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進入2.0時代的全光網該如何建?

2020年8月27日 07:45  CCTIME飛象網  作 者:馬秋月

飛象網訊(馬秋月/文)作為理想的5G承載技術,全光網已經從1.0向2.0時代邁進。

那么,進入2.0時代的全光網該如何建呢?

工信部通信科技委常務副主任、中國電信集團公司科技委主任、中國光網絡研討會大會主席韋樂平昨日在“2020中國光網絡研討會”上指出,可以從降低恢復時間、降低成本、邁向開放生態(tài)、SDN控制、人工智能賦能、實現可編程六個方面建設全光網。

“另外,為了避免干線網的頻繁升級,干線系統(tǒng)原則上應繼續(xù)遵循4倍的容量臺階為主體的擴容節(jié)奏,也就是說從目前的N×100G直接升級到N×400G。如此,經濟效益最佳!表f樂平強調說。

降低恢復時間

目前全光網恢復時間是幾分鐘,希望能降至10秒級乃至秒級。

對此,韋樂平提出了四種降低網絡恢復時間的思路:一是根據業(yè)務價值實施業(yè)務分級,確保高價值業(yè)務的恢復時間,甚至可以提前下發(fā)保護路由鏈路表。二是集中算路+分布控制架構,引入集中算路PCE,有效避免重路由的波長沖突,減少恢復時間。三是引入SDN,可望最佳地利用全網帶寬資源,縮短收斂速度,減低時延;SDN可根據上報鏈路情況,獲取時延最短業(yè)務路徑。四是引入ML,實現光性能劣化、光纖或設備故障的預測,節(jié)省業(yè)務調測和恢復時間乃至主動重路由。

降低成本

ROADM是全光網的核心使能技術、是基石。而ROADM能否進一步向網絡邊緣擴展的關鍵是成本,而降低成本的關鍵是技術創(chuàng)新和規(guī)模經濟。

對于降低成本,韋樂平表示:在物理層創(chuàng)新:其一,去掉網絡邊緣不必要功能和不必要溫度要求等,放松光器件要求、省掉加熱器和致冷器等。其二,創(chuàng)新設計新一代光交換器件。

在網絡層創(chuàng)新方面,走向SDN控制的、軟硬件解耦的“灰盒”乃至“白盒”,接口開放和標準化,數據面互操作,從而推動光網絡的開放生態(tài)!岸谝(guī)范統(tǒng)一F5G方面,為獲取全球蜂窩那樣的巨大經濟規(guī)模好處,減少碎片化私有規(guī)范,有必要規(guī)范一個具有統(tǒng)一定義、架構、功能、容量和性能的F5G!

目前,中國電信CTC全光骨干網2.0在覆蓋和規(guī)模上全球最大:五大區(qū)域、系統(tǒng)總長22萬公里、470個ROADM節(jié)點、2357個OA節(jié)點、網絡總容量590T;5039條100G、區(qū)域WSON控制、恢復時間小于2分鐘;基于20維WSS的CD主導;光層直達,時延最小。

據韋樂平介紹,CTC全光骨干網2.0的目標就是實現鐘級分發(fā)、秒級優(yōu)先恢復、30毫秒時延,拓撲自動發(fā)現和選路。

邁向開放生態(tài)

為了應對日益嚴峻的行業(yè)發(fā)展乏力、外部競爭壓力增大的局面,降低成本、創(chuàng)新更健康活躍的產業(yè)生態(tài),成為行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵!暗,全光網也要邁向開放生態(tài),這是一個很重要的趨勢!表f樂平說。

從無線接入網開始,網絡的各個領域都將逐步走向開放,接口標準化、軟硬件解耦、硬件白盒化、軟件開源化,基于全光的傳送網也不會例外。

其實,國外運營商AT&T已經開通全球首個ROADM商用化白盒系統(tǒng):2019年實現了從亞特蘭大到達拉斯,全長1300公里,速率為400Gbps,SDN控制的靈活低成本的光連接,該系統(tǒng)基于OpenROADM規(guī)范的解耦的分布式(DDC)白盒設計。

SDN控制

如果利用SDN控制就可以具備跨網、跨技術、跨廠家的全網視野。

其實利用SDN控制還有諸多好處:其一,最佳利用全網帶寬資源、縮短收斂速度、減低時延、確保路由和性能可預測,降低網絡建設和運營成本,增強網絡競爭性。其二,有利實現最佳路由,鑒于其透明性,通過客戶端可以與任何廠家的ROADM或老網元互連,任何路由器間的最佳光通道水到渠成。其三,有利突破跨網、跨技術、跨廠家壁壘。其四,有利實現跨層融合,ROADM沒有解決層間控制協(xié)調機制,SDN的跨層視野有望解決之。

另外,全光網還需要實現可編程。據悉,可編程光網絡要求分鐘級完成速率、調制格式和波長間隔的設置。

人工智能賦能

這主要從算法、算力和數據三個方面來賦能。算法上能靈活根據不同場景選不同算法,并優(yōu)化適配。不同AI算法,可分別用于劣化分析、故障預測、最佳重路由、故障根因分析等不同場景,實現端到端自動化和智能化。

而超強算力才能推動AI普及,AI已從通用GPU,今兒發(fā)展到專用AI芯片,大幅提升了算力。AI計算應分層實現,以便在計算實時性、有效性和建模精度取得平衡。

另外,數據首先得有對網絡參數正確、及時和全面的感知和采集,建立統(tǒng)一數據湖,作為模型訓練數據庫,才能利用AI進行分析、預測和優(yōu)化,實現故障智能診斷、預測式主動維護及自動化實力。

編 輯:值班記者
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