一种基于数据智能服务体的泛在智能网络构建方法及装置与流程

本技术涉及通信网络，具体涉及一种基于数据智能服务体的泛在智能网络构建方法及装置。

背景技术：

1、近几年，随着metaverse(元宇宙)、xr(extended reality，扩展现实)等业务对于网络的要求已经不仅仅是局限于网络连接，这些业务除了需要超高的、确定性的带宽以外，还需要有即时的、大量的计算以及海量数据处理能力的支撑。ai(artificialintelligence，人工智能)大模型的出现，则加剧了这一过程。ai大模型本身需要巨大的计算能力，动辄几千块gpu(graphics processing unit，图形处理器)卡，产生的数据也达到上万亿的参数。而随着ai大模型的普及，网络中越来越多的应用可能基于ai大模型，当前的网络如果只是数据中心支持ai大模型，则无法满足很多业务对大模型的需求。因此需要在边缘、端具备相当的计算能力和数据。同时网络本身这个超大的“智能体”也需要ai大模型来支撑，以实现其网络自身的智能和自治。

2、在当前已经发布的对于imt-2030(第6代通信技术)的要求中，泛在智能和泛在计算已经被定义为imt-2030的关键特征和发展趋势。

3、所谓泛在的、原生的智能能力是指除了在传统的云中心能进行智能的计算之外，要求在网络的任何地方，比如边缘、端都要有计算能力，都要有对应的数据，都能够提供智能服务。尤其是对于时延敏感并需要强大计算的业务来说，边缘和端的智能支撑显得更为重要。

4、而随着智慧城市和iot(internet of things，物联网)的不断发展，对于网络的要求也不仅仅是提供数据的连接，同时也要求在边缘和端一侧能提供实时的计算，比如智慧交通、智慧安防中对于视频数据的解析，已经要求实现实时的解析，而这种海量非结构化数据的实时解析显然只能通过在网络的端侧或者边缘侧增加智能计算能力才能实现。未来随着xr和元宇宙应用的普及，这种需求会越来越多。

5、如何在网络中实现泛在智能，实际上包含三个方面的因素：一是泛在的网络，二是泛在的计算，三泛在的数据。因为，智能就意味着需要数据和计算的结合，而泛在则要求智能和计算都随着网络一样延伸到网络的边缘和端。

6、当数据和计算走出数据中心，到达边缘甚至端，变得泛在之后那么对于泛在的数据和计算资源的管理就是一个迫切的问题。如何能使计算资源即时的满足业务的需求，同时又不至于浪费。如何使数据资源尽量少的移动，能实现就近计算来提供响应延时，同时，数据、计算、网络三者如何更好的融合，这些都是未来网络中亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于数据智能服务体的泛在智能网络构建方法及装置，以数据智能服务体的方式提供连接、计算、数据资源的融合资源提供模式和融合资源管理模式，实现真正的泛在、智能的网络架构。

2、第一方面，本技术实施例提供一种基于数据智能服务体的泛在智能网络构建方法，所述基于数据智能服务体的泛在智能网络构建方法包括：

3、在网络的云中心、网络边缘和网络端侧，根据数据、计算、网络资源的分布，构建可对外提供数据、智能计算和连接资源的数据智能服务体；

4、以构建的数据智能服务体为基本资源，组建得到包含资源层、编排层和应用层的泛在智能网络。

5、结合第一方面，在一种实施方式中，

6、所述数据智能服务体在逻辑上由数据面、网络面、计算面和管理面组成；

7、所述数据面包括数据基础设施子层、数据功能子层和数据服务子层；

8、所述网络面包括网络基础设施子层、网络功能子层和网络服务子层；

9、所述计算面包括计算基础设施子层、计算功能子层和计算服务子层；

10、所述管理面包括管理基础设施子层、管理功能子层和管理服务子层。

11、结合第一方面，在一种实施方式中，

12、所述数据基础设施子层用于管理数据智能服务体内的数据资源，并对外提供数据资源目录；

13、所述数据功能子层用于提供数据采集、数据治理、数据分析和处理功能，且数据功能子层提供的功能可以以服务的方式对外和对内提供服务；

14、所述数据服务子层用于负责数据面服务的管理、分发和编排功能；

15、所述网络基础设施子层用于负责提供网络面的基础设施资源，所述基础设施资源包括网络的传输设备、转发设备、交换设备；

16、所述网络功能子层用于提供网络的寻址功能、路由功能、链路计算功能、连接建立和维护功能；

17、所述网络服务子层用于将网络基础设施子层负责的基础设施资源和网络功能子层提供的网络功能，以服务的方式向外提供，并对服务进行管理和编排。

18、结合第一方面，在一种实施方式中，

19、所述计算基础设施子层用于负责提供计算相关的基础设施资源；

20、所述计算功能子层用于负责提供计算相关的虚拟化管理、容器管理和租户管理功能；

21、所述计算服务子层用于将计算相关的功能和资源，以服务的方式向外提供，并对服务进行管理和编排；

22、所述管理基础设施子层用于为管理面提供必要的基础设施支撑；

23、所述管理功能子层用于实现数据智能服务体自身的管理，包括进行数据智能服务体的数据资源、计算资源、网络资源的管理；

24、所述管理服务子层用于实现数据智能服务体自身的管理，包括资源管理、安全管理、业务管理、性能管理、故障管理，所述管理服务子层还用于将管理面的功能以服务的方式向外提供，以便供更高一层的统一管理功能调用。

25、结合第一方面，在一种实施方式中，

26、所述泛在智能网络的资源层以数据智能服务体为基本组成单元组建得到，且资源层中包括多个数据智能服务体，所述数据智能服务体本身为资源层的组成单位，同时也是具有自治和自我管理能力的一个自组织体；

27、所述泛在智能网络编排层的层次位于资源层之上，所述编排层由编排服务体组成，编排服务体以数据智能服务体的编排、管理和协同为基本功能，同时以数据智能服务体为单位进行资源的管理；

28、所述泛在智能网络应用层的层次位于编排层之上，所述应用层用于对元宇宙应用、xr应用、ai大模型应用、web3.0应用提供支撑。

29、结合第一方面，在一种实施方式中，

30、所述泛在智能网络为分管理域进行实现，且每个管理域中均有至少两个主从的编排服务体，每个管理域中的两个编排服务体实现实时双向热备份；

31、所述编排服务体用于接收数据智能服务体的资源注册信息、验证注册的名字是否唯一，以及为每个数据智能服务体的资源进行注册，所述编排服务体还用于进行资源的分配和协同。

32、结合第一方面，在一种实施方式中，

33、每个数据智能服务体在所在管理域中均存在唯一名字，数据智能服务体的命名由自身或管理员进行，且命名之后需向编排服务体进行注册；

34、所述数据智能服务体中的计算资源、数据资源和网络资源均以数据智能服务体的名字为根，然后形成url的方式来命名，每种资源作为数据智能服务体的子目录或者子节点，并同数据智能服务体的名字一同注册至编排服务体中；

35、所述数据智能服务体中的所有资源均在数据智能服务体的根节点之下。

36、结合第一方面，在一种实施方式中，

37、所述数据智能服务体的网络采用ip路由协议方式进行地址信息的扩散和学习；

38、所述数据智能服务体的其他资源的注册信息，包括数据智能服务体的名字、类型、ip地址和资源信息，资源信息包括计算资源、数据资源和网络资源；

39、所述数据智能服务体的注册信息是以数据智能服务体的名称为总的资源信息的根节点，计算资源、数据资源和网络资源均在根节点下的叶子或子节点进行注册，当编排服务体收到注册信息后，将ip地址和计算资源、数据资源、网络资源进行绑定；

40、所述数据智能服务体的计算资源、数据资源和网络资源在注册时采用同一个ip地址。

41、结合第一方面，在一种实施方式中，

42、对于由数据智能服务体组成的泛在智能网络，业务和网络之间的接口均是通过服务的形式进行提供，业务向数据智能服务体请求服务资源，数据智能服务体向业务提供服务能力；

43、业务向数据智能服务体请求的服务资源包括数据、计算、网路。

44、第二方面，本技术实施例提供一种基于数据智能服务体的泛在智能网络构建装置，所述基于数据智能服务体的泛在智能网络构建装置包括：

45、构建模块，其用于在网络的云中心、网络边缘和网络端侧，根据数据、计算、网络资源的分布，构建可对外提供数据、智能计算和连接资源的数据智能服务体；

46、组建模块，其用于以构建的数据智能服务体为基本资源，组建得到包含资源层、编排层和应用层的泛在智能网络；

47、其中，所述资源层由数据智能服务体组成，所述编排层由编排服务体组成，所述应用层为各种网络应用，包括未来的元宇宙应用、xr应用、ai大模型应用、web3.0应用。

48、本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：

49、(1)通过创新性的提出基于数据智能服务体的网络构建方式，实现了泛在的、智能的网络架构，可以很好的支撑元宇宙、ai大模型、xr、web3.0等未来的网络应用；

50、(2)数据智能服务体由数据面、计算面、网络面和管理面组成，基于数据智能服务体的网络架构将传统的由网络提供连接资源、数据中心提供计算资源、用户提供数据资源的分离模式，转变为在网络的任何地方都可以以数据智能服务体的方式提供连接、计算、数据资源的融合资源提供模式和融合资源管理模式，这种方式实现了真正的泛在、智能的网络架构；

51、(3)数据智能服务体通过实现自身的自治管理来实现全网的分布式智能化自治管理，通过编排层，还可以实现不同数据智能服务体之间的协同和编排，可以支撑像ai大模型等大型的智能化、大数据类的应用。