中國移動IT云網絡現狀、局限性、挑戰及愿景分析

想了解更多相關內容，可以下載報告《基于OTN傳輸網的任務式數據搬移技術白皮書》查看，以下內容都是根據該報告總結的，僅供參考。

1.中國移動 IT 云網絡現狀及局限性

現有資源池間互聯網絡采用長周期靜態連接專線方式，其煙囪式資源配置與管理機制缺乏靈活性，因IT 云應用周期性、間歇性特征和云池間流量的峰谷效應，導致編排器的資源分配方式越來越復雜、資源分配效率持續降低。如圖 1 所示為現網資源池間互聯鏈路流量統計數據，各資源池入口鏈路峰均比都比較高，如圖2 所示為H1 池流量峰值比達到 7.2，這意味著空閑時段網絡輕載嚴重，物理鏈路資源嚴重浪費。

但 IT 云網絡規模的不斷增大，資源池間每天、每周、每月都會產生巨量運營數據，這些海量數據需要周期性、間歇性的集中遷移到集團級 IT 云資源池進行集中數據處理，導致峰值時段對網絡資源訴求較高，而低估時段配置的網絡資源存在較大比例的閑置，形成云池之間的網絡資源存在“高”峰均比現象，導致網絡資源平均利用效率較低，迫切需要一個創新方案來解決忙時峰值帶寬高、閑時資源利用率低的困局。

2.中國移動 IT 云面臨的挑戰

IT 云資源池間數據搬移存在海量數據周期性和跨域限時傳輸的特點，傳統靜態組網方式存在峰值帶寬資源緊張、資源利用率低、跨算力運力調度困難等問題，如圖 3 所示。為落實解決IT 云池間數據敏捷傳輸、高效吞吐，迫切需要任務式編排、彈性伸縮、物理隔離的靈活傳輸方案，破解當前困局。

面臨的挑戰如下：1、海量數據搬移導致網絡帶寬資源緊張，傳輸速率難以滿足海量數據遷移需求； 2、網絡資源靜態部署，配置不均衡，域間和分時資源利用率差異大； 3、算力運力異構，統一調度困難，協調成本高。

基于以上挑戰，首次提出算力網絡任務式大數據搬移構想，通過從應用層進行任務式編排和算網協同能力，對資源池間應用算力和運力資源進行雙向編排，實現運力網絡按需調整、動態拆建，自上而下調度算力、網絡資源，并根據需要自動拆建網絡資源，提升全網資源利用率，實現網絡資源的高效利用，降低傳輸資源訴求，提高搬移任務編排效率，且率先為中國移動東數西算、東數西訓、東數西存、東數西渲等典型場景探索、打造任務式的算網資源供給服務，對任務式服務的商業模式和技術方案具有重要的探索意義。

3.中國移動 IT 云算力網絡目標愿景

中國移動 IT 云結合集團“東西平衡、全局協同”的算力布局總體目標，落實“業務分級、算力分布、一體供給、全局服務”的業務布局藍圖。為實現集團級 IT 云集群的高效、敏捷集中運營優勢，結合算力布局目標的落實，中國移動提出構筑數據、算力、存力、運力資源的“任務式”協同架構，打造以應用為主線的資源任務式分配、以資源為約束的應用任務式編排、以算運為手段的任務式聯合調度、以光網為基礎的任務式動態拆建、以智能為引擎的任務式自動適配五大“任務式”能力，全力支持CHBN 全向發力、業務高質量發展。

1、以應用為主線的資源任務式分配。建立統一的大數據調度平臺，支持統一的IT 云應用資源分配，從頂層應用上對資源進行整體安排，減少多應用之間的資源沖突和干擾，規避無序資源浪涌，從而實現高效利用。2、以資源為約束的應用任務式編排。建立算力、運力、存力、數據等資源的日歷地圖，實現可用資源可視化，并在資源約束條件下對應用進行任務式編排，實現應用對資源的有序訪問，保障應用的資源充足供應。3、以算運為手段的任務式聯合調度。根據應用訴求，打通算力、運力、存力、數據壁壘，實現異構多資源的聯合編排，實現算力、運力、存力等資源的同開同停，同拆同建，通過資源一致性分配，避免資源無序浪費。4、以光網為基礎的任務式動態拆建。感知應用的數據調度訴求，依托 OTN 光網的“大帶寬、高吞吐、低時延、低能耗”強大能力，打破傳統OTN 光網的靜態資源分配模式，構建任務式動態拆建能力，實現數據中心之間資源的按需配置和高效利用。5、以智能為引擎的任務式自動適配。引入智能管控技術，統計資源訪問規律，預測資源訴求，為應用和資源的編排、調配提供自動適配機制，既滿足應用的敏捷訴求，同時保障資源的高效訪問。