面向算网的一体化能源算力网络技术研究

段俊娜 项朝君 郝双洋 刘倩 崔静 魏利朋 马淼娜 罗望东

摘要：文章重点研究在互联网时代，加强算网深度耦合、提升能源网络算力能力，对云、网、边进行一体化能源算力网络部署。围绕“东数西算”新型算力布局，通过算网融合，优化算力布局、优化国家/省级能源算网能力协同模型，融合算网能力，优化算力区域间东西向、南北向流量模型，进行算力端到端一体化高质量网络保障，打造算网一体的多云生态高品质能源算力网络。

关键词：算网融合；算网协同模型；一体化算力网；东数西算

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.002

中图分类号：TP 915.43          文献标志码：A           文章编码：1672-7274（2024）03-00-04

0   引言

随着“5G+AI+能源”的快速普及应用，行业数字化转型升级进度加快，全社会数据总量爆发式海量增长，各行业IT系统上云的需求已转向上云之后的数字化能力构建。云边端泛在计算模式兴起，计算进入网络内部，计算的效率、可信度与网络深度耦合，只有实现算网融合发展才能满足算网一体化业务发展需求，打造算网一体化高品质算力网络迫在眉睫。完善全国云资源池算力布局，进行全国核心资源池集约共享、省级资源池、MEC分级部署，如何基于“东数西算”国家枢纽节点新型算力布局，融合能源算网能力，打造一体化高品质算力网络，是本次研究的课题。

1   一体化算力网络整体部署

1.1 算力概述

在“5G+AI+能源”产业背景下，算法、算力、数据是AI任务的三要素。算力是基于相同的算法、成本和时间处理用户数据的能力。在图像渲染，智能推荐等应用的算力实践中，AI训练算法的演进对算力的需求增长了30万倍，可编程AI芯片的发展进一步促进了算力服务能力的提升，算力已经成为一种通用的可量化服务。数据中心EDC（Enterprise Data Center）是算力的物理承载，是数字化发展的关键基础设施[1]。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确提出要“加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度”。在数字经济时代，算力正在成为一种新的生产力，广泛融合到社会生产生活的各个方面[1]，為千行百业的数字化转型提供基础动力。

1.2 算力网络概述

算力网络是新型数字信息基础设施，网络架构主要包含服务层、调度层、能力层。

（1）服务层：主要是一站式交付、按需供给、场景化输出、自助配置、带宽可调、网络可视的云网边一体化产品。

（2）调度层：主要是统一管控、协同编排、灵活调度的云网边一体化算力网络调度平台，进行系统编排和能力封装。

（3）能力层：主要由云、网、边组成。

1.3 一体化算力骨干网络构建

全国有多张骨干网，IT云、CT云、业务云、边缘云MEC分别承载在不同的骨干网上，多云算力割裂，需要跨网、跨多云复杂业务需求难以满足。为了改变多云算力割裂状况，算网融合下构建一体化算力网络迫在眉睫。

（1）算力融合：全国云资源池进行新型算力布局，并实施算力整合，提升整体算力能力。

（2）算网融合下打造一体化能源算力骨干网：目前几张骨干网同质化严重，算力割裂，根据算网融合要求，计划通过骨干网络融合打造一张大容量、低时延、高性能、高可靠、自动化的一体化算力网络，可以提供云业务一体化保障。

2   算网融合多云协同的一体化算力网络

过去10年云计算崛起，SDN/NFV使网络进入云网融合阶段，随着AI和边缘计算MEC的发展，需要高品质的算力网络来支撑“算网融合”时代。

根据国家战略，计划推动算力技术演进，构建算力统一调度能力，形成云边协同的算力资源布局，提供“随时、随地、随心”的算力服务，密切关注实际算网能力和市场需求，加快推进数据中心、云计算与网络的深度融合，构建布局合理、网络先进、数网、数云、云边协同发展的能源算网一体化生态体系[2]。

3   高品质算力网络部署及优化

“5G+AI+能源”的的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，国家出台了《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，迫切需要构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系。结合国家EDC的定位，提出了带宽、时延、绕转、算力等确定性网络的要求[3]。

（1）全国一体化算力网络国家枢纽：国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地建设了全国一体化算力网络国家枢纽节点。京/长/粤/成算力节点要扩展算力增长空间；贵/蒙/甘/宁算力节点优先承接后台加工、离线分析、存储备份等面向全国的非实时算力需求。对工业互联网、金融、灾害预警、远程医疗、AI等高频实时交互业务，数据中心端到端单向网络时延原则上在20 ms范围内。

（2）城市内算力边缘MEC端：对金融、VR/AR、车/无人机联网、智慧电力等高频实时业务，数据中心端到端单向网络时延原则上在10 ms范围内[4]。

3.1 EDC东西向、南北向流量调优

随着国家“东数西算”工程的开展，国家核心EDC的流量模型不均衡问题显现了出来，因此能源算力骨干网络进行了EDC东西向、南北向流量专项流量调优工作。VPN按组网结构划分为Hub-Spoke和Full-Mesh两类。在算力时代，需将EDC东西向、南北向流量分开：东西向流量，EDC之间做数据同步或备份；南北向流量，EDC和省网之间互访。

3.1.1 EDC流量调优规划

（1）类型一：区分东西向、南北向流量。其中，东西向流量，EDC之间可以互访，VPN为Full-Mesh结构；南北向流量，EDC之间不可以互访，全国中心点可以与各省分支点互访，各省分支点之间不可以互访。VPN为Hub-Spoke结构。

（2）类型二：不区分东西向、南北向流量：全国中心点可以与各省分支点互访，各省分支点之间不可以互访。

3.1.2 流量调优具体方案

通过EDC东西向流量调优，全程端到端网络带宽扩容，保障了国家“东数西算”工程，提升了跨区域算力调度水平，加强了云算力服务、数据流通。通过EDC内北向流量模型调优，保障了省内数据中心与国家EDC之间算力级联调度，加强了算力与算法、数据、应用资源的能源一体化协同。

3.2 骨干网主备大区调整优化

根据国家EDC的定位，跨省数据中心端到端网络时延需要优化。根据东西部、南北省分之间的时延仿真推算，进行骨干网出省模型调整优化。

（1）优化方案：调整骨干网出省至东西部、南北部省分的cost值。

（2）优化效果具体如下。

① 12个省跨省流向时延下降优化达到10～30 ms，如图1所示。

② 云资源出省时延余量变化，如图2所示。

网络策略优化后，唯一导致时延劣化的流向虽然时延余量下降了，但仍大于0（约为15 ms），仍然满足业务需求。

3.3 算力端到端一体化网络保障

算力网络要求数据中心集群之间，集群和主要城市之间要部署高速数据传输网络，优化通信网络结构，扩展网络通信带宽，减少数据绕转时延，推动网络高效供给，与数据中心协同发展。

同一朵云其前后端分别部署全国不同的EDC，比如，某能源云前端部署在廊坊，需要来郑州EDC取全国的数据，再去呼和浩特EDC进行数据分析处理，最终才能形成公众可以看到的云页面。整个业务流跨多云、多网，实时性要求强，如图3所示。

能源云经多云、多网，任何一个环节出现问题，都会造成能源云打开不畅，严重影响能源相关工作，造成负面社会影响。因此，从廊坊EDC内部到郑州EDC、呼和浩特EDC，全程端到端都要保障网络轻载、设备性能优良、时延较小、路由绕转少，才能完成算力端到端一体化的网络服务保障。

4   下一步要解决的痛点

为了实现算网深度融合、算网充分协同、中心能源EDC与边缘MEC进行算力一体化调度，下一步要解决的痛点如下。

（1）能源EDC之间算力资源分配不够合理，存在前端、后端算力调度资源浪费，增加了算力流转时的故障点，降低业务稳定性。

（2）小能源EDC清退速度较慢，老能源EDC内部分设备性能不佳，能源EDC的整合速度较慢，影响算力效能，需升級换代为性能更高、运行更稳定的设备。

（3）算力承载业务没有随着网络结构调整而同步优化调整，存在算力绕转现象，时延还不够优化，高品质算力服务提供还有进步空间。

（4）需加强多云协同管理，加强多云之间、云和网络、核心与边缘云MEC之间的算网协同，进行跨行业、跨地区、跨层级的算力资源一体化调度。

5   结束语

在算网融合的背景下，致力于深化网络算力一体化技术的融合，大幅降低全国核心算力云池的时延，保障能源数据中心端到端东西向、南北向能源互联网高质量互访，可大幅提升算力网确定性品质，保障国家“东数西算”工程；深化东西部算力协同，可保障国家EDC与省内EDC之间算力级联调度，加强能源云算力服务、数据流通，提升算网资源利用效益，推动算网融合数字技术进步。

未来将立足5G展望6G，结合IPv6+、网络切片、云原生技术、可编程芯片技术，在一体化算力服务中支持服务器芯片、云操作系统等关键软硬件产品规模化应用，更积极探索算力网络与新型业务应用的深度协同，满足云游戏、千人千面直播、自动驾驶、智能安防、能源与工业机器视觉等强算力与强交互的业务需求[5]，构建全国一体化的互联网创新体系。

参考文献

[1] 李正茂，雷波，孙震强，等．云网融合：算力时代的数字信息基础设施[M]．北京：中信出版集团，2022.

[2] 雷波，刘增义，王旭亮，等．基于云、网、边融合的边缘计算新方案：算力网络[J]．电信科学，2019， 35（9）： 44-51.

[3] 刘鹏，杜宗鹏，李永竞，等．端到端确定性网络架构和关键技术[J]．电信科学，2021，37（9）： 64-73.

[4] 张信明，陈国良，顾钧．基于网络演算计算保证服务端到端延迟上界[J]．软件学报，2001，12（6）： 889-893.

[5] 栗蔚，王雨萌，立言，等．“东数西算”背景下算力服务对算力经济发展影响分析[J]．数据与计算发展前沿，2022，4（6）：13-19.