Page 34 - 网络电信2022年9/10月刊
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解   决  方  案

            面向B5G/6G边缘网络的智能管控架构


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            喻鹏   丰雷   李文璟   张俊也   周凡钦   邱雪松      1
            1.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
            2.北京交通大学计算机与信息技术学院
                                                                     摘要:网络管控是业务服务质量的重要保障,面
                                                                 向未来B5G/6G的应用场景和业务特征,分析网络
                                                                 管理和控制的智能化需求,重点针对B5G/6G边缘
                                                                 网络,提出基于人工智能的管理控制架构,具体包
                                                                 括边缘网络的资源模型构建方法、网络智能管理的
                                                                 功能范畴、人工智能计算单元的部署方法,以及意
                                                                 图驱动的网络资源自主调度流程等内容,最后通过
                                                                 一个应用场景描述架构的实现方法。
                                                                     关键词:B5G/6G;边缘网络;人工智能;网络
                                                                 管控;模型和架构




                目前,第四代移动通信(4G,  the  4th  Generation)系               2. B5G/6G边缘网络架构和特征
            统发展成熟,第五代移动通信(5G,  the  5th  Generation)系                在未来的B5G/6G时代,海量的原始数据在无线网络边缘产
            统进入规模商用的起步阶段。超五代移动通信(B5G,  Beyond                    生并汇入通信网络,不仅占用大量的带宽资源,还对快速、可
            5G)系统以5G系统为基础,向下一代演进。第六代移动通信                         靠的传输和计算提出了巨大的挑战。然而无线通信带宽有限,
            (6G,  the  6th  Generation)系统面向2030年以后的通信需           有线网络带宽也不可能无限增加,使得当前的云计算网络架构
                                                                                                   [6]
                              [1]
            求,是B5G的后向演进 。为了满足未来B5G/6G网络的业务需                      难以满足广大终端日益增长的任务处理需求 。
            求,需要高效的智能化管控方法。已有的4G/5G网络的管控以                            为了解决云计算所面临的困境,移动边缘计算(MEC,
            被动处理为主,且特定的管控问题需要特定的求解方法,缺乏                          Mobile  Edge  Computing)应运而生。移动边缘计算将网络的
            自适应的智能化方法的支撑。基于这些问题,本文重点针对                           资源、内容和功能迁移到网络边缘,即更靠近终端的位置。然
            B5G/6G边缘网络的需求,提出了对应的网络智能管控架构,明                       而,边缘服务器的计算能力有限,远没有云计算中心的计算能
            确了管控功能和需要解决的关键技术问题。                                  力强大,面对大量计算密集型任务时仍然难以为继。因此,单
                                                                 层边缘服务器是远远不够的,未来的B5G/6G的边缘网络将是一
                一.B5G/6G的应用场景和管控需求分析                             种多层异构的混合架构。如图1所示,该混合架构中边缘节点到
                1. 5G向6G的演进                                      云计算中心的上行链路中包含多层不同功能的网络节点。越上
                5G的愿景是实现“万物互联”,但5G与垂直行业融合应用                      层的边缘服务器计算能力越强、覆盖范围越大、距离边缘设备
                                                                     [6]
            的需求仍然不明确,且5G通信系统的性能指标尚不足以满足未                         越远 ,下层边缘服务器难以处理的任务可以卸载到上层边缘
            来智慧城市的愿景需求。B5G/6G将在5G基础上进一步扩展和深                      服务器继续处理。该架构可以应对众多物联网应用场景,如健
            化物联网应用的范围和领域,并与人工智能、大数据等技术相                          康监测、智慧家庭、安全监控等多种智慧城市应用。
            结合,实现万物智能互联。与5G相比,6G将具备“更强性能、                            作为城市群的基础设施之一,6G边缘网络可由多家运营商
            更加智能、更加绿色、更广覆盖”等特点。6G峰值速率将达到                         投资共建,并集成网络功能虚拟化、软件定义网络和网络切片
            100 Gbit/s~1 Tbit/s;空口时延低至0.1ms;连接数密度支持1             等技术,通过与人工智能(AI, Artificial Intelligence)的
            000万连接/平方公里;定位精度将达到厘米量级。6G网络将有                       深度融合,在高效传输、无缝组网、内生安全、大规模部署、
            效降低成本和能耗,大幅提升网络能效,实现可持续发展                    [2-3] 。  自动维护等多个层面得到实际应用           [7-8] 。为了满足边缘网络用户
                不同于5G侧重面向人、车联网和物联网之间通信,6G将更                      的高可靠、低时延、高带宽等不同业务需求,已有的人工为主
            加侧重于以人类个性化需求为中心,并将向空天地海外太空、                          的被动管控方式将不再适用。
            全维度感知世界和网络空间不断延伸,为人类提供无处不在、                              3. B5G/6G边缘网络智能管控需求分析
                                                   [4]
            无时不在、无人不在和无事不在的信息基础设施 。ITU-T“网                           未来的B5G/6G边缘网络中,由于服务需求的多样化和连接
            络2030”焦点组对6G网络提出了甚大容量、超越“尽力而为”                       设备数量的爆炸式增长,迫切需要一种新的人工智能支撑的管
                                         [5]
            与高精度通信和融合多类网络等需求 。                                   控范式,基于高度异构的基础设施、无线接入、计算和存储资
                                                                                                           [9]
                                                                 源,实现网络的自我感知、自我配置、自我优化和自我修复 。
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