面向广域RDMA的确定性网络需求与技术

随着生成式人工智能（artificial intelligence generated content,AIGC）大模型和智能计算应用的高速发展,面向广域远程直接存储器访问（remote direct memory access,RDMA）的确定性网络技术成为近期智算中心互联的研究热点。首先分析了广域RDMA技术发展路线、实现方案和技术挑战,然后研究广域RDMA部署时面临的各类网络问题,通过搭建实验室和外场测试环境开展了一系列测试验证,分析提出了广域RDMA的确定性需求特性和边界性能指标,最后对面向广域RDMA的确定性网络技术进行了总结和展望。     

面向WIA-PA工业无线传感器网络的确定性调度算法

WIA-PA （Wireless Networks for Industrial Automation-Process Automation）是我国自主制定的工业无线传感器网络标准,确定性调度技术是其中一项关键技术.但目前已有的确定性调度算法主要集中在通用传感器网络或WirelessHART,ISA100.11a等遵循国外标准的工业无线传感器网络中,未能针对WIA-PA网络进行优化设计.鉴于此,本文提出了一种适用于WIA-PA网络的基于回溯法的最优确定性调度算法,能够获取调度解的最大成功率;并以此为基础,进一步提出了一种基于最小时间裕度优先的时分多址调度算法（Least Slack First on Time Division Multiple Access,LSF-TDMA）.仿真实验结果表明,所提出的LSF-TDMA算法能够满足WIA-PA网络端到端数据传输的确定性需求,在调度解获取成功率接近于最优的同时,有效降低了算法复杂度.     

面向大规模确定性网络的全局循环排队与转发机制

时延抖动敏感的工业控制和远程驾驶应用驱动网络由尽力而为服务向确定性转发服务转变。为满足确定性应用时延抖动的有界需求,工业界和学术界在逐流过滤整形和队列转发控制方面进行了大量研究,实现了小规模以太网环境下轻载稳定流的微秒级时延和亚微秒级抖动保障。多数研究因较少考虑长距离网络拓扑变化、传输时延波动和短时突发流量过载等影响,难以满足大规模骨干网场景下的确定性要求。在循环排队转发（cyclic queuing and forwarding,CQF）基础上,考虑了源目的路径特性和确定性流量强度因素,提出了全局循环排队转发三队列（global cyclic queuing and forwarding 3-queue,GCQF-3）,并在基于OMNeT++搭建的确定性网络仿真系统中,比较了CQF、CQF-3和GCQF-3的转发控制机制,实验表明GCQF-3能根据确定性流量状态及时调整门控时机和排队优先级,在时延、抖动和网络利用率等方面都达到最佳。     

确定性网络技术及应用场景研究

结合多种网络场景,探讨了确定性网络技术的实现原理。与现有技术进行对比研究,提出了原型系统的设计方案。认为确定性网络技术是以太网和IP网络技术由"尽力而为"向"确定性"发展的新阶段,可以提供超低的丢包率和可控的端到端时延,以助力运营技术(OT)和IT的融合,有效提升网络可用性,并显著降低网络成本。     

确定性网络技术综述

确定性网络的提出是为了满足如音/视频、工业控制、电力保护等业务的大带宽、低时延、高可靠性等需求。新型业务如虚拟/增强现实、云游戏等的兴起,丰富了确定性网络的应用场景,同时也扩展了确定性网络技术的应用范围。针对当前应用场景、技术标准以及产业发展的全局考虑,分析了面向不同场景的强弱确定性需求和特性,以及对应的科学性和工程性确定性网络技术,提出了多样化确定性网络发展路径,并展望了面向6G、算力网络的确定性网络组合技术发展。     

面向确定性网络的按需智能路由技术

确定性网络需要保证不同应用在时延、丢包率、抖动、吞吐量和可靠性等方面的确定性传输需求。针对应用的差异化、确定性的网络传输需求,提出了一种面向确定性网络的按需智能路由学习框架 OdR,在OdR框架下提出一种基于深度强化学习的按需智能路由算法OdR-TD3,OdR-TD3算法可以根据应用流量的确定性QoS需求生成路由策略,以满足确定性网络应用的需求。通过网络仿真实验评估,在确定性应用的QoS需求达成率上,OdR-TD3算法相较DV算法和SPF算法,具有显著的优势。     

大规模确定性网络转发技术

提出了一种适用于大规模网络部署的3层转发技术——LDN（large-scale deterministic network）,在保留传统IP转发技术统计复用的优势基础之上,LDN技术可实现对端到端时延上界及抖动上界的严格保证,为5G uRLLC（ultra-reliable low-latency communication）切片、工业互联网等未来应用场景提供网络服务支持。通过仿真实验对比了在相同网络环境下,传统IP及确定性IP在端到端最差时延及抖动上的差异,证明了LDN技术的有效性。     

确定性工业网络架构与关键技术分析

随着工业数字化转型的不断加快,传统业务的优化升级及新型业务的不断涌现,网络作为基础设施,需要在复杂场景下对综合承载的各类业务实现差异化质量保证。确定性网络已经成为其发展的必然方向。工业互联网作为确定性网络应用的重要场景,对于确定性网络要求高,业务场景复杂,其垂直行业需求呈现碎片化的特点,需要构建灵活统一的技术架构并融合相关新技术,来推动确定性工业网络不断演进。     

面向SDN的数据中心网络更新研究综述

近年来,由于软件定义网络(SDN)的控制平面与数据平面分离、集中式控制的特点,被广泛应用于数据中心网络(DCN).分四个部分对DCN更新的相关研究进行了综述.首先,介绍了DCN和SDN的基本概念及研究现状;随后,详细说明了传统DCN在更新方面遇到的缺陷;其次,重点讨论了基于SDN的数据中心网络(SD-DCN)更新场景的研究现状与存在的不足,同时指出了一些方案存在的缺点;最后,对基于SDN的数据中心网络未来研究方向进行了展望,以期为SD-DCN的研究与应用提供一定的参考.     

广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素（带宽、时隙等）来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度（End-to-...     

面向6G的新型可编程网络架构研究

从业界对6G网络的多种业务场景入手,深入分析了各种业务场景中对6G网络设备所需要的动态网络能力调整需求。提出了一种具备根据网络状态管理进行闭环自优化特点的可编程网络平台架构。通过该架构设计可以最大化利用与SDN、NFV以及网络AI相关的已有技术体系,同时可以让网络管理者基于网络状态声明的方式进行网络的生命周期管理。该平台设计在未来可以为数字孪生网络以及随愿网络提供一种新的技术实现思路和方法。     

面向应用的云数据中心网络技术研究

提出了具有应用感知、网络可编程、网络虚拟化、弹性与高可靠性等特点的面向应用的云数据中心网络架构,并基于该架构对各层所涉及的关键技术及应用情况进行了分析,该网络较好地满足了云计算环境下对数据中心网络的要求。     

空天地一体化确定性网络研究

随着互联网从消费型网络向生产型网络升级,新兴行业应用需要差异化的确定性服务质量保障以及全时空范围的通信能力。如何实现泛在多域网络的异构兼容,支持空天地一体化网络（SAGIN）节点间的确定性传输成为当前的重要研究问题。首先分析了面向6G全域新兴应用场景的确定性服务质量保障需求,然后提出了包含全域协同网络管控层、多域动态确定性融合层、泛在异构确定性组网层的分层空天地一体化确定性网络架构,并研究相应场景的“固移卫”融合确定性网络关键技术,最后研判了空天地一体化确定性网络的挑战和发展趋势。     

基于网络演算的多业务场景确定性网络方案研究

运动控制、人机交互、虚拟现实等行业场景需要网络突破传统“尽力而为”的设计思想,提供具备有界时延、低抖动、高可靠特性的确定性网络服务保障。以提升网络确定性服务保障为目标,通过研究网络演算理论,提出确定性网络方案,并从工业互联网业务的角度出发,面向智能电网、智慧港口、工厂自动化三大业务场景,在5G实验网上对网络演算技术“TSN-IP”确定性网络方案的保障能力进行验证。测试结果表明,通过网络演算理论及相关算法可有效保障不同工业应用的时延上界要求。     

软件定义UAV网络的自适应QoS机制研究

针对软件定义无人机网络(SUNET)链路状态频繁变化难以保障用户服务质量(Quality of Service, QoS)的问题,本文研究了软件定义UAV网络中包含流量管控与队列调度的自适应QoS机制。首先,利用SUNET能够获取全局链路状态信息的优势,提出一种自适应QoS流量控制机制,其综合考虑链路带宽、不同类别消息的优先级和到期时间(ToE)等QoS要求,自适应调整OpenFlow交换机的数据流表项与计量表;然后,结合Linux流量控制的优先级(PRIO)和分层令牌桶(HTB)算法设计出多级队列调度方案以实现细粒度控制。仿真结果表明,所提自适应QoS机制能够显著降低高优先级消息的传输时延与丢包率,满足不同类型消息的差异化要求。     

基于OMNeT++的大规模确定性网络仿真实践

时间敏感网络（TSN）和确定性网络（DetNet）是确定性网络整体解决方案的重要组成部分,目前产业界还缺少这两种技术在大规模联合组网方面的研究。在OMNeT++仿真平台基于时隙调度实现了TSN和DetNet联合组网的确定性转发,并打通了控制器和仿真系统的通道,实现了转控协同的确定性仿真网络。重点介绍了对于仿真系统的改造,以及基于此的大规模跨域场景下确定性业务的端到端时延和抖动性能研究。结果表明,在大规模跨域场景下,时隙调度的机制可以提供端到端的确定性业务保障。     

一种面向多样化网络业务融合的SDN网络架构

提出一种支持多样化网络业务融合的软件定义网络(SDN)基础架构——SDNIMS.SDNIMS在数据平面上提供了高灵活度的可编程性,支持以软件定义方式实现不同业务异质化的融合数据转发;利用网络虚拟化,为不同的业务网络提供独立且相互隔离管理控制平面;支持多种业务在统一的SDN网络基础设施中的部署.     

5G确定性网络的应用和传送技术

高可靠低时延通信(URLLC)是垂直行业数字化转型的关键需求,重点分析了智能电网、工业互联网垂直行业应用对5G确定性网络的需求。研究了灵活以太网技术(FlexE)、时间敏感网络(TSN)、确定性网络(Detnet)等确定性网络关键技术。认为TSN/Detnet技术是后续确定性业务承载技术的发展方向。     

一种面向SDN网络的云安全技术方案研究和实现

本文从当前云计算快速发展、安全问题影响日益严重的现状出发,对SDN和云安全进行了介绍,分析了部署SDN和虚拟化的新型网络所带来的问题和挑战,提出了安全设备虚拟化,资源池化,通过安全运营管理平台与SDN控制器的协同,对流量按需调度,通过适配OpenStack进行资源实例的自动化管理,并针对方案进行了有效的验证和评估.通过基于SDN网络的云安全研究,对中国移动集团公众服务云未来安全服务的发展具有相当的参考价值.     

确定性网络的5G TSN技术演进探讨

介绍确定性网络技术中的5G TSN（时间敏感网络）技术,从5G与TSN网络的融合架构开始,重点分析5G TSN的演进方向,包括内生确定性UE（终端）-UE组网、TSN的灵活授时机制、时钟源的可靠性增强、高可靠传输能力开放、与DetNet互通的L3确定性能力支持、分布式TSN网络管理模型。通过技术演进的展现,明晰相关行业业务应用的具体形态,针对特定的需求,构建更高效的确定性网络。最后,结合当前的技术应用场景,总结5G TSN的现实意义,为相关的技术选型提供一些参考。