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未来网络白皮书：数据中心自动驾驶网络技术（2021版）

核心内容概述

本白皮书由网络通信与安全紫金山实验室、华为技术有限公司和北京邮电大学联合编写，旨在介绍数据中心自动驾驶网络（ADN）的内涵、分级标准、网络架构及关键技术，包括数字孪生网络、AI推荐、仿真平台、网络变更推演、意图管理与回滚、智能搜索等。通过测试用例展示ADN在数据中心全生命周期中的应用与效果，推动企业网络向信息化、数字化、网络化和智能化方向发展。

主要观点

• 数据中心网络发展：云计算技术推动数据中心进入云化时代，但网络运营成本高，依赖人工经验，存在显著的运维瓶颈。
• 自动驾驶网络愿景：通过自动化与智能化手段，实现自服务、自维护、自优化的无人值守网络，提升网络可靠性与效率。
• 自动驾驶网络分级：根据自动化程度分为L0至L5五个等级，L3及以上为高度或完全自动驾驶，具备智能推荐、自动修复、智能优化等能力。
• 关键技术：
  • 数字孪生网络：实现对网络的实时可视化与模拟，支持网络状态分析与变更推演。
  • AI推荐技术：基于机器学习和知识图谱，实现网络方案智能推荐与故障自诊断。
  • 仿真平台技术：提供网络变更前的仿真验证，确保变更的正确性与影响可控。
  • 网络变更推演：通过“what-if”思想，预测变更影响并提供优化建议。
  • 意图管理与回滚：将业务意图转化为网络配置，实现一键回滚与历史追溯。
  • 智能搜索技术：提供统一搜索入口与智能推荐，提升网络资源查找效率。

关键信息

1.1 数据中心网络发展面临新挑战

• 企业数据中心网络规模扩大，运维成本逐年增加。
• 网络运维仍依赖人工经验，存在结构化矛盾。
• 业务体验难以管理，用户投诉中超过一半与网络相关。
• 网络全生命周期存在四大人工断裂点：网络设计、变更评审、故障定位与网络优化。

1.2 技术创新驱动结构性问题解决

• 意图网络：以业务语言描述网络诉求，系统自动推荐网络方案。
• 数字孪生：构建网络的数字化实时表示，实现状态感知、变更推演与业务可视化。
• 人工智能：包括强化学习、形式化验证和知识图谱，提升网络决策与运维能力。

数据中心自动驾驶网络架构

• 三层架构：
  • 网络基础设施：支持Telemetry、Netconf、AI芯片等，实现网络状态采集与智能分析。
  • 管控系统：包括意图引擎、自动化引擎、分析引擎、智能引擎和数字孪生底座，实现网络全生命周期自动化与智能化。
  • 云端训练系统：集成AI算法库，支持网络模型持续优化与智能推理。

核心组件：

• 意图引擎：将业务意图转换为网络需求，支持一键式网络规划。
• 自动化引擎：完成网络规划、业务发放与仿真校验，实现配置自动化。
• 分析引擎：实现健康度评估、异常检测与根因分析，支持智能运维。
• 智能引擎：基于联邦学习与AI算法，实现网络自优化与自愈。
• 数字智能平台：提供多实例机制、数据治理、3D可视化、统一搜索等能力。

优秀实践与测试结果

• 测试拓扑：基于Border Leaf、Spine、Server Leaf等构建多组网架构。
• 测试物料：包括多台CE8861-4C-EI交换机、USG6655E防火墙、控制器与分析器集群。
• 测试阶段：覆盖Day 0 ~ Day N四个阶段，包括规划设计、业务部署、运维监控、变更优化等。
• 测试用例：共70个测试用例，涉及组网设计、自动化配置、健康度评估、故障闭环、流量统计等。
• 测试结论：华为数据中心自动驾驶网络解决方案在部署效率、准确性、易用性、可维性、可靠性与网络性能优化等方面达到L3级自动驾驶网络标准。

附录：术语与缩略语

参考文献

1. Definition of Digital Twin - Gartner. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/digital-twin
2. Autonomous Networks: Empowering digital transformation for smart societies and industries, TMF, Release 2, October 2020.
3. 华为技术有限公司. 华为自动驾驶网络白皮书[R]. 2020.