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電信網(wǎng)分層匯聚的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨著很大的挑戰(zhàn)

倩倩 ? 來源:lq ? 作者:我是天邊飄過一朵 ? 2019-11-07 10:52 ? 次閱讀
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在語音通信時代,消費的主體是單一的人,人與人的語音通信是對電信網(wǎng)絡(luò)的基本需求,網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)也是單一的語音為主(輔助少量電報等數(shù)據(jù)通信),網(wǎng)絡(luò)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)主要是提高用戶數(shù)的覆蓋,降低通信的成本。研究發(fā)現(xiàn),在語音通信網(wǎng)絡(luò)中,用戶的呼叫到達過程符合泊松分布,即大部分時間內(nèi)活躍用戶數(shù)都穩(wěn)定在一個均值,統(tǒng)計復(fù)用成為可能。這使得分層匯聚成為電信網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu),從接入到城域再到骨干層層匯聚的架構(gòu),能夠在充分滿足整體用戶需求的情況下,降低網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和管理成本,成為電信網(wǎng)多年建設(shè)的基本指導(dǎo)原則。

進入互聯(lián)網(wǎng)時代后,用戶對網(wǎng)絡(luò)消費的模式發(fā)生了巨大變化,電信網(wǎng)分層匯聚的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨著很大的挑戰(zhàn)。對于互聯(lián)網(wǎng)用戶,除了原有的人與人之間的通信外,更大量的是人與物(機器及數(shù)據(jù)中心)之間的通信,而且通信的時間長度和帶寬需求也變得更大和更不確定。1999年,美國科學(xué)家巴拉巴西(Barabasi)和艾伯特(Albert)在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了論文“Emergence of Scalingin RandomNetworks”,指出了互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用符合無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(Scale-free networks,又稱 為冪律分布網(wǎng)絡(luò))的特征。在這個網(wǎng)絡(luò)中,存在與大部分用戶相連的超級節(jié)點(如Google、Facebook,以及大部分節(jié)點都與幾個超級節(jié)點相連,與符合泊松分布的電話網(wǎng)絡(luò)有本質(zhì)不同。加拿大卡爾加里大學(xué)(University of Calgary)李宗鵬(Zongpeng Li)教授等發(fā)表的論文“ The Flattening Internet Topology: Natural Evolution, Unsightly Barnacles or Contrived Collapse?”指出,在互聯(lián)網(wǎng)時代,網(wǎng)絡(luò)扁平化是必然趨勢。對于符合冪律分布的網(wǎng)絡(luò),扁平化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更為適合,資源效率更高。扁平化成為互聯(lián)網(wǎng)時代網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的指導(dǎo)原則。

車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等新業(yè)務(wù)的出現(xiàn)勢必會對未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)產(chǎn)生影響。華為未來網(wǎng)絡(luò)理論實驗室和香港中文大學(xué)聯(lián)合提出了一種全新的馬爾可夫過程模型,發(fā)現(xiàn)未來網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征與語音網(wǎng)絡(luò)的泊松分布和互聯(lián)網(wǎng)的冪律分布有明顯的不同,未來網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)符合馬爾可夫過程模型分布。這個分布的核心特征是,應(yīng)用隨時間呈現(xiàn)多樣化的動態(tài)轉(zhuǎn)換特性。例如,在車聯(lián)網(wǎng)中,車與車之間的通信要求低延時,資源效率最優(yōu)的集中到中心節(jié)點的處理方式并不適用,需要具備局部自治的能力;而對于遠(yuǎn)程視頻醫(yī)療這種大帶寬、低延時、高可靠的業(yè)務(wù),現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)很難滿足要求。因此,需要引入由應(yīng)用驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),才能確保對用戶體驗的有效支撐。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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