概念 - 云网络

参考资料

概念

AI内智慧网络、云原生网络、确定性网络、算力网络、 分布式自治网络、空天地一体化网络。

云原生网络

容器网络VS物理网络:

  • 变化频率高
    • Node,Pod变化频繁
    • 网络策略变化频繁
  • 自动化要求高
  • 自愈能力强

跨平台:

  • 公有云:亚马逊、阿里、腾讯
  • 私有云:VMware,OpenStack,物理机

容器网络基本特点:

  • 每个Pod独立的IP
  • Pod之间三层可达
  • Service、DNS、NetworkPolicy、Ingress等网络应用

云原生网络的开源实现:

  • CNI(container network interface)

    • 可插拔式容器网络
    • 规定容器和网络之间的交互协议ADD/DEL
  • 控制平面

    • 分布式kv存储
    • 路由协议
    • 底层物理设备
    • Gossip协议
  • 数据平面

    • 封装模式
    • Underlay模型
  • 控制平面是指网络之间是如何相互发现的,容器网络相当于在物理机器的网络上面又加了一层网络,那么网络之间是如何相互学习了解的?一个节点的容器是如何发现另一节点的容器?其中的机制是怎样的?

  • 云原生的网络数据平面,旨在为服务提供多协议、模块化、智能化、安全的代理能力。

确定性网络(Deterministic Networking)

DetNet是一项帮助实现IP网络从“尽力而为(best-effort)”到“准时、准确、快速”, 控制并降低端到端时延的技术。

确定性网络的基本特征:

  1. 时钟同步。所有网络设备和主机。
  2. 零拥塞丢失。
  3. 超可靠的数据包交付。
  4. 与尽力而为(best-effort)的服务共存。

算力网络(Compute First Networking)

算力网络利用成熟可靠、超大规模的网络控制面(分布式路由协议、集中式控制器等)来实现计算、存储、传送等资源的分发、关联、交易与调配,其出现具有一定的技术和商业契机。

  • 互联:从质量、能源、信息到智能
    热力        电力       算力
    质量迁移    能力迁移   信息/智能迁移
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  • 算力是构建未来智能(AI)社会的基础 AI= 算法 + 算力 + 数据

高效算力对网络的要求是:专业、弹性、协作

未来会存在云、边、端三级算力,三者存在协同关系 (云计算节点、边缘计算节点、端计算节点)

  • 网络信息基础设施的昨天、今天与明天
    连接型网络    云服务网络     智能算网
    联网技术      云网技术       智网技术
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算力网络:网络为计算服务,价值在于释放算力。

算力网络的应用场景:

  • 直播观看时,人数过多,单个MEC节点的计算已经难以承载,需要协调多个MEC节点来保障用户体验。

MEC:(边缘计算技术,Mobile Edge Computing)

  • 大型渲染任务,需要多个MEC提供计算能力。