AI原生路由器白皮書-2024.07-37正式版

AI

原生路由器白皮書中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團有限公司華為技術(shù)有限公司2024

年

07

月AI

原生路由器白皮書前

言近年來，伴隨人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)拓展。以大模型為代表的

AI

技術(shù)引領(lǐng)自動化和智能化的進程，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，加速推動新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。智能原生作為“互聯(lián)網(wǎng)

2030”的關(guān)鍵技術(shù)特征之一，將

AI

深度、廣泛地集成到互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中，以提高網(wǎng)絡(luò)運營效率和服務(wù)確定性。當前，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)及管控運維中的應(yīng)用，實現(xiàn)了對海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的深度挖掘和精準預(yù)測，逐步推進網(wǎng)絡(luò)向自動、自愈、自優(yōu)、自治的智能化轉(zhuǎn)型。未來，AI

技術(shù)不僅要融入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，更要滲透至網(wǎng)絡(luò)組件及部件層面，以此構(gòu)建從上到下的一體化網(wǎng)絡(luò)智能能力，推動網(wǎng)絡(luò)向更高層級的智能化和自治化演進。本白皮書聚焦于智能原生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的智能網(wǎng)元層，創(chuàng)新性地提出“AI

原生路由器”技術(shù)發(fā)展演進理念。通過智能主控板、智能線卡以及智能算力卡協(xié)作，AI

原生路由器將具備智能感知、智能轉(zhuǎn)發(fā)、智能控制的三大能力特征，并賦能

AI

可靠、AI

運維、AI

安全及

AI節(jié)能四大應(yīng)用場景。本白皮書從能力特征、應(yīng)用場景及發(fā)展愿景三個維度，對

AI

原生路由器技術(shù)發(fā)展演進進行全面論述，旨在為行業(yè)提供共識性指引和方向性參考，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新發(fā)展，為構(gòu)建更加智能、高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境奠定堅實基礎(chǔ)。在本白皮書編撰過程中，得到了多家產(chǎn)業(yè)合作伙伴單位的鼎力支IAI

原生路由器白皮書持，匯集了業(yè)界多位專家的意見建議，在此深表謝忱！期待與各界同仁攜手，共同探索智能原生網(wǎng)絡(luò)的無限可能，共創(chuàng)下一代互聯(lián)網(wǎng)的美好未來！聯(lián)合編寫單位：中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團有限公司，華為技術(shù)有限公司IIAI

原生路由器白皮書1.

AI

原生路由器產(chǎn)生背景近年來，人工智能（AI）發(fā)展速度之快、應(yīng)用范圍之廣備受矚目。以大模型為代表的新一代

AI

技術(shù)的崛起和迅猛發(fā)展正在深刻影響各個領(lǐng)域，AI

技術(shù)的應(yīng)用將進一步得到推廣和深入?！?024

年國務(wù)院政府工作報告》中提出，大力推進現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。深化大數(shù)據(jù)和

AI

等領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這種發(fā)展趨勢促使智能技術(shù)與下一代互聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合，進而提供智能原生網(wǎng)絡(luò)能力，推動各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展。智能原生作為“互聯(lián)網(wǎng)

2030”的關(guān)鍵特征之一，將

AI

深度和廣泛地集成到智能基礎(chǔ)設(shè)施中，包括系統(tǒng)、設(shè)備、部件等體系結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)全自動運營和最高效資源利用。智能原生網(wǎng)絡(luò)以實時感知、充分數(shù)字化為基礎(chǔ)，以

AI

算法為核心，融合各種模型進行智能決策，提供智能協(xié)同優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)的智能原生是指從設(shè)計之初就將

AI

集成作為核心組件的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過

AI

來自動化運維，優(yōu)化性能和增強安全性，也就是說，面向未來的智能原生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括智能業(yè)務(wù)、智能網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)元及智能部件四個漸進式層級結(jié)構(gòu)，自上而下相互依賴，且逐層細化。當前階段，智能業(yè)務(wù)與智能網(wǎng)絡(luò)層正經(jīng)歷著快速且顯著的發(fā)展。在智能業(yè)務(wù)層面，通過大小模型的配合，以業(yè)務(wù)為單位，實現(xiàn)跨域的自智協(xié)同和業(yè)務(wù)級的商業(yè)閉環(huán)。在智能網(wǎng)絡(luò)層面，網(wǎng)絡(luò)智能管控系統(tǒng)依托于專業(yè)領(lǐng)域的大、小模型，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)知識圖譜、專業(yè)

AI

算法等

AI

技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)對單域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行規(guī)建維優(yōu)，同時考慮節(jié)能和安全保障，從而實現(xiàn)單域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)級的閉環(huán)管理體系。這一系列技術(shù)的協(xié)同作用，正驅(qū)動著業(yè)務(wù)處理與網(wǎng)絡(luò)管控能力向著更為智能化和高效化的方向演進。本白皮書聚焦于智能網(wǎng)元層的研究，從傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能力來看，雖能滿足-1-AI

原生路由器白皮書基本的網(wǎng)絡(luò)連接需求，但在應(yīng)對復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時，其局限性日益凸顯。傳統(tǒng)設(shè)備缺乏根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化的能力，也難以抵御各類網(wǎng)絡(luò)安全威脅。因此，需要以

AI

為基礎(chǔ)架構(gòu)能力，新增智能面融合數(shù)據(jù)和知識，賦能網(wǎng)元實現(xiàn)動態(tài)目標管理，顯著提升其自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)以及跨網(wǎng)元群體協(xié)同能力?；谏鲜霰尘?，本白皮書創(chuàng)新地提出

AI

原生路由器概念，即在保留傳統(tǒng)路由器功能的基礎(chǔ)上，集成先進的

AI

和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的實時監(jiān)測和深度分析，同時能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的變化自動調(diào)整配置，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接路徑，確保終端用戶持續(xù)享有穩(wěn)定、高速的網(wǎng)絡(luò)體驗。作為下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要產(chǎn)物，AI

原生路由器的出現(xiàn)不僅滿足了用戶對于高效、智能、安全的網(wǎng)絡(luò)連接需求，也體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與進步。本白皮書闡述了

AI

原生路由器的能力特征、應(yīng)用場景及發(fā)展愿景，旨在為行業(yè)提供共識性指引和方向性參考，以期共同推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新發(fā)展，為構(gòu)建更加智能、高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境奠定堅實基礎(chǔ)。-2-AI

原生路由器白皮書2.

AI

原生路由器能力特征與邏輯架構(gòu)2.1.AI

原生路由器能力特征AI

原生路由器，作為集成

AI

技術(shù)的新型網(wǎng)絡(luò)路由設(shè)備，不僅保留傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接能力，其內(nèi)置的

AI

算法具備自主學(xué)習(xí)和用戶需求解析能力，能夠靈活響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和流量的變化趨勢，實現(xiàn)網(wǎng)元的自動化管理、組網(wǎng)和參數(shù)的自動化調(diào)整、業(yè)務(wù)的適應(yīng)性感知、故障的提前預(yù)測和自動定位以及業(yè)務(wù)的快速恢復(fù)，使互聯(lián)網(wǎng)達到最佳的性能，給用戶提供最佳的使用體驗。AI

原生路由器將集成智能感知、智能轉(zhuǎn)發(fā)與智能控制三大核心能力特征，旨在深度感知網(wǎng)絡(luò)中的各種業(yè)務(wù)和流量模式。通過對數(shù)據(jù)流的實時監(jiān)測和分析，AI

原生路由器可以準確地獲取網(wǎng)絡(luò)實時狀態(tài)與需求變動，進而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運營、運維自治。智能感知體現(xiàn)在對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)控與分析能力。AI

原生路由器能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸情況，包括數(shù)據(jù)的傳輸速度、傳輸量以及數(shù)據(jù)所屬應(yīng)用類別等。這使得

AI

原生路由器能夠迅速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，如網(wǎng)絡(luò)擁堵、數(shù)據(jù)泄露等，從而及時采取措施進行干預(yù)，保障網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行。智能感知不僅可以顯著提升網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和安全性的保障能力，同時也為用戶提供了更為便捷和優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)使用體驗。智能轉(zhuǎn)發(fā)體現(xiàn)在對網(wǎng)絡(luò)流量的智能預(yù)測和調(diào)度能力。AI

原生路由器能夠根據(jù)如應(yīng)用優(yōu)先級、設(shè)備類型、網(wǎng)絡(luò)負載情況等歷史數(shù)據(jù)和當前網(wǎng)絡(luò)狀況，預(yù)測未來一段時間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢?；谶@些預(yù)測結(jié)果，AI

原生路由器可以提前進行帶寬的調(diào)度和分配，為關(guān)鍵應(yīng)用或設(shè)備提供充足的網(wǎng)絡(luò)資源保障。智能控制體現(xiàn)在對網(wǎng)絡(luò)的自動故障排查和修復(fù)能力。AI

原生路由器能夠通過實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，可以對故障或異常自動進行診斷和修復(fù)；通過搭配智能光模塊，還能夠?qū)㈡溌饭收线M行分類，為用戶提供更加穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。-3-AI

原生路由器白皮書AI

原生路由器通過三大能力特征，賦能

AI

可靠、AI

運維、AI

安全、AI

節(jié)能四大場景，提升了網(wǎng)絡(luò)性能和效率，降低了運營成本和安全風(fēng)險，為用戶提供了更加優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，最終推動網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高度自治。2.2.AI

原生路由器邏輯架構(gòu)AI

原生路由器主要由智能主控板、智能線卡以及智能算力卡三大核心部件構(gòu)成，集成通用算力及

AI

算力模塊，并在原有控制面及管理面基礎(chǔ)上，新增包含嵌入式

AI

算法層、數(shù)據(jù)層和框架層的智能面，如圖

1

所示，這三者各自承載著不同的功能，但又緊密協(xié)作，共同為網(wǎng)絡(luò)智能化服務(wù)。圖

1

AI

原生路由器邏輯架構(gòu)同時，AI

原生路由器通過邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議（BGP）、telemetry

等協(xié)議與智能管控系統(tǒng)緊密交互，實時傳遞網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、流量等信息。智能管控系統(tǒng)則根據(jù)這些信息，結(jié)合

AI

原生路由器的智能感知、轉(zhuǎn)發(fā)和控制能力，共同構(gòu)建一個智能網(wǎng)絡(luò)。智能網(wǎng)絡(luò)能夠自動識別網(wǎng)絡(luò)中的異常情況和性能瓶頸，自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)策略，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配，確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和高效性。更進一步，智能網(wǎng)絡(luò)還能夠根-4-AI

原生路由器白皮書據(jù)用戶的需求和業(yè)務(wù)場景，提供個性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和支持，滿足用戶不同的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求。2.2.1.

智能主控板智能主控板作為

AI

原生路由器的“大腦”，承載著路由器的核心功能和運算重任。在

AI

原生路由器初期發(fā)展階段，設(shè)備運算主要依賴路由引擎所搭載的芯片，包括中央處理器（CPU）和網(wǎng)絡(luò)處理器（NP），以內(nèi)生算力應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理及基礎(chǔ)

AI

任務(wù)執(zhí)行。其中，路由引擎芯片負責(zé)整體控制與管理職責(zé)，而NP

則專門用于高速數(shù)據(jù)處理，尤其在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)和安全處理領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。智能主控板集成通用算力與

AI

芯片，構(gòu)建高性能計算平臺，提升數(shù)據(jù)處理和分析能力。具體而言，通用算力主要負責(zé)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流與控制信號的常規(guī)處理，確保網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定運作。而

AI

芯片則運用深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等先進算法，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的智能化分析與預(yù)測，為網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化及策略制定提供精準數(shù)據(jù)支撐。智能主控板設(shè)計上劃分為控制面、管理面與智能面。控制面負責(zé)路由協(xié)議和業(yè)務(wù)管理，確保網(wǎng)絡(luò)傳輸效率與穩(wěn)定性。并且通過引入

AI

算法，實現(xiàn)路由協(xié)議的智能優(yōu)化與動態(tài)配置，自動選擇最優(yōu)路由路徑，進而提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。同時，控制面還能對業(yè)務(wù)進行智能管理，針對業(yè)務(wù)需求動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源，確保業(yè)務(wù)的順暢運行；管理面負責(zé)配置管理和設(shè)備管理功能，確保網(wǎng)絡(luò)的可維護性與管理效率。通過與智能管控系統(tǒng)交互，增強管理面功能，并借助直觀的圖形化界面與智能化管理工具，簡化路由器配置和管理流程。同時，管理面還能實時監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)與性能數(shù)據(jù)，及時識別并解決潛在問題。此外，管理面還支持遠程管理和自動化運維，大幅度提升網(wǎng)絡(luò)管理的便捷性和智能化水平；智能面依托嵌入式AI

技術(shù)，構(gòu)建內(nèi)置于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中的

AI

功能通用框架系統(tǒng)，包含框架層、數(shù)據(jù)層-5-AI

原生路由器白皮書和算法層，為基于

AI

算法的功能模塊提供公共模型管理、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理，并支持為業(yè)務(wù)模塊發(fā)送推理結(jié)果的功能。也就是說，通過嵌入式

AI

技術(shù)在設(shè)備層面實現(xiàn)特定的智能化功能，如流量優(yōu)化、安全防護等，充分利用路由器的數(shù)據(jù)收集和處理計算能力，降低數(shù)據(jù)傳送成本，保障數(shù)據(jù)安全，確保推理決策的實時性。目前，嵌入式

AI

技術(shù)已為路由器提供智能監(jiān)控與防護等智能化功能。隨著技術(shù)的演進，嵌入式

AI

技術(shù)將在路由器中提供更復(fù)雜的智能化功能，如自動調(diào)整路由策略、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接等。智能面中嵌入式

AI

功能通用框架系統(tǒng)對軟硬件環(huán)境提出明確要求，在軟件層面，需具備數(shù)據(jù)智能化處理、全線速緩存及超強算力特性。在硬件層面，則需支持

AI

智算分布式訓(xùn)練場景下

TB

至

PB

級海量數(shù)據(jù)的超寬帶傳輸，配以超大容量設(shè)備以承載大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。面向擴展性良好的集群路由器，需確保單臺

AI原生路由器可以提供

512T

乃至

P

級的存儲能力。AI

原生路由器的智能主控板，融合通用算力和

AI

技術(shù)于一體，輔以控制面和管理面的全面強化，新增依托嵌入式

AI

技術(shù)的智能面，通過軟硬件一體化設(shè)計，開發(fā)定制

AI

網(wǎng)絡(luò)模型與應(yīng)用組件，實現(xiàn)局部節(jié)點的快速策略響應(yīng)、網(wǎng)元級智能化，不僅顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸效能與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，同時有效降低運維成本，簡化管理流程，為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通信的智能、高效發(fā)展注入了新的活力。2.2.2.

智能線卡智能線卡作為

AI

原生路由器在網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)的關(guān)鍵組件，負責(zé)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，融合通用算力與

AI

技術(shù)，引入智能面，配合智能光模塊，顯著增強網(wǎng)絡(luò)鏈路感知能力，確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高效傳輸。AI

原生路由器的智能線卡立足于主控與轉(zhuǎn)發(fā)平面架構(gòu)，深度融合核心

CPU及

AI

芯片，構(gòu)建由嵌入式

AI

系統(tǒng)組建的智能面，通過嵌入式

AI

數(shù)據(jù)層，對數(shù)據(jù)流進行精準識別、分類和排序等，與線卡轉(zhuǎn)發(fā)面對接，采集流數(shù)據(jù)并提取輸出-6-AI

原生路由器白皮書流的特征信息。通過嵌入式

AI

算法層，能夠?qū)崟r地對網(wǎng)絡(luò)流量進行深度分析，精準識別網(wǎng)絡(luò)異常流量、惡意攻擊等安全隱患，并自動采取相應(yīng)的防護措施。智能線卡智能面采用流模型

AI

建模技術(shù)，對指定鏈路或者流通過基于五元組等方式進行逐包檢測，實現(xiàn)毫秒級乃至微秒級的監(jiān)測能力。通過機器學(xué)習(xí)建立正常業(yè)務(wù)模型，在遇到故障或異常情況時，智能面作為轉(zhuǎn)發(fā)與控制的橋梁，可以實現(xiàn)快速告警，并對業(yè)務(wù)流進行快速響應(yīng)，例如實現(xiàn)包的備份路由轉(zhuǎn)發(fā)以減少丟包率；實現(xiàn)路由的快速收斂，確保網(wǎng)絡(luò)的流暢性。智能面采用的逐包檢測分析技術(shù)，相對傳統(tǒng)的采樣分析，具備建模準確、實時分析、實時推理與智能決策優(yōu)勢，可以實現(xiàn)故障或異常的快速、準確檢測以及快速反饋。同時，智能面可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的變化，動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)策略，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的智能調(diào)度和優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率和穩(wěn)定性。智能線卡除智能面增強外，還支持集成智能光模塊。借助智能光模塊的實時監(jiān)測和反饋功能，進一步提升網(wǎng)絡(luò)故障的精確定位能力，使網(wǎng)絡(luò)通信的智能化水平邁向更高層次。通過集成內(nèi)置了

AI

分析算法的智能光模塊，可實時收集并解析光信號強度、噪聲水平、延遲等關(guān)鍵參數(shù)，同步反映網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。通過

AI模型，基于歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練，智能線卡能夠精準識別各類專線故障特征，實現(xiàn)故障類型的快速判定與定位。未來，智能線卡的轉(zhuǎn)發(fā)芯片可按需集成

AI

加速器，大幅提升

AI

算法執(zhí)行效率，加速網(wǎng)絡(luò)流量的智能分析與處理，進一步確保

AI

原生路由器在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和大規(guī)模數(shù)據(jù)流量場景下，能夠維持高效的轉(zhuǎn)發(fā)性能和智能化的決策能力。2.2.3.

智能算力卡為進一步提升

AI

原生路由器的處理能力，在初期階段，可采取集成專用算力擴展模塊的方式，即通過外插

AI

加速卡，來針對性地提升設(shè)備處理人工智能-7-AI

原生路由器白皮書任務(wù)的能力，如深度學(xué)習(xí)推斷。這種方法允許在無需全面更新硬件的前提下，靈活提升其

AI

處理能力。智能算力卡作為

AI

原生路由器的關(guān)鍵組件，通過流量感知技術(shù)提供對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)控與分析能力。其中，服務(wù)感知（SA）卡是智能算力卡的典型代表，承擔流量的應(yīng)用分析與感知任務(wù)，為網(wǎng)絡(luò)管理引入智能化維度。SA

卡集成高性能的處理器和優(yōu)化的算法，能夠?qū)崟r捕獲和分析網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)，不僅限于傳統(tǒng)流量統(tǒng)計，如包大小與傳輸速率，更深入至終端傳輸過程中的業(yè)務(wù)指標。通過對這些數(shù)據(jù)深入分析，能夠準確地感知各個終端的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量狀況，并利用內(nèi)置算法對這些參數(shù)進行精細化的分析，以評估網(wǎng)絡(luò)傳輸對業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響。在流量感知的過程中，智能管控系統(tǒng)扮演著“大腦”的角色，持續(xù)匯聚各個SA

卡反饋的網(wǎng)絡(luò)流量基線信息，包括流量的平均速率、峰值速率、數(shù)據(jù)包大小分布等關(guān)鍵指標，它們共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)流量的“正常行為模式”。同時，智能管控系統(tǒng)實時分析跨

SA

卡數(shù)據(jù)，形成整體流量視圖，為異常檢測提供全面依據(jù)。在掌握全局基線信息后，智能管控系統(tǒng)會運用概率統(tǒng)計的方法計算各項流量指標的概率分布，估計出一個全局的判斷閾值，以表示正常流量行為與異常流量行為間的界限，用來識別流量異常情況并觸發(fā)告警機制。為了提高流量處理的效率和響應(yīng)速度，SA

卡采用多

CPU

架構(gòu)，可實現(xiàn)流量數(shù)據(jù)的并行處理，確保在高負載情況下仍能提供高效處理能力。SA

卡中引入智能面，基于嵌入式

AI

技術(shù)可動態(tài)感知并分類第三方應(yīng)用，實時調(diào)整流量基準，保持與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境同步。這有助于捕捉基于應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)流量最新變化，確保基線始終與當前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相匹配。此外，建立歷史數(shù)據(jù)基線庫，有助于長期進行網(wǎng)絡(luò)行為分析，呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的長期趨勢和周期性變化特征。結(jié)合實時更新的基線和歷史基線庫的比對，SA

卡能夠準確地感知網(wǎng)絡(luò)流量的異常行為，并及時將相關(guān)信息上報給智能管控系統(tǒng)進行全局的分析和判斷。這種融合分布式與集中式架構(gòu)的異常檢測方案，顯著增強了對-8-AI

原生路由器白皮書整個網(wǎng)絡(luò)流量異常的感知能力和響應(yīng)速度。-9-AI

原生路由器白皮書3.

AI

原生路由器應(yīng)用場景3.1.AI

可靠3.1.1.

設(shè)備級可靠：快速感知隔離自愈在設(shè)備層級，當前路由器面臨的挑戰(zhàn)主要源于設(shè)備處理能力局限及處理架構(gòu)設(shè)計不合理等，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)頻遭重大故障。例如，不當?shù)穆酚善魃壊僮鲗?dǎo)致AS

邊界路由器中關(guān)鍵路由過濾規(guī)則被誤刪，致使核心路由器由于大規(guī)模（90萬+）超負荷互聯(lián)網(wǎng)路由條目而崩潰，繼而引發(fā)

BGP

鄰居大量中斷和路由信息頻繁波動，最終引發(fā)全網(wǎng)協(xié)議劇烈震蕩及流量大幅波動。此連鎖反應(yīng)對數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)與服務(wù)可用性構(gòu)成了嚴重影響，同時大幅度降低了用戶體驗質(zhì)量，設(shè)備面臨著配置管理嚴謹性、大規(guī)模路由處理能力、BGP

協(xié)議穩(wěn)健性、網(wǎng)絡(luò)流量管理及系統(tǒng)韌性的可靠性挑戰(zhàn)。為解決上述問題，AI

原生路由器的感知（Awareness）、故障隔離（Risk-isolation）和自愈（Kernel-recovery）能力構(gòu)成

ARK

超穩(wěn)機制，如圖2

所示，AI

原生路由器具備感知技術(shù)特征，可實現(xiàn)故障秒級檢測與響應(yīng)，確保了對異常狀況的即時感知與精準隔離，同時賦能路由器自我修復(fù)功能，有效減少人工干預(yù)需求，實現(xiàn)了設(shè)備級可靠。具體而言，AI

路由器通過感知技術(shù)，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)流量秒級檢測，配合健康狀態(tài)感知技術(shù)對人為錯誤、火災(zāi)事故、網(wǎng)絡(luò)攻擊等網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)進行實時感知，并在線關(guān)聯(lián)分析

CPU、內(nèi)存等性能數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，提供全天候（7*24

小時）實時數(shù)據(jù)分析能力；通過智能故障隔離策略，能夠在不影響全局系統(tǒng)性能的前提下，實現(xiàn)故障的微秒級精確隔離，有效遏制問題蔓延，保證在網(wǎng)絡(luò)負載超出設(shè)計容量十倍的情況下仍能維持穩(wěn)定運行；通過自愈機制的創(chuàng)新應(yīng)-10-AI

原生路由器白皮書用，使路由器具備內(nèi)核級故障的自動恢復(fù)能力，無需人工介入重啟，實現(xiàn)了自動數(shù)據(jù)同步與校驗，確保數(shù)據(jù)完整性與零丟失，同時保障業(yè)務(wù)運行的無縫連續(xù)性，達到真正的零中斷目標。圖

2

設(shè)備級可靠方案3.1.2.

鏈路級可靠：微秒級鏈路倒換在鏈路層級，光纖故障作為網(wǎng)絡(luò)事故的主要誘因，顯著影響用戶體驗并增加運營商的投訴負擔。舉例而言，光纖閃斷問題會凸顯出傳統(tǒng)路由協(xié)議分鐘級收斂時間所具有的局限性，即使借助雙向轉(zhuǎn)發(fā)檢測（BFD）協(xié)議將倒換時間縮短至100

毫秒級，仍難以滿足諸如金融交易等

2B

業(yè)務(wù)場景，具體而言金融交易場景對交易數(shù)據(jù)包丟失敏感以及網(wǎng)絡(luò)可靠性要求嚴格，如需低于毫秒級的故障收斂時間等，且網(wǎng)絡(luò)層本身不具備丟包感知能力和應(yīng)對措施。傳統(tǒng)上依靠傳輸層或應(yīng)用層實施重傳策略補償，不可避免地增加了時延。這一現(xiàn)狀不僅加劇了業(yè)務(wù)連續(xù)性受損的風(fēng)險，同時突顯了對更高層次鏈路級可靠性的迫切需求。為解決上述問題，AI

原生路由器采用嵌入式

AI

技術(shù)結(jié)合

NP

的快速檢測方案，通過智能化流量畫像分析，在

NP

實現(xiàn)故障辨識后，完成微秒級流量切換，無需等待傳輸層通信。該方案具備光層無關(guān)、協(xié)議無關(guān)、業(yè)務(wù)無感的三重特性。其中，微秒級的流量自動切換功能是依托于嵌入式

AI

技術(shù)的高效處理能力，整-11-AI

原生路由器白皮書合了快速故障感知、恢復(fù)控制以及設(shè)備內(nèi)快速通告技術(shù)。專有硬件主動實時監(jiān)測，無需等待傳輸層協(xié)議通信，可及時識別光纖故障并通過轉(zhuǎn)發(fā)面進行路徑切換，將流量轉(zhuǎn)發(fā)至備份接口，促使系統(tǒng)故障收斂時間從以往的幾十毫秒縮短至百微秒級別。例如，在多路徑負載均衡場景中，使用等價多路徑路由（ECMP）機制，具體如圖

3

所示，若兩設(shè)備間的某光纖鏈路故障，AI

原生路由器能主動識別該情況，并迅速將流量切換至其余正常的

ECMP

路徑上，確保了故障鏈路下的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)快速轉(zhuǎn)移，維持網(wǎng)絡(luò)服務(wù)連續(xù)性。圖

3

微妙級鏈路倒換AI

原生路由器所具備的微秒級鏈路切換能力，可以有效縮減故障響應(yīng)時延，實現(xiàn)“0”業(yè)務(wù)中斷和“0”協(xié)議震蕩的高效故障倒換，大幅度降低了網(wǎng)絡(luò)隱形（網(wǎng)絡(luò)協(xié)議容錯內(nèi)）丟包水平。而運營商試點驗證結(jié)果，也證實了

AI

原生路由器在鏈路層可靠的能力。結(jié)果對比表明，在路由器未使用此技術(shù)時，無論是路由器直連還是跨傳輸光纖故障，丟包延遲均超過

20

毫秒，而使用后，兩種情況下的丟包延遲均被控制在

100

微秒以內(nèi)，顯著改善。總之，該方案為提升網(wǎng)絡(luò)韌性與保障高敏感度業(yè)務(wù)流暢運行提供了創(chuàng)新路徑，為建設(shè)高質(zhì)量

IP

網(wǎng)絡(luò)、保障-12-AI

原生路由器白皮書優(yōu)質(zhì)應(yīng)用體驗提供了堅實的支撐。3.1.3.

網(wǎng)絡(luò)級可靠：秒級擁塞解除在網(wǎng)絡(luò)層級，當前網(wǎng)絡(luò)運維面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)為設(shè)備故障引發(fā)的鏈路中斷和隨之而來的流量擁塞，這對關(guān)鍵業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運行構(gòu)成了直接威脅。同時，還存在故障定位復(fù)雜、處置流程繁瑣、人工排查耗時長，故障二次處理時仍不夠精準高效的問題。特別是在如城域網(wǎng)與骨干網(wǎng)光纖故障的場景下，依賴人工介入實施手工疏導(dǎo)擁塞流量，響應(yīng)遲緩，耗時可長達數(shù)小時乃至數(shù)日不等。為解決上述問題，AI

原生路由器通過嵌入式

AI

技術(shù)結(jié)合

NP

判斷出現(xiàn)故障時需要調(diào)整的流量。舉例而言，如圖

4

所示，當城域網(wǎng)至骨干網(wǎng)間發(fā)生故障，如核心路由器（CR1）至

C1

方向光纖中斷引起擁塞時，CR1

通過嵌入式

AI

算法與

NP

模塊，基于流量分析智能地計算出需要重新分配的流量量級。隨后，通過設(shè)備間的協(xié)議通告與路由優(yōu)先級自動調(diào)整機制，將計算確定的流量調(diào)撥至其配對的城域設(shè)備

CR2

上，以此來緩解原路徑的擁塞。圖

4

秒級擁塞解除該方案的實施使得網(wǎng)絡(luò)在面對鏈路故障和流量擁塞挑戰(zhàn)時，能夠?qū)崿F(xiàn)即時的智能響應(yīng)與自我修復(fù)。流量的動態(tài)且精準調(diào)撥不僅有效解除了擁塞問題，還確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性和服務(wù)質(zhì)量，減少了因網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷時間。設(shè)備-13-AI

原生路由器白皮書間互備及協(xié)同工作的自適應(yīng)與自閉環(huán)能力，進一步鞏固了網(wǎng)絡(luò)的韌性與可靠性，使得在網(wǎng)絡(luò)局部故障情況下，整體服務(wù)不受影響，保障了用戶體驗的連續(xù)性和高質(zhì)量，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)層可靠。3.1.4.

協(xié)議級可靠：預(yù)測下一跳實現(xiàn)極速收斂在協(xié)議層級，當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜多變，特別是大型企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心及云計算場景中，傳統(tǒng)路由技術(shù)面對龐大的數(shù)據(jù)流量與復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，往往難以迅速響應(yīng)，導(dǎo)致路由收斂緩慢、網(wǎng)絡(luò)性能受限。尤其對于實時性要求極高的應(yīng)用如在線游戲、視頻會議等，任何延遲或中斷都將嚴重影響用戶體驗，突顯了現(xiàn)有路由技術(shù)在滿足低時延、高可靠需求上的局限性。為解決上述問題，AI

原生路由器通過內(nèi)置

AI

路由算法，實時分析網(wǎng)絡(luò)流量、路由表及鏈路狀態(tài)等多種信息，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和趨勢分析預(yù)測數(shù)據(jù)包的最優(yōu)下一跳位置。通過預(yù)判，AI

原生路由器預(yù)先優(yōu)化轉(zhuǎn)發(fā)策略，包括最佳路徑選擇與帶寬資源預(yù)留，確保當數(shù)據(jù)包抵達時，能即刻執(zhí)行高效轉(zhuǎn)發(fā)，極大減少轉(zhuǎn)發(fā)延遲，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的快速收斂。該方案顯著增強了網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度與穩(wěn)定性，特別是在面對網(wǎng)絡(luò)故障或拓撲變化時，能即時恢復(fù)至穩(wěn)定運行狀態(tài)，極大提升了網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)與恢復(fù)能力，實現(xiàn)協(xié)議層可靠。舉例而言，對于實時性敏感應(yīng)用，用戶可以享受到流暢無阻的網(wǎng)絡(luò)體驗，無感知的切換與極低的延遲滿足。3.2.AI

運維3.2.1.

光纖故障智能定位在接入環(huán)裸纖場景中，光路中斷問題較為突出，故障占比超過

55%，嚴重影響網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定與用戶滿意度，同時加重運營商運維負擔。故障根源多樣化（如光纖斷裂、接頭松動、線路老化等）且位置隱蔽（如地下、建筑物內(nèi)部等），加大了診斷難度，常需要運維人員反復(fù)上站，并且借助專業(yè)工具逐段排查。即便如此，-14-AI

原生路由器白皮書由于故障點的不確定性和復(fù)雜性，難以迅速定位，處理流程繁復(fù)且耗時，嚴重時需要運維人員多次往返故障可能發(fā)生的站點，不僅影響作業(yè)效率與成本控制，故障處理時長也面臨著極大的挑戰(zhàn)。針對上述挑戰(zhàn)，AI

原生路由器借助插入的智能光模塊具備實時監(jiān)測和反饋能力，可進一步提升網(wǎng)絡(luò)故障的精確定位能力。具體而言，通信網(wǎng)絡(luò)中各專線配置與傳輸需求各異，通過智能分析光模塊，針對不同專線的運行狀態(tài)和性能指標進行實時監(jiān)測，并通過

AI

模型算法對采集數(shù)據(jù)實施預(yù)處理及特征抽取，同時結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，對故障類型進行精準判斷，常見的故障類型如尾纖中斷、光纜中斷、設(shè)備掉電等。一旦故障類型被明確，即依據(jù)故障種類與地理位置，合理協(xié)調(diào)和分配維修任務(wù)，并生成故障維修建議，內(nèi)含故障位置、故障類型及修復(fù)策略推薦，并確保所需資源配置精準到位。此方案基于智能光模塊，能夠智能化判斷故障類別并精確鎖定故障位置，大幅度降低非必要維修頻次，加速故障解決進程并提升解決精度，有效縮減了故障解決周期，進而增強了通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。同時，此方案對于維系業(yè)務(wù)運營的連貫性與優(yōu)化終端用戶體驗也至關(guān)重要，也標志著與

AI

結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)故障管理策略正向更高效率與智能化水平邁進。3.2.2.

流量靜默故障識別在實際網(wǎng)絡(luò)運維實踐中，靜默故障也稱為無告警故障，因其隱蔽性高的特性，成為了網(wǎng)絡(luò)運維管理中的重大難題。盡管其發(fā)生頻率相對較低，但由于不會觸發(fā)明顯的報警信號，此類故障極易被忽視，導(dǎo)致處理滯后，可能會逐漸演變?yōu)橄到y(tǒng)性問題，乃至釀成網(wǎng)絡(luò)重大事件。當前，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的流量模型復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的人工設(shè)定故障閾值方法難以適應(yīng)動態(tài)變化，無法有效識別靜默故障，凸顯出對更智能、動態(tài)識別機制的需求。AI

原生路由器引入智能面，并運用先進的學(xué)習(xí)與流量分析算法，通過持續(xù)-15-AI

原生路由器白皮書監(jiān)控并歸檔網(wǎng)絡(luò)全流量數(shù)據(jù)，特別是關(guān)注整機流量的出入差異，以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)行為的深度理解。其內(nèi)置的

AI

監(jiān)控模塊專注于單個網(wǎng)元內(nèi)各端口流量趨勢的智能識別，以及關(guān)鍵性能指標（KPI）的異常波動監(jiān)測，當捕捉到激增或驟降等非常規(guī)變化時，將異常事件上報至監(jiān)控系統(tǒng)，進行更高維度的網(wǎng)絡(luò)級

AI

流量分析。網(wǎng)絡(luò)層的監(jiān)控系統(tǒng)，對匯聚層設(shè)備的端口流量信息進行監(jiān)測感知，借助網(wǎng)絡(luò)級AI

算法進行深層次的分析，有效過濾掉由網(wǎng)絡(luò)割接、業(yè)務(wù)切換等引起的誤報，精準識別真正影響業(yè)務(wù)連續(xù)性的流量異常下降情況，如圖

5

所示。通過深度學(xué)習(xí)模型，AI

原生路由器能夠分析流量的正常波動區(qū)間，建立起動態(tài)的基線模型，精確掌握網(wǎng)絡(luò)流量的變化規(guī)律。當流量行為出現(xiàn)非預(yù)期的急劇變化時，AI

原生路由器可以迅速響應(yīng)并準確識別流量異常，這些變化往往是網(wǎng)絡(luò)攻擊、硬件故障或配置失誤的直接反映。同時，實時監(jiān)控機制可以及時向網(wǎng)絡(luò)管理員發(fā)出預(yù)警，為快速故障診斷與恢復(fù)提供了強有力的支持。圖

5

流量靜默故障識別AI

原生路由器不僅能夠有效監(jiān)控明顯的流量異常，還可用于感知轉(zhuǎn)發(fā)層面的靜默故障，這類故障雖不直接引發(fā)明顯的流量波動，但卻會對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)效率造成潛在影響。通過監(jiān)測數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)路徑與狀態(tài)，AI

原生路由器能夠及時識別這些難以直觀觀測的故障并迅速響應(yīng)。在綜合流量監(jiān)控、異常變化識別、靜默故障檢測及減少故障中斷時間等方面，AI

原生路由器展現(xiàn)了其在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)管理中的廣泛應(yīng)用潛力。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)層能夠依據(jù)詳盡的分析結(jié)論，提出精確的故障定位建議、恢復(fù)策略等，有效指導(dǎo)運維管理。這一應(yīng)用實例證明了

AI

原生路-16-AI

原生路由器白皮書由器為提升網(wǎng)絡(luò)性能與穩(wěn)定性提供了重要技術(shù)支持，推動了網(wǎng)絡(luò)運維管理的智能化進步。3.2.3.

智能視頻質(zhì)差識別及故障定界隨著科技進步，視頻會議系統(tǒng)從基本通訊工具躍升為關(guān)鍵的生產(chǎn)調(diào)度平臺，廣泛滲透各行各業(yè)并日益頻繁，成為即時之策、指令傳達與工作進度監(jiān)控的高效橋梁。然而，伴隨其重要性與使用頻次的增長，用戶對會議體驗的期望也隨之上升，追求高清流暢的視聽效果以促進高效溝通。會議中偶發(fā)的花屏、卡頓等問題，會嚴重阻礙會議進程。這類瞬時故障不僅難以捕捉，且受限于系統(tǒng)復(fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的多樣性，延誤了故障解決時間，問題的根源定位更是難上加難。當前面臨的挑戰(zhàn)集中于兩點：首先，視頻會議質(zhì)量評估缺乏客觀標準，過度依賴主觀視覺評估和網(wǎng)絡(luò)指標，兩者皆有局限。個體感知差異導(dǎo)致評價不一，而網(wǎng)絡(luò)參數(shù)雖量化了網(wǎng)絡(luò)狀況，卻未能全面反映會議質(zhì)量。由于缺失明確質(zhì)量指標，當問題出現(xiàn)時難以快速定位問題根源。其次，故障定位依賴事后回顧性復(fù)現(xiàn)，效率低下且范圍受限。此過程耗時長，需逐步回溯問題情境與變量，嚴重滯后于問題響應(yīng)需求，影響服務(wù)效率與用戶體驗。AI

原生路由器通過

SA

卡/隨板內(nèi)置嵌入式

AI

模塊，實現(xiàn)在網(wǎng)計算分析能力，能在數(shù)據(jù)傳輸過程中實時分析網(wǎng)絡(luò)流量和音視頻流，強化視頻會議體驗。在視頻會議中，當監(jiān)測到網(wǎng)絡(luò)傳輸卡頓、花屏故障時，及時啟動智能識別功能，體現(xiàn)設(shè)備主動介入的能力。在功能啟動之后，首先快速判斷故障模式，將其歸類并推測潛在原因。隨后對特定視頻會議系統(tǒng)進行質(zhì)差識別，進一步細化分析，精準界定故障原因，并定位故障問題領(lǐng)域，有效縮短問題解決的周期，確保網(wǎng)絡(luò)與視頻業(yè)務(wù)順暢運行。總而言之，AI

路由器通過智能視頻質(zhì)差識別及故障定界功能，從根本上提升了視頻會議的穩(wěn)定性和故障應(yīng)對策略，為用戶創(chuàng)造了更加穩(wěn)定、高質(zhì)量的溝通-17-AI

原生路由器白皮書環(huán)境。3.2.4.

整網(wǎng)分鐘級環(huán)路探測和溯源傳統(tǒng)通信產(chǎn)品位于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心位置，承載龐大的業(yè)務(wù)流量，但頻遭配置不當或規(guī)劃失策導(dǎo)致的三層路由環(huán)路問題，造成業(yè)務(wù)中斷事故，影響重大，此類環(huán)路故障不僅復(fù)現(xiàn)困難，且難以定位根本原因，嚴重阻礙了故障排除的時間。尤其在涉及動態(tài)路由協(xié)議互引的場景下，問題發(fā)生率高達

70%，進一步加劇了運維管理挑戰(zhàn)。當前，盡管已有若干環(huán)路防控方案被提出，卻普遍缺乏有效的根源分析與精確定位功能，協(xié)議擴展互通問題依舊無法解決，凸顯了在復(fù)雜協(xié)議交互中實現(xiàn)高效故障溯源的迫切需求。AI

原生路由器通過創(chuàng)新性地將數(shù)字地圖功能融入路由反射器（RR），故障診斷與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程得以顯著簡化與加速。傳統(tǒng)上，路由故障排查高度依賴人工逐點檢查，耗時冗長且難以準確定位故障根本，而

AI

原生路由器的部署僅需升級單個節(jié)點，即可促成全網(wǎng)路由管理的智能化轉(zhuǎn)型。這一智能化策略極大提升了故障定位的效率，縮減了人工干預(yù)的時間成本，同時有效抑制了路由異常對業(yè)務(wù)連續(xù)性的潛在威脅。此外，AI

原生路由器配備的實時監(jiān)控與預(yù)警功能，賦能網(wǎng)絡(luò)管理員預(yù)判并迅速應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)隱患，確保了網(wǎng)絡(luò)的長期穩(wěn)定與高效運作，充分展現(xiàn)了

AI

技術(shù)在提升網(wǎng)絡(luò)運維管理智能化水平上的核心作用?？偠灾?，網(wǎng)絡(luò)中

AI

原生路由器的部署，顯著增強了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的智能化管理與優(yōu)化效能，實現(xiàn)整網(wǎng)分鐘級環(huán)路探測和溯源，有力提升了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和運行效率。3.2.5.

路由策略在線預(yù)驗證近年來，路由策略配置失誤頻發(fā)，對網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施造成了重大沖擊，直接影響了民眾的互聯(lián)網(wǎng)及移動通信服務(wù)，波及范圍廣，后果嚴重，甚至觸及國家和社會穩(wěn)定層面。顯著案例包括

2021

年

10

月

4

日，某社交平臺遭遇近

6

小時服務(wù)-18-AI

原生路由器白皮書中斷，其根源為

BGP

路由配置不當引發(fā)域名系統(tǒng)（DNS）服務(wù)失效；2022

年7

月

8

日，某國通信網(wǎng)絡(luò)大范圍癱瘓超過

15

小時，歸咎于錯誤的路由策略配置，導(dǎo)致內(nèi)存超載、BGP

連接中斷及系統(tǒng)運行異常；2024

年

1

月，某地區(qū)用戶在訪問某游戲時遭遇掉線及登錄困難，直接原因在于路由策略操作失誤，引發(fā)路由匹配錯誤。這些事件不僅揭示了路由配置精確性的重要性，也凸顯了加強路由策略在線預(yù)驗證的緊迫性，以防范此類人為錯誤造成的重大網(wǎng)絡(luò)事故。AI

原生路由器構(gòu)筑了創(chuàng)新的仿真平臺功能，賦能網(wǎng)絡(luò)管理人員在實施路由策略前進行預(yù)驗證操作，具體如圖

6

所示。該平臺通過直觀的仿真視圖、策略預(yù)驗證、即時仿真生效及實時查看路由變化等功能模塊，構(gòu)建了一個所見即所得的仿真環(huán)境，確保策略調(diào)整的合理性。仿真過程在單一設(shè)備上在線完成，無需額外工具或復(fù)雜的組網(wǎng)結(jié)構(gòu)，也免除了離線導(dǎo)入路由信息的繁瑣，極大提升了操作便捷性。仿真平臺設(shè)計充分考慮了系統(tǒng)隔離性，通過數(shù)據(jù)與配置的隔離，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)庫備份的同時，保證了仿真活動與現(xiàn)有業(yè)務(wù)運行互不影響，維護了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的連續(xù)性和安全性。圖

6

路由策略在線預(yù)驗證這一路由策略在線預(yù)驗證機制允許用戶在真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之外模擬策略調(diào)整，預(yù)測并驗證改動后的路由行為是否滿足預(yù)期目標，從而指導(dǎo)用戶做出正確的路由策略配置決策，簡化了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的策略測試與驗證流程，顯著降低了因配-19-AI

原生路由器白皮書置錯誤引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)事故風(fēng)險，為運維人員提供了一個高效、低風(fēng)險的策略調(diào)整與優(yōu)化平臺。3.3.AI

安全3.3.1.

設(shè)備安全：設(shè)備內(nèi)生安全設(shè)備安全是保證網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全可信的基礎(chǔ)，通過軟硬件等關(guān)鍵能力的構(gòu)建，實現(xiàn)設(shè)備內(nèi)生安全全生命周期保護。安全啟動驗證功能保障啟動軟件的合法性，防止非授權(quán)修改，而可信啟動功能在此基礎(chǔ)上進一步確認軟件版本符合預(yù)期，保障系統(tǒng)免受篡改與非指定版本威脅。當前挑戰(zhàn)在于維持軟件“零篡改”與數(shù)據(jù)“零泄密”，并實現(xiàn)安全態(tài)勢的自動感知，以動態(tài)應(yīng)對不斷演變的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。AI

原生路由器采用設(shè)備身份合成引擎（DICE）機制，該機制依托硬件安全機制保障的統(tǒng)一診斷服務(wù)（UDS），實現(xiàn)鏈式生成安全啟動流程中每一階段的獨特加密信息，如圖

7

所示。各層級通過繼承上級傳遞的加密信息并以安全方式存儲，確保信息的私密性與層級間的獨立性。任何對安全啟動中各層代碼或配置的修改都將觸發(fā)各層加密信息的更新，實現(xiàn)差異化變更。一旦檢測到安全漏洞引發(fā)密鑰泄露，系統(tǒng)將通過補丁觸發(fā)系統(tǒng)自動更新密鑰，實現(xiàn)持續(xù)的安全重構(gòu)。圖

7

設(shè)備內(nèi)生安全DICE

機制通過在安全設(shè)備各啟動層級應(yīng)用動態(tài)密鑰，建立起從硬件至應(yīng)用-20-AI

原生路由器白皮書層的堅固安全鏈，實現(xiàn)了端到端的安全強化，能有效隔離和抵御當前設(shè)備層網(wǎng)絡(luò)安全中面臨的攻擊，支持安全策略的靈活進化，并確立了基于硬件的可信根，為數(shù)字化環(huán)境提供了強大、靈活且持久的安全保障。3.3.2.

網(wǎng)絡(luò)安全：AI-DDoS

秒級閃防當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下面臨的分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊愈發(fā)嚴峻，特征趨向于短時間內(nèi)突發(fā)的

T

比特級大流量攻擊，這對依賴傳統(tǒng)檢測手段（通常耗時分鐘級的抽樣檢測）的防御體系構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)，難以有效應(yīng)對“短平快”的新型攻擊模式。傳統(tǒng)防護機制，如基于

Netstream

流量

5000:1

比例，采樣上報至檢測設(shè)備，并據(jù)此五元組信息識別攻擊，繼而通知安全中心下發(fā)指令至

DDoS

清洗設(shè)備介入處理。由于采樣比粗、攻擊識別閾值單一且上報周期長，不僅降低了攻擊檢測的精確度，導(dǎo)致漏檢問題，還難以應(yīng)對“短平快”的攻擊模式，特別是對于

2

分鐘以內(nèi)突發(fā)的大規(guī)模流量攻擊反應(yīng)滯后，因此亟需更為高效、即時的防御解決方案。AI

原生路由器通過嵌入式

AI

技術(shù)和可編程

NP

芯片結(jié)合的創(chuàng)新方案，實現(xiàn)全量

1:1

流量采樣，對流量模型進行深度分析，能實現(xiàn)秒級的攻擊流量精確診斷。一旦確認攻擊，即刻將安全警報傳送至檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)隨即解析上報的攻擊時間并迅速觸發(fā)與清洗中心的協(xié)同機制，依據(jù)預(yù)設(shè)策略執(zhí)行精確的流量牽引操作，將受攻擊流量引流至專門的

DDoS

清洗設(shè)備進行清洗動作，以此高效應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅，如圖

8

所示，其中

Flow

采集設(shè)備的主要功能為

Netstream

日志采集和

DDoS

攻擊流分析，DDoS

清洗設(shè)備的主要功能為過濾攻擊流量和回注業(yè)務(wù)流量。-21-AI

原生路由器白皮書圖

8

AI-DDoS

秒級“閃防”運營商現(xiàn)網(wǎng)已成功驗證了智能

DDoS

秒級防御技術(shù)（“閃防”）的可行性，通過與傳統(tǒng)

DDoS

防御策略的實際效能對比，彰顯出“閃防”方案的顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)防御技術(shù)在遭遇攻擊時反應(yīng)遲緩，往往需

61

秒方能啟動防御措施，期間業(yè)務(wù)連續(xù)性受到嚴重影響；相反，“閃防”方案展現(xiàn)出更高的敏捷性與準確性，能夠在

2

秒內(nèi)即刻發(fā)現(xiàn)攻擊行為，并在短短

5

秒內(nèi)完成流量清洗作業(yè)，極大縮短了從檢測到響應(yīng)的時間差，確保了業(yè)務(wù)運營的連續(xù)性和穩(wěn)定性，如圖

9

所示。這一方案不僅大幅提升了網(wǎng)絡(luò)對抗

DDoS

攻擊的效率，更為維護網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的高可用性與客戶體驗提供了新的解決思路，滿足了現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)對即時性和精準防護的迫切需求。圖

9

DDOS

瞬時攻擊秒級實現(xiàn)閉環(huán)處理-22-AI

原生路由器白皮書3.3.3.

管控安全：全網(wǎng)安全檢測與自閉環(huán)管控安全作為網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備層面的安全中樞，扮演著“智能大腦”的角色，通過持續(xù)不斷地監(jiān)測單個設(shè)備及全網(wǎng)范圍的安全狀態(tài)，確保所有操作和行為的可信性，旨在構(gòu)建一個高度一體化、預(yù)測性的防御體系，以增強網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在安全韌性。此體系追求的目標是使安全結(jié)果不僅可預(yù)期，而且可驗證，確保了網(wǎng)絡(luò)活動的透明度與可控性。面對日益復(fù)雜的外部威脅環(huán)境，管控安全體系正面臨前所未有的挑戰(zhàn)，尤其是如何在瞬息萬變的網(wǎng)絡(luò)攻防戰(zhàn)中，實現(xiàn)威脅的即時發(fā)現(xiàn)與高效處置。全網(wǎng)安全監(jiān)測通過本域與全域的閉環(huán)防御策略，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)空間的深度安全管控：在單域?qū)用?，受攻擊設(shè)備立即上報至控制器，觸發(fā)威脅關(guān)聯(lián)分析并下發(fā)針對性的安全策略至網(wǎng)元層，確保單域事件的自主處置與閉環(huán)；而在全域?qū)用?，安全大腦集成端到端風(fēng)險信息，執(zhí)行跨域關(guān)聯(lián)分析，并在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部實施近源威脅阻斷，構(gòu)建起一個自適應(yīng)、自閉環(huán)的全方位安全防護體系，如圖

10

所示。圖

10

管控安全檢測機制-23-AI

原生路由器白皮書綜上所述，管控安全方案不僅加強了網(wǎng)絡(luò)的主動防御能力，還通過智能化、自動化手段提升了安全運維的效率與質(zhì)量，有效提升了網(wǎng)絡(luò)安全的自治與韌性，為構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字安全環(huán)境提供了堅實的支撐。3.4.AI

節(jié)能3.4.1.

靜態(tài)節(jié)能隨著

AI

技術(shù)的廣泛應(yīng)用，AI

原生路由器在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中的核心地位日益凸顯，但其高性能運作的同時也帶來了較高的能源消耗挑戰(zhàn)。為應(yīng)對這一能耗難題，研究與實踐將聚焦于節(jié)能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。傳統(tǒng)方法致力于在不犧牲系統(tǒng)性能的前提下，通過優(yōu)化硬件結(jié)構(gòu)與材料選用，有效降低設(shè)備能耗。當前，關(guān)鍵技術(shù)包括提高芯片集成度、采用先進制程工藝、以及實現(xiàn)嚴格的主設(shè)備功耗控制，旨在將整體功耗壓制在

20KW

以下，進而簡化機房部署，無需額外空調(diào)支持，促進機房能效（PUE）的優(yōu)化。然而，伴隨路由器設(shè)備性能的提升，其內(nèi)部熱管理成為一大挑戰(zhàn)，尤其是主芯片產(chǎn)生的集中熱量難以快速散出。為解決這一難題，AI

原生路由器在優(yōu)化設(shè)備熱管理的靜態(tài)節(jié)能方面取得了重要進展，具體體現(xiàn)在三個方面：首先，通過精密設(shè)計風(fēng)道結(jié)構(gòu)以促進氣流的暢通無阻，結(jié)合風(fēng)扇結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，既確保了單板區(qū)散熱的均勻性，又在減小運行阻力、增加風(fēng)量的同時降低了風(fēng)扇能耗；其次，新興散熱材料的應(yīng)用，選用高性能導(dǎo)熱材質(zhì)優(yōu)化芯片內(nèi)外的熱傳導(dǎo)路徑，通過提升材料的導(dǎo)熱系數(shù)，有效減少了熱阻；再者，通過引入冷板式液冷這一創(chuàng)新散熱方案，并與數(shù)據(jù)中心的冷卻液分配單元（CDU）實現(xiàn)標準化接口對接，不僅簡化了部署復(fù)雜度，還顯著提升了能源使用效率（PUE），最大改善幅度可達

30%，有力地推動了數(shù)據(jù)中心的綠色可持續(xù)發(fā)展。靜態(tài)節(jié)能技術(shù)的發(fā)展將趨向于更高效率、更長壽命的散熱風(fēng)扇研發(fā)，以及智-24-AI

原生路由器白皮書能散熱控制系統(tǒng)精細化，以適應(yīng)多樣化的運行環(huán)境。這將不僅鞏固

AI

原生路由器的穩(wěn)定性與可靠性，還將進一步推動其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中提供卓越的服務(wù)表現(xiàn)，引領(lǐng)綠色、高效網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的新紀元。3.4.2.

動態(tài)節(jié)能動態(tài)節(jié)能技術(shù)作為

AI

原生路由器能耗管理的核心組成部分，動態(tài)節(jié)能技術(shù)需要通過高級智能調(diào)度機制，在確保網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備運行效率的同時，最大限度地降低了運行期間的能量消耗，實現(xiàn)了按需供能、非必要時低耗或零耗的節(jié)能目標。當前，動態(tài)節(jié)能技術(shù)的實踐融合了多個層面的關(guān)鍵技術(shù)，包括能耗數(shù)據(jù)采集技術(shù)，利用工作臺周期性數(shù)據(jù)采集實時監(jiān)控各部件能耗并進行可視化分析，確保能耗管理的透明與即時調(diào)控；智能風(fēng)扇技術(shù)，依據(jù)芯片溫度動態(tài)調(diào)整風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)高效散熱并節(jié)省能耗；電源動態(tài)配置策略，按業(yè)務(wù)負載手工靈活供電，提升供電效率；手動與自動相結(jié)合的低功耗模式切換，智能識別并關(guān)閉非必要組件，減少閑置能耗；以及網(wǎng)板與通道級的動態(tài)節(jié)能措施，如網(wǎng)板休眠、Slice

通道管理與

SERDES

鏈路的智能啟閉，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實時需求精細調(diào)整，深度挖掘節(jié)能空間。根據(jù)對現(xiàn)有節(jié)能技術(shù)的深入分析，網(wǎng)絡(luò)流量轉(zhuǎn)發(fā)，尤其是轉(zhuǎn)發(fā)線卡所消耗的巨大能量，是導(dǎo)致網(wǎng)元設(shè)備高能耗的主要因素。因此，優(yōu)化流量轉(zhuǎn)發(fā)機制成為提升節(jié)能效果的關(guān)鍵。當前的節(jié)能實踐多依賴人工設(shè)定的閾值來調(diào)節(jié)網(wǎng)板交換能力，但這種方法未能充分利用網(wǎng)絡(luò)流量的動態(tài)變化特征。通過對現(xiàn)網(wǎng)流量的深入分析，揭示了流量的潮汐規(guī)律，為動態(tài)節(jié)能策略的設(shè)計提供了新思路，也為網(wǎng)絡(luò)流量的精準預(yù)測提供了堅實依據(jù)。AI

原生路由器所設(shè)計的動態(tài)節(jié)能方案，通過引入智能面，支持在線學(xué)習(xí)并預(yù)測流量潮汐的變化趨勢，可動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)發(fā)能力，以適應(yīng)實時的流量需求，同時避免因預(yù)設(shè)閾值不合理導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟包。此方案不僅提升了節(jié)能效率，還為網(wǎng)絡(luò)流量的精確預(yù)測提供了有效依據(jù)，實-25-AI

原生路由器白皮書現(xiàn)了節(jié)能與網(wǎng)絡(luò)性能的雙贏。同時，也為綠色通信技術(shù)的進步奠定了基礎(chǔ)，標志著路由器向智能化、自適應(yīng)節(jié)能模式的轉(zhuǎn)變，為未來網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略的制定與實施開辟了新的路徑。-26-AI

原生路由器白皮書4.

總結(jié)與展望4.1.AI

原生路由器部署建議在未來發(fā)展中隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)扁平化，在不同應(yīng)用場景下，單臺網(wǎng)絡(luò)設(shè)備需要具備大路由、大帶寬、大容量、大緩存、綠色節(jié)能、AI

智能、高安全可靠等單一或者多種能力維度的組合。根據(jù)設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中所處的不同層級和節(jié)點位置，AI

原生路由器會展現(xiàn)出各異的具體能力特征，以適應(yīng)其在整體網(wǎng)絡(luò)中的特定角色和需求，具體如圖

11

所示。圖

11

AI

原生路由器部署建議集群

AI

原生路由器在骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)核心及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）核心的實際部署應(yīng)用中，在

AI

可靠維度，通過

AI

賦能的數(shù)據(jù)流自檢測、自感知和自調(diào)整機制，確保在面對光纖故障時能迅速自動倒換流量，加固網(wǎng)絡(luò)的高可靠性防線；在

AI

運維維度，通過

AI

驅(qū)動地自動化運維大幅降低了故障排查與修復(fù)成本，并利用

AI

和優(yōu)化預(yù)測算法智能調(diào)度骨干網(wǎng)流量，優(yōu)化資源配比，提速網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)；在

AI

安全維度，集成的

AI

安全防護系統(tǒng)能有效識別并抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊，加固安全-27-AI

原生路由器白皮書屏障；在

AI

節(jié)能維度，通過芯片、設(shè)備級的以光補電、動態(tài)休眠技術(shù)、以及基礎(chǔ)設(shè)施能效提升策略；通過光電合封技術(shù)構(gòu)建

T

級別端口，通過大容量轉(zhuǎn)發(fā)芯片以及硬件三高的突破構(gòu)建百

T

級別單機，通過集群技術(shù)的進一步發(fā)展構(gòu)建

Pb

級別轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)。城域

AI

原生路由器在城域網(wǎng)和

IDC

核心部署場景下，在

AI

可靠維度，需具備多業(yè)務(wù)承載能力，包括數(shù)據(jù)、語音和視頻，以滿足多樣需求，利用

AI

技術(shù)對城域網(wǎng)內(nèi)的流量實現(xiàn)智能控制，以避免網(wǎng)絡(luò)擁堵和延遲，并對服務(wù)質(zhì)量實施智能化控制策略，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)的高優(yōu)先級傳輸；在

AI

運維維度，利用

AI

技術(shù)提供智能化的管理和維護功能，降低運營商的運維成本；在

AI

安全維度，通過

AI技術(shù)加強對城域網(wǎng)的安全防護，確保用戶數(shù)據(jù)的安全傳輸；在

AI

節(jié)能維度，需結(jié)合

AI

技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)的能耗管理，以降低能源消耗，延長設(shè)備使用壽命。4.2.AI

原生路由器應(yīng)用趨勢在

AI

可靠場景下，AI

原生路由器利用其深度學(xué)習(xí)能力，在增強網(wǎng)絡(luò)可靠性方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢。在提升用戶體驗方面，AI

原生路由器實現(xiàn)了對用戶網(wǎng)絡(luò)行為模式的深度理解和動態(tài)適應(yīng)，確保了資源的智能化優(yōu)先分配，并有效預(yù)測及規(guī)避潛在的網(wǎng)絡(luò)故障風(fēng)險。具體應(yīng)用中，AI

原生路由器能夠智能識別如高清視頻播放、視頻會議等高帶寬需求場景，據(jù)此動態(tài)優(yōu)化帶寬配置，為

4K

視頻流和實時視頻通信提供無縫、流暢的體驗環(huán)境。對于追求極低延遲的游戲用戶，AI原生路由器通過精確診斷游戲流量并優(yōu)先處理，保障了游戲交互的迅捷響應(yīng)與穩(wěn)定性，極大提升了游戲體驗品質(zhì)。在故障預(yù)防與維護方面，AI

原生路由器利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測硬件故障性能下降趨勢，及時采取維護或更換措施，確保網(wǎng)絡(luò)運行的持續(xù)穩(wěn)定。更為重要的是，其自我修復(fù)功能能夠在故障發(fā)生的第一時間自動執(zhí)行故障檢測與修復(fù)流程，顯著增強了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性與韌性。綜上所述，AI

原生路由器在提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、保障用戶體驗及維護網(wǎng)絡(luò)-28-AI

原生路由器白皮書穩(wěn)定性方面發(fā)揮了不可替代的作用，代表了網(wǎng)絡(luò)智能化管理與維護的前沿趨勢。在

AI

運維場景下，通過內(nèi)置的自動化工具和算法，AI

原生路由器實現(xiàn)了自我診斷修復(fù)、主動通知、配置調(diào)整及路由優(yōu)化等功能，全面提升運維效率與網(wǎng)絡(luò)性能。具體應(yīng)用中，在主動通知方面，當遭遇網(wǎng)絡(luò)故障或性能下降情況時，AI原生路由器會主動通知管理員，促使問題得到迅速響應(yīng)與處理，極大地減少了人工介入的需求，同步增強了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和持續(xù)可用性。在配置調(diào)整方面，AI原生路由器能夠自主根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實時使用情況，執(zhí)行軟件版本更新與配置參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化，確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)施時刻維持在最優(yōu)運行狀態(tài)。在路由優(yōu)化方面，傳統(tǒng)路由依賴于靜態(tài)或預(yù)定義的規(guī)則，AI

原生路由器則利用深度學(xué)習(xí)算法，綜合分析網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、流量分布特征與用戶行為習(xí)慣等多元數(shù)據(jù)，動態(tài)計算并實施最優(yōu)的路由路徑，這一策略顯著提升了數(shù)據(jù)傳輸效率與整體網(wǎng)絡(luò)的性能，不僅增強了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的靈活性與擴展性，還直接惠及終端用戶，提供了更為流暢、無延遲的網(wǎng)絡(luò)體驗?？傊?，通過自動化工具與算法使

AI

原生路由器具備自我管理與優(yōu)化的能力，不僅提升了網(wǎng)絡(luò)運維的效率與智能化水平，還為未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展鋪墊了更加穩(wěn)定、高效、自適應(yīng)的基礎(chǔ)，引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)運維管理向更深層次的智能化轉(zhuǎn)型