伴隨著各行各業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的不斷加速，越來越多的行業(yè)進(jìn)入多云、多元算力時(shí)代。多樣化的算力在未來5年將持續(xù)快速增長，例如最近火爆的超大模型訓(xùn)練，背后就離不開強(qiáng)大算力的支撐，它的出現(xiàn)就像一把鑰匙開啟了多元算力時(shí)代的大門，驅(qū)動(dòng)多樣性算力需求的爆發(fā)式增長，使得數(shù)據(jù)中心加速邁入AI時(shí)代。

而作為算力的關(guān)鍵承載之一的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，需要持續(xù)演進(jìn)以適應(yīng)新時(shí)代的挑戰(zhàn)。9月20日，在華為2023全聯(lián)接大會(huì)上，華為基于L3.5數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)在多云多廠商網(wǎng)絡(luò)內(nèi)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步面向全球發(fā)布L4數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案及白皮書，將目光瞄準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心多元化算力網(wǎng)絡(luò)中，通用算力網(wǎng)絡(luò)與大模型訓(xùn)練為代表的智能算力網(wǎng)絡(luò)間網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛水平參差不齊的現(xiàn)狀，以及資源廣泛云化帶來的云開支的不可控問題，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心多元算力網(wǎng)絡(luò)的端到端高度自動(dòng)化及成本運(yùn)營。

數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)新挑戰(zhàn)

白皮書指出，隨著數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維由以通用計(jì)算為代表的通用算力保障向存儲(chǔ)、高性能計(jì)算及智能計(jì)算等多元化算力保障演進(jìn)，數(shù)據(jù)中心也面臨新的挑戰(zhàn)：

IT團(tuán)隊(duì)和網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)使用不同的工作視圖，多視圖割裂導(dǎo)致業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常時(shí)需要多部門人肉式協(xié)同定位故障，難以滿足業(yè)務(wù)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的要求；

大模型訓(xùn)練的興起，引發(fā)智能算力網(wǎng)絡(luò)的爆發(fā)式需求增長，而其業(yè)務(wù)及流量模型獨(dú)有特點(diǎn)導(dǎo)致通用算力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維調(diào)優(yōu)手段難以奏效，算力平均使用率不足40%；

資源云化，為客戶帶來便利的同時(shí)，也帶來開支的不可控。傳統(tǒng)的運(yùn)營方式，成本，質(zhì)量，預(yù)算預(yù)測等分析依賴大量人工參與，基于經(jīng)驗(yàn)測算無法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化運(yùn)營實(shí)施，如何減少資源浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)降本增效成為數(shù)據(jù)中心管理者的新難題。

L3.5→L4，華為致力于解決多元算力網(wǎng)絡(luò)下自動(dòng)駕駛難題

L3.5實(shí)現(xiàn)了多云多廠商全場景網(wǎng)絡(luò)服務(wù)化，支持多云協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)全量基礎(chǔ)原子能力的開放，助力企業(yè)業(yè)務(wù)在復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下也能夠敏捷創(chuàng)新。L4則是在此基礎(chǔ)上將邊界從通用算力延展到智算+通算的多元算力，將維度由網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維提升到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營層面。全方位升級(jí)的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛能力幫助客戶在多元算力網(wǎng)絡(luò)中敏捷創(chuàng)新的同時(shí)能夠像使用“水電煤”一樣靈活進(jìn)行資源分配優(yōu)化。

具體展開來看，在核心部件iMaster NCE智能管控&分析系統(tǒng)的支持下，華為L4數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)方案從如下幾個(gè)方面解決上述難題：

01 全?？捎^測：

提供網(wǎng)絡(luò)數(shù)字地圖，內(nèi)置還原算法，100%還原物理網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌坏痛a化、高速接入平臺(tái)讓網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)快速平滑接入。通過內(nèi)置的路徑導(dǎo)航算法，給出應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)路徑全景，集合全流采集分析等技術(shù)疊加高質(zhì)量路況信息可視，實(shí)現(xiàn)多視圖一張圖可視。

02 智能算力加速：

基于實(shí)時(shí)高精度高性能數(shù)據(jù)采集，對網(wǎng)絡(luò)各維度統(tǒng)一建模，結(jié)合智能算法技術(shù)對全網(wǎng)計(jì)算，給出最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)加速方案，提升算力網(wǎng)絡(luò)吞吐效率，降低智能算力所需訓(xùn)練時(shí)長。

03 應(yīng)用智能保障：

基于Telemetry技術(shù)實(shí)時(shí)采集100+數(shù)據(jù)，利用智能全流分析方案，構(gòu)筑覆蓋DC內(nèi)跨廠商跨Fabric跨異構(gòu)組網(wǎng)的全路徑、全流、全包的應(yīng)用流分析能力。通過關(guān)系圖分析算法，自動(dòng)梳理應(yīng)用質(zhì)量畫像和應(yīng)用間互訪關(guān)系，實(shí)時(shí)檢測應(yīng)用質(zhì)量異常，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)應(yīng)用報(bào)障及智能閉環(huán)。

04 精細(xì)化智能運(yùn)營：

建立應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)，資源等全量維度的統(tǒng)一模型，基于全流智能分析得到質(zhì)量，體驗(yàn)類數(shù)據(jù)，智能化分析給出資源使用熱點(diǎn)、成本等運(yùn)營畫像，結(jié)合算法給出業(yè)務(wù)搬遷，位置部署，擴(kuò)縮容等精細(xì)化運(yùn)營建議。

數(shù)據(jù)中心自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)從1到N是長期實(shí)踐，需要產(chǎn)業(yè)各方攜手推進(jìn)

自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)從1到N是一個(gè)長期實(shí)踐、發(fā)展演進(jìn)的過程，除了標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)，還需要業(yè)界持續(xù)深化自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)評(píng)估體系建設(shè)，以牽引網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化/智能化升級(jí)和代際演進(jìn)。華為一直致力于自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究與突破，典型場景的探索與應(yīng)用，并取得了階段性的成果。華為愿意一直攜手各方產(chǎn)業(yè)伙伴，凝聚共識(shí)、大膽嘗試、堅(jiān)定前行，持續(xù)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù)的大規(guī)模成熟應(yīng)用，加速數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)邁向使能敏捷商業(yè)、極致體驗(yàn)與高效運(yùn)維的自動(dòng)駕駛時(shí)代。

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