中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术
2023年国家电网招聘之通信类真题精选附答案
2023年国家电网招聘之通信类真题精选附答案单选题（共30题）1、中国能源资源与负荷中心( )的国情，决定了特高压输电技术在中国具有广阔的应用空间。
A.正向分布B.逆向分布C.集中分布D.散落分布【答案】 B2、当今世界的电子信息系统，不论是通信、雷达、广播、电视，还是导航、遥控遥测，都是通过()传递信息来进行工作的。
A.电磁波B.微波C.红外线D.蓝牙【答案】 A3、历练对于（）相当于磨砺对于( )A.栉风沐雨千锤百炼B.波澜不惊一鸣惊人C.处心积虑百折不回D.千辛万苦九死一生【答案】 A4、下列关于危险废物经我国过境转移的说法，符合《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》的是（）。
A.禁止越境转移B.有国际协定的可以越境转移C.经国务院批准后，可越境转移D.经国家环境保护总局批准后，可越境转移【答案】 A5、分组交换中，数据报工作模式类似于()。
A.PCM方式B.电路交换方式C.ATM方式D.报文传输方式【答案】 D6、()是在接收端逐个统计不相关的分集支路，经过相位校正，并按适当的可变增益加权再相加后送入检测器进行相干检测。
此方法合并效果最好，但实现较复杂。
A.收发合并B.最大比合并C.等增益合并D.选择性合并【答案】 B7、国家电网公司的战略保障是（）。
A.三抓一创B.统一的优秀企业文化C.科技创新D.三个建设【答案】 D8、以下从时钟的几种工作模式、精度最高的是哪一种（）。
A.跟踪同步模式B.同步保持模式C.内部自由振荡模式【答案】 A9、《国务院关于落实科学发展观加强环境保护的决定》中提出的需要完善的环境监管制度包括（）。
A.污染物总量控制制度B.限期治理制度C.环境监察制度D.河流断面水质考核制度E.强制淘汰制度【答案】 C10、变化的电场产生磁场，变化的磁场产生电场，电场和磁场交替产生，由近向远传播，形成()。
A.电磁波B.微波C.红外线D.蓝牙【答案】 A11、柔性交流输电技术是在传统交流输电的基础上，将与相结合。
SDN和NFV标准进展
2013年5月第5期现代电信科技ODERNSCIENCE&TECHNOLOGYOFTELECOMMUNICATIONS现代电信科技M····························
摘要：首先简要描述了SDN技术的起源与发展，然后深入分析了SDN和NFV技术标准在国内外标准组织的研究进展情况。分析了目前SDN在技术和标准化方面存在的问题。总之，SDN和NFV在互联网方面的技术研究正处在标准化过程中，而国内外基于SDN和NFV的移动网络应用和技术的标准研究尚处于起步阶段，值得各方加以重视。关键词：SDN，NFV，网络虚拟化，OpenFlow
Abstract：ThisarticlesummarizestheoriginanddevelopmentofSDN,andanalyzesdeeplythere原searchprogressofSDNandNFVtechnicalstan原dardsinONF,IETFandITU.RelatedtechnologiesbasedonSDNandNFVareinthestandardizationprocess,andtherearestillalotofproblemstobesolved.Itisworthyofallattentiononrelatedtech原nologies,andthedomesticandforeignresearchbasedonthestandardsofmobilenetworkapplica原tionandtechnologiesofSDNandNFVisstillinitsinfancy.Keywords:SDN,NFV,OpenFlow
SDN和NFV标准进展王信龙工业和信息化部电信研究院通信标准研究所工程师软件定义网络（SDN：SoftwareDefinedNetwork）是一种新型的网络架构，将网络的控制平面与数据转发平面进行分离是SDN的基本理念，也通过控制和数据转发的分离实现控制层面的可编程化的控制。目前关于SDN的技术已有多家传统IT设备厂商支持，开放网络基金会（ONF:OpenNetworkingFoundation）等标准化工作组也正在对SDN技术中的OpenFlow协议进行标准化。2013年1月，ETSI成立了网络功能虚拟化（NFV:NetworkFunctionsVirtualisation）特别小组，开展虚拟化技术在网络中应用的探讨。通过SDN，通信基础设施成为可编程网络，能适应迅速变化的市场需求，不但可降低运营商网络建设成本，更催生了新的商机。SDN流量管理允许网络虚拟化，这可以帮助电信运营商摆脱成为哑管道提供商的威胁，保持竞争力和发展创新的商业模式，获得新的发展机遇。因此，SDN和NFV标准的进展受到业界各方的极大关注。
传统数据中心向SDN数据中心迁移方案
传统数据中心向SDN数据中心迁移方案在当今数字化快速发展的时代，数据中心的作用日益凸显。
随着业务需求的不断增长和技术的不断进步，传统数据中心在灵活性、可扩展性和管理效率等方面逐渐显露出局限性。
软件定义网络（SDN）作为一种创新的网络架构，为数据中心带来了更高的灵活性、自动化和智能性。
因此，将传统数据中心迁移到 SDN 数据中心成为了许多企业和组织的重要战略决策。
一、传统数据中心的局限性传统数据中心通常采用基于硬件的网络架构，网络设备之间的连接和配置相对固定。
这导致了以下几个方面的问题：1、缺乏灵活性：在传统网络中，添加、删除或修改网络资源需要对物理设备进行手动配置，这一过程耗时且容易出错，难以快速适应业务的动态变化。
2、可扩展性受限：当业务规模增长时，传统网络的扩展往往需要大规模的硬件升级和复杂的布线工作，成本高昂且周期长。
3、管理复杂：由于网络设备的分散管理和复杂的配置，使得网络的监控、故障排查和优化变得困难，增加了运维成本和管理风险。
二、SDN 数据中心的优势相比之下，SDN 数据中心具有以下显著优势：1、集中控制和管理：SDN 通过将控制平面与数据平面分离，实现了网络的集中控制和管理。
管理员可以通过一个统一的控制器对整个网络进行策略制定和配置管理，大大提高了管理效率。
2、灵活性和可编程性：SDN 允许通过软件编程来定义网络行为和策略，可以快速响应业务需求的变化，实现网络资源的动态分配和调整。
3、优化的流量调度：SDN 控制器能够根据实时的网络流量情况，智能地进行流量调度，提高网络的性能和资源利用率。
4、更好的可扩展性：在 SDN 架构下，新的网络设备可以轻松地集成到现有网络中，通过软件定义的方式实现扩展，无需大规模的硬件改动。
三、迁移前的准备工作在开始迁移之前，需要进行充分的准备工作，包括：1、评估现有网络架构和业务需求：详细了解传统数据中心的网络拓扑、设备配置、应用系统和业务流量模式，确定迁移的目标和需求。
5G的基本特点与关键技术
5G的基本特点与关键技术第五代移动通信技术（5G）是目前移动通信技术发展的最高峰，也是人类希望不仅改变生活，更要改变社会的重要力量。
5G是在4G基础上，对于移动通信提出更高的要求，它不仅在速度而且还在功耗、时延等多个方面有了全新的提升。
由此业务也会有巨大提升，互联网的发展也将从移动互联网进入智能互联网时代。
5G的三大场景国际标准化组织3GPP定义了5G的三大场景。
其中，eMBB指3D/超高清视频等大流量移动宽带业务，mMTC指大规模物联网业务，URLLC指如无人驾驶、工业自动化等需要低时延、高可靠连接的业务。
通过3GPP的三大场景定义我们可以看出，对于5G，世界通信业的普遍看法是它不仅应具备高速度，还应满足低时延这样更高的要求，尽管高速度依然是它的一个组成部分。
从1G到4G，移动通信的核心是人与人之间的通信，个人的通信是移动通信的核心业务。
但是5G的通信不仅仅是人的通信，而且是物联网、工业自动化、无人驾驶等业务被引入，通信从人与人之间通信，开始转向人与物的通信，直至机器与机器之间的通信。
5G的三大场景显然对通信提出了更高的要求，不仅要解决一直需要解决的速度问题，把更高的速率提供给用户；而且对功耗、时延等提出了更高的要求，一些方面已经完全超出了我们对传统通信的理解，把更多的应用能力整合到5G 中。
这就对通信技术提出了更高要求。
在这三大场景下，5G 具有6大基本特点。
5G的六大基本特点高速度相对于4G，5G要解决的第一个问题就是高速度。
网络速度提升，用户体验与感受才会有较大提高，网络才能面对VR/超高清业务时不受限制，对网络速度要求很高的业务才能被广泛推广和使用。
因此，5G第一个特点就定义了速度的提升。
其实和每一代通信技术一样，确切说5G的速度到底是多少是很难的，一方面峰值速度和用户的实际体验速度不一样，不同的技术不同的时期速率也会不同。
对于5G的基站峰值要求不低于20Gb/s，当然这个速度是峰值速度，不是每一个用户的体验。
数字孪生网络(DTN)概念、架构及关键技术
数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术孙 滔 1周 铖 1段晓东 1陆 璐 1陈丹阳 1杨红伟 1朱艳宏 1刘 超 1李 琴 1 王 晓 2 沈 震 2 瞿逢重 3 蒋怀光 4 王飞跃2摘 要 随着5G 商用规模部署、下一代互联网IPv6的深化应用, 新一代网络技术的发展引发产业界的关注. 网络的智能化被认为是新一代网络发展的趋势. 网络为数字化社会的信息传输提供了基础, 而网络本身的数字化是智能化发展的先决条件. 面向数字化、智能化的新一代网络发展目标, 本文首次系统化提出了 “数字孪生网络(DTN: Digital twin network)”的概念, 给出了系统架构设计, 分析了DTN 的关键技术. 通过对DTN 发展挑战的分析, 本文指出了未来 “数字孪生网络”的发展方向.关键词 数字孪生网络, 网络自动化, 网络闭环控制, 全生命周期运维引用格式 孙滔, 周铖, 段晓东, 陆璐, 陈丹阳, 杨红伟, 朱艳宏, 刘超, 李琴, 王晓, 沈震, 瞿逢重, 蒋怀光, 王飞跃. 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术. 自动化学报, 2021, 47(3): 569−582DOI 10.16383/j.aas.c210097Digital Twin Network (DTN): Concepts, Architecture, and Key TechnologiesSUN Tao 1 ZHOU Cheng 1 DUAN Xiao-Dong 1 LU Lu 1 CHEN Dan-Yang 1 YANG Hong-Wei 1ZHU Yan-Hong 1 LIU Chao 1 LI Qin 1 WANG Xiao 2 SHEN Zhen 2QU Feng-Zhong 3 JIANG Huai-Guang 4 WANG Fei-Yue 2Abstract With the commercial deployment of 5G and the migration of internet from IPv4 to IPv6, the new devel-opment of the network technology has highly attracted the attention of the industry. The intelligentization of net-work is believed as the trend of the new generation of network development. The network provides the foundation for the information transmission in the digital society, and the digitalization of the network itself is the prerequisite for the intelligent development. Facing the goal of the new generation of digital and intelligent network, this paper introduces the new concept of “digital twin network (DTN)”, designs the system architecture, and analyzes the key technologies of DTN. By investigating the challenges of DTN, this paper points out the future development direc-tion of digital twin network.Key words Digital twin network (DTN), network automation, network closed-loop control, full life cycle operation Citation Sun Tao, Zhou Cheng, Duan Xiao-Dong, Lu Lu, Chen Dan-Yang, Yang Hong-Wei, Zhu Yan-Hong, Liu Chao, Li Qin, Wang Xiao, Shen Zhen, Qu Feng-Zhong, Jiang Huai-Guang, Wang Fei-Yue. Digital twin network (DTN): concepts, architecture, and key technologies. Acta Automatica Sinica , 2021, 47(3): 569−582随着5G 、物联网和云计算技术的发展以及层出不穷的网络新业务涌现, 网络负载不断增加, 网络规模持续扩大. 由此带来的网络复杂性, 使得网络的运行和维护变得越来越复杂[1−2]. 同时, 由于网络运营的高可靠性要求, 网络故障的高代价以及昂贵的试验成本, 网络的变动往往牵一发而动全身,新技术的部署愈发困难. 具体来说, 超大规模网络发展面临的典型挑战总结如下.1) 网络灵活性不足. 伴随物联网技术的兴起,网络通信由最初的人与人通信, 发展至人与物通信,并进一步发展至物与物通信. 通信模式不断更新,网络承载的业务类型、网络所服务的对象、连接到网络的设备类型等呈现出多样化发展的态势, 均对网络本身提出了更高的要求, 网络需具备更高的灵活性与可扩展性.收稿日期 2021-01-29 录用日期 2021-03-08Manuscript received January 29, 2021; accepted March 8, 2021国家重点研发计划(2020YFB1806801, 2020YFB1806800), 国家自然科学基金资助(61773382)Supported by National Key Research and Development Pro-gram of China (2020YFB1806801, 2020YFB1806800) and Nation-al Natural Science Foundation of China (61773382)本文责任编委 魏庆来Recommended by Associate Editor WEI Qing-Lai1. 中国移动通信有限公司研究院 北京 100053 中国2. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190 中国3. 浙江大学浙江省海洋观测—成像区重点实验室舟山 316021 中国4. 美国国家可再生能源实验室 科罗拉多州 戈尔登 80401 美国1. China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China2. Sta-te Key Laboratory for Management and Control of Complex Sys-tems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190, China3. Key Laboratory of Ocean Observation-Imaging Testbed of Zhejiang Province, Zhejiang University,Zhoushan 316021, China4. National Renewable Energy Labor-atory, Golden, Colorado 80401, USA第 47 卷 第 3 期自 动 化 学 报Vol. 47, No. 32021 年 3 月ACTA AUTOMATICA SINICAMarch, 20212) 网络新技术研发周期长、部署难度大. 作为基础设施, 网络具有高可靠性要求, 网络运营商的现网环境很难直接用于科研人员的网络创新技术研究. 仅仅基于线下仿真平台的研究会大大影响结果的有效性, 从而降低网络创新技术的发展速度. 此外, 新技术的失败风险和失败代价会阻碍对网络创新应用的尝试.3) 网络管理运维复杂. 随着云计算、虚拟化技术的发展, 传统网络已经开始向软件化、可编程转变, 呈现了许多新的特点, 如资源的云化、业务的按需设计、资源的编排等, 这使得网络的运行和维护面临着前所未有的压力. 由于缺乏有效的统一仿真、分析和预测平台, 很难从现有的预防性运维转向理想的预测性运维.4) 网络优化成本高、风险大. 由于缺乏有效的虚拟验证平台, 网络优化操作不得不直接作用在现网基础设施中, 造成较长的时间消耗以及较高的现网运行业务风险, 从而加大网络的运营成本.为解决上述困难, 网络智能化越来越为产业界所重视. “基于意图的网络”[3−4], “自动驾驶网络”[5−6],“零接触(Zero-Touch)网络”[7]等概念和技术相继被业界提出和推广, 希望借助网络智能化技术, 实现网络自动化和自主化运行的愿景. 数字孪生网络构建物理网络的实时镜像, 可增强物理网络所缺少的系统性仿真、优化、验证和控制能力, 助力上述网络新技术的部署, 更加高效地应对网络问题和挑战.将数字孪生技术应用于网络, 创建物理网络设施的虚拟镜像, 即可搭建数字孪生网络平台. 通过物理网络和孪生网络实时交互, 相互影响, 数字孪生网络平台能够助力网络实现低成本试错、智能化决策和高效率创新. 数字孪生网络的研究和应用在产业和学术界还处于起步阶段. 本文结构如下: 第1节介绍数字孪生的研究与应用现状, 第2节描述数字孪生网络的定义和架构并给出应用示例, 第3节描述数字孪生网络的关键技术, 第4节描述数字孪生网络的目标价值, 最后是总结和展望.1 数字孪生技术研究和应用现状1.1 数字孪生及相关技术概述数字孪生的概念最早由美国学者M. Grieves 教授提出[8], 并定义为三维模型, 包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接. 2012年, 美国空军研究实验室和美国国家航空航天局 (National Aero-nautics and Space Administration, NASA)合作提出构建未来飞行器的数字孪生体[9], 并定义数字孪生为高度集成的多物理场、多尺度、多概率的仿真模型. 近年来, 随着多学科建模与仿真技术的飞速发展, 数字孪生技术研究成为热点, 并在虚拟样机、数字孪生车间、数字孪生卫星、能源交通、医疗健康等诸多领域得到成功运用[10−12]. 面向未来网络, 伴随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展以及信息的泛在化, 数字孪生技术也将更广泛地运用于人体活动监控与管理、家居生活和科学研究等领域, 使得整个社会走向虚拟与现实结合的 “数字孪生” 世界. 国际电信联盟电信标准化部 (Interna-tional Telecommunication Union — Telecommuni-cation Standardization Sector, ITU-T)面向未来网络的Network2030焦点组的技术报告[13−14]也将数字孪生作为未来网络12个代表性用例之一.数字孪生模型框架目前尚无统一定义. 商业公司、科研机构和标准组织都在尝试定义通用或者专用的模型框架. Gartner在其物联网(Internet of things, IoT)数字孪生技术报告[15]中提出构建一个物理实体的数字孪生体需要4个关键要素: 模型、数据、监控和唯一性. 文献[10]提出了数字孪生的五维模型 {PE, VE, Ss, DD, CN}, 其中, PE表示物理实体, VE表示虚拟实体, Ss表示服务, DD表示孪生数据, CN表示各部分之间的连接. 国际标准化组织(International Organization for Standardiza-tion, ISO)发布了面向制造的数字孪生系统框架标准草案[16−17], 提出包含数据采集域、设备控制域、数字孪生域和用户域的参考框架, 该草案即将成为数字孪生领域第一个国际标准.与数字孪生观念紧密相关的理论, 是由中国科学院自动化研究所王飞跃研究员于2004年提出的平行系统理论[18−19]. 平行系统理论同数字孪生理论在虚实映射、动态仿真等方面有相似性. 但是, 两者在研究对象、核心思想、实现方法、功能等方面均有所区别[20]. 数字孪生主要研究由信息空间和物理空间组成的空间物理系统 (Cyber physical system, CPS)[21], 而平行系统主要研究社会网络、信息资源和物理空间深度融合的社会物理信息系统 (Cyber physical social system, CPSS)[22], 包含社会活动的部分, 考虑社会的反映和影响. 平行系统相对于数字孪生的 “形似”, 更注重 “神似”. 数字孪生通过数字化空间构建物理空间的镜像, 而平行系统更强调计算实验和外在行为的干预, 基于人工系统生成场景. 平行系统理论在平行医疗[23−24]、平行自动驾驶[25]、平行军事[26]等领域同样有较多应用. 类似于数字孪生及平行系统理论, 文献[27]提出了智能空间设想,探讨了基于智能交通空间, 实现智能化车辆和交通基础设施控制的可行性.1.2 数字孪生网络相关探索与工作随着数字孪生技术的发展及其在生产制造等多570自 动 化 学 报47 卷个产业的应用, 数字孪生技术理念在通信网络领域的应用也逐渐被业界研究和关注. 华为公司提出在意图驱动网络的网络云化引擎(Network cloud en-gine, NCE)中[28], 在物理网络和商业意图之间构建数字孪生, 将过去离散的数据进行关联并转为在线共享, 构建全生命周期的数字化运维能力. Aria 公司的产品 STEP-T (Strategic traffic engineer-ing and planning tool) [29]在运营商客户的骨干网上建立数字孪生体, 运用人工智能 (Artificial intel-ligence, AI)技术在大规模复杂骨干网上完成了路由优化和故障仿真. 文献[30−31]提出基于赛博孪生(Cybertwin)的下一代网络架构, 通过人和物在虚拟世界的数字表示, 提供通信助理、日志记录和数字资产等功能, 适于未来网络从端到端连接至云到端连接的演进. 文献[32]建立了5G移动边缘计算(Mobile edge computing, MEC)网络的数字孪生体, 利用孪生体离线训练基于强化学习的资源分配优化和归一化节能算法, 然后将方案更新至MEC网络. 文献[33]提出一种工业互联网对应的数字孪生网络集成框架, 利用强化学习算法在此框架下寻求最优随机计算卸载和资源分配策略. 文献[34]建立了面向6G移动边缘计算系统的数字孪生边缘网络, 其中边缘服务器的孪生体评估实体服务器的状态, 移动边缘计算系统的孪生体提供数据用于训练卸载策略, 方案在降低卸载延时的同时减少了系统开销. 此外, 数字孪生技术在无线频谱等方面的感知与管理也有了相关的探索.中国科学院自动化所王飞跃研究员将平行系统理论用于网络系统, 提出 “平行网络(Parallel net-works)” 网络架构[35−37], 通过建立相应的人工网络系统, 开展相关计算实验, 对网络进行全面、准确和及时的评估. 数字孪生网络与平行网络在概念和目标上有一定的相似性, 主要设计思想都是类似于状态观测器的设计思路, 通过构造出类似原系统的衍生系统, 再针对所构造的人工网络系统或者孪生系统间接的修正实际系统的状态, 从而调整网络优化资源管理, 达到网络性能优化的目的. 同时, 二者在架构和实现方法上有所区别: 平行网络中的人工网络并非总是实际网络的完全映射; 数字孪生网络的孪生体强调物理网络的实时镜像. 平行网络中的人工网络基于软件定义网络(Software defined net-work, SDN)[38−39]技术和理念, 实现集中控制、整体优化和决策的功能; 数字孪生网络的孪生层不依赖SDN技术进行构建, 而是根据物理网络中网元和拓扑的实际形态进行抽象建模. 在实现方法上, 平行网络可基于有限数据进行计算实验和平行执行, 不依赖于全面、准确的数据即可建模; 数字孪生网络强调基于全面且准确的数据, 进行精准建模, 达成虚实网络实时交互.数字孪生网络技术的相关研究目前还处于初级阶段. 尽管数字孪生技术在网络中的应用已经起步,但目前的应用侧重于特定的物理网络中、特定的场景(如网络运维)中, 或者将网络数字孪生平台作为网络仿真工具. 结合数字孪生技术的特点以及在其他行业的应用, 本文认为数字孪生网络可以作为网络系统的一个有机整体, 成为未来涉及物理网络的全生命周期的通用架构, 服务于网络规划、建设、维护、优化, 以及网络自动驾驶、意图网络等网络创新技术的应用, 提升网络的自动化和智能化水平.2 数字孪生网络定义和架构2.1 数字孪生网络定义数字孪生网络业界尚无统一的定义, 本文将 “数字孪生网络” 定义为: 一个具有物理网络实体及虚拟孪生体, 且二者可进行实时交互映射的网络系统.在此系统中, 各种网络管理和应用可利用数字孪生技术构建的网络虚拟孪生体, 基于数据和模型对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制. 基于此定义, 数字孪生网络应当具备4个核心要素:数据、模型、映射和交互, 如图1所示.交互分析、诊断模型网络孪生体数据仿真、控制映射图 1 数字孪生网络的核心要素Fig. 1 The core elements of digital twin networks1) 数据是构建数字孪生网络的基石, 通过构建统一的数据共享仓库作为数字孪生网络的单一事实源, 高效存储物理网络的配置、拓扑、状态、日志、用户业务等历史和实时数据, 为网络孪生体提供数据支撑.2) 模型是数字孪生网络的能力源, 功能丰富的数据模型可通过灵活组合的方式创建多种模型实例, 服务于各种网络应用.3) 映射是物理网络实体通过网络孪生体的高保真可视化呈现, 是数字孪生网络区别于网络仿真系统的最典型特征.3 期孙滔等: 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术5714) 交互是达成虚实同步的关键, 网络孪生体通过标准化的接口连接网络服务应用和物理网络实体, 完成对于物理网络的实时信息采集和控制, 并提供及时诊断和分析.基于四要素构建的网络孪生体可借助优化算法、管理方法、专家知识等对物理网络进行全生命周期的分析、诊断、仿真和控制, 实现物理网络与孪生网络的实时交互映射, 帮助网络以更低成本、更高效率、更小的现网影响部署各种网络应用, 助力网络实现极简化和智慧化运维.2.2 数字孪生网络架构根据数字孪生网络的定义和四个核心要素, 数字孪生网络可以设计为如图2所示的 “三层三域双闭环” 架构: 三层指构成数字孪生网络系统的物理网络层、孪生网络层和网络应用层; 三域指孪生网络层数据域、模型域和管理域, 分别对应数据共享仓库、服务映射模型和网络孪生体管理三个子系统;“双闭环” 是指孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环” 仿真和优化, 以及基于三层架构的 “外闭环” 对网络应用的控制、反馈和优化.1) 物理网络层. 物理实体网络中的各种网元通过孪生南向接口同网络孪生体交互网络数据和网络控制信息. 作为网络孪生体的实体对象, 物理网络既可以是蜂窝接入网、蜂窝核心网, 也可以是数据中心网络、园区企业网、工业物联网等; 既可以是单一网络域(例如, 无线或有线接入网、传输网、核心网、承载网等)子网, 也可以是端到端的跨域网络.既可以是网络域内所有的基础设施, 也可以是网络域内特定的基础设施(例如, 无线频谱资源、核心网用户面网元等).2) 孪生网络层. 孪生网络层是数字孪生网络系统的标志, 包含数据共享仓库、服务映射模型和网络孪生体管理三个关键子系统. 数据共享仓库子系统负责采集和存储各种网络数据, 并向数据映射模型子系统提供数据服务和统一接口; 服务映射模型子系统完成基于数据的建模, 为各种网络应用提供数据模型实例, 最大化网络业务的敏捷性和可编程性; 网络孪生体管理子系统负责网络孪生体的全生命周期管理以及可视化呈现.3) 网络应用层. 网络应用通过孪生北向接口向孪生网络层输入需求, 并通过模型化实例在孪生网络层进行业务的部署. 充分验证后, 孪生网络层通过南向接口将控制更新下发至物理实体网络. 网络运维和优化、网络可视化、意图验证、网络自动驾驶等网络创新技术及各种应用能够以更低的成本、更数据共享仓库迭代优化仿真验证网络孪生体管理网络应用层网络创新技术验证网络可视化意图验证网络管理网络维护和优化能力调用意图翻译数据管理数据服务功能模型数据存储用户业务运行状态网络配置基础模型数据采集数据采集服务映射模型网络规划流量建模安全建模故障诊断调度优化质量保障网元模型拓扑模型孪生网络层模型管理安全管理拓扑管理控制下发物理网络层规划建设维护优化运营...图 2 数字孪生网络架构Fig. 2 Digital twin network architecture572自 动 化 学 报47 卷高的效率和更小的现网业务影响实现快速部署.从数字孪生网络的架构可以看出, 数字孪生网络不局限于软件定义网络SDN的架构; 同平行网络相似, 数字孪生网络能够基于虚拟层的仿真, 实现SDN管理和控制层无法实现的复杂网络动态控制和优化. 表1进一步对比了数字孪生网络、软件定义网络和平行网络在物理对象、架构层次、虚实映射和分析方法等方面的区别.2.3 孪生网络层三大子系统2.3.1 数据共享仓库数据共享仓库通过南向接口采集并存储网络实体的各种配置和运行数据, 形成数字孪生网络的单一事实源, 为各种服务于应用的网络模型提供准确完备的数据, 包括但不限于网络配置信息、网络运行状态和用户业务数据等. 数据共享仓库主要有以下四项职责.1)数据采集. 完成网络数据的抽取、转换、加载, 以及清洗和加工, 便于大规模的数据实现高效分布式存储.2)数据存储. 结合网络数据的多样化特性, 利用多种数据存储技术, 完成海量网络数据的高效存储.3)数据服务. 为服务映射模型子系统提供包括快速检索、并发冲突、批量服务、统一接口等多种数据服务.4)数据管理. 完成数据的资产管理、安全管理、质量管理和元数据管理.作为数字孪生网络的基石, 数据共享仓库中的数据越完备越准确, 数据模型的丰富性和准确性就越高.2.3.2 服务映射模型服务映射模型包括基础模型和功能模型两部分.基础模型是指基于网元基本配置、环境信息、运行状态、链路拓扑等信息, 建立的对应于物理实体网络的网元模型和拓扑模型, 实现对物理网络的实时精确描述.功能模型是指针对特定的应用场景, 充分利用数据仓库中的网络数据, 建立的网络分析、仿真、诊断、预测、保障等各种数据模型. 功能模型可以通过多个维度构建和扩展: 按照网络类型构建, 可以有服务于单网络域(如移动接入网、传输网、核心网、承载网等)的模型或者服务于多网络域的模型; 按照功能类型划分, 可分为状态监测、流量分析、安全演练、故障诊断、质量保障等模型; 按照适用范围划分, 可以划分为通用模型和专用模型; 按照网络生命周期管理划分, 可分为规划、建设、维护、优化和运营等模型. 将多个维度结合在一起, 可以创建面向更为具体应用场景的数据模型, 例如, 可以建立园区网络核心交换机上的流量均衡优化模型, 通过模型实例服务于相应的网络应用.基础模型和功能模型通过实例或者实例的组合向上层网络应用提供服务, 最大化网络业务的敏捷性和可编程性. 同时, 模型实例需要通过程序驱动在虚拟孪生网元或网络拓扑中对预测、调度、配置、优化等目标完成充分的仿真和验证, 保证变更控制下发到物理网络时的有效性和可靠性.2.3.3 网络孪生体管理网络孪生体管理完成数字孪生网络的管理功能, 全生命周期记录, 可视化呈现和管控网络孪生体的各种元素, 包括拓扑管理、模型管理和安全管理.1)拓扑管理基于基础模型, 生成物理网络对应的虚拟拓扑, 并对拓扑进行多维度、多层次的可视化展现.2)模型管理服务于各种数据模型实例的创建、存储、更新以及模型组合、应用关联的管理. 同时,可视化地呈现模型实例的数据加载、模型仿真验证过程和结果.3)安全管理与共享数据仓库中的数据管理一起, 负责数字孪生网络数据和模型安全保障相关的鉴权、认证、授权、加密和完整性保护.表 1 DTN、SDN和平行网络对比Table 1 Comparison of DTN, SDN and parallel networks维度数字孪生网络 DTN软件定义网络 SDN平行网络物理对象各种类型的物理网元具备 SDN 特性的物理网元各种类型的物理网元架构层次物理层、孪生层和网络应用层物理层、控制层和管理层物理层、人工网络 + 计算实验层虚拟网络物理网络的孪生镜像, 孪生层通过统一数据建模构建N/A基于人工系统生成物理网络对应的人工网络;人工网络基于 SDN 架构构建虚实映射通过功能映射模型对网络应用进行仿真和迭代优化; 注重虚实映射的实时性和精确性N/A通过人工网络逼近物理网络; 更加强调计算实验和外在行为的干预分析方法基于孪生层的共享数据仓库, 充分利用大数据分析、人工智能技术, 通过模型化实例的迭代仿真, 实现网络的全局动态实时控制和优化只具备基本的网络控制和管理能力, 缺乏对于复杂网络的动态控制和优化能力通过对人工网络(以及人工数据)进行各种实验, 对网络行为进行分析和预测, 进而平行执行至物理网络并根据反馈迭代优化3 期孙滔等: 数字孪生网络(DTN): 概念、架构及关键技术5732.4 应用示例: 基于DTN实现意图网络意图网络[3]是可以使用 “用户意图” 进行管理的网络, 它能够识别和接收操作员或用户的意图,并根据用户意图自主地配置和调整自己, 从而实现预期的结果, 而无需用户指定用于如何实现结果的详细技术步骤. 图3所示为一种基于数字孪生网络架构实现意图网络的参考框架. 其中意图网络的基础设施对应于DTN架构中的物理网络层, 意图网络的配置验证、意图保障和自动修复等关键功能可基于孪生网络层的多种服务映射模型实现, 实时保障来自网络应用层的用户意图.意图输入网络应用层孪生网络层服务映射模型意图翻译自动修复调度优化故障诊断流量分析拓扑模型仿真验证配置验证共享数据仓库意图保障配置下发数据采集物理网络层网络基础设施图 3 基于DTN的意图网络框架Fig. 3 Intent network architecture1) 基于服务映射模型的配置验证. 用户意图经过意图翻译后, 生成大量物理网络能执行的网络配置, 如果将这些配置直接下发到物理网络上可能影响其他业务正常处理, 所产生的影响无法预估. 利用数字孪生网络的服务映射模型, 提前校验和模拟配置下发, 提前发现配置中的一些异常问题, 例如地址冲突、路由环路、路由不可达等. 验证配置既能满足用户业务意图, 又对其他已有业务没有影响后,再将配置下发到物理网络.2) 基于服务映射模型的意图保障和自动修复.通过数据采集将物理网络运行状态传递到孪生网络层的数据共享仓库, 服务映射模型不断验证用户意图是否被满足. 当发现网络偏离了用户业务意图,可利用AI等智能化技术做根因分析, 生成修复策略. 因为当前AI技术还不能保证修复策略完全可靠且能解决问题, 所以一般需要人工确认无误后再下发到物理网络, 拉低了故障修复效率. 利用数字孪生网络的服务映射模型先验证修复策略, 保证正确无误后, 再通过自动化配置模块下发到物理网络,既提高了运维效率, 又推动了AI技术的应用落地.综上, 意图网络可基于数字孪生网络架构, 实现网络配置的提前验证和用户业务意图的实时保障等关键功能, 这将有助于意图网络的有效落地部署.3 数字孪生网络的关键技术3.1 问题和挑战构建数字孪生网络系统面临以下主要问题和挑战:1) 兼容性问题. 网络中不同厂商设备的技术实现和支持的功能不一致, 因此建立面向全网络域的数据共享仓库, 设计适配异厂家设备的接口以进行统一数据采集和处理的难度较高.2) 建模难度大. 基于大规模网络数据, 数据建模既要保证模型功能的丰富性, 也需考虑模型的灵活性和可扩展性, 这些需求进一步加大了构建高效的、层次化的基础模型和功能模型的难度.3) 实时性挑战. 对于实时性要求较高的业务,模型仿真和验证在数字孪生网络上的处理会增加延迟, 所以模型的功能和流程需要增加多种网络应用场景下的处理机制; 同时, 实时性要求也会进一步增加系统的软硬件性能需求.4) 规模性难题. 通信网络通常网元数量多、覆盖地域广、服务时间长, 因此网络数字孪生体必将是一个规模庞大的复杂巨系统, 这会显著增加数据的采集和存储、模型的设计和运用等方面的复杂度,对系统的软硬件要求也会非常高.为了解决以上问题和挑战, 本文将基于第2.2节提出数字孪生网络参考架构, 拟采用目标驱动的网络数据采集、多元网络数据存储和服务、多维全生命周期网络建模、交互式可视化呈现、以及接口协议体系五大关键使能技术, 完成数字孪生网络系统的构建.3.2 目标驱动的网络数据采集数据采集是构建数据仓库的基础, 作为物理网络的数字镜像, 数据越全面、准确, 数字孪生网络越能高保真的还原物理网络. 数据采集应当采用目标驱动模式, 数据采集的类型、频率和方法以满足数字孪生网络的应用为目标, 兼具全面、高效的特征.当对特定网络应用进行数据建模时, 所需的数据均可以从网络孪生层的数据共享仓库中高效获取. 以目标应用为驱动, 只有全面、高效地采集模型所需数据, 才能构建精准数据模型, 为目标应用提供良好服务.网络数据采集方式有很多, 例如技术成熟、应用广泛的SNMP (Simple network management protocol)、Netconf, 可采集原始码流的NetFlow、sFlow, 支持数据源端推送模式的网络遥测(Net-work telemetry)等; 不同的数据采集方案具备不同574自 动 化 学 报47 卷。
中国移动OTN网络引入SDN技术的探讨
中国移动OTN网络引入SDN技术的探讨柳晟【期刊名称】《通信世界》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】2页(P40-41)【作者】柳晟【作者单位】中国移动研究院【正文语种】中文目前中国移动OTN网络中的部分省际和省内骨干网正开始部署基于ASON分布式控制平面的OTN设备，因此除了要考虑OTN向SDN OTN过渡的问题，还要考虑ASON分布式控制平面的OTN向集中式控制平面的SDN OTN过渡的问题。
OTN技术是以传统WDM波分复用技术为基础，借鉴并吸收了SDH的分层结构，并扩展分组处理功能，实现了在线监控、保护、管理等功能的新一代光传送网。
OTN技术可以提供大容量、高可靠性、低成本、可灵活调度的传送管道，已经被广泛地应用于中国移动的省际骨干网、省内骨干网和城域传送网中。
目前，省际骨干网、省内骨干网为网状拓扑。
城域传送网多以环形和网状拓扑为主，其中城域核心层多为网状拓扑，城域汇聚层和城域接入层多为环形拓扑组网。
现网中OTN设备主要通过管理平面静态方式组网，通过基于NMS（网络管理系统）实现网络端到端的管理，目前现网中OTN设备没有广泛使用控制平面。
面向未来，由于城域核心层以及省际骨干网、省内骨干网都是网状拓扑，这使引入控制平面、通过ASON和SDN等技术对网络进行优化变得可能，如图1所示。
从业界趋势看，控制平面逐步从分布式控制平面方案向集中式控制平面方案发展。
未来网络通过设备与控制器之间接口标准化，实现网络控制与转发分离；通过控制平面API开放，构建更灵活、开放的网络。
考虑到运营商现有OTN网络需要平滑演进，OTN网络控制平面的发展可以分三个阶段。
● 第一阶段，分布式ASON，实现让网络智能化、自动化。
实现链路和拓扑自动发现、端到端自动业务创建，以及端到端自动业务恢复。
基于GMPLS的分布式控制平面解决方案需要涉及分布式路由协议、信令协议和链路管理协议。
● 第二阶段，集中式控制+分布式ASON控制，实现网络集中式全局优化。
承载网应用SDN技术建设研究
通信技术承载网应用SDN技术建设研究林小杰（广州杰赛科技股份有限公司，广东广州网络架构突出了创新特点，其凭借OpenFlow核心技术实现了对网络数据平面与设备控制平面的分离。
根据编程接口的开放性，分隔了转发层与控制层，有利于底层网络设施科学掌控透明的上层实践结构，提高了网络流量的灵活性，为系统平台提供了网络模式的全方位服务。
因此，利用SDN技术，系统讨论了SDN技术；网络数据平面；设备控制平面Research on Application of SDN Technology Construction in Bearer NetworkLIN XiaojieGuangzhou Jesse Technology Co.，Ltd.，GuangzhouSDN network architecture highlights the innovative features.With the core technology of openflow separates the network data plane from the device control plane.According to the openness of programming interface载网络的流量，以人工部署与干预手段科学配置网络，以科学程序贯彻落实规划，称为静态网络模式。
要想适应目前网络流量动态变化特点，对网络结构合理处置，顺利转发用户的流量需求。
基于SDN 开放特点的编程接口与集中控制特征，可以准确发现故障，合理引入业务，节省网络经营成本，增加运营商综合收益[5]。
系统分析，SDN 表现出以下4点特点。
一是网络设备利用SDN 实现控制与转发，达到简单和通用操作的目标，除去部分复杂的过程，提升了设备的融合水平，节省投入所需的硬件费用。
二是网络工程师借SDN 的集中控制特点，在运营管理区域内迅速掌握网络具体的应用状态，对网络造成了严重消耗，有效限制了软件流量，简化了各个调节过程，提高了网络运行的安全水平。
SDNNFV
讲师介绍:赵永利，博士，北京邮电大学副教授，硕士生导师，美国加州大学戴维斯分校访问学者，IEEE 高级会员，中国通信学会高级会员，国家科技专家库和国家自然科学基金委员会评审专家，入选北京市青年英才支持计划。
先后主持和参加国家863计划、国家973计划和国家自然科学基金等国家级项目，以及企业横向合作项目20余项，获得省部级科技奖励4次。
近5年发表SCI检索论文98篇，其中第一作者（含通讯作者）发表SCI检索论文41篇，发表OFC/ECOC 论文40篇，发表国际学术会议PDP论文8篇，论文引用次数近2000次。
完成学术专著6部，在国际学术会议上完成特邀报告10余次，获得授权国家发明专利24项。
近年来多次参加IETF、IEEE、ONF和CCSA等国际和国内标准化工作会议，提交国际标准文稿8篇，完成国家标准、通信行业标准和电力行业标准项目10余项。
研究方向包括：软件定义网络、网络功能虚拟化、数据中心光互联、频谱灵活光网络、边缘计算、光网络安全等。
讲授课程包括：《软件定义网络》、《软件定义光网络》、《光网络技术》、《分组传送网》、《计算机网络新技术》等。
课程提纲：课程一、SDN带来的传输技术变革课程目标：了解IPRAN和OTN网络发展存在的瓶颈和挑战，熟悉SDN IPRAN&OTN关键技术原理和当前网络如何平滑项SDN网络演进，制定前瞻性的网络规划方案。
一、传统网络面临的挑战1.互联网服务提供商期待更好的网络服务质量2.全球IP流量快速增长3.运营商频繁扩容4.传输网络面临的挑战与需求二、软件定义网络SDN（Software Defined Networking）1.SDN发展的驱动力当前网络面临的主要问题引入SDN技术后的改变方案SDN引进思路展望2.SDN技术概述SDN概念介绍SDN与传统网络区别SDN的主要特点及优势3.ONF SDN架构定义架构模式介绍SDN架构的特征分析分层架构的功能概述4.集中的控制平面技术技术概念介绍集中式控制平面的优点与分布式的控制平面区别5.SDN数据平面技术技术概念介绍数据平面功能6.SDN控制器技术SDN控制器的基本概念控制器主要功能介绍当前主要控制器简介以网络三层为中心的架构介绍三、SDN在运营商网络的应用介绍1.SDN在IP RAN网络中应用IP RAN运维的主要问题采用SDN控制器技术的优势2.SDN在城域网边缘的应用部署方式的技术分析与特点3.SDN在接入网中的应用传统接入网节点面临的问题基于SDN的统一管理方案4.SDN部署案例介绍SDN应用在互联网中技术的优势及问题SDN国内外部署案例情况介绍（国内外运营商、互联网公司、专网等）四、SDN对运营商的影响1.运营商网络的发展机遇2.运营商对SDN技术的需求分析3.主要业务基于SDN的解决方案五、SDN技术发展展望。
5G网络架构与关键技术
5G网络架构与关键技术（一）5G无线网络架构当前，国际上多个标准化组织如ITU、NGMN联盟等都已经开始进行5G网络及其架构的研究工作。
3GPP作为移动网络标准最主要的制定方，5G网络架构的设计将是其国际组织的重点工作，业界预期将在R14开始启动相关工作。
学术界、产业界如欧盟METIS、中国IMT-2020网络技术工作组（包含中国国内的运营商、研究机构、设备商、高校）等已经开始着手这方面的讨论。
5G无线网络架构的研究主要从增强特定应用场合如高速列车、热点场所、室内环境等覆盖以及吞吐量、增强用户数据速率以及QoS需求、增强频谱效率以及能量效率、降低网络延时等方面入手，具体可以总结如下：目前，5G研究仍处于需求制定和空中接口技术攻关阶段，尚未提出明确的网络架构。
但总的看来，5G无线网络架构存在两条发展路线：一是综合化发展，即“演进+创新”的路子，在演进型的2G/3G/4G多制式蜂窝网络、以及短距离无线通信网络的基础上，融入创新型无线接入技术，形成综合型的5G无线网络架构。
二是颠覆性发展，即“变革”的路子。
5G综合化发展的路子，也可以说是5G弥补了4G技术的不足，在数据速率、连接数量、时延、移动性、能耗等方面进一步提升系统性能，。
它既不是单一的技术演进，也不是几个全新的无线接入技术，而是整合了新型无线接入技术和现有无线接入技术（WLAN，4G、3G等），通过集成多种技术来满足不同的需求，是一个真正意义上的融合网络。
并且，由于融合，5G可以延续使用4G、3G的基础设施资源，并实现与之共存。
移动网全球漫游、无缝部署、后向兼容的特点，决定了5G无线网络架构的设计不可能是“从零开始”的全新架构。
然而，5G无线网络架构是一种演进，还是一种变革，将取决于运营商和用户需求、产业进程、时间要求和各方博弈等多种因素。
在5G架构设计的需求以及可能的技术方面，已经形成了一些共识。
在需求方面，普遍将灵活、高效、支持多样业务、实现网络即服务等作为设计目标；在技术方面，SDN、NFV等成为可能的基础技术，核心网与接入网融合、移动性管理、策略管理、网络功能重组等成为值得进一步研究的关键问题。
5G核心网网络架构及关键技术
765G网络可以满足多样化业务需求,应用通用硬件,能够实现网络功能软件化、差异化业务需求。
对于业务网络平台的运营,数字平台可以有效地连接业务需求和网络能力,降低传输网络的压力,避免数据下沉到本地。
5G核心网络可以提供网络切片、实现边缘计算,是社会信息化的新表现。
基于此,本文在5G核心网架构分析的基础上,探讨了核心网网络架构,研究了5G核心网关键技术,以供参考。
0 引言5G核心网创新驱动力,源于5G业务场景需求、ICT使能技术,建立广域网络基础设施,具备灵活性、高性能优势,提升网络运营能力。
5G时代下,形成分层化、虚拟化,属于核心网络、网络架构,围绕网络运营、业务服务,可以提供全新的经济发展模式。
5G标准下,以商用部署为主,基于5G需求,准确描述信息化社会。
在社会化信息发展下,注重建设基础设施,强化赋能业务,将其作为重要应用内容。
移动核心网,处于5G阶段,建立标准哈架构,赋予平台相关功能。
相比于4G核心网,5G核心网通过应用云平台思路,优化服务架构,功能设计,提供多元化接入方式,实现灵活性化控制,不断提升能力开放价值。
1 5G时代概述5G时代能够满足多样化业务需求,使用NFV/SDN技术,通用硬件,实现网络功能软件化,实现差异性业务编排。
业务网络平台运营,利用数字化平台,有效对接业务需求与网络能力,加强网络开放能力,按照用户面部署,降低业务时延。
有效控制和缓解传输网压力,消除传统数据,使用户与业务数据下沉至本地,实现高频、低频混合组网。
5G核心网结合NFV基础设施,属于普通消费者、应用提供者、垂直行业需求方,提供网络切片,边缘计算能力。
5G核心网,能够从传统互联网接入管道,转型为全社会信息化赋能者。
随着5G标准冻结,商用部署已经纳入到议程中。
5G需求描绘的社会信息化生活,不再处于设想阶段,而是落实到实际中,属于万物互联,赋能业务的基础设施环节,移动核心网,能够全面重构架构、平台与功能。
相比于4G网络,5G核心网以原声方式,高度适配云平台,确保控制、转发灵活性,加强开放效果。
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中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术随着云计算和大数据的快速发展，中国移动数据中心的规模和复杂
性也在迅速增加。
为了应对这一挑战，SDN（软件定义网络）技术被
引入到数据中心网络中。
本文将探讨中国移动数据中心SDN网络的架
构和关键技术。
一、SDN网络架构概述
SDN是一种网络架构和技术，通过将网络控制平面与数据平面分离，实现对网络资源的灵活管理和配置。
在中国移动数据中心，SDN网络
架构采用了集中式的控制器和分布式的交换机结构。
1. 控制器
SDN网络的控制器是整个网络的大脑，负责集中管理和控制网络中
的交换机。
在中国移动数据中心，SDN控制器可以根据实际需求来调
整网络的流量分配和路径选择，从而提高网络的灵活性和性能。
2. 交换机
SDN网络中的交换机负责实际转发数据包。
在中国移动数据中心，
交换机被部署在各个服务器和设备之间，通过与控制器的交互，来接
收并执行网络策略和配置。
二、SDN网络关键技术
1. OpenFlow协议
OpenFlow是SDN网络的一种重要协议，用于控制器和交换机之间的通信。
在中国移动数据中心中，使用OpenFlow协议可以实现网络的灵活性和可编程性，同时减少了对交换机的修改和配置。
2. 虚拟化技术
在中国移动数据中心的SDN网络中，虚拟化技术起到了至关重要的作用。
通过将物理网络资源划分为多个虚拟网络，可以实现对网络的动态分配和管理。
这种虚拟化技术可以提高数据中心的资源利用率和性能。
3. 多路径技术
为了提高中国移动数据中心SDN网络的可靠性和性能，多路径技术被引入到SDN网络中。
通过使用多条路径来传输数据，可以有效地避免网络拥堵和故障，提高网络的吞吐量和可用性。
4. 安全性技术
中国移动数据中心SDN网络中的安全性是一个重要的考虑因素。
为了保护网络免受恶意攻击和入侵，采用了各种安全性技术，如访问控制、加密和入侵检测等。
这些安全性技术可以有效地保护数据中心的网络安全。
5. 动态网络管理技术
中国移动数据中心的SDN网络需要具备动态管理和配置的能力。
通过使用动态网络管理技术，网络管理员可以根据实际需求来调整网络的策略和配置，实现网络资源的最优化分配和利用。
三、总结
中国移动数据中心SDN网络的架构和关键技术为数据中心的规模和复杂性提供了有效的解决方案。
通过使用SDN网络，可以提高数据中心网络的灵活性和性能，降低运维成本，进一步推动我国数据中心的发展。
未来，随着技术的不断发展，SDN网络将在中国移动数据中心中发挥越来越重要的作用。