算力網(wǎng)絡詳解 卷1：算網(wǎng)大腦

第1章 算力網(wǎng)絡概述 1
1.1　算力網(wǎng)絡概念2
1.1.1　算力網(wǎng)絡的定義 2
1.1.2　算力網(wǎng)絡與電力網(wǎng)絡 3
1.2　新型數(shù)字化經(jīng)濟需求4
1.2.1　人工智能產(chǎn)業(yè)化需求 4
1.2.2　分布式多級算力需求 5
1.3　算力網(wǎng)絡發(fā)展的基礎8
1.3.1　算力網(wǎng)絡的技術底座 8
1.3.2　“雙碳”社會的國際共識 10
1.3.3　算力網(wǎng)絡發(fā)展的國家政策 11
1.4　算力網(wǎng)絡的新應用形態(tài)介紹 12
1.4.1　新型算力組合 12
1.4.2　新型算力模式 12
1.5　算力網(wǎng)絡產(chǎn)業(yè)規(guī)劃13
1.5.1　算力網(wǎng)絡的標準規(guī)劃 13
1.5.2　中國運營商的算力網(wǎng)絡規(guī)劃 15
第2章 算力網(wǎng)絡與云網(wǎng)融合的關系 20
2.1　主流運營商與云商的云網(wǎng)融合發(fā)展戰(zhàn)略 20
2.2　云網(wǎng)融合技術特點24
2.2.1　云基礎設施技術 24
2.2.2　網(wǎng)基礎設施技術 28
2.2.3　云網(wǎng)融合管理編排技術 29
2.3　云網(wǎng)融合典型場景33
2.4　從云網(wǎng)融合到算力網(wǎng)絡35
2.5　算力網(wǎng)絡目標37
第3章算力網(wǎng)絡技術體系 40
3.1　算力網(wǎng)絡標準體系進展40
3.1.1　ITU標準中的算力網(wǎng)絡體系框架 40
3.1.2　CCSA標準中算力網(wǎng)絡體系架構 43
3.2　亞信科技算力網(wǎng)絡系統(tǒng)參考體系44
3.2.1　系統(tǒng)功能架構 45
3.2.2　系統(tǒng)接口設計 46
3.3　算網(wǎng)運營交易中心50
3.3.1　中心簡介 50
3.3.2　功能介紹 50
3.3.3　集成關系 54
3.4　算力網(wǎng)絡編排中心54
3.4.1　中心簡介 54
3.4.2　功能介紹 55
3.4.3　集成關系 57
3.5　網(wǎng)絡管理調(diào)度中心57
3.5.1　中心簡介 57
3.5.2　功能介紹 57
3.5.3　集成關系 59
3.6　算力管理調(diào)度中心59
3.6.1　中心簡介 59
3.6.2　功能介紹 60
3.6.3　集成關系 61
3.7　算力網(wǎng)絡智能引擎 62
3.7.1　簡介 62
3.7.2　功能介紹 62
3.7.3　集成關系 63
3.8　算力網(wǎng)絡數(shù)字孿生中心64
3.8.1　中心簡介 64
3.8.2　功能介紹 64
3.8.3　集成關系 66
3.9　算力網(wǎng)絡基礎設施66
3.9.1　網(wǎng)絡基礎設施 66
3.9.2　算力基礎設施 68
3.10　業(yè)務流程介紹 70
3.10.1　算力網(wǎng)絡業(yè)務開通 70
3.10.2　算力網(wǎng)絡業(yè)務變更 72
3.10.3　算力網(wǎng)絡業(yè)務撤銷 74
3.10.4　算力注冊并網(wǎng) 75
3.10.5　應用服務部署 76
3.10.6　應用服務自智保證 77
第4章 算力網(wǎng)絡運營交易關鍵技術 79
4.1　多量綱的模型體系催生多形態(tài)的算力網(wǎng)絡商品 79
4.1.1　三要素體系定義 79
4.1.2　多量綱模型體系 81
4.1.3　多形態(tài)算力網(wǎng)絡商品 81
4.2　多樣化的商業(yè)模式促成雙驅(qū)動的算力網(wǎng)絡受理 82
4.2.1　商業(yè)模式定義 82
4.2.2　雙驅(qū)動算力網(wǎng)絡受理 84
4.3　區(qū)塊鏈的技術底座實現(xiàn)可信任的算力網(wǎng)絡交易 85
4.3.1　算力網(wǎng)絡存證 86
4.3.2　算力網(wǎng)絡通證 87
4.3.3　智能合約 88
4.3.4　交易溯源 89
4.4　沉浸式的用戶體驗發(fā)掘算力網(wǎng)絡的新價值 90
第5章算力網(wǎng)絡一體編排關鍵技術91
5.1　算力網(wǎng)絡節(jié)點評估91
5.1.1　算力網(wǎng)絡節(jié)點定義 91
5.1.2　算力網(wǎng)絡節(jié)點性能指標 93
5.1.3　算力網(wǎng)絡節(jié)點資源指標 98
5.1.4　性能與資源關系模型 103
5.2　算力網(wǎng)絡融合資源視圖107
5.2.1　算力網(wǎng)絡鏈路 107
5.2.2　算力節(jié)點感知 110
5.2.3　算力網(wǎng)絡拓撲 113
5.3　算網(wǎng)融合感知114
5.3.1　數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集 115
5.3.2　數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲 117
5.3.3　數(shù)據(jù)時間粒度 120
5.3.4　跨域數(shù)據(jù)關聯(lián) 121
5.3.5　數(shù)據(jù)開放使用 123
5.4　算力網(wǎng)絡一體化編排流程126
5.4.1　業(yè)務SLA 127
5.4.2　節(jié)點編排決策 129
5.4.3　路徑編排決策 133
5.4.4　算網(wǎng)編排方案 135
第6章算力網(wǎng)絡管理調(diào)度關鍵技術 138
6.1　SRv6網(wǎng)絡管理調(diào)度 138
6.1.1　技術架構 138
6.1.2　調(diào)度機制 140
6.1.3　能力開放 148
6.2　SD-OTN網(wǎng)絡管理調(diào)度150
6.2.1　技術架構 150
6.2.2　能力開放 154
6.3　中心云管理調(diào)度156
6.3.1　多算力云管理 157
6.3.2　異構算力資源納管 158
6.3.3　算力資源管理 160
6.3.4　算力資源調(diào)度 161
6.4　MEC管理調(diào)度 162
6.4.1　MEC組成架構 163
6.4.2　MEC服務 168
6.4.3　MEC能力開放 169
6.5　5G切片管理調(diào)度 171
6.5.1　技術簡介 171
6.5.2　切片架構 173
6.5.3　關鍵能力 175
6.6　O-RAN管理調(diào)度 180
6.6.1　O-RAN 架構 181
6.6.2　O-RAN 資源控制調(diào)度機制 182
6.6.3　O-RAN 能力開放 183
6.7　5GC網(wǎng)絡管理調(diào)度 185
6.7.1　5GC系統(tǒng)架構 185
6.7.2　5GC 管理調(diào)度機制 186
6.7.3　5GC能力開放 189
6.8　算力資源彈性調(diào)度191
6.8.1　資源適配 191
6.8.2　資源管理 193
6.8.3　應用管理 195
第7章 算力網(wǎng)絡智能運維關鍵技術 198
7.1　算力網(wǎng)絡自智運維管理198
7.1.1　算力網(wǎng)絡資源監(jiān)控 198
7.1.2　算力網(wǎng)絡運行智能預警 203
7.1.3　算力網(wǎng)絡業(yè)務故障自處理 205
7.2　算力網(wǎng)絡業(yè)務質(zhì)量保障210
7.2.1　端到端保障體系 210
7.2.2　用戶體驗模型 211
7.2.3　服務質(zhì)量模型 212
第8章算力網(wǎng)絡智能引擎關鍵技術 214
8.1　算力網(wǎng)絡智能引擎的基本概念214
8.2　算力網(wǎng)絡智能引擎的系統(tǒng)組件215
8.3　算力網(wǎng)絡引擎的研究現(xiàn)狀216
8.4　算力網(wǎng)絡智能引擎關鍵技術217
8.4.1　算力網(wǎng)絡節(jié)點評估算法 217
8.4.2　算力網(wǎng)絡鏈路評估技術 224
8.4.3　算力網(wǎng)絡綜合代價函數(shù)評估 226
8.5　算力網(wǎng)絡智能引擎應用場景示例228
第9章算力網(wǎng)絡數(shù)字孿生關鍵技術 231
9.1　應用價值231
9.2　問題現(xiàn)狀233
9.3　業(yè)務目標234
9.4　核心算法236
9.4.1　分級多層布局 236
9.4.2　混合空間布局 236
9.4.3　縱向多級穿透 237
9.5　關鍵技術238
9.5.1　3D地理可視化技術 238
9.5.2　網(wǎng)絡拓撲可視化技術 239
9.5.3　游戲引擎技術 239
9.6　應用場景240
第10章 應用案例分析與設計 241
10.1　云—邊—端算力協(xié)同 242
10.1.1　AR/VR業(yè)務算網(wǎng)方案 242
10.1.2　公安機關嫌疑犯識別 245
10.2　多云算力協(xié)同 248
10.2.1　基于聯(lián)邦學習的醫(yī)療推薦業(yè)務場景 248
10.2.2　“東數(shù)西算”數(shù)據(jù)遷移場景 252
10.3　云邊算力協(xié)同 255
第11章 未來展望 259