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算力网络国家枢纽节点「算力网络架构演进的思考」

发布时间:2024-10-16 20:31:06  来源:互联网     背景:

通信世界网消息(CWW)追溯算力网络的提法,与很多新技术的历程一样,首先会在标准领域,比如CCSA、ITU-T看到端倪,2019年8月第一篇算力网络相关文稿在CCSA立项。经过几年不断的讨论,业界已经达成了一定共识,目前算力网络已经成为国家战略性新兴产业研究的方向之一。

从技术角度剖析算力网络的产生必然性,必定先从云开始谈起。毋庸置疑,云计算的确改变了企业和个人的工作方式,提供了一种弹性灵活、易维易建且性价比高的新选择。云计算最开始就是以一种集中的形态出现的,云服务商把数以千万计的服务器集中在一个地理区域内,以资源池化、可高度复用共享的方式提供各类IaaS、PaaS、SaaS服务。这的确很宏大,但在发展过程中也不断暴露出一些问题,其中一点就是集中高挂的云资源池并不适用于所有用户,比如对低时延、大带宽有诉求的用户。云服务商意识到了这个问题,开始向“集中-边缘”协同的架构演进,在边缘机房不断增设边缘云,与中心云一起对外提供云服务。云既然分成不同层级,提供的云服务也相应分级,集中云可以提供大通量的高算力服务,边缘云可以提供低时延、大带宽、低算力服务。如何同时兼顾云提供的算力能力和接入点到云的网络指标,给用户选择最合适的云,算力网络技术就是一种非常合适的选择。

在算力网络概念提出之前,已经有了云网融合的提法,云网融合更侧重于云,网络在其中是提供可达性的一种手段。而算力网络则是强调将算力和网络并列,同时兼顾。算力网络和云网融合之间既有共同点,也有一定的区别。

算力网络本质上是一个生态系统,涵盖用户、应用、算力、网络等多个要素,通过算网调度平台(或者“算网大脑”)把各要素串联起来。作为算力供给方和算力需求方之间的桥梁,这个平台要真正发挥作用,必须得有丰富的应用生态、明确的算网度量、动态的调度策略,否则算力网络就是空中楼阁,难以发挥作用。算力网络架构(如图1所示)可以划分为三层,最底层是算力网络基础设施层,提供算力基础设施和网络基础设施。算力一般先支持自有的算力系统,后续不断扩展,对三方算力进行纳管,提供更丰富、覆盖面更广的算力服务。网络则从骨干网/城域网向下不断渗透,将各类接入网纳入管辖范畴,提供端到端的网络服务。

图1 算力网络架构

中间是算力网络控制层,起到承上启下的作用,一方面将算力信息和网络信息存储起来;另一方面根据应用需求、调度策略的配置对算网进行综合决策,选择合适的算力资源池,并打通网络路径。

最上层是算力网络服务层,提供开放能力给各类算网应用,对应用的算网需求进行语义解析,调用网络控制层为各类应用提供满足要求的算网服务。

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算力网络架构

按算网调度决策的位置是集中还是分散,算力网络可以划分为集中式和分布式两种架构。

集中式算力网络中算网调度平台是中枢,由它来分别获取算力使用、网络拓扑及质量情况,在内部通过数据库存储算网关键信息。当应用有算网请求时,由算网调度平台进行集中决策,兼顾应用的算力请求和网络要求,选择合适的云资源池,并打通网络承载路径,将应用流量引导过来。分布式算力网络中算网调度平台(如图2所示)功能弱化,更侧重运维和分析功能。网络边缘节点会感知下挂的云资源池内算力使用情况,并通过IBGP/EBGP在网络域进行通告,这样整网的网络设备都有了算网关键信息。当应用有算网请求时,用户侧网络设备就可以快速根据本地存储的信息进行决策,选择合适的云资源池并打通网络承载路径。

图2 分布式算力网络中算网调度平台

一般把分布式架构下网络设备上新增的功能称为算力路由功能(如图3所示),此时可以看到网络设备不再是单纯的网络流量承载,在其上已经融合进了算力的因素。正如任何技术都有正反面一样,集中式和分布式各有优劣:集中式方案相对简单,网络承载设备没有额外要求,网络并不感知算力,但算网调度平台作为方案的核心,系统重载,在大规模算网部署时将成为性能瓶颈,同时对于算网服务请求的响应相对缓慢;分布式方案中网络感知了算力,算力和网络是一体内生的,对于算网请求的响应会相对快速实时,但同时也要求网络承载设备改变转发逻辑,能够感知算力、同步算力并支持对算网服务请求的响应,增加了网络承载设备的技术难度。目前集中式架构的算力网络方案相对成熟,运营商均有类似的自研产品,一些产学研项目也在开发“算网大脑”来集中管控算力和网络。分布式架构的探索还在进行中,目前在标准领域、原型方面有一定成果。

算力系统

图3 分布式架构算力路由

算力网络关键技术

算力网络依赖一些关键技术(如图4所示),这些技术之间环环相扣,协同支撑算力网络体系的实现。其中算网度量是最基础的,相当于定义了供需双方沟通的语言。明确好度量定义后,通过算网感知获取系统中的算力信息和网络信息,形成内部的决策依据。之后算网应用会发出算网请求,平台进行算网调度提供合适的算网服务。算网度量:作为一个拉通供需双方的平台,首先要有一套双方均认可的度量标准,供给方需要遵循度量标准表述自己能提供的服务能力,请求方也需要遵循同样的标准说明自身需要什么样的服务能力。网络类的度量比较容易定义,网因子可以包括带宽、时延、抖动、丢包率、可靠性等。算力类的算因子度量指标要按服务层次进一步划分,IaaS类算力可以通过CPU核数、内存可用容量、存储可用容量等指标衡量。PaaS类算力提供的服务类型有差异,需要定义不同的度量指标,比如数据库通过QPS/TPS、消息队列通过每秒处理的消息数来衡量等。SaaS类则提供的服务更抽象,度量也要按服务类型细分,如音频编解码能力、视频编解码能力、业务会话数、业务繁忙状态等。算网度量是算力网络的基石,目前在标准领域已开展若干研究,算力度量更偏重于IaaS层,PaaS和SaaS层度量需要不断丰富。

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集中式和分布式架构均采用相同的算网度量标准,但其他关键技术在集中式或分布式架构下有不同的实现方式。

算网感知:算力网络需要对算力信息和网络信息进行感知并记录,作为决策时的参考依据。

集中式架构下,算网调度平台需要获取云内算力使用信息,可以采用订阅式的被动方式获取,也可以采用周期性主动方式获取;同时算网调度平台也可以从网络域获取到网络拓扑信息,在平台内部创建算网地图,保存算力供给信息和网络状态信息。对于跨域场景,集中式架构支持相对简单,调度平台可以同时获取多域内的算力和网络信息,在平台内部进行信息构建。如果算网规模较大,一方面可以通过调度平台弹性可扩展的架构来支撑,另一方面可以按多级调度平台方式部署,依靠软件实现的功能相对灵活。

分布式架构下,与云资源池接口的网络设备首先获取到云内的算力使用情况,然后通过IBGP等协议在域内进行泛洪,将算力信息同步至域内的每台网络设备上。此时网络设备相互传递的不再仅限于网络拓扑信息、路由可达信息、网络链路信息,还额外增加了算力信息,网络设备转发的依据也不再仅是报文的目的地址,而是到目的地的网络情况和目的云资源池的算力满足情况。对于跨域场景,需要在域间ASBR通过EBGP向对端发布本域内的算网信息,考虑到算网信息的庞杂性,一般会在ASBR处先做域内算网信息的聚合,再对外发布,以减少信息交互量和对网络设备的处理压力。

算网请求:算力网络供给侧信息收集后,谁来使用?一定是对算力和网络同时有诉求的算网应用。需要澄清的是,不是所有的应用都需要算力网络,对时延、带宽不敏感的应用完全可以按原有的模式构建在云计算之上,网络只是作为可达性配套而已。算网应用在表述算力网络需求时应遵循算网度量指标,与供给侧相匹配。

集中式架构下,算网请求由算网应用向算网调度平台发起,两者之间一般通过RestAPI接口交互,接口中明确定义了应用关注的算力信息和网络信息应如何携带。从根本上说,只有应用才清楚自己对算力网络的诉求,因此算力网络需要应用深入参与,应用是有一定改造工作量的。

分布式架构下,算网请求直接包含在应用的流量中,携带算网请求可以有不同的实现方式,如果应用能加以改造,应用可以通过扩展头的方式携带算力和网络诉求,但此类改造需要操作系统的配合,有一定技术难度。另一种方式可以预先定义若干算网服务模板,以不同的服务ID对外提供,应用携带不同的服务ID表述自己的算网请求。

算网调度:算力网络收到应用发起的算网请求后,结合算网感知阶段收集到的算力信息和网络信息,结合动态配置的调度策略(如云资源负载均衡策略、就近服务策略等),选择最匹配的云资源池。

集中式架构下,算网调度平台解析算网请求,进行算网决策,选择最匹配的云资源池,打通应用接入点到云资源池之间的承载路径,同时通过各种引流技术将应用流量引入承载网络中。

分布式架构下,应用发起算网请求后,用户侧网络边缘节点解析应用流量携带的算网请求,在内部首先做服务ID到算网请求明细需求的映射,然后进行算网决策,选择最匹配的云资源池,打通应用接入点到云资源池之间的承载路径,同时通过各种引流技术将应用流量引入承载网络中。

算力网络展望

算力网络是螺旋式发展的,稳态和动态并存,当前已经有了集中式算力网络的原型,能够配合特定应用提供算网服务,同时算力网络的研究还在向更深、更广、更完善的方向延伸。

算力方面,从集中式云计算到云边协同的边缘计算,不同层级的云资源池共同提供算网服务。未来算力可能再往下延伸到端侧,各类泛在算力的存在可以作为现有云边资源的补充,算力网络也可以相应向下延展,但端侧算力的可信、度量、认证需要持续分析,避免引入安全风险。另外,算力度量在IaaS层比较容易达成共识,但在PaaS和SaaS层由于服务类型多样、服务特征不同,度量指标需要算网调度平台和应用共同制定,还会经过较长周期。

网络方面,目前开发重点集中在城域核心之上的网络,未来算力网络要继续向下管理到接入网、城域网等,同时基于IBGP或者EBGP发布算力信息是一个基本共识。但要想实现多厂家网络设备之间的互通,需要运营商牵头定义好详细的协议报文格式,比如复用原有地址族还是新定义地址族、明确TLV字段的含义、如何避免动态与频繁的算力变化影响相对稳定的BGP协议,都需要经过业界的充分讨论。

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生态方面,算力网络是应用的支撑平台,没有应用,算力网络就没有生命。但如何让应用愿意基于算力网络做定制开发,需要有对应用足够的利益驱动,这不仅是一个技术问题,更是一个生态问题,如何让各方在算力网络的演进中持续共赢是一个需要长期推动、重点关注的方向。

IETF作为IP网络领域最权威的标准组织,去年成立了CATS工作组并专注于算力路由的研究,新华三也积极参与标准的写作和推进,将在标准领域发出更多声音。


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