日本在线www-日本在线播放一区-日本在线不卡免费视频一区-日本在线不卡视频-成人影院久久久久久影院-成人影院一区二区三区

1  引言

數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型需要更優(yōu)質的網(wǎng)絡連接和更強力的算力以滿足超大帶寬、超低時延、超高安全等業(yè)務需求。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代通信技術（Communication technology，CT）、控制技術（Operation technology，OT）和信息技術（Information technology，IT）的有機結合，日益成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型和發(fā)展的有力支撐，促進著社會、經(jīng)濟的進一步發(fā)展。隨著新基建戰(zhàn)略、東數(shù)西算工程的啟動和部署，對建設集約高效、經(jīng)濟適用、智能綠色、安全可靠的網(wǎng)絡和計算基礎設施提出更高的要求。算力網(wǎng)絡作為“算力+連接”的集合，  正體現(xiàn)了新基建對5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等融合基礎設施和AI、云/邊緣計算、區(qū)塊鏈等新技術服務的融合訴求，以及對東數(shù)西算工程的有效升級。

算力網(wǎng)絡是隨著5G、邊緣計算的技術融合和分布式部署發(fā)展而來，是國內通信產(chǎn)業(yè)界首創(chuàng)的新型技術。5G NFV技術開創(chuàng)了網(wǎng)絡和計算基礎設施的融合路徑，邊緣計算作為計算和網(wǎng)絡基礎設施向客戶側的進一步延伸，對降低業(yè)務的時延、保障業(yè)務可靠性等有明顯的優(yōu)勢。面向算力更加泛在化部署的趨勢，算力網(wǎng)絡可以有效促進中心云、邊緣云、邊緣網(wǎng)關等多樣化算力節(jié)點的協(xié)同，一方面可以實現(xiàn)無差別的用戶服務一致性，滿足極致的業(yè)務體驗；另一方面，通過對資源的高效利用，可以助力實現(xiàn)“雙碳”綠色發(fā)展目標。算力網(wǎng)絡目前已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界發(fā)展的熱點，運營商、設備商、科研院校等先后加入“算力網(wǎng)絡”的研究，基本確立了算力網(wǎng)絡的發(fā)展路線和架構體系，并在算力建模、算力感知、算力路由、算力交易等核心技術方向取得初步成果，發(fā)表多篇論文并推進相應的標準化制定，同時開展了技術原型的驗證和試點工作。

本文結合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的需求和技術體系，提出了面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的算力網(wǎng)絡架構體系，并對關鍵技術進行分析。面向互聯(lián)互通、柔性制造等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展要求，算力網(wǎng)絡代表新型的基礎設施和生產(chǎn)力，可以通過與工業(yè)SDN、邊緣計算等技術的結合，實現(xiàn)云、網(wǎng)關、PLC等算力節(jié)點的編排管理，以及算力的實時感知和業(yè)務的實時調度，滿足高帶寬、低時延的新型工業(yè)視覺、AI等業(yè)務需求。

2  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和算力網(wǎng)絡基礎設施的演進 發(fā)展 

2.1   工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎設施

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡是構建工業(yè)環(huán)境下人、機、物全面互聯(lián)的關鍵基礎設施，根據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)流向，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡又可進一步劃分為工廠內網(wǎng)和工廠外網(wǎng)。工廠內網(wǎng)指在工廠或園區(qū)內部，滿足工廠內部生產(chǎn)、辦公、管理、安防等連接需求，用于生產(chǎn)要素互聯(lián)以及企業(yè)IT管理系統(tǒng)之間連接的網(wǎng)絡。工廠外網(wǎng)指以支撐工業(yè)全生命周期各項活動為目的，滿足工廠數(shù)據(jù)、工業(yè)應用、工廠業(yè)務需要出工廠與云平臺或者其他網(wǎng)絡互聯(lián)的需求，用于連接企業(yè)上下游之間、企業(yè)多分支機構、企業(yè)與云應用/云業(yè)務、企業(yè)與智能產(chǎn)品、企業(yè)與用戶之間的網(wǎng)絡[1]。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的計算基礎設施包括部署在工業(yè)外網(wǎng)和內網(wǎng)中的中心云、邊緣云、網(wǎng)關、控制器等。中心云主要處理非實時的大規(guī)模數(shù)據(jù)，可以部署在企業(yè)外網(wǎng)或內網(wǎng)；邊緣云主要處理有一定實時性、安全性要求的業(yè)務，通常部署在園區(qū)網(wǎng)絡或者企業(yè)內網(wǎng)；網(wǎng)關主要處理協(xié)議轉換等業(yè)務，通常部署在企業(yè)內網(wǎng)；控制器主要以實時閉環(huán)控制業(yè)務為重點，通常部署在企業(yè)內網(wǎng)的車間網(wǎng)絡。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，云化網(wǎng)關、云化PLC的形態(tài)也漸漸出現(xiàn)，增加了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)算力節(jié)點的種類以及部署形式，不僅要求不同算力節(jié)點間多級的調度，同時對同類節(jié)點間的調度也提出了新的需求。

2.2   算力網(wǎng)絡基礎設施

算力網(wǎng)絡是網(wǎng)絡和計算兩大學科的融合，如圖1所示，包括以SRv6/G-SRv6、確定性網(wǎng)絡、無損網(wǎng)絡為代表的IP網(wǎng)絡和以全光高速互聯(lián)、全光靈活調度為代表的光網(wǎng)絡等網(wǎng)絡基礎設施，以及以多樣性算力、算力原生為代表的靈活敏捷的算力底座和以邊緣計算、端計算為代表的泛在算力基礎設施。

圖1 算網(wǎng)基礎設施體系[2]

以網(wǎng)絡和計算基礎設施為基礎，算力網(wǎng)絡的目標形態(tài)是實現(xiàn)算網(wǎng)一體。在算網(wǎng)一體階段，網(wǎng)絡和計算基礎設施從形態(tài)上走向深度融合甚至一體化，實現(xiàn)轉發(fā)及計算；業(yè)務請求將分解至異構的分布式服務節(jié)點，利用集中式和分布式調度結合的方式實現(xiàn)極低時延的信息處理；網(wǎng)絡和計算資源從整體上實現(xiàn)一體化編排管理，充分考慮地域、時間、用戶等性質進行統(tǒng)一編排。

2.3   工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和算力網(wǎng)絡基礎設施協(xié)同發(fā)展相互促進

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術與工業(yè)經(jīng)濟深度融合的新型基礎設施，是將互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術引入工業(yè)領域的融合發(fā)展方向。算力網(wǎng)絡是網(wǎng)絡與計算基礎設施深度融合而產(chǎn)生的新一代信息基礎設施，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以相互促進發(fā)展。一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以促進算力網(wǎng)絡在垂直行業(yè)領域的應用，另一方面，算力網(wǎng)絡可以激發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新的發(fā)展動力，實現(xiàn)靈活、高效、集約的工業(yè)再升級。

3  算力網(wǎng)絡在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用場景和部 署方式

面向互聯(lián)互通、柔性制造等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)趨勢，算力網(wǎng)絡可以應用在工業(yè)內網(wǎng)和外網(wǎng)，對異構的算力節(jié)點進行編排管理，并通過與工業(yè)SDN、IPv6協(xié)議的結合，實現(xiàn)算力的實時感知調度，滿足高帶寬、低時延的新型工業(yè)視覺、工業(yè)控制、工業(yè)智能等業(yè)務需求，如圖2所示。

圖2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和算力網(wǎng)絡的協(xié)同和應用 

3.1   算力網(wǎng)絡在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用場景

算力網(wǎng)絡可以應用在工業(yè)內網(wǎng)，對邊緣云、網(wǎng)關、PLC等異構算力節(jié)點進行編排管理。不同形態(tài)的設備在工業(yè)網(wǎng)絡中所處的位置不同，所包含的芯片種類以及計算和存儲能力不同，相應負責的業(yè)務也有所差異。同一類業(yè)務中的不同任務可以分別在所對應的計算節(jié)點進行，例如邊緣智能場景中的云中心訓練模型，邊緣節(jié)點可以通過算力網(wǎng)絡的調度更高效地進行推理決策。當前對應最近的邊緣節(jié)點負載較高時，可以實時調度到附近負載較低的邊緣節(jié)點執(zhí)行業(yè)務請求。

算力網(wǎng)絡可以應用在工業(yè)外網(wǎng)，對不同園區(qū)或不同工廠的云、邊緣云等節(jié)點進行協(xié)同調度。當前云化PLC、云化網(wǎng)關的趨勢促使計算節(jié)點和功能以虛擬化的形式部署，增加了節(jié)點之間的管理和調度需求。且由于虛擬化技術和網(wǎng)絡技術的提升，跨工廠、跨園區(qū)的遠程控制、多點協(xié)作場景也逐漸涌現(xiàn)，例如通過云化PLC來進行遠程控制作業(yè)，  或者跨園區(qū)的多點AR/VR來構建虛擬工廠，可通過算力網(wǎng)絡實現(xiàn)對網(wǎng)絡和計算資源的精準調度。

3.2   算力網(wǎng)絡在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的部署方式

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進工業(yè)網(wǎng)絡向靈活組網(wǎng)、IP化的趨勢發(fā)展，結合工業(yè)SDN、IPv6等技術，算力網(wǎng)絡可以通過集中式或者分布式的方式實現(xiàn)。

當前工業(yè)生產(chǎn)（主要指離散工業(yè)）基本上都是“剛性生產(chǎn)”模式[3]，  制造環(huán)節(jié)中機器、設備、輔助工具等需要按照預先的設定進行互聯(lián)。未來工業(yè)生產(chǎn)大規(guī)模定制化的特點需要資源組織更加靈活和智能，工業(yè)SDN可以通過網(wǎng)絡資源的動態(tài)調整，打破工廠內部網(wǎng)絡剛性組織的局限，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的靈活組織及生產(chǎn)設備的“即插即用”，適應智能機器自組織和生產(chǎn)線敏捷部署的要求。算力網(wǎng)絡可以與工業(yè)SDN相結合，進一步促進工業(yè)靈活化生產(chǎn)的需要。通過增強工業(yè)SDN控制器，對網(wǎng)絡中的計算節(jié)點算力信息進行感知和收集，同時結合網(wǎng)絡鏈路的狀態(tài)信息，選擇最合適的計算服務節(jié)點和網(wǎng)絡轉發(fā)路徑，滿足新型的工業(yè)場景需求，且實現(xiàn)成本較低，易于部署。

工業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡基本采用總線和工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，具備很強的專用性和私有性，為互聯(lián)互通帶來較大困難，通過協(xié)議轉換等方式也存在效率和可靠性問題。工業(yè)IP化是指將IP協(xié)議延伸至工業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡，以實現(xiàn)企業(yè)辦公網(wǎng)絡、生產(chǎn)管理網(wǎng)絡、過程控制網(wǎng)絡以及現(xiàn)場網(wǎng)絡的端到端IP互聯(lián)，有利于整個工業(yè)系統(tǒng)的全面深層次交互。以Profinet、Ethernet/IP等為代表的工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議已經(jīng)支持為現(xiàn)場設備分配IP地址，  并可以實現(xiàn)IP流量與控制信息的共線傳送。新一代IPv6協(xié)議當前已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)界逐漸應用，  算力網(wǎng)絡可以將IPv6協(xié)議作為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平面，  利用IPv6協(xié)議的靈活可擴展特性，  通過增強邊緣網(wǎng)關、路由器、交換機等設備，實現(xiàn)對算力節(jié)點信息的采集；并通過IPv6協(xié)議攜帶相應信息至工業(yè)網(wǎng)絡中，實現(xiàn)分布式的算力感知和路由。相較于集中式的實現(xiàn)方式，分布式方案更高效更實時。

4  算力網(wǎng)絡在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用的關鍵技術

算力網(wǎng)絡和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相結合的核心技術包括算力度量、算力感知和路由、在網(wǎng)計算、確定性網(wǎng)絡、數(shù)字孿生網(wǎng)絡等。

算力度量是對算力需求和資源進行統(tǒng)一的抽象描述，并結合網(wǎng)絡性能指標形成算網(wǎng)能力模板，提供標準統(tǒng)一的度量規(guī)則[4]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)中的業(yè)務專用性要求相對較高，差異化需求相對明顯，對通信、計算、存儲等方面的側重各有不同，算力度量可以幫助衡量計算任務所對應的硬件要求，為優(yōu)化整體的服務性能提供基礎。

算力感知和路由是網(wǎng)絡對算力資源和服務的部署位置、負載信息等的實時感知，為引入計算因素的算力路由提供信息參考，尋找最合適的計算服務節(jié)點和網(wǎng)絡轉發(fā)路徑。工業(yè)視覺、AR/VR等業(yè)務逐漸展開應用，  對網(wǎng)絡的時延和計算的性能同時提出了更高的要求，算力感知和路由將在面向未來演進的新型業(yè)務中發(fā)揮優(yōu)勢，保障用戶體驗。

在網(wǎng)計算面向網(wǎng)絡和計算逐步一體化階段，計算任務開始從網(wǎng)絡邊緣的數(shù)據(jù)中心逐漸遷移至網(wǎng)絡內部，由交換機、路由器、網(wǎng)關、服務器等設備共同完成計算任務。當前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的計算節(jié)點種類、部署方式越來越多樣化，邊緣計算已經(jīng)促進了業(yè)務的分布式部署，在網(wǎng)計算可以進一步加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的處理，提供無處不在的連接和計算服務。

確定性網(wǎng)絡自提出以來，首先在車載網(wǎng)絡、工業(yè)網(wǎng)絡得以應用，   當前工業(yè)以太網(wǎng)、時間敏感網(wǎng)絡[5]等技術已經(jīng)應用在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，IP網(wǎng)絡的確定性技術和標準仍在制定中[6]。面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IP化等趨勢，可以預見確定性網(wǎng)絡將會應用在更廣的范圍。確定性網(wǎng)絡提供更可靠、更精準的網(wǎng)絡連接，和算力網(wǎng)絡相結合，將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供端到端的確定性服務。

數(shù)字孿生網(wǎng)絡是將數(shù)字孿生技術引入網(wǎng)絡，構建一個具有物理網(wǎng)絡實體及虛擬孿生體，且二者可進行實時交互映射的網(wǎng)絡系統(tǒng)[7]。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，  數(shù)字孿生網(wǎng)絡可以通過算力網(wǎng)絡的計算能力以及實時調度能力更高效準確地采集數(shù)據(jù)和建模，同時可以與空間物理系統(tǒng)（Cyber physical system，CPS）  [8]相結合構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)虛擬孿生體，促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的自動化、智能化運維和升級。

5  結束語

算力網(wǎng)絡是國內首創(chuàng)的融合網(wǎng)絡和計算兩大領域的新型技術，目標是構建靈活高效、綠色低碳的新一代融合信息基礎設施，已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界的熱點。與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相結合，算力網(wǎng)絡可以助力實現(xiàn)統(tǒng)一化、靈活化承載的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡和計算平面，滿足新型的工業(yè)應用需求。目前，算力網(wǎng)絡的發(fā)展尚處于起步階段，演進路線和技術體系初具雛形，亟需產(chǎn)業(yè)界上下游聯(lián)合推進，在算力度量、算力感知和路由、在網(wǎng)計算等技術方向實現(xiàn)突破。  

 作者簡介：

劉   鵬  （1991-），男，工程師，現(xiàn)就職于中國移動通信有限公司研究院，主要研究方向為下一代IP網(wǎng)絡、確定性網(wǎng)絡的技術和應用。

李志強  （1987- ），男，工程師，現(xiàn)就職于中國移動通信有限公司研究院，主要研究方向為算力網(wǎng)絡、可編程網(wǎng)絡等下一代IP網(wǎng)絡技術。

陸   璐  （1979-），女，高級工程師，現(xiàn)任中國移動通信有限公司研究院基礎網(wǎng)絡技術研究所副所長，主要研究方向6G網(wǎng)絡、算力網(wǎng)絡以及未來IP網(wǎng)絡等。

參考文獻：

[1] 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(AII). 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡連接白皮書(版本2.0) [R]. 2021.

[2] 中國移動. 算力網(wǎng)絡白皮書[R]. 2021.

[3] 有曉宇, 張奕卉. 淺析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動工廠網(wǎng)絡與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展[J]. 數(shù)字化用戶, 2019, (018) : 10.

[4] 中國移動. 算力感知網(wǎng)絡(CAN)技術白皮書[R]. 2021.

[5] IEEE. Official website of the IEEE 802.1 time-sensitive networking (TSN) task group [EB/OL].

[6] IETF. Official website of the IETF deterministic networking (detnet) working group[EB/OL]. 

[7] 孫滔, 周鋮, 段曉東, 等. 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(DTN): 概念, 架構及關鍵技術[J]. 自動化學報, 2021, 47 (3) : 14.

[8] Negri E, Fumagalli L, Macchi M. A review of the roles of digital twin in CPS-based production systems[J]. Procedia Manufacturing, 2017, (11) : 939 ? 948.

摘自《自動化博覽》2022年2月刊