中国指挥与控制学会会刊 
随着舰艇网络规模的不断扩大,网络流量的迅速增加,业务类型的多样化,网络管理的复杂性急剧上升,传统“人工需求分析,人工部署实施,人工故障排除”的网络管理模式对人员要求高,难以消除高层业务需求与底层设备配置之间的鸿沟,无法实现网络资源调配与实际业务需求的最佳匹配,面向业务的服务定制能力不足,故障定位周期长,网络整体效能不高。
软件定义网络技术通过控制平面和数据平面解耦,进而实现网络可编程,大幅提升了网络管理的自动化程度。但是,实施网络编程的人员通常需要了解底层网络设备的相关实现细节,极大地限制了非网络专业人员对网络的感知和控制[1]。
随着云计算、大数据、人工智能等新技术在舰艇装备中的落地应用,各类业务对舰艇网络的多样化、差异化需求日益增长,实现高效网络资源调配与多样化业务需求的最佳匹配尤为必要。智能化网络将人工智能与网络技术进行高效融合,可以使网络具备感知、思考、学习和行动的能力[2],提供比软件定义网络更加灵活、智能、自动化的网络模型,为舰艇网络的智能化发展提供了高效解决方案。
1 概念内涵及标准化进展
智能化网络是网络技术与人工智能技术深度融合的产物,相关概念主要包括基于意图的网络(Intent-Based Network,IBN)、意图驱动网络(Intent-Driven Network,IDN)、自动驾驶网络(Autonomous Driving Network,ADN)、自智网络(Autonomous Network,AN)等,主要推动者包括IETF、ONF、TMForum、CCSA等标准化组织,思科、华为等ICT设备厂商,以及中国移动、中国联通等电信运营商。
1.1 基于意图的网络
2015年6月,RFC7575在自主网络上下文中引入术语“意图”,它被定义为“用于操作网络的高级策略抽象”[3]。
2016年10月,开放网络基金会ONF发布了《Intent NBI-Definition and Principles》,这是第一份描述“基于意图的北向接口(NBIs)”文档,该文档定义Intent NBI是服务消费者和服务提供者之间交互的声明性范例/方法[4]。
2017年,思科发布《向基于意图的网络迈进》白皮书,首次给出基于意图的网络的定义:网络团队可以用简明的语言描述业务意图,然后网络就能够将业务意图转化为网络策略,进而在复杂异构的网络环境中建立适当的配置[5]。
2021年12月,IETF网络管理研究小组NMRG发布“Intent-Based Networking-Concepts and Definitions”草案,推动意图网络术语、概念和功能的共同理解,指导相关研究和工程问题及其解决方案的进一步定义。该草案定义意图是网络应该满足的一组操作目标和应该交付的结果的声明[6]。
1.2 意图驱动网络
2018年2月,华为发布意图驱动网络解决方案,通过在物理网络和业务意图之间构建一个数字孪生世界,驱动网络从软件定义网络向意图驱动演进。
2019年4月,华为发布《智简网络白皮书》,指出意图驱动网络(IDN)旨在构筑一个全生命周期自动化、智能闭环的新一代网络[7]。
1.3 自动驾驶网络
2020年5月,中国联通携手电信管理论坛TMForum、华为发布《中国联通自动驾驶网络白皮书1.0》,首次公布了构建中国联通自动驾驶网络目标架构的关键要素和网络智能化指数的分级评估方法[8]。
2020年5月,华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》,系统阐述未来网络架构、运维架构及其关键技术[9]。
2020年9月,华为发布《数据中心自动驾驶网络白皮书》,全面阐述数据中心网络的未来愿景、目标架构、分级标准和应用实践,白皮书指出,数据中心自动驾驶网络划分为L0~L5级,每个级别具备不同的关键能力特征[10]。
2022年,华为发布2022版自动驾驶网络解决方案概览,进一步阐述自动驾驶网络探索与实践,对自动驾驶网络战略与架构、自动驾驶网络系列解决方案进行归纳总结[11]。
1.4 自智网络
2019年5月,TMForum联合产业合作伙伴率先提出自智网络理念,发布“Autonomous Networks: Empowering Digital Transformation For The Telecoms Industry”白皮书,目标为简化电信网络基础设施、自动化和智能运营以及创新服务,并就自治网络概念和自动化分类达成共识,首次提出自动驾驶网络智能分级标准[12]。
2021年10月,TM Forum联合CCSA、中国信通院、中国移动、中国电信、中国联通、华为等35家产业合作伙伴,共同发布《自智网络白皮书3.0-助力数字化转型》中文版,全面阐述自智网络领域最新的业务需求、架构、能力以及行业动态和进展,并给出参考实现方法和行业最佳实践[13]。
2021年12月,中国联通发布《中国联通自智网络白皮书2.0》,从目标架构、方法体系、创新场景、技术展望等方面分享中国联通在自智网络领域的最新探索经验与实践成果[14]。
2 智能化网络研究进展
在智能化网络解决方案方面,思科、华为、新华三、中兴等ICT设备厂商均提出了代表性的解决方案;同时中国移动、中国联通等电信运营商通过白皮书形式公开了相关研究成果和发展愿景;国内学术研究团队围绕关键技术突破开展积极的研究探索;美国海军在舰艇网络的人工智能应用方面取得了一定进展。
2.1 ICT设备厂商代表性解决方案
2.1.1 思科
思科认为基于意图的网络在如何规划、设计和操作网络方面提供一个重要的范式转变,一个完整的基于意图的网络需要提供以下基本功能[15]:
1)转换:主要完成意图的表征,使网络操作员能够以声明性和灵活的方式表达意图,将捕获的意图解释为可以在网络上应用的策略。
2)激活:使用全网自动化将这些策略安装到物理与虚拟网络基础设施中。
3)保障:使用数据的情景分析来提供验证,检查操作与意图的一致性,并不断验证所期望的结果是否已实现。思科提出基于意图的网络解决方案如图1 所示。
2.1.2 华为
得益于云计算、大数据、人工智能技术的成熟,华为推出了意图驱动的智简网络(Intent-Driven Network,IDN)解决方案。IDN旨在构筑一个全生命周期自动化、智能运维、面向商业逻辑和意图闭环的新一代网络,实现网络自身的数字化转型[7],如图2 所示。
1)意图引擎:接收业务意图并将其翻译成网络策略,同时进行策略验证。
2)自动化引擎:将网络策略变成具体的网络命令,通过标准的接口让网络设备自动化执行。
3)分析引擎:基于Telemetry等技术实现对速率、延迟、丢包等网络数据的采集、分析。
4)智能引擎:基于AI算法和专家系统,将风险预测和处置建议提供给意图引擎。
华为认为IDN将围绕智能化和自动化的终极目标进行阶段式迭代发展,逐步演进到全面智能自治的自动驾驶网络。通过将AI、大数据、自动化等技术与数据中心网络领域深度结合,华为推出数据中心自动驾驶网络[11],如图3 所示。
意图决策模块识别用户意图并转化为相应网络策略,通过自动化模块和仿真验证模块进行网络配置部署和仿真验证。智能分析模块结合实时采集到的网络数据,进行大数据分析,并将分析结果反馈至意图决策模块进行决策变更,从而提供数据中心网络规划、建、维、优等各阶段的网络智能化。
2.1.3 新华三
新华三提出了具有智能化属性的先知网络架构(Seer Network Architecture,SNA),该架构可通过“感知-分析-决策”的模式,将丰富的网络运维数据通过人工智能的训练和推理,转化为更优的网络策略,来帮助最终用户有效提升网络智能分析和业务编排能力[16]。
如图4 所示,SNA主要包括先知网络中心、先知分析器以及网络控制器三大模块。
1)先知网络中心:作为网络智能管理、控制和编排的核心,不仅可根据用户的业务需求实现智能编排、业务协同和资源调度,更能汇总各个网络设备的数据,在其内部AI平台中进行建模、评估、训练和调优,并形成一系列智能网络模型供调用。
2)先知分析器:通过Telemetry等毫秒级采集技术,从网络基础架构中感知和采集各类数据,并经清洗、抽取、转换等处理,上传到先知网络中心。
3)网络控制器:根据先知分析器形成的自动化网络部署和调优策略,以可编程的方式对网络基础架构实施管理,从而实现业务的自动化部署。
2.1.4 中兴
中兴提出了基于意图的全生命周期智能化网络解决方案,通过提供网络规划、网络构建、网络仿真、网络预测、网络优化等智能服务,全面提升网络智能化水平[17]。主要包括意图、自动化、感知三大引擎,如图5 所示。
1)意图引擎:接收用户意图,驱动自动化引擎进行网络的编排和控制,并根据感知引擎的分析,进行用户意图的主动性保障,从而形成用户意图的全生命周期的智能化闭环。
2)自动化引擎:接收意图引擎下发的配置信息,经内部处理后下发到实际设备上,完成意图所对应业务的创建。
3)感知引擎:采集全网的海量数据、存储,使用机器学习算法对海量数据进行关联分析,深度挖掘,预测,然后将分析结果发送给意图引擎。
2.2 电信运营商研究成果和发展愿景
2.2.1 中国移动
针对生产网络的复杂性和自动化能力的多样性,中国移动采取“分而治之”的方法,实现网络自治能力的“螺旋上升”。
参考TM Forum自动驾驶网络层次化架构,结合具体实践,中国移动提出“四层三闭环”目标框架[19],如图6 所示。
四个层次主要包括:1)网元管理:实现网元自动化运维;2)网络管理:实现网络的自动化运维;3)业务管理:实现业务自动化运维;4)商务管理:实现用户自动化服务。
三个闭环主要包括:1)资源闭环:实现单域自治;2)业务闭环:实现跨域协同;3)用户闭环:实现用户与商务管理。
2.2.2 中国联通
基于市场需求和技术发展,中国联通定义了自智网络目标架构[14],如图7 所示。
该架构以“单域自治、跨域协同”理念为指导,围绕“应用层-平台层-网络层”构建自动化、智能化能力,牵引自智网络演进。
1)应用层:是网络运营数字化转型的锚点,面向市场、客户和网络,提供集约化网络运营能力和业务赋能能力。
2)平台层:是解决复杂生态中协作问题的核心引擎,面向多个自治域,通过数字孪生、意图引擎、智能编排、AI、大数据等能力,提供网络规划、设计、上线、发放、保障和优化运营能力,使能网络智能化分析与运营。
3)网络层:是自智网络的基础,面向单个自治域提供网络资源和能力的自动化调用。通过算网一体、服务内生、网元自治、融合感知、智慧内生的网络能力,构建自学习、自适应、自优化、自演进的新一代网络基础设施。
2.3 国内学术研究团队研究探索
在网络智能化学术研究方面比较活跃的国内学术研究团队主要包括西安电子科技大学杨春刚教授团队、西安电子科技大学虞红芳教授团队、东北大学李福亮副教授团队以及北京邮电大学彭木根教授团队等。
杨春刚教授团队围绕人工智能信息通信网络、意图驱动6G智简网络、无人立体空天地自组织网络和认知异构融合跨域组网等方向开展了大量的研究,承担了多项科技部、工信部意图网络相关研究项目,尤其在意图转译和策略验证方面形成了丰硕研究成果,构建了意图驱动信息通信网络演示验证系统,是国内意图驱动网络最为活跃的研究团队[21]。
李福亮副教授团队联合华为、北邮、中国电信等单位在《软件学报》发表“基于意图的网络研究综述”,介绍了学术界及产业界对IBN范畴及体系结构的描述,并概述了IBN实现的闭环,详细阐述IBN关键技术的研究现状,举例说明IBN在网络测量和网络业务编排中的应用[1]。
彭木根教授团队围绕意图驱动无线接入网络中有效支持多样化业务需求并持续保障网络性能目标,提出一种基于自然语言描述的意图转译方法,解决了基于网络语言描述意图造成的转译僵化问题;构建了一种基于机器学习的自优化方法,解决了各类网络参数“维度爆炸”造成的性能优化算法复杂度高问题。
2.4 美国海军舰艇网络人工智能应用进展
2.4.1 利用人工智能进行CANES加固
美海军正在采取技术措施扩大人工智能的应用,对“统一海上网络与企业业务”(CANES)进行加固。
CANES正被安装在航母、两栖攻击舰、驱逐舰和潜艇上,美海军已经完成了至少50个CANES,并且还有更多的CANES正在生产中。
升级后的CANES依靠强化的网络、IT连接、无线电及其他通信技术,进行专门配置,提高在不需要操作员干预的情况下能够执行分析决策的自动化程度。美海军高级领导人认为,CANES的连接性和人工智能的分析对舰载系统的运行至关重要,CANES的功能通过应用人工智能新算法得到不断提升。
2.4.2 利用人工智能建设数字化基础设施
美海军利用人工智能和机器学习技术,着手建设数字化基础设施,以最大程度利用智能化的优势,解决数据访问、维修保障等领域的挑战。
美海军新型“福特”级航空母舰使用先进的人工智能算法来完成诊断、维护和程序性任务,使得美海军可以在每艘航母上减少900名水手,并在一艘舰船的寿命周期内节省40亿美元。
为最大程度发挥AI的潜能,美国海军成立Hopper特遣部队,致力于确保海军数字化基础设施可快速按需、按规模使用AI,以便在未来以算法战为特征的作战环境中保持竞争力。
3 舰艇网络发展现状及智能化演进分析
3.1 舰艇网络发展现状
在装备需求和技术发展的双重驱动下,舰艇网络大致经历了数据总线互联、业务专用网络、全艇网络一体化三个典型的发展阶段,目前处于从业务专用网络向全艇一体化网络过渡的发展阶段。
1)数据总线互联阶段
20世纪80年代,舰艇装备主要采用分立式体系结构,通过串、并口等点对点通信方式实现系统设备间以及与传感器、武器、导航等系统设备间的互联互通。20世纪90年代,随着舰艇内部传输的信息量逐渐增加,1553B数据总线开始应用于舰艇作战系统,将分布于各处的本地资源变成全系统的共享资源,一定程度上实现舰艇装备综合集成。
2)业务专用网络阶段
随着作战需求的演变,舰艇装备系统间及系统内部传输的信息量进一步增加,对信息传输的带宽要求越来越大,低速的数据总线已经不能满足舰艇装备互联互通的需求。2000年初,网络技术开始应用于舰艇装备。由于各专业任务分工不同,舰艇装备网络独立建设、各自发展,逐步形成了“作战系统网、通信系统网、平台系统网”三个不同技术体制的业务专用网络。其中,作战系统网主要基于以太网技术发展,侧重高带宽,通过“路宽轻载”兼顾各业务融合传输;通信系统网主要基于PTN技术发展,侧重OAM,兼顾以太网接入和传统话音的E1接入;平台系统采用以太网+现场总线异构组网,侧重实时,底层控制采用现场总线,上层信息管理采用以太网,整体呈现“多网分散、网间隔离、互不兼容”现状。
3)全舰一体化网络阶段
为实现信息基础设施的显著提升,打破各系统之间互联互通瓶颈,统一技术体制,通过一体化网络构建舰艇各类业务共网传输和资源共享平台成为舰艇网络的发展趋势。
一体化网络是承载舰艇内各类业务系统、实施信息统一交换的重要基础,采用“两级扁平化”体系结构,减少网络层级,提高传输效率,将网络资源和业务系统解耦;通过“物理分布、就近接入”实现各业务系统的统一接入、统一IP承载;通过多级别服务质量保障,实现网络资源按需精细调控,满足多样化业务传输质量要求;通过集中管控,实现网络规划配置、运行状态监视、资源状态感知和业务传输监控等功能,提供细粒度可视、可管、可控的网络管理能力。
3.2 舰艇网络智能化演进分析
基于意图的智能化网络针对不同的网络环境与应用场景,有不同的部署方式与独特的功能设计,研究其在特定场景下的具体需求对意图网络技术的落地具有重要意义。
围绕舰艇网络智能化演进,立足实现智能化网络在舰艇中的落地应用,重点从目标图像、技术架构、关键技术、发展思路等方面进行分析探讨。
1)目标图像
借鉴行业网络智能化应用相关研究成果,结合舰艇网络场景特点,建立智能舰艇网络意图模型,将高层多样化业务需求抽象为意图,通过感知推理转译将意图转化为底层网络设备配置策略,自动下发部署实施,持续监测、实时感知网络状态,自动调整网络策略,实现舰艇网络的自分析、自优化、自演进的智能化闭环。
2)技术架构
在技术架构方面,不同的标准化组织和ICT设备厂商给出的技术架构各有侧重,需要结合舰艇网络在一体融合承载,服务质量保障,高可靠冗余交换,细粒度可管可控等方面的需求,研究提出智能化舰艇网络技术架构,完成顶层架构设计,指导关键技术攻关。
3)关键技术
基于意图的网络等智能化网络以意图为核心驱动网络自动化运行,重点需要突破意图感知获取,意图推理转译,配置策略验证,实时反馈优化等关键技术,实现智能控制闭环,确保网络始终满足用户意图。
4)发展思路
考虑基于意图的网络等智能化网络演进进程和技术成熟度,立足国产基础软硬件生态,结合舰艇的发展现状,舰艇网络智能化可按照“智能管控-智能交换-系统智能”路线演进。
①智能管控:重点提升网管平台的体验质量,在硬件不升级情况下实现“集中管控”向“智能管控”的提升。
②智能交换:重点提升网络交换设备的智能水平,硬件架构从“CPU+Switch”向“CPU+AI+Switch”演进,实现网络设备的智能交换。
③系统智能:在智能管控和智能交换基础上实现网络系统级智能,向自分析、自优化、自演进的智能闭环方向演进。
3.3 舰艇网络应用人工智能的典型场景
人工智能在舰艇网络的数据分析、特性挖掘、策略生成、趋势预测等方面具备天然优势[2],其在舰艇网络的应用典型场景主要包括智能配置生成、智能故障预测、智能参数调优等。
1)智能配置生成
业务应用的多样性、多变性导致舰艇网络配置的复杂性急剧上升,传统人工需求分析、人工逐设备配置方式对人员要求高、耗时耗力、效率低下。基于现有舰艇网络系统训练人工智能网络模型,针对典型应用需求自动生成配置策略,并根据业务需求变化自动进行配置调整,实现高效智能配置。
2)智能故障预测
舰艇网络故障排查和修复通常是在网络故障发生之后进行的,这种事后补救的故障排除方式会对系统运行和任务执行造成较大的影响。
利用人工智能对舰艇网络历史故障信息进行特征提取,对未来一段时间内的系统故障进行主动预测,从而有效降低网络故障造成的影响。
3)智能参数调优
通过对网络性能参数的实时采集分析,根据网络状态变化基于人工智能算法动态调整网络参数,实现带宽、延迟、抖动等性能参数的智能调优,精准匹配业务对网络服务质量要求。
4 结束语
以基于意图的网络为代表的智能化网络是当前网络领域的研究热点,相关研究及成果实践主要聚焦电信运营商场景应用,聚焦装备网络智能化的研究多数还处于起步阶段。聚焦舰艇网络应用,汇聚产学研优势力量,基于国产基础软硬件生态,突破相关关键技术,最终才能实现舰艇网络智能化落地应用,走向自分析、自优化、自演进的智能化闭环。