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作者：中國(guó)電信股份有限公司研究院 雷波

摘要：隨著邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的逐步展開(kāi)，各類(lèi)行業(yè)用戶(hù)對(duì)于邊緣計(jì)算性能 的需求也日益明確，特別是在多個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可選的情況下，用戶(hù)希 望能夠根據(jù)其位置到計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延以及用戶(hù)自身業(yè)務(wù)需求情況， 綜合選擇計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)資源，即將算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源融合后提供給上層 業(yè)務(wù)調(diào)用，也就是算網(wǎng)融合服務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)，需要解決算力度 量、算力感知、算力路由、算力交易以及算力編排等系列難題，因此算 力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文概要性地介紹了邊緣計(jì)算推動(dòng)下的算網(wǎng)融合 趨勢(shì)、面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，以及由此而產(chǎn)生的算力網(wǎng)絡(luò)等新型技術(shù)。

關(guān)鍵詞：算力網(wǎng)絡(luò)；算力共享；邊緣計(jì)算

Abstract: With the development of edge computing services, users in various industries have more specific requirements for edge computing performance. When multiple edge computing nodes are available, users hope to select computing and network resources according to the latency between user's location to the computing node also their service requirements. In other words, computing and network convergence services indicates that the converged computing resources and network resources are provided to the upperlevel services. To achieve this goal, a series of problems need to be solved, such as computing power measurement, computing power awareness, computing power routing, computing power transaction and computing power scheduling. Therefore, computing power network and other technologies came into being. This paper briefly introduces the trend of computing - network convergence driven by edge computing, the problems and challenges faced, and the resulting new technologies such as computing power network.

Key words: Computing power network; Computing power sharing; Edge computing

1　引言

隨著新一代信息通信基礎(chǔ)設(shè)施不斷建設(shè)與演進(jìn)， 邊緣計(jì)算占比日益增加，統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，至2025年， 在邊緣側(cè)進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)量能夠達(dá)到50%~75%。但筆 者在工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)業(yè)界并沒(méi)有給邊緣計(jì)算進(jìn)行一個(gè)明 確的定義，究竟什么才是邊緣，各方理解并不一致，因 此又有了現(xiàn)場(chǎng)邊緣、園區(qū)邊緣等多種叫法，但尚無(wú)明確 的可度量的標(biāo)準(zhǔn)。因此在很多時(shí)候，用戶(hù)的選擇處于模 糊狀態(tài)，不能確定哪種資源組合是最優(yōu)方案。比如在存 在多個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，或者是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與中心云計(jì) 算節(jié)點(diǎn)都可選的情況下，用戶(hù)更希望能夠得到明確的 指標(biāo)，以便根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，去選擇最佳的計(jì)算節(jié) 點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)連接方式。因此業(yè)界提出算網(wǎng)融合 的理念，將網(wǎng)絡(luò)資源、算力資源、存儲(chǔ)資源等多維度 的資源整合起來(lái)提供一體化的服務(wù)，讓資源供給實(shí)現(xiàn) 全局最優(yōu)。

為了實(shí)現(xiàn)一體化的算網(wǎng)融合服務(wù)，從技術(shù)角度、 商業(yè)角度來(lái)看有多種實(shí)現(xiàn)路徑，比如以云為基礎(chǔ)的泛 在計(jì)算體系，以及以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)的算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。其 中，算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?qū)⒍嗉?jí)算力資源與網(wǎng)絡(luò)信息相 結(jié)合，形成以用戶(hù)為中心的資源布局視圖，從而實(shí)現(xiàn) 業(yè)務(wù)與資源的最佳匹配，以提升整體的資源利用效率 和服務(wù)質(zhì)量。

本文首先介紹了邊緣計(jì)算所面臨的算網(wǎng)融合趨 勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)，以及由此驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生的算力網(wǎng)絡(luò)技 術(shù)，之后闡述了算力網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)架構(gòu)以及當(dāng)前業(yè)界進(jìn)展 情況。

2　邊緣計(jì)算中算網(wǎng)融合需求

邊緣計(jì)算作為一種靠近用戶(hù)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，既能像 云計(jì)算那樣共享計(jì)算、存儲(chǔ)等資源，又具有低時(shí)延、數(shù) 據(jù)本地化與高安全性等特性，尤其是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng) 景中能夠有效降低數(shù)據(jù)傳送時(shí)延，滿(mǎn)足高性能業(yè)務(wù)的各 類(lèi)要求。

但對(duì)于用邊緣計(jì)算和云計(jì)算的時(shí)間和情況，并沒(méi) 有一個(gè)嚴(yán)格的界定。比如采用一條低時(shí)延專(zhuān)線與部署在 城域網(wǎng)范圍內(nèi)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)結(jié)合，也能提供低的時(shí)延指 標(biāo)，這種情況是否也算邊緣計(jì)算。相反，如果邊緣計(jì)算 與網(wǎng)絡(luò)部署不匹配，即使物理位置接近，也會(huì)因?yàn)槁酚?迂回，導(dǎo)致時(shí)延增加。一個(gè)典型的例子如圖1所示。

圖1

此問(wèn)題可以從供給側(cè)和消費(fèi)側(cè)兩個(gè)方面來(lái)分析。

從供給側(cè)來(lái)看，邊緣計(jì)算的建設(shè)成本和維護(hù)成本 都是高于集中式的云計(jì)算節(jié)點(diǎn)，必須保證邊緣計(jì)算在所 覆蓋的區(qū)域能提供更好的端到端服務(wù)，需要以邊緣計(jì)算 節(jié)點(diǎn)為中心來(lái)梳理網(wǎng)絡(luò)布局，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求的多樣 性，提供多種接入方式，比如極致性能、高性?xún)r(jià)比等不 同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)連接，從而保證端到端的最優(yōu)配置。

從消費(fèi)側(cè)來(lái)看，用戶(hù)面對(duì)多方提供的邊緣計(jì)算節(jié) 點(diǎn)，在選擇合適的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要以自己為中 心，了解到各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)情況，再結(jié)合計(jì)算性 能、價(jià)格因素來(lái)綜合選擇算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源。

綜上所述，算網(wǎng)融合下的一體化服務(wù)成為邊緣計(jì) 算發(fā)展過(guò)程中的必然趨勢(shì)，需要結(jié)合各類(lèi)資源的特點(diǎn)來(lái) 提供綜合資源供給。

3　算網(wǎng)融合面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

為了實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)資源的融合供給，需要逐步解決度 量、感知、路由、交易、編排等多方面的技術(shù)難題。值 得指出一點(diǎn)，并不是這些難題都解決后才能提供算網(wǎng)融 合服務(wù)，而是逐步演進(jìn)提升。

（1）算力度量問(wèn)題

算力資源并不像電力那樣，能夠用“度/千瓦 時(shí)”這樣的單位簡(jiǎn)單地進(jìn)行量化，尤其考慮到CPU、 GPU、FPGA、ASIC等不同芯片的類(lèi)型，更是難以進(jìn) 行統(tǒng)一的衡量。因此需要一種共識(shí)，在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的基礎(chǔ) 上，量化異構(gòu)算力資源以及多樣化業(yè)務(wù)需求，建立統(tǒng)一 的描述語(yǔ)言，給算力資源賦予可度量、可計(jì)費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)單 位。

目前業(yè)界研究機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、標(biāo)準(zhǔn)組織等已經(jīng) 認(rèn)識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，紛紛從不同角度展開(kāi)了研究工作，但 尚未形成統(tǒng)一的結(jié)論。在現(xiàn)有應(yīng)用案例中，還是以虛 機(jī)、容器之類(lèi)的粗粒度單元衡量方式為主。

（2）算力感知問(wèn)題

算力感知，也可以認(rèn)為是對(duì)所有類(lèi)型的資源信息 的感知，甚至包括對(duì)用戶(hù)需求的感知。有兩種技術(shù)路 線，一種是由資源所有方主動(dòng)提供資源信息，并通過(guò)網(wǎng) 絡(luò)或者云管、資源管理等集中系統(tǒng)告知用戶(hù)，另外一種 則是由網(wǎng)絡(luò)或者集中系統(tǒng)主動(dòng)去探知資源信息。目前兩 種技術(shù)路線都處在不斷發(fā)展的過(guò)程中。針對(duì)用戶(hù)需求的 感知，初期可以采用用戶(hù)意圖驅(qū)動(dòng)的方式主動(dòng)提供資源 需求信息，后期隨著人工智能算法的成熟，可以使用流 量預(yù)測(cè)模型結(jié)合AI深度神經(jīng)算法，從資源需求、資源 消耗等方面進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)資源預(yù)配，加快資源部署速 度，提升資源整體利用率。

（3）算力路由問(wèn)題

算力路由將網(wǎng)絡(luò)資源信息與算力資源信息有機(jī)地 整合，以用戶(hù)為中心來(lái)提供算力資源視圖，讓用戶(hù)能夠 清楚地了解各類(lèi)算力資源的分布情況與報(bào)價(jià)情況，從而 確定最優(yōu)的資源組合，成為算網(wǎng)融合服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)發(fā) 展方向。 與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)路由方式一致，算力路由也可采用分 布式、集中式以及混合式方案。分布式方案通過(guò)擴(kuò)展IP協(xié) 議，在協(xié)議中增加資源信息和業(yè)務(wù)需求信息來(lái)實(shí)現(xiàn)信息泛 洪與資源路由；集中式方案利用SDN控制器等集中管控單

元來(lái)收集網(wǎng)絡(luò)信息與算力信息，再統(tǒng)一呈現(xiàn)給用戶(hù)；混合 式方案結(jié)合上兩種方式的特點(diǎn)，利用分布式協(xié)議來(lái)分發(fā)資 源信息，再通過(guò)集中管控單元來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一處理。

（4）算力交易問(wèn)題

隨著智能業(yè)務(wù)的發(fā)展，對(duì)算力資源的使用出現(xiàn)了 高頻、短時(shí)的新特點(diǎn)，比如人工智能算法中訓(xùn)練部分， 需要在短時(shí)間內(nèi)完成大數(shù)據(jù)樣本下的模型訓(xùn)練，但在訓(xùn) 練完成后，推理部分只需用相對(duì)少量的算力資源即可。 因此傳統(tǒng)的按月、按天租賃資源的方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足要 求，需要結(jié)合高頻、短時(shí)的特點(diǎn)，來(lái)設(shè)計(jì)新的資源交易 體系，將交易周期壓縮到小時(shí)，甚至分鐘級(jí)別。

此外，受限于邊緣計(jì)算的建設(shè)特點(diǎn)，邊緣計(jì)算市 場(chǎng)會(huì)存在很多的供給方，如何在多方參與下，實(shí)現(xiàn)高頻 交易，成為一個(gè)新的研究點(diǎn)。從目前研究來(lái)看，采用基 于區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式賬本體系能夠滿(mǎn)足此類(lèi)要求，但 具體實(shí)現(xiàn)還有待進(jìn)一步研究與論證。

（5）算力編排問(wèn)題

在支持高頻、多方、異構(gòu)的資源交易下，需要根 據(jù)交易內(nèi)容，快速提供資源，如快速分配算力資源、建 立網(wǎng)絡(luò)連接，又能在使用完成后快速釋放資源，并更新 資源信息。

4　邊緣計(jì)算原生的算網(wǎng)融合方案：算力網(wǎng)絡(luò)

基于算網(wǎng)融合服務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)，業(yè)界提出了算力 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案。算力網(wǎng)絡(luò)作為一種邊緣原生的新興技術(shù) 方案，其以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，連接多維資源，從而為用戶(hù)提 供最優(yōu)的資源供給，得到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

算力網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵在于將算力資源的地址屬性轉(zhuǎn)換為 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延屬性，讓使用者從模糊的、大概的距離判斷， 轉(zhuǎn)化成為精準(zhǔn)的時(shí)延指標(biāo)，以供各類(lèi)智能業(yè)務(wù)按需調(diào)用 資源，如圖2所示。

圖2 算力網(wǎng)絡(luò)視圖

為了實(shí)現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)方案，ITU-T Y.2501標(biāo)準(zhǔn)中提 供了一種典型的系統(tǒng)框架來(lái)實(shí)現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。此功能 架構(gòu)從算力網(wǎng)絡(luò)需求出發(fā)，在編排管理層的協(xié)作下，通 過(guò)算力網(wǎng)絡(luò)控制層收集資源層資源信息，提供給服務(wù)層 進(jìn)行可編程處理，并根據(jù)返回結(jié)果實(shí)現(xiàn)資源占用，建立 網(wǎng)絡(luò)連接。各層相互協(xié)作，為用戶(hù)提供多樣化的服務(wù)模 式，保證資源的最優(yōu)化配置。如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)架構(gòu)

算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層以算網(wǎng)融合服務(wù)為主，實(shí)現(xiàn)如對(duì) 用戶(hù)資源需求的處理、平臺(tái)與資源節(jié)點(diǎn)的交易等功能。

算力網(wǎng)絡(luò)控制層從資源層收集信息，并將其發(fā)送 到服務(wù)層進(jìn)一步處理。從服務(wù)層收到處理結(jié)果后，控制 層將占用資源并建立網(wǎng)絡(luò)連接。

算力網(wǎng)絡(luò)資源層包括算力網(wǎng)絡(luò)中的多種資源。通 常為在資源節(jié)點(diǎn)（云計(jì)算節(jié)點(diǎn)、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)等）中使 用的資源，如服務(wù)器、交換機(jī)、路由器、磁盤(pán)陣列、安 全產(chǎn)品等。

算力網(wǎng)絡(luò)編排和管理層包括算力網(wǎng)絡(luò)的編 排 、安全 、建模 、操作維護(hù)管理（ O p e r a t i o n Administration and Maintenance，OAM）模塊。算力網(wǎng)絡(luò)編排模塊負(fù)責(zé)算力網(wǎng)絡(luò)資源和服務(wù)的編排和管 理。算力網(wǎng)絡(luò)安全模塊負(fù)責(zé)應(yīng)用與安全相關(guān)管理，以減 輕算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的安全威脅。算力建模模塊可以根據(jù) 服務(wù)類(lèi)型進(jìn)行算力建模。算力OAM模塊實(shí)現(xiàn)了算力網(wǎng) 絡(luò)的操作，管理和維護(hù)。

5　算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)產(chǎn)業(yè)組織與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展

2019年，國(guó)內(nèi)三大運(yùn)營(yíng)商、華為等根據(jù)邊緣計(jì)算 的發(fā)展趨勢(shì)，紛紛提出了各自的觀點(diǎn)，在互相碰撞中逐 漸形成了算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基本概念。

2019年9月，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）與網(wǎng)絡(luò) 5.0產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟聯(lián)合成立邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 設(shè)施工作組（ECNI），同年年底發(fā)布《運(yùn)營(yíng)商邊緣 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書(shū)》，提出了以邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)為中 心的ECA（邊緣接入網(wǎng)絡(luò)）、ECN（邊緣計(jì)算內(nèi)部網(wǎng) 絡(luò)）、ECI（邊緣計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)）的理念。

2020年6月，網(wǎng)絡(luò)5.0技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)CCSA TC614 成立了算力網(wǎng)絡(luò)特別工作組，匯集多方力量集中探討算 力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案與應(yīng)用場(chǎng)景。

2020年11月，業(yè)界出版了第一本關(guān)于算力網(wǎng)絡(luò)專(zhuān) 著《邊緣計(jì)算與算力網(wǎng)絡(luò)》，系統(tǒng)性闡述算力網(wǎng)絡(luò)的思 路、技術(shù)以及對(duì)未來(lái)商業(yè)模式的探討。

2020年11月，中國(guó)聯(lián)通成立了中國(guó)聯(lián)通算力網(wǎng)絡(luò) 產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟，在“聯(lián)接+計(jì)算”領(lǐng)域和全產(chǎn)業(yè)鏈合作 伙伴攜手并進(jìn)，希望共建算力網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，推動(dòng)商業(yè)落 地，共享轉(zhuǎn)型成果。

2021年4月，CCSA TC3統(tǒng)一以“算力網(wǎng)絡(luò)”為名 開(kāi)展了9項(xiàng)系列行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、2項(xiàng)研究報(bào)告的編制工作， 涉及算力網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)要求、控制器、交易平臺(tái)、標(biāo)識(shí)解 析、編排管理、度量與建模等多方面。

2021年6月，在“第五屆未來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展大會(huì)”的未 來(lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展與變革論壇上，中國(guó)移動(dòng)正式發(fā)布了算 力網(wǎng)絡(luò)合作伙伴計(jì)劃。

2021年6月，IMT-2030（6G）推進(jìn)組發(fā)布《6G總 體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)》白皮書(shū)中，將算力網(wǎng)絡(luò)被列為6G十大潛在關(guān)鍵技術(shù)之一。

2021年7月，國(guó)際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)分局 （ITU-T）通過(guò)由中國(guó)電信牽頭的算力網(wǎng)絡(luò)框架與架構(gòu) 標(biāo)準(zhǔn)Y.2501，該標(biāo)準(zhǔn)是首項(xiàng)獲得國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織通過(guò)的 算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)。

2021年7月，寬帶網(wǎng)絡(luò)的行業(yè)機(jī)構(gòu)Broadband Forum（BBF）發(fā)布SD-466，描述了城域算網(wǎng)的用例 與需求，并同步啟動(dòng)了WT-492項(xiàng)目來(lái)細(xì)化城域算網(wǎng)的 體系結(jié)構(gòu)、功能模塊和接口定義。

2021年10月，中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（CCSA）批準(zhǔn) 成立了算網(wǎng)融合技術(shù)推進(jìn)委員會(huì)，并專(zhuān)設(shè)了算力網(wǎng)絡(luò)工 作組來(lái)討論算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用。

6　結(jié)束語(yǔ)

隨著邊緣計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展，算網(wǎng)融合成為未來(lái) 發(fā)展的重要趨勢(shì)。目前針對(duì)算網(wǎng)融合面臨的算力度量、 算力感知、算力路由、算力交易、算力編排等問(wèn)題，業(yè) 界提出了算力網(wǎng)絡(luò)等新型技術(shù)，力爭(zhēng)以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，以 用戶(hù)為中心來(lái)實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)資源的融合供給。

作者簡(jiǎn)介

雷　波（1980-），男，重慶人，高級(jí)工程師，現(xiàn)任中 國(guó)電信股份有限公司研究院網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所副所長(zhǎng)， 研究方向?yàn)槲磥?lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、新型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、邊緣 計(jì)算與算力網(wǎng)絡(luò)等

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摘自《自動(dòng)化博覽》2021年11月刊