CN115002862A - 算力处理的网络***、业务处理方法及算力网元节点 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种算力处理的网络***、业务处理方法及算力网元节点。该网络***包括：第一处理层，用于获取资源感知信息，根据所述资源感知信息，确定服务请求的算力路由信息。采用该方法能够保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源。
Description
技术领域
本发明涉及数据通信网络领域，尤其是指一种算力处理的网络***、业务处理方法及算力网元节点。
背景技术
从云计算、边缘计算的发展大趋势下，未来社会中会在靠近用户的不同距离遍布许多不同规模的算力，通过全球网络为用户提供各类个性化的服务。从百亿量级的智能终端，到全球十亿量级的家庭网关，再到每个城市中未来边缘计算带来的数千个具备计算能力的边缘云，以及每个国家数十个大型的云数据中心DC，形成海量的泛在算力从各处接入互联网，形成计算和网络深度融合的发展趋势。
网络中的计算资源融入到网络的各个角落，使每一个网络节点都可以成为资源的提供者，用户的请求可以通过调用最近的节点资源来满足，不再局限于某一特定节点，避免造成连接和网络调度资源的浪费。而传统的网络只是提供数据通信的管道，以连接为基础，受制于固定的网络寻址机制，在更高更苛刻的体验质量(Quality of Experience，QoE)要求下往往无法满足。此外随着微服务的发展，传统的客户机(client)-服务器(server)模式被解构，服务器侧的应用解构成功能组件布放在云平台上，由API网关统一调度，可以做到按需动态实例化，服务器中的业务了逻辑转移到客户机侧，客户机只需要关心计算功能本身，而无需关心服务器、虚拟机、容器等计算资源，从而实现服务功能。
面向未来网络的新一代网络架构需协同考虑用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，使海量的应用能够按需、实时调用不同地方的计算资源。目前，传统的网络架构难以实现用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源。
发明内容
本发明技术方案的目的在于提供一种算力处理的网络***、业务处理方法及算力网元节点，用于实现用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源。
本发明提供一种算力处理的网络***，其中，包括：
第一处理层，用于获取资源感知信息，根据所述资源感知信息，确定服务请求的算力路由信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述网络***还包括：
第二处理层，用于生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，并将所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息发送至所述第一处理层。
可选地，所述的网络***，其中，所述网络***还包括：第三处理层、第四处理层和第五处理层；
其中，所述第三处理层，用于提供算力服务的初始化部署的状态信息；
所述第四处理层，用于提供算力资源，以及根据所接收到的算力模版、服务测量参数以及测量策略进行算力和服务的测量；
所述第五处理层，用于利用网络基础设施提供网络连接。
可选地，所述的网络***，其中，所述第一处理层通过以下至少之一方式获取所述资源感知信息：
通过数据面链路层、IP层和管理面中的至少之一获取所述资源感知信息的需求感知信息；
通过第三处理层和/或API接口获取所述资源感知信息的应用感知信息；
通过第四处理层、数据中心管理平台和边缘计算管理平台中的至少之一获取所述资源感知信息的算力资源感知信息；
通过第五处理层获取所述资源感知信息的网络资源感知信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述网络资源感知信息包括带宽、时延和时延抖动中的至少之一。
可选地，所述的网络***，其中，所述第二处理层还用于向所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别发送资源感知请求，使所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别根据所接收的多维资源感知请求进行多维资源感知，向所述第一处理层发送资源感知信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述第二处理层还用于配置所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别进行算力测量时的算力感知度量配置信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述算力感知度量配置信息包括感知参数、测量参数、测量策略和多维资源感知信息的发送频率中的至少之一。
可选地，所述的网络***，其中，所述第二处理层还用于具备以下功能至少之一：
完成算力运营及算力服务编排；
通过算力建模对算力资源进行抽象描述和表示，形成节点算力信息；
将节点算力信息发送至算力网元节点。
可选地，所述的网络***，其中，所述第一处理层包括第一子层和第二子层，其中：
所述第一子层用于进行算网服务通告、算网感知调度、算网拓扑发现和算网路由生成中的至少之一；
所述第二子层用于进行算网路由转发、链路算网监控、算网路由标识和算网路由寻址中的至少之一。
本发明实施例还提供一种业务处理方法，其中，应用于第一算力网元节点，所述方法包括：
在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
获取第二算力网元节点发送的所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
在接收到服务请求时，根据所携带的OAM信息，在部署所述服务请求所请求服务的多个算力节点进行测量，获得所述资源感知信息。
可选地，所述的网络***，其中，所述方法还包括：通过数据包携带、控制面携带和管理面数据中的至少之一方式获取所述服务请求。
可选地，所述的业务处理方法，其中，应用于第二算力网元节点，所述方法包括：
向第一算力网元节点发送资源感知信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
向多个算力节点分别发送资源感知请求和算力感知度量配置信息；
获取多个所述算力节点的注册信息；
其中，所述第二算力网元节点根据所述算力节点的注册信息，生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述注册信息包括算力标识、算力初始化配置信息、服务部署信息、功能部署信息和函数部署信息中的至少之一。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
向多个所述算力节点分别发送算力和服务的感知测量配置信息；
获取所述算力节点根据所述感知测量配置信息进行测量后，上报的算力测量信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述感知测量配置信息包括算力测量参数、测量方式信息以及上报策略信息中的至少之一。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述算力测量信息包括测量结果、位置信息、算力资源信息和算力服务信息中的至少之一。
本发明实施例还提供一种算力网元节点，所述算力网元节点为第一算力网元节点，包括处理器，其中：
所述处理器用于，在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
本发明实施例还提供一种算力网元节点，所述算力网元节点为第二算力网元节点，包括收发机，其中：
所述收发机，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
本发明实施例还提供一种业务处理装置，应用于第一算力网元节点，其中，所述装置包括：
处理模块，用于在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
本发明实施例还提供一种业务处理装置，应用于第二算力网元节点，其中，所述装置包括：
信息发送模块，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
本发明实施例还提供一种算力处理的网络***，其中，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的业务处理方法。
本发明实施例还提供一种可读存储介质，其中，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上任一项所述的业务处理方法中的步骤。
本发明上述技术方案中的至少一个具有以下有益效果：
采用该实施例所述网络***，第一处理层综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况，根据资源感知信息，将服务应用调度到合适的路由节点，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源。
附图说明
图1为本发明实施例所述网络***的结构示意图；
图2为本发明其中一实施例所述业务处理方法的流程示意图；
图3为采用本发明实施例所述方法的***架构示意图；
图4为采用本发明实施例所述方法的其中一实施方式的流程示意图；
图5为本发明另一实施例所述业务处理方法的流程示意图；
图6为本发明其中一实施例所述算力网元节点的结构示意图；
图7为本发明另一实施例所述算力网元节点的结构示意图；
图8为本发明其中一实施例所述业务处理装置的结构示意图；
图9为本发明另一实施例所述业务处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一。
以下描述提供示例而并非限定权利要求中阐述的范围、适用性或者配置。可以对所讨论的要素的功能和布置作出改变而不会脱离本公开的精神和范围。各种示例可恰适地省略、替代、或添加各种规程或组件。例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
为帮助更好的理解本发明实施例的相关方案，下面对本发明实施例涉及的相关概念进行说明。
1)算力处理的网络***，也可以称为算力感知网络、算力网络、算网一体网络或者计算网络融合的新型网络等名称。所述算力处理的网络***包括：
第一处理层(也可以称为算力路由层)、
第二处理层(也可以称为算网管理层)、
第三处理层(也可以称为算力服务层)、
第四处理层(也可以称为算力资源层)、以及，
第五处理层(也可以称为网络资源层)。
2)算力网元节点，在本文中是指具有算力的网络设备。算力网元节点进一步的可包括算力路由节点和算力节点(算力节点有时候也被称为计算节点)。
3)算力路由节点，位于算力处理的网络***的第一处理层，是一种将算力资源信息在算力处理的网络***中的通告传输的网络设备。
4)算力节点，位于第四处理层和/或第五处理层，是指具备计算能力的设备，用于提供算力资源，相当于算力处理的网络***中处理计算任务的设备，例如数据中心的服务器设备、一体机等。另外，本发明实施例的算力节点还可以是算力网元设备，所述算力网元设备为第五处理层的网络传输设备，如路由器等，同时该算力网元设备还可以提供算力资源，提供算力服务。
5)算力资源状态，是指算力处理的网络***中部署的算力节点的计算能力状态以及部署位置等信息，算力资源状态可以通过算力资源的参数进行指示。算力资源的参数具体包括服务连接数、CPU/GPU计算力、部署形态(物理、虚拟)、部署位置(如相应的IP地址)、存储容量、存储形态等参数中的一种或多种。算力资源状态还可以是基于算力资源抽象出来的计算能力，用于反映算力处理的网络***中各个算力节点当前可用的计算能力、分布位置及部署形态等信息。
6)网络传输资源，是指算力处理的网络***的传输信息的网络资源，具有可以包括各种转发设备(如路由器、交换机)、传输链路以及传输能力(如带宽、时延、时延抖动)等。
为实现用户、网络、算力等多维度资源的统一协同调度，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，本发明实施例提供一种算力处理的网络***，如图1所示，本发明实施例所述算力处理的网络***中，包括第一处理层(也可以称为算力路由层)，其中：
所述第一处理层，用于获取资源感知信息，根据所述资源感知信息，确定服务请求的算力路由信息。
需要说明的，本发明中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
其中，资源感知信息中的需求感知信息、应用感知信息、算力资源感知信息和网络资源感知信息等为需要进行多维度感知获得的资源信息，也即至少包括用于确定算力路由信息的动态资源信息；当然，不限于仅能够包括动态资源信息，也可以包括静态资源信息。该些资源感知信息能够反映用户需求、网络资源、算力、服务、存储和算力等中的至少两个的多维度资源。
另外，算力资源拓扑信息和算力服务拓扑信息为用于确定算力路由信息的静态资源信息。采用该实施例所述网络***，第一处理层综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况，根据资源感知信息，将服务应用调度到合适的路由节点，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现用户、网络。
本发明实施例中，可选地，根据多维资源感知测量获得的包括需求感知信息、应用感知信息、算力资源感知信息和网络资源感知信息等的动态资源信息，以及预先所获取的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，将服务应用调度到合适的路由节点，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现资源利用率最优。
可选地，其中一实施方式，第一处理层可以通过多个算力路由节点分别获得局部区域的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，形成为分布式服务架构。
另一实施方式，所述网络***还包括：
第二处理层(也可以称为算网管理层)，用于完成对算力资源、网络资源以及服务的管理，生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，并将所述算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息发送至所述第一处理层。
采用该实施方式，第二处理层可以向第一处理层提供全局的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，实现网络、存储、算力等多维度资源的统一协同调度。
具体地，采用该实施方式所述网络***，由第二处理层(算网管理层)完成对算力资源、网络资源以及服务的管理，可选地，第二处理层可以完成对算力资源的运维、操作维护管理(Operation Administration and Maintenance，OAM)、安全管理、算力运营及算力服务编排等功能，并生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息；第一处理层(算力路由层)获取算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况，这样根据该资源感知信息和所获取的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，将服务应用调度到合适的路由节点，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现资源利用率最优。
可选地，所述网络***还包括：第三处理层、第四处理层和第五处理层；
其中，所述第三处理层(算力服务层)，用于提供算力服务的初始化部署的状态信息；
所述第四处理层(算力资源层)，用于提供算力资源，以及根据所接收到的算力模版、服务测量参数以及测量策略进行算力和服务的测量；可选地，第四处理层用于提供异构的算力资源，也即提供多种类型设备的算力资源；
所述第五处理层(网络资源层)，用于利用网络基础设施提供网络连接。
本发明实施例中，可选地，所述第一处理层通过以下至少之一方式获取所述资源感知信息：
通过数据面链路层、IP层和管理面(用户服务合约)中的至少之一获取所述资源感知信息的需求感知信息；
通过第三处理层(算力服务层)和/或应用程序接口(Application ProgrammingInterface，API)获取所述资源感知信息的应用感知信息；
通过第四处理层(算力资源层)、数据中心管理平台和边缘计算管理平台中的至少之一获取所述资源感知信息的算力资源感知信息；
通过第五处理层(网络资源层)获取所述资源感知信息的网络资源感知信息。
可选地，网络资源感知信息包括带宽、时延和时延抖动中的至少之一。
采用该实施例所述算力处理的网络***，通过将网络***从逻辑功能上划分为第一处理层、第二处理层、第三处理层、第四处理层和第五处理层五大功能模块，以实现泛在的计算和服务的感知、互联和协同调度。具体地：
第三处理层(算力服务层)：还用于提供算力服务的初始化部署的状态信息。具体地，基于分布式微服务架构，算力服务层支持应用解构成原子化功能组件，由API Gateway统一调度。算力服务层部署于算力资源层之上用于承载泛在计算的各类服务及应用，可以将用户对业务服务等级协议(Service-Level Agreement，SLA)的请求包括算力请求等参数传递给算力路由层，此外，算力服务层还可以接收来终端用户的数据，并可以通过API网关实现服务分解、服务调度等功能。
第二处理层(算网管理层)：完成算力运营及算力服务编排，完成对算力资源和网络资源的管理，包括对算力资源的感知、度量和OAM管理等；实现对终端用户的算网运营，以及对算力路由层和网络资源层的管理。面对异构的计算资源，算网管理层首先通过算力建模对算力资源进行抽象描述和表示，形成节点算力信息，屏蔽底层硬件设备差异；算力信息可以通过算力通告传递给相应的算力网元节点；此外，还需要对算力资源及网络资源进行性能监控和管理，并实现算力运营及网络运营。
第四处理层(算力资源层)：提供异构的算力资源，以及根据所接收到的算力模版、服务测量参数以及测量策略进行算力和服务的测量。具体地，第四处理层利用现有的计算基础设施提供算力资源，计算基础设施包括从单核CPU到多核CPU，到CPU+GPU+FPGA等多种计算能力的组合；为满足边缘计算领域多样性计算需求，面向不同应用，在物理计算资源基础上，提供算力模型、算力API、算网资源标识等功能。
第一处理层(算力路由层)：该第一处理层为本发明实施例所述算力处理的网络***的核心，用于基于抽象后的算网资源发现，综合考虑网络状况和计算资源状况，将业务灵活按需调度到不同的计算资源节点中。
可选地，该第一处理层包括第一子层(控制面)和第二子层(转发面)。
其中，第一子层用于进行算网服务通告、算网感知调度、算网拓扑发现和算网路由生成中的至少之一；
所述第二子层用于进行算网路由转发、链路算网监控、算网路由标识和算网路由寻址中的至少之一。
第五处理层(网络资源层)：利用现有的网络基础设施为网络中的各个角落提供无处不在的网络连接，可选地，该网络基础设施包括接入网、城域网和骨干网等。
基于上述实施例所述算力处理的网络***，采用上述五个处理层，能够实现对算网资源的感知、控制和调度。其中，第四处理层(算力资源层)和第五处理层(网络资源层)构成为网络***的基础设施层，第二处理层(算网管理层)和第一处理层(算力路由层)构成为算力感知功能体系实现多维资源感知的两大核心功能模块，用户及应用通过算力路由层接入网络中。
本发明实施例中，第二处理层(算网管理层)需要实现对服务、网络和算力资源的感知的方法配置和管理，除用于生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息之外，第二处理层还用于：
向所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别发送资源感知请求，使所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别根据所接收的资源感知请求进行多维资源感知，向所述第一处理层发送资源感知信息；其中一实施方式，该资源感知请求中包括资源感知配置，第三处理层、第四处理层和第五处理层可发根据资源感知请求中的资源感知配置，进行多维资源感知。另一实施方式，资源感知请求中也可以不包括资源感知配置，资源感知配置可以预先分别配置给第三处理层、第四处理层和第五处理层。这样，根据所接收的资源感知请求，第三处理层、第四处理层和第五处理层可以分别进行响应，根据预先获得的资源感知配置进行多维资源感知；
配置所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别进行算力测量时的算力感知度量配置信息。可选地，所述算力感知度量配置信息包括感知参数、测量参数、测量策略和多维资源感知信息的发送频率中的至少之一。
该实施方式中，第二处理层向第三处理层、第四处理层和第五处理层所下发的资源感知配置可以相同，也可以不同，通过向第三处理层、第四处理层和第五处理层分别下发资源感知配置，使第三处理层、第四处理层和第五处理层分别依据接收的资源感知配置进行感知和度量。根据所接收的算力感知度量配置信息，第三处理层、第四处理层和第五处理层分别进行算力测量，并向算网管理层上报所测量的算力资源和/或服务信息，使算网管理层根据所接收的算力资源和/或服务信息，生成算力资源拓扑和/或算力服务拓扑。
另一方面，第二处理层通过配置第三处理层、第四处理层和第五处理层分别进行多维资源感知时的感知配置参数，使得通过第二处理层可以自适应订购第三处理层、第四处理层和第五处理层进行感知和测量的感知参数、测量参数、测量策略和多维资源感知信息的发送频率等。
可选地，第二处理层根据第三处理层所测量且上报的测量信息、第四处理层所测量且上报的测量信息和第五处理层所测量且上报的测量信息中的至少之一信息，配置形成算力、服务和网络的初始化拓扑信息；可选地，也可以根据上述测量信息中的至少之一信息，对所形成算力、服务和网络的初始化拓扑信息进行更改。
可选地，所测量且上报的测量信息包括算力资源和/或服务信息。
另一实施方式，可选地，第三处理层、第四处理层和第五处理层在当测量信息有更改时上报测量信息，测量信息没有更改时可以不用上报。
本发明实施例中，可选地，第一处理层提供多维资源感知的资源状态的分布式控制和感知信息的传输，包括对服务和应用、网络资源等多维资源的传输，并负责将多维资源的实时状态通过算力路由节点同步到各自的入口算力路由节点。算力路由节点根据获取的用户或服务的算力需求感知以及网络侧对多维资源的感知，实现算力和网络的协同调度。具体在网络层或者算力路由层具备多维资源感知的能力，具体包含且不限于仅包括：需求感知能力、应用感知能力、算力资源感知能力和网络资源感知能力，也即分别获取多维资源感知的资源感知信息，包括且不限于仅能够包括：需求感知信息、应用感知信息、算力资源感知信息和网络资源感知信息。此外，还能够获得属于静态资源信息的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息。
本发明实施例中，具体地，需求感知能力：通过数据面链路层、IP层或者管理面(用户服务合约)获取用户的算力、网络和安全等多样化的需求；
应用感知能力：通过API接口等从算力服务层(第三处理层)或者数据中心的调度中心获取服务部署初始化的状况；
算力资源感知能力：通过探针等技术直接从算力资源层(第四处理层)获取算力资源能力，或者从数据中心管理平台或者边缘计算管理平台直接获取当前算力资源情况，比如当前连接数、CPU和GPU负载等。
网络资源感知能力：通过带内OAM、带外OAM和IFit等获取网络链路的质量状况，例如包括并不限于仅能够包括带宽、时延、抖动等。
采用本发明实施例所述算力处理的网络***，基于无所不在的网络连接和高度分布式的计算节点，以算力度量和建模为基础，通过服务的自动化部署、最优路由和负载均衡，构建可以感知算力的全新的网络基础设施。由算力资源层完成对算力的抽象、建模和度量，并通知到算力路由层和算力管理层，由算力管理层完成对算力资源的运维、OAM管理和安全管理等功能，算力路由层由算力路由节点综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况，保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，以提高网络和计算资源利用率，进一步提升用户体验。
本发明实施例另一方面还提供一种业务处理方法，应用于第一算力网元节点，如图2所示，所述方法包括：
S210，在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
可选地，资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
本发明实施例所述业务处理方法，第一算力网元节点可以根据测量获得的多维资源感知的资源感知信息，以及预先获得的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
可选地，所述方法还包括：
获取第二算力网元节点发送的所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，第一算力网元节点可以为但不限于仅能够为算力路由层的算力路由节点，第二算力网元节点可以为算网管理层的算网管理中心，但不限于仅能够为算网管理层的算网管理中心。
如图3所示，采用本发明实施例所述业务处理方法的***架构示意图。采用该业务处理方法的***包括算网管理中心、多个算力路由节点和多个算力节点。其中，结合图1所示，算网管理中心可以位于算网管理层，算力路由节点可以位于算力路由层，算力节点可以位于算力资源层和/或网络资源层。算网管理中心分别与各个算力路由节点与各个算力路由节点连接。
可选地，举例说明，算力节点包括第一算力节点MEC1、第二算力节点MEC2和第三算力节点MEC3等，算力路由节点包括第一算力路由节点PE1、第二算力路由节点PE2、第三算力路由节点PE3等，其中用户终端UE通过第一算力路由节点PE1接入网络***。
采用该实施例所述业务处理方法，结合图2、图3和图4所示，采用该业务处理方法的过程包括步骤：
S410，算网管理中心向各个算力节点发送进行多维资源感知的资源感知请求，可选地该资源感知请求包括资源感知配置，使各算力节点根据算网管理中心发送的资源感知配置，进行算力测量，然后按照资源感知配置所配置的感知参数、测量参数、测量策略和发送频率等向算网管理中心上报测量结果，使得算网管理中心根据所接收到的算力测量结果也即算力资源和服务信息，生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息。
S420，算网管理中心向用户所接入的第一算力路由节点PE1也即入口路由器发送算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息。
S430，用户向第一算力路由节点PE1发送用户服务请求，其中该用户服务请求可以通过数据包携带(如利用IP报头的扩展字段)、控制面携带(如通过链路层接入PPOE或者IPOM协议扩展携带)和管理面数据(如网络管理服务合约)中的至少之一方式发送。
S440，第一算力路由节点PE1基于所接收的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，向部署相应用户服务请求所请求服务的多个算力节点(如包括第一算力节点MEC1和第二算力节点MEC2)发送请求信息，其中该请求信息携带支持算力和网络测量的OAM信息，并在部署所请求服务的不同的算力节点进行算力和网络资源状态的测量。
S450，所请求服务的相应的算力节点根据多维资源感知模版进行资源感知和测量，并通过相应的算力路由节点向第一算力路由节点PE1返回测量信息；
S460，第一算力路由节点PE1根据所返回的测量信息，如包括算力资源、网络资源以及服务状态的实时状态情况，同时考虑用户服务请求，为用户所请求的服务选择合适的算力节点和最佳路径。
本发明还提供另一实施例所述业务处理方法，应用于第二算力网元节点，如图5所示，所述方法包括：
S510，向第一算力网元节点发送资源感知信息。
可选地，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，第一算力网元节点可以为但不限于仅能够为算力路由层的算力路由节点，第二算力网元节点可以为算网管理层的算网管理中心，但不限于仅能够为算网管理层的算网管理中心。
可选地，所述方法还包括：
生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
向多个算力节点分别发送多维资源感知请求和算力感知度量配置信息；
获取多个所述算力节点的注册信息；
其中，所述第二算力网元节点根据所述算力节点的注册信息，生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述注册信息包括算力标识、算力初始化配置信息、服务部署信息、功能部署信息和函数部署信息中的至少之一。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述方法还包括：
向多个所述算力节点分别发送算力和服务的感知测量配置信息；
获取所述算力节点根据所述感知测量配置信息进行测量后，上报的算力测量信息。
可选地，所述的业务处理方法，其中，所述算力测量信息包括测量结果、位置信息、算力资源信息和算力服务信息中的至少之一。
具体地，算网管理中心向各个算力节点发送进行多维资源感知的多维资源感知模版和感知配置参数，使各算力节点根据算网管理中心发送的感知配置参数，进行算力测量，然后按照感知配置参数所配置的感知参数、测量参数、测量策略和发送频率等向算网管理中心上报测量结果，使得算网管理中心根据所接收到的算力测量结果也即算力资源和服务信息，生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息；以及各算力中心根据多维资源感知模版进行多维资源感知，向相应的算力路由节点发送资源感知信息。
采用本发明实施例所述业务处理方法，通过管理、控制和数据面协同感知，实现包括用户需求、应用服务、网络资源和算力资源等感知和度量，以综合考虑用户需求、网络资源状况和计算资源状况，这样根据该资源感知信息和所获取的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，将服务应用调度到合适的路由节点，以保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，实现资源利用率最优，并有效降低网络中网络资源状态信令开销。
本发明实施例还提供一种算力网元节点，所述算力网元节点为第一算力网元节点，如图6所示，包括处理器610和收发机620，其中：
所述处理器610用于，在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述收发机620用于：
获取第二算力网元节点发送的所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述方法还包括：
在接收到服务请求时，根据所携带的OAM信息，在部署所述服务请求所请求服务的多个算力节点进行测量，获得所述资源感知信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述收发机620还用于：通过数据包携带、控制面携带和管理面数据中的至少之一方式获取所述服务请求。
本发明实施例还提供一种算力网元节点，所述算力网元节点为第二算力网元节点，如图7所示，包括收发机710和处理器720，其中：
所述收发机710，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
可选地，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，处理器720用于：
生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述收发机710还用于：
向多个算力节点分别发送资源感知请求和算力感知度量配置信息；
获取多个所述算力节点的注册信息；
其中，处理器720根据所述算力节点的注册信息，生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述注册信息包括算力标识、算力初始化配置信息、服务部署信息、功能部署信息和函数部署信息中的至少之一。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述收发机710还用于：
向多个所述算力节点分别发送算力和服务的感知测量配置信息；
获取所述算力节点根据所述感知测量配置信息进行测量后，上报的算力测量信息。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述感知测量配置信息包括算力测量参数、测量方式信息以及上报策略信息中的至少之一。
可选地，所述的算力网元节点，其中，所述算力测量信息包括测量结果、位置信息、算力资源信息和算力服务信息中的至少之一。
本发明实施例还提供一种业务处理装置，应用于第一算力网元节点，如图8所示，所述装置包括：
处理模块810，用于在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
可选地，所述业务处理装置，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述业务处理装置，其中，所述装置还包括：
获取模块820，用于获取第二算力网元节点发送的算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，处理模块810还用于：
在接收到服务请求时，根据所携带的OAM信息，在部署所述服务请求所请求服务的多个算力节点进行测量，获得所述资源感知信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，获取模块820还用于：通过数据包携带、控制面携带和管理面数据中的至少之一方式获取所述服务请求。
本发明实施例还提供一种业务处理装置，应用于第二算力网元节点，如图9所示，所述装置包括：
信息发送模块910，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，所述装置还包括：
生成模块920，用于生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，信息发送模块910还用于：
向多个算力节点分别发送资源感知请求和算力感知度量配置信息；
获取多个所述算力节点的注册信息；
其中，生成模块920根据所述算力节点的注册信息，生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，所述注册信息包括算力标识、算力初始化配置信息、服务部署信息、功能部署信息和函数部署信息中的至少之一。
可选地，所述的业务处理装置，其中，信息发送模块910还用于：
向多个所述算力节点分别发送算力和服务的感知测量配置信息；
获取所述算力节点根据所述感知测量配置信息进行测量后，上报的算力测量信息。
可选地，所述的业务处理装置，其中，所述感知测量配置信息包括算力测量参数、测量方式信息以及上报策略信息中的至少之一。
可选地，所述的业务处理装置，其中，所述算力测量信息包括测量结果、位置信息、算力资源信息和算力服务信息中的至少之一。
本发明实施例还提供一种算力处理的网络***，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的算力处理方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
另外，本发明具体实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有程序，其中，该程序被处理器执行时实现如上中任一项所述的业务处理方法中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述原理前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (30)
1.一种算力处理的网络***，其特征在于，包括：
第一处理层，用于获取资源感知信息，根据所述资源感知信息，确定服务请求的算力路由信息。
2.根据权利要求1所述的网络***，其特征在于，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
3.根据权利要求2所述的网络***，其特征在于，所述网络***还包括：
第二处理层，用于生成算力资源拓扑信息和/或算力服务拓扑信息，并将所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息发送至所述第一处理层。
4.根据权利要求3所述的网络***，其特征在于，所述网络***还包括：第三处理层、第四处理层和第五处理层；
其中，所述第三处理层，用于提供算力服务的初始化部署的状态信息；
所述第四处理层，用于提供算力资源，以及根据所接收到的算力模版、服务测量参数以及测量策略进行算力和服务的测量；
所述第五处理层，用于利用网络基础设施提供网络连接。
5.根据权利要求4所述的网络***，其特征在于，所述第一处理层通过以下至少之一方式获取所述资源感知信息：
通过数据面链路层、IP层和管理面中的至少之一获取所述资源感知信息的需求感知信息；
通过第三处理层和/或API接口获取所述资源感知信息的应用感知信息；
通过第四处理层、数据中心管理平台和边缘计算管理平台中的至少之一获取所述资源感知信息的算力资源感知信息；
通过第五处理层获取所述资源感知信息的网络资源感知信息。
6.根据权利要求5所述的网络***，其特征在于，所述网络资源感知信息包括带宽、时延和时延抖动中的至少之一。
7.根据权利要求4所述的网络***，其特征在于，所述第二处理层还用于向所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别发送资源感知请求，使所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别根据所接收的多维资源感知请求进行多维资源感知，向所述第一处理层发送资源感知信息。
8.根据权利要求7所述的网络***，其特征在于，所述第二处理层还用于配置所述第三处理层、所述第四处理层和所述第五处理层分别进行算力测量时的算力感知度量配置信息。
9.根据权利要求8所述的网络***，其特征在于，所述算力感知度量配置信息包括感知参数、测量参数、测量策略和多维资源感知信息的发送频率中的至少之一。
10.根据权利要求3所述的网络***，其特征在于，所述第二处理层还用于具备以下功能至少之一：
完成算力运营及算力服务编排；
通过算力建模对算力资源进行抽象描述和表示，形成节点算力信息；
将节点算力信息发送至算力网元节点。
11.根据权利要求1所述的网络***，其特征在于，所述第一处理层包括第一子层和第二子层，其中：
所述第一子层用于进行算网服务通告、算网感知调度、算网拓扑发现和算网路由生成中的至少之一；
所述第二子层用于进行算网路由转发、链路算网监控、算网路由标识和算网路由寻址中的至少之一。
12.一种业务处理方法，其特征在于，应用于第一算力网元节点，所述方法包括：
在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
13.根据权利要求12所述的业务处理方法，其特征在于，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
14.根据权利要求13所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二算力网元节点发送的所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
15.根据权利要求12所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
在接收到服务请求时，根据所携带的OAM信息，在部署所述服务请求所请求服务的多个算力节点进行测量，获得所述资源感知信息。
16.根据权利要求12所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：通过数据包携带、控制面携带和管理面数据中的至少之一方式获取所述服务请求。
17.一种业务处理方法，其特征在于，应用于第二算力网元节点，所述方法包括：
向第一算力网元节点发送资源感知信息。
18.根据权利要求17所述的业务处理方法，其特征在于，所述资源感知信息包括以下至少之一：
需求感知信息；
应用感知信息；
算力资源感知信息；
网络资源感知信息；
算力资源拓扑信息；
算力服务拓扑信息。
19.根据权利要求18所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
20.根据权利要求19所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
向多个算力节点分别发送资源感知请求和算力感知度量配置信息；
获取多个所述算力节点的注册信息；
其中，所述第二算力网元节点根据所述算力节点的注册信息，生成所述算力资源拓扑信息和/或所述算力服务拓扑信息。
21.根据权利要求20所述的业务处理方法，其特征在于，所述注册信息包括算力标识、算力初始化配置信息、服务部署信息、功能部署信息和函数部署信息中的至少之一。
22.根据权利要求20所述的业务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
向多个所述算力节点分别发送算力和服务的感知测量配置信息；
获取所述算力节点根据所述感知测量配置信息进行测量后，上报的算力测量信息。
23.根据权利要求22所述的业务处理方法，其特征在于，所述感知测量配置信息包括算力测量参数、测量方式信息以及上报策略信息中的至少之一。
24.根据权利要求22所述的业务处理方法，其特征在于，所述算力测量信息包括测量结果、位置信息、算力资源信息和算力服务信息中的至少之一。
25.一种算力网元节点，所述算力网元节点为第一算力网元节点，包括处理器，其特征在于：
所述处理器用于，在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
26.一种算力网元节点，所述算力网元节点为第二算力网元节点，包括收发机，其特征在于：
所述收发机，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
27.一种业务处理装置，应用于第一算力网元节点，其特征在于，所述装置包括：
处理模块，用于在接收到服务请求时，根据资源感知信息，确定所述服务请求的算力路由信息。
28.一种业务处理装置，应用于第二算力网元节点，其特征在于，所述装置包括：
信息发送模块，用于向第一算力网元节点发送资源感知信息。
29.一种算力处理的网络***，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求12至16任一项所述的业务处理方法，或者实现如权利要求17至24任一项所述的业务处理方法。
30.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求12至16任一项所述的业务处理方法中的步骤，或者实现如权利要求17至24任一项所述的业务处理方法中的步骤。
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|---|---|---|---|
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115002862A (zh) |
| WO (1) | WO2022184094A1 (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115580539A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-06 | 联通(广东)产业互联网有限公司 | 基于人工智能场景的算网储调度方法、***及设备 |
| CN116708294A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 三峡科技有限责任公司 | 基于apn6网络实现智能应用感知及报文转发的方法 |
| CN117221251A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-12-12 | 中国人民解放军军事科学院***工程研究院 | 面向软件定义算力网络的算力感知及路由方法、架构 |
| CN117440046A (zh) * | 2023-03-21 | 2024-01-23 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 一种针对算力网络的数据处理方法和装置 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115297014B (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-27 | 浪潮通信信息***有限公司 | 零信任算网操作***、管理方法、电子设备、存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140269686A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Oracle International Corporation | Virtual router and switch |
| CN110945853A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-03-31 | 北京大学深圳研究生院 | 基于联盟链投票共识算法产生及管理多模标识网络的方法 |
| CN111651253A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 算力资源的调度方法及装置 |
| CN111953526A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-11-17 | 新华三大数据技术有限公司 | 一种分层算力网络编排方法、装置及存储介质 |
| CN112346854A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-09 | 北京大学深圳研究生院 | 一种分层协同决策的网内资源调度方法及***、存储介质 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017100640A1 (en) * | 2015-12-11 | 2017-06-15 | Interdigital Patent Holdings, Inc. | Method and apparatus for enabling third party edge clouds at the mobile edge |
| CN110198339B (zh) * | 2019-04-17 | 2020-08-21 | 浙江大学 | 一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法 |
| CN110891093B (zh) * | 2019-12-09 | 2022-02-22 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种时延敏感网络中边缘计算节点选择方法及*** |
| CN112260953A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-22 | 中电积至(海南)信息技术有限公司 | 一种基于强化学习的多通道数据转发决策方法 |
-
2021
- 2021-03-02 CN CN202110230865.7A patent/CN115002862A/zh active Pending
-
2022
- 2022-03-02 WO PCT/CN2022/078802 patent/WO2022184094A1/zh unknown
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140269686A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Oracle International Corporation | Virtual router and switch |
| CN110945853A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-03-31 | 北京大学深圳研究生院 | 基于联盟链投票共识算法产生及管理多模标识网络的方法 |
| CN111651253A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 算力资源的调度方法及装置 |
| CN111953526A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-11-17 | 新华三大数据技术有限公司 | 一种分层算力网络编排方法、装置及存储介质 |
| CN112346854A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-09 | 北京大学深圳研究生院 | 一种分层协同决策的网内资源调度方法及***、存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 于清林: "从边缘计算到算力网络", 产业科技创新, no. 03, 25 January 2020 (2020-01-25), pages 2 * |
| 何涛;曹畅;唐雄燕;李铭轩;李建飞;: "面向6G需求的算力网络技术", 移动通信, no. 06, 15 June 2020 (2020-06-15) * |
| 蔡岳平;李天驰;: "面向算力匹配调度的泛在确定性网络研究", 信息通信技术, no. 04, 15 August 2020 (2020-08-15) * |
| 黄光平;罗鉴;周建锋;: "算力网络架构与场景分析", 信息通信技术, no. 04, 15 August 2020 (2020-08-15), pages 1 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115580539A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-06 | 联通(广东)产业互联网有限公司 | 基于人工智能场景的算网储调度方法、***及设备 |
| CN117440046A (zh) * | 2023-03-21 | 2024-01-23 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 一种针对算力网络的数据处理方法和装置 |
| CN116708294A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 三峡科技有限责任公司 | 基于apn6网络实现智能应用感知及报文转发的方法 |
| CN116708294B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-11-21 | 三峡科技有限责任公司 | 基于apn6网络实现智能应用感知及报文转发的方法 |
| CN117221251A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-12-12 | 中国人民解放军军事科学院***工程研究院 | 面向软件定义算力网络的算力感知及路由方法、架构 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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