（CWW）當前國家大力推動“東數西算”和“雙碳”戰略，將催生以數據為關鍵生產要素、算力為核心生產力的綠色經濟新形態。算力網絡可提供基于數據、計算、智能、網絡融合發展的新型共享服務模式，廣泛服務于智能科學計算、行業數字化應用、政府大數據治理和公共服務等場景，成為我國數字經濟發展重要驅動力。算力承載網絡作為算力服務的底層支撐系統，負責完成算網中多級算力節點的接入與互聯、數據的傳輸與備份、資源的調度與協同。算力承載網成為算力網絡發展的根基，也將影響算力服務體驗的品質。目前，業界已積極開展了算力承載網絡架構、關鍵技術和演進方案的研究。本文將分析典型算力應用場景和承載需求，梳理算力應用的SLA指標。在此基礎上，開展SPN（切片分組網絡）算力承載關鍵技術研究和探討，最后給出SPN算力承載網演進策略建議。
典型算力應用場景與承載需求分析
(資料圖片僅供參考)
“算力+網絡”雙SLA承載需求
5G、人工智能、大數據和云AR/VR等新型ICT技術的發展，將推動我國數據中心和算力網絡的建設。在國家“東數西算”政策驅動下，算力網絡將迎來新一波的發展熱潮。現階段，運營商和云服務商都在規劃覆蓋城域邊緣算力、省級核心算力、區域樞紐算力的多級算力網絡。不同的算力應用對算力資源和網絡連接需求存在較大差異，承載網需滿足多級算力調度和“算力+網絡”雙SLA承載需求。典型算力應用場景和業務流量流向如圖1所示。
圖 1典型算力應用場景和業務流量流向
表1算力承載網“算力+網絡”雙SLA承載需求
算力承載網“算力+網絡”雙SLA承載需求如表1所示，總體來看，不同算力應用場景的算力和承載需求趨向差異化和多樣化。超算和大數據類應用提出了強算力、大帶寬和高可靠的承載需求，典型應用主要體現在高校/研究機構的科學計算、政府大數據治理和公共服務領域。實時采集決策類應用主要涉及基于高清圖像處理和策略下發的智能計算場景，提出了確定性低時延和高可靠的網絡需求。AI機器視覺類應用主要體現在智能制造的高清視頻質檢等場景，帶來了大帶寬、低時延和高可靠的承載需求。云AR/VR和視頻渲染類應用主要涉及云邊側多級視頻渲染的T~P級別大型算力，提出大帶寬、低時延的承載需求。物聯網數據采集類應用采用邊緣算力完成對各類異構終端的遠程狀態監測、性能測量和遠程控制，該應用帶來小帶寬和廣連接的承載需求。工業控制類應用呈現出低時延、低抖動、低帶寬和高可靠的確定性承載需求。DC異地災備提出大帶寬、低時延、安全隔離的確定性承載需求。
結合典型算網應用場景和需求分析，隨著算力資源的不斷下沉，面向行業和用戶/家庭類的應用（表1和圖1中②~④類）主要涉及城域邊緣算力調度；超算和備份類應用（表1和圖1中①、⑤類）要求更強的核心調度能力。隨著算力資源從中心向邊緣發展，廣覆蓋的城域網絡也成為算力承載的關鍵，需發揮城域承載網絡優勢，以網絡為核心調度算力資源，支持泛在的算力接入和互聯。
算力承載網的挑戰與特征
算力流量/流向復雜性、算力接入的廣覆蓋要求承載網具備更加靈活泛在的連接能力，面向分布在邊緣、區域中心、樞紐中心的泛在算力資源，結合不同應用的東西向+南北向復雜流量流向，在骨干層靈活高速的全光連接基礎上，城域/接入需采用協議精簡的L1~L3層技術實現快速敏捷的算力接入和調度。
滿足算力應用的差異化承載需求，業務多維感知成為基本網絡能力要求。不同算力應用在承載網絡性能、算力類型、算力規模上均存在明顯差異，通過多維算網性能、業務和通道的深度感知，精準適配差異化的承載技術和方案，從而保障業務的高質量體驗。
支撐行業關鍵應用，確定性網絡成為高品質承載的重要保障。確定性帶寬、確定性低時延/抖動、高可靠性等網絡能力將有效支撐行業關鍵應用。如在數據存儲備份場景下，需要提供跨地域大帶寬的數據搬運服務，要求提供大帶寬、低時延、高可靠的確定性網絡服務。
災備場景和應急通信場景對承載網絡管控系統提出智能調度和彈性便捷的能力要求。數據存儲災備場景需要提供跨地域海量數據備份，承載網絡需提供算力智能調度服務，支持算力、網絡資源的自動化分配和智能化調度。此外，應急算力通信場景需提供彈性的網絡帶寬服務。算力服務供給要保證算力使用的便捷性，保障用戶能夠隨時隨地接入不同區域、不同企業提供的算力資源。
SPN算力承載網架構
隨著“東數西算”戰略的實施以及運營商算力網絡建設的逐步推進，面向區域和地市的邊緣算力將在城域范圍內廣泛部署。具備綜合業務承載網能力的SPN將面臨復雜的算力接入和互聯場景，主要包括區域算力用戶接入、邊緣算力用戶接入、邊緣算力云邊協同、邊緣算力邊邊協同等場景。中國移動端到端算網連接通常包括邊緣算力、中心算力、SPN網絡、云專網等，典型結構如圖2所示。
圖2端到端算網連接典型結構
SPN主要負責在城域范圍完成邊緣和城域算力的接入，通過與云專網采用網絡層接口互通，實現與中心樞紐算力的連接和調度。在轉發層面，SPN網絡與云專網可采用網關和逐跳方式構建跨域SRv6隧道。在管控層面，SPN算力承載網現階段采用分層分域的管控架構，SPN網管、云專網控制負責各自域內SRv6隧道配置管理，上層的跨域編排器通過SRv6強大可編程能力實現多個跨域隧道的統一編排和綁定標簽的配置。
SPN算力承載網關鍵技術
基于SRv6的靈活泛在連接技術
通過引入SRv6技術，SPN可實現全程基于標準IPv6的轉發，提供覆蓋“云、網、邊”的端到端SLA保證能力。傳統SPN設備采用SR-MPLS滿足5G承載南北向和東西向流量的轉發需求。在5G網絡中，由于東西向流量占比相對較小（<5%），且東西向連接多發生在相鄰基站間，業務流量流向的復雜度相對較低。因此，SPN網絡主要采用域內SR-TP隧道、少量跨域場景引入SR-BE隧道的方式。相比5G網絡，算力承載的業務流量和流向將更為復雜多樣，涉及多級算力、復雜流量流向調度，原有的承載技術體制已無法滿足算網承載需求。
在隧道層面，通過采用SRv6 Policy可實現SPN城域網到云專網業務的一跳入云和端到端SR-TE承載，為算力接入和互聯提供靈活選路、跨網融合能力。采用S-BFD結合SRv6 Policy HSB保護，將提升隧道故障的快速檢測和端到端保護能力。SPN城域網與云專網通過EBGP協議可實現跨域路由的發布，從而構建跨越云網的端到端SB-BE隧道，滿足跨域靈活邊緣算力接入、算力互聯需求。
在業務層面，通過引入EVPN L3VPN over SRv6實現基于BGP協議的私網路由學習分發及L3 VPN業務高效承載。EVPN L3VPN支持基于VPN FRR和IP FRR/混合FRR的節點級保護技術，可提供業務層的高可靠性保證，支撐算網業務靈活泛在、高質量的承載。
基于通道的算網感知技術
SPN網絡支持MTN、FGU、SR-TP/MPLS-TP和SR-BE等多種通道技術。基于不同的算網承載需求，SPN需匹備相應的技術機制，實現基于通道的算網感知能力。目前，SPN通道算網感知技術采用了首節點感知、管控系統集中下發通道配置的方式。SPN網絡可提供透明感知、敏捷感知和深度感知3種算網感知通道方案，如圖3所示。
圖 3SPN通道算網感知技術
在業務場景方面，透明感知通道通過SPN端到端時隙交叉連接能力實現算網連接，適用于低時延、高安全隔離的場景；敏捷感知通道在SPN內采用SR-TP隧道，適用于靈活高效算網連接場景；深度感知通道采用了全程SRv6 Policy部署方式，主要面向泛在算力部署下的算網連接場景。
在技術機制方面，三類感知通道本質上都是利用了SRv6強大的可編程能力，通過SRv6的轉發行為可編程功能實現將SRv6 Policy綁定至MTN/FGU通道、SR-TP隧道和逐跳SRv6。敏捷感知通道采用網關方式實現SRv6 over SR-TP，深度感知通道則是采用了逐跳SRv6實現跨域SRv6 Policy；透明感知通道通過SRv6的SRv6 SID可編程實現不同層隧道的綁定。
基于MTN接口的確定性品質承載技術
表 2SPN網絡的切片資源隔離技術及時延特性
注：表中單跳時延為未擁塞下P節點數據；單跳抖動為切片間擁塞切片內不擁塞時高優先業務P節點數據。
SPN算力承載網演進策略建議
基于對SPN算力承載網關鍵技術和方案的研究，本文探討性地提出了SPN算力承載網演進策略建議。目前，業界已基本達成共識，算力網絡的發展將經歷算網協同、算網融合和算網一體3個階段。隨著算力網絡的發展演進，SPN算力承載網也將按照3個階段不斷創新發展，SPN算力承載網演進如圖4所示。
圖 4SPN算力承載網演進
在算網協同階段，“網”與“算”相對獨立,通過上層算網編排器實現算力和網絡協同調度和運營。此階段，SPN算力承載網實現從SR-MPLS向SRv6逐步演進，具備SRv6基本能力，包括SRv6 Policy、EVPN L3VPN、EBGP等，支持基于網關和逐跳的通道算網感知能力。管控層面通過運營編排系統實現業務的敏捷發放。
在算網融合階段，“網”與“算”的基礎設施完成部分融合,同時形成統一的“算網大腦”，實現算網融合的服務供給和一體化運營。此階段，SPN算力承載網將向“IPv6+”持續演進，具備“IPv6+”的增強功能，包括應用感知(APN6)和業務鏈(SFC)等，實現基于應用驅動的網絡感知算力；支持基于SRv6的算力時延可視、可測和選路。管控層面通過向算力平臺開放網絡能力，提供算網融合服務。
在算網一體階段，徹底打破算網邊界,形成算網一體化的基礎設施,讓用戶可以隨時隨地體驗到多要素融合和算網一體化的服務。此階段，SPN算力承載網將基于統一算網標識和度量，實現算力感知和算力路由。在管控層面，網絡路徑計算將融合算力資源信息，實現最優資源調度。
隨著算力網絡的發展演進，算力承載網需經歷技術和標準的不斷創新。產業界需凝聚共識，協同推動算力承載技術的應用落地和標準化工作，共促算力網絡的持續發展。
*本文首發于《通信世界》
2022年11月10日 第21期 總第907期
原文標題：面向算力承載的SPN關鍵技術與演進策略探討
