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算力时代,新型算力业务的异构数据处理需要云边协同的泛在化算力支持,同时算力也在向包括算力、存力、运力与能力的新型算力演进,以满足新型算力业务对算力服务的多样化需求,这就需要云网融合编排调度系统具备自动化、智能化、孪生化的新型算力编排调度能力,实现云网全局拓扑下,业务目标服务等级协议与云网资源组合的联合最优解,从而提升算力效能。在分析现有云网融合编排调度系统不足的基础上,提出了一种自动化、智能化与孪生化的新型云网融合编排调度系统架构,给出了典型场景,并提出运营商云网融合编排与调度系统的演进路径建议。
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新型云网融合编排与调度系统架构与分析
孙杰 马国华 朱多智 叶晓舟 王鹏
(
亚信科技(中国)有限公司,北京
100193)
摘要:算力时代,新型算力业务的异构数据处理需要云边协同的泛在化算力支持,同时算力也在向包括
算力、存力、运力与能力的新型算力演进,以满足新型算力业务对算力服务的多样化需求,这就需要云网
融合编排调度系统具备自动化、智能化、孪生化的新型算力编排调度能力,实现云网全局拓扑下,业务目
标服务等级协议与云网资源组合的联合最优解,从而提升算力效能。 在分析现有云网融合编排调度系
统不足的基础上,提出了一种自动化、智能化与孪生化的新型云网融合编排调度系统架构,给出了典型
场景,并提出运营商云网融合编排与调度系统的演进路径建议。
关键词:云网融合;编排;调度
中图分类号:TP393
文献标志码:A
引用格式:孙杰,
马国华,
朱多智,等 .
新型云网融合编排与调度系统架构与分析[ J] .
信息通信技术与
政策,
2022,48(11):59-68.
DOI:10. 12267 / j. issn. 2096-5931. 2022. 11. 008
0 引言
算力作为数字时代的核心资源,不仅改变了人类
的生产方式、生活模式和科研范式,而且逐渐成为科技
进步和经济社会发展的底座,预示着算力成为数字经
济的主要生产力
[1]
。 随着算力技术的发展,算力呈现
出多样性、泛在化、智能化、绿色化与可信化等趋势
[2]
,
对云网融合成为一体化的数字信息基础设施提出了迫
切需求,云网融合成为数字信息基础设施的核心,算力
基础设施是其重要组成部分。
随着智慧 城 市、 智 能 制 造、 自 动 驾 驶 ( Vehicle
to
X,V2X)、增强现实( Augmented
Reality,AR) / 虚拟现
实(Virtual
Reality,VR) / 扩展 现实 ( Extended
Reality,
XR)等新型算力业务场景的出现,算力资源需求日益
旺盛,驱动数据中心高速发展。 到 2025 年,全球网联
设备总数将超过 270
亿,超过 75% 的数据需要分流到
网络边缘侧,各类新型算力业务的异构数据处理需要
云边协同的泛在化算力支持
[3]
。 截至 2022 年年初,我
国已建成数据中心 500
万标准机架,整体算力达到 130
EFLOPS,但受限于算力的泛在化特征,国内数据中心
的平均利用率仅为 55% 左右,需 要通 过自 动化、智能
化、孪 生 化 的 云 网 融 合 编 排 调 度 实 现 算 力 的 效 能
提升
[4]
。
同时,算力的定义也从原有的 CPU 类基础算力、
GPU 类智能算力向 包括 算力 ( 基础算 力、智 能算 力、
超算算力等) 、存 力 ( 存 储 容 量、 存 储 效 能 等) 、 运 力
( 网络资源、性能与质量等) 与能力( AI、大数据、区块
链等通用目的技术能力等) 的新型算力演进,以便满
足新型算力业务对算力服务的多 样化 需求。 这就需
要云网融合编排调度系统具备自动化、智 能化、孪生
化的算力、运 力、存 力与 能 力的 编 排调度 能 力,并 实
现在 云 网 全 局 拓 扑 下, 业 务 目 标 服 务 等 级 协 议
( Service
Level
Agreement,SLA) 与 云 网 资 源 组 合 的
联合最优解。
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木易四月
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