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1、目標和概述

全球已經掀起行業數字化轉型的浪潮，數字化是基礎、網絡化是支撐、智能化是目標。智能化社會的一個典型特征即物理世界和數字世界的深度融合，未來數字世界通過IoT、AR等技術提供的傳感器、執行器，與真實世界產生互動。網絡作為物理世界和數字世界的連接的橋梁實現數據流動。網絡連接的一側是IoT的傳感器和執行器的I/O，作為物理世界和數字世界的接口產生海量數據，對網絡提出更高帶寬、更低時延、更強安全的需求；另一側是人工智能運算所需要的數據、算力、算法，實現數據價值化。海量數據的傳輸、分析和存儲對傳統網絡和云計算提出了巨大挑戰，使云計算和網絡面臨“傳不暢、算不動、存不下”的局面， 所以為了滿足大數據傳輸，或者低時延、高安全的業務需求，驅動計算從云端下移到接近數據源的邊緣近處理和分析數據。從云計算、邊緣計算乃至到普適計算的發展大趨勢下，未來社會中會在靠近用戶的不同距離遍布許多不同規模的算力，通過全球網絡為用戶提供各類個性化的服務。從百億量級的智能終端，到全球十億量級的家庭網關，再到每個城市中未來MEC帶來的數千個具備計算能力的基站，以及數百個NFV化帶來的Cloud CO機房，以及每個國家數十個大型的云DC，形成海量的泛在算力從各處接入互聯網，形成計算和網絡深度融合的趨勢。面對網絡計算融合的新網絡趨勢，邊緣計算乃至泛在計算場景中，由于單個站點的算力資源有限，需要多個分布式邊緣計算站點互聯，組成松散耦合的邊緣云集群協同工作，現有架構一般通過集中式編排層來管理和調度，存在可擴展和調度性能差的問題。

傳統基于客戶端/服務器客戶端與長生存周期的服務端進程通信，服務端處理大部分業務邏輯。隨著微服務的發展，傳統的客戶端/服務器模式被解構，服務器側的應用解構成功能組件部署在云平臺上，由API網關統一調度，可以做到按需動態實例化，服務器中的業務邏輯轉移到客戶側，客戶只需要關心計算功能本身，而無需關心服務器、虛擬機、容器等計算資源，聚焦業務邏輯，從而實現函數即服務。 而當前互聯網的假設是靜態的server加上移動的client，傳統基于DNS解析的IP尋址，以及建立TCP/TLS會話的網絡模式，也難以發揮動態、微服務、泛在計算的優勢，不能保證計算效率最大化。未來網絡需要能夠支持不同的計算類應用，根據不同的業務需求，網絡實時狀況，計算資源實時狀況，可以動態地路由到離client不同距離的計算節點上執行計算任務，實現用戶體驗最優、計算資源利用率最優、網絡效率最優。

該方案主體目標為面向網絡計算融合趨勢，以無所不在的網絡連接為基礎，基于分布式的邊緣計算節點，通過服務的自動化最優路由和負載均衡，構建算力感知的全新的網絡基礎設施，真正實現網絡無所不達，算力無處不在，智能無所不及。 幫助海量應用、海量功能函數、海量計算資源構成一個開放的生態; 海量的應用能夠按需、實時調用不同地方的計算資源，提高計算資源利用效率實現用戶體驗最優、計算資源利用率最優、網絡效率最優。

圖1 算力感知網絡總體架構

2、解決方案介紹

2.1　面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案系統架構

面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案系統架構如圖2所示，主要包括以下部分：

• 入口節點功能：面向客戶端，負責服務的實時尋址和流量調度。　

• 出口節點功能：面向服務端，負責服務狀態的查詢、匯聚和全網發布。

• 算力感知網絡節點(CAN節點)：主要互聯分布式的邊緣計算節點,并對算力可感知、可度量以及可控制的網絡節點。

圖2 面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案系統架構

2.2 面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案

面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案，即基于當前網絡可用的算力和服務，結合網絡實時狀況，靈活匹配、動態調度計算資源，將終端的計算卸載到合適計算節點，邊緣或者中心云，支撐業務的計算需求，保證業務的用戶體驗。面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案技術方案具體包括算力服務感知協議與流程交互、邊云協同調度機制、邊云協同的數據通信等部分。

（1）算力服務感知協議與流程交互

通過在路由表中增加計算性能評估參數，如計算剩余能力、計算時延、以及其他可擴展參數，加權計算網絡性能與計算性能之和，綜合考量網絡與計算性能，選出最優執行節點，為計算業務做路由轉發。由于所選路由以計算優先為原則，使其時延大大降低，配合邊緣算力可以滿足低時延應用需求。路由表中包含計算性能數據和網絡性能數據，路由節點周期性發送網絡性能探測包、計算性能探測包，收集本地及臨近路由節點網絡與計算性能數據，用以更新路由表。路由節點收到業務請求后，根據服務ID、網絡與計算性能加權結果確定業務路由。計算和網絡信息可以通過擴展現有BGP、IGP協議在CFN網絡進行擴散和同步。

同一個service，對應唯一的service ID，在網絡中不同節點部署該service時，即在網絡中散布服務多副本，對應多個不同的service IP地址，將同一個service的多副本映射為同一個service ID。為與現有業務層兼容，service ID使用業務層定義的業務ID（即以IP格式轉意的業務ID）。Age是路由項老化時間。

圖3 算力服務感知協議交互流程

（2）云邊協同的分布式調度機制

當本地路由節點收到計算任務的數據包時，首先確定該數據包的計算任務類型，計算任務類型包含服務 ID、流粘性需求屬性等，基于預先獲取的計算任務類型、其他計算節點和計算性能的對應關系，確定該計算任務類型對應的至少一個其他節點和其對應的計算性能。基于其他節點的計算性能，以及本地節點與其他節點之間的網絡性能如鏈路狀態，綜合考量確定執行的目標節點。目標節點的地址即數據包的路由目的地址，而后基于目標地址對數據包進行轉發。計算和網絡性能信息可以通過擴展現有BGP、IGP協議在CFN網絡進行擴散和同步。

（3）邊云協同的數據面通信過程

對于實時性,可靠性要求更高的業務，可以在接收到首個服務報文后, 選擇基于隨路查詢進一步選擇最佳節點來提供服務： 入口節點功能模塊（ingressnode）接收用戶設備發往目標服務節點的首個報文后將原始報文復制多份并隨路發送服務以及網絡查詢測量報文（即OAM報文，OAM查詢測量報文可以在原始報文頭部或單獨發送），同時發送給多個出口節點功能模塊（egress node），通過查詢測量獲取取其計算性能（如服務負載）和/或網絡性能（如時延）。egressnode收到后根據本地計算和網絡的實時信息通過OAM應答ingress node，并將原始首包繼續轉發到服務計算節點，ingress node基于egress node返回的計算性能和/或網絡性能確定目標路由節點并建立轉發流表FIB，由該目標路由節點連接的一個目標服務節點為用戶設備提供服務。

圖4 跨邊緣計算節點的數據面通信過程

2.3　基于中國移動邊緣計算自研SIGMA平臺的應用

中國移動的Sigma平臺是面向邊緣計算的PaaS平臺，基于云原生的架構，支持不同功能模塊的運行，為應用提供管理、網絡和行業特色API能力。面向邊緣應用開放的能力API需要支持統一管理，構建統一的能力API注冊、注銷、激活、去激活、發布、訂閱更新以及更新通知等機制，方便應用調用并支持統一運營與維護。滿足互聯網和行業用戶業務使用邊緣能力的需求，提供邊緣計算集群管理、應用多集群的部署、第三方PaaS能力引入等云能力。具備集群可擴展和多集群等特征，適配將來大規模邊緣計算集群PaaS管理。Simga平臺支持“智慧城市”、“智能制造”、“車聯網”、“醫療教育”、“游戲直播”等行業，提供運營商特有的無線能力和核心網能力包括位置服務、帶寬管理服務、無線網絡信息服務。

本技術方案已經集成在中國移動移動邊緣計算自研SIGMA平臺，作為Sigma網絡特色能力，進行邊跨緣計算站點之間的云邊協同，實現計算任務的按需匹配和靈活調度。目前已經聯合浙江移動啟動邊緣計算試點進行現網實驗局概念驗證，從集成測試、功能測試和性能測試不同維度驗證本技術方案的可行性和性能，推動本技術方案的標準和規模化部署。

圖5 測試拓撲圖

3、代表性及推廣價值

（1）面向敏捷邊云協同的算力感知網絡解決方案將分散的邊緣計算站點互聯，組成松散耦合的邊緣云集群協同工作以提高系統的可伸縮性和健壯性，構建邊緣與中心云的一體化生態；提供分布化計算和存儲系統的全局優化，內建計算任務動態路由的能力，根據業務需求，基于實時的計算資源性能、網絡性能、成本等多維因素，動態、靈活地調度計算任務，從而提高資源利用率，網絡利用效率，提高業務用戶體驗。

（2）本技術方案通過互聯分布化的邊緣計算站點，拉通不同位置的邊緣云和中心云構成融合業務網絡，實現“網絡云（In-network Cloud）”基礎設施，實現計算資源即插即用，解決服務多副本、服務動態性問題。

（3）面向OTT提供開放的計算和存儲能力，助力傳統運營商向In-Net Cloud轉型。

（4）通過計算資源統計復用，及組播等技術，實現計算資源、網絡資源最大化利用。

（5）新的交易模式催生網絡貨幣化，資源提供者變現，助力運營商實現網絡即服務功能。

 圖6 基于算力感知網絡的邊邊協同應用場景

摘自《自動化博覽》2020年7月刊