内容，白皮书中首次提出了算力感知网络体系架构v1.0，如图1-4所示。 算力感知网络技术白皮书 4 图1-4 算力感知网络功能架构（2019年版） 为了进一步推动算力感知网络的研究，中国移动开展了基于现网环境的算力感知网络实验网部署测试。2019年11月，中国移动联合华为在浙江移动MEC节点启动算力感知网络实验网测试，节点间平均距离约为30km，ping平均时延约4ms，平均通量接近1000Mbps。本次实验分别针对算力感知网络的MEC系统与传统MEC系统进行了性能测试，并对系统算力容量和端到端平均时延两大关键性能指标进行对比。测试结果表明，在较理想的网络负载情况下，部署算力感知网络的MEC系统的算力容量比传统MEC系统可提升33.17%，端到端平均时延可提升35.29%[4]。 面向计算网络融合的演进需求，业界也开展了许多研究与探索工作。2020年第8次网络5.0全会上，信通院联合三大运营商、华为、中兴、新华三成立了网络5.0创新联盟算力网络特设组，就目前提出的算网融合趋势下不同技术路线展开研究和探索[5]，包括算力网络[6]和算力感知网络[7][8]等，旨在达成算力网络研究共识，推动产业发展[9]；此外，在IMT-2030 6G网络工作组也成立了算力网络研究组，研究在6G网络中计算、网络融合对于未来网络架构的影响和关键使能技术。此外， IRTF成立了在网计算研究组（COINRG），在网计算指网络设备的功能不再是简单的转发，而是“转发+计算”，计算服务不再处于网络边缘，而是嵌入网络设备中。该工作组主要面向可编程网络设备内生功能的场景、潜在有益点展开研究，其中内生功能包括在网计算、在网存储、在网管理和在网控制等，是计算、网络更深层次融合的下一发展阶段，也吸引了许多研究人员的关注。 算力感知网络有望成为运营商B5G/6G IP网络技术演进趋势的新型基础网络 算力感知网络技术白皮书 5 架构之一。本白皮书将基于《算力感知网络技术白皮书》（2019年版），进一步介绍中国移动算力感知网络研究思路和最新研究进展，包括算力感知网络的功能架构、关键技术体系、标准化工作方案等，并分享中国移动对于算网融合趋势下未来IP网络演进的方向和关键技