陸璐介紹，中國(guó)移動(dòng)提出數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)“三層三域雙閉環(huán)”系統(tǒng)架構(gòu)，三層即物理網(wǎng)絡(luò)層、孿生網(wǎng)絡(luò)層和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層;三域即孿生網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)域、模型域和管理域;雙閉環(huán)中的內(nèi)閉環(huán)完成配置變更前的仿真驗(yàn)證和迭代優(yōu)化，外閉環(huán)完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的控制、反饋和優(yōu)化。依托DTN“三層三域雙閉環(huán)”架構(gòu)，面向多域多場(chǎng)景應(yīng)用，中國(guó)移動(dòng)設(shè)計(jì)了通用的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)框架，并在其基礎(chǔ)上構(gòu)建了小型算網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)，初步驗(yàn)證了DTN的4大核心能力。
一是統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的基石，框架通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)放接口和協(xié)議支持異廠家設(shè)備數(shù)據(jù)高效采集和處理;支持“多種協(xié)議、粗細(xì)結(jié)合”的數(shù)據(jù)按需采集，“多元異構(gòu)分布式并行”的數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)，為DTN虛實(shí)映射和模型構(gòu)建提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)。
二是映射模型構(gòu)建，模型是數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵和難點(diǎn)，框架基于本體理論構(gòu)建單體模型，將物理實(shí)體轉(zhuǎn)化成數(shù)字體;利用AI/數(shù)據(jù)分析方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)功能模型，形成統(tǒng)一可擴(kuò)展的模型庫(kù)，通過(guò)模型實(shí)例和模型編排，最大化數(shù)字孿生服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的敏捷性和可編程性。
三是虛實(shí)交互映射，動(dòng)態(tài)虛實(shí)交互是數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的核心特征，框架通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的南向接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和控制下發(fā)，實(shí)現(xiàn)虛擬網(wǎng)絡(luò)與物理實(shí)體的高保真、動(dòng)態(tài)交互映射。
四是內(nèi)外閉環(huán)控制，內(nèi)外雙閉環(huán)控制是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生低成本試錯(cuò)和智能化決策的關(guān)鍵，框架孿生網(wǎng)絡(luò)層利用模型庫(kù)進(jìn)行推理分析，根據(jù)場(chǎng)景生成優(yōu)化策略，閉環(huán)驗(yàn)證后下發(fā)配置大大減少了對(duì)于物理網(wǎng)絡(luò)的試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。
會(huì)上，中國(guó)移動(dòng)啟動(dòng)開(kāi)源項(xiàng)目O-DTN(Open-DTN)，共建開(kāi)源社區(qū)：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，共建技術(shù)方案，打造開(kāi)放的DTN合作生態(tài)。具體包括，設(shè)計(jì)一套動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)框架，支撐跨網(wǎng)絡(luò)域、跨場(chǎng)景的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，攻關(guān)需求驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)、輕量化智能化的網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)仿真閉環(huán)驗(yàn)證，在5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量保障、數(shù)據(jù)中心智能運(yùn)維、算網(wǎng)一體編排調(diào)度、6G創(chuàng)新技術(shù)驗(yàn)證四類(lèi)網(wǎng)絡(luò)域應(yīng)用。目前，該計(jì)劃已經(jīng)吸納華為、中興、亞信等企業(yè)，歡迎更多伙伴加入。
