什么是算力网络

发布时间：2024-01-08 17:56:28 所属栏目：应用来源：DaWei

导读： 目前，智慧城市、智能家居等物联网应用正在走向普及，随着万物智能互联环境所产生的数据量越来越庞大，相应随之而来的地，对超大规模分布式的计算资源及计算能力也不可避免地提出了更高的要

目前，智慧城市、智能家居等物联网应用正在走向普及，随着万物智能互联环境所产生的数据量越来越庞大，相应随之而来的地，对超大规模分布式的计算资源及计算能力也不可避免地提出了更高的要求。

云计算作为可以随时获取、按需使用、随时扩展的软硬件平台，在一段时间内曾充分满足了物联网终端设备的资源期待，成为物联网的主要支撑技术。

但市场和技术的发展，也使得物联网终端的数量飞速增长，随后增长的是对云上数据计算的需求。随着时间推移生成的数据越来越多地流入到大量的存储空间中去集中管理并储存在了云上的服务器里头；与此相比的是，用于承载这种操作的云计算数据中心增加的速度实在是太缓慢、跟不上节奏了。

终端设备能够从云端获取的内存、CPU和带宽等计算、通信资源开始捉襟见肘，造成目前市场上智能终端设备数据处理实时性不足，且难以支撑人工智能等计算需求较大的全新数据处理技术。

所谓边缘计算，是相较于集中部署、离用户侧较远的云计算而言的，是一种更加强调在靠近客户业务端来部署计算能力的平台，可以实现高效的本地处理。

分层算力网络架构的核心，是将数据处理过程分散于网络架构中各个层级的设备中，而不是集中于网络中心的云计算数据中心。

不过，尽管从云计算服务向边缘计算领域扩展已成为业界一种重要的发展思路，但在具体操作时，却存在一个规模与成本之间的悖论。

在传统云计算的商业模式中，规模效应是非常关键的。云计算服务商需要通过不断扩展云计算池，以及通过集中化建设、定制化设备使用、智慧化运营等手段，来共享各类基础设施，降低数据中心PUE（Power Usage Effectiveness，能耗使用效率），从而减少单位算力的建设成本和维护成本，才能在激烈的市场竞争中取得优势地位。

据不完全统计，超大型算力资源池的单位算力成本只有普通算力池的10%～30%。因而，云市场中头部效应非常明显，如国内排行第一的云服务商约占50%的市场份额，并呈现越大越强的态势。

绝大多数边缘计算节点处于靠近用户的网络边缘位置，分布在各种各样的环境中，如电信运营商的接入机房、电力企业的变电站、小区物业的空闲房间等。这些节点空间受限，能容纳的算力资源有限，不具备持续扩展的潜力，因此通过规模效应来降低成本是不可能的。

从维护机制上来看，云计算节点由于设备高度集中，可以采用大量的智慧化运营手段。例如，可利用机器人进行机房巡检，这样可以大幅度减少人力成本，提高运营效率。

然而，这样的方案并不适用于边缘计算节点。在众多离散的边缘机房中，部署大量的智能化运营系统的效益非常低，投入的成本甚至高于机房能容纳的设备成本。同时，这些智能化运营系统自身还需要精细的运维工作，其出问题的频率甚至高于机房中其他类型的设备。

在短期内，利用大量人工进行日常巡检工作是面对大量边缘机房时的唯一解决方案。这也是某些云计算服务商和电信运营商的运维人员在数量上相差多个数量级的一个重要的原因。

因此，在涉及大量边缘计算节点的边缘计算中，采用类似云计算节点的建设和运营模式是不可取的，这就需要一种新的商业模式与技术体系，让更多人参与到算力资源的提供与交易过程中来。

于是，在新技术的支持下，解决方案应运而生：将算力资源信息通过网络进行分发，在算力资源提供方与算力消费方之间搭建一个交易平台，这就是算力网络。

算力网络≠云网融合

从资源匹配的角度来看，算力网络与云网协同都可以做到将算力资源信息与网络资源信息匹配，以实现多类资源的联合优化。

云网协同的核心在于以云为中心，网络连接应该根据云服务的特点进行调整，也称为“网随云动”。常见做法有以下两种，一是网络将能力开放给云管系统，由云管系统统一调度算力资源、存储资源和网络资源等；二是由云管系统将网络诉求发送给网络控制单元，如网络协同编排器等，由网络控制单元根据云业务诉求来调度网络。显然，其关键是先选定云服务，再确定网络连接。所以一个云服务商可以连接多个网络，甚至可以利用SD-WAN（Software-Defined WAN，软件定义广域网）等技术实现跨不同网络运营商的跨域连接。

在云网协同方案中，用户先选定云服务商，甚至选定具体的云资源池或边缘计算节点，然后可以在多个网络服务商中选择最适合的网络连接产品与最优的网络路径。而在算力网络方案中，则需要先确定网络服务商，然后根据业务对时延等指标的要求，结合网络情况从多个算力资源中选择最合适的算力节点。

简而言之，云网协同是“一云多网”，而算力网络则是“一网多云（算）”。

（编辑：牡丹江站长网）

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