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【了解】数字孪生网络(Digital Twin Network,DTN)

目录

  • 一、为什么?
  • 二、是什么?
  • 三、什么架构?
  • 四、如何应用?
  • 参考

一、为什么?

一方面,网络负载不断增加,,网络规模持续扩大带来的网络复杂性,使得网络的运行和维护变得越来越复杂。另一方面,由于网络运营的高可靠性要求、网络故障的高代价以及昂贵的试验成本, 网络的变动往往牵一发而动全身,新技术的部署愈发困难。

因此,网络智能化越来越为产业界所重视。“基于意图的网络”、“自动驾驶网络”、“零接触 (Zero-Touch) 网络”等概念和技术相继被业界提出和推广,希望借助网络智能化技术,实现网络自动化和自主化运行的愿景。

数字孪生网络构建物理网络的实时镜像, 可增强物理网络所缺少的系统性仿真、优化、验证和控制能力,更加高效地应对网络问题和挑战。

二、是什么?

数字孪生网络业界尚无统一的定义,论文【2】将 “数字孪生网络” 定义为:一个具有物理网络实体及虚拟孪生体,且二者可进行实时交互映射的网络系统。
数字孪生网络的核心要素
如上图,数字孪生网络的具备 4 个核心要素:数据、模型、映射和交互。

  • 数据:是构建数字孪生网络的基石,通过构建统一的数据共享仓库作为数字孪生网络的单一事实源,高效存储物理网络的配置、拓扑、状态、日志、用户业务等历史和实时数据,为网络孪生体提供数据支撑。
  • 模型:是数字孪生网络的能力源,功能丰富的数据模型可通过灵活组合的方式创建多种模型实例,服务于各种网络应用。
  • 映射:是物理网络实体通过网络孪生体的高保真可视化呈现,是数字孪生网络区别于网络仿真系统的最典型特征。
  • 交互:是达成虚实同步的关键, 网络孪生体通过标准化的接口连接网络服务应用和物理网络实体,完成对于物理网络的实时信息采集和控制,并提供及时诊断和分析。

基于四要素构建的网络孪生体可借助优化算法、管理方法、专家知识等对物理网络进行全生命周期的分析、诊断、仿真和控制,实现物理网络与孪生网络的实时交互映射,帮助网络以更低成本、更高效率、更小的现网影响部署各种网络应用,助力网络实现极简化和智慧化运维。

三、什么架构?

论文【2】将数字孪生网络可以设计为如下图所示的 “三层三域双闭环” 架构。
数字孪生网络架构
三层

  • 物理网络层
    既可以是蜂窝接入网、蜂窝核心网,也可以是数据中心网络、园区企业网、工业物联网等;既可以是单一网络域 (例如,无线或有线接入网、传输网、核心网、承载网等) 子网,也可以是端到端的跨域网络。既可以是网络域内所有的基础设施,也可以是网络域内特定的基础设施 (例如, 无线频谱资源、核心网用户面网元等)。

  • 孪生网络层
    也就是下面的“三域”内容。

  • 网络应用层
    通过孪生北向接口向孪生网络层输入需求,并通过模型化实例在孪生网络层进行业务的部署。充分验证后,孪生网络层通过南向接口将控制更新下发至物理网络层。使各种应用能够以更低的成本、更高的效率和更小的现网业务影响实现快速部署。

三域(孪生网络层内)

  • 数据域(数据共享仓库)
    负责采集和存储各种网络数据,并向服务映射模型提供数据服务和统一接口。主要有以下四项职责:
    在这里插入图片描述

  • 模型域(服务映射模型)
    基于数据的建模,为各种网络应用提供数据模型实例,最大化网络业务的敏捷性和可编程性。包括基础模型和功能模型两部分。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 管理域(网络孪生体管理)
    负责网络孪生体的全生命周期管理以及可视化呈现。
    在这里插入图片描述

双闭环(孪生网络层内)

  • 内闭环
    孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环” 仿真和优化(图内深蓝色箭头)
  • 外闭环
    基于三层架构的 “外闭环” 对网络应用的控制、反馈和优化(图内浅蓝色箭头)

四、如何应用?

这里举一个基于 DTN 实现意图网络的应用示例。

意图网络是可以使用 “用户意图” 进行管理的网络,它能够识别和接收操作员或用户的意图,并根据用户意图自主地配置和调整自己,从而实现预期的结果,而无需用户指定用于如何实现结果的详细技术步骤。(和我们使用 deepseek 做事是一个意思)

基于 DTN 的意图网络框架
上图为为一种基于数字孪生网络架构实现意图网络的参考框架。

  • 意图网络的基础设施对应于 DTN 架构中的物理网络层
  • 意图网络的配置验证、意图保障和自动修复等关键功能可基于孪生网络层的多种服务映射模型实现。
  • 用户意图来自网络应用层

下面是两个应用场景:
在这里插入图片描述

参考

  1. 中国移动研究院:数字孪生网络(DTN)白皮书(2021)
  2. 孙滔等. 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术. 自动化学报, 2021, 47(3): 569−582 doi: 10.16383/j.aas.c210097

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