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2023服务生成网络白皮书

2023服务生成网络白皮书

版权声明 本白皮书版权属于网络通信与安全紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保护,任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时,应注明“来源:网络通信与安全紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规,对此网络通信与安全紫金山实验室有权追究侵权者的相关法律责任。 编写说明 主要编写单位:(排序不分先后) 网络通信与安全紫金山实验室、北京邮电大学、北京工业大学。 主要编写人员:(排序不分先后) 刘韵洁、汪硕、王佳森、贾庆民、吴斌伟、黄玉栋、彭国宇、周晓茂、唐琴琴、霍如、谢人超、黄韬等。 前言 随着人工智能技术的不断发展和普及,服务生成网络(ServiceGeneration Network,SGN)正成为推动数字化时代的重要力量。SGN是一种创新性的人工智能网络系统,将自然语言处理、深度学习、多模态整合等领域融合,以实现智能化网络服务的自动生成和定制化。 本白皮书旨在探讨服务生成网络的核心概念、关键技术和应用场景。我们将介绍SGN的架构,包括其在意图驱动、数字孪生、可编程整合和处理方面的优势。随后,我们将探讨SGN的核心技术,包括意图驱动网络、自动化网络配置、网络全可编程等。这些技术相互协作,使得SGN能够准确理解用户需求并生成相应的智能化网络服务。 本白皮书还将探讨SGN的应用场景,包括网络规划、网络优化、语义编解码、异构设备接入、网络切片服务定制、网络故障自愈、攻击流量检测等,为用户提供高度个性化和智能化的解决方案。通过深入研究这些应用场景,我们将揭示SGN的应用潜力以及其对未来网络发展的影响。 在探讨SGN的技术和应用的同时,我们也知晓其面临的挑战和限制。模型训练挑战、部署泛化迁移挑战、隐私保护、数据安全等方面都是需要行业认真思考和解决的问题。通过合理的规范和措施,我们需要确保SGN的发展是稳健且可持续的。 目录 前言.....................................................................................................I目录....................................................................................................II一、引言....................................................................................................1二、服务生成网络的愿景.......................................................................3三、服务生成网络架构...........................................................................53.1生成式AI赋能意图驱动层......................................................53.2数字孪生网络映射层................................................................83.3深度全可编程网络层................................................................9四、服务生成网络关键技术..................................................................114.1生成式人工智能.......................................................................114.2意图驱动网络技术..................................................................214.3网络自动化配置......................................................................244.4数字孪生网络技术..................................................................274.5全可编程网络基础设施..........................................................344.6深度强化学习网络优化..........................................................40五、服务生成网络场景与用例.............................................................495.1网络智能规划和优化场景用例..............................................495.2网络智能部署场景用例..........................................................585.3网络智能管理控制用例..........................................................64 六、服务生成网络的挑战与趋势.........................................................70 6.1通用大模型训练的挑战..........................................................706.2部署与泛化迁移的挑战..........................................................726.3数据隐私与安全的挑战..........................................................73七、总结..................................................................................................76附录A:术语与缩略语..........................................................................77参考文献..................................................................................................78 一、引言 服务生成网络(Service Generation Network,SGN)是一种先进的基于人工智能的网络系统,它整合了多种技术,包括自然语言处理(NLP)、意图驱动网络、自动化网络配置、数字孪生网络、可编程网络和网络优化等能力。SGN旨在根据用户的请求或需求智能化的生成各种网络服务。 SGN利用意图驱动网络技术,理解用户通过自然语言或其他形式的输入所表达的意图和需求。通过解释和分析用户意图,SGN能够准确生成相应的网络服务和响应。 SGN融合了自动化网络配置功能,使其能够根据生成的服务和用户的具体要求动态调整网络设置和参数。这使得网络能够适应并高效优化其配置,以满足不断变化的服务需求。 SGN支持数字孪生网络,即物理网络或网络组件的虚拟副本。这些数字孪生提供网络状态的实时和准确表示,便于对网络行为进行监控、分析和预测。SGN可以基于这些信息生成针对实际网络状况的定制服务。 SGN与可编程网络兼容,网络行为可以通过大语言(决策)模型操作软件接口和编程语言进行控制和定制。这种可编程性使得SGN能够适应不断变化的需求,部署新的服务并高效优化网络资源。 SGN具备先进的网络优化能力,分析生成的服务的性能和效率。 它可以考虑诸多因素,如网络流量、延迟、带宽和用户需求,以优化服务交付和网络性能。 服务生成网络是一种智能网络系统,通过大语言模型和一系列先进技术实现。它能够理解用户意图、自动配置网络、利用数字孪生网络进行实时监控、操作可编程网络以及优化服务交付,从而为各种网络环境提供智能化的服务解决方案。 二、服务生成网络的愿景 服务生成网络的愿景包括训练网络大语言模型、网络设计大模型、和网络决策大模型。 (1)在网络中用大语言模型自动化生成网络领域所需的生成文字、图片、代码、语音、视频,比如语音客服、网络报告、设备文档、操作指令、配置命令行、网络仿真所需的数据格式、流量模型、画实验图,以及辅助进行网络领域的教学和培训,生成教学文档PPT等。 (2)在网络中采用设计大模型,设计网络协议、路由算法、调度机制、拥塞控制机制、容量规划方案、设备购买方案、成本优化方案、算力调度方案、资源分配方案,基站接入频谱和功率、网络覆盖范围和设备数量、视频流自适应编码,支持成本优化、QoS保障、可靠性/稳定性/灵活性/性能优化,借助深度强化学习通讯模型,实现网络智能体的协同与泛在优化。 (3)在网络中用决策大模型,压缩信息特征并将知识符号化,从而完全或者部分替代人进行推理、决策、行动,使能通过自然语言与智能机器交互的方式来高效地完成决策任务。例如,大模型问答系统基于历史数据提供操作和配置建议,进一步实现网络自动化或者自动配置,实现自然语言到网络配置语言的智能转换,自动生成配置参数和配置文件,自动接入异构网络设备,自动故障发现,自动运维,自动生成服务定制网络切片,自动决策网络缩扩容,实时决策路由和 资源调度。 三、服务生成网络架构 服务生成网络涵盖GAI(Generative artificial intelligence,生成式人工智能)赋能意图驱动层、数字孪生网络映射层、深度全可编程网络层,其架构如图3-1所示。 3.1生成式AI赋能意图驱动层 如图3-1所示,GAI赋能的意图驱动层基于知识图谱、强化学习、深度学习等基础模型库进行GAI大模型训练,以获得大(型)语言模型(LLM,largelanguagemodel)和大(型)决策模型(LDM,largedecision-makingmodel)。 意图驱动层详细展示了基于LLM模型与LDM模型,从用户意图输入到智能决策生成、智能网络解决方案自优化的整体流程。首先,在用户输入自然语言意图文本后(包含用户对网络设计、规划、配置、运维的需求),基于LLM模型进行GAI意图转译,挖掘用户的网络可靠性需求、成本开销等意图实体内容;随后,通过用户意图输入进行LDM模型训练,根据网络状态与意图反馈进行标签任务的预训练、重训练以及微调,生成智能决策模型;最后,通过映射层闭环反馈进行GAI优化以实现决策模型的意图保障与验证,如支持网络协议、网络切片的自动设计与遥测分析等智能管控。其中,GAI模型主要包括语言模型GPT-4、PaLM(Pathways Language Model)和LLaMA (Large Language Model Meta AI)模型等。 GAI赋能的意图驱动生成的智能方案包含三个阶段: (1)自动设计:首先,根据网络场景与用户意图设计并生成新的网络协议。例如高并发场景下的自适应传输控制协议,大规模异构网络场景下的自主生成网络优化方案,解决网络可扩展性问题。 (2)优化部署:基于意图需求自动生成网络部署方案,例如在骨干网络规划时,根据当前流量矩阵和可靠性需求,给出IP+光层拓扑,以及所需的设备数、光纤数,并最小化设施成本开销。 (3)智能管控:GAI