摘要
当前,光网络已呈现出网络环境复杂化和管控系统智能化的发展趋势。光网络的智能管控离不开对网络的准确感知,数字孪生技术通过在网络系统中应用大量感知单元,结合网络先验模型,对网络运行状态和性能进行实时精确的“映射”,从而在数字世界得到真实网络的精确“映像”,使得对真实网络进行准确分析、自动控制和性能优化成为可能。数据采集是光网络数字孪生系统的重要一环,一旦出现问题,将严重制约系统性能。针对这些问题进行初步分析与建模,并对当前以及潜在的解决方案进行讨论与研究。
Nowadays,the optical network is developing towards complex network environment and intelligent management and control system.There is no doubt that the intelligent management and control of the optical network is based on the accurate perception of the network.The digital twin technology uses a large number of perception units in the network system,combined with the network prior model,to carry out real-time and accurate“mapping”of the network operating status and performance,thereby in the digital world an accurate“copy”of the real network is obtained,enabling accurate analysis,automatic control and performance optimization of the real network.Data collection is an important part of the digital twin system in optical networks.Once a problem occurs during the collection stage,the performance of the system will be severely affected.This paper will conduct preliminary analysis and modeling of these problems,and discuss about the existing and potential solutions.
作者
朱康奇
华楠
李艳和
郑小平
ZHU Kangqi;HUA Nan;LI Yanhe;ZHENG Xiaoping(Beijing National Research Center for Information Science and Technology(BNRist),Beijing 100084,China;Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)
出处
《信息通信技术与政策》
2021年第12期69-75,共7页
Information and Communications Technology and Policy
基金
国家重点研发计划项目(No.2020YFB1805602)
国家自然科学基金项目(No.61871448)资助。
关键词
全光网
数字孪生
机器学习
网络感知
all-optical network
digital twin
machine learning
perception of networks
作者简介
朱康奇,北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学电子工程系在读博士研究生,主要从事光网络感知、光/无线网络融合等方面的研究工作;通信作者:华楠,北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学电子工程系副研究员,主要从事智慧光网络、光网络感知、卫星光网络、光/无线网络融合等方面的研究工作;李艳和,清华大学电子工程系退休教授,主要从事光通信、光网络方面的研究工作;郑小平,北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学电子工程系教授,主要从事光通信、光网络、光微波等方面的研究工作。
