2023服务生成网络白皮书.pdf
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1、 I 前 言 随着人工智能技术的不断发展和普及,服务生成网络(Service Generation Network,SGN)正成为推动数字化时代的重要力量。SGN是一种创新性的人工智能网络系统,将自然语言处理、深度学习、多模态整合等领域融合,以实现智能化网络服务的自动生成和定制化。本白皮书旨在探讨服务生成网络的核心概念、关键技术和应用场景。我们将介绍 SGN 的架构,包括其在意图驱动、数字孪生、可编程整合和处理方面的优势。随后,我们将探讨 SGN 的核心技术,包括意图驱动网络、自动化网络配置、网络全可编程等。这些技术相互协作,使得 SGN 能够准确理解用户需求并生成相应的智能化网络服务。本白皮
2、书还将探讨 SGN 的应用场景,包括网络规划、网络优化、语义编解码、异构设备接入、网络切片服务定制、网络故障自愈、攻击流量检测等,为用户提供高度个性化和智能化的解决方案。通过深入研究这些应用场景,我们将揭示 SGN 的应用潜力以及其对未来网络发展的影响。在探讨 SGN 的技术和应用的同时,我们也知晓其面临的挑战和限制。模型训练挑战、部署泛化迁移挑战、隐私保护、数据安全等方面都是需要行业认真思考和解决的问题。通过合理的规范和措施,我们需要确保 SGN 的发展是稳健且可持续的。II 目 录 前 言.I 目 录.II 一、引言.1 二、服务生成网络的愿景.3 三、服务生成网络架构.5 3.1 生成式
3、 AI 赋能意图驱动层.5 3.2 数字孪生网络映射层.8 3.3 深度全可编程网络层.9 四、服务生成网络关键技术.11 4.1 生成式人工智能.11 4.2 意图驱动网络技术.21 4.3 网络自动化配置.24 4.4 数字孪生网络技术.27 4.5 全可编程网络基础设施.34 4.6 深度强化学习网络优化.40 五、服务生成网络场景与用例.49 5.1 网络智能规划和优化场景用例.49 5.2 网络智能部署场景用例.58 5.3 网络智能管理控制用例.64 III 六、服务生成网络的挑战与趋势.70 6.1 通用大模型训练的挑战.70 6.2 部署与泛化迁移的挑战.72 6.3 数据隐私
4、与安全的挑战.73 七、总结.76 附录 A:术语与缩略语.77 参考文献.78 1 一、一、引言引言 服务生成网络(Service Generation Network,SGN)是一种先进的基于人工智能的网络系统,它整合了多种技术,包括自然语言处理(NLP)、意图驱动网络、自动化网络配置、数字孪生网络、可编程网络和网络优化等能力。SGN 旨在根据用户的请求或需求智能化的生成各种网络服务。SGN 利用意图驱动网络技术,理解用户通过自然语言或其他形式的输入所表达的意图和需求。通过解释和分析用户意图,SGN 能够准确生成相应的网络服务和响应。SGN 融合了自动化网络配置功能,使其能够根据生成的服务
5、和用户的具体要求动态调整网络设置和参数。这使得网络能够适应并高效优化其配置,以满足不断变化的服务需求。SGN 支持数字孪生网络,即物理网络或网络组件的虚拟副本。这些数字孪生提供网络状态的实时和准确表示,便于对网络行为进行监控、分析和预测。SGN 可以基于这些信息生成针对实际网络状况的定制服务。SGN 与可编程网络兼容,网络行为可以通过大语言(决策)模型操作软件接口和编程语言进行控制和定制。这种可编程性使得 SGN能够适应不断变化的需求,部署新的服务并高效优化网络资源。SGN具备先进的网络优化能力,分析生成的服务的性能和效率。2 它可以考虑诸多因素,如网络流量、延迟、带宽和用户需求,以优化服务交
6、付和网络性能。服务生成网络是一种智能网络系统,通过大语言模型和一系列先进技术实现。它能够理解用户意图、自动配置网络、利用数字孪生网络进行实时监控、操作可编程网络以及优化服务交付,从而为各种网络环境提供智能化的服务解决方案。3 二二、服务生成网络的愿景服务生成网络的愿景 服务生成网络的愿景包括训练网络大语言模型、网络设计大模型、和网络决策大模型。(1)在网络中用大语言模型自动化生成网络领域所需的生成文字、图片、代码、语音、视频,比如语音客服、网络报告、设备文档、操作指令、配置命令行、网络仿真所需的数据格式、流量模型、画实验图,以及辅助进行网络领域的教学和培训,生成教学文档 PPT 等。(2)在网
7、络中采用设计大模型,设计网络协议、路由算法、调度机制、拥塞控制机制、容量规划方案、设备购买方案、成本优化方案、算力调度方案、资源分配方案,基站接入频谱和功率、网络覆盖范围和设备数量、视频流自适应编码,支持成本优化、QoS 保障、可靠性/稳定性/灵活性/性能优化,借助深度强化学习通讯模型,实现网络智能体的协同与泛在优化。(3)在网络中用决策大模型,压缩信息特征并将知识符号化,从而完全或者部分替代人进行推理、决策、行动,使能通过自然语言与智能机器交互的方式来高效地完成决策任务。例如,大模型问答系统基于历史数据提供操作和配置建议,进一步实现网络自动化或者自动配置,实现自然语言到网络配置语言的智能转换
8、,自动生成配置参数和配置文件,自动接入异构网络设备,自动故障发现,自动运维,自动生成服务定制网络切片,自动决策网络缩扩容,实时决策路由和 4 资源调度。5 三三、服务生成网络架构服务生成网络架构 服务生成网络涵盖 GAI(Generative artificial intelligence,生成式人工智能)赋能意图驱动层、数字孪生网络映射层、深度全可编程网络层,其架构如图 3-1 所示。3.1 生成式生成式 AI 赋能意图驱动层赋能意图驱动层 如图3-1所示,GAI赋能的意图驱动层基于知识图谱、强化学习、深度学习等基础模型库进行 GAI 大模型训练,以获得大(型)语言模型(LLM,large
9、language model)和大(型)决策模型(LDM,large decision-making model)。意图驱动层详细展示了基于 LLM 模型与 LDM 模型,从用户意图输入到智能决策生成、智能网络解决方案自优化的整体流程。首先,在用户输入自然语言意图文本后(包含用户对网络设计、规划、配置、运维的需求),基于 LLM 模型进行 GAI 意图转译,挖掘用户的网络可靠性需求、成本开销等意图实体内容;随后,通过用户意图输入进行 LDM 模型训练,根据网络状态与意图反馈进行标签任务的预训练、重训练以及微调,生成智能决策模型;最后,通过映射层闭环反馈进行 GAI 优化以实现决策模型的意图保障
10、与验证,如支持网络协议、网络切片的自动设计与遥测分析等智能管控。其中,GAI 模型主要包括语言模型 GPT-4、PaLM(Pathways Language Model)和 LLaMA 6(Large Language Model Meta AI)模型等。GAI 赋能的意图驱动生成的智能方案包含三个阶段:(1)自动设计:首先,根据网络场景与用户意图设计并生成新的网络协议。例如高并发场景下的自适应传输控制协议,大规模异构网络场景下的自主生成网络优化方案,解决网络可扩展性问题。(2)优化部署:基于意图需求自动生成网络部署方案,例如在骨干网络规划时,根据当前流量矩阵和可靠性需求,给出 IP+光层拓扑
11、,以及所需的设备数、光纤数,并最小化设施成本开销。(3)智能管控:GAI 感知物理网络环境,学习历史配置操作数据,构建智能运维模型,从而在故障或告警时自动给出智能配置操作建议,比如在网络拥塞时自动增加某链路带宽或迁移重载应用的路径。综上,SGN 架构集合了意图驱动 GAI 智能化决策生成能力,数字孪生网络虚实映射与配置验证特性以及可编程网络数据平面深度可编程、灵活功能卸载等优点。意图驱动层能够基于 LLM 模型进行预训练、适应性调整、利用和容量评估,通过对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制及策略在线迭代,可基于 LDM 模型实现网络的智能化决策。生成的智能决策方案可以在映射层内进行调整、
12、优化和验证,以此实现数字孪生网络对实际物理网络的实时控制、反馈与优化,最终实现网络自学习、自验证、自演进的闭环。7 深度全可编程网络层可编程网络交换设备CPU+SmartNIC/DPU可编程网络端侧设备高性能可编程数据分组处理芯片FPGAASICMP.转发逻辑可编程协议解析可编程资源可编程NP软件定义与硬件加速网络管理存储安全卸载CPU工作负载协议无关性可重构配置平台无关性高效数据测量控制指令下发数据平面高性能编程语言 低延时/高速率转发性能 低成本定制化可编程能力 多类基础设施操作卸载零信任信息安全保护 数字孪生网络映射层虚拟数字孪生网络网络规划流量建模调度优化质量保障孪生南向接口迭代调优仿
13、真验证服务映射模型数字孪生体管理模型管理拓扑管理安全管理意图管理 网络控制与编排跨域协同时延保障设备管理用户管理业务适配资源调度共享数据仓库基础模型功能模型用户业务运行状态数据采集数据管理数据服务数据模型孪生北向接口意图反馈智能方案下发物理网络智能决策生成大型决策模型LDM智能网络解决方案 自动设计 网络协议 网络切片 按需定制 智能管控 遥测分析 智能调度 意图驱动GAI优化意图验证意图保障闭环反馈意图驱动 GAI赋能意图驱动层 流量矩阵M 可靠性X 成本开销YGPT-4PaLMLLaMA.知识图谱强化学习深度学习生成式AI预训练重训练微调任务标签112323ABC基础模型库 拓扑模型 网元
14、模型大型语言模型LLM意图输入大型语言模型LLM意图文本意图实体GAI意图转译GAI大模型训练大型决策模型LDM智能意图输入智能方案优化X F(X)F (X)XZ 图 3-1 服务生成网络分层架构。8 3.2 数字孪生网络映射层数字孪生网络映射层 通过深度全可编程网络技术,数字孪生网络映射层可对网络数据平面和控制平面进行实时更新,对物理网络进行高效的操作和配置,并基于数字孪生体,实现对物理网络的低成本试错验证5。如图 3-1所示,数字孪生网络映射层基于 DTN(digital twin network)架构6集中了服务映射模型、虚拟数字孪生网络、网络孪生体管理模块以及共享数据仓库四个子系统。其
15、中,虚拟数字孪生网络是基于网络层的可编程网元基本配置、环境信息、运行状态、链路拓扑等信息,建立的对应于物理实体网络的孪生网络体。服务映射模型根据意图驱动层的智能方案建立数据建模实例,以最大化网络业务的敏捷性和可编程性。数字孪生体管理负责网络孪生体的网络编排与控制以及全生命周期管理。共享数据仓库负责存储各种测量到的网络数据,并向服务映射模型和数字孪生网络提供数据服务。此外,映射层还通过孪生北向接口与南向接口连接网络层与意图驱动层。数字孪生网络映射层整体运行流程如图 3-1 所示。首先,服务映射模型通过孪生北向接口收到智能网络方案后,充分利用数据仓库中的网络数据,调用网络规划、调度、诊断、预测等各
16、种功能模型构建网络模型实例。在虚拟数字孪生网络中,网络模型实例通过程序驱动在虚拟拓扑与网元中对调度优化等目标进行充分仿真验证,保障下发物理网络网元控制指令与配置信息的有效性和可靠性。整个仿真验证与迭代优化过程形成闭环,并可以通过服务映射模型生成意图反馈与 9 意图驱动层互动。共享数据仓库通过孪生南向接口测量并存储网络实体的各种配置和运行数据,形成数字孪生网络的单一事实源,为各种服务于应用的网络模型提供准确完备的数据。网络孪生体管理子系统完成数字孪生网络的模型、拓扑、安全和意图管理,支持孪生的网络控制与编排,包括跨域协同、时延保障等功能。在层间接口方面,孪生南向接口通过远程直接数据访问(RDMA
17、,remote direct memory access)协议以实现频繁、高速的测量数据传输,节省对 CPU 算力的消耗同时降低业务的传输时延,提高数据测量上传和控制信息下发的效率。孪生北向接口通常采用轻量级、易扩展的RESTful API 来实现服务映射模型与意图驱动层连接,支持映射模型接收智能网络方案输入与抽象化意图反馈78。3.3 深度深度全全可编程网络层可编程网络层 如图 3-1 所示,服务生成网络架构的深度全可编程网络层包含了可编程网络交换设备以及可编程网络端侧设备,这些数据平面可编程网元共同组成了底层物理网络,并将数据分组处理逻辑与网络控制逻辑开放给用户,以进行系统快速和可理解的重
18、新配置的能力。其中,可编程网络交换设备利用可编程数据交换芯片提供报文解析、处理逻辑自定义的能力,突破转发设备功能固定的限制,配合数据平面可编程语言可以快速地开发和部署新的网络功能,例如用户自定义转发逻辑、灵活解析协议以及业务动态部署等功能。可编程网络端侧设备主要通过“软件定义,硬件加速”的软硬件协作方式,将网络、存储和 10 安全等功能从服务器 CPU 中卸载,从而为应用提供更多的处理能力3,包括智能网卡(SmartNIC,smart network interface card)和数据处理单元(DPU,data processing unit,也称数据处理器)。其主要通过编程转移 CPU 的
19、大量功能,比如 OpenvSwitch、VxLAN 等,从而节省了 CPU 资源,以支持快速联网、高效数据处理、加速数据传输。因此,网络层具备低延时/高速率转发性能、低成本定制化可编程能力,可实现多类基础设施操作卸载与零信任信息安全保护。在深度全可编程网络层中,数据平面可编程语言可支持用户自定义网络数据分组处理,包括 P4、packetC、PX、NPL(natural language processing)等语言4。其核心设计目标包括可重配置性,协议无关性和平台无关性。具体功能体现在交换机的分组处理方式可修改且不受协议限制,对于处理描述不受底层平台限制。可编程数据交换芯片的转发逻辑取决于编译
20、到芯片的可编程语言程序,不再固定于硬件。目前,根据使用的芯片技术可大致分为以下几类:专用集成电路(ASIC,application specific integrated circuit)、现场可编程门阵列(FPGA,field programmable gate array)、网络处理器(NP,network processor)等。11 四四、服务生成网络关键技术服务生成网络关键技术 4.1 生成式人工智能生成式人工智能 近年来,随着如 ChatGPT 等多个热门 AI 生成应用的推出,人工智能受到巨大关注,同时也让人们看到了人工智能技术所具有的极大价值与前景。人工智能目前已应用于如金融、
21、娱乐、新能源、医疗、教育、数字营销、创意产业等多个领域,人工智能已经成为全球科技领域的焦点之一。生成式人工智能(GAI,Generative artificial intelligence,也称Generative AI、生成式 AI)是人工智能的子领域,一般依赖于深度学习技术和人工神经网络,利用现有文本、图像、音频等内容来学习生成全新内容、解决方案或新概念。这些网络由多个层级的互联节点(神经元)组成,可以通过学习输入数据的统计规律,来创造新的数据,形成创造性的表达,极大的拓展了人工智能在各个领域的应用前景。人工智能经过早期的技术积累和迭代,已经逐渐形成了符号主义、连接主义和行为主义 3 个领
22、域划分。从 2012 年至今,生成式人工智能发展迅速,迎来了爆发期,主要原因在于深度神经网络(DNN)模型和算法的改进,实现了惊人的图像识别、语音识别等应用场景的性能提升。当下,在更广泛且多样化的数据集、更好的算法和更强大的计算 12 机硬件的支撑下,生成式人工智能的进展迅速且持续。生成式人工智能适合许多应用,例如图像和视频合成、语音合成和语言生成等。目前生成式人工智能是一个活跃的研究领域,正不断迭代出新的模型和应用场景。据波士顿咨询预测,至 2025 年生成式人工智能的市场规模将至少达到 600 亿美元,而其中大约 30%的人工智能应用将来自广义的生成式人工智能技术。随着生成式人工智能模型的
23、不断改进,自主内容创作和生产的门槛大大降低,市场正在对这一领域的高需求进行反应。(1)生成式人工智能技术原理 生成式人工智能基本原理是通过训练模型来学习并预测数据的概率分布,从而生成新的数据。具体来说,生成式人工智能的工作原理分为三个步骤:数据预处理、模型训练和数据生成。1)数据预处理:将原始数据转换为模型可处理的格式,如将文本转换为数字序列。2)模型训练:使用训练数据来训练生成式人工智能模型,通常采用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)或变分自编码器(VAE)等。3)数据生成:在训练完成后,生成式人工智能模型可以通过输入一些种子数据(提示)来生成新的数据,如生成新的文本、图像或音频等。(2
24、)生成式人工智能技术应用 生成式人工智能是一种颠覆性的机器学习算法,能从数据中学习 13 内容,并利用这些内容创造出全新的内容。生成式人工智能可以从少量的信息中创造出新的东西,并可用于各种领域和各种应用。从传统编程到神经网络再到生成模型,最大的进步是在生成模型中,用户可以生成自己的内容,无论是文本、图像、音频、视频等等。文本:生成式人工智能可以生成内容,创建文章、故事、诗歌和程序代码,并可用于为客户服务生成客户查询的自动响应。OpenAI 公司的 ChatGPT 即是该应用的一个示例。图像和设计:生成式人工智能创造独特的,多样化的艺术品,如数字绘画,三维设计和动画。音乐:生成式人工智能模型可以
25、使用输入数据和用户偏好生成音乐曲目,能够分析现有的音乐数据,理解模式和结构,并生成符合用户偏好和特定标准(如流派、风格或情绪)的音乐。语音:生成式人工智能可以接收内容并创建适当的语音音频。用户输入文本后,生成式人工智能会实时将其转换为语音。生成的语音可用于各种用途,包括语音应答系统和虚拟助手。与传统的文本到语音系统不同,它能生成听起来更自然、更富有表现力的语音。目前,随着生成式人工智能的发展进入快车道,更加丰富的功能以及出色的反馈输出,使生成式人工智能在社会生产生活的各个方面发挥重要作用。但由于相关产业技术以及法律法规的不完善也导致浮现出一些如安全性、公平性等一系列争议,因此需要相关方面的正向
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