确定性网络技术研究

高方方，陈焱，刘美慧，沈彬，徐启宸

（1.深圳中广核工程设计有限公司，广东 深圳 518100；2.北京邮电大学，北京 100876；3.中国信息通信研究院，北京 100191）

0 引言

2018～2023 年思科年度互联网报告显示，到2023 年，连接到IP 网络的设备数量将是全球人口的三倍以上[1]。激增的数据流量带来了大量的网络拥塞、分组时延和传输抖动，同时，一些新兴应用如自动驾驶、远程医疗等对网络有着超低时延、超低抖动和超高可靠性的确定性通信要求，而传统网络提供的“尽力而为”服务已经无法满足其毫秒到微秒级别的应用需求，迫切需要建立起能够提供“准时、准确”服务的确定性网络传输体系。

确定性网络作为一种新型的网络架构，旨在提供高可靠、低时延的确定性传输保障。IETF 确定性网络(Deterministic Network，DetNet)工作组将确定性网络描述为一种可以提供极低丢包率和有界端到端时延的网络[2]；2021 年紫金山实验室发布的《确定性网络技术体系白皮书》[3]将确定性网络定义为在以太网的基础上为多种业务提供端到端确定性服务质量保障的一种新技术。目前确定性网络还没有一个官方的定义，但从当前技术发展来看，确定性网络技术主要从时延、抖动、带宽、丢包率和可靠性5 个维度来保障网络的确定性传输，通过时间同步、资源预留、流量控制和数据包优先级等技术，实现网络中基本数据包传输的可预测性。

1 典型确定性网络技术

确定性网络技术类别主要可分为固网确定性网络技术和无线确定性网络技术，目前国内外的多个标准化组织在持续推进确定性网络技术的研究。固网确定性网络技术以灵活以太网（Flexible Ethernet，FlexE）、时间敏感网络(Time Sensitive Network,TSN)等为典型代表，无线确定性网络技术主要包含5G 确定性网络（5G Deterministic Network，5GDN）。表1 对现有的确定性网络技术体系进行了简单的分类总结。

表1 典型确定性网络技术

当前的固网确定性网络技术主要涵盖了OSI 模型中的Layer1～Layer3，对3 层以上的确定性网络技术研究较少。IEEE 802.1 工作组于2005 年开始制定音视频桥接(Audio/Video Bridging，AVB)[4]标准簇以保障音视频数据流的确定性传输；为了将应用场景拓展到工业自动化、辅助驾驶等领域，AVB 工作组于2012 年更名为TSN工作组，并将其定义为在以太网上确定性传输数据帧的一系列协议标准。针对传统IP 网络自身具有的不确定性问题，IETF 于2015 年成立了DetNet 工作组，专注于第3 层网络，致力于打造一种可以提供极低丢包率和有界端到端时延的网络。为了契合5G 承载网网络切片、业务隔离等发展需求，FlexE 标准于2015 年初在光网络论坛(Optical Interworking Forum，OIF)启动，先后制定了FlexE IA1.0[5]和FlexE IA2.0[6]标准。在无线确定性领域，研究的重点主要集中于5GDN 技术，3GPP 组织不断推进5G 确定性技术的发展，先后发布的R15[7]、R16[8]、R17[9]标准中，5G 网络的确定性承载能力也在不断增强。中国通信标准化协会（CCSA）持续跟踪国内外确定性网络技术的发展，除了上述确定性网络技术之外，CCSA 与华为等单位共同推进确定性IP(Deterministic IP，DIP)技术的标准化工作，已发布多项DIP 技术相关草案，对DIP 网络的总体架构、协议规范、技术测试等多方面内容进行了标准化[10]。

1.1 FlexE 技术

为了满足网络融合承载时所面临的快速组网、资源灵活配置等需求，使用FlexE 技术来实现带宽按需分配和硬管道隔离等方案。FlexE 技术通过在标准以太网基础上引入FlexE Shim 来实现物理层和链路层的解耦，从而完成网络业务带宽的动态灵活调整，主要可以提供捆绑、通道化和子速率三种功能。如图1 所示，FlexE 技术架构主要包括FlexE Client、FlexE Shim 和FlexE Group三个模块。FlexE Client 的业务数据流经过64b/66b 编码后得到的数据块，再经过FlexE Shim 的处理，并将编码后的数据块承载在长度为20 Slot 的Sub-Calendar 逻辑单元上，最后映射到FlexE Group 层实现分配带宽的数据传输[11]。

图1 FlexE 结构示意图

1.2 TSN 技术

TSN 技术能够为新型网络场景中的时间敏感业务流提供低时延高可靠的传输过程。图2[12]展示了时间敏感网络标准簇中的主要标准。

图2 时间敏感网络主要标准

时间同步是TSN 实现确定性传输的基础。TSN 工作组制定了IEEE 802.1AS[13]，利用本地时钟同步(Local Clock Synchronization,LCS)算法与最优主时钟算法(Best Clock Master Algorithms,BCMA)实现网络中各设备的本地时钟与主时钟之间的同步。为了降低关键数据流的传输时延，TSN 小组开发了基于时钟同步的流量调度机制，包括802.1Qbv[14]协议中提出的时间感知整形（Time Aware Shaper，TAS）机制和IEEE 802.1Qch[15]协议中提出的循环队列转发(Cyclic Queuing and Forwarding,CQF)机制。同时，为了减小普通流对快速流传输的影响，802.1Qbu[16]和802.3br[17]联合定义了帧抢占机制，当快速帧到来时，即使可抢占帧正在传输，也会立即对其进行分片操作，使得快速帧无需排队即可传输。为了实现网络的可靠传输，TSN 主要依靠IEEE 802.1CB[18]和IEEE 802.1Qci[19]两个协议，前者用于关键流的冗余传输，降低丢帧率；后者则在设备输入端口进行逐流过滤与监管。

1.3 DetNet 技术

在广域网络中，数据传输的地理位置跨度较大，往往需要经过多跳中继才能够到达最终的目的地，增加了数据传输的时间不确定性，而跨园区工业网络、大型在线游戏等场景恰恰需要网络在更广的范围内提供确定性保障。为了将确定性传输扩展到更广区域，IETF Det-Net 工作组专注于保障第3 层路由段的确定性传输，工作内容主要集中于整体架构、数字平面、控制平面和YANG 模型等方面，目前已公开发布了14 份RFC 文件，另有8 份草案正在讨论中。

RFC8578[20]表明，DetNet 技术适用于工业自动化、控制系统、电力设施、楼宇自动化等一系列对网络低时延和超低分组丢失等有着强烈需求的应用场景。DetNet目前被定义于IP 和MPLS 数据平面之上[21]，能够对数据流进行流识别、流转发、流聚合、流处理以及封装等操作[22-23]。DetNet 数据平面按照功能划分主要可分为服务子层与转发子层，如图3 所示，服务子层主要负责数据包的排序、复制/消除、编/解码等功能，转发子层则提供资源预留和显示路由的功能。

图3 DetNet 堆栈模型

1.4 DIP 技术

现有的工业控制网络普遍采用局域网络架构，无法满足跨车间、跨厂区的大规模组网和远程控制需求。让海量数据在网络中更加“确定地”完成端到端的传输，是未来IP 网络发展的必然趋势。确定性IP(DIP)技术是华为和紫金山实验室共同提出的一种新颖的三层确定性网络技术架构，能够在同时承载办公、生产业务流量的IP 网络中，将工业控制类业务流量的时延抖动控制在阈值范围内，使得IP 网络也可用于工业控制系统的实时通信。

如图4 所示，DIP 技术的总体架构主要由转发平面的边缘整形、周期映射和控制平面的显示路径规划三部分组成，还可以使用双发选收技术来进一步提升网络的可靠性[24]。DIP 技术通过具有优先级的门控调度来控制IP 数据包的转发，降低关键数据流的传输时延。在网络入口运营商边缘（Provider Edge，PE）处使用边缘整形，通过周期映射在网络中进行逐跳转发，可以将时延抖动总是控制在两个周期内，体现了其精确的抖动控制能力。此外，DIP 技术使用显示路径规划技术，根据网络中各类资源的剩余情况为接入的数据流预留相应资源，流的报文进入网络中，可以按照提前规划好的显示路径进行确定性转发。

图4 确定性IP 网络的总体架构

1.5 5GDN

可移动设备的部署为生产制造提供了极大的灵活性，同时也对网络的时延、带宽等提出的新的要求。为了进一步增强5G 网络的确定性传输，3GPP R16 版本开始将TSN 纳入5G 标准，即时间敏感通信(Time Sensitive Communication，TSC)，整体使 用IEEE 802.1Qcc[25]中 定义的完全集中式配置模型，而5G 系统作为TSN 逻辑网桥与外部网络集成，可进一步满足业务的高可靠与确定性需求，其架构如图5 所示。此外，R16 还采用了延时关键可保障比特速率、切片、用户面功能下沉分流等技术来降低传输时延，同时结合了时延敏感通信辅助信息、保持和转发机制等技术来消除抖动。

图5 5G TSN 融合架构

3GPP R17 版本在R16 的基础上对5G TSN 融合架构进一步增强，提出5G 内生确定性概念，其控制面支持TSN 相关功能，使得5G 核心网脱离了对外部TSN 网络的依赖而实现确定性传输调度，此外还通过用户面功能增强实现终端间的确定性传输，并支持多时钟源技术[26]。3GPP R18[27]则支持5G 与DetNet的融合，使得其能够在广域范围内提供确定性网络服务。

2 确定性网络融合部署方案

2.1 智能电网场景

电力通信网络是智能电网的重要组成部分之一，承担着各个环节的信息采集、网络控制等重要业务，是促进电力系统整体高效运行的关键。电力通信网的基本组成包括电力骨干通信网、电力厂站实时监控网以及电力通信接入网等，而这些网络均需要在一定程度上满足电力业务的时间同步、通信服务质量保障、网络冗余、网络安全等确定性通信需求。

为了进一步保障电力通信网络的实时性与可靠性，如图6 所示，可在电力场景中使用确定性网络融合部署架构，综合运用5G、TSN、FlexE、DetNet 等技术，多角度、全方位地保障电力系统的正常运维，实现关键环节的精准把控。

图6 电力场景下确定性网络融合部署架构

在发电厂的设备现场，使用TSN 技术来提供确定可靠的传输通道。例如在火力发电厂的分散控制系统(Distributed Control System，DCS)中，控制层的工程师站、操作员站、历史站及接口站功能与数据传输要求各不相同，TSN 网络在控制层实现了不同时间敏感度数据的混合传输，监控系统产生的数据在经过处理和分析之后，反馈给控制层从而实现整个系统的智能化诊断与决策，在简化了整体的网络布线复杂度的同时，也确保了设备层的现场设备关键控制指令能够优先在DCS 网络被传输。

发电集控系统利用计算机通信技术、智能测控技术、大数据技术及自动化技术，对发电企业全厂进行集中监视、集中控制、集中调度、集中管理，是电厂的生产控制中心。各个电厂分散的地理位置决定了电厂与集控系统之间通信已无法局限在局域网络中，为实现集控系统的实时企业管理，可以在电厂与集控中心之间部署DetNet 或DIP 网络，能够实现广域范围内网络确定性通信的可靠保障。在集控系统内部，可以使用基于IEEE 802.1Qcc 协议的集中式配置模型，通过集中式网络配置管理器、集中式用户配置管理器及SDN 网络设备的相互配合，可以自动协商完成设备的接入配置，实现了集控系统的智能运维，减轻了集控系统的人工干预工作，保证了电厂集控系统的安全。

为了保障各种电力业务的正常运行，电力相关的信息需要传输到家庭网络、楼宇区域网络、工业区域网络之中。在电厂与5G 核心网之间使用5G over TSN 技术，能够让5G 网络对TSN 数据进行接力传输，利用FlexE 对组网进行切片规划，实现生产控制、生产非控制、生产管理与信息管理各区之间的逻辑隔离。无线传输侧使用PRB 切片+5QI 优先级调度的方法，实现关键数据的资源预留与低时延传输。

基于上述架构，将确定性网络部署在电厂生产作业的各个关键环节之中，不仅保障了电厂内部生产控制的实时性与高效性，同时也保障了广域范围内电力系统整体的灵活化与智能化。

2.2 工业自动化场景

当前的工业自动化网络存在着诸多问题。在传统工业控制网络中，各类现场总线协议相对封闭，在控制信号和其他信息往往需要在不同的网络中传输的情况下，增加了网络布线的复杂度和成本；随着业务类型的不断丰富，对网络的要求也不断增长。例如，工厂中部署的各类无线设备数据和视频监控图像都需要实时地将数据上传到控制中心进行分析。另外，对于跨园区协作的、需要远距离传输的复杂业务数据，对广域网范围的时延保障提出了新的要求。

如图7 所示，工业自动化可根据不同场景划分为产线级、车间级、园区级、企业级等。在产线级生产场景中，PLC 控制器下发控制指令操控各类机器精准完成周期性任务，能够保障控制信号及时准确地下发到现场设备中，同时TSN 网络还能够保证控制信号和其他非周期数据共网传输，降低了现场布线的复杂程度。在车间级生产场景中，存在着各类工业无线设备，使用5G uRLLC技术能够保障其超低时延的高可靠通信，车间数据采集后在边缘云进行处理，同时将关键信息传输至综合接入网。在园区级生产场景中，各类视频数据、无线小车与机器人数据通过DetWiFi 确定性地传输至园区承载网中，园区内的私有云将所有有效数据进行集中处理，即通过AI 训练，实时地对园区内各环节起到辅助诊断与智能决策的作用，同时园区承载网使用5G+TSN 技术来保障其对数据的确定性传输。在企业级生产场景中，时常需要进行跨园区的协作，大规模数据在园区之间进行远距离传输时可使用DetNet 与DIP 技术保障3 层网络的确定性时延，此外还可以使用FlexE 技术打造专用VPN来实现业务间的隔离，进一步实现传输确定性。

图7 工业场景下确定性网络融合部署架构

3 确定性网络技术的挑战

3.1 应用确定性需求和网络确定性能力映射问题

不同应用对网络的时延、抖动、丢包率等指标有着不同的需求，确定性网络以保障应用确定性需求为最终目的。网络QoS 越高，传输机制越复杂，成本也越高，因此不能一味地追求高质量的网络QoS，而是要“因地制宜、对症下药”，综合考虑性能和成本之间的平衡。当前细分应用场景众多，无法直接从业务质量需求中提取出网络的确定性传输需求。要解决上述问题，归根结底是需要解决应用的确定性需求和网络的确定性能力之间的映射问题。业务KQI 由业务或相关设备自身的特性决定，其满足标准所需要达到的阈值往往是固定的。可以基于前期积累的业务与网络数据，筛选出与业务KQI紧密相关的网络KPI 类型，构建业务KQI 阈值和网络KPI 阈值的映射模型。在业务KQI 阈值范围内，对不同场景中网络的性能指标进行合理配置，既能够保证业务的正常运行，也能够最大程度节约成本，有利于促进确定性网络的大规模应用部署。

3.2 网络不同层级之间确定性映射问题

在端到端的确定性传输保障过程中，不同层级之间的准确映射对总体的确定性保障接力来说至关重要。不同层级的确定性技术协同运作是一种复杂的过程，目前已有不同类型确定性数据流映射的相关研究。在5G与TSN 的融合架构中，使用TSN AF 来实现TSN 网络参数和5GS QoS 配置文件之间的映射，协商流量处理和相关QoS 策略，TSN AF 模块对5G+TSN 融合的控制层进行翻译，并通过基于IEEE 标准映射TSN 流来确定TSN QoS 等信息。在TSN 与DetNet 融合 架构中，TSN 域的 两端需要进行TSN 流和IP 流之间的映射，主要通过在数据链路层运行的被动和主动流识别功能的组合来实现，DetNet 节点则需要提供TSN 子网的特定以太网封装以确保在子网内进行正确的TSN 处理。5G+TSN 与Det-Net+TSN 只是众多确定性技术协同配合案例中的一小部分，目前大多数的确定性网络技术仍然是独立使用的状态，尚未充分考虑如何与其他确定性技术实现协调一致，因此同一网络中不同层级之间的确定性映射机制仍有待研究。

3.3 确定性技术协同部署问题

确定性网络技术并不是单一的一种技术，而是一系列协议和机制的合集，当前并没有一种技术能够实现“一网到底”的端到端确定性，跨域端到端确定性承载成为挑战。实际工程应用对涉及多层的“大网”中的端到端确定性保障有着迫切的需求，需要多种确定性网络技术配合实现。确定性技术的协同部署是未来发展的必然趋势，当前其面临的挑战主要包括两个方面：一方面是确定技术的融合，另一方面是确定性技术的选择。确定性技术融合主要指的是如何将多种技术融合部署到一张网中，涉及多种确定性机制的数据面和控制面等的协同配合，当前对确定性技术融合方法的具体实现仍不明晰，实际部署困难重重；确定性技术选择则指的是当业务需要在网络中传输时，具体选择使用哪些确定性网络技术来进行保障。不同业务的需求不同，对确定性技术的选择也不同，当前场景细分众多，尚未构建完备的需求体系，目前的解决方案大多只使用1～2 个确定性网络技术，合理选择并综合运用多种确定性技术仍存在困难。

4 结论

业界对网络端到端确定性承载有着迫切的需求，确定性网络技术具有良好的发展前景。将确定性网络融合部署到智能电网场景当中，能够实现各个关键环节的精准把控，保障电厂的安全有序生产；在工业自动化场景中部署确定性网络，不仅可以实现对现场设备的精确控制，同时能够将园区内各产线、各车间数据联动，打造实时智能决策平台，跨园区的生产协作也成为可能。当前研究大多关注于如何提高网络确定性承载能力，对准确提取业务确定性需求的研究较少，不利于其低成本部署。确定性网络技术的协同部署不仅涉及多种技术的协同接力配合，同时也需要不同层级之间的准确映射。此外，大部分确定性网络技术均专注于自身层级的问题，各自相互独立，确定性网络技术的融合仍面临诸多挑战。