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算力網絡由“算（suàn）”、“網”、“腦”三個部（bù）分組成，其中“算”即生產算力（lì），“網”即連接算力，“腦”即度量、感知、編排（pái）和調度算力。其中（zhōng），編排和（hé）調度作為算力網絡的核心控（kòng）製部（bù）分，亦為“算力大腦”的核心能力。算力大腦統籌全局資（zī）源，重（chóng）要性可想而知。以工業視覺檢測場景為例，某電力企業在（zài）經曆自然災（zāi）害後，需要迅速對某省、市、區、縣等各級分公司下轄的電力線路進行巡檢。傳統模式下（xià），需通（tōng）過固定監控攝像（xiàng）頭、無人機、移動攝像機等設備（bèi）獲取的海量視頻（pín）或圖像信息（xī），識別故障或隱患線路，第一時間組織搶修工作。這種情況恢複周期相（xiàng）對漫長，而恢複時長往往又和直接（jiē）損失成正比。如果基（jī）於（yú）算力網絡，經過算力大腦的編排和調度，僅需通過（guò）以下四個自動（dòng）化步驟，即可快速搭建一套視覺檢測係（xì）統並投入運行，從而節約大量寶貴的黃（huáng）金恢複時間，降低災害損失。根據該企業的災複數據稽核要求，算網大腦利用其多量綱編排能力，基於距離、時效等原則，在災複數據產生（shēng）地的周邊算力池分配算力資源；根據視覺檢測的要求，快速在已分配的算力資源上，通過（guò）雲原生的編（biān）排能力，自（zì）動（dòng）化部署AI檢測應用；接收災複數據，通過相對應（yīng）的AI檢測應用進行風險檢測（cè）並輸出結（jié）果，用於指導災複工作開展；同時，在根據運行過程的狀態（tài），實施進行動態算力調整；最後，在檢測工作完成後，根據預定策略快速地釋放算力（lì）資源。詳細拆解來看，“算網大腦”的三個核（hé）心編排能力在其中起著至關重要的作用：01雲原（yuán）生編排能力雲（yún）原生編（biān）排能力指應用無需進行複雜的適（shì）配性改造，由算網大腦提供通用性編（biān）排框架，即可實現應（yīng）用程序的自動、靈活、敏捷的部署，以及管理（lǐ）和擴縮容編（biān）排。通過提供鏡像及應用管理、集群及節點管理、服務治理、訪問安全管（guǎn）控、容器編（biān）排及調度（dù）能力，即可實現自動化集群部署（shǔ）、外部調用的均衡分發、敏（mǐn）捷擴縮容等（děng），讓應用程序不再需要進行複雜的分布式架構設計及規劃（huá），大大降（jiàng）低了技術門檻。那麽在算力網（wǎng）絡（luò）中的（de）容器編排調度能力，與傳統容器調度會有哪些方麵的區別？首先，編排複雜度程度不一樣。與傳統（tǒng）容器引擎部署環境相對單一的情況不同（tóng），基於算力網絡的容器引擎，不但需要應對涉及多雲多邊協調的複（fù）雜部署（shǔ）環境，而且需要去適配異構化的計算架構，保證在異構計（jì）算架構下高性（xìng）能運行；甚至可利用編程芯片、DPU等算網新技術手段，進行特定（dìng）場景的（de）優化加速。其次，網絡的複雜程度不一樣。傳統容器引擎，通常在一個（gè）相對封閉的內部網絡之（zhī）中，較為簡單（dān）。而處於算力網絡中的容器引擎，需要適配更為複雜的網絡環境，例如由SRv6、SFC、APN6、CFN、IFIT技術組成的SDN2.0架構的算力感知網絡。因此容（róng）器調度引（yǐn）擎需要針（zhēn）對此類網絡環境進（jìn）行適配與改造（zào），發揮算力感知網絡特性，實時進行應用程序的調度；例如可基於SRv6技術的網絡切片能力增強演（yǎn）進（jìn），並增強資源感知與應用感（gǎn）知能力，調度可觸達用戶的廣度更大和精度更高（gāo）的算（suàn）力資源。最後（hòu），安全性要（yào）求不一樣。算力類比電力，當社會算力並網後，如何保（bǎo）證正向對社會閑散（sàn）算力的安全性管控，反向對調用方向（xiàng）適度且高效的認證和審（shěn）計，是實現應用及其數據的關鍵要素（sù）。02多量（liàng）綱的編排能力算網業務的編排需要充分考（kǎo）慮應（yīng）用的特性（xìng），算網資源的（de）QOS、安全、成本及能耗等多個量綱，實時進行業務編排，輸出最合理的編排方案。實現最便宜的算力匹配最合適的應用（yòng）。從技術特性分析（xī），多量綱編排引擎底層核心采用多屬性決策算法，或稱為有限方案多目標決策。由於算網業務的（de）產品豐富性和資（zī）源（yuán）靈活性，對於（yú）同用（yòng）戶同業（yè）務（wù）的需求，可以編排出不同的解決方案供客戶選擇，可以是安全性優先（xiān）或者性能優先，也可以是價格優（yōu）先等等。從決策流程分（fèn）析（xī），算網大腦可以通過三個步驟精（jīng）確給出最優、最匹（pǐ）配客（kè）戶需求的編排方（fāng）案。首先，預（yù）設編排模型，按照性能、成本、能耗、安全4個緯度的不同占比，預設5個的編排模型，分（fèn）別為綜合模型、性能模型、安全模（mó）型、能（néng）耗模型、成（chéng）本模型。例如：性能（néng）模（mó）型（性能權重最（zuì）大，安全其（qí）次，能耗及成（chéng）本最低）等；其次，按照預（yù）設模型，按照（zhào）相應的決策環境要求（業務訴求，性能訴求、價格（gé）要求等）及運行參數（shù）（算網運行感知（zhī）參數）進行運算，計算出不同模型的（de）得（dé）分；最後，利用（yòng）投票決策算法，針對備選方案進（jìn）行二次計算打分（fèn），最終確定最優的編排方案（àn）。03運行態的編（biān）排能力運行態編排能力是基於對算力網（wǎng）絡實時感知能力進行的（de）二次編排能力，算網大腦需根據（jù）算力網絡的實時運行狀態、應用的運行（háng）狀態及業務並發量的發展趨勢（shì）等維度的信息，綜合給出應用（yòng）程序使用的算力網絡資源及部署，動態編排調整方（fāng）案，以期更好地促進應用平穩運行。運行態編排（pái），前期利用從PCPR模型，從性能、成本、代價及回切周期可以分成（chéng）擴容場景、縮容（róng）場景、切換場景、優化場景四類：擴容（róng）場景：例如，某應用使用的算力資源為位於A市的A算力池的（de）4台服務器。當訪問該應用的請求增多時，可（kě）以動態在A算力池追加服務器，對應用進行動（dòng）態的（de）擴容（róng），以（yǐ）滿（mǎn）足高並發的要（yào）求。此為，簡單的擴容場景。更複雜的情況（kuàng），當需求來之B市，A市與B市（shì）之間（jiān）的網絡質量（liàng）要求無法滿（mǎn）足該應用的（de）要（yào）求時。可以（yǐ）在B市鄰近的資源池C算力池調撥出部分資源，動態部署該應用的新節點，以方便（biàn）來之B市的訪問請求可（kě）以得（dé）到滿足。縮容場景的情況與擴容完全相反，不再贅述。切換場（chǎng）景：以上述例子來描述。此部署在A市A算力池（chí）的某應用，但因算力池的故障或者網絡等故障導致應用無（wú）法正常訪（fǎng）問時。可以快速（sù）定位算力及（jí）網絡環境（jìng）達標的算力池，從中調配出算（suàn）力資源，進（jìn）行應（yīng）用（yòng）的應急部署，以進行快速的異常恢複。當然對於無狀態的應用（yòng），可以快速地進（jìn）行異地應急（jí）部署。但對於有狀（zhuàng）態數據的（de）應用，需要有配套的數據備份機製（zhì），能夠利用備份數（shù）據進行移動數據恢複，才能實現應用的跨算力池異地切換。優化（huà）場景：指在運行中的某個應用，假（jiǎ）設其應用部署在多個算（suàn）力池中（zhōng），從部署拓撲來看，呈現出網狀的部署結構。可以根據感（gǎn）知的應用訪問的響應情（qíng）況、網絡（luò）及算（suàn）力池運行的（de）性能數據，綜合運算出其部（bù）署拓撲的調整建議，優化（huà）調整的範圍包括同一算力池（chí）內的機器（qì）數量及配置等的調整，也可以包括跨算（suàn）力池的部署結構調整。後期，可以利用機器學習技術，針對曆史的（de）運行數據進行學習和分（fèn）析（xī），進一步豐富調度規則、校正調度的精度。算力（lì）網絡是實現“算力（lì）”基礎設施化的一個重要載（zǎi）體（tǐ）。目前算力網絡在標準路線、體係（xì）架構（gòu）等方麵仍處於起步階段，一（yī）批重大原創成果（guǒ）和關鍵核心技術亟待突破。作為運營商的長期合作夥伴，国产亚洲熟妇在线视频科技針對算力網（wǎng）絡創（chuàng）新性的提出完善的（de）整體解決方案“BICN”，包括麵向（xiàng）運營服務（wù）層的運營門戶（即鯨旗門戶）、麵向編排管理層的算（suàn）網大腦（即鯨睿大腦（nǎo）），以及負（fù）責泛在對接的（de）套件（即鯨臂（bì）控製，包括多雲管理、各專業控製器等）。麵向編排管理層，国产亚洲熟妇在线视频科技“鯨睿大（dà）腦”已實現統一編排左腦、算（suàn）網自（zì）智右腦及算網孿生底座等核心能力（lì），結合AI、大數據等多要素能力開展生態合作創新試驗，為新業態下算網業務（wù）的智能化編排開通提供可落地（dì）解（jiě）決方案，探索算力網絡的創（chuàng）新應用和模（mó）式。相信伴隨著算力網絡的深度開發與新型基礎設施建設，算力能夠真正流動起來，並像電力和自（zì）來水（shuǐ）一（yī）樣能夠實現（xiàn）隨用隨取，進而賦能全社會數（shù）字化轉型。
根據該企業的災複數據稽核要求，算網大腦利用其多量綱編排能力，基於距離、時效等原則，在災複數據產生（shēng）地的周邊算力池分配算力資源；
根據視覺檢測的要求，快速在已分配的算力資源上，通過（guò）雲原生的編（biān）排能力，自（zì）動（dòng）化部署AI檢測應用；
接收災複數據，通過相對應（yīng）的AI檢測應用進行風險檢測（cè）並輸出結（jié）果，用於指導災複工作開展；同時，在根據運行過程的狀態（tài），實施進行動態算力調整；
最後，在檢測工作完成後，根據預定策略快速地釋放算力（lì）資源。
首先，預（yù）設編排模型，按照性能、成本、能耗、安全4個緯度的不同占比，預設5個的編排模型，分（fèn）別為綜合模型、性能模型、安全模（mó）型、能（néng）耗模型、成（chéng）本模型。例如：性能（néng）模（mó）型（性能權重最（zuì）大，安全其（qí）次，能耗及成（chéng）本最低）等；
其次，按照預（yù）設模型，按照（zhào）相應的決策環境要求（業務訴求，性能訴求、價格（gé）要求等）及運行參數（shù）（算網運行感知（zhī）參數）進行運算，計算出不同模型的（de）得（dé）分；
最後，利用（yòng）投票決策算法，針對備選方案進（jìn）行二次計算打分（fèn），最終確定最優的編排方案（àn）。
擴容（róng）場景：例如，某應用使用的算力資源為位於A市的A算力池的（de）4台服務器。當訪問該應用的請求增多時，可（kě）以動態在A算力池追加服務器，對應用進行動（dòng）態的（de）擴容（róng），以（yǐ）滿（mǎn）足高並發的要（yào）求。此為，簡單的擴容場景。更複雜的情況（kuàng），當需求來之B市，A市與B市（shì）之間（jiān）的網絡質量（liàng）要求無法滿（mǎn）足該應用的（de）要（yào）求時。可以（yǐ）在B市鄰近的資源池C算力池調撥出部分資源，動態部署該應用的新節點，以方便（biàn）來之B市的訪問請求可（kě）以得（dé）到滿足。
縮容場景的情況與擴容完全相反，不再贅述。
切換場（chǎng）景：以上述例子來描述。此部署在A市A算力池（chí）的某應用，但因算力池的故障或者網絡等故障導致應用無（wú）法正常訪（fǎng）問時。可以快速（sù）定位算力及（jí）網絡環境（jìng）達標的算力池，從中調配出算（suàn）力資源，進（jìn）行應（yīng）用（yòng）的應急部署，以進行快速的異常恢複。當然對於無狀態的應用（yòng），可以快速地進（jìn）行異地應急（jí）部署。但對於有狀（zhuàng）態數據的（de）應用，需要有配套的數據備份機製（zhì），能夠利用備份數（shù）據進行移動數據恢複，才能實現應用的跨算力池異地切換。
優化（huà）場景：指在運行中的某個應用，假（jiǎ）設其應用部署在多個算（suàn）力池中（zhōng），從部署拓撲來看，呈現出網狀的部署結構。可以根據感（gǎn）知的應用訪問的響應情（qíng）況、網絡（luò）及算（suàn）力池運行的（de）性能數據，綜合運算出其部（bù）署拓撲的調整建議，優化（huà）調整的範圍包括同一算力池（chí）內的機器（qì）數量及配置等的調整，也可以包括跨算（suàn）力池的部署結構調整。
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