AI原生路由器白皮書-2024.07-37正式版

AI

原生路由器白皮書中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司華為技術(shù)有限公司2024

年

07

月AI

原生路由器白皮書前

言近年來，伴隨人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)拓展。以大模型為代表的

AI

技術(shù)引領(lǐng)自動(dòng)化和智能化的進(jìn)程，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力，加速推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。智能原生作為“互聯(lián)網(wǎng)

2030”的關(guān)鍵技術(shù)特征之一，將

AI

深度、廣泛地集成到互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中，以提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營效率和服務(wù)確定性。當(dāng)前，通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)及管控運(yùn)維中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的深度挖掘和精準(zhǔn)預(yù)測，逐步推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)向自動(dòng)、自愈、自優(yōu)、自治的智能化轉(zhuǎn)型。未來，AI

技術(shù)不僅要融入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，更要滲透至網(wǎng)絡(luò)組件及部件層面，以此構(gòu)建從上到下的一體化網(wǎng)絡(luò)智能能力，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)向更高層級(jí)的智能化和自治化演進(jìn)。本白皮書聚焦于智能原生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的智能網(wǎng)元層，創(chuàng)新性地提出“AI

原生路由器”技術(shù)發(fā)展演進(jìn)理念。通過智能主控板、智能線卡以及智能算力卡協(xié)作，AI

原生路由器將具備智能感知、智能轉(zhuǎn)發(fā)、智能控制的三大能力特征，并賦能

AI

可靠、AI

運(yùn)維、AI

安全及

AI節(jié)能四大應(yīng)用場景。本白皮書從能力特征、應(yīng)用場景及發(fā)展愿景三個(gè)維度，對(duì)

AI

原生路由器技術(shù)發(fā)展演進(jìn)進(jìn)行全面論述，旨在為行業(yè)提供共識(shí)性指引和方向性參考，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新發(fā)展，為構(gòu)建更加智能、高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在本白皮書編撰過程中，得到了多家產(chǎn)業(yè)合作伙伴單位的鼎力支IAI

原生路由器白皮書持，匯集了業(yè)界多位專家的意見建議，在此深表謝忱！期待與各界同仁攜手，共同探索智能原生網(wǎng)絡(luò)的無限可能，共創(chuàng)下一代互聯(lián)網(wǎng)的美好未來！聯(lián)合編寫單位：中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司，華為技術(shù)有限公司IIAI

原生路由器白皮書1.

AI

原生路由器產(chǎn)生背景近年來，人工智能（AI）發(fā)展速度之快、應(yīng)用范圍之廣備受矚目。以大模型為代表的新一代

AI

技術(shù)的崛起和迅猛發(fā)展正在深刻影響各個(gè)領(lǐng)域，AI

技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步得到推廣和深入。《2024

年國務(wù)院政府工作報(bào)告》中提出，大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。深化大數(shù)據(jù)和

AI

等領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這種發(fā)展趨勢促使智能技術(shù)與下一代互聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合，進(jìn)而提供智能原生網(wǎng)絡(luò)能力，推動(dòng)各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展。智能原生作為“互聯(lián)網(wǎng)

2030”的關(guān)鍵特征之一，將

AI

深度和廣泛地集成到智能基礎(chǔ)設(shè)施中，包括系統(tǒng)、設(shè)備、部件等體系結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)運(yùn)營和最高效資源利用。智能原生網(wǎng)絡(luò)以實(shí)時(shí)感知、充分?jǐn)?shù)字化為基礎(chǔ)，以

AI

算法為核心，融合各種模型進(jìn)行智能決策，提供智能協(xié)同優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)的智能原生是指從設(shè)計(jì)之初就將

AI

集成作為核心組件的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過

AI

來自動(dòng)化運(yùn)維，優(yōu)化性能和增強(qiáng)安全性，也就是說，面向未來的智能原生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括智能業(yè)務(wù)、智能網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)元及智能部件四個(gè)漸進(jìn)式層級(jí)結(jié)構(gòu)，自上而下相互依賴，且逐層細(xì)化。當(dāng)前階段，智能業(yè)務(wù)與智能網(wǎng)絡(luò)層正經(jīng)歷著快速且顯著的發(fā)展。在智能業(yè)務(wù)層面，通過大小模型的配合，以業(yè)務(wù)為單位，實(shí)現(xiàn)跨域的自智協(xié)同和業(yè)務(wù)級(jí)的商業(yè)閉環(huán)。在智能網(wǎng)絡(luò)層面，網(wǎng)絡(luò)智能管控系統(tǒng)依托于專業(yè)領(lǐng)域的大、小模型，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜、專業(yè)

AI

算法等

AI

技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)單域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)建維優(yōu)，同時(shí)考慮節(jié)能和安全保障，從而實(shí)現(xiàn)單域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)級(jí)的閉環(huán)管理體系。這一系列技術(shù)的協(xié)同作用，正驅(qū)動(dòng)著業(yè)務(wù)處理與網(wǎng)絡(luò)管控能力向著更為智能化和高效化的方向演進(jìn)。本白皮書聚焦于智能網(wǎng)元層的研究，從傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能力來看，雖能滿足-1-AI

原生路由器白皮書基本的網(wǎng)絡(luò)連接需求，但在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)，其局限性日益凸顯。傳統(tǒng)設(shè)備缺乏根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化的能力，也難以抵御各類網(wǎng)絡(luò)安全威脅。因此，需要以

AI

為基礎(chǔ)架構(gòu)能力，新增智能面融合數(shù)據(jù)和知識(shí)，賦能網(wǎng)元實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)管理，顯著提升其自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)以及跨網(wǎng)元群體協(xié)同能力?；谏鲜霰尘埃景灼鴦?chuàng)新地提出

AI

原生路由器概念，即在保留傳統(tǒng)路由器功能的基礎(chǔ)上，集成先進(jìn)的

AI

和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和深度分析，同時(shí)能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的變化自動(dòng)調(diào)整配置，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接路徑，確保終端用戶持續(xù)享有穩(wěn)定、高速的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。作為下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要產(chǎn)物，AI

原生路由器的出現(xiàn)不僅滿足了用戶對(duì)于高效、智能、安全的網(wǎng)絡(luò)連接需求，也體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與進(jìn)步。本白皮書闡述了

AI

原生路由器的能力特征、應(yīng)用場景及發(fā)展愿景，旨在為行業(yè)提供共識(shí)性指引和方向性參考，以期共同推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新發(fā)展，為構(gòu)建更加智能、高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。-2-AI

原生路由器白皮書2.

AI

原生路由器能力特征與邏輯架構(gòu)2.1.AI

原生路由器能力特征AI

原生路由器，作為集成

AI

技術(shù)的新型網(wǎng)絡(luò)路由設(shè)備，不僅保留傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接能力，其內(nèi)置的

AI

算法具備自主學(xué)習(xí)和用戶需求解析能力，能夠靈活響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和流量的變化趨勢，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)元的自動(dòng)化管理、組網(wǎng)和參數(shù)的自動(dòng)化調(diào)整、業(yè)務(wù)的適應(yīng)性感知、故障的提前預(yù)測和自動(dòng)定位以及業(yè)務(wù)的快速恢復(fù)，使互聯(lián)網(wǎng)達(dá)到最佳的性能，給用戶提供最佳的使用體驗(yàn)。AI

原生路由器將集成智能感知、智能轉(zhuǎn)發(fā)與智能控制三大核心能力特征，旨在深度感知網(wǎng)絡(luò)中的各種業(yè)務(wù)和流量模式。通過對(duì)數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，AI

原生路由器可以準(zhǔn)確地獲取網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)與需求變動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營、運(yùn)維自治。智能感知體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析能力。AI

原生路由器能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸情況，包括數(shù)據(jù)的傳輸速度、傳輸量以及數(shù)據(jù)所屬應(yīng)用類別等。這使得

AI

原生路由器能夠迅速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，如網(wǎng)絡(luò)擁堵、數(shù)據(jù)泄露等，從而及時(shí)采取措施進(jìn)行干預(yù)，保障網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行。智能感知不僅可以顯著提升網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和安全性的保障能力，同時(shí)也為用戶提供了更為便捷和優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)使用體驗(yàn)。智能轉(zhuǎn)發(fā)體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的智能預(yù)測和調(diào)度能力。AI

原生路由器能夠根據(jù)如應(yīng)用優(yōu)先級(jí)、設(shè)備類型、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況等歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢?；谶@些預(yù)測結(jié)果，AI

原生路由器可以提前進(jìn)行帶寬的調(diào)度和分配，為關(guān)鍵應(yīng)用或設(shè)備提供充足的網(wǎng)絡(luò)資源保障。智能控制體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)故障排查和修復(fù)能力。AI

原生路由器能夠通過實(shí)時(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，可以對(duì)故障或異常自動(dòng)進(jìn)行診斷和修復(fù)；通過搭配智能光模塊，還能夠?qū)㈡溌饭收线M(jìn)行分類，為用戶提供更加穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。-3-AI

原生路由器白皮書AI

原生路由器通過三大能力特征，賦能

AI

可靠、AI

運(yùn)維、AI

安全、AI

節(jié)能四大場景，提升了網(wǎng)絡(luò)性能和效率，降低了運(yùn)營成本和安全風(fēng)險(xiǎn)，為用戶提供了更加優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，最終推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高度自治。2.2.AI

原生路由器邏輯架構(gòu)AI

原生路由器主要由智能主控板、智能線卡以及智能算力卡三大核心部件構(gòu)成，集成通用算力及

AI

算力模塊，并在原有控制面及管理面基礎(chǔ)上，新增包含嵌入式

AI

算法層、數(shù)據(jù)層和框架層的智能面，如圖

1

所示，這三者各自承載著不同的功能，但又緊密協(xié)作，共同為網(wǎng)絡(luò)智能化服務(wù)。圖

1

AI

原生路由器邏輯架構(gòu)同時(shí)，AI

原生路由器通過邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議（BGP）、telemetry

等協(xié)議與智能管控系統(tǒng)緊密交互，實(shí)時(shí)傳遞網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、流量等信息。智能管控系統(tǒng)則根據(jù)這些信息，結(jié)合

AI

原生路由器的智能感知、轉(zhuǎn)發(fā)和控制能力，共同構(gòu)建一個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)。智能網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的異常情況和性能瓶頸，自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)策略，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配，確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和高效性。更進(jìn)一步，智能網(wǎng)絡(luò)還能夠根-4-AI

原生路由器白皮書據(jù)用戶的需求和業(yè)務(wù)場景，提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和支持，滿足用戶不同的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求。2.2.1.

智能主控板智能主控板作為

AI

原生路由器的“大腦”，承載著路由器的核心功能和運(yùn)算重任。在

AI

原生路由器初期發(fā)展階段，設(shè)備運(yùn)算主要依賴路由引擎所搭載的芯片，包括中央處理器（CPU）和網(wǎng)絡(luò)處理器（NP），以內(nèi)生算力應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理及基礎(chǔ)

AI

任務(wù)執(zhí)行。其中，路由引擎芯片負(fù)責(zé)整體控制與管理職責(zé)，而NP

則專門用于高速數(shù)據(jù)處理，尤其在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)和安全處理領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。智能主控板集成通用算力與

AI

芯片，構(gòu)建高性能計(jì)算平臺(tái)，提升數(shù)據(jù)處理和分析能力。具體而言，通用算力主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流與控制信號(hào)的常規(guī)處理，確保網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定運(yùn)作。而

AI

芯片則運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的智能化分析與預(yù)測，為網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化及策略制定提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。智能主控板設(shè)計(jì)上劃分為控制面、管理面與智能面?？刂泼尕?fù)責(zé)路由協(xié)議和業(yè)務(wù)管理，確保網(wǎng)絡(luò)傳輸效率與穩(wěn)定性。并且通過引入

AI

算法，實(shí)現(xiàn)路由協(xié)議的智能優(yōu)化與動(dòng)態(tài)配置，自動(dòng)選擇最優(yōu)路由路徑，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。同時(shí)，控制面還能對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行智能管理，針對(duì)業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源，確保業(yè)務(wù)的順暢運(yùn)行；管理面負(fù)責(zé)配置管理和設(shè)備管理功能，確保網(wǎng)絡(luò)的可維護(hù)性與管理效率。通過與智能管控系統(tǒng)交互，增強(qiáng)管理面功能，并借助直觀的圖形化界面與智能化管理工具，簡化路由器配置和管理流程。同時(shí)，管理面還能實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與性能數(shù)據(jù)，及時(shí)識(shí)別并解決潛在問題。此外，管理面還支持遠(yuǎn)程管理和自動(dòng)化運(yùn)維，大幅度提升網(wǎng)絡(luò)管理的便捷性和智能化水平；智能面依托嵌入式AI

技術(shù)，構(gòu)建內(nèi)置于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中的

AI

功能通用框架系統(tǒng)，包含框架層、數(shù)據(jù)層-5-AI

原生路由器白皮書和算法層，為基于

AI

算法的功能模塊提供公共模型管理、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理，并支持為業(yè)務(wù)模塊發(fā)送推理結(jié)果的功能。也就是說，通過嵌入式

AI

技術(shù)在設(shè)備層面實(shí)現(xiàn)特定的智能化功能，如流量優(yōu)化、安全防護(hù)等，充分利用路由器的數(shù)據(jù)收集和處理計(jì)算能力，降低數(shù)據(jù)傳送成本，保障數(shù)據(jù)安全，確保推理決策的實(shí)時(shí)性。目前，嵌入式

AI

技術(shù)已為路由器提供智能監(jiān)控與防護(hù)等智能化功能。隨著技術(shù)的演進(jìn)，嵌入式

AI

技術(shù)將在路由器中提供更復(fù)雜的智能化功能，如自動(dòng)調(diào)整路由策略、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接等。智能面中嵌入式

AI

功能通用框架系統(tǒng)對(duì)軟硬件環(huán)境提出明確要求，在軟件層面，需具備數(shù)據(jù)智能化處理、全線速緩存及超強(qiáng)算力特性。在硬件層面，則需支持

AI

智算分布式訓(xùn)練場景下

TB

至

PB

級(jí)海量數(shù)據(jù)的超寬帶傳輸，配以超大容量設(shè)備以承載大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。面向擴(kuò)展性良好的集群路由器，需確保單臺(tái)

AI原生路由器可以提供

512T

乃至

P

級(jí)的存儲(chǔ)能力。AI

原生路由器的智能主控板，融合通用算力和

AI

技術(shù)于一體，輔以控制面和管理面的全面強(qiáng)化，新增依托嵌入式

AI

技術(shù)的智能面，通過軟硬件一體化設(shè)計(jì)，開發(fā)定制

AI

網(wǎng)絡(luò)模型與應(yīng)用組件，實(shí)現(xiàn)局部節(jié)點(diǎn)的快速策略響應(yīng)、網(wǎng)元級(jí)智能化，不僅顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸效能與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，同時(shí)有效降低運(yùn)維成本，簡化管理流程，為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通信的智能、高效發(fā)展注入了新的活力。2.2.2.

智能線卡智能線卡作為

AI

原生路由器在網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)的關(guān)鍵組件，負(fù)責(zé)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，融合通用算力與

AI

技術(shù)，引入智能面，配合智能光模塊，顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)鏈路感知能力，確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高效傳輸。AI

原生路由器的智能線卡立足于主控與轉(zhuǎn)發(fā)平面架構(gòu)，深度融合核心

CPU及

AI

芯片，構(gòu)建由嵌入式

AI

系統(tǒng)組建的智能面，通過嵌入式

AI

數(shù)據(jù)層，對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別、分類和排序等，與線卡轉(zhuǎn)發(fā)面對(duì)接，采集流數(shù)據(jù)并提取輸出-6-AI

原生路由器白皮書流的特征信息。通過嵌入式

AI

算法層，能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行深度分析，精準(zhǔn)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常流量、惡意攻擊等安全隱患，并自動(dòng)采取相應(yīng)的防護(hù)措施。智能線卡智能面采用流模型

AI

建模技術(shù)，對(duì)指定鏈路或者流通過基于五元組等方式進(jìn)行逐包檢測，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)乃至微秒級(jí)的監(jiān)測能力。通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立正常業(yè)務(wù)模型，在遇到故障或異常情況時(shí)，智能面作為轉(zhuǎn)發(fā)與控制的橋梁，可以實(shí)現(xiàn)快速告警，并對(duì)業(yè)務(wù)流進(jìn)行快速響應(yīng)，例如實(shí)現(xiàn)包的備份路由轉(zhuǎn)發(fā)以減少丟包率；實(shí)現(xiàn)路由的快速收斂，確保網(wǎng)絡(luò)的流暢性。智能面采用的逐包檢測分析技術(shù)，相對(duì)傳統(tǒng)的采樣分析，具備建模準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)推理與智能決策優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)故障或異常的快速、準(zhǔn)確檢測以及快速反饋。同時(shí)，智能面可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)策略，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的智能調(diào)度和優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率和穩(wěn)定性。智能線卡除智能面增強(qiáng)外，還支持集成智能光模塊。借助智能光模塊的實(shí)時(shí)監(jiān)測和反饋功能，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)故障的精確定位能力，使網(wǎng)絡(luò)通信的智能化水平邁向更高層次。通過集成內(nèi)置了

AI

分析算法的智能光模塊，可實(shí)時(shí)收集并解析光信號(hào)強(qiáng)度、噪聲水平、延遲等關(guān)鍵參數(shù)，同步反映網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。通過

AI模型，基于歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練，智能線卡能夠精準(zhǔn)識(shí)別各類專線故障特征，實(shí)現(xiàn)故障類型的快速判定與定位。未來，智能線卡的轉(zhuǎn)發(fā)芯片可按需集成

AI

加速器，大幅提升

AI

算法執(zhí)行效率，加速網(wǎng)絡(luò)流量的智能分析與處理，進(jìn)一步確保

AI

原生路由器在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和大規(guī)模數(shù)據(jù)流量場景下，能夠維持高效的轉(zhuǎn)發(fā)性能和智能化的決策能力。2.2.3.

智能算力卡為進(jìn)一步提升

AI

原生路由器的處理能力，在初期階段，可采取集成專用算力擴(kuò)展模塊的方式，即通過外插

AI

加速卡，來針對(duì)性地提升設(shè)備處理人工智能-7-AI

原生路由器白皮書任務(wù)的能力，如深度學(xué)習(xí)推斷。這種方法允許在無需全面更新硬件的前提下，靈活提升其

AI

處理能力。智能算力卡作為

AI

原生路由器的關(guān)鍵組件，通過流量感知技術(shù)提供對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析能力。其中，服務(wù)感知（SA）卡是智能算力卡的典型代表，承擔(dān)流量的應(yīng)用分析與感知任務(wù)，為網(wǎng)絡(luò)管理引入智能化維度。SA

卡集成高性能的處理器和優(yōu)化的算法，能夠?qū)崟r(shí)捕獲和分析網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)，不僅限于傳統(tǒng)流量統(tǒng)計(jì)，如包大小與傳輸速率，更深入至終端傳輸過程中的業(yè)務(wù)指標(biāo)。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)深入分析，能夠準(zhǔn)確地感知各個(gè)終端的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量狀況，并利用內(nèi)置算法對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化的分析，以評(píng)估網(wǎng)絡(luò)傳輸對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響。在流量感知的過程中，智能管控系統(tǒng)扮演著“大腦”的角色，持續(xù)匯聚各個(gè)SA

卡反饋的網(wǎng)絡(luò)流量基線信息，包括流量的平均速率、峰值速率、數(shù)據(jù)包大小分布等關(guān)鍵指標(biāo)，它們共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)流量的“正常行為模式”。同時(shí)，智能管控系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析跨

SA

卡數(shù)據(jù)，形成整體流量視圖，為異常檢測提供全面依據(jù)。在掌握全局基線信息后，智能管控系統(tǒng)會(huì)運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算各項(xiàng)流量指標(biāo)的概率分布，估計(jì)出一個(gè)全局的判斷閾值，以表示正常流量行為與異常流量行為間的界限，用來識(shí)別流量異常情況并觸發(fā)告警機(jī)制。為了提高流量處理的效率和響應(yīng)速度，SA

卡采用多

CPU

架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)流量數(shù)據(jù)的并行處理，確保在高負(fù)載情況下仍能提供高效處理能力。SA

卡中引入智能面，基于嵌入式

AI

技術(shù)可動(dòng)態(tài)感知并分類第三方應(yīng)用，實(shí)時(shí)調(diào)整流量基準(zhǔn)，保持與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境同步。這有助于捕捉基于應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)流量最新變化，確?；€始終與當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相匹配。此外，建立歷史數(shù)據(jù)基線庫，有助于長期進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)行為分析，呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的長期趨勢和周期性變化特征。結(jié)合實(shí)時(shí)更新的基線和歷史基線庫的比對(duì)，SA

卡能夠準(zhǔn)確地感知網(wǎng)絡(luò)流量的異常行為，并及時(shí)將相關(guān)信息上報(bào)給智能管控系統(tǒng)進(jìn)行全局的分析和判斷。這種融合分布式與集中式架構(gòu)的異常檢測方案，顯著增強(qiáng)了對(duì)-8-AI

原生路由器白皮書整個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量異常的感知能力和響應(yīng)速度。-9-AI

原生路由器白皮書3.

AI

原生路由器應(yīng)用場景3.1.AI

可靠3.1.1.

設(shè)備級(jí)可靠：快速感知隔離自愈在設(shè)備層級(jí)，當(dāng)前路由器面臨的挑戰(zhàn)主要源于設(shè)備處理能力局限及處理架構(gòu)設(shè)計(jì)不合理等，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)頻遭重大故障。例如，不當(dāng)?shù)穆酚善魃?jí)操作導(dǎo)致AS

邊界路由器中關(guān)鍵路由過濾規(guī)則被誤刪，致使核心路由器由于大規(guī)模（90萬+）超負(fù)荷互聯(lián)網(wǎng)路由條目而崩潰，繼而引發(fā)

BGP

鄰居大量中斷和路由信息頻繁波動(dòng)，最終引發(fā)全網(wǎng)協(xié)議劇烈震蕩及流量大幅波動(dòng)。此連鎖反應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)與服務(wù)可用性構(gòu)成了嚴(yán)重影響，同時(shí)大幅度降低了用戶體驗(yàn)質(zhì)量，設(shè)備面臨著配置管理嚴(yán)謹(jǐn)性、大規(guī)模路由處理能力、BGP

協(xié)議穩(wěn)健性、網(wǎng)絡(luò)流量管理及系統(tǒng)韌性的可靠性挑戰(zhàn)。為解決上述問題，AI

原生路由器的感知（Awareness）、故障隔離（Risk-isolation）和自愈（Kernel-recovery）能力構(gòu)成

ARK

超穩(wěn)機(jī)制，如圖2

所示，AI

原生路由器具備感知技術(shù)特征，可實(shí)現(xiàn)故障秒級(jí)檢測與響應(yīng)，確保了對(duì)異常狀況的即時(shí)感知與精準(zhǔn)隔離，同時(shí)賦能路由器自我修復(fù)功能，有效減少人工干預(yù)需求，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備級(jí)可靠。具體而言，AI

路由器通過感知技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流量秒級(jí)檢測，配合健康狀態(tài)感知技術(shù)對(duì)人為錯(cuò)誤、火災(zāi)事故、網(wǎng)絡(luò)攻擊等網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知，并在線關(guān)聯(lián)分析

CPU、內(nèi)存等性能數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，提供全天候（7*24

小時(shí)）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力；通過智能故障隔離策略，能夠在不影響全局系統(tǒng)性能的前提下，實(shí)現(xiàn)故障的微秒級(jí)精確隔離，有效遏制問題蔓延，保證在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載超出設(shè)計(jì)容量十倍的情況下仍能維持穩(wěn)定運(yùn)行；通過自愈機(jī)制的創(chuàng)新應(yīng)-10-AI

原生路由器白皮書用，使路由器具備內(nèi)核級(jí)故障的自動(dòng)恢復(fù)能力，無需人工介入重啟，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)數(shù)據(jù)同步與校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)完整性與零丟失，同時(shí)保障業(yè)務(wù)運(yùn)行的無縫連續(xù)性，達(dá)到真正的零中斷目標(biāo)。圖

2

設(shè)備級(jí)可靠方案3.1.2.

鏈路級(jí)可靠：微秒級(jí)鏈路倒換在鏈路層級(jí)，光纖故障作為網(wǎng)絡(luò)事故的主要誘因，顯著影響用戶體驗(yàn)并增加運(yùn)營商的投訴負(fù)擔(dān)。舉例而言，光纖閃斷問題會(huì)凸顯出傳統(tǒng)路由協(xié)議分鐘級(jí)收斂時(shí)間所具有的局限性，即使借助雙向轉(zhuǎn)發(fā)檢測（BFD）協(xié)議將倒換時(shí)間縮短至100

毫秒級(jí)，仍難以滿足諸如金融交易等

2B

業(yè)務(wù)場景，具體而言金融交易場景對(duì)交易數(shù)據(jù)包丟失敏感以及網(wǎng)絡(luò)可靠性要求嚴(yán)格，如需低于毫秒級(jí)的故障收斂時(shí)間等，且網(wǎng)絡(luò)層本身不具備丟包感知能力和應(yīng)對(duì)措施。傳統(tǒng)上依靠傳輸層或應(yīng)用層實(shí)施重傳策略補(bǔ)償，不可避免地增加了時(shí)延。這一現(xiàn)狀不僅加劇了業(yè)務(wù)連續(xù)性受損的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)突顯了對(duì)更高層次鏈路級(jí)可靠性的迫切需求。為解決上述問題，AI

原生路由器采用嵌入式

AI

技術(shù)結(jié)合

NP

的快速檢測方案，通過智能化流量畫像分析，在

NP

實(shí)現(xiàn)故障辨識(shí)后，完成微秒級(jí)流量切換，無需等待傳輸層通信。該方案具備光層無關(guān)、協(xié)議無關(guān)、業(yè)務(wù)無感的三重特性。其中，微秒級(jí)的流量自動(dòng)切換功能是依托于嵌入式

AI

技術(shù)的高效處理能力，整-11-AI

原生路由器白皮書合了快速故障感知、恢復(fù)控制以及設(shè)備內(nèi)快速通告技術(shù)。專有硬件主動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)測，無需等待傳輸層協(xié)議通信，可及時(shí)識(shí)別光纖故障并通過轉(zhuǎn)發(fā)面進(jìn)行路徑切換，將流量轉(zhuǎn)發(fā)至備份接口，促使系統(tǒng)故障收斂時(shí)間從以往的幾十毫秒縮短至百微秒級(jí)別。例如，在多路徑負(fù)載均衡場景中，使用等價(jià)多路徑路由（ECMP）機(jī)制，具體如圖

3

所示，若兩設(shè)備間的某光纖鏈路故障，AI

原生路由器能主動(dòng)識(shí)別該情況，并迅速將流量切換至其余正常的

ECMP

路徑上，確保了故障鏈路下的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)快速轉(zhuǎn)移，維持網(wǎng)絡(luò)服務(wù)連續(xù)性。圖

3

微妙級(jí)鏈路倒換AI

原生路由器所具備的微秒級(jí)鏈路切換能力，可以有效縮減故障響應(yīng)時(shí)延，實(shí)現(xiàn)“0”業(yè)務(wù)中斷和“0”協(xié)議震蕩的高效故障倒換，大幅度降低了網(wǎng)絡(luò)隱形（網(wǎng)絡(luò)協(xié)議容錯(cuò)內(nèi)）丟包水平。而運(yùn)營商試點(diǎn)驗(yàn)證結(jié)果，也證實(shí)了

AI

原生路由器在鏈路層可靠的能力。結(jié)果對(duì)比表明，在路由器未使用此技術(shù)時(shí)，無論是路由器直連還是跨傳輸光纖故障，丟包延遲均超過

20

毫秒，而使用后，兩種情況下的丟包延遲均被控制在

100

微秒以內(nèi)，顯著改善?？傊?，該方案為提升網(wǎng)絡(luò)韌性與保障高敏感度業(yè)務(wù)流暢運(yùn)行提供了創(chuàng)新路徑，為建設(shè)高質(zhì)量

IP

網(wǎng)絡(luò)、保障-12-AI

原生路由器白皮書優(yōu)質(zhì)應(yīng)用體驗(yàn)提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。3.1.3.

網(wǎng)絡(luò)級(jí)可靠：秒級(jí)擁塞解除在網(wǎng)絡(luò)層級(jí)，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)為設(shè)備故障引發(fā)的鏈路中斷和隨之而來的流量擁塞，這對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成了直接威脅。同時(shí)，還存在故障定位復(fù)雜、處置流程繁瑣、人工排查耗時(shí)長，故障二次處理時(shí)仍不夠精準(zhǔn)高效的問題。特別是在如城域網(wǎng)與骨干網(wǎng)光纖故障的場景下，依賴人工介入實(shí)施手工疏導(dǎo)擁塞流量，響應(yīng)遲緩，耗時(shí)可長達(dá)數(shù)小時(shí)乃至數(shù)日不等。為解決上述問題，AI

原生路由器通過嵌入式

AI

技術(shù)結(jié)合

NP

判斷出現(xiàn)故障時(shí)需要調(diào)整的流量。舉例而言，如圖

4

所示，當(dāng)城域網(wǎng)至骨干網(wǎng)間發(fā)生故障，如核心路由器（CR1）至

C1

方向光纖中斷引起擁塞時(shí)，CR1

通過嵌入式

AI

算法與

NP

模塊，基于流量分析智能地計(jì)算出需要重新分配的流量量級(jí)。隨后，通過設(shè)備間的協(xié)議通告與路由優(yōu)先級(jí)自動(dòng)調(diào)整機(jī)制，將計(jì)算確定的流量調(diào)撥至其配對(duì)的城域設(shè)備

CR2

上，以此來緩解原路徑的擁塞。圖

4

秒級(jí)擁塞解除該方案的實(shí)施使得網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)鏈路故障和流量擁塞挑戰(zhàn)時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)即時(shí)的智能響應(yīng)與自我修復(fù)。流量的動(dòng)態(tài)且精準(zhǔn)調(diào)撥不僅有效解除了擁塞問題，還確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性和服務(wù)質(zhì)量，減少了因網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷時(shí)間。設(shè)備-13-AI

原生路由器白皮書間互備及協(xié)同工作的自適應(yīng)與自閉環(huán)能力，進(jìn)一步鞏固了網(wǎng)絡(luò)的韌性與可靠性，使得在網(wǎng)絡(luò)局部故障情況下，整體服務(wù)不受影響，保障了用戶體驗(yàn)的連續(xù)性和高質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)層可靠。3.1.4.

協(xié)議級(jí)可靠：預(yù)測下一跳實(shí)現(xiàn)極速收斂在協(xié)議層級(jí)，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜多變，特別是大型企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心及云計(jì)算場景中，傳統(tǒng)路由技術(shù)面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)流量與復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，往往難以迅速響應(yīng)，導(dǎo)致路由收斂緩慢、網(wǎng)絡(luò)性能受限。尤其對(duì)于實(shí)時(shí)性要求極高的應(yīng)用如在線游戲、視頻會(huì)議等，任何延遲或中斷都將嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)，突顯了現(xiàn)有路由技術(shù)在滿足低時(shí)延、高可靠需求上的局限性。為解決上述問題，AI

原生路由器通過內(nèi)置

AI

路由算法，實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量、路由表及鏈路狀態(tài)等多種信息，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析預(yù)測數(shù)據(jù)包的最優(yōu)下一跳位置。通過預(yù)判，AI

原生路由器預(yù)先優(yōu)化轉(zhuǎn)發(fā)策略，包括最佳路徑選擇與帶寬資源預(yù)留，確保當(dāng)數(shù)據(jù)包抵達(dá)時(shí)，能即刻執(zhí)行高效轉(zhuǎn)發(fā)，極大減少轉(zhuǎn)發(fā)延遲，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的快速收斂。該方案顯著增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度與穩(wěn)定性，特別是在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障或拓?fù)渥兓瘯r(shí)，能即時(shí)恢復(fù)至穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)，極大提升了網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)與恢復(fù)能力，實(shí)現(xiàn)協(xié)議層可靠。舉例而言，對(duì)于實(shí)時(shí)性敏感應(yīng)用，用戶可以享受到流暢無阻的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，無感知的切換與極低的延遲滿足。3.2.AI

運(yùn)維3.2.1.

光纖故障智能定位在接入環(huán)裸纖場景中，光路中斷問題較為突出，故障占比超過

55%，嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定與用戶滿意度，同時(shí)加重運(yùn)營商運(yùn)維負(fù)擔(dān)。故障根源多樣化（如光纖斷裂、接頭松動(dòng)、線路老化等）且位置隱蔽（如地下、建筑物內(nèi)部等），加大了診斷難度，常需要運(yùn)維人員反復(fù)上站，并且借助專業(yè)工具逐段排查。即便如此，-14-AI

原生路由器白皮書由于故障點(diǎn)的不確定性和復(fù)雜性，難以迅速定位，處理流程繁復(fù)且耗時(shí)，嚴(yán)重時(shí)需要運(yùn)維人員多次往返故障可能發(fā)生的站點(diǎn)，不僅影響作業(yè)效率與成本控制，故障處理時(shí)長也面臨著極大的挑戰(zhàn)。針對(duì)上述挑戰(zhàn)，AI

原生路由器借助插入的智能光模塊具備實(shí)時(shí)監(jiān)測和反饋能力，可進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)故障的精確定位能力。具體而言，通信網(wǎng)絡(luò)中各專線配置與傳輸需求各異，通過智能分析光模塊，針對(duì)不同專線的運(yùn)行狀態(tài)和性能指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并通過

AI

模型算法對(duì)采集數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理及特征抽取，同時(shí)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，對(duì)故障類型進(jìn)行精準(zhǔn)判斷，常見的故障類型如尾纖中斷、光纜中斷、設(shè)備掉電等。一旦故障類型被明確，即依據(jù)故障種類與地理位置，合理協(xié)調(diào)和分配維修任務(wù)，并生成故障維修建議，內(nèi)含故障位置、故障類型及修復(fù)策略推薦，并確保所需資源配置精準(zhǔn)到位。此方案基于智能光模塊，能夠智能化判斷故障類別并精確鎖定故障位置，大幅度降低非必要維修頻次，加速故障解決進(jìn)程并提升解決精度，有效縮減了故障解決周期，進(jìn)而增強(qiáng)了通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，此方案對(duì)于維系業(yè)務(wù)運(yùn)營的連貫性與優(yōu)化終端用戶體驗(yàn)也至關(guān)重要，也標(biāo)志著與

AI

結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)故障管理策略正向更高效率與智能化水平邁進(jìn)。3.2.2.

流量靜默故障識(shí)別在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維實(shí)踐中，靜默故障也稱為無告警故障，因其隱蔽性高的特性，成為了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理中的重大難題。盡管其發(fā)生頻率相對(duì)較低，但由于不會(huì)觸發(fā)明顯的報(bào)警信號(hào)，此類故障極易被忽視，導(dǎo)致處理滯后，可能會(huì)逐漸演變?yōu)橄到y(tǒng)性問題，乃至釀成網(wǎng)絡(luò)重大事件。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的流量模型復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的人工設(shè)定故障閾值方法難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化，無法有效識(shí)別靜默故障，凸顯出對(duì)更智能、動(dòng)態(tài)識(shí)別機(jī)制的需求。AI

原生路由器引入智能面，并運(yùn)用先進(jìn)的學(xué)習(xí)與流量分析算法，通過持續(xù)-15-AI

原生路由器白皮書監(jiān)控并歸檔網(wǎng)絡(luò)全流量數(shù)據(jù)，特別是關(guān)注整機(jī)流量的出入差異，以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為的深度理解。其內(nèi)置的

AI

監(jiān)控模塊專注于單個(gè)網(wǎng)元內(nèi)各端口流量趨勢的智能識(shí)別，以及關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）的異常波動(dòng)監(jiān)測，當(dāng)捕捉到激增或驟降等非常規(guī)變化時(shí)，將異常事件上報(bào)至監(jiān)控系統(tǒng)，進(jìn)行更高維度的網(wǎng)絡(luò)級(jí)

AI

流量分析。網(wǎng)絡(luò)層的監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)匯聚層設(shè)備的端口流量信息進(jìn)行監(jiān)測感知，借助網(wǎng)絡(luò)級(jí)AI

算法進(jìn)行深層次的分析，有效過濾掉由網(wǎng)絡(luò)割接、業(yè)務(wù)切換等引起的誤報(bào)，精準(zhǔn)識(shí)別真正影響業(yè)務(wù)連續(xù)性的流量異常下降情況，如圖

5

所示。通過深度學(xué)習(xí)模型，AI

原生路由器能夠分析流量的正常波動(dòng)區(qū)間，建立起動(dòng)態(tài)的基線模型，精確掌握網(wǎng)絡(luò)流量的變化規(guī)律。當(dāng)流量行為出現(xiàn)非預(yù)期的急劇變化時(shí)，AI

原生路由器可以迅速響應(yīng)并準(zhǔn)確識(shí)別流量異常，這些變化往往是網(wǎng)絡(luò)攻擊、硬件故障或配置失誤的直接反映。同時(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制可以及時(shí)向網(wǎng)絡(luò)管理員發(fā)出預(yù)警，為快速故障診斷與恢復(fù)提供了強(qiáng)有力的支持。圖

5

流量靜默故障識(shí)別AI

原生路由器不僅能夠有效監(jiān)控明顯的流量異常，還可用于感知轉(zhuǎn)發(fā)層面的靜默故障，這類故障雖不直接引發(fā)明顯的流量波動(dòng)，但卻會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)效率造成潛在影響。通過監(jiān)測數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)路徑與狀態(tài)，AI

原生路由器能夠及時(shí)識(shí)別這些難以直觀觀測的故障并迅速響應(yīng)。在綜合流量監(jiān)控、異常變化識(shí)別、靜默故障檢測及減少故障中斷時(shí)間等方面，AI

原生路由器展現(xiàn)了其在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)管理中的廣泛應(yīng)用潛力。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)層能夠依據(jù)詳盡的分析結(jié)論，提出精確的故障定位建議、恢復(fù)策略等，有效指導(dǎo)運(yùn)維管理。這一應(yīng)用實(shí)例證明了

AI

原生路-16-AI

原生路由器白皮書由器為提升網(wǎng)絡(luò)性能與穩(wěn)定性提供了重要技術(shù)支持，推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理的智能化進(jìn)步。3.2.3.

智能視頻質(zhì)差識(shí)別及故障定界隨著科技進(jìn)步，視頻會(huì)議系統(tǒng)從基本通訊工具躍升為關(guān)鍵的生產(chǎn)調(diào)度平臺(tái)，廣泛滲透各行各業(yè)并日益頻繁，成為即時(shí)之策、指令傳達(dá)與工作進(jìn)度監(jiān)控的高效橋梁。然而，伴隨其重要性與使用頻次的增長，用戶對(duì)會(huì)議體驗(yàn)的期望也隨之上升，追求高清流暢的視聽效果以促進(jìn)高效溝通。會(huì)議中偶發(fā)的花屏、卡頓等問題，會(huì)嚴(yán)重阻礙會(huì)議進(jìn)程。這類瞬時(shí)故障不僅難以捕捉，且受限于系統(tǒng)復(fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的多樣性，延誤了故障解決時(shí)間，問題的根源定位更是難上加難。當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)集中于兩點(diǎn)：首先，視頻會(huì)議質(zhì)量評(píng)估缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)，過度依賴主觀視覺評(píng)估和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，兩者皆有局限。個(gè)體感知差異導(dǎo)致評(píng)價(jià)不一，而網(wǎng)絡(luò)參數(shù)雖量化了網(wǎng)絡(luò)狀況，卻未能全面反映會(huì)議質(zhì)量。由于缺失明確質(zhì)量指標(biāo)，當(dāng)問題出現(xiàn)時(shí)難以快速定位問題根源。其次，故障定位依賴事后回顧性復(fù)現(xiàn)，效率低下且范圍受限。此過程耗時(shí)長，需逐步回溯問題情境與變量，嚴(yán)重滯后于問題響應(yīng)需求，影響服務(wù)效率與用戶體驗(yàn)。AI

原生路由器通過

SA

卡/隨板內(nèi)置嵌入式

AI

模塊，實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)計(jì)算分析能力，能在數(shù)據(jù)傳輸過程中實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量和音視頻流，強(qiáng)化視頻會(huì)議體驗(yàn)。在視頻會(huì)議中，當(dāng)監(jiān)測到網(wǎng)絡(luò)傳輸卡頓、花屏故障時(shí)，及時(shí)啟動(dòng)智能識(shí)別功能，體現(xiàn)設(shè)備主動(dòng)介入的能力。在功能啟動(dòng)之后，首先快速判斷故障模式，將其歸類并推測潛在原因。隨后對(duì)特定視頻會(huì)議系統(tǒng)進(jìn)行質(zhì)差識(shí)別，進(jìn)一步細(xì)化分析，精準(zhǔn)界定故障原因，并定位故障問題領(lǐng)域，有效縮短問題解決的周期，確保網(wǎng)絡(luò)與視頻業(yè)務(wù)順暢運(yùn)行?？偠灾珹I

路由器通過智能視頻質(zhì)差識(shí)別及故障定界功能，從根本上提升了視頻會(huì)議的穩(wěn)定性和故障應(yīng)對(duì)策略，為用戶創(chuàng)造了更加穩(wěn)定、高質(zhì)量的溝通-17-AI

原生路由器白皮書環(huán)境。3.2.4.

整網(wǎng)分鐘級(jí)環(huán)路探測和溯源傳統(tǒng)通信產(chǎn)品位于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心位置，承載龐大的業(yè)務(wù)流量，但頻遭配置不當(dāng)或規(guī)劃失策導(dǎo)致的三層路由環(huán)路問題，造成業(yè)務(wù)中斷事故，影響重大，此類環(huán)路故障不僅復(fù)現(xiàn)困難，且難以定位根本原因，嚴(yán)重阻礙了故障排除的時(shí)間。尤其在涉及動(dòng)態(tài)路由協(xié)議互引的場景下，問題發(fā)生率高達(dá)

70%，進(jìn)一步加劇了運(yùn)維管理挑戰(zhàn)。當(dāng)前，盡管已有若干環(huán)路防控方案被提出，卻普遍缺乏有效的根源分析與精確定位功能，協(xié)議擴(kuò)展互通問題依舊無法解決，凸顯了在復(fù)雜協(xié)議交互中實(shí)現(xiàn)高效故障溯源的迫切需求。AI

原生路由器通過創(chuàng)新性地將數(shù)字地圖功能融入路由反射器（RR），故障診斷與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程得以顯著簡化與加速。傳統(tǒng)上，路由故障排查高度依賴人工逐點(diǎn)檢查，耗時(shí)冗長且難以準(zhǔn)確定位故障根本，而

AI

原生路由器的部署僅需升級(jí)單個(gè)節(jié)點(diǎn)，即可促成全網(wǎng)路由管理的智能化轉(zhuǎn)型。這一智能化策略極大提升了故障定位的效率，縮減了人工干預(yù)的時(shí)間成本，同時(shí)有效抑制了路由異常對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性的潛在威脅。此外，AI

原生路由器配備的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警功能，賦能網(wǎng)絡(luò)管理員預(yù)判并迅速應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱患，確保了網(wǎng)絡(luò)的長期穩(wěn)定與高效運(yùn)作，充分展現(xiàn)了

AI

技術(shù)在提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理智能化水平上的核心作用。總而言之，網(wǎng)絡(luò)中

AI

原生路由器的部署，顯著增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的智能化管理與優(yōu)化效能，實(shí)現(xiàn)整網(wǎng)分鐘級(jí)環(huán)路探測和溯源，有力提升了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和運(yùn)行效率。3.2.5.

路由策略在線預(yù)驗(yàn)證近年來，路由策略配置失誤頻發(fā)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施造成了重大沖擊，直接影響了民眾的互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)通信服務(wù)，波及范圍廣，后果嚴(yán)重，甚至觸及國家和社會(huì)穩(wěn)定層面。顯著案例包括

2021

年

10

月

4

日，某社交平臺(tái)遭遇近

6

小時(shí)服務(wù)-18-AI

原生路由器白皮書中斷，其根源為

BGP

路由配置不當(dāng)引發(fā)域名系統(tǒng)（DNS）服務(wù)失效；2022

年7

月

8

日，某國通信網(wǎng)絡(luò)大范圍癱瘓超過

15

小時(shí)，歸咎于錯(cuò)誤的路由策略配置，導(dǎo)致內(nèi)存超載、BGP

連接中斷及系統(tǒng)運(yùn)行異常；2024

年

1

月，某地區(qū)用戶在訪問某游戲時(shí)遭遇掉線及登錄困難，直接原因在于路由策略操作失誤，引發(fā)路由匹配錯(cuò)誤。這些事件不僅揭示了路由配置精確性的重要性，也凸顯了加強(qiáng)路由策略在線預(yù)驗(yàn)證的緊迫性，以防范此類人為錯(cuò)誤造成的重大網(wǎng)絡(luò)事故。AI

原生路由器構(gòu)筑了創(chuàng)新的仿真平臺(tái)功能，賦能網(wǎng)絡(luò)管理人員在實(shí)施路由策略前進(jìn)行預(yù)驗(yàn)證操作，具體如圖

6

所示。該平臺(tái)通過直觀的仿真視圖、策略預(yù)驗(yàn)證、即時(shí)仿真生效及實(shí)時(shí)查看路由變化等功能模塊，構(gòu)建了一個(gè)所見即所得的仿真環(huán)境，確保策略調(diào)整的合理性。仿真過程在單一設(shè)備上在線完成，無需額外工具或復(fù)雜的組網(wǎng)結(jié)構(gòu)，也免除了離線導(dǎo)入路由信息的繁瑣，極大提升了操作便捷性。仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)充分考慮了系統(tǒng)隔離性，通過數(shù)據(jù)與配置的隔離，自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫備份的同時(shí)，保證了仿真活動(dòng)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)行互不影響，維護(hù)了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的連續(xù)性和安全性。圖

6

路由策略在線預(yù)驗(yàn)證這一路由策略在線預(yù)驗(yàn)證機(jī)制允許用戶在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之外模擬策略調(diào)整，預(yù)測并驗(yàn)證改動(dòng)后的路由行為是否滿足預(yù)期目標(biāo)，從而指導(dǎo)用戶做出正確的路由策略配置決策，簡化了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的策略測試與驗(yàn)證流程，顯著降低了因配-19-AI

原生路由器白皮書置錯(cuò)誤引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)事故風(fēng)險(xiǎn)，為運(yùn)維人員提供了一個(gè)高效、低風(fēng)險(xiǎn)的策略調(diào)整與優(yōu)化平臺(tái)。3.3.AI

安全3.3.1.

設(shè)備安全：設(shè)備內(nèi)生安全設(shè)備安全是保證網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全可信的基礎(chǔ)，通過軟硬件等關(guān)鍵能力的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)設(shè)備內(nèi)生安全全生命周期保護(hù)。安全啟動(dòng)驗(yàn)證功能保障啟動(dòng)軟件的合法性，防止非授權(quán)修改，而可信啟動(dòng)功能在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步確認(rèn)軟件版本符合預(yù)期，保障系統(tǒng)免受篡改與非指定版本威脅。當(dāng)前挑戰(zhàn)在于維持軟件“零篡改”與數(shù)據(jù)“零泄密”，并實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢的自動(dòng)感知，以動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)不斷演變的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。AI

原生路由器采用設(shè)備身份合成引擎（DICE）機(jī)制，該機(jī)制依托硬件安全機(jī)制保障的統(tǒng)一診斷服務(wù)（UDS），實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)缴砂踩珕?dòng)流程中每一階段的獨(dú)特加密信息，如圖

7

所示。各層級(jí)通過繼承上級(jí)傳遞的加密信息并以安全方式存儲(chǔ)，確保信息的私密性與層級(jí)間的獨(dú)立性。任何對(duì)安全啟動(dòng)中各層代碼或配置的修改都將觸發(fā)各層加密信息的更新，實(shí)現(xiàn)差異化變更。一旦檢測到安全漏洞引發(fā)密鑰泄露，系統(tǒng)將通過補(bǔ)丁觸發(fā)系統(tǒng)自動(dòng)更新密鑰，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的安全重構(gòu)。圖

7

設(shè)備內(nèi)生安全DICE

機(jī)制通過在安全設(shè)備各啟動(dòng)層級(jí)應(yīng)用動(dòng)態(tài)密鑰，建立起從硬件至應(yīng)用-20-AI

原生路由器白皮書層的堅(jiān)固安全鏈，實(shí)現(xiàn)了端到端的安全強(qiáng)化，能有效隔離和抵御當(dāng)前設(shè)備層網(wǎng)絡(luò)安全中面臨的攻擊，支持安全策略的靈活進(jìn)化，并確立了基于硬件的可信根，為數(shù)字化環(huán)境提供了強(qiáng)大、靈活且持久的安全保障。3.3.2.

網(wǎng)絡(luò)安全：AI-DDoS

秒級(jí)閃防當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下面臨的分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊愈發(fā)嚴(yán)峻，特征趨向于短時(shí)間內(nèi)突發(fā)的

T

比特級(jí)大流量攻擊，這對(duì)依賴傳統(tǒng)檢測手段（通常耗時(shí)分鐘級(jí)的抽樣檢測）的防御體系構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)，難以有效應(yīng)對(duì)“短平快”的新型攻擊模式。傳統(tǒng)防護(hù)機(jī)制，如基于

Netstream

流量

5000:1

比例，采樣上報(bào)至檢測設(shè)備，并據(jù)此五元組信息識(shí)別攻擊，繼而通知安全中心下發(fā)指令至

DDoS

清洗設(shè)備介入處理。由于采樣比粗、攻擊識(shí)別閾值單一且上報(bào)周期長，不僅降低了攻擊檢測的精確度，導(dǎo)致漏檢問題，還難以應(yīng)對(duì)“短平快”的攻擊模式，特別是對(duì)于

2

分鐘以內(nèi)突發(fā)的大規(guī)模流量攻擊反應(yīng)滯后，因此亟需更為高效、即時(shí)的防御解決方案。AI

原生路由器通過嵌入式

AI

技術(shù)和可編程

NP

芯片結(jié)合的創(chuàng)新方案，實(shí)現(xiàn)全量

1:1

流量采樣，對(duì)流量模型進(jìn)行深度分析，能實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的攻擊流量精確診斷。一旦確認(rèn)攻擊，即刻將安全警報(bào)傳送至檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)隨即解析上報(bào)的攻擊時(shí)間并迅速觸發(fā)與清洗中心的協(xié)同機(jī)制，依據(jù)預(yù)設(shè)策略執(zhí)行精確的流量牽引操作，將受攻擊流量引流至專門的

DDoS

清洗設(shè)備進(jìn)行清洗動(dòng)作，以此高效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅，如圖

8

所示，其中

Flow

采集設(shè)備的主要功能為

Netstream

日志采集和

DDoS

攻擊流分析，DDoS

清洗設(shè)備的主要功能為過濾攻擊流量和回注業(yè)務(wù)流量。-21-AI

原生路由器白皮書圖

8

AI-DDoS

秒級(jí)“閃防”運(yùn)營商現(xiàn)網(wǎng)已成功驗(yàn)證了智能

DDoS

秒級(jí)防御技術(shù)（“閃防”）的可行性，通過與傳統(tǒng)

DDoS

防御策略的實(shí)際效能對(duì)比，彰顯出“閃防”方案的顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)防御技術(shù)在遭遇攻擊時(shí)反應(yīng)遲緩，往往需

61

秒方能啟動(dòng)防御措施，期間業(yè)務(wù)連續(xù)性受到嚴(yán)重影響；相反，“閃防”方案展現(xiàn)出更高的敏捷性與準(zhǔn)確性，能夠在

2

秒內(nèi)即刻發(fā)現(xiàn)攻擊行為，并在短短

5

秒內(nèi)完成流量清洗作業(yè)，極大縮短了從檢測到響應(yīng)的時(shí)間差，確保了業(yè)務(wù)運(yùn)營的連續(xù)性和穩(wěn)定性，如圖

9

所示。這一方案不僅大幅提升了網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗

DDoS

攻擊的效率，更為維護(hù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的高可用性與客戶體驗(yàn)提供了新的解決思路，滿足了現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)對(duì)即時(shí)性和精準(zhǔn)防護(hù)的迫切需求。圖

9

DDOS

瞬時(shí)攻擊秒級(jí)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)處理-22-AI

原生路由器白皮書3.3.3.

管控安全：全網(wǎng)安全檢測與自閉環(huán)管控安全作為網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備層面的安全中樞，扮演著“智能大腦”的角色，通過持續(xù)不斷地監(jiān)測單個(gè)設(shè)備及全網(wǎng)范圍的安全狀態(tài)，確保所有操作和行為的可信性，旨在構(gòu)建一個(gè)高度一體化、預(yù)測性的防御體系，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在安全韌性。此體系追求的目標(biāo)是使安全結(jié)果不僅可預(yù)期，而且可驗(yàn)證，確保了網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的透明度與可控性。面對(duì)日益復(fù)雜的外部威脅環(huán)境，管控安全體系正面臨前所未有的挑戰(zhàn)，尤其是如何在瞬息萬變的網(wǎng)絡(luò)攻防戰(zhàn)中，實(shí)現(xiàn)威脅的即時(shí)發(fā)現(xiàn)與高效處置。全網(wǎng)安全監(jiān)測通過本域與全域的閉環(huán)防御策略，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)空間的深度安全管控：在單域?qū)用妫芄粼O(shè)備立即上報(bào)至控制器，觸發(fā)威脅關(guān)聯(lián)分析并下發(fā)針對(duì)性的安全策略至網(wǎng)元層，確保單域事件的自主處置與閉環(huán)；而在全域?qū)用妫踩竽X集成端到端風(fēng)險(xiǎn)信息，執(zhí)行跨域關(guān)聯(lián)分析，并在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部實(shí)施近源威脅阻斷，構(gòu)建起一個(gè)自適應(yīng)、自閉環(huán)的全方位安全防護(hù)體系，如圖

10

所示。圖

10

管控安全檢測機(jī)制-23-AI

原生路由器白皮書綜上所述，管控安全方案不僅加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)防御能力，還通過智能化、自動(dòng)化手段提升了安全運(yùn)維的效率與質(zhì)量，有效提升了網(wǎng)絡(luò)安全的自治與韌性，為構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字安全環(huán)境提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。3.4.AI

節(jié)能3.4.1.

靜態(tài)節(jié)能隨著

AI

技術(shù)的廣泛應(yīng)用，AI

原生路由器在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中的核心地位日益凸顯，但其高性能運(yùn)作的同時(shí)也帶來了較高的能源消耗挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)這一能耗難題，研究與實(shí)踐將聚焦于節(jié)能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。傳統(tǒng)方法致力于在不犧牲系統(tǒng)性能的前提下，通過優(yōu)化硬件結(jié)構(gòu)與材料選用，有效降低設(shè)備能耗。當(dāng)前，關(guān)鍵技術(shù)包括提高芯片集成度、采用先進(jìn)制程工藝、以及實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的主設(shè)備功耗控制，旨在將整體功耗壓制在

20KW

以下，進(jìn)而簡化機(jī)房部署，無需額外空調(diào)支持，促進(jìn)機(jī)房能效（PUE）的優(yōu)化。然而，伴隨路由器設(shè)備性能的提升，其內(nèi)部熱管理成為一大挑戰(zhàn)，尤其是主芯片產(chǎn)生的集中熱量難以快速散出。為解決這一難題，AI

原生路由器在優(yōu)化設(shè)備熱管理的靜態(tài)節(jié)能方面取得了重要進(jìn)展，具體體現(xiàn)在三個(gè)方面：首先，通過精密設(shè)計(jì)風(fēng)道結(jié)構(gòu)以促進(jìn)氣流的暢通無阻，結(jié)合風(fēng)扇結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，既確保了單板區(qū)散熱的均勻性，又在減小運(yùn)行阻力、增加風(fēng)量的同時(shí)降低了風(fēng)扇能耗；其次，新興散熱材料的應(yīng)用，選用高性能導(dǎo)熱材質(zhì)優(yōu)化芯片內(nèi)外的熱傳導(dǎo)路徑，通過提升材料的導(dǎo)熱系數(shù)，有效減少了熱阻；再者，通過引入冷板式液冷這一創(chuàng)新散熱方案，并與數(shù)據(jù)中心的冷卻液分配單元（CDU）實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化接口對(duì)接，不僅簡化了部署復(fù)雜度，還顯著提升了能源使用效率（PUE），最大改善幅度可達(dá)

30%，有力地推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心的綠色可持續(xù)發(fā)展。靜態(tài)節(jié)能技術(shù)的發(fā)展將趨向于更高效率、更長壽命的散熱風(fēng)扇研發(fā)，以及智-24-AI

原生路由器白皮書能散熱控制系統(tǒng)精細(xì)化，以適應(yīng)多樣化的運(yùn)行環(huán)境。這將不僅鞏固

AI

原生路由器的穩(wěn)定性與可靠性，還將進(jìn)一步推動(dòng)其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中提供卓越的服務(wù)表現(xiàn)，引領(lǐng)綠色、高效網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的新紀(jì)元。3.4.2.

動(dòng)態(tài)節(jié)能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)作為

AI

原生路由器能耗管理的核心組成部分，動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)需要通過高級(jí)智能調(diào)度機(jī)制，在確保網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備運(yùn)行效率的同時(shí)，最大限度地降低了運(yùn)行期間的能量消耗，實(shí)現(xiàn)了按需供能、非必要時(shí)低耗或零耗的節(jié)能目標(biāo)。當(dāng)前，動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)的實(shí)踐融合了多個(gè)層面的關(guān)鍵技術(shù)，包括能耗數(shù)據(jù)采集技術(shù)，利用工作臺(tái)周期性數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)監(jiān)控各部件能耗并進(jìn)行可視化分析，確保能耗管理的透明與即時(shí)調(diào)控；智能風(fēng)扇技術(shù)，依據(jù)芯片溫度動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)高效散熱并節(jié)省能耗；電源動(dòng)態(tài)配置策略，按業(yè)務(wù)負(fù)載手工靈活供電，提升供電效率；手動(dòng)與自動(dòng)相結(jié)合的低功耗模式切換，智能識(shí)別并關(guān)閉非必要組件，減少閑置能耗；以及網(wǎng)板與通道級(jí)的動(dòng)態(tài)節(jié)能措施，如網(wǎng)板休眠、Slice

通道管理與

SERDES

鏈路的智能啟閉，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)需求精細(xì)調(diào)整，深度挖掘節(jié)能空間。根據(jù)對(duì)現(xiàn)有節(jié)能技術(shù)的深入分析，網(wǎng)絡(luò)流量轉(zhuǎn)發(fā)，尤其是轉(zhuǎn)發(fā)線卡所消耗的巨大能量，是導(dǎo)致網(wǎng)元設(shè)備高能耗的主要因素。因此，優(yōu)化流量轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制成為提升節(jié)能效果的關(guān)鍵。當(dāng)前的節(jié)能實(shí)踐多依賴人工設(shè)定的閾值來調(diào)節(jié)網(wǎng)板交換能力，但這種方法未能充分利用網(wǎng)絡(luò)流量的動(dòng)態(tài)變化特征。通過對(duì)現(xiàn)網(wǎng)流量的深入分析，揭示了流量的潮汐規(guī)律，為動(dòng)態(tài)節(jié)能策略的設(shè)計(jì)提供了新思路，也為網(wǎng)絡(luò)流量的精準(zhǔn)預(yù)測提供了堅(jiān)實(shí)依據(jù)。AI

原生路由器所設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)節(jié)能方案，通過引入智能面，支持在線學(xué)習(xí)并預(yù)測流量潮汐的變化趨勢，可動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)發(fā)能力，以適應(yīng)實(shí)時(shí)的流量需求，同時(shí)避免因預(yù)設(shè)閾值不合理導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟包。此方案不僅提升了節(jié)能效率，還為網(wǎng)絡(luò)流量的精確預(yù)測提供了有效依據(jù)，實(shí)-25-AI

原生路由器白皮書現(xiàn)了節(jié)能與網(wǎng)絡(luò)性能的雙贏。同時(shí)，也為綠色通信技術(shù)的進(jìn)步奠定了基礎(chǔ)，標(biāo)志著路由器向智能化、自適應(yīng)節(jié)能模式的轉(zhuǎn)變，為未來網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略的制定與實(shí)施開辟了新的路徑。-26-AI

原生路由器白皮書4.

總結(jié)與展望4.1.AI

原生路由器部署建議在未來發(fā)展中隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)扁平化，在不同應(yīng)用場景下，單臺(tái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備需要具備大路由、大帶寬、大容量、大緩存、綠色節(jié)能、AI

智能、高安全可靠等單一或者多種能力維度的組合。根據(jù)設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中所處的不同層級(jí)和節(jié)點(diǎn)位置，AI

原生路由器會(huì)展現(xiàn)出各異的具體能力特征，以適應(yīng)其在整體網(wǎng)絡(luò)中的特定角色和需求，具體如圖

11

所示。圖

11

AI

原生路由器部署建議集群

AI

原生路由器在骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)核心及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）核心的實(shí)際部署應(yīng)用中，在

AI

可靠維度，通過

AI

賦能的數(shù)據(jù)流自檢測、自感知和自調(diào)整機(jī)制，確保在面對(duì)光纖故障時(shí)能迅速自動(dòng)倒換流量，加固網(wǎng)絡(luò)的高可靠性防線；在

AI

運(yùn)維維度，通過

AI

驅(qū)動(dòng)地自動(dòng)化運(yùn)維大幅降低了故障排查與修復(fù)成本，并利用

AI

和優(yōu)化預(yù)測算法智能調(diào)度骨干網(wǎng)流量，優(yōu)化資源配比，提速網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)；在

AI

安全維度，集成的

AI

安全防護(hù)系統(tǒng)能有效識(shí)別并抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊，加固安全-27-AI

原生路由器白皮書屏障；在

AI

節(jié)能維度，通過芯片、設(shè)備級(jí)的以光補(bǔ)電、動(dòng)態(tài)休眠技術(shù)、以及基礎(chǔ)設(shè)施能效提升策略；通過光電合封技術(shù)構(gòu)建

T

級(jí)別端口，通過大容量轉(zhuǎn)發(fā)芯片以及硬件三高的突破構(gòu)建百

T

級(jí)別單機(jī)，通過集群技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展構(gòu)建

Pb

級(jí)別轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)。城域

AI

原生路由器在城域網(wǎng)和

IDC

核心部署場景下，在

AI

可靠維度，需具備多業(yè)務(wù)承載能力，包括數(shù)據(jù)、語音和視頻，以滿足多樣需求，利用

AI

技術(shù)對(duì)城域網(wǎng)內(nèi)的流量實(shí)現(xiàn)智能控制，以避免網(wǎng)絡(luò)擁堵和延遲，并對(duì)服務(wù)質(zhì)量實(shí)施智能化控制策略，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)的高優(yōu)先級(jí)傳輸；在

AI

運(yùn)維維度，利用

AI

技術(shù)提供智能化的管理和維護(hù)功能，降低運(yùn)營商的運(yùn)維成本；在

AI

安全維度，通過

AI技術(shù)加強(qiáng)對(duì)城域網(wǎng)的安全防護(hù)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全傳輸；在

AI

節(jié)能維度，需結(jié)合

AI

技術(shù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的能耗管理，以降低能源消耗，延長設(shè)備使用壽命。4.2.AI

原生路由器應(yīng)用趨勢在

AI

可靠場景下，AI

原生路由器利用其深度學(xué)習(xí)能力，在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)可靠性方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢。在提升用戶體驗(yàn)方面，AI

原生路由器實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)行為模式的深度理解和動(dòng)態(tài)適應(yīng)，確保了資源的智能化優(yōu)先分配，并有效預(yù)測及規(guī)避潛在的網(wǎng)絡(luò)故障風(fēng)險(xiǎn)。具體應(yīng)用中，AI

原生路由器能夠智能識(shí)別如高清視頻播放、視頻會(huì)議等高帶寬需求場景，據(jù)此動(dòng)態(tài)優(yōu)化帶寬配置，為

4K

視頻流和實(shí)時(shí)視頻通信提供無縫、流暢的體驗(yàn)環(huán)境。對(duì)于追求極低延遲的游戲用戶，AI原生路由器通過精確診斷游戲流量并優(yōu)先處理，保障了游戲交互的迅捷響應(yīng)與穩(wěn)定性，極大提升了游戲體驗(yàn)品質(zhì)。在故障預(yù)防與維護(hù)方面，AI

原生路由器利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測硬件故障性能下降趨勢，及時(shí)采取維護(hù)或更換措施，確保網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的持續(xù)穩(wěn)定。更為重要的是，其自我修復(fù)功能能夠在故障發(fā)生的第一時(shí)間自動(dòng)執(zhí)行故障檢測與修復(fù)流程，顯著增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性與韌性。綜上所述，AI

原生路由器在提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、保障用戶體驗(yàn)及維護(hù)網(wǎng)絡(luò)-28-AI

原生路由器白皮書穩(wěn)定性方面發(fā)揮了不可替代的作用，代表了網(wǎng)絡(luò)智能化管理與維護(hù)的前沿趨勢。在

AI

運(yùn)維場景下，通過內(nèi)置的自動(dòng)化工具和算法，AI

原生路由器實(shí)現(xiàn)了自我診斷修復(fù)、主動(dòng)通知、配置調(diào)整及路由優(yōu)化等功能，全面提升運(yùn)維效率與網(wǎng)絡(luò)性能。具體應(yīng)用中，在主動(dòng)通知方面，當(dāng)遭遇網(wǎng)絡(luò)故障或性能下降情況時(shí)，AI原生路由器會(huì)主動(dòng)通知管理員，促使問題得到迅速響應(yīng)與處理，極大地減少了人工介入的需求，同步增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和持續(xù)可用性。在配置調(diào)整方面，AI原生路由器能夠自主根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)使用情況，執(zhí)行軟件版本更新與配置參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)施時(shí)刻維持在最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)。在路由優(yōu)化方面，傳統(tǒng)路由依賴于靜態(tài)或預(yù)定義的規(guī)則，AI

原生路由器則利用深度學(xué)習(xí)算法，綜合分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、流量分布特征與用戶行為習(xí)慣等多元數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)計(jì)算并實(shí)施最優(yōu)的路由路徑，這一策略顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸效率與整體網(wǎng)絡(luò)的性能，不僅增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的靈活性與擴(kuò)展性，還直接惠及終端用戶，提供了更為流暢、無延遲的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。總之，通過自動(dòng)化工具與算法使

AI

原生路由器具備自我管理與優(yōu)化的能力，不僅提升了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的效率與智能化水平，還為未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展鋪墊了更加穩(wěn)定、高效、自適應(yīng)的基礎(chǔ)，引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理向更深層次的智能化轉(zhuǎn)型