算网基础设施体系架构、关键技术体系及发展路径有哪些？

算网基础设施为算网融合提供计算、网络、存储等资源的物理承载，实现网络、计算以及数据资源的池化，一体化管理调度资源池，提供网络传输能力、异构计算能力以及数据分析能力，赋能智能场景，加速千行百业数字化升级。

1.参考架构

计算基础设施

计算基础设施是应对当前数据时代下，算力需求持续增长、算力供需不平衡、全局利益效率低的重要手段。5G、工业互联网、物联网、大数据、人工智能等新型技术正在进一步与新型基础设施融合部署，算力需求的持续增长，使得对数据中心的需求不断加强。2022年，我国统筹布局计算基础设施，推进一体化大数据中心体系建设，推动算力产业向高效、绿色方向发展，持续为数字经济赋能。工信部数据显示，截至2022年底，三家基础电信企业为公众提供服务的互联网数据中心机架数量达81.8万个，全年净增8.4万个，自用数据中心机架数比2021年末净增16万个，对外提供的公共基础算力规模超18EFLOPS 1。

计算基础设施通过构建异构算力资源池，实现算力资源的统一管控。“异构”体现在多个层面，在应用部署层面，算力资源池的部署方式包括云计算数据中心、边缘计算数据中心、人工智能数据中心、高性能计算数据中心等，这些部署场景下的算力资源管控方式各不相同，调度模式多种多样，因此将这些分散异构的算力资源统一纳管、统一调度是构建算网基础设施的前提条件。在算力芯片层面，随着国产化架构的CPU、GPU、NPU、MLU等芯片的推广部署，算网基础设施还需要为这些异构算力芯片提供良好的支持。通过算力原生等新兴技术为上层业务提供统一的运行环境，丰富国产化芯片架构的软件生态，使能业务的灵活部署和迁移。

计算基础设施总算力约90%来自于各类数据中心设施提供的算力，包括人工智能算力、超算算力以及基础算力三种类型。人工智能算力方面，随着AI算力需求的增加和新基建政策的推动，AI算力进入需求加速期，而传统算力受效率、功耗和成本的限制提升缓慢，且用于AI专属计算性价比较低。按照AI基础架构规模增速来看，未来AI算力增速将达到60%以上。超算算力方面，随着产业升级和企业数字化转型加快，高性能算力需求不断旺盛，超算中心也将在“十四五”期间迎来新发展阶段。基础算力方面，未来随着5G、工业互联网建设推进，边缘算力需求将日益迫切，数据中心建设部署将进一步向边缘下沉。

网络基础设施 网络基础设施是算网基础设施的传输底座，包含5G移动通信网络、PON全光网络、确定性承载网络，并引入以算力网络、SD-WAN、SRv6、IPv6+等为代表的网络计算化技术为行业用户提供统一的按需连接服务和算网协同能力。网络基础设施作为连接用户、数据、算力的“主动脉”，旨在通过一体化的高质量网络，汇聚各类算网基础设施和算力需求企业，为计算基础设施、安全基础设施和数据基础设施等其它算网基础设施和算力需求企业提供扁平高效的专用网络传输平面，提高算网基础设施的网络能级和专网数据流通效率，实现算力、数据的高效承载与流通。

安全基础设施

安全需求日益迫切，推动新型安全技术加速创新和升级。随着元宇宙、人工智能、卫星互联网、工业互联网等新型技术和应用的快速发展，基础设施安全的物理边界被不断打破。一方面，为实现泛在的计算互联，进行云、网、边、端算力资源的高效协同，位于网络边缘的设备或用户终端处于相对不安全的物理环境。另一方面，为高效支撑上层智能场景和应用，大量类型各异的服务共享底层的计算、网络和数据资源，若某个服务被攻击，将影响和波及其他服务的安全运行。

安全基础设施是新型基础设施建设部署的重要保障。以零信任、区块链、隐私计算等为代表的安全技术，在网络安全、应用安全、数据安全等维度重构安全体系架构，成为算网基础设施安全防御的重要支撑。以算网基础设施对上层应用提供服务能力为例，接入的应用或用户种类众多，一方面存在攻击者伪装成用户接入网络，发动DDos等攻击行为，造成服务系统瘫痪；另一方面攻击者可以通过对算力资源和数据资源发动攻击，进而影响提供服务的安全性。因此，需要设置合理的用户接入安全认证和授权策略，保证接入用户的合法性，避免攻击者伪装成服务使用用户接入网络并发动攻击；此外，还需要对为用户提供服务相关的算力资源加强安全认证，对数据资源增强隐私保护，保证提供服务的安全性和可靠性。

数据基础设施

数据基础设施是算网基础设施的核心要素，主要用于网络数据、环境数据、应用数据等数据资源的存储，实现数据的采集与接入、数据存储与计算、数据分析与管理以及数据服务等功能。数据的生产、采集和存储是各企业研究的重要方向，智能化、安全的数据基础设施是传统IT基础设施面向数字化演进的必备条件。随着社会数字化、智能化加速发展，新技术如AI、5G、IoT的广泛应用，和数据的爆发式增长，也让数据类型越来越多样化。例如，人工智能技术被广泛应用于数据领域应用，大幅度降低了大规模集群的运维难度；分布式存储技术适用于块、文件、对象和HDFS等不同的存储协议，推动不同类型不同来源的数据集中存储方向演进；全闪存和SCM等新型存储介质的创新发展打破了存储不再成为系统的性能瓶颈；GPU、NPU、ARM等非x86架构芯片的升级、迭代推动算力多样性发展。

数据基础设施应用场景包括生产交易、数据湖等。生产交易涉及运营商Billing/CRM、金融核心、企业ERP等场景，要求数据高效、安全处理，数据基础设施结合数存融合、软硬协同、人工智能、智能无损网络等信息技术，从而实现计算、网络、存储资源的灵活传输和拓展，提高服务效率。数据湖则是涉及政务大数据、交通大数据等场景，基于打破“数据孤岛”的需求，实现数据跨系统、跨域传输的需求，对数据基础设施提出数存融合、算力下沉、协议互通等能力要求。

融合基础设施

融合基础设施主要是指与垂直行业特定需求匹配的能力基础设施，深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统行业基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施。算网基础设施提供多种通信业务和计算业务，其中通信业务包括各类核心网网元及路由转发网元，在提供可靠的通信业务体验的同时，还可利用设备上的空闲资源对外提供边缘计算及在网计算类服务。依托通用架构设计的算网基础设施可以实现基于虚拟机及容器技术的灵活业务编排及动态调度，在CDN、边缘视频、边缘AI等业务场景中可以提供更实时可靠的算网融合服务。融合基础设施聚焦各垂直行业的数字化、智能化转型需求，建立行业服务模型，为行业用户提供统一的标准化接口，实现灵活的服务。以智慧政府为例，融合基础设施可以统筹协调交通、教育、医疗、金融等部门，通过建立统一的数据共享交换平台，推进智慧交通综合体、智慧安防、智慧教育、智慧医疗等项目的建设部署，推动城市服务能力升级。

2.关键技术体系

算网基础设施关键技术能力包含一系列的计算网络化技术、网络计算化技术、算网安全技术以及智能融合技术，增强算网安全能力，实现算力网络协同融合。 网络计算化技术是网络实现提升算力效率、连接异构算力的重要技术，包含光电共封装（CPO）、在网计算（INC）、基于IPv6转发平面的段路由（SRv6）、确定性网络、无损网络、软件定义广域网（SD-WAN）技术。依托传送网高速全光接入，结合光电共封装技术实现传输资源的灵活调度和实时处理，与此同时，SD-WAN与SRv6技术形成新一类网络Overlay+Underlay协议栈，实现基于业务需求的在网计算，向上对接泛在调度，构建应用感知、确定性保障的差异化网络服务。

计算网络化是将算力资源进行分布式调度管理，提升算力资源利用率的重要技术，包含云原生、高性能计算以及存算一体等技术。基于层次化的算力度量及管理技术，形成标准可量化的能力度量模型，同时，赋能算网数据感知，实现算力节点的有效算力实时上报。

算网安全实现算网基础设施中数据、应用及物理设备的安全，包含隐私计算、区块链以及零信任等技术。算网基础设施基于多源、泛在的算力节点以及数据分散到多方节点计算的机制，为攻击者提供了更多的途径，从而带来网络攻击、数据泄露等风险。算网安全技术采用隐私计算、安全编排、零信任、内生安全、全程可信等技术共同打造一体化安全内生防护机制，保障算网服务安全可信的进行。

智能融合实现算网资源和应用的跨域拉通和部署，向上为算力交易和数据流通新型算网服务的构建提供能力支撑，包含人工智能网络运维、用户意图感知、大数据分析、微服务架构、异构算力编排等技术，将计算、网络、存储深度融合，实现各类资源的统一编排和调度，构建按需定制、灵活高效的服务环境，实现多技术要素融合能力供给，为用户提供灵活、高效、便捷的算网服务。

3.发展路径

随着技术不断演进，各类设施和产品不断升级，ICT行业将朝着“计算网络化”和“网络算力化”的方向不断演进，算网基础设施已经成为协同“计算”+“网络”技术全面发展的重要抓手。

基础设施升级改造：此阶段主要是基础设施从基础架构、设备、平台等方面进行升级和创新，计算网络化技术和网络计算化技术进行独立的创新演进。计算网络化技术将计算模式创新和应用性能创新、突破作为主要发展方向，对应的基础设施将提升计算效率作为计算网网络化基础设施的主要研究方向。网络计算化以满足多样化场景需求为目标，深入研究网络架构和网络协议的创新和迭代，形成以连接泛在算力为主要发展方向的网络计算化基础设施。与此同时，算网安全技术不断成熟，安全产品和方案落地部署，将会形成具有自主知识产权和核心技术的算网安全设施。

算力与网络协同：此阶段演进目标旨在打破多元算力协同的壁垒，实现计算与网络的统一协同。通过一体化全面感知网络实现对计算、网络、存储等资源的统一编排调度，为用户提供去中心化的多元算力高效协同的新型服务模式。随着算网协同的不断成熟，将形成具有计算能力的信息通信网络，即依托算力感知、算力调度等新型技术，持续优化算力和网络资源，通过网络和算力的感知和调度，实现“云-边-端”的泛在多元算力协同。

智能融合阶段：此阶段的演进目标旨在实现网络智能原生，即在人工智能、大数据、区块俩等技术的快速发展背景下，基础设施实现智能化升级，计算基础设施、网络基础设施、安全基础设施深度融合，形成体系化的技术标准和工程实践，更加成熟的业务模型，更加高效的算力支撑，更加广泛的人-物和物-物的连接，加强物理世界和信息世界的联动，通过信息技术实现沉浸式虚拟体验，实现高度精准的数字孪生，为用户提供分布式意图感知智能服务。