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《中国联通：2024算力网络智能运营白皮书（44页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国联通：2024算力网络智能运营白皮书（44页）.pdf（44页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、 中国联合网络通信有限公司研究院 2024 年 8 月 中国联通中国联通 算力网络智能运营白皮书算力网络智能运营白皮书 中国联通算力网络智能运营白皮书 版权声明版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。中国联通算力网络智能运营白皮书 -1-目录目录 一、算力网络及运营现状.4（一）算力网络背景.4（二）算力网络现状.5 1 算力网络概念.5 2 算力网络发展.6 3 算力网络架构.8（三）算力网络运营现状与挑战.10 二、算力网络智能运营.122、（一）愿景目标.13（二）体系架构.14（三）关键能力.16 三、关键能力一：算力网络全息洞察.18（一）资源洞察.18 1.算力网络服务信息.18 2.算力资源数据.19 3.网络资源数据.21（二）性能洞察.22（三）智能分析.23 四、关键能力二：算力网络用户运营.25（一）用户画像.25 1.用户类型.25 2.业务类型.25 3.用户偏好.26（二）用户服务保障.28 1.用户需求分析.28 2.用户业务特征分析.28 3.服务质量保障.29（三）用户体验感知.30 1.感知评价.30 2.感知优化.31 中国联通算力网络智能运营白皮书 -2-五、关键能力三：算力网络场景化服务.323、（一）场景化服务能力.32（二）场景化应用.33 1.应用一：算力网络用户智能推荐.33 2.应用二：异构算力智能并网.36 六、结束语.39 缩略语.40 参考文献.41 中国联通算力网络智能运营白皮书 -3-前 言 随着全球数据爆炸性增长和信息通信技术的不断进步，数字经济已成为推动全球经济发展的核心动力。算力网络作为一种新型的信息基础设施，成为推动各行各业数字化转型的关键力量。算力网络智能运营旨在提高算力网络服务质量和运营效率。通过人工智能和大数据技术，建立网络、算力、数据、应用的智能联动服务体系，实现敏捷的业务调度和动态的供需匹配，满足不同用户群体多元化和个性化需求。本白皮书分享了中国联4、通在算力网络智能运营方面最新研究成果。系统梳理了算力网络的发展现状、面临的挑战以及演进趋势，详尽阐述了算力网络智能运营的体系架构、关键能力和场景应用。诚邀业界同仁、专家学者以及广大读者共同参与讨论，携手推动算力网络智能运营的发展。本白皮书编写组成员：本白皮书编写组成员：中国联合网络通信有限公司研究院：李红五、叶晓煜、唐雄燕、程新洲、晁昆、曹晓冬、邢震、董润莎、徐乐西、贺鸣、关键、贾玉玮、曹丽娟、王云云、赫欣 浪潮通信信息系统有限公司：马浩、梁冰、崔超 北京神州泰岳软件股份有限公司：陈阵、张锦 中国联合网络通信有限公司云南省分公司：李海彬、林雨浓、周游、万凤仙 中国联通算力网络智能运营白皮书 -5、4-一、一、算力网络及运营现状算力网络及运营现状 （一一）算力网络背景算力网络背景 随着数字经济的发展，人类步入智能社会，全球数据总量持续增长，机器代替人处理数据已成为必然趋势。在数字世界中，数据的处理需要大量算力，算力是智能的基础，网络作为连接用户、数据、算力的主动脉，与算力的融合共生不断深入。2021 年 11 月，工信部发布的“十四五”信息通信行业发展规划（以下简称规划）中指出，算力能力的提升是“十四五”时期的重点任务之一，到 2025 年要实现数据与算力设施服务能力显著增强。规划明确了加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。规划的颁布旨在引导行业采用各种先进技6、术，实现算力产业的高质量发展。2022 年 2 月，我国正式启动“东数西算”工程，即通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。“东数西算”推进过程中，需要构建一张算力网络来更好地支撑打底。拥有丰富网络资源的运营商，担负起重要的角色。2023 年 2 月，国务院数字中国建设整体布局规划指出，系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。4 月，国家科技部发起成立国家超算互联网联合体，将通过超中国联通算力网络智能运营白皮书 -57、-算互联网建设，打造国家算力底座，促进超算算力的一体化运营。10月，工信部等六部门联合发布 算力基础设施高质量发展行动计划，进一步明确算力、运力、存力基础设施标准，聚焦六大领域重点打造算力应用标杆，着力推动算力基础设施高质量发展。2024 年 6 月，中国联通董事长陈忠岳在第 12 期求是杂志上发表了署名文章奋楫数字航道 建设网络强国，文章围绕深入贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想，聚焦建设网络强国、数字中国主责。文章同时指出，中国联通坚持适度超前、科学布局、协调发展，加快建设网络基础设施，积极布局算力基础设施。中国联通作为算力网络概念的最早倡导者和应用先行者，在算网设施建设、算网关键技术8、研发、算网场景应用实践等方面持续发力，算力网络逐渐从概念原型转入产业实践。作为新型生产力，算力正持续为各行各业的数字化转型注入新动能。（二二）算力网络现状算力网络现状 1 1 算力网络概念算力网络概念 中国联通在算力网络架构与技术体系白皮书中指出，算力网络是在计算能力不断泛在化发展的基础上，通过网络手段将计算、存储等基础资源在云-边-端之间进行有效调配的方式，从而提升业务服务质量和用户体验。亚马逊云科技将算力网络描述为：算力网络是依托云网融合、软件定义网络（Software-Defined Networking，SDN）等网络技术将边中国联通算力网络智能运营白皮书 -6-缘计算、云计算节点以及9、网络资源整合在一起构成的一种新型信息基础设施。算力网络不仅能降低边缘计算节点的管理难度，还能通过分布式调度方式实现计算、存储和网络资源的协同，让用户获得包含计算、存储和网络连接的整体算力服务。网络 5.0 产业和技术创新联盟将算力网络描述为：以网络为中心，融合算力、存储等信息的网络模型，即为算力网络。算力网络是以网络为中心的多种融合资源供给网络计算模型，将“新计算”（云计算、边缘计算、泛在计算）的算力通过“新联接”（无处不在的网络）整合起来，实现算力的灵活按需使用。整体来看，算力网络是一种新兴的网络架构，是高效、弹性、可扩展的新型信息基础设施，可根据用户业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活10、调度计算资源、存储资源以及网络资源。它以计算为核心，通过网络实现连接，基于算网资源感知实现编排和调度，为用户提供高质量、低成本、低时延的算力服务。同时，算力网络也是智能时代的标志性基础设施。2 2 算力网络发展算力网络发展 数字经济的深入发展和行业的产业化智能升级，对网络和算力提出了更高的要求。基础设施不仅需要提供泛在连接，还需提供算力的支持。海量数据的传输、分析和存储对传统网络和云计算带来了巨大挑战，推动计算从云端下沉到接近数据源的边缘侧，在网络中形成分散的算力资源。边缘计算在靠近数据源和用户的地方为边缘应用提供中国联通算力网络智能运营白皮书 -7-云服务和 IT 环境服务，推动计算从中心走11、向边缘。借助边缘计算，运营商打造出一张面向全连接的算力平面，形成算力网络覆盖，实现用户端侧业务的灵活接入。相比云计算，算力网络更强调网络的作用，资源供给模式由云计算分散独立的资源供给模式发展为以网络为中心的融合资源供给模式。算力网络通过网络云化及池化改造、算网资源标识统一、算网资源智能调度编排等技术手段，大大提高了算力服务质量和效率。算力网络不单单是简单的云计算扩展，而是云化网络发展演进的下一个阶段，是对云网融合的深化和升级。算力网络演进包括泛在连接、融合感知和无感调用三个阶段：泛在连接阶段基于可兼容的异构算力，构建互联互通的算力资源池，通过算力资源的编排与调度，实现算力服务的有效供给，运营模12、式以算力交易为核心，用户参与度有限。融合感知阶段基于算网一体共生，以数据分析和用户意图感知驱动算网智能洞察，支撑丰富的业务类型和应用场景的算网融合调度，实现网随意动的智能运营服务，体现了创新的算力产品和运营服务模式。无感调用阶段突破物理空间限制，深化发展全场景端到端算力连接，基于区块链、人工智能、大模型等技术，驱动算力网络更“聪明”、更“灵活”，提升场景感知、理解和预测能力，实现像水、电一样为用户提供可靠、稳定、安全、无感、无限的高质量算力服务。中国联通算力网络智能运营白皮书 -8-3 3 算力网络算力网络架构架构 2021 年，国际电信联盟发布了中国运营商牵头制定的算力网络架构标准 ITU-13、T Y.2501，该标准规范了算力网络的概念、要求及架构。算力网络通过集中控制器、分布式路由协议等网络管理系统，融合分布式服务节点的计算、存储、传输等资源，实现资源优化配置。其功能架构包含算力网络资源层、控制层、服务层和编排管理层，如图 1 所示。图 1 ITU-T Y.2501 定义的算力网络功能架构 算力网络资源层包括算力资源、网络资源、存储资源、服务资源等。算力网络的控制层通过算力路由收集资源层的信息，并将其发送到算力网络服务层进行进一步处理。算力网络服务层是连接算力网络与用户服务的桥梁。算力网络编排管理层包括编排、安全、建模、OAM（Operation Administration a14、nd Maintenance，运营、维护、管理）功能模块。Y.2501 架构基于算力网络的需求，在编排管理层的协作中国联通算力网络智能运营白皮书 -9-下，通过控制层收集资源层资源信息，提供给服务层进行可编程处理，并根据返回结果实现资源占用和网络连接，从而实现算力调度。各层相互协作，为用户提供多样化的服务模式，实现资源的优化配置。在国内，中国三大运营商、设备商、服务器厂商等在中国通信标准化协会(China Communications Standards Association，CCSA）制定了算力网络 总体技术要求。该标准主要规定了算力网络的总体技术架构和技术要求，包括算力网络的总体架构和接15、口描述，以及算力服务、算力路由、算网编排管理等技术要求等。算力网络总体功能逻辑架构如图 2 所示，将算力网络架构体系从逻辑功能上划分为算力服务层、算力路由层、算网编排管理层、算网基础设施层四大功能模块。图 2 CCSA 通用算力网络架构体系 2023 至 2024 年，新一轮科技革命和产业变革纵深推进，数字孪生、大模型、元宇宙、生成式人工智能等技术场景应用对算力需求巨大，推动算力产业的爆发式增长。随着算力网络建设的推进，中国联中国联通算力网络智能运营白皮书 -10-通在算力运送、算力调度、算力供给、算力服务等方面建立了深厚的积累，包括以 SRv6 为基础的“IPv6+”网络技术、面向算力业务的16、全光底座技术、算网一体编排技术、算力服务原生技术等。未来，算力网络的建设重心逐渐从基础资源建设向场景化应用倾斜，需要进一步挖掘细分市场，培育和创新业务场景，提供定制化的方案解决，探索有价值且可规模化复制的应用场景。（三）（三）算力网络运营现状与挑战算力网络运营现状与挑战 算力网络运营应实现基于用户需求的算网资源按需调用，交付满足用户需求的算力资源，包括：将算力供给方的算力按一定度量标准进行封装，基于算网编排调度能力，通过网络连接，对接用户的算力需求；通过意图网络解析用户算力需求，将用户需求翻译为标准化的算力网络资源使用要求；通过算网大脑编排，执行用户需求与算网资源匹配方案，匹配维度包括使用时间17、、使用周期、算力规模、性能要求、服务等级等。当前阶段，算力网络运营的关注点仍集中在标准化的算力交易供需匹配流程，且用户对于算力网络资源的需求多是业务运行前的估计值，离数据和人工智能（Artificial Intelligence，AI）驱动的智能运营体系还有一定差距。算力网络的运营服务不仅要保障用户的极致体验，还要提高算力网络运营管理效率，充分释放数据要素价值。同时，海量数据只有叠加 AI 技术才能深挖其潜在价值。在丰富的算力网络业务应用场景中，需要对用户业务运行前、运行中、运行后的中国联通算力网络智能运营白皮书 -11-网络状态、算力使用情况、用户画像、业务特征等数据进行智能分析，探索用户需18、求与算力网络服务的最佳契合点，实现算力网络的敏捷运营和智能运营。中国联通算力网络智能运营白皮书 -12-二、二、算力网络智能运营算力网络智能运营 算力网络是通信技术和信息技术的深度融合，其核心是在计算能力不断泛在化发展的基础上，通过网络将计算、存储等基础资源在云-边-端之间进行有效调配，从而提升业务服务质量和用户体验。智能运营不限于传统网络运维中的网络与业务运行保障以及网络编排中的资源配置和服务部署，而是通过智能化的工具和技术，以用户需求为中心，实现端到端服务链路的无缝对接，进而显著提升网络运营效率和服务质量。算力网络智能运营以大数据及 AI 技术为引擎，构建“算网全景洞察、算网用户运营、算网19、场景化服务”的智能服务能力，建立网络、算力、数据、应用的智能联动服务体系，实现敏捷的业务调度管理与优化，动态智能的供需服务匹配，不断提升和优化算网业务服务质量和用户体验。算力网络智能运营的核心是数据驱动，通过全面感知、分析、决策和执行，推进算网运营的自动化和智能化发展。算力网络智能运营主要包括以下几个方面：算网全息洞察：通过对算网的拓扑、资源、性能、状态等多维数据的实时采集、存储和分析，构建算网的数据视图，实现对算网的全方位监控和管理，及时发现和处理算网的异常和故障，保障算网运行的安全和稳定。服务对象跟踪：基于算网的业务流量、用户行为、服务质量等数据，构建算网的服务视图，实现对算网的服务对象的20、识别、中国联通算力网络智能运营白皮书 -13-分类和跟踪，了解算网用户的业务需求和业务满意度，提升算网的服务能力和服务效率。智能需求匹配：通过对算网的数据进行深度学习建模和智能推理，构建算网的智能视图，实现对算网的服务需求的预测、匹配和推荐，动态调整算网的资源分配和服务策略，实现算网的资源使用和服务质量的最优化。用户体验提升：构建算网的用户视图，实现对算网的用户体验全流程的评估、反馈和改进，提升算网用户满意度。算力网络智能运营是未来算力网络技术体系中不可或缺的一环，为算力网络的发展和创新提供强大的支撑和保障。（一）（一）愿景目标愿景目标 电信运营商在网络基础设施建设和提供服务方面占据核心地位，21、并在引领和塑造算网产业发展中扮演着关键角色。通过深度构建算力网络的智能运营体系，电信运营商能够显著提升算力网络的效能，同时提高服务质量与灵活性，满足用户多元化和个性化需求，推动数字社会的创新与发展：在资源配置优化方面，通过实现网络、计算、存储等基础资源的优化配置，确保灵活应对业务高峰时段及不同业务场景下的资源需求，从而提升整体运营效率。在业务智能调度方面，通过运用大数据和人工智能技术，实现业务智能调度与优化，使得网络能够更灵活地适应多样化业务中国联通算力网络智能运营白皮书 -14-需求，提供智能和高效的服务。在智能供需服务匹配方面，能够动态地匹配供给与需求，实现精准的供需匹配，提供符合实时需求22、的算力网络服务。在服务个性化方面，能够更好地响应用户需求，提供个性化、定制化的服务，提升用户满意度。在数字社会发展方面，不仅满足当前业务需求，还为未来数字社会的发展奠定基础，为数字经济和智能社会的发展提供可靠支持。（二）（二）体系架构体系架构 在算力网络智能运营中，数据扮演着至关重要的角色。通过大数据分析和人工智能等技术手段，数据得以充分挖掘和利用，从而实现对网络状态、用户行为和业务需求的全方位洞察，为智能运营的决策提供坚实的信息基础。通过将数据能力从网络面和管理面中解耦，算力网络智能运营能够更加灵活地应对快速变化的业务环境，从而实现更高效、智能的网络运营。ITU-T Y.2501 规定了由基23、础资源层、控制层、服务层和编排管理层组成的算力网络功能架构。在此基础上，从用户和市场业务需求出发，引入了算力网络智能运营层，如图 3 所示。通过对数据的分析、挖掘和转化，为算力网络运营提供智能应用和运营决策，以更好地适应动态变化的业务环境，提升整体运营效率和服务质量。中国联通算力网络智能运营白皮书 -15-图 3 算力网络智能运营层功能架构 算力网络智能运营层主要由四个功能层级组成，分别为：数据采集层数据采集层为算力网络智能运营提供数据基础，负责从算力网络的各个节点和层级采集数据，包括算网资源状态、性能数据、服务质量、用户信息等多域数据，形成多维数据视角。此外，数据采集层还可从外部数据源获取第24、三方数据，如市场需求、行业数据等，以形成更完备的数据集合，支撑用户的定制化需求。数据采集层是算力网络智能运营的基础部分，为其提供数据支撑。数据处理层数据处理层负责对数据采集层收集的数据进行存储、清洗、整合和管理，并利用大数据和人工智能技术，对数据进行深度特征分析与价值挖掘，生成基础模型。在数据存储方面，根据算力资源的部署方式，利用分布式数据库、云存储、边缘存储等技术，实现高效、安全、可扩展的存储和管理；通过数据质量检测、数据去重、数据填充、数中国联通算力网络智能运营白皮书 -16-据标准化等技术，实现数据清洗和整合，提高数据质量；利用人工智能和大数据技术，实现数据分析与挖掘，生成智能化模型，支25、撑智能应用和运营决策。智能应用层智能应用层负责生成智能化应用和服务，基于数据采集层和数据处理层提供的数据洞察和基础模型，开发和部署智能应用，包括但不限于网络优化、资源调度、故障预测、用户感知提升、个性化推荐等。运营决策层运营决策层根据用户、网络及编排管理等方面的需求，基于智能应用层的相关应用和服务，生成运营策略并下发至用户侧、网络侧和管理侧，为算力网络智能运营提供决策指导，满足算力网络在资源配置、服务质量保障、用户个性化运营和安全保障等方面的需求。算力网络智能运营是一种基于数据驱动和智能化实现的运营模式，通过数据采集层、数据处理层、智能应用层和运营决策层的协同作用，实现算力网络数据全流程管理，26、提高算力网络的运营效率。（三三）关键能力关键能力 算力网络智能运营关键能力包括以下三个方面：算网全息洞察、算网用户运营和算网场景化服务。算网全息洞察算网全息洞察：深度挖掘算力网络的拓扑、资源、性能、状态等多维数据，全面洞察算力网络的运行状态，进而实现业务和资源的灵活调度。算网用户运营算网用户运营：通过大数据和人工智能等技术，为用户提供个性化、精准的运营服务，包括但不限于用户需求智能匹配、个性化推荐中国联通算力网络智能运营白皮书 -17-和用户体验持续优化等。用户无需关心网络中计算资源的位置分布和部署状态，通过动态的个性化服务，实现资源的优化与价值的重构。基于用户的服务保障需求，考虑实时的网络资27、源和计算资源状况，通过网络灵活匹配和动态调度，将业务流量动态调度至最优节点，提升用户体验。算网算网场景化场景化服务服务：基于用户业务需求和应用体验，细分场景应用服务能力，实现算力网络能力与用户需求和用户体验的高效匹配，深度拓展行业应用解决方案。算网全息洞察、算网用户运营和算网场景化服务有助于电信运营商构建多层次、多方位的智能化算力网络运营模式，从而更有效地管理和运营算力网络，提高运营效率和服务质量，满足不同用户和多业务场景的需求。中国联通算力网络智能运营白皮书 -18-三、三、关键能力一：算力网络全息洞察关键能力一：算力网络全息洞察 算力网络运行状态和性能直接影响着用户体验。为提高算力网络运行28、效率和可靠性，需对算力网络海量数据进行深入分析和挖掘，实现对算力网络全方位、全时段、全维度的洞察。算力网络全息洞察是指通过智能化和可视化手段，对算力网络数据进行收集与处理，从而全面洞察其运行状态和性能变化。这有助于更灵活迅速地调度业务，提高运营效率。算力网络全息洞察为智能运营提供了坚实的数据基础。本章将从资源洞察、性能洞察和智能分析三个方面，对算力网络全息洞察关键能力进行阐述。（一一）资源洞察资源洞察 资源洞察是指对算力网络中的各种基础资源进行实时监测和评估。算网资源数据是资源洞察的基础。对算网资源数据的分析可以反映算力网络的资源状况、资源需求、资源分配和资源消耗等，为资源洞察提供数据支持和决29、策依据。算力网络资源数据包括算力网络服务信息、算力资源数据和网络资源数据。1 1.算算力网络服务信息力网络服务信息 算力网络服务信息涵盖与算力网络服务及其编排方案相关的关键信息，反映了算力网络的服务能力与资源配置状况。这类信息主要包括算力网络服务类型、服务需求和服务编排方案等。算力网络服务类型信息：指算力网络中提供的各种功能和应用，如视频处理、图像识别、语音识别等。中国联通算力网络智能运营白皮书 -19-算力网络服务需求信息：用于描述算力网络服务的各种属性和参数，如服务能够容忍的最大延迟、服务数据量、对算力的需求、服务的带宽、抖动、丢包率和能耗、服务的前置和后续服务等。这些信息对于评估算力网络30、服务的质量和效果至关重要。服务编排方案信息：是指根据算力网络服务的需求和算力网络资源的状况，制定的服务或服务单元（子服务）与相应的算力或网络资源之间的映射关系。例如，将视频处理服务分配到具有高性能图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）的服务器上，将语音识别服务分配到具有低延迟的网络上等。这些方案有助于优化算力网络资源的利用和分配。算力网络服务信息是实现算力网络全息洞察的重要组成部分，在保障服务质量、优化资源调度以及节能等方面发挥着重要作用，具有重要参考价值。2 2.算力资源数据算力资源数据 算力资源是指算力网络中具备某种通用或者专用计算能力的硬件及其虚拟化资源，31、如中央处理器（Central Processing Unit,CPU）、GPU、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array,FPGA）和专用集成电路（Application-Specific Integrated Circuit，ASIC）等异构计算芯片、计算节点的内存和存储资源，以及物理资源，如集群、服务器和虚拟机等，共同为算力网络提供了基础的算力支持和运行环境。中国联通算力网络智能运营白皮书 -20-计算节点是指网络中具有计算能力的节点，通过数据处理输出特定结果，为网络提供算力资源。根据计算节点的部署位置，可分为边缘计算节点、云计算节点和终端计算节点。其中32、，边缘计算节点包括边缘侧的边缘计算能力网关、边缘控制器、边缘服务器等物理形态的计算能力。云计算节点和终端计算节点则分别是对云端计算能力和终端计算能力的统一表述。计算节点资源数据包括计算节点类型、网络带宽、计算能力、内存容量、存储容量、每秒输入输出操作数（Input/Output Operations Per Second,IOPS）、IO 响应时间、支持的算法和支持的算力网络服务等。计算节点资源数据是算力网络资源信息的重要组成部分，反映了计算节点的资源特征和服务能力，对于算力网络的资源分配和调度具有重要的参考价值。其具体内容和含义如下：计算节点类型：指计算节点的硬件设备类型，如 CPU、GPU33、、FPGA 和 ASIC 等，不同类型的计算节点具有不同的计算性能和能耗特点，适用于不同类型的计算任务。网络带宽：指计算节点的网络接入带宽，即计算节点与网络之间的数据传输速率。网络带宽影响计算节点的数据传输效率。计算能力：指计算节点的计算处理能力，即计算节点在单位时间内能够执行的计算操作数。计算能力反映了计算节点的计算性能和服务能力。内存容量：指计算节点的内存空间大小，即计算节点能够存储中国联通算力网络智能运营白皮书 -21-的数据量。内存容量影响计算节点的数据处理效率和服务质量。显存容量：指计算节点中 GPU 的专用内存空间大小，即 GPU 能够存储的数据量。显存容量对于图形处理、深度学习等34、高性能计算任务尤其重要，影响这些任务的处理速度。缓存容量：指计算节点的缓存存储空间大小，即缓存能够存储的数据量。缓存容量可以加速数据访问速度，减少主存访问次数，从而提高计算节点的数据处理效率。存储容量：指计算节点的存储空间大小，即计算节点能够存储的数据量。存储容量影响计算节点的数据存储效率。IOPS：指计算节点在单位时间内能够执行的输入输出操作数，反映计算节点的输入输出性能和服务能力。IO 响应时间：指计算节点完成一次输入输出操作所需的时间，影响计算节点的输入输出效率。支持的算法：指计算节点能够支持的计算算法，如加密算法、压缩算法、机器学习算法等。不同的计算算法具有不同的计算复杂度和计算需求，35、适用于不同类型的计算任务。支持的算力网络服务：指计算节点能够支持的算力网络服务，如视频编码、图像处理、语音识别等。不同的算力网络服务具有不同的服务特征和服务需求，适用于不同类型的服务场景。3 3.网络资源数据网络资源数据 网络资源是指算力网络中的网络设备及网络连接，为算力网络提中国联通算力网络智能运营白皮书 -22-供了通信基础和数据传输环境。算力网络资源包括算力网关、链路和控制器等。算力网关是负责在算力网络中进行连接和协议转换的设备。算力网关相关数据包括接口总数、动态随机存取内存（Dynamic Random Access Memory,DRAM）容量、闪存容量、非易失性随机存取内存（Non36、-Volatile Random Access Memory,NVRAM）容量、软件版本、管理接口、接口列表、链路列表、简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol,SNMP)只读密码、SNMP 读写密码、设备 ID 列表、协议列表、固件版本、控制器 ID、支持的算力网络服务等。链路是对算力网络中两个相邻节点（算力网关或计算节点）之间的拓扑描述。链路相关数据包括带宽、链路的 A 端节点、链路的 Z 端节点、A 端节点的接口、Z 端节点的接口、支持的算力网络服务等。控制器负责对计算节点的算力资源信息进行集中的收集、配置和分发。控制器相关数据包括物理位置、37、厂商名称、控制器版本、控制器 IP 地址、控制器控制的资源信息等。（二）（二）性能洞察性能洞察 算网性能数据反映了算力网络的运行效率和服务质量，包括服务性能数据、算力资源性能数据和网络性能数据等：服务性能数据：例如服务的延迟、服务数据量、占用的算力和能耗等。算力资源性能数据：涉及计算节点、集群、服务器或虚拟机的中国联通算力网络智能运营白皮书 -23-多维资源使用及能耗情况。网络性能数据：涵盖带宽、延迟、丢包率、网络流量、工作负载、利用率等关键指标。在分析性能数据时，可以根据不同的粒度和维度开展。这些数据不仅有助于量化评估算力网络服务的满意度和优化程度、算力网络资源的利用率和节能效率、算力网络通38、信的稳定性和可靠性，还为算力网络的性能分析和优化提供了重要的数据依据和参考指标。（三三）智能分析智能分析 通过对来自算力节点、网络设备、服务日志等不同维度和不同层次的数据进行整合，构建统一的数据视图。在此基础上，对收集到的数据进行清洗，剔除异常值，以确保数据质量。最后对整合后的数据，进行智能分析，识别出影响算力网络性能的关键因素，为算力网络的优化提供决策支持。算力网络数据智能分析主要包括以下四个方面：性能预测模型：构建性能预测模型，以预测算力网络在不同场景下的性能表现。优化策略生成：根据预测结果，生成针对性的优化策略，比如资源重新分配、服务迁移等。动态数据可视化：设计动态的数据可视化界面，实时39、展示算力网络的性能指标和资源状态。交互式操作界面：开发交互式操作界面，允许管理者直接在可视化界面上进行资源调度和服务配置。中国联通算力网络智能运营白皮书 -24-通过算力网络数据智能分析，实现对算力网络运行状态的全面感知与掌控，进而推进资源调度和服务配置的智能化演进，为动态适配业务需求奠定基础。例如，结合用户的实时业务需求和算力网络性能数据，动态调整资源分配和服务配置，并结合神经网络、强化学习等优化方法，寻找最优的资源配置和服务部署方案。中国联通算力网络智能运营白皮书 -25-四、四、关键能力二：算力网络用户运营关键能力二：算力网络用户运营 （一）用户画像（一）用户画像 1.1.用户类型用户类40、型 当前算力网络市场中，服务对象涵盖了多元化的用户群体，主要包括个人用户、企业用户、科研院所、政府用户等，具体如下：1)个人用户：算力网络为个人用户提供强大的算力支持，适用于云游戏、仿真实验、代码测试等应用。2)企业用户：算力网络提供灵活的算力资源，助力于企业用户加速产品开发周期，减少固定成本投入，降低运营成本，优化业务流程，提高产品和服务质量。3)科研院所：算力网络为科研院所提供高精度、高性能的计算资源，支持复杂科学计算和大数据分析，满足科研团队对尖端计算能力的需求，推动科研成果的转化与应用。4)政府用户：算力网络助力数字政府建设、智慧城市管理、区域协同发展和新型基础设施建设，实现数字化、智41、能化和绿色发展的目标。2.2.业务业务类型类型 算力网络用户业务场景广泛，涵盖了多个领域和应用，以下是一些主要的业务场景：1)云游戏：算力网络可以协同调度云计算和边缘计算资源，为云游戏场景提供可靠的算力支持。中国联通算力网络智能运营白皮书 -26-2)训练推理：深度学习、机器学习、大模型等人工智能技术的应用需要大量计算资源进行模型训练与推理。3)科学计算：在航空航天、天体物理等科研项目的推进中，常要面对复杂的数据密集型计算任务，如模拟、仿真、优化和分析。4)智慧城市：算力网络可为城市交通管理、环境检测、公共安全监控提供强大的计算能力，用于实时数据分析，帮助城市管理者做出更快速、更准确的决策。542、)智能制造：算力网络可提供高性能计算资源，实时或准实时处理和分析生产过程中的传感器数据和生产流程数据，动态响应生产变化，助力行业提升生产质量和效率。6)智能电网：算力网络可支持电网打通新型电力系统源-网-荷-储各环节，增强电力系统“可观、可测、可控”能力，推动电力系统数字化转型。这些业务场景展示了算力网络在不同领域的广泛应用和重要性，推动了各行业的数字化转型和智能化升级。3.3.用户偏好用户偏好 用户偏好研究主要集中在用户业务需求偏好、用户行为偏好、用户消费偏好三个方面。1)1)用户业务需求偏好：用户业务需求偏好：用户对算力类型的需求主要分为三种：通用算力、智算算力和超算算力。通用算力主要来源43、于 CPU，适用于基础通中国联通算力网络智能运营白皮书 -27-用计算和对精度要求较低的数字化场景。智算算力以 GPU、FPGA、AI 芯片等为主，主要应用于人工智能领域。超算算力则依靠超级计算机，通过并行工作的多台计算机系统集中计算资源，处理极端复杂或数据密集型的问题，主要支持天体物理、气象研究、航空航天等高精尖科研领域；用户业务对算网服务安全性、隐私保护、可靠性、连续性、稳定性等功能方面的需求，对存储能力、网络能力、数据处理时延、数据处理速度等性能方面的需求，以及对服务质量、技术支持、绿色节能、个性化需求等服务方面的需求。2)2)用户行为偏好用户行为偏好：包括执行任务时的位置数据、停留时间44、、执行时间、执行周期、执行频次、业务吞吐量，以及使用的终端设备、操作系统、操作习惯、交互模式等。3)3)用户消费偏好用户消费偏好：包括对算网运营服务品牌的偏好、价格偏好、资费或套餐偏好、消费特点等，以及购买时间、购买 ID、购买数量等信息，用于分析用户忠诚度和复购率。通过用户类型、用户业务场景和用户偏好方面的信息，可以生成算力网络用户画像，进而构建个性化推荐系统，提高识别用户意图与算网资源订购的精准度。推荐系统可以向经营侧推荐经营方案和营销方案，如成本最优方案、性能最优方案等；也可以向用户推荐产品方案和服务方案。例如，当用户对时延敏感、对资费不敏感时，可以主中国联通算力网络智能运营白皮书 -245、8-动向用户推荐升级套餐。（二）用户服务保障（二）用户服务保障 1.1.用户需求分析用户需求分析 随着算力网络业务场景的不断丰富，通过对历史业务场景服务需求数据的建模分析，可以推测用户在同类业务场景下的需求。相关需求分析指标包括：存储需求、网络需求、算力需求和数据吞吐量需求等。不同类型的业务场景下，用户对算力服务的需求各不相同：训练类场景：需要处理海量的训练数据，调整和优化大量的模型参数，因此需要高性能的计算能力，以实现快速和准确的数据处理。推理类场景：利用训练好的模型，使用具体场景的输入数据进行推理，虽然对计算性能要求不高，但更注重时延和资费等指标。云增强现实或虚拟现实类场景：需要大量的图形46、渲染，算力网络可以提供远程服务器集群，以减轻终端设备负载，对实时性要求较高。车联网业务场景：由于对安全要求高，需要算力网络同时具备低时延和快速的数据处理能力。此外，由于智能驾驶的移动性，也要求在保障超低时延的同时，确保算力节点的无缝切换。2.2.用户业务特征分析用户业务特征分析 用户业务特征分析是在用户业务运行过程中或结束后的数据挖中国联通算力网络智能运营白皮书 -29-掘过程。算力网络用户业务特征包含了多个属性和参数，这些信息对于匹配相似业务的特征、匹配历史策略算法至关重要。主要包括以下方面：业务类型：分析不同业务场景应用下的业务标签，以及该类业务类型下初始化模块匹配的算网服务资源情况。算力47、需求：包括业务应用场景下具体算法、实时算力、存储力等基本参数，以及算力性能评估和业务需求时间等参数。网络需求：包括业务对带宽、丢包率、抖动等网络性能指标的需求，以及对网络负载的要求。业务运行特点:挖掘用户业务运行的深层次信息，包括不同业务之间的串行、并行、周期性、规律性、实时性和安全偏好等特点。3.3.服务质量保障服务质量保障 通过对算力网络实时和历史数据的智能化分析，可以优化算力结构、提升网络性能、提供联合服务能力和灵活组合的场景化服务。服务保障措施主要包括：统一管控：通过云计算和边缘计算节点的统一管理，提高系统的整体稳定性和安全性。服务等级划分：定义服务的性能指标，如响应时间、吞吐量、算力48、、能耗等，并划分服务质量等级。安全与信任：定期进行安全审计，评估用户、任务和服务的可中国联通算力网络智能运营白皮书 -30-信度，保障数据安全，保护用户隐私。智能化服务：基于用户数据和算力网络数据等进行服务能力建模，实现智能化服务保障。（三）用户体验感知（三）用户体验感知 1.1.感知评价感知评价 通过关键性能指标（Key Performance Index,KPI）、关键质量指标(Key Quality Index,KQI)和用户体验质量(Quality of Experience,QoE)等客观数据，结合大数据分析和 AI 算法建模，可以构建算网用户感知体系，反映用户真实业务体验，提升算网49、服务效率。具体方法包括：1)通过算网洞察，感知算力资源、网络状况和业务需求，动态调整算力资源池配置，提升用户体验。2)建立核心流程用户体验指标评价体系，通过用户目标、行为与接触点、疑问、满意点、痛点、情绪曲线等方面梳理用户体验地图，完成用户体验指标评价。3)通过建立前端用户、业务数据和后端算力网络运行数据、资源数据的关联融合，训练模型预测用户满意度，识别影响用户体验的关键因素。4)建立算网服务质量与用户体验之间的关系模型，以更准确地评估和预测用户体验。中国联通算力网络智能运营白皮书 -31-2.2.感知感知优化优化 为了显著提升用户体验，算力网络运营必须实施一系列精心设计的用户感知优化策略。这50、些策略涵盖了从技术细节到服务层面的多个维度，旨在确保用户能够获得流畅、高效且可靠的服务体验。以下是一些关键的优化措施：1)用户感知调整：包括动态调整用户对成本、算网负载、算网能力和效率、算网服务等级的感知等。2)数据分析与智能决策：通过大数据分析用户的行为模式，以更好地预测需求，基于用户历史使用情况提供个性化的资源推荐。根据预测的需求提前分配资源，减少用户资源分配等待时间。3)运维自动化：通过算网问题回溯，采用数字孪生技术复现及洞察用户描述的问题基本信息，构建算网问题的诊断体系，智能化输出系统解决方案。提升系统自维护、自优化能力，实现算网自动故障检测、预警及修复。4)服务提升：通过对算力网络的51、状态感知数据、用户属性信息、用户业务运行情况数据的深度关联分析，使用大数据处理技术和 AI 技术构建算法模型，实现算网服务的闭环优化，迭代提升。中国联通算力网络智能运营白皮书 -32-五五、关键能力关键能力三三：算力网络：算力网络场景化服务场景化服务 （一）（一）场景化服务能力场景化服务能力 场景化服务能力作为算力网络智能运营的关键能力之一，其核心在于通过深入理解并响应特定业务场景的需求，提供定制化的算力服务，以实现业务效率的最大化和用户体验的显著提升。场景化服务的实现依赖于对特定场景特性的精细洞察、资源的智能适配，以及服务质量的持续优化。场景化服务能力的构建涉及多个层面的考量与技术集成。首先52、是业务特征识别，需要对业务场景进行深度解析，识别其计算密集型、数据密集型、时延敏感型、安全性等特点，进而智能匹配最适宜的算力资源。其次，资源适配性与服务质量保障需要通过动态的资源调度与优化策略，确保在不同场景下都能提供稳定、高效的服务。此外，用户体验的优化同样不可或缺，具体涉及到实时监控、智能调度和弹性资源扩展，以确保在高并发、高动态的环境中维持一致且流畅的用户体验。智能调度在此过程中扮演着至关重要的角色，依据业务需求的变化，动态地调整算力资源的分配，实现资源的最优配置。同时，数据驱动的决策机制，结合历史与实时数据分析，使得算力网络前瞻性地预测业务需求，提前做好资源准备，以应对可能的业务高峰。53、个性化服务策略的实施，则基于用户画像和行为分析，为每个用户量身打造算力服务，进一步增强了用户体验的个性化与满意度。中国联通算力网络智能运营白皮书 -33-场景化服务能力不仅提升了算力资源的利用效率，也极大地优化了业务流程和用户体验。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，场景化服务能力将在推动数字经济全面发展、加速各行各业数字化转型中发挥更为关键的作用。未来，算力网络智能运营的场景化服务能力将不断细化，以满足日益多样和复杂的业务需求，为社会经济的高质量发展注入新的活力。（二）（二）场景化应用场景化应用 1.1.应用一：算力网络应用一：算力网络用户智能推荐用户智能推荐 算力网络服务的产品种类、规54、格、套餐等众多，导致用户需要反复查找、组合，以选择服务业务场景的方案。为了简化业务订购开通流程，提升用户体验，节约人力和时间成本，基于用户意图解析算法和产品智能推荐算法，采用用户历史行为分析和算法建模等智能运营能力,将现有的资源式订购模式转变为任务式订购模式。这样可以为用户提供融合、智能、极简的算网自助服务，提高运营效能，促进算网业务规模化交付增收。（1 1）用户、产品、行业画像）用户、产品、行业画像 基于现有运营门户相关数据，建立行业用户画像，分别从产品和消费者维度，对用户-产品关系体系进行深入洞察：从产品维度，深入分析各个产品的主流用户群体、产品销量、产品资源池来源等，建立产品到用户的定制55、和优化体系；从行业角度，深入分析各个行业的个性化资源需求、行业消费能力、行业收入情况等，为平台重点行业中国联通算力网络智能运营白皮书 -34-方案实施和推广提供数据依据；从用户角度，深入分析用户的身份特征、消费记录等数据，为面向用户的个性化产品推荐提供数据基础。图 4 行业用户画像（2 2）用户意图解析）用户意图解析 面向用户订购和使用算网业务场景，基于算网业务特性，结合历史订单数据，完成语料整理、汇聚融合和大模型的预训练与微调的领域适配，提供精准、全面的用户业务意图解析能力。用户可以选择或由系统自动判定其相关行业，然后以通俗化的语言描述自己的业务场景和需求。意图解析大模型通过与用户对话，精准56、获取用户业务需求，并将其转化为对应的算力资源、网络资源、安全域资源及性能要求等方面的需求。中国联通算力网络智能运营白皮书 -35-图 5 行业业务模板与大模型业务识别（3 3）智能产品推荐）智能产品推荐 基于资源“融合”推荐思路，采用多目标策略，结合全域数据要素，将用户成本需求、资源需求以及时延需求和算网资源的位置、性能、安全等级以及各资源的利用率等多要素转化为多目标优化问题。采用评分卡等推荐模型，根据用户画像结果对不同维度的目标赋予不同的权重，然后采用多目标优化算法，经过多轮迭代，最后获得多目标粗筛的最优解。再根据用户目标排序和系统性能指标排序，对粗筛结果进行个性化精排，提供成本最优，距离最57、优，能耗最优等多种方案选择，实现多策略的产品推荐。中国联通算力网络智能运营白皮书 -36-图 6 多策略产品推荐 2.2.应用二：应用二：异构算力异构算力智能并网智能并网 近年来，超算、智算等算力得到蓬勃发展，在建设好算力的同时，如何用好算力仍存在一定的挑战。一方面，当前超算中心和智算中心利用率普遍较低、计费模式不一，且主要采用线下运营模式，导致运营灵活性不足，市场化水平不高。另一方面，从用户角度来看，各个超算中心，尤其是国产化超算中心的管理系统、运营方式和计费模式等各不相同，导致用户的使用成本较高。为了提升算力服务质量和资源供给方的良性竞争，在建设跨域、异构的算力调度系统的同时，需要实现一站58、式开通和差异化计费能力，从而实现端到端的运营服务提升。（1 1）跨域资源一站式开通能力）跨域资源一站式开通能力 中国联通算力网络智能运营白皮书 -37-跨域资源一站式开通能力为各类客户提供端到端的资源应用自服务能力。针对不同客户及业务类型，一方面在资源角度，可动态调整资源类型，用户可随时查看资源使用状态，并进行动态扩缩容等自服务操作；另一方面在仿真、计算等应用角度，在云、智算、超算中可自主选择和编排各类资源和应用，提升算网服务体验。跨域资源一站式开通能力打通了资源池壁垒，实现云与超算间融合资源开通能力，为用户提供一站式业务需求交互界面，包括业务信息、网络信息、算力信息（如超算、智算、云资源池信59、息）以及相应的应用和支撑软件等。图 7 资源融合开通 基于上述信息，运营服务通过底层资源标识与需求信息匹配，为用户提供资源推荐，包括性能最优、性价比最高、成本最低等选项，中国联通算力网络智能运营白皮书 -38-用户可以根据业务需求进行资源订单申请。（2 2）差异化计费能力）差异化计费能力 在考虑用户成本、性能等因子的基础上，还需要进一步考虑底层资源供给方收入、系统活跃度等多因素指标。传统采用线下、固定的计费模式，无法考虑当前资源闲忙时、任务量等因素，导致算力提供方无法充分做到市场化竞争，运营服务质量较低。基于业务规则，构建底层计费算法，实现多因子的差异化计费能力。以某区域运营平台为例，差异化计60、费的目标包括：1）通过考虑资源忙闲时、用户任务体量、资源类型等，实现动态计费，相比于静态计费降低用户使用成本；2）通过差异化计费，降低单位用户使用成本的同时提升总体用户活度，总体实现提升超算总收入和市场竞争力的目标。以上述考量因子为例，差异化计费算法公式可以表示为：(,.)Cf a r t=其中a表示任务量，r表示资源利用率，t表示运行核时，其中价格与任务量成反比，与资源利用率成正比，与核时成正比。对于相关比例参数，系统根据当前资源利用率、用户访问量等，采用 Bandit(多臂赌博机)等算法进行动态调整。中国联通算力网络智能运营白皮书 -39-六六、结束语结束语 算力网络智能运营旨在提高算力网61、络服务质量和运营效率，通过智能化技术，以用户需求为核心，实现端到端服务的无缝对接，满足不同用户群体多元化和个性化需求，提升运营效能与用户体验。本白皮书深入剖析算力网络运营的现状，并详尽阐述智能运营体系架构及其关键能力。通过融合大数据与人工智能技术，构建“数据驱动、用户导向、智能实现”的算力网络智能运营体系。打造“算网全景洞察、算网用户运营、算网场景服务”三位一体的智能服务能力。实现对算网状态、用户行为及业务需求的全方位感知与精准分析，并依托深度数据挖掘与智能推理，实现资源配置与服务策略的实时调整，高度灵活地应对不同用户群体及业务场景下的多元化需求，从而全面提升运营效率与服务质量。随着 5G、物62、联网、人工智能等新技术的不断发展，以及云计算、边缘计算等新型计算形态的普及，算力网络将承载更加复杂和多样化的业务场景。算力网络智能运营需不断创新和完善，以适应快速变化的技术环境和市场需求。中国联通邀请各产业伙伴参与到算力网络智能运营相关创新工作中，共同助力算力网络发展，精诚合作，共筑未来，携手推动算力网络智能运营的发展，为数字经济的繁荣贡献力量。中国联通算力网络智能运营白皮书 -40-缩略语缩略语 缩写 英文全称 中文名称 AI Artificial Intelligence 人工智能 ASIC Application-Specific Integrated Circuit 专用集成电路 CC63、SA China Communications Standards Association 中国通信标准化协会 CPU Central Processing Unit 中央处理器 DRAM Dynamic Random Access Memory 动态随机存取内存 FPGA Field-Programmable Gate Array 现场可编程门阵列 GPU Graphics Processing Unit 图形处理器 ITU International Telecommunication Union 国际电信联盟 IOPS Input/Output Operations Per Second64、 每秒输入输出操作数 KPI Key Performance Index 关键性能指标 KQI Key Quality Index 关键质量指标 OAM Operation Administration and Maintenance 运营、维护、管理 QoE Quality of Experience 用户体验质量 SDN Software-Defined Networking 软件定义网络 SNMP Simple Network Management Protocol 简单网络管理协议 SLA Service Level Agreement 服务级别协议 中国联通算力网络智能运营白皮书 -65、41-参考文献参考文献 1 中国联通.算力网络架构与技术体系白皮书R.2020.2 中国移动.算力网络白皮书R.2021.3 中国联合网络通信有限公司研究院.CUBE-Net 3.0 重大工程数据驱动的智能运营白皮书R.2021.4 中国电信.云网一体信息基础设施云网融合下的算力网络技术与实践白皮书R.2023.5 中国信息通信研究院.算力时代网络运力研究报告R.2022.6 中国信息通信研究院.云网融合产业发展研究报告R.2021.中国联通算力网络智能运营白皮书 -42-战略决策的参谋者 技术发展的引领者 产业发展的助推者 态度、速度、气度 有情怀、有格局、有担当 中国联通研究院是根植于联通66、集团（中国联通直属二级机构），服务于国家战略、行业发展、企业生产的战略决策参谋者、技术发展引领者、产业发展助推者，是原创技术策源地主力军和数字技术融合创新排头兵。联通研究院以做深大联接、做强大计算、做活大数据、做优大应用、做精大安全为己任，按照 4+1+X研发布局，开展面向 CUBE-Net 3.0 新一代网络、大数据赋能运营、端网边业协同创新、网络与信息安全等方向的前沿技术研发，承担高质量决策报告研究和专精特新核心技术攻关，致力于成为服务国家发展的高端智库、代表行业产业的发言人、助推数字化转型的参谋部，多方位参与网络强国、数字中国、智慧社会建设。联通研究院现有员工近 700 人，平均年龄 36岁，85%以上为硕士、博士研究生，以“三度三有”企业文化为根基，发展成为一支高素质、高活力、专业化、具有行业影响力的人才队伍。中国联合网络通信有限公司研究院 地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号 电话：010-87926100 邮编：100176