面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討

本期專題MonthlyTopic面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討面向算網(wǎng)的ResearchandApplicationDiscussiononKeyTechnologiesofDigitalTwinsforComputingNetworks數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討李?yuàn)檴?1.中國聯(lián)通研究院，北京100048；2.中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限LiShanshan1，LiuYang2，LiTao1，ZhaoYongjian1100048，China；2.ChinaUnitedNetworkCommunicationsGroupCo.,Ltd.，Beijing100033，Ch為了解決算網(wǎng)運(yùn)營中面臨的感知實(shí)時(shí)精度高、融合管控智能程度高、系統(tǒng)場(chǎng)景復(fù)雜度高、新技術(shù)部署難度高等問題，從宏觀政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化及運(yùn)營商實(shí)踐等方面對(duì)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，提出面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，對(duì)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵能力進(jìn)行深入研究，同時(shí)對(duì)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)在提升算網(wǎng)業(yè)務(wù)感知、賦能算網(wǎng)智能運(yùn)營的典型應(yīng)用進(jìn)行探討。Abstract：關(guān)鍵詞：策Keywords：數(shù)字孿生被業(yè)界視為物理世界和數(shù)字世界之間的橋梁。通過數(shù)字孿生技術(shù)建立動(dòng)態(tài)數(shù)字化模型，借助機(jī)器對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、輔助決策，能夠?qū)⑾到y(tǒng)的復(fù)雜度提升到新的高度。2003年左右關(guān)于數(shù)字孿生的設(shè)想首次出現(xiàn)在美國密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命收稿日期：2024-01-222019年連續(xù)3年將數(shù)字孿生列為十大技術(shù)趨勢(shì)之一，這對(duì)數(shù)字孿生發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。目前隨AR/VR等新一代信息技術(shù)深度融合，數(shù)字孿生技術(shù)正從制造業(yè)快速走入千行百業(yè)?；A(chǔ)設(shè)施，是電信運(yùn)營商落實(shí)國家戰(zhàn)略和賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵抓手。隨著不斷涌現(xiàn)的算網(wǎng)新業(yè)態(tài)、新技術(shù)、新模式，算網(wǎng)感知實(shí)時(shí)精度不斷提升、融合管控智能化不斷增加、系統(tǒng)場(chǎng)景復(fù)雜度不斷提升、新技術(shù)部202024/03/DTPT面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討本期專題MonthlyTopic署難度不斷增長，給算力網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)營帶來挑戰(zhàn)。將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于算力網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)建與算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)元一致、算力一致、拓?fù)湟恢隆⒂脩粢恢?、?shù)據(jù)一致的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，能夠助力算力網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)低成本試錯(cuò)、智能化決策和高效率創(chuàng)新。2行業(yè)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)目前還沒有明確的定義，它通常是指一個(gè)具有物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)體及數(shù)字虛擬孿生體，且二者可進(jìn)行（準(zhǔn)）實(shí)時(shí)交互映射的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)可以作為算力網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有機(jī)整體，也將是未來涉及算網(wǎng)物理基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期數(shù)字化管控的通用以及自智網(wǎng)絡(luò)、意圖網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用，提升算網(wǎng)的自動(dòng)化和智能化水平。目前數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)及場(chǎng)景應(yīng)用均處于探索階段，不管是宏觀政策、國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)組織還是運(yùn)營商實(shí)踐都在助推數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)加速發(fā)展。在宏觀政策驅(qū)動(dòng)方面，我國從2020年提出新基建戰(zhàn)略，隨后陸續(xù)發(fā)布東數(shù)西算、新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展規(guī)劃等相關(guān)政策文件；2021年發(fā)布的《十四五規(guī)劃綱要》中明確提出以“新基建”為代表推動(dòng)各領(lǐng)域利用數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展；因此，發(fā)展面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)是響應(yīng)國家發(fā)展戰(zhàn)略的必然選擇。在標(biāo)準(zhǔn)化方面，國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化組織高度關(guān)注數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，陸續(xù)成立工作組推動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)及數(shù)字孿生委員會(huì)（IEC）第一聯(lián)合技術(shù)委員會(huì)、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生分技術(shù)委員會(huì)于2020年11月成立了數(shù)字孿生工作求等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行研究和制定；國際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、自智網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)等預(yù)研工作，另一方面也正在積極開展網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生需求、架構(gòu)、成熟度等則于2021年10月在網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)能力技術(shù)工作委員模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)感知等關(guān)鍵能力的標(biāo)準(zhǔn)化研究。電信運(yùn)營商創(chuàng)新實(shí)踐數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信等均在網(wǎng)絡(luò)性能和用戶感知方面，開展數(shù)字孿生的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用實(shí)踐。同時(shí)在面向未來網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略方面，中國電信發(fā)布了面向未來網(wǎng)絡(luò)愿景的泛在超融合網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，提出讓未來信息基礎(chǔ)設(shè)施具備數(shù)字孿生、智能內(nèi)生、安全內(nèi)生等內(nèi)生基關(guān)鍵特征；中國移動(dòng)發(fā)布面向6G的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提出數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)體及虛擬孿生體，且二者可進(jìn)行實(shí)時(shí)交互映射的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；中國聯(lián)通則在發(fā)布的CUBE-Net3.0網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新體系中提出運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù)構(gòu)建數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，為網(wǎng)絡(luò)的診斷、預(yù)測(cè)、決策、共享等問題提供虛擬化的支撐能力。3面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)3.1體系架構(gòu)本文構(gòu)建了面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生“三層架構(gòu)、閉網(wǎng)元、算力等全要素?cái)?shù)字化，構(gòu)建與算網(wǎng)實(shí)體精準(zhǔn)映射、動(dòng)態(tài)交互的數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)全客戶全場(chǎng)景智慧運(yùn)營，賦能新技術(shù)和新業(yè)務(wù)可持續(xù)創(chuàng)新。三層架構(gòu)自上而下分別為應(yīng)用層、孿生網(wǎng)絡(luò)層、物理網(wǎng)絡(luò)層。a）應(yīng)用層。基于前端業(yè)務(wù)、算網(wǎng)智能運(yùn)營需求，通過調(diào)用孿生網(wǎng)絡(luò)層的技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)、全客戶、全場(chǎng)景的智慧運(yùn)營。b）孿生網(wǎng)絡(luò)層。建立物理網(wǎng)絡(luò)層算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的孿生映射，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)、流程、網(wǎng)絡(luò)、算力的端到端透視和全息感知，對(duì)物理實(shí)體狀態(tài)高效仿真和智能交互。c）物理網(wǎng)絡(luò)層。包含構(gòu)成端到端算力網(wǎng)絡(luò)的所有物理實(shí)體、云化虛擬網(wǎng)絡(luò)及算力異構(gòu)資源，通過持字孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和管控交互。閉環(huán)機(jī)制包括數(shù)字孿生體從構(gòu)建、仿真到優(yōu)化的孿生體閉環(huán)，以及基于三層架構(gòu)的物理實(shí)體與數(shù)字孿生體之間的“感知-決策-管控”智能化閉環(huán)。3.2關(guān)鍵技術(shù)能力算網(wǎng)感知指借助物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、流處理等技術(shù)，匯聚全域?qū)崟r(shí)算、網(wǎng)、數(shù)等資源以及云、邊、端分布數(shù)據(jù)，將物理網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)同步至孿生網(wǎng)絡(luò)，為數(shù)字孿生體構(gòu)建和迭代提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)動(dòng)態(tài)感知和郵電設(shè)計(jì)技術(shù)/2024/0321本期專題MonthlyTopic面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討應(yīng)用層孿生網(wǎng)絡(luò)層物理網(wǎng)絡(luò)層算網(wǎng)規(guī)劃算網(wǎng)建設(shè)算網(wǎng)優(yōu)化算網(wǎng)規(guī)劃算網(wǎng)建設(shè)算網(wǎng)優(yōu)化算網(wǎng)維護(hù)算網(wǎng)運(yùn)營與服務(wù)孿生賦能孿生賦能業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)算網(wǎng)管理數(shù)據(jù)資源計(jì)量、產(chǎn)品計(jì)量等算力數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫表、數(shù)據(jù)血緣等算網(wǎng)感知拓?fù)涔?jié)點(diǎn)路由拓?fù)涔?jié)點(diǎn)路由呈現(xiàn)業(yè)務(wù)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)呈現(xiàn)參數(shù)化仿真……資源故障監(jiān)控模擬仿真知識(shí)庫決策管理智能決策知識(shí)庫決策管理認(rèn)知管理認(rèn)知管理算網(wǎng)孿生基礎(chǔ)模型算網(wǎng)孿生體管理算網(wǎng)資源孿生建模與管理算網(wǎng)孿生基礎(chǔ)模型算網(wǎng)孿生體管理算網(wǎng)孿生業(yè)務(wù)模型算網(wǎng)孿生業(yè)務(wù)模型指令生成管理管控閉環(huán)管理基于算網(wǎng)數(shù)字孿生的智能管控指令生成管理管控閉環(huán)管理指令執(zhí)行管理指令執(zhí)行管理算網(wǎng)感知智能管控公有云無線接入傳輸本地網(wǎng) 核心網(wǎng)私有云有線接入IP承載網(wǎng)公有云無線接入傳輸本地網(wǎng) 核心網(wǎng)私有云有線接入IP承載網(wǎng)圖1面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)可視化呈現(xiàn)。算網(wǎng)感知包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)治理和可視化呈現(xiàn)六大部分a）數(shù)據(jù)采集。通過南向接口的不同采集技術(shù)，對(duì)各類算網(wǎng)資源交互協(xié)議進(jìn)行適配，提供標(biāo)準(zhǔn)的格式化管平臺(tái)、IT系統(tǒng)、傳感器等的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型包括數(shù)據(jù)庫表、數(shù)據(jù)血緣等元數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)資源、網(wǎng)絡(luò)性能、網(wǎng)數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理可視化呈現(xiàn)GIS呈現(xiàn)3D立體展示AR/VR/MR元宇宙數(shù)據(jù)服務(wù)消息隊(duì)列API文件接口數(shù)據(jù)庫接口數(shù)據(jù)處理離線計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算交互查詢組件數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式文件系統(tǒng)分布式對(duì)象存儲(chǔ)存儲(chǔ)引擎數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)管理算力元數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源傳感器DPTOMC/EMS綜合網(wǎng)管云管平臺(tái)IT系統(tǒng)……圖2算網(wǎng)感知示意絡(luò)拓?fù)?、網(wǎng)絡(luò)告警等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，算力資源、算力性能、算力拓?fù)涞人懔?shù)據(jù)，市場(chǎng)標(biāo)價(jià)、資產(chǎn)成本價(jià)、服品價(jià)、資源計(jì)量、產(chǎn)品計(jì)量等算網(wǎng)管理數(shù)據(jù)，客服據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集。當(dāng)前隨著傳感器、5G及NB-IoT的發(fā)展，對(duì)離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集及傳輸形成了一系列開源技術(shù)，不同的數(shù)據(jù)采集技術(shù)具備不同的特點(diǎn)，適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)采集全面、高效的要求，建議可采用被廣泛應(yīng)用的SNMP、NetConf技術(shù)，也可b）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。電信數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、多樣化等特性，可利用多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，構(gòu)建分層的存儲(chǔ)硬件環(huán)境，在對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)完成清洗后進(jìn)行存儲(chǔ)，以滿足不同類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在不同生命周期階段的存儲(chǔ)要求。c）數(shù)據(jù)處理。由于越來越多的文件、文本、日志等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的加入，數(shù)據(jù)處理的底層架構(gòu)主要包括分布式文件系統(tǒng)、MPP數(shù)據(jù)庫、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫、流計(jì)算引擎、交互式計(jì)算引擎和離線計(jì)算引擎等。d）數(shù)據(jù)服務(wù)。完成數(shù)據(jù)的注冊(cè)管理、認(rèn)證管理、222024/03/DTPT面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討本期專題MonthlyTopic安全管理，為各種服務(wù)于應(yīng)用的數(shù)字孿生模型提供準(zhǔn)確完備的數(shù)據(jù)服務(wù)。通過不同的安全策略、網(wǎng)絡(luò)鏈路將數(shù)據(jù)封裝到不同的網(wǎng)絡(luò)層級(jí)中，利用IT/CT的協(xié)議、加密、傳輸規(guī)則完成數(shù)據(jù)的傳輸。e）數(shù)據(jù)治理。結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景開展數(shù)據(jù)治理工作，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)在采集、清實(shí)時(shí)性、合規(guī)性、有效性和一致性；同時(shí)要加強(qiáng)在流f）可視化呈現(xiàn)。利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，再進(jìn)行交互處理，高保真地可視化呈現(xiàn)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)和模型，同時(shí)對(duì)模擬仿真、分析、預(yù)測(cè)和決策的結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)。通過可視化呈現(xiàn)，可以輔助用戶監(jiān)測(cè)物理網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，挖掘隱藏在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的價(jià)值信息，同時(shí)直觀反映物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)體和網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生體的交互映射。3.2.2算網(wǎng)資源孿生建模與管理以算網(wǎng)資源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從空間環(huán)境、算網(wǎng)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)傳送和用戶業(yè)務(wù)等不同維度對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)字化建模，并通過孿生應(yīng)用場(chǎng)景將算網(wǎng)和業(yè)務(wù)全流程信息a）模型構(gòu)建。數(shù)字孿生模型是數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵組成部分，是基于感知的算網(wǎng)數(shù)據(jù)，將算力網(wǎng)絡(luò)從物理實(shí)體向虛擬空間映射，構(gòu)建與物理實(shí)體一致的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字孿生模型構(gòu)建主要是對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與歸并，針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)域建立對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)的數(shù)字孿生模型，涵蓋基礎(chǔ)屬性信息和場(chǎng)景功能信息，并具備指令接受與事件反饋的能力；數(shù)字孿生模型通過實(shí)例或者實(shí)例的組合向上層網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供服務(wù)，最大化網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的敏捷性和可編程性。數(shù)字孿生模型構(gòu)建包括基礎(chǔ)模型構(gòu)建和業(yè)務(wù)模型構(gòu)建2個(gè)部分?；A(chǔ)模型是針對(duì)單個(gè)物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)體的模型定義，從多個(gè)維度建立的數(shù)字孿生模型，與物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)體的類型強(qiáng)相關(guān)；根據(jù)刻畫維度的不同，基礎(chǔ)模型可分為實(shí)體數(shù)據(jù)模型、幾何模型、屬性定義模型、可視化規(guī)則模型、運(yùn)行規(guī)則模型五大類；基礎(chǔ)模型構(gòu)建主流技術(shù)包括圖紙/照片導(dǎo)入建模技術(shù)、3DBIM高精建模技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)智能抓取建模技術(shù)等。業(yè)務(wù)模型是針對(duì)特定的孿生應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)基礎(chǔ)模型組裝融合，利用采集的算網(wǎng)數(shù)據(jù)，從不同的維度構(gòu)建或擴(kuò)展的數(shù)字孿生模型；業(yè)務(wù)模型用來刻畫孿生體的內(nèi)在運(yùn)行邏輯，支持對(duì)孿生體進(jìn)行反饋和控制，不同維度的模型通過搭配和組合可以創(chuàng)建面向不同孿生應(yīng)用場(chǎng)景的業(yè)務(wù)模應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用場(chǎng)景算網(wǎng)優(yōu)化算網(wǎng)規(guī)劃算網(wǎng)建設(shè)算網(wǎng)維護(hù)體驗(yàn)感知孿生賦能推演決策算網(wǎng)孿生業(yè)務(wù)模型事件檢測(cè)模型拓?fù)湟?guī)則模型運(yùn)行規(guī)則模型可視化規(guī)則模型幾何模型屬性定義模型算網(wǎng)孿生業(yè)務(wù)模型事件檢測(cè)模型拓?fù)湟?guī)則模型運(yùn)行規(guī)則模型可視化規(guī)則模型幾何模型屬性定義模型場(chǎng)景設(shè)計(jì)實(shí)體數(shù)據(jù)模型質(zhì)量分析模型路徑擬真模型流量擬真模型推演模型孿生體控制模型……孿生體反饋模型模型構(gòu)建模型構(gòu)建圖紙/照片導(dǎo)入建模技術(shù)3DBIM高精建模技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)智能抓取建模技術(shù)?立體可視化?人流密度渲染?設(shè)備輻射渲染?人流量分布變化?天氣等氣候信息?CAD圖紙智能識(shí)別格式文件導(dǎo)入?VR全景圖片導(dǎo)入物理網(wǎng)絡(luò)層公有云核心網(wǎng)傳輸本地網(wǎng)無線接入私有云IP承載網(wǎng)公有云核心網(wǎng)傳輸本地網(wǎng)無線接入私有云IP承載網(wǎng) 有線接入圖3算網(wǎng)資源孿生模型示意郵電設(shè)計(jì)技術(shù)/2024/0323本期專題MonthlyTopic面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討型。業(yè)務(wù)模型按網(wǎng)絡(luò)類型劃分，可分為服務(wù)于單網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)于多網(wǎng)絡(luò)域的模型；按照實(shí)現(xiàn)功能劃分，可分為事件檢測(cè)模型、質(zhì)量分析模型、拓?fù)湟?guī)則模型、路徑擬真模型、流量擬真模型、孿生體反饋模型、孿生體控b）孿生體管理。孿生體管理是通過應(yīng)用場(chǎng)景將算網(wǎng)和業(yè)務(wù)端到端全流程的信息與數(shù)據(jù)輸入到數(shù)字孿生模型中，持續(xù)迭代優(yōu)化，將出現(xiàn)的問題進(jìn)行反饋構(gòu)成閉環(huán)，使其與實(shí)際值的偏離值在允許誤差范圍之內(nèi)。孿生體管理涉及算網(wǎng)各個(gè)部分、各個(gè)階段，在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中，孿生場(chǎng)景將物理對(duì)象全生命周期涉及的孿生體間的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行傳遞和回溯，提供訪問、整合以及將不同數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作信息的能力，支撐當(dāng)前狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估和未來決策的能力。孿生場(chǎng)景多種多樣，涉及到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)域的交互且不同場(chǎng)景業(yè)務(wù)邏輯策略各不相同，依賴相應(yīng)算網(wǎng)業(yè)務(wù)規(guī)則將流程涉及的不同孿生體進(jìn)行連接，同時(shí)進(jìn)行孿生體之間的交互調(diào)度與設(shè)置，并配置對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)邏輯，精準(zhǔn)管理數(shù)字孿生體的全生命周期閉環(huán)流程。模擬仿真是一項(xiàng)基于模型的活動(dòng)，是用模型模擬來代替真實(shí)環(huán)境進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和研究。數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)模擬仿真是基于AI智能與現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)，對(duì)用戶通信、算網(wǎng)運(yùn)營等業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)字建模，構(gòu)建算力網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景運(yùn)行測(cè)試的沙箱，支撐低成本試錯(cuò)尋優(yōu)在通信領(lǐng)域，模擬仿真技術(shù)包括器件級(jí)仿真、場(chǎng)景級(jí)仿真和鏈路級(jí)仿真等。場(chǎng)景級(jí)仿真用于模型、場(chǎng)景方案的性能評(píng)價(jià)，當(dāng)前在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中以場(chǎng)景級(jí)仿真為主；鏈路級(jí)仿真用于評(píng)價(jià)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信的質(zhì)量關(guān)系，隨著4G、5G無線仿真技術(shù)發(fā)展，鏈路級(jí)仿真需求正在快速增長；器件級(jí)仿真用于對(duì)影響半導(dǎo)體器件的外部電學(xué)、熱學(xué)和光學(xué)特性模擬，在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中使用較少。在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景級(jí)仿真中，為了達(dá)到高保真的算網(wǎng)模擬仿真，既要考慮網(wǎng)元設(shè)備、算力資源和連接組網(wǎng)內(nèi)部因素，也需模擬影響網(wǎng)絡(luò)傳播的建筑物、植被、空氣、天氣等外部環(huán)境，并借助計(jì)算機(jī)視覺增強(qiáng)保真度，通過虛實(shí)交互來迭代提升對(duì)算網(wǎng)智能運(yùn)營的支撐能力。考慮到部分場(chǎng)景下對(duì)仿真的精確度與實(shí)時(shí)性要求較高，因此建議采用動(dòng)態(tài)仿真建模技術(shù)，即對(duì)算網(wǎng)分層和建模，將各層次的仿真對(duì)象模型進(jìn)行組件化設(shè)計(jì)，同時(shí)基于仿真場(chǎng)景、業(yè)務(wù)模型映射得到仿真模型組件和仿真參數(shù)，再通過動(dòng)態(tài)配置的規(guī)則組合成具體的仿真流程。由于仿真對(duì)象模型設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了組件化，重要的仿真設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)可以得到充足復(fù)用，一方面提高了模擬仿真設(shè)計(jì)和開發(fā)效率，另一方面也提高了模擬仿真的可擴(kuò)展能力。智能決策指基于算網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和流程，利用AI和知識(shí)圖譜等技術(shù)，對(duì)仿真流程和孿生網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析，判斷和識(shí)別出問題的類型及所在，并構(gòu)建價(jià)值函數(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)方案尋解和決策推薦。智能決策包括知識(shí)庫、認(rèn)知管理和決策管理3個(gè)部分（見圖5）。在智能決策過程中，首先需要構(gòu)建知識(shí)庫，主要是利用圖數(shù)據(jù)庫和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營中的工單、業(yè)務(wù)手冊(cè)、維護(hù)手冊(cè)、專家知識(shí)等各類數(shù)據(jù)進(jìn)行信息加工、知識(shí)提取后形成；知識(shí)庫對(duì)外提供查詢接口，通過查詢事件、屬性等特征信息，對(duì)外提供算網(wǎng)資源信息、標(biāo)準(zhǔn)配置信息、常見故障及特征、問題解決方案等。認(rèn)知管理模塊則依據(jù)算網(wǎng)狀態(tài)算網(wǎng)模擬仿真業(yè)務(wù)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)呈現(xiàn)業(yè)務(wù)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)呈現(xiàn)資源故障監(jiān)控參數(shù)化仿真……拓?fù)涔?jié)點(diǎn)路由呈現(xiàn)算網(wǎng)數(shù)據(jù)模擬驗(yàn)證迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)算管理數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)算管理數(shù)據(jù)算力數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)……業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)AI智能驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景模型加載業(yè)務(wù)場(chǎng)景仿真基礎(chǔ)模型基礎(chǔ)模型孿生體管理業(yè)務(wù)模型資源疊加資源疊加告警疊加…性能疊加MR疊加24圖4模擬仿真流程示意2024/03/DTPT面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討本期專題MonthlyTopic知識(shí)庫知識(shí)與能力開放場(chǎng)景化算法沉淀知識(shí)發(fā)布知識(shí)發(fā)布知識(shí)修訂知識(shí)融合知識(shí)映射知識(shí)抽取知識(shí)建模基于知識(shí)圖譜企業(yè)知識(shí)庫大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)……數(shù)據(jù)運(yùn)營專家網(wǎng)絡(luò)……數(shù)據(jù)運(yùn)營專家工單知識(shí)網(wǎng)絡(luò)全景分析評(píng)估認(rèn)知管理網(wǎng)絡(luò)全景分析評(píng)估多維問題多維問題聚類識(shí)別認(rèn)知分析問題根因分析問題根因分析與迭代方案仿真驗(yàn)證最優(yōu)決策推薦方案協(xié)同方案仿真驗(yàn)證最優(yōu)決策推薦方案協(xié)同收斂推理決策量化迭代尋優(yōu)專家專家經(jīng)驗(yàn)管理要求運(yùn)維專家人機(jī)交互圖5智能決策流程示意數(shù)據(jù)，利用AI模型和企業(yè)知識(shí)庫，進(jìn)行算網(wǎng)全景分析評(píng)估、多維問題聚類識(shí)別、問題根因分析、方案查找與迭代。對(duì)于未查找到合適方案或根據(jù)建議方案處理效果不理想的根因分析過程，實(shí)際執(zhí)行方案將作為新的歷史經(jīng)驗(yàn)對(duì)知識(shí)庫進(jìn)行迭代更新。現(xiàn)實(shí)工作中，針對(duì)問題的解決方案往往不止一種，因此決策管理模塊主要是在數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)空間中，借助模擬仿真手段，從不同業(yè)務(wù)SLA要求、網(wǎng)絡(luò)整體負(fù)載、可用算力資源池分布等維度構(gòu)建價(jià)值函數(shù)，通過AI模型和傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方式，對(duì)價(jià)值函數(shù)不斷迭代優(yōu)化，智能、動(dòng)態(tài)地計(jì)算出算、網(wǎng)、數(shù)的最優(yōu)協(xié)同策略，實(shí)現(xiàn)方案協(xié)同收斂、最優(yōu)方案尋解和決策推薦。智能管控實(shí)現(xiàn)對(duì)智能決策后的方案調(diào)度執(zhí)行，通過南向接口對(duì)接算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，完成解決方案自動(dòng)下發(fā)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)維護(hù)優(yōu)化和為用戶提供算力資源綁定服務(wù)等，也可通過工單流程將工單信息自動(dòng)派發(fā)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)施工；決策方案在現(xiàn)網(wǎng)執(zhí)行后，需對(duì)現(xiàn)網(wǎng)執(zhí)行效果綜合評(píng)估，為方案調(diào)優(yōu)和經(jīng)驗(yàn)積累提供手段，實(shí)現(xiàn)方案從物理網(wǎng)絡(luò)向?qū)\生網(wǎng)絡(luò)的信息回流，完成閉環(huán)在智能管控流程中，智能管控模塊首先接收智能決策推薦方案，根據(jù)方案類型和操作類型，通過對(duì)算網(wǎng)操作指令進(jìn)行適配、自動(dòng)封裝、任務(wù)創(chuàng)建，自動(dòng)生成執(zhí)行指令；同時(shí)會(huì)將執(zhí)行指令路由至相應(yīng)算網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)管控單元進(jìn)行執(zhí)行，并提供對(duì)算網(wǎng)操作指令的路由管理、執(zhí)行安全管理、執(zhí)行策略管理等，最終實(shí)現(xiàn)指令自動(dòng)生成和自動(dòng)下發(fā)；方案在現(xiàn)網(wǎng)執(zhí)行后，通過對(duì)現(xiàn)網(wǎng)執(zhí)行效果綜合評(píng)估、對(duì)方案迭代調(diào)優(yōu)完成管控閉環(huán)決策方案參數(shù)修改參數(shù)修改權(quán)值修改調(diào)度執(zhí)行資源調(diào)度資源調(diào)度算網(wǎng)擴(kuò)容規(guī)劃建設(shè)規(guī)劃建設(shè)節(jié)能管控知識(shí)迭代……指令生成管理?指令適配指令生成管理?指令適配?自動(dòng)封裝?任務(wù)監(jiān)控管控閉環(huán)管理?執(zhí)行效果評(píng)估?方案迭代管理?管控日志管理指令執(zhí)行管理?指令路由管理?執(zhí)行安全管理?執(zhí)行策略管理指令下發(fā)執(zhí)行反饋專業(yè)管控專業(yè)管控網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施圖6智能管控流程示意管理。4面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生典型應(yīng)用4.1提升算網(wǎng)業(yè)務(wù)體驗(yàn)感知（安全、大數(shù)據(jù)、AI和區(qū)塊鏈）等多要素的資源式產(chǎn)品服務(wù)；隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用的不斷豐富，客戶需要更加敏捷、彈性、隨需隨取、按量付費(fèi)的算網(wǎng)服務(wù)。目前在算網(wǎng)業(yè)務(wù)訂購、使用及變更全流程交付過程中，受制于算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜性，算網(wǎng)資源匹配、路徑分配、擴(kuò)縮容、故障遷移等的方案制定和現(xiàn)網(wǎng)部署主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，而且業(yè)務(wù)全流程不可視，容易引起客戶感知下降甚至投訴。郵電設(shè)計(jì)技術(shù)/2024/0325本期專題MonthlyTopic面向算網(wǎng)的數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用探討借助數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，可利用實(shí)時(shí)感知、仿真推演、閉環(huán)管控等技術(shù)能力，解決算網(wǎng)業(yè)務(wù)交付各階段的痛點(diǎn)問題。例如，在業(yè)務(wù)訂購階段，以拓?fù)湫问秸故緲I(yè)務(wù)訂購全流程，并根據(jù)客戶網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)及算力需求生成算力網(wǎng)絡(luò)方案請(qǐng)求，基于數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)對(duì)訂購方案高效仿真，充分驗(yàn)證后部署至物理網(wǎng)絡(luò)，完成算網(wǎng)資源開通，可降低現(xiàn)網(wǎng)部署的試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)和成本，提高方案部署的效率；在業(yè)務(wù)使用階段，精準(zhǔn)實(shí)時(shí)采集算網(wǎng)算力、存力、運(yùn)力信息，智能評(píng)估算網(wǎng)資源使用情況，當(dāng)資源使用達(dá)到閾值時(shí)，及時(shí)展示異常情況，并利用AI技術(shù)輔助問題定位，發(fā)送告警通知及變更提醒；在業(yè)務(wù)變更階段，可視化展示客戶提出的變更需求，對(duì)變更方案進(jìn)行高效仿真及資源開通，對(duì)變更申請(qǐng)過程以及訂單完成情況進(jìn)行全流程展示，提升客戶業(yè)務(wù)感知服務(wù)質(zhì)量。4.2賦能算網(wǎng)智能運(yùn)營運(yùn)營商算網(wǎng)運(yùn)營的全生命周期可分為規(guī)劃、建規(guī)模變得龐大、結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜、資源呈現(xiàn)異構(gòu)性，算網(wǎng)運(yùn)營主要依賴于人工，存在工作量大、周期長、試錯(cuò)成本高等問題；借助數(shù)字孿生技術(shù)可推動(dòng)算網(wǎng)規(guī)、建、5結(jié)束語數(shù)字孿生技術(shù)既是支撐算力網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)算力泛在、算網(wǎng)共生的關(guān)鍵使能技術(shù)，也是算網(wǎng)一體能力開放化、智能運(yùn)營的先導(dǎo)試驗(yàn)領(lǐng)域，正在成為未來網(wǎng)絡(luò)的重要內(nèi)生技術(shù)。目前數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用還在探索中，面臨技術(shù)成熟度低、部署難度大、不清晰等問題與挑戰(zhàn)。應(yīng)用有望大規(guī)模爆發(fā)。因此，運(yùn)營商應(yīng)匯聚政產(chǎn)學(xué)研等