華為自動駕駛網(wǎng)絡(luò)白皮書

Networking,SDN)技術(shù)興起，企然而，在企業(yè)信息化進(jìn)程快速推進(jìn)的同時，企業(yè)數(shù)據(jù)中心OPEX隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴大而逐年增加，網(wǎng)絡(luò)運營在規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)和優(yōu)化各階段仍嚴(yán)重依賴于人員經(jīng)驗和技能，結(jié)構(gòu)化矛盾日益凸顯。通過與TOP30金融客戶的深入探討，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心平均每千臺設(shè)備的運營維護(hù)需要約30名工程師。另一方面，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)也存在業(yè)務(wù)體驗難以管理的巨大挑戰(zhàn)，網(wǎng)絡(luò)部門收到的用戶投訴一半以上與業(yè)務(wù)體驗問題有關(guān)。需要約30名華為與企業(yè)客戶在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域深入合作，對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全生命周期進(jìn)行研究和分析，識別出如下規(guī)劃階段企業(yè)數(shù)據(jù)中心在未來3年仍處于高速建設(shè)期，服務(wù)器規(guī)模將翻倍增加。網(wǎng)絡(luò)設(shè)計人員需要完成業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、評估應(yīng)用安全要求、規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)資源使用等繁瑣工作，這消耗了企業(yè)中約一半的網(wǎng)絡(luò)人力，急需通過系統(tǒng)化、自動化手段改變疲于奔命的狀態(tài)。建設(shè)階段隨著云化業(yè)務(wù)量大幅上升，業(yè)務(wù)上線周期由原來的周級提升至天級，壓力日趨近40%網(wǎng)絡(luò)事故由人為失誤導(dǎo)致，如何保障配置發(fā)放的正確性至關(guān)重要。以某銀行網(wǎng)絡(luò)為例，2019年累計變更14500余次，而變更工作量巨大，已超出人工處理極限，應(yīng)接不暇的變更評審使變更成功率不斷下降，造成5起網(wǎng)絡(luò)中建設(shè)階段斷事故。當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)中心大多采用4個9(99.995%)高可用標(biāo)準(zhǔn)，即數(shù)據(jù)中心全年中斷時間應(yīng)小于26分鐘；部分核心業(yè)務(wù)應(yīng)達(dá)到5個9(99.999%)標(biāo)準(zhǔn)，以網(wǎng)絡(luò)語言作為主要編排方式以業(yè)務(wù)意圖驅(qū)動，網(wǎng)絡(luò)智能推薦HuaweiAutonomeousDrivingDataCenterNetwor自動分配自動分配2高精地圖構(gòu)建物理設(shè)備、物理網(wǎng)絡(luò)、邏輯網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議拓?fù)洹I(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)多圖數(shù)據(jù)攜帶時間和空間標(biāo)簽，可基于Timelin1.2.3人工智能強化學(xué)習(xí)形式化驗證8HuaweiAutonormousDrivingDataCenterNetwork針對已知重復(fù)性任務(wù)，通過工具或腳本批量操作(如批處核心理念是從網(wǎng)元視角轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)視角，例如業(yè)界的Fabric、VPC等概念。用戶從整個網(wǎng)絡(luò)考慮問題，擺脫對單網(wǎng)元命令行的依商都處于這個階段。DCN全生命周期·依據(jù)容量、性能等提前進(jìn)行DCN預(yù)測·自動給出新津方案·批量下發(fā)工月·人工驗收撥測·全自動下發(fā)，即插即用·自動驗收：全網(wǎng)連通檢·人工設(shè)計方案，?！せ跇I(yè)務(wù)意圖，比如業(yè)·自動推薦方案，下發(fā)前·意圖驅(qū)動監(jiān)控，基于業(yè)·未知意圖識別·自動學(xué)習(xí)更新網(wǎng)絡(luò)變更·人工設(shè)計變更方案·配置工具或控制器·工具備份整網(wǎng)的配·基于網(wǎng)絡(luò)意圖，比如設(shè)備擴容、服務(wù)器擴容、VAS擴容、設(shè)備替換、端口替換,給出風(fēng)險評估結(jié)果，·多級快照回滾；提供基的快照，變更失敗后快速回滾·自動生成健康度快照DCN全生命周期·系統(tǒng)基于人制定的·人工識別隱患·人工修復(fù)故障·自動分析故障根因·推薦最佳修復(fù)方案，客戶·故障預(yù)測：光模塊、障等·故障自愈：系統(tǒng)自網(wǎng)絡(luò)隱患自動調(diào)整內(nèi)部隊列，保證·業(yè)務(wù)劣化預(yù)測：建立業(yè)務(wù)預(yù)測業(yè)務(wù)的劣化。華為數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)與典型應(yīng)用場景3.1華為數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)華為數(shù)據(jù)中心自動駕駛網(wǎng)絡(luò)方案架構(gòu)主要分為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、管控系統(tǒng)、云端訓(xùn)練系統(tǒng)三層。云端智能網(wǎng)絡(luò)知識庫云端訓(xùn)練系統(tǒng)數(shù)據(jù)湖服務(wù)Al訓(xùn)練服務(wù)意圖引擎在線智能自動化引擎智能引擎數(shù)字李生在線Al推理網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施CPU轉(zhuǎn)發(fā)芯片LeafCoudEngineCoudEng分析引擎Al芯片因●網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施：ServerleatServceleaf《》戶戶網(wǎng)絡(luò)極簡設(shè)計和部署故障1-3-5智能感知定位修復(fù)場景描述導(dǎo)致70%的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊每月投入HuaweiAutonormousDrivingDataCenterNetwork目目自自自自具具RoCE(RemoteDirectMemoryAccessoverConvergedEthernet)協(xié)議棧1%丟包率，吞吐率變?yōu)?DC內(nèi)網(wǎng)絡(luò)有2%丟包。電商流式大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺性能下降30%+。傳統(tǒng)ECN(ExplicitCongestionNotification)、QC