在今日召开的“2022中国光通信高质量发展论坛”上，中国信息通信研究院总工程师敖立发表了题为《东数西算下的智能光网络的发展及演进》的演讲。
会上，敖立分享了“东数西算”背景下智能光网络发展及演进的七个主要方向，分别为：光缆网优化、高速大容量、全光低时延、融合确定性、智能化管控、模块高集成、光网络安全，并分别对这七个方向进行了阐述。
敖立指出，目前，全球已经进入了数字经济时代，数据作为整个生态发展中的重要资源，正成为数字化转型的重要驱动力。而要想让数据有价值，算力的支撑必不可少。从这个角度来看，未来算力基础设施将是支撑我国数字化经济的的坚实基础。
基于此，我国在很多政策中都提及算力基础设施是新兴技术设施中很重要的组成部分。2022年2月，“东数西算”工程正式全面启动，国家发改委等部门联合印发文件，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。至此，“东数西算”8大算力枢纽和10个集群全部落地，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式拉开帷幕。
“在用户和算力基础设施之间需要网络进行大规模数据的传输，同时，基础算力设施对网络也提出了相应的要求。而高质量的传送网络是连接用户、算力设施以及相关应用的桥梁。” 敖立强调。
据悉，不同算力基础设施的应用需求对网络提出了不同的需求。在传输性能方面，需要超大容量、低时延、低抖动等特征明确；在差异化承载方面，不同算力应用场景承载需求差异明显；在敏捷性方面，需要满足适配应急通信，存储灾备等应用场景。更重要的是，还要做到安全可靠，算力数据安全性要求至关重要，对承载算力应用数据的网络安全需求也相应需要提升。
敖立表示，从技术架构上来看，光网络在横向分为管道层、转发层和管控层，纵向还有光网络的安全。在光纤的通道层，需要进一步优化光缆网络由，同时部署新型光纤以提供更长距离更大容量传输性能。在转发层，需要光网络升级提供超大容量、全光低时延、低能耗、差异性承载等能力，以及进一步提升模块集成度。在管控层，能够提供算网一体化管控调度、智能化运维能力，实现算力服务的敏捷提供。
在他看来，在东数西算的需求下，我国智能光网络需要在以下七个方面进一步发展及演进：
一是光缆网演进。目前，通信光网络的发展已经有近四十余年，现有的光缆网在全国布局完整，但其只适用于传统的电信业务和互联网业务，不能满足算力时代的需求。因此要依托现有光缆网络基础设施，增加骨干枢纽节点之间的连通度，保障网络重要节点之间多路由的可达；支撑实现东数西算工程单向时延10-20ms要求。
同时，为了适应算力时代的到来，光缆网的容量需要进一步提升。运营商从2016年开始研究验证G.654E光纤的应用价值，目前已经进入工程应用阶段。可以预见，东数西算将推动G.654E光纤在骨干长途光网络的部署。同时，业界也在积极探索多芯光纤（MCF）、少模光纤（FMF）、空芯光纤等新型光纤及传输技术研究和试验，整体处于产业初期。
二是高速大容量。众所周知，东数西算需要高速运力大动脉:包括八个节点，十大DC集群,集群之间需要算力的调度，这就需要根据算力调度优化承载网实现大规模计算数据的运输。
目前在国内，400G应用逐步提升，800G应用也开始启动。据预测，未来几年，400G应用将进入大规模部署阶段。
另一方面而言，频谱扩展和空分复用技术仍需持续演进。现在产业关注点以C+L扩展为主。已商用系统使用C波段，支持80波/96波，占用频谱4THz左右。C波段拓展以及C+L波段拓展，目前产业正在开展标准化研究。C波段120波系统已可商用，容量提升50%（相对于80波）；C+L频段扩展预期可实现总频谱带宽12THz，相对于80波100G，容量*3；同时也能看到，业界正在开展面向更宽频谱的S+C+L等波段扩展研究。
SDM应用试点主要聚焦多芯复用。基于模式复用和多芯复用的SDM成为未来解决容量危机的潜在方案。基于多芯复用的SDM技术已在海缆通信系统小规模应用，基于模式复用、以及模式复用+多芯复用的SDM关键技术目前还处于研究阶段。
三是全光低时延。现如今，千行百业云化的趋势驱动着网络架构扁平化发展。因此，骨干光网需要满足枢纽节点互联、大容量传输与交换。具体而言要满足大容量、长距离、满足连接需求；要达到20ms/10ms跨区/区域内时延圈；同时也要充分利用现网/新技术降低成本。因此，地域/区域网络需要实现城域接入扁平化融合，这样才能实现高效泛在的全光接入能力，以及面向区域的DC扁平直连，降低网络端到端时延。
此外，还涉及到多维光交叉技术。基于现有电交叉技术的OTN设备单机容量持续演进，单机容量的进一步提升面临着槽位数量、容量以及功耗等的限制，全光交换成为解决超大容量的主要途径。同时，面向多区域数据中心节点，部署ROADM/OXC全光网络，可实现业务光层一跳直达，无需多次落地转接，降低云边互联时延。
四是融合确定性。算力时代的到来需要确定性的时延，保证时延是固定的。从这个角度来看，几十年的TDM技术能够提供确定性的时延，而在分组时代，时延是不确定的，未来TDM技术和分组技术需要融合发展，推动确定性承载能力发展。
目前来看，确定性网络关键技术分为，网络切片、资源预留、资源调度、保护和恢复、以及网络同步。这些技术交叉融合，从不同的层面为网络提供确定性的承载能力。
五是协同智能管控。一方面面向实时及突发性的算力需求，要求承载网络支持端到端的快速服务提供。另一方面也涉及到多层级算力调度需求，跨地域算力网络范围大、层级多、传统分段式管理方式难以为继，这就要求承载网络支持多级、层次化、一体化管控及运维能力。
它的未来发展有两个方面工作要做：在技术层面，网络模型、光口接口标准化工作至关重要。进一步完善模型、接口标准化、实现接入网、城域和干线传送网的资源信息收集及资源编排。同时，接口模型标准化需要考虑传送网和IP网络等其他网络技术的协同管控，实现业务模型及管控数据的融合。
在管理层面，打破以省为单位的网络运维管理体系，形成以算力网络为中心的运作体系。面向8大算力枢纽，部署管控系统，同时优化现有运营架构。以及，采用SDN管控技术，通过多层次管控协同，实现光网络的灵活组网和统一调度。
同时协同智能管控还需做到承载路由最优化。一方面需要实现算力业务承载。光网络和IP网络需支持和算网协同编排运营系统的协同，实现面向业务的算力和网络资源分配自动化及智能化，实现算力路由最优化。另一方面，光网络对算网业务承载管道流量进行检测，实现面向应急突发业务保障、业务潮汐流量调整等需求的快速业务提供和灵活带宽调整。
因此，光网络的管控需要提供统一北向接口，实现算网资源及业务感知。支持承载网络能力信息的上报，支撑算网资源调度。支持算网需求下发，解析业务SLA资源调度需求。对下，管控系统需要提供算力资源调度策略，提供最优算力路由。支持多因子算路，满足业务灵活需求支持网络时延地图，基于网络时延、带宽等信息生成算力承载路由。
最后是人工智能的引入。随着AI智能化的进一步引入，能够帮助端到端的业务快速提供，业务流量预测、健康度评估和优化、快速故障定位等能力，增强网络的运维自动化和自智化，进一步提升承载网络运维效能。
敖立认为，人工智能的引入对运营商来说是一大挑战：一方面要打通运营系统，设备商管控系统、网络设备之间全流程智能化运维。在此基础之上，AI数据模型及数据集采接口标准化也至关重要。
六是模块高集成。数据中心内部光模块发展趋势是高速低成本、低功耗以及智能化。展开来看，高速率体现在数据中心交换芯片吞吐量预计在2023年达到51.2Tb/s，ICP网络架构整体向400G演进。
目前，业界正积极探索通过降低温度和长期可靠性等要求来降低成本，随着速率不断提升，相关方案下沉趋势明显。同时，业界期望通过将光引擎与交换芯片合封来降低互联SerDes功耗及成本，因此，光电合封技术成为研究热点。CPO最早将在2024年左右较为明显的影响架构。此外，随着光模块数量的急剧增加，OTT开始关注光模块的运维能力增强和质量提升。
现在，DCI正在把400ZR模块当作关注的热点。数据中心互联应用需求强力推动OIF 400ZR成为互联的典型接口。在2022年3月的OFC会议上，OIF组织了数据涉及多产业链环节的互联展示。此外，IEEE、OIF、IPEC、CCSA等组织目前正在加速推进800G标准研制工作。
另外一个特点是光电合封正成为绿色集成模块重要的发展方向。如今，数据中心内部流量快速增长，对交换机功耗、端口密度、速率等均面临挑战，因此，CPO成为重要发展方向。据测算，在25.6 Tb/s和51.2 Tb/s交换速率下，利用CPO技术，可减少50%空间，以及15-20%的功耗，能量效率明显改善。
七是光网络的安全。光网络安全主要体现在两个方面，一是算力数据安全。政务、金融、医疗等数据涉及国家及个人敏感数据，企业核心生产数据等，对算力数据安全承载提出很高的要求。另一方面是承载网络安全方面，算力的调度需要收集大量网络信息及算力信息，数据集中增加了敏感信息泄露或被篡改的风险，算力感知及算力承载对跨系统、跨域甚至是跨境的多场景点对点网络连接以及动态连接机制，增加网络安全风险。
敖立指出，可以在管控层、传送层、光纤光缆层共同提升光网络的安全机制：在管控层，SDN集中式的管控架构，对管控系统安全性要求提升，需提供系统级的安全防护手段。同时，DCN网络和互联网应隔离，通过运维手段，减少外部攻击风险，引入IP网络安全机制对DCN网络进行防护。在光传送层，通过网络切片技术，对重要行业客户、企业生产业务和普通用户进行隔离。也可考虑灵活选择L1/L2/l3层管道加密技术，对网络数据进行加密保护，提升承载网络的安全性。在光纤光缆层，通过非法窃听手段窃取网络信息或者干扰网络，可探索光纤网络的窃听防御机制及应用。也可引入AI技术对光纤信号进行探测，准确了解光纤网络进行状况，及时预警异常情况，增加网络的安全性。
