Эволюция сетевых технологий. Описание сетевых тенденций

Тенденция N1: совместный, автоматизированный физический мир
По мере того как физическая и цифровая реальности становятся все более взаимосвязанными, начали появляться передовые киберфизические системы. Эти системы состоят из людей, физических объектов (машин и прочего), процессов, сетей и вычислений, а также взаимодействий между ними. Их основная цель - предоставить отдельным лицам, организациям и предприятиям полную прозрачность для мониторинга и управления активами и местами, тем самым создавая огромные преимущества с точки зрения эффективности. Одним из первых примеров этого является то, как киберфизические системы могут помочь планировщикам оптимизировать использование энергии и материалов.

Вскоре появятся сотни миллиардов подключенных физических объектов со встроенными возможностями измерения, срабатывания и вычислений, которые непрерывно генерируют информативные данные. Данные датчиков, генерируемые физическими объектами, можно использовать для создания их цифровых двойников. Совместные цифровые двойники будут иметь возможность управлять взаимодействиями между физическими объектами, которые они представляют.

Оцифровка физической среды, в которой взаимодействуют физические объекты, требует объединения данных датчиков, то есть использования данных из нескольких источников для создания точного цифрового представления физической среды. Одним из примеров объединения данных датчиков является достижение высокоточного позиционирования путем объединения сетевых данных позиционирования с информацией от других датчиков, таких как камеры и инерциальные измерительные устройства.

В конечном итоге совместная связь и зондирование в будущих системах позволит использовать всех взаимосвязанных цифровых двойников и цифровых представлений окружающей среды для создания полного цифрового представления всего.

Тенденция N2: подключенные интеллектуальные машины
Машины будут становиться все более интеллектуальными и автономными, поскольку их когнитивные способности продолжают расширяться. Их понимание окружающего мира будет продолжать расти вместе с их способностью взаимодействовать с другими машинами как частью когнитивной системы систем.

Интеллектуальная машина использует датчики для мониторинга окружающей среды и корректировки своих действий для выполнения конкретных задач в условиях неопределенности и изменчивости. Эти машины включают в себя три основные подсистемы: датчики, исполнительные механизмы и управление. Примеры интеллектуальных машин включают в себя промышленных роботов, системы распознавания / синтеза речи и самоуправляемые транспортные средства. Сложность управления и логические навыки делают экспертные системы центральными в сфере интеллектуальных машин.

Сетевая платформа обеспечит автоматизированную среду, в которой взаимосвязанные интеллектуальные машины могут обмениваться данными, включая поддержку связи ИИ с ИИ и автономных систем, таких как связь между беспилотными транспортными средствами и интеллектуальными машинами на заводах.

Интеллектуальные машины имеют свой собственный способ восприятия информации (данных), который отличается от того, как люди воспринимают ее. Например, для связи между интеллектуальными машинами требуются новые типы механизмов сжатия видео, поскольку современные видеокодеки оптимизированы для восприятия человеком.

Еще один аспект, который следует учитывать, - это то, как интеллектуальные машины будут взаимодействовать и общаться друг с другом. Чтобы повысить надежность и эффективность межмашинного взаимодействия, машинам необходимо понимать значение коммуникации с точки зрения возможностей, намерений и потребностей. Это потребует коммуникации, основанной на семантике.

Познание - одна из важнейших возможностей интеллектуальной машины. Когнитивные машины способны самообучаться на основе своего взаимодействия и опыта с окружающей средой. Они генерируют гипотезы и аргументированные аргументы, дают рекомендации и принимают меры. Они могут адаптироваться, понимать сложность и справляться с непредсказуемостью. Сеть будущего расширит возможности когнитивных машин, предоставляя им новые сетевые функции и услуги, такие как зондирование, высокоточное позиционирование и возможности распределенных вычислений.

Тренд N3: интернет чувств
Возможность передавать мультисенсорный опыт по сетям будущего упростит, чем когда-либо прежде, передачу навыков через Интернет. В конечном итоге это приведет к появлению Интернета чувств, который сочетает в себе визуальные, звуковые, тактильные и другие технологии, позволяющие людям получать удаленный сенсорный опыт.

Интернет чувств позволит беспрепятственно взаимодействовать с удаленными объектами и машинами, позволяя в полной мере реализовать такие варианты использования, как удаленная проверка работоспособности, удаленное управление машинами, голографическая связь и отдых в виртуальной реальности (VR). Помимо других преимуществ, ожидается, что Интернет чувств окажет значительное влияние с точки зрения устойчивости, резко сократив потребность в поездках.

В предстоящие годы ожидается значительный скачок вперед в сенсорных и исполнительных технологиях, таких как срабатывание обоняния и высококачественное сенсорное восприятие. Во время удаленных операций развитие тактильных устройств позволит воспринимать виртуальные объекты так же, как сами реальные объекты. Голографическая коммуникация станет возможной без очков расширенной реальности благодаря технологиям трехмерного отображения светового поля.

Возможности увеличения тела позволят людям стать умнее, сильнее и способнее. Другими примерами являются контактные линзы, которые могут отображать контент дополненной реальности (AR), универсальные наушники-переводчики, которые позволяют общаться независимо от языка, и экзоскелеты, повышающие физическую силу. В конце концов, интерфейсы мозг-компьютер позволят общаться со скоростью мысли, когда вместо того, чтобы разговаривать с машинами, люди будут просто думать, чтобы направлять их.

Сетевая платформа поддерживает Интернет чувств с новыми сетевыми инструментами, такими как распределенные вычисления, высокоточное позиционирование, интегрированные сенсорные интерфейсы и интерфейсы прикладного программирования. Они необходимы для поддержки резервирования полосы пропускания и задержки, создания отчетов о задержке сети и приоритизации сетевых сегментов.

Тенденция N4: вездесущие и неограниченные возможности подключения
Концепция повсеместного радиодоступа развивается в направлении видения сети будущего, которая будет обеспечивать неограниченную производительность для удовлетворения потребностей людей, вещей и машин за счет расширения многомерного покрытия, звездной емкости и дополнительных возможностей.

Доступ к зоне покрытия.
Для обеспечения высокоскоростного покрытия повсюду необходимо дальнейшее уплотнение сетей. Подключенным бортовым устройствам, таким как дроны, требуется доступ на высоте до нескольких километров, поэтому для обеспечения покрытия необходимо иметь трехмерную точку обзора, включая аспект высоты. Также существует потребность в обеспечении высокопроизводительной связи внутри помещений за счет увеличения количества небольших ячеек в помещении и их полной интеграции.

Гибкие сетевые топологии и развертывания.
Сетевые топологии и развертывания должны будут становиться все более гибкими, чтобы обеспечивать покрытие повсюду и обеспечивать высочайшую производительность. Одна из возможностей - это многозвенная радиосеть, в которой множество узлов взаимодействуют для пересылки сообщения получателю. Это решение особенно интересно для небольших ячеек с ограниченным доступом. Спутники, высотные платформы и бортовые соты могут быть интегрированы в сеть в качестве дополнения для расширения зоны покрытия. Дополнительные компоненты в гибкой топологии могут включать в себя реле подключенных устройств и возможность специального развертывания сетей. В конечном счете, распределенные массовые решения MIMO (несколько входов, несколько выходов) могут привести к полностью распределенному подключению, когда множество узлов радиосети одновременно обслуживают пользователя без границ фиксированных ячеек.

Доступ для устройств с нулевым потреблением энергии.
Быстро растущий спрос на огромное количество подключенных датчиков и исполнительных механизмов заставил изобретать устройства с нулевым потреблением энергии. Они будут развернуты один раз и будут постоянно отчитываться и действовать без необходимости обслуживания или внешней зарядки. Ступеньки на этом пути включают усовершенствования узкополосного Интернета вещей и массовую связь машинного типа для нового радио 5G для локальных сетей (LAN), а также для использования на больших территориях.

Экстремальные радиопередачи.
Сеть будет использовать более высокие полосы частот для обеспечения максимальной производительности. Например, связь в терагерцовом диапазоне частот (выше 100 ГГц) обладает некоторыми привлекательными свойствами, включая пропускную способность канала связи терабит в секунду и миниатюрные приемопередатчики.

Тенденция N5: повсеместная сетевая вычислительная фабрика
По мере развития распределенных вычислений и хранилищ границы между устройством, краем сети и облаком будут становиться все более размытыми. Все можно рассматривать как единую унифицированную интегрированную среду выполнения для распределенных приложений, включая как сетевые функции, так и сторонние приложения. В сетевой вычислительной фабрике будут интегрированы возможности подключения, вычисления и хранилище, взаимодействуя друг с другом, чтобы обеспечить максимальную производительность, надежность, низкий уровень джиттера и задержки в миллисекундах для приложений, которые они обслуживают.

Вместо того, чтобы обрабатывать данные централизованно, во многих случаях более эффективно с точки зрения ограничений полосы пропускания и / или задержки приблизить обработку к месту, где производятся данные, анализируется информация и предпринимаются действия. В некоторых случаях локальная работа может требоваться по закону или предпочтительна по соображениям конфиденциальности, безопасности или устойчивости.

Помимо приложений, сеть также обеспечивает среду непрерывного выполнения для доступа и основных функций. Он работает в распределенной облачной инфраструктуре с интегрированным ускорением для функций и приложений виртуальной сети с большим объемом данных.

Сетевая платформа будущего выходит за рамки использования микросервисов для реализации сетевых функций в виде бессерверных архитектур. Решения по управлению сервером и планированию мощности полностью независимы от разработчика и оператора сети. Сеть заботится о развертывании, масштабировании и обо всех ресурсах, необходимых для обеспечения того, чтобы развернутая функция всегда была доступна в любом масштабе.

Грядущие новые вычислительные архитектуры включают вычисления, ориентированные на память, оптические вычисления, нанокомпьютеры, нейроморфные вычисления и даже квантовые вычисления. В будущем эти архитектуры обеспечат непрерывный экспоненциальный рост вычислительной мощности для большинства приложений, работающих в сетевой вычислительной фабрике, - важное событие, поскольку приближается конец закона Мура.

Тенденция N6: надежная инфраструктура
Правительства и предприятия внедряют передовые технологии для обеспечения безопасности критически важных бизнес-процессов, таких как автоматизация производства, удаленное управление активами и многое другое. Надежная сетевая платформа удовлетворяет требованиям даже самых критически важных для бизнеса сценариев использования. Он предлагает сочетание возможностей подключения и вычислений, характеризующихся различными аспектами устойчивости, конфиденциальности, безопасности, надежности и безопасности. Он также обеспечит адаптируемые и проверяемые параметры надежности масштабируемым и экономичным образом.

Вместо того, чтобы разрабатываться для каждого узла или для определенной части сети, постоянные характеристики сетевой платформы, такие как надежность, доступность и отказоустойчивость, повышаются, чтобы покрыть всю сеть. Механизмы постоянного включения встроены в решения для обеспечения мобильности пользователей, управления и устройств. Будут рассмотрены все части сети, включая транспортные узлы и транспортные сети, сетевая инфраструктура и решения для площадок.

Для защиты связи и данных безопасная идентификация используется на каждом уровне между людьми, устройствами и приложениями в различных отраслевых сегментах. Эти удостоверения надежно привязаны к устройствам и сетевым узлам с помощью механизмов доверительного корня.

Решения для сетевых платформ используют конфиденциальные вычисления для защиты личности и их данных и установления доверия между сетевыми клиентами и их активами, тем самым также предлагая гарантии пользователям и регулирующим органам. Для этого требуется автоматическая оценка доверия всех сетевых элементов, вещей, машин и приложений, а также вычислительных ресурсов и ресурсов хранения с помощью удаленной аттестации и искусственного интеллекта.

Ответственный ИИ обеспечит надежную автоматизированную защиту и управление рисками. Автоматизация на основе искусственного интеллекта дает возможность реагировать на большое количество событий, влияющих на сетевую инфраструктуру или использование сети.

Тенденция N7: когнитивная сеть
В видении управления сетью и ее эксплуатации без вмешательства пользователя сети развертываются и эксплуатируются с минимальным вмешательством человека с использованием надежных технологий искусственного интеллекта. Все операционные процессы и задачи, включая, например, доставку, развертывание, настройку, обеспечение и оптимизацию, будут выполняться со 100-процентной автоматизацией.

Сама сеть будет постоянно учиться на своих наблюдениях за окружающей средой, взаимодействиях с людьми и предыдущем опыте. Когнитивные процессы понимают текущую ситуацию в сети, планируют желаемый результат, решают, что делать, и действуют соответственно. Результат служит исходным материалом для извлечения уроков из его действий. Когнитивная сеть сможет оптимизировать свои существующие знания, опираясь на опыт и разум, чтобы решать новые проблемы.

Сеть будет использовать основанный на намерениях и распределенный интеллект для множества функций, включая оптимизацию радиоинтерфейса, автоматизацию управления сетью и оркестровку, такую ​​как оптимизация параметров, обработка сигналов тревоги и самовосстановление. Алгоритмы ИИ будут развернуты и обучены в различных сетевых доменах, например, в управлении, базовой сети и радиосети. Алгоритмы физического уровня, такие как адаптация канала, передача обслуживания, управление мощностью и динамическое планирование ресурсов, могут быть оптимизированы с помощью агентов AI.

Управление сетью станет менее сложным за счет интеллектуальной автоматизации с обратной связью с поддержкой взаимодействия людей с сетью и отслеживания ее поведения. Оператор сети выражает намерение желаемого состояния или цели сети, а сеть внутренне решает подробные шаги, необходимые для достижения этого намерения. Сетевые знания, данные и действия сформированы таким образом, чтобы оператор, взаимодействующий с сетью, мог их понять.

Когнитивная сеть будет основана на схеме управления с использованием как методов машинного мышления, так и методов машинного обучения, которые распределены и способны действовать в реальном времени. Сеть - это сильно распределенная система, в которой несколько агентов ИИ, присутствующих в сети, должны взаимодействовать для оптимизации общей производительности сети. Местные решения должны быть согласованы с решениями, основанными на более центральных намерениях. Центральный агент ИИ должен принимать решения в режиме реального времени на основе локальной и глобальной информации. Несколько распределенных агентов ИИ обмениваются распределенной информацией по сети посредством федеративного обучения.

Когнитивные сети будут по своей сути заслуживающими доверия - то есть надежными, безопасными, безопасными, справедливыми, прозрачными, устойчивыми и устойчивыми - по своей конструкции.