·工程17（2022）13意见和评论网络自动化和智能化：网络创新的新时代张宏科a，b，#，魏全a，#北京交通大学下一代互联网技术国家工程实验室，北京100044b网络与通信研究中心，鹏程实验室，深圳518000互联网的起源可以追溯到20世纪60年代末作为互联网的前身，高级研究计划局网络（ARPANET）是第一个广域分组交换网络，其主要目标是能够访问远程计算机并在几台授权计算机之间交换数据近十年来，互联网实现了大规模发展，数十亿设备（包括手机、电脑甚至传感器）可以轻松连接到互联网。IHS Markit的预测显示，物联网（IoT）设备数量平均每年增长12%，到2030年将激增至1250亿（图1（a））;此外，全球数据传输量在未来15年将平均每年增长50%[1]。然而，这种快速的趋势大大增加了网络的复杂性。由于缺乏自动化，当前的网络在网络管理和运营效率方面面临着前所未有的挑战，这一点不容忽视[2]。新兴的应用也对网络基础设施提出了各种要求。例如，高速铁路（HSR）需要 网络来支持其 高移动性（例 如，350 km h-1 ，图 1（b）），工业物联网需要超低延迟（例如，1 ms以下），军事通信对保密性和可靠性要求极高。这些要求并存，但有时似乎是相互矛盾的。例如，为了提高安全性，可以引入密码图形计算和复杂的认证。毫无疑问，复杂的计算将增加传输延迟。事实上，很难期望任何一个单一的非智能网络是可靠的、灵活的、可扩展的、安全的和成本有效的。这意味着网络必须具有智能能力，能够自动执行一系列平衡操作。1. 网络自动化和智能化网络自动化和智能化的概念为应对即将到来的网络需求和不断增长的挑战提供了一个有前途的路线图。事实上，智能网络的想法并不新鲜。早在2003年，大卫·D.来自麻省理工学院（MIT）的Clark#这些作者对这项工作做出了同样的提出了为互联网建立一个所谓的知识平面，并分析了这样做的主要挑战[3]。在中国国家基础研究计划（973计划）的资助下，我们指出这样的网络应该充满智能并涉及协作，以便根据自动灵活的标识符映射来满足各种新的服务需求[4，5]。中国工程院院士、国家数字交换系统工程&技术&研究中心（NDSC）的吴江兴教授也提出了一种多态智能网络（PINet）架构，以支持多个全维可定义的网络模型[6，7]。这一前瞻性的研究对网络自动化和智能化的发展起到了基础性的作用。在过去的几年里，网络自动化和智能化吸引了业界的大量研究兴趣。基于意图的网络（IBN），由思科提出，重点是改变网络的管理方式，通过抽象地表达一个特定的管理规则的意图。华为提出的自动驱动网络（ADN）和意图驱动网络（IDN），旨在通过解耦网络控制逻辑，基于用户意图自动验证、Juniper还提出了一个自动驾驶网络的愿景，该网络可以以自动化的方式进行测量和控制[8]。类似地，由欧洲电信标准协会（ETSI）零接触网络和服务管理（ZSM）小组推广的零接触网络（ZTN）被定义为具有自动化能力，包括基于配置服务的特定升级，自动服务放置和服务移动[9]。知识定义网络（Knowledge-defined networking，KDN）已经被提出，并得到主流公司的普遍支持，如Broadcom、Cisco、Intel和日本电报电话公司（NTT）[10，11]。我们认为，网络自动化是迄今为止网络发展最重要和最有前途的方向表1[32. 挑战和职能能力通过上述努力，在推动网络创新方面取得了显着https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.06.0192095-8099/©2021 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/engH. Zhang和W. 泉工程17（2022）1314Fig. 1. (a)物联网设备数量的快速增长趋势;（b）新兴的HSR网络场景。HSR：高速铁路。表1网络化自动化与智能化研究Number研究和项目名称组织国家/地区引用1互联网知识平面MIT美国[3]第一章2SINETNGIT中国[4，5]3PinetNDSC中国[6，7]4伊本思科美国-5ADN华为中国-6自动驾驶网络Juniper美国[八]《中国日报》7IDN华为中国-8ZTNETSI，爱立信欧洲联盟[9]第一章9声波微软美国-10KDN加泰罗尼亚理工大学、博通、思科、英特尔、NTT等西班牙、美国、日本等[10，11]SINET：智能标识网络; SONIC：云开放网络软件;NGIT：下一代互联网技术国家工程实验室自动化和智能化。然而，积分网络自动化是一个长期的过程，需要不断迭代的功能演化。首先，对于网络创新的新时代，需要一种新的网络功能架构来支持网络自动化和智能化。在构建高级智能网络体系结构的过程中，存在若干挑战。下面，我们列出了三个主要的技术挑战，这也是我们在不久的将来提出的技术目标(1) 高级网络感知：网络智能应该理解用户的意图，并自动将其转化为网络操作。它应该能够不断地自动监控网络状态，健康状况和服务要求。(2) 高级网络自动化：网络自动化应自动配置相应的硬件或软件参数，以满足预定义的目标状态。它还应该进行自我纠正，以解决问题或使自己恢复正常防御外部和内部威胁;通过服务动作反馈进行自我修复;以及在出现意外情况时进行自我报告。表2显示了技术挑战与核心所需能力之间的关系。3. 智能标识符网络（SINET）范例未来的网络应该包含所有类型的高级网络技术，以实现智能协作[12]。从这个角度来看，SINET是基于先前的工作[13，14]提出的。图2示出了SINET的功能架构。表2网络自动化的技术挑战和核心能力。核心所需能力和研究问题到理想的状态。此外，它应该自动管理网络用户和更新服务功能。(3)高级网络诊断：网络应不断与环境通信，报告和交换必要的诊断信息。它应该分析和执行内省，防御外部和内部威胁，并通过服务动作反馈进行自我修复。为了实现上述目标，我们认为网络功能架构应该配备许多核心功能，以实现网络自动化。在这里，我们提供了所需的12个核心功能的网络功能体系结构必须：①自我识别和理解用户意图; ②自我将意图转化为网络操作; ③自我监控网络环境和状态; ③自我检测各种服务需求; ③自我配置所需功能; ④在检测到决策错误时自我纠正; ④自我管理网络用户，如恶意用户; ⑤自我管理网络用户，如恶意用户。 自我更新服务功能，优化交付;⑨ 自我分析内省使用机学习;自我-高级网络意识高级网络自动化高级网络诊断● 自我识别和理解用户意图● 自译意图成网络操作● 自我监控网络环境和状态● 自我检测各种服务需求● 自配置所需功能● 检测到决策错误时进行自我纠正● 自我管理网络用户，例如，恶意用户● 自我更新服务功能以优化交付● 使用机器学习进行自我分析内省● 从外部和内部的威胁自我保护● 通过服务动作反馈进行● 出现意外情况时的自我报告H. Zhang和W. 泉工程17（2022）1315图二、SINET功能架构。AI：人工智能。为了促进网络自动化和智能化，SINET纵向分为三层，横向分为两个域。三层包括智能服务层、资源适配层和网络组件层，而两个域是行为域和实体域。智能服务层主要负责翻译用户资源适配层动态调度网络资源，建立功能组，满足智能业务层的业务需求。网络组件层主要用于协调网络组件执行特定的网络操作。行为域是网络感知和网络诊断的特定功能域.它由三层数字信息（用行为描述标记）组成，负责分析网络行为和服务需求。它也是为特定操作生成决策或规则的策略协调器。实体域由实际的网络实体（由实体标识符标记），并根据来自行为域的决策在此基础上，进一步引入了三层之间的垂直自主映射，使网络能够动态地满足各种业务需求，并允许网络更新其业务功能，从而智能地优化交付。此外，两个域之间的水平自主映射，促进网络自动化根据网络感知和诊断。 图 3举例说明了SINET如何支持网络智能。SINET自上而下实现了自助服务感知和自助功能部署。智能服务层将用户当接收到服务需求时，资源适配层编排功能组，而网络控制器生成最优分组传输方案。在网络组件层，合理的组件被协调以形成能够执行特定任务的功能组图三. SINET中的一个应用实例。HD：高清。●●●H. Zhang和W. 泉工程17（2022）1316自下而上，SINET实现了自反馈、自诊断和优化。在网络组件层中应用网络遥测技术（诸如带内网络遥测）来监视网络和资源状态，诸如带宽、延迟和队列占用。这些遥测度量被进一步分析以用于更新功能编排和优化资源适配层中的分组传输。此外，服务执行报告和通知被发送到智能服务层，以便通过服务动作反馈进行自我修复。上述分析简单说明了SINET如何提高网络的自动化和智能化.实体域的自动感知和获取可以为自我分析等能力提供信息，增强了SINET的自动化程度。行为域的智能数据分析可以提高自配置等能力，实现SINET的智能化。这种解耦的设计在促进网络自动化和智能化方面提供了显著的好处，因此在许多方面（例如安全性、移动性、能耗和效率）具有改善网络性能的巨大潜力。4. 结论网络自动化开辟了网络创新的新时代，同时也给网络研究人员带来了新的挑战网络自动化的愿景不仅仅是一个理想主义的愿景;网络行业已经朝着这个目标迈进。值得一提的是，目前网络智能化方兴未艾，需要更多的同行研究者参与进来，共同合作，为网络基础设施的创新做出贡献，以实现网络行业最宏伟的目标。致谢本工作得到了国家重点研究发展计划（2018YFE0206800）、北京市国家自然科学基金（4212010）和鹏程实验室重大攻关项目（PCL2022Y04）的资助。引用[1] 物联网：一场运动，而不是一个市场次报告. London：IHS Markit.[2] 克拉瓦拉Z数字化转型需要自主网络。次报告.圣何塞：Extreme Networks; 2019年5月。[3] 克拉克DD，帕雷奇C，拉姆明JC，弗罗克劳斯基JT。互联网的知识平面。在：SIGCOMM 2003计算机通信应用、技术、架构和协议会议论文集; 2003年8月25[4] Zhang H，Su W.新型网络体系结构的基础性研究--通用网络与普适服务。中华电子杂志2007;35（4）：594-8. 中文.[5] Zhang H，Luo H.智能协同网络理论基础研究。中华电子杂志2013;41（7）：1249-54. 中文.[6] 吴杰 对网络新技术发展的思考。中国科学院信息科学2018;61（10）：101301。[7] 胡勇，李东，孙平，易平，吴军.多态智能网络：一种面向未来异构网络的开放、灵活、通用的体系结构。IEEE Trans Netw Sci Eng 2020; 7（4）：2515 - 25.[8] [10]李文辉，李文辉.赋能自动驾驶网络。In：Proceedings of ACM SIGCOMM 2018Afternoon Workshop on Self-Driving Networks（SelfDN 2018）; 2018年8月24日;匈牙利布达佩斯; 2018年。[9] Gallego-Madrida J，Sanchez-Iborrab R，Ruiza PM，Skarmeta AF.基于机器学习的零接触网络和服务管理：一项调查。数字通信网2022;8（2）：105-23。[10] Mestres A，Rodriguez-Natal A，Carner J，Barlet-Ros P，Alarcón E，Solé M，et al. 知识定义的网络。ACM SIGCOMM. 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