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陈运清 基于SDN/NFV的云网协同实践与探索

发表日期:2015年12月11日      共浏览 718 次      编辑:


各位朋友大家下午好,这两天我参加了整个回程,也听了很多介绍,这方面实际上是代表整个中国产业界包括运营商包括互联网企业包括用户一块儿的历史机遇期,包括网络创新的机遇期,而且习主席要参加互联网大会,我们要建立一个创新的力量。

我们今天给大家介绍的题目主要是因为我们更好的系统和实践。中国电信在SDN/NFV方面主要是通过一些实践做一些体会,比如说SDN我们用在什么样的应用场景,怎么样体现在控制面的优势,NFV我们要做到用了这项技术怎么获取新的价值的体现和改变形态和互联网的发展。这张图是我们学习架构之后做出的,纵向分成三种云,电信云包括电信本身的网络是正在孵化的,包括中国电信有很多业务平台,IT云大家知道电信要开源的话会有很多系统,BSS系统等等,这些系统本身怎么样去结合,商业云是XaaS服务。再网上是云端的平台,我们下达了之后必须有一个云管理的平台,SDN控制器是很开放的,不一定自己要用自己的,业界都可以,最底层是硬件设施,我觉得最开始是云和端两侧开始的,硬件和数据中心的设施我们要有定制化,在2015年今年一年我们集团采用了产业链符合我们服务器标准的1.3万台的服务器的量,这一笔节省的成本,就是我们感觉到基础设施的X86的平台架构给运营商带来很大的好处。这一张图我想说的是如果想取得实质性的结果,主要靠三点,就是驱动整个变化,就是怎么样把云运用跟基础设施变成云网协同的集成。

今天的材料比较多,我不一定按照这上面讲。NFV一定是渐变的过程,一定是找到可以切入的点,我们找到NFV的点可以切入就是用户端,然后就是控制面的方式,比如说MS和EPC,所以我们提出的一个标题是业务驱动必须是先期切入的,网络方面一定是先控制再转发这样的概念,就是由易到难的过程。我今天介绍也是举了一个例子。比如说在云测我们的专家中兴华为都说SDN是一个切入点,获得的好处是云可以很灵活的调配。在广域方面主要是容量比较智能化的调度,怎么样与端的结合。在云方面,因为这张图比较复杂,我们把网络分成四个小阶段,C是客户,A是网络,S代表服务器端,我们在服务器发现原来的业务都是隔离的,很多系统都是单独建的,我们如何灵活的整合起来就是我们云侧的核心驱动,我们能不能搭集约的平台,然后一体化的实施,这样我们就提升我们的效率,我们发现云侧有这样的问题。然后我们就做了三件事,我说的三件事实际上是在中国电信已经实现的,中国电信在NFV做的说得比较少,像刘院士昨天的在昨天的时候说NFV难点在运营商,运营商其实在这方面倒是非常积极推动这方面的进展。第三件事主要就是SDN引入的数据中心的内部网络,获得的好处是能够开辟一些新的业务,控制底下能够灵活的转换,这个我们因了一个组网技术。互联我们做了数据中心间的云网中心的实践,这样有云的需求以后在不同的DC之间有资源的调度和相应网络的配套。我们把基础的服务器进行打通,他是一个天然的纵向打通的过程。这个是发现的一些问题,比如说自动配置的问题,命令下发以后看不到拓扑图怎么办,我发现用户点击以后没有办法有很好的效率,还有我们有没有可能集中到云上,进行一体化管理。经过实践我们把原有很多数据库系统以及相关的业务平台都搬迁到云上,这样节省很多服务器的数量,而且自动配置也非常强。在这个过程中我们也把整个SDNNFV的技术进行分层化的连接,这个技术在整个的数据中心被证明是完全可行的,应该成为SDN和NFV的经典案例。

那么下一步我们的一个计划就是我们想SDNNFV向哪个方面发展?我们说要有需求,这个需求就是混合云,混合云是引入数据中心的创新驱动力。有了以后我们也参考亚马逊的大的组网技术,我们提供的专线是运营商的强项,但是这不是每时每刻需要,当用户有需求的时候,他有公有云和私有云,他流量的调配就是靠SDN技术进行实现,这一方面是下面我们主攻的方向,也是在混合云组网的重点方向。

另外一个解决方案是我们怎么样去打造一个云操作系统,我们觉得云操作系统基于现在开源的实践,这样一个好处是SDN形成一个完美的配合,达到不同的私有云不同的体制以后我们去调用SDN的资源。向下我们要控制一些网络的资源,我们有了SDN以后混合云的资源就可以根据需求进行调配,这是它效应提升的体现,这一步我们还没有完全做到,这个是我们下一步的发展方向。另外我们也做了一个尝试,我们也是向OPNEDAYLIGHT积极的学习和参与,我们发起建设国家863的开源社区,这个是我们承接的一个项目,我们和合作伙伴去学习控制器是什么样的,我们怎么样在他的基础上开发,贡献到开源组织中,现在供应商也有团队了解主流的开源组织对他进行改造。

另外我们在集团也成立相关的云计算新旧联合实验室,体现中国电信在SDN方面的实验,包括思科、华为还有其他软件方面的合作伙伴,共同做一些实验。比如说我们在做的实验是云操作系统,怎么样基于OPNEDAYLIGHT进行一个很好的衔接,这些实验打通以后让中国电信的重点是去打造很好的云操作系统,而不是打了一个控制,我们调动能力就可以了,所以说云和网协同起来,这样才能达到很好的效果,我个人体会云计算方面,包括网络协同方面不可能是一家,那么一定是产业链密切合作的过程。

在广域网的流量方面我们也做了一个尝试,这个也有一个标准的图,我们要遵循主流的标准。主流的标准从上往下的话把金属资源进行了云化,再网上虚拟化一些虚拟的网源,然后我们要把它扣到C、A、N、S,这些标准化的语言很抽象,你要具体案例要变成可以实践的东西,所以这里面把一些东西各种接口消化清楚以后结合到四个段进行开发运营。

我们第一个结合点是N的方面,我们觉得有几个点,我们现在没有能力提供一个网络技术服务的能力,所以接下来我们就是把这些抽象以后,有没有可能探索灵活柔性的方式,而不是原来把厂家的东西拿过来进行互联互通,第一个把通用平台灵活的改变形态,而不是不能动。所以这一部分是增加灵活性和可管理性。比如说IP网,我本人也是IP网专业的,我们进行了梳理,我们认为主流的IP设备集中在数据中心,随着交换机的退化,很多网络设备会进去,进去以后他们逐渐向蒸汽一样向上云化的过程。我们看到这个里面实际上也是分了几层,底层是可以抽象的逻辑设备,再网上有一个控制器层,应该不止一个控制器在,城域网、广域网都需控制器。这些控制器之间必须要有协同,但不是一个控制器的情况下我们怎么把不同的控制器进行一次抽象的协同。再网上应该有业务的编排,我们怎么样提供业务的能力,运营管理系统真正网络资源的调度,这个是我们的目标架构。我们找到的切入点,这里说的是我们做的现实驱动,最后已经正在选到这些点来做应用了,一个是在DC之间开始组建这么一个网,就是我们组建了IDC,这个在重点省已经实施了,流量调控也可以进行实现。这是两个已经在做了,另外一个准备做或者正在开始已经实验的就是核心网,因为核心网主要是控制层面,还有城域网的设备,也在做NFV的尝试,这个主要是实现设备的虚拟化,我们经过计算以后,获得好处不是在成本,这个东西复杂化了,我们就要能够获得其他的好处,一个是配置能力、弹性调度能力,这方面是有好处的。另外一方面就是在城域网的选择上面,有一些灵活的带宽调整,这些实际上把能力开放出来以后,对自身业务层的平台或者第三方平台调用。这里举一个例子,总图中有一个策略层,其中有一个编排器,可以来指挥底层的控制器进行编排,编排获得的实际的好处我可以把一些服务质量,把一些动态调动的能力进行实现,管理上可以更加自动化,获得的好处是可以更灵活,更有保证,更迅速的自动化提供这种业务。实际上就是智能引擎,这件事我们做了一个线网的实验,这个实验已经上线了,上面可以跑1.5T的流量,这个系统是基于开源搭建的,所以我们还跟合作伙伴一起,一块儿开发了这个系统,包括华为,包括上海的贝尔思科。

最后还有在端的这一侧,如果软入口的角度来讲我们要比BAT差一个层,因为他们在用户获取方面很深,但是我们也有自己的优势,我们的硬入口比如说我们的网关、还有我们的渠道,我们怎么把技术结合起来就是我们的挑战了,我们能给方便的服务于用户,这里就是我们做了实践,我们把NFV的CPE侧进行实验化,让总部变成很灵活的连接,用户用了这套系统以后,只需要提交一个申请,因为商业化全部配好,他的灵活性得到了提高,这件事情是华为这一块做的,现在已经进行了相关的推广,这样做的也可以在CPE侧有一个案例,当时发展了500多例中小的客户,可以帮助中小客户解决网络配置的负担,这个可以交给运营商完成。

我们最后形成一个解决方案,我们联合华为发布业界首个VCPE的方案,把很多功能云化的局域端,这样减轻客户的负担。

还有一个我们在WIFI做了配置,中国电信有很强的WIFI播放能力,我们能否以WIFI为入口进行数据分析。在这个基础上我们搭建了一个整个把WIFI云化的体系,这张网我们是要在下周的乌镇的大会上要发布这样一个WIFI的产品,实际上是集约的运营中心,我们在这里有比较完整的解决方案。在这个基础上我们正在探讨把WIFI作为一个入口,把很多的形态跟局域端的设备作一个联动,他的实现可以同步进行联动。这样的话就可以实现从云和端两侧推动发展。

最后一点体会就是我们感觉到SDNNFV不再是描述阶段,而是实用化阶段,我们要做深做实做细做透,只有细化以后才能真正迭代,同时培养相关的软件人才。第二个体会我们的技术引入一定是应用驱动,我们一定要找到很好的切入点,结果我们发现云和端是很好的切入点,而且在我们平台上可以分片的方式可以提供互联网+。最后两点我们觉得运营商网络太大了,没有革命性的改造,一定是以渗透的方式发展,形成示范才能向下进行扩展。最后我们也是积极的跟进标准阻止,我们也是OPNEDAYLIGHT积极的跟进,包括我们自己在开源组织中争取有更多的贡献,贡献更多的需求案例和我们的代码,谢谢!