Telecom Power Technology
通信网络技术
承载网关键技术分析及应用
马晓亮
（中通服咨询设计研究院有限公司，江苏
随着各种智能设备的普及和物联网应用的快速发展，数据流量急剧增加，对通信网络带宽和时延等性能指标提出了更高要求。同时，电力行业智能化、自动化的推进，使得电力通信网需要适应更加复杂化和多样化的业务需求。而切片分组网（Slicing Packet Network，SPN）承载网作为新一代通信传输技术，具有超低时延、超大带宽、集中管控以及软硬切片等技术特点，可以满足未来更高级别的业务需求，因此受到了广泛关注。主要围绕
承载网关键技术在云网协同中的应用展开探讨，从而为相关领域提供参考。
切片分组网（SPN）承载网；通信传输；算力
Analysis and Application of Key Technologies for SPN Carrier Network in the New Era
MA Xiaoliang
(China Information Consulting & Designing Institute Co., Ltd., Nanjing
Abstract: With the popularization of all kinds of intelligent devices and the rapid development of Internet of Things applications, the data traffic has increased sharply, which puts forward higher requirements for performance indicators
 2023年12月10日第40卷第23期
169 Telecom Power Technology
Dec. 10, 2023, Vol.40 No.23
马晓亮：新时期SPN 承载网 关键技术分析及应用
并根据需求进行合理的分配和优化，从而提高系统的计算效率和性能。算力感知技术涵盖以下几个方面内容。第一，资源监测与检测。通过监测和检测计算资源的使用情况，包括中央处理器（Central Processing Unit ，CPU ）、内存、磁盘以及网络等方面的指标，实时收集和分析计算节点上的性能数据，从而获取计算资源利用率、负载情况、带宽利用率等信息。第二，状态评估与预测。基于资源监测
数据，算力感知技术评估和预测计算资源的状态。例如，通过建立模型和算法，算力感知技术可以帮助系统预测计算节点在未来时间段内的负载变化情况、性能和可靠性水平。第三，需求感知与自动调度。算力感知技术可以根据用户或应用程序的需求，结合计算资源的状态评估结果，自动调度和分配计算任务于适合的计算节点，以更好地满足应用需求，提高整体的计算效率和性能。第四，算力感知技术可以根据计算资源的状态和需求动态地调整计算任务的分配和资源配置，从而实现负载均衡和资源的弹性扩展或收缩[3]。1.3 算力度量与标识
算力度量与标识是一种用于度量和标识计算资源能力的技术，可以帮助系统准确评估和区分不同计算资源的性能和能力水平。例如，单字长定点指令平均执行速度（Million Instructions Per Second ，MIPS ）是一种用于度量计算机处理速度的指标，表示计算机每秒钟可以执行百万条指令，可以用于衡量计算设备的整体计算能力，通常用于评估底层硬件的性能；每秒百万个浮点操作（Million Floating-point Operations Per Second ，MFLOPS ）是一种用于度量计算设备执行浮点运算速度的指标，表示计算机每秒钟可以执行百万次浮点运算，常用于评估科学计算和图形处理等需要大量浮点运算领域的性能[4]。而CPU 时钟频率指CPU 每秒钟振荡的次数，即CPU 的运行速度，时钟频率越高表示计算能力越好，计算速度越快。但时钟频率并非是决定计算机性能的唯一因素，对于需要大规模并行计算的应用，如图形渲染、深度学习等，通常会使用图形处理器（Graphic Processing Unit ，GPU ）的性能作为衡量指标。GPU 具有较大的片上内存、高并行计算单元和高速度的内存带宽，计算能力较强[5]。
正则化网络
1.4 算力编排调度
算力编排调度技术是一种针对分布式计算环境中的任务和计算资源进行智能调度和管理的技术，广
泛应用于分布式计算、云计算和边缘计算等场景。常见的算力编排调度技术包括以下几种。第一，任务划分。任务划分是根据任务特点和资源能力进行合理的切割，以达到最佳的任务并行度和负载均衡。第二，节点选择。根据任务需求和节点能力，选择合适的计算节点来执行任务。例如，可以基于节点的性能指标、负载情况、可用性等因素进行决策，以保证任务能够在合适的节点上得到高效执行。第三，任务调度。任务调度可以根据任务的优先级、时间限制、数据依赖关系等因素进行决策。例如，在智能任务调度算法下可以实现任务的优先级管理、负载均衡和资源利用最大化[6]。1.5 算力交易
算力交易是一种基于区块链技术的分布式计算模型，允许参与者以加密货币的形式买卖和租赁计算资源。传统计算模型中的计算资源通常由集中式的数据中心或云服务提供商控制和分配，算力交易则利用区块链的去中心化特性，使计算资源的交易更加透明、公平和安全。首先，参与者需要在算力交易平台上完成注册和身份验证，同时这些信息会被记录于区块链，确保参与者身份的真实性和可信度；资源提供者可以将自己的计算资源上载到算力交易平台上，并设置相应的价格。其次，购买者根据自身需求在平台上搜索适合的计算资源并购买，或将自己的计算任务发布到算力交易平台上，如任务要求和时间限制等，依靠智能合约确保任务执行和支付的安全性与可靠性。一旦购买者选择了适合的计算资源并支付
了相应的费用，计算任务就会被分配给相应的资源提供者，且购买者可以通过监控和报告系统跟踪任务的执行进度和结果。最后，完成计算任务后，平台会提供评价和反馈机制，让参与者对交易进行评价，并提出建议。
2 新时期SPN 承载网关键技术在云网协同中的
应用
SPN 关键技术利用零信任模型、动态网络隔离、微隔离等手段，可以提升云环境的网络安全性。云网之间的通信需要经过身份验证和授权，即用户、设备和应用程序都必须进行身份验证才能访问网络资源，从而降低了未经授权访问的风险。而动态网络隔离技术将网络划分为多个安全区域，并根据不同的安全策略隔离网络流量，有效降低了横向扩散攻击的可能性[7]。此外，传统网络架构中的网络连接通常以固定和静态为主，而SPN 承载网通过软件定义网络
Telecom Power Technology
）的技术手段，动态
承载网关键技
承载网、配置零信任模型、实施动态网络隔离以及部署微隔离技
首先，设计网络拓扑。确定云环境中各个节点，
网络设备等之间的连接关系。
控制节点。选择并配置一台或多台
承载网的核心
SPN承载
代理，用于处理和转
零信任模型的配置，一方面需要进行用户身份略[10]。同时，定期审查和更新安全策略，确保其与安全威胁和需求的一致性。
3 结 
文章通过对新时期
和应用研究，详细介绍了部分技术的优势和功能，并对SPN承载网关键技术在云网协同中的应用情况进行了阐述。
络架构，利用算力承载、算力感知、算力度量与标识以及算力编排调度等技术，提供了更高级别的安全保护，并实现了灵活的云网络连接和访问控制。然而，SPN承载网关键技术面临着一些挑战和限制，为了提升SPN承载网的安全性和效能，还需进行进一步的研究和改进。
参考文献：

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