以「數即萬物 智算未來」為主題的2021中國移動全球合作夥伴大會在廣州拉開帷幕。 在今天上午的主論壇上，中國工程院院士鄔賀銓發表了以《IPv6助力打造以算力服務為中心的網路》為主題的演講。

在演講中，他指出：「IPv6新時期正好與物聯網、大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧和5G等新一代資訊技術並行發展，IPv6成為新一代IT的承載平臺，並統一雲網邊端的承載，將在雲網融合和多雲協同中發揮重要作用。 ”

鄔賀銓強調，與此同時，算力網路對IPv6提出了很多挑戰，IPv6需要在確定性廣域網、變長IP位址，網路安全等方面持續創新，IPv6將與算力網路並行發展。

雲業務發展需要一張算力網路

根據工信部發佈的數據顯示，2020年電信運營商的雲計算業務收入比上年增長85.8%。 到2021年前三季度，電信運營商的雲計算業務收入同期增長了94.8%，增速驚人。

鄔賀銓表示，雲業務不僅要求通信連接，還要求高可靠、低成本、靈活調用的算例資源。 為了適應雲業務的發展，需要打造一張算力網路。

為了實現對泛在的計算和服務的感知、互聯和協同調度，算力網路架構體系從邏輯功能上可劃分為算力服務層、算力平臺層、算力資源層、算力路由層和網路資源層五大功能模組。 基於網路無處不在的算力資源，算力平臺層完成對算力資源的抽象、建模、控制和管理，並通過算力通告模組通知到算力路由層，由算力路由層綜合考慮使用者需求、網路資源狀況和計算資源狀況，將服務應用調度到合適的節點，以實現資源利用率最優並保證極致的用戶體驗。

據介紹，算力網路中包含著眾多的技術，包括時延敏感網路技術、確定性的網路技術、網路功能虛擬化，以及計算優先網路、電信可信區塊鏈、IPv6和基於IPv6的分段選路SRv6等等。

IPv6統一雲網邊端的承載

在鄔賀銓看來，其中IPv6和基於IPv6的分段選路SRv6技術舉足輕重。 APN6是基於IPv6的應用感知，傳統的IP報頭僅含源和目的位址等選路用基本資訊，網路無法識別該IP包承載的業務類型和服務等級（SLA）要求，網路規劃通常採用輕載方式（30-40%），資源利用率低，對應用無感的網路管道使得運營商難以提供差異化服務和精細化管理。

而進一步開發IPv6幀擴展報頭包含更多的應用資訊，該資訊經設備轉發面傳遞，可被沿途節點處理，降低控制器間交互影響。 未來可以利用IPv6擴展報頭嵌入所承載的數據屬性，支撐對跨境數據流通的管理。

從IPv6的隨流監測的角度來看，傳統的監測方式採用發送模擬監測報文的間接測試方式，不能保證類比報文與真是業務路徑一致，業務丟包監測精度只能達到10-3。 隨流監測技術無需外掛探針，將OAM攜帶在用戶報文中。 處理節點根據報文中的OAM指令資訊，收集數據並護理。

SRv6支援跨網智慧開通與運維

而SRv6可提供網路切片支援特定的VPN服務。 SRv6利用IPv6擴展頭SRH，壓入顯式路由，通過路徑中節點不斷更新目的位址完成逐跳轉發。 SRv6 Policy具有Color屬性，控制器對不同客戶，業務流做染色，標記不同應用的服務等級要求。 頭節點根據控制器下發的業務策略，匹配業務流染色，完成符合業務SLA的網路路徑規劃，支援確定性服務。

目前來看，SRv6報頭開銷太大。 主要是因為基站回傳流量需穿越城域網和骨幹網，端到端SR隧道可達8跳或更多，而每一跳對應的SID長度128比特，8層SID產生128Bytes長度的SRH，而凈荷平均僅256 Bytes，效率低，時延大。 8層SRv6 SID的長度相當於32層MPLS標籤深度，超出現網芯處理能力。 SRv6域內IPv6通常分配相同的Prefix，而且運營商承載網路由器數一般不超過1000，表徵節點數與鄰接標籤數有限，SRv6報頭具有壓縮可能。

據悉，我國企業在IETF牽頭提出了G-SRv6方案。 採用壓縮冗餘前綴，二維指標定位等創新技術，SRH清單中可以同時包含編碼128位SID和壓縮G-SID，通過控制面指示壓縮G-SID，G- SRv6可與SRv6完整SID混編場景協同工作。 無須修改現有地址規劃和路由規劃，現網設備可軟體升級支持，繼承SRv6網路程式設計能力。

對於政企網外聯的需要，可根據應用類型既可提供低時延專線產品和網路切片，也可提供是時延不敏感的大頻寬通過。 還可基於應用資訊與雲的位置選擇對應的WAN和滿足上雲需求的路徑。 可基於應用資訊中的資訊安全表示，將數據流量轉發至本地雲和公有雲，保證內部數據不出企業。 可按需提供增值服務，對互聯網流量需經有防火牆和入侵檢測的路徑，對視頻會議流量需經廣域網加速等。

鄔賀銓補充說，SRv6支援跨網智慧開通與運維，意圖引擎就是將將商業意圖翻譯成網路語言，類比網路設計和規劃。 分析引擎通過即時遙測，採集分析使用者的流量與性能數據。 執行引擎，將網路設計和規劃變稱具體的網路命令，通過標準的介面讓網路設備自動化執行。 智慧引擎，在分析引擎的基礎上，通過AI和不斷升級的經驗庫，給出風險預測和處理建議，或直接反饋給意圖引擎，實現網路自動優化。

鄔賀銓表示，未來的算力網路，面對的客戶需求眾多，往往要給這些客戶針對性的服務，這樣可將意圖引擎開放給客戶，客戶無需知道運營商的網路具體部署像用雲一樣程式設計切片通道，跨多個網路就像一個網一樣，線上定單，上百個參數，天級開通，同意運維，租戶SLA可視。

他強調，面對雲網融合時代，並且是多雲協同的時代，如果沒有任何協同措施，即使是多雲，效果也將欠佳。 因此，網路不僅要快速建立滿足客戶頻寬和時延要求的通信連接，還要為客戶低成本高可靠高安全使用算力服務提供靈活的調度能力，需要優化雲網邊端的協同，從現有的網路架構向以算例服務為中心的網路架構演進，真正實現雲網融合。