电信运营商纷纷开展网络重构工作.doc

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1、电信运营商纷纷开展网络重构工作2025年将实现80%网络功能虚拟化部署　　中国电信CTNet2025的一个重要目标，是到2025年左右将实现80%的网络功能虚拟化(NFV,NetworkFunctionVirtualization)部署，近期到2020年将首先达成该目标的一半，即40%的网络功能虚拟化部署。中国电信董事长杨杰表示:“中国电信希望以CTNet2025为牵引，通过从2016年到2025年将近10年的网络重构工作，形成智能的网络服务体系，改变人与人、人与物、物与物的连接交互方式。”　　　　2017年8月，中国电信在北京进行了网络重构一周年的成果展示，从其

2、发布的网络重构成果中可以发现，中国电信已经在多个领域积极推进了NFV的引入：　　•结合VoLTE的需求，部署了全球最大规模的vIMS网络　　•面向城域网内大并发、小流量的场景，开展了vBRAS试点和试商用　　•面向物联专网等需求，开展了vEPC的试验　　•关注中小企业网络随选的需求，开展了vCPE等定制开发　　但是，尽管成果显著，但真正让NFV走向成熟、稳定的业务应用，目前依然有众多技术挑战需要攻克。著名咨询机构IHS在2017年的报告中指出，缺乏运营商级要求的NFV产品和技术是电信运营商网络中部署NFV的最大阻力。在前期开展的NFV技术试验、试点和商用部署等工作

3、中发现，亟需在以下几个方面对现有的技术加以改进和提升、对采用的基础设施加以规范，以满足电信级的NFV应用部署需要:　　•面向云、网、终端等不同场景需求，引入不同型号CPU，特别关注高性能和低功耗的形态　　•面向NFVI高速转发和服务器高速网卡要求，提供万兆以上的网卡能力　　•面向快速高性能存储要求，考虑低成本硬盘存储和SSDcache相结合　　•关注防火墙设备对等数据包高速处理的要求，考虑加速卡的应用　　•针对用户数据I/O通道性能瓶颈，考虑多种软硬件的优化手段　　•面向OpenStack提供对于硬件资源位置精准监视和关键事件的捕获，便于MANO的智能管理　　•采

4、用容器技术，诸如Kubernetes，来降低对Hypervisor部署的需要，降低VNF的加载时间软硬结合，以全栈产品实力助推NFV变革　　为了解决上述问题，进一步推动NFV技术的部署和转化，英特尔与电信运营商的技术专家合作开展了深入的研究，并结合实验室测试和现网试点等机会进行了验证。　　　　在硬件层面，面向灵活的计算、存储和网络所需的强大数据中心平台要求，英特尔推出了英特尔至强可扩展处理器，与前几代产品相比，该平台可使每台服务器运行的虚拟机数量最多提高4.2倍，特别适合云和NFV的需求，并能达到电信级的99.999%的高可用性。　　同时，在已经量产的40G、25

5、G网卡的基础上，英特尔正在加速推出100G和智能网卡。基于傲腾新一代高速存储科技，英特尔可以提供近似于内存性能的英特尔固态盘，充分满足NFVI和数据中心的要求。同时，基于英特尔QAT技术（英特尔QuickAssistTechnology）加速卡对加解密和压缩/解压缩，基于FPGA对vBRAS的层次化QoS都进行了优化，充分释放了CPU能力，提高了数据包的处理性能。　　　　在软件层面，英特尔积极推动开源技术的发展，广泛开展和参与了DPDK、VPP、OVS等项目，其中DPDK技术结合了英特尔VT技术、操作系统、虚拟化层与vSwitch等多种优化方案，形成了完整的性能加

6、速架构，可提供API供高速转发类应用访问。目前，DPDK已经成为我国电信运营商NFV系列规划的标配内容，并且DPDK与VPP、OVS相结合，还能在多种不同网元的加速上产生良好的效果。　　在智能化平台层面，英特尔积极参与了MANO智能化平台的开源社区活动，并借助EPA实现对PCI总线进行遍历，以及自动向基于OpenStack的管理器和编排器上报服务器的能力，实现MANO对NFVI的深度感知和智能调度。阶段成果，为未来智能时代奠基　　在英特尔的协助下，电信级NFV技术和产品得到了快速发展，我国电信运营商进一步坚定了NFV引入的信心，以中国电信为例，其将在以下几个方面持

7、续推进NFV的应用部署。　　坚定了内部一朵云的决心，将NFVI纳入云管平台统一管理　　中国电信认为，在已经集约化部署的云资源池中，在现有IT系统和业务平台共云的基础上，未来NFVI规模部署也可以基于该云资源池统一承载。特别是采用诸如DPDK这样的硬件通用化和性能提升技术，结合诸如EPA这样的MANO智能化管理技术，完全可以基于已有的云管平台将NFVI资源进行统一纳管。发布了全解耦的NFV系列规范，将DPDK等关键要求纳入企业标准　　中国电信在业界首家发布了面向全解耦的NFV系统规范，向产业界发出了明确的信号和具体的技术要求，希望通过NFVI、vIMS网元以及MAN

8、O的协同配