中国工程院院士邬贺铨:IPv6成为新一代IT的承载平台 将与算力网络并行发展

以“数即万物 智算未来”为主题的2021中国移动全球合作伙伴大会在广州拉开帷幕。在今天上午的主论坛上,中国工程院院士邬贺铨发表了以《IPv6助力打造以算力服务为中心的网络》为主题的演讲。

中国工程院院士邬贺铨:IPv6成为新一代IT的承载平台 将与算力网络并行发展

在演讲中,他指出:“IPv6新时期正好与物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和5G等新一代信息技术并行发展,IPv6成为新一代IT的承载平台,并统一云网边端的承载,将在云网融合和多云协同中发挥重要作用。”

邬贺铨强调,与此同时,算力网络对IPv6提出了很多挑战,IPv6需要在确定性广域网、变长IP地址,网络安全等方面持续创新,IPv6将与算力网络并行发展。

云业务发展需要一张算力网络

根据工信部发布的数据显示,2020年电信运营商的云计算业务收入比上年增长85.8%。到2021年前三季度,电信运营商的云计算业务收入同期增长了94.8%,增速惊人。

邬贺铨表示,云业务不仅要求通信连接,还要求高可靠、低成本、灵活调用的算例资源。为了适应云业务的发展,需要打造一张算力网络。

为了实现对泛在的计算和服务的感知、互联和协同调度,算力网络架构体系从逻辑功能上可划分为算力服务层、算力平台层、算力资源层、算力路由层和网络资源层五大功能模块。基于网络无处不在的算力资源,算力平台层完成对算力资源的抽象、建模、控制和管理,并通过算力通告模块通知到算力路由层,由算力路由层综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况,将服务应用调度到合适的节点,以实现资源利用率最优并保证极致的用户体验。

据介绍,算力网络中包含着众多的技术,包括时延敏感网络技术、确定性的网络技术、网络功能虚拟化,以及计算优先网络、电信可信区块链、IPv6和基于IPv6的分段选路SRv6等等。

IPv6统一云网边端的承载

在邬贺铨看来,其中IPv6和基于IPv6的分段选路SRv6技术举足轻重。APN6是基于IPv6的应用感知,传统的IP报头仅含源和目的地址等选路用基本信息,网络无法识别该IP包承载的业务类型和服务等级(SLA)要求,网络规划通常采用轻载方式(30-40%),资源利用率低,对应用无感的网络管道使得运营商难以提供差异化服务和精细化管理。

而进一步开发IPv6帧扩展报头包含更多的应用信息,该信息经设备转发面传递,可被沿途节点处理,降低控制器间交互影响。未来可以利用IPv6扩展报头嵌入所承载的数据属性,支撑对跨境数据流通的管理。

从IPv6的随流监测的角度来看,传统的监测方式采用发送模拟监测报文的间接测试方式,不能保证模拟报文与真是业务路径一致,业务丢包监测精度只能达到10-3。随流监测技术无需外挂探针,将OAM携带在用户报文中。处理节点根据报文中的OAM指令信息,收集数据并护理。

SRv6支持跨网智能开通与运维

而SRv6可提供网络切片支持特定的VPN服务。SRv6利用IPv6扩展头SRH,压入显式路由,通过路径中节点不断更新目的地址完成逐跳转发。SRv6 Policy具有Color属性,控制器对不同客户,业务流做染色,标记不同应用的服务等级要求。头节点根据控制器下发的业务策略,匹配业务流染色,完成符合业务SLA的网络路径规划,支持确定性服务。

目前来看,SRv6报头开销太大。主要是因为基站回传流量需穿越城域网和骨干网,端到端SR隧道可达8跳或更多,而每一跳对应的SID长度128比特,8层SID产生128Bytes长度的SRH,而净荷平均仅256 Bytes,效率低,时延大。8层SRv6 SID的长度相当于32层MPLS标签深度,超出现网芯处理能力。SRv6域内IPv6通常分配相同的Prefix,而且运营商承载网路由器数一般不超过1000,表征节点数与邻接标签数有限,SRv6报头具有压缩可能。

据悉,我国企业在IETF牵头提出了G-SRv6方案。采用压缩冗余前缀,二维指针定位等创新技术,SRH列表中可以同时包含编码128位SID和压缩G-SID,通过控制面指示压缩G-SID,G- SRv6可与SRv6完整SID混编场景协同工作。无须修改现有地址规划和路由规划,现网设备可软件升级支持,继承SRv6网络编程能力。

对于政企网外联的需要,可根据应用类型既可提供低时延专线产品和网络切片,也可提供是时延不敏感的大带宽通过。还可基于应用信息与云的位置选择对应的WAN和满足上云需求的路径。可基于应用信息中的信息安全表示,将数据流量转发至本地云和公有云,保证内部数据不出企业。可按需提供增值服务,对互联网流量需经有防火墙和入侵检测的路径,对视频会议流量需经广域网加速等。

邬贺铨补充说,SRv6支持跨网智能开通与运维,意图引擎就是将将商业意图翻译成网络语言,模拟网络设计和规划。分析引擎通过实时遥测,采集分析用户的流量与性能数据。执行引擎,将网络设计和规划变称具体的网络命令,通过标准的接口让网络设备自动化执行。智能引擎,在分析引擎的基础上,通过AI和不断升级的经验库,给出风险预测和处理建议,或直接反馈给意图引擎,实现网络自动优化。

邬贺铨表示,未来的算力网络,面对的客户需求众多,往往要给这些客户针对性的服务,这样可将意图引擎开放给客户,客户无需知道运营商的网络具体部署像用云一样编程切片信道,跨多个网络就像一个网一样,线上定单,上百个参数,天级开通,同意运维,租户SLA可视。

他强调,面对云网融合时代,并且是多云协同的时代,如果没有任何协同措施,即使是多云,效果也将欠佳。因此,网络不仅要快速建立满足客户带宽和时延要求的通信连接,还要为客户低成本高可靠高安全使用算力服务提供灵活的调度能力,需要优化云网边端的协同,从现有的网络架构向以算例服务为中心的网络架构演进,真正实现云网融合。

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