基于通信云和承载网协同的算力网络编排技术

面向未来网络中计算与网络紧密结合、"算网一体"的技术发展趋势,提出了基于集中式和分布式两种控制方案的算力网络编排模型,并分别介绍了实现过程的关键技术。从方案与技术分析来看,基于电信运营商通信云和承载网协同的算力网络编排方案可以较好地适应未来移动边缘计算(MEC)站点成网后边边协同与云边协同的业务需求,增强了网络对业务的感知与调度能力,而集中式或分布式控制方案的具体选择与运营商通信云能力和承载网的演进阶段密切相关。     

面向LTE和全业务的城域承载网协同规划方法和流程探讨

随着电信运营商全业务、IP化建设的不断推进以及LTE网络的大规模部署,承载网融合规划面临着严重的挑战。基于此重点分析了IP城域网与传送网、接入层的协同规划,城域传送网与IP、接入层的协同规划,以及接入层网络的协同规划,并提出了城域承载网的协同规划流程,对电信网络规划工作具有重要指导意义。     

算力时代中心云与边缘云的协同部署

算力时代，计算的需求更加泛在，算力无所不在，算力分布式泛在的态势日渐明显，分布式算力需要协同计算和一体化调度。本文通过分析算力的分布式特征、中心云与边缘云的关系、分布式边缘云的能力部署、算力时代的网络及协同调度等内容，阐述了算力时代中心云与边缘云的协同关系，针对算力分布式协同的关键问题，提出了算力网络调度需要具备基本功能，并给出了分布式算力协同的应用案例。     

运营商算力网络商业模式探讨

随着大数据、人工智能、区块链及以5G为代表的移动网络技术的创新应用,以数字化信息为关键生产要素的数字经济蓬勃发展,催生了新型商业模式和经济范式。在算网融合时代,网络为计算服务,价值在于释放算力,运营商依托自身网络优势,针对数字化时代的业务新需求,通过智能网络构建泛在算力服务新模式。文章结合算力网络发展趋势、算网资源调度以及服务编排等形式,探讨运营商在算网时代能够给予用户可能的服务方式和业务模式。     

基于云、网、边融合的边缘计算新方案:算力网络

边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。     

面向电信运营商的容器云SDN云网一体化方案研究

随着SDN技术的发展,网络IT化是未来网络演进的方向,而在IT领域,集约化和虚拟化是目前主流的发展方向,如何实现云和网的统一发展也是目前电信运营商重点关注的领域。基于电信运营商现有的资源部署和网络建设现状,文章提出面向电信运营商的容器云SDN云网一体化整合方案。在此基础上具体阐述网络部署方案和总体技术架构,并且对未来容器云SDN云网一体化的应用场景进行分析。     

算力网络场景需求及算网融合调度机制探讨

随着数字经济战略和数据要素改革的深化,计算需求持续爆发式增长,由此引发的能源消耗急剧增加,为“碳中和”“碳达峰”带来巨大挑战。“东数西算”通过对跨地理空间的计算网络资源进行协同调度,解决计算需求与资源供给不平衡问题,对网络带来了前所未有的挑战和演进动力。文章分析检索查询类、渲染交互类、深度学习类和区块共识类等四种算力需求场景,归纳总结算力网络场景特性及其路由资源需求模型,借鉴工业界和学术界在跨地理空间的计算资源协同调度方案,遵循以网络为中心且对现有网络协议改动最小的原则,探讨应用层算力任务预配分解,网络层路由优化和报文复制消除相结合的算网融合统一调度机制,并设计算力资源发布、算力任务预配和算网融合调度的协议流程,以平衡算力网络负载与算力服务质量。     

面向算网一体化演进的算力网络技术

随着一体化算力网络国家枢纽节点的建设和“东数西算”工程的加快实施,计算和网络的融合走向深水区。面向新兴业务对于网络和计算融合发展的需求,如何协调分布式、多样化算力资源,业务应用和网络资源满足业务需求成为亟待解决的问题。为了解决计算和网络相互感知、协同、调度问题,从算力网络阶段化发展、算力感知技术架构、算力度量与标识、算力路由等多个技术展开探索和研究,并提出算力网络多种部署模式,为算力网络后续技术研究和产业发展提供参考。     

算力网络资源协同调度探索与应用

算力网络融合了多区域、多层级的算力资源。针对面向用户差异化需求下全域大范围多层次算力资源的弹性灵活调度问题，设计了一个算力网络资源协同调度平台。针对差异化业务需求，该平台可以形成多公有云与私有云之间的算力资源调度策略以及算网资源协同调度策略，实现资源的自动最优分配。同时，该平台能够自动发现、纳管算力资源，并基于新的资源池情况实现分配策略的自动调整，实现用户无感业务扩缩容，以此弹性调度算力资源。     

采用EPON技术承载三网融合业务解决方案

随着"三网融合"试点工作的开展,电信运营商面临着新的机遇和挑战,如何进行宽带接入网络建设,提升宽带接入网络的运维管理能力,是各大电信运营商均需解决的问题。针对EPON技术,从家庭网络部署、业务认证方式、组播业务管理和终端远程管理方面提出了相应解决方案。     

改变Wi-Fi“增量不增收”网络可用可管可控是前提

尽管WLAN在国内的很多流量密集地区已实现覆盖,但整体网络需要从建设、运行、维护、管理等方面,给予更多的重视。尽管国际上已有89%的宽带运营商部署了Wi-Fi网络,国内三大运营商也在数据业务分流上给Wi-Fi做了大量投入,但这一多网协同中的重要一环的免费运营压力日益加重。在如何通过电信级网络建设以及合适的盈利方式促使WLAN迈向商业运营方面,运营商已开始向     

电信云网络架构及对云网融合的要求

电信网络虚拟化对电信运营商来讲是挑战和机遇并存,如何实现传统网络向SDN/NFV新网络的转型,成为摆在运营商面前的一道难题。为帮助运营商提升网络运维效率,降低运维成本,提高产业竞争力,文章从云网融合环境以及电信云特点等方面对其网络架构和部署要求进行了分析和归纳,认为电信云是基于虚拟化、云计算等技术实现云网融合的一个场景,以NFV、SDN为主要技术,并结合电信云网络的特点开发网络功能,可以构建一个资源可全局调度、能力可全面开放、容量可弹性伸缩、架构可灵活调整的云化平台;电信云所需的自动化网络功能,是构建该云化平台的关键技术之一,它保证了运营商网络在云化转型过程中多个层面的网元之间通信的自动化调整、运维和网络安全防护。文章可以为运营商研制电信网络虚拟化方案提供参考和借鉴,促使运营商最终实现网络的软化和云化。     

移动互联网时代电信运营商流量经营策略研究

通过分析移动互联网时代全球趋势及电信运营商面临的挑战,提出了流量经营的策略,通过对中国移动现状的分析研究,提出了网络融合、四网协同、智能管控、能力开放的流量经营策略,通过建设智能管道,构建融合的平台开放能力,提升智能宽带业务支撑能力,将更有效地支撑电信运营商的业务发展。     

IPv6+和算力网络的探索与实践

算力是数字经济时代的核心竞争力,算力网络自2021年起已经成为三大运营商的顶层战略.通过构建IPv6+的算网底座,可以实现云、网、边、端、业等算力的高度协同.以IPv6+为核心,打造智能云网,以SID As A Service实现网络、应用的一体编排,并结合业务需求在政企专线、家庭宽带及IPTV等业务领域,积极探索算力...     

数据流量激增 电信运营商应加速网络升级

智能终端和平板电脑的快速发展给运营商带来了迅猛增长的移动网络流量。为了应对数据流量激增带来的压力,国外电信运营商采取了网络升级、积极部署高速宽带网络、加快Wi-Fi网络部署等策略。网络升级源于数据流量增长带来的沉重压力国外电信运营商所采取的各种网     

面向算力网络的云边端协同调度技术

针对网络规模庞大、资源分散和异构性等挑战，面向算力网络的云边端协同调度技术通过算力网络将云边端多级泛在算网资源整合在一起，从而形成一个庞大的、跨越多个地域的资源池。综合考虑网络实时状态、用户需求等要素，该技术能够实现对算网资源的统一管理和动态调整，提升用户体验的同时降低企业运营成本和运维复杂度。     

6G算力网络:体系架构与关键技术

随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和机遇。算力网络(Computing Force Networks,CFN)以“算网深度融合”为指导思想,利用发达的网络触角感知、连接和协同算力,提高算网资源利用率,满足网络智能化和新型业务的需求。首先概述了算力网络的发展历程和研究现状,总结了算力网络架构和关键技术,包括算力度量和建模、算力感知和路由、算力调度等,最后探讨了技术挑战和未来发展方向。     

CDMA运营商LTE核心网部署策略简析

LTE/SAE(长期演进计划/系统架构演进)无疑已成为电信运营商向4G演进的目标网络,对于国内CDMA运营商来说,进行LTE网络部署策略研究迫在眉睫。文章简单介绍CDMA及SAE架构,对比分析LTE与现网互操作解决方案,进而针对现网情况进行分析,提出核心网建设策略,并对如何部署实施进行初步的研究探讨。     

算网资源智能适配与融合调度方法

为有效支撑网络和计算深度融合的发展需求,新型的算力网络架构应运而生。在此背景下,如何实现算网资源的智能感知以及计算任务的高效调度,是当前网络需要解决的关键问题。为此,分析了面向算网融合的新型网络场景,设计了计算任务与算力节点的调度模型,提出了一种基于深度强化学习的资源调度算法。所提算法通过感知用户设备、算网资源可用容量和链路状态等关键信息,能够智能地做出系统成本最小的调度决策。最后,通过仿真实验验证了所提算法在节约系统成本方面的有效性。     

多运营商网络侧共享部署策略的探讨

不同于基础电信设施共建共享的方案,从网络侧设备共享部署角度,对多运营商无线与传送网组网策略和方案进行了分析研究。进而,细化了不同场景的部署策略和进行了现网设备适用性分析。最后,进一步探讨了不同场景下多运营商网络侧设备组网方案,为后期网络共建共享部署提供了一种可行的解决方案。