Page 15 - 网络电信2023年11月刊

运营商专栏

6G移动通信网络数据服务与数据面

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严学强 程冠杰 邓水光 吴建军 陆璐 赵明宇 习燕 刘超 李唯源 丰雷 张童 3
1.华为技术有限公司无线技术实验室
2.浙江大学计算机科学与技术学院
3.中国移动通信研究院基础网络技术研究所
4.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
摘 要：以5G为代表的现有通信网络作为通信会话类数据传输的“管道”，是终端设备和网络之间建
立信息交互的通路。不同于通信会话类数据的点到点传输，6G网络中智能、感知，以及网络运营自身产生
和消费的数据需要以一种分布式的方法进行数据采集、预处理、存储和分析。为此，提出了一种独立于传
统用户面的数据面架构，系统性地解决6G移动通信网络对非用户面数据的管控和价值变现的挑战。给出了
6G网络数据和数据服务的分类和特征。并在对比分析5G用户面以及现有数据驱动的技术架构基础上，提
出了一种以数据编排器和数据代理为核心的独立的6G数据面框架，详细阐述了数据面功能架构。此外，设
计了3种支持随路计算和支持任意拓扑数据管道的数据转发控制机制，实现了动态可编程数据管道的构建与
维护，以及路由算法和数据转发的彻底分离。

关键词：6G;数据服务;数据面;数据编排;数据转发控制协议;

引言 化大数据平台开始向分布式可编程的数据管道转变，为实现去
随着计算和存储成本的降低，以及大量低时延业务和局域 中心化的数据处理和监管提供了架构基础 [15] 。同时，以自动驾
应用的出现，计算、存储，以及依赖于两者的智能算法趋向于 驶 [16] 、远程医疗 [17] 、智慧交通 [18] 等为代表的新兴智能应用催生
在靠近数据源的网络边缘部署，从而形成了以数据为中心的网 了数据可信采集、实时处理、灵活共享、有效监管的需求。因
络架构 [1,2,3,4,5] 。移动通信网络的基本功能也将开始从信息传递 此，不同于5G网络作为数据承载和传输平台仅负责建立安全会
的管道向数据管控的平台转变。内生智能和感知作为6G网络的 话通道，6G网络需要实现基于云边协同的数据实时智能处理，
两大主要新增能力，前者通过传感设备感知网络自身状态、周 在传输过程中同时执行数据处理，为智能和自动化决策算法提
围环境，以及用户/设备行为等产生的海量数据，后者使用人工 供可信高质量数据。
智能（AI,artificial intelligence）、数字孪生等技术 [6,7,8] 现有通信网络作为数据传输的“管道”，通过集成单点技
进行建模分析和自动决策以提升网络运营效率、提升系统性能 术实现数据处理、数据监管及安全隐私保护，为智能应用提供
或为智能应用提供数据服务 [9,10,11] 。可见，6G网络是数据的生产 特定数据服务能力，但缺乏归一化的数据服务框架，并面临着
者和提供者，为智能应用提供可信数据服务，同时又是数据的 数据治理层面的诸多挑战[19]。例如，单域智能、共享受限、
消费者，借助数据驱动的智能应用提升网络性能和运营效率。 支撑的应用场景和用例有限，以及数据采集、选择、修剪和标
因此，如何优化数据治理、挖掘数据价值、提供可信数据服 记中的任何损坏或偏差都会显著影响机器学习模型的性能和准
务，对6G网络设计提出了全新的挑战。 确性等 [20,21,22] 。
传统网络架构围绕业务为中心设计，数据伴随各类业务 当前网络出于优化网络性能和提升运营效率的目的，提出
与应用形成数据“孤岛”，难以进行高效协同实现数据价值最 了多种数据驱动的架构，包括第三代合作伙伴计划（3GPP,the
大化。此外，由于算力和存储资源的中心化部署，数据往往需 3rd Generation Partnership Project）定义的网络数据分
要被集中到中心节点或云端进行处理，极易受到单点攻击，存 析功能（NWDAF,network data analytics function)[23]、
在隐私泄露风险，并且面临可扩展性瓶颈 [12,13,14] 。随着边缘计 最小化路测（MDT,minimization of drive-tests)[24]、自
算、边缘智能、分布式机器学习等技术的发展，基于云的中心 组织网络（SON,self-organizing network)[25]，欧洲电信

24 网络电信 二零二三年十二月