期刊文章|视频计算与网络融合关键技术及应用

《信息通信技术》是中国联合网络通信集团有限公司主管、主办的国内外公开发行的中英文科技期刊（CN115650/TN，ISSN16741285)，2007年12月正

【摘要】视频业务的快速发展对计算网络基础设施提出了巨大的挑战。文章分析了视频业务发展对计算和网络基础设施的需求，研究了计算和网络融合的关键技术，提出了视频领域智能运营的计算和网络融合协同架构，提供增强的视频业务能力和支持多场景业务发展。

【关键词】通信技术；视频计算网络；探索性研究；计算网络集成

介绍

计算网络基础设施与业务交织发展，相互促进。算力和网络技术创新是应用创新的基础和赋能条件。新应用的快速发展对基础计算网络技术提出了挑战和需求。

近年来，视频和人工智能业务发展迅速。体验向沉浸式、实时交互方向发展，场景从消费领域拓展到生产领域。业务发展和创新对数字化基础提出了新的使能要求，为上层应用提供支撑。提供增强的功能。

当前，计算能力正在从通用计算向异构计算、普适计算发展。高带宽、广覆盖的双千兆网络已基本建成，并正在向智能化、开放化方向发展。但也存在资源碎片化、利用率低、与应用需求不匹配等问题。

因此，有必要研究计算与网络融合的关键技术，通过网络连接分散的计算能力、存储和网络资源，实现基于应用需求的集成调度，最大化应用创新，提高资源利用率。

1 当前视频业务发展趋势与挑战

视频业务是目前最活跃、最有前途的业务之一。据统计预测，视频流量占整个IP流量的比重持续上升，2025年将达到80%以上。视频业务正在全面渗透到生活、生产的各个领域，已成为网络中的核心业务。未来元宇宙和数字孪生超级视频时代。

1.1 消费视频业务

云游戏业务未来发展空间巨大，游戏+技术是元宇宙六大技术之一。制约云游戏业务发展的问题之一是终端设备用户体验差、笨重、昂贵、耗电。如果将消耗大量算力的视频编码、解码、视频渲染从终端移至边缘或云端，而网络通过保证端到端和云端连接的低时延和高带宽，实现轻量化利用终端可以在保证游戏效果的同时降低成本、提升体验。同样，家庭视频应用也一直受到终端算力的限制。为了推广新业务，有时必须大规模更换机顶盒等终端，成本极高。如果基于网络传输保障，将大部分计算迁移到云端，终端云化，存储上云，应用上云，就可以突破终端算力瓶颈，推出服务快速灵活。

1.2 制作视频业务

视频应用正在快速进入生产现场，通过现场视频的实时采集、处理和分析来控制PLC（可编程逻辑控制器），提高生产效率。工业生产对实时性和确定性有很高的要求，同时必须保证数据的私密性和安全性。加密计算和传输往往需要多种算力和确定性网络的协同运行。文献[1]提出，为了满足视频应用的需求，需要协调云端和边缘之间的计算和网络资源，部署不同类型的计算能力，例如计算增强、GPU渲染增强、存储增强等计算能力。根据应用需求和算力分配，实现计算与网络一体化协同的能力。在视频监控场景中，高清摄像机要求上行带宽为2Mb/s，超高清摄像机要求不低于4Mb/s，部分工业高清摄像机要求高达50Mb/s。视频分辨率和帧率的提升将带来压缩计算能力和存储计算能力的爆发式增长。利用计算和网络集成技术，将冷数据调度到云端或西部数据中心，而仅在本地保留少量热数据，既能满足业务需求，又能降低成本、节能减排。

1.3 沉浸式多媒体服务

沉浸式多媒体业务是指能够为用户提供高保真的体验的多媒体业务。文献[2]定义了6G沉浸式多媒体业务，是指支持Tb/s超高带宽和亚毫秒级超低时延的高可靠沉浸式多媒体业务，包括沉浸式XR、全息通信等业务类型。广泛应用于办公、医疗、社交、游戏、生产等场景。在算力需求方面，包括视频编解码、视频渲染、视频分析、视频存储与分发、视频显示、空间计算、多维感知等算力处理需求。在网络传输要求方面，需要高可靠、低时延的网络，端到端时延不超过20ms。上述报告中提出了基于业务自动感知的计算与网络一体化调度，智能匹配业务与计算网络资源，自动识别业务对媒体编码、分析、渲染的算力和时延需求，结合泛在的计算能力和时延要求，实现业务与计算网络资源的智能匹配。计算能力实时感知资源状态和分布，并智能地将媒体路由到适当的计算节点进行处理。

表1总结了关键视频业务的发展趋势和基础设施需求。网络指标数据参考3GPP TR26.928[3]、3GPPTS 22.104[4]、3GPP26.925[5]等标准规范给出。可见，随着视频业务的发展，需要构建实时、泛在、异构、多样化的计算能力，并在新型网络和计算网融合技术的支持下，获得最佳匹配的计算能力。随时随地都可以取得权力。人力资源，实现业务经验与资源利用的双赢。

期刊文章|视频计算与网络融合关键技术及应用

表1 视频业务发展及需求分析

2 综合计算与网络技术及视频算力网络

2.1 计算与网络融合关键技术

在《中国联通Cube-Net 3.0网络创新体系白皮书》 Cube-Net 3.0架构中，中国联通提出构建“连接+计算+智能”综合服务的新一代数字基础设施[6]。《中国联通云网融合向算网一体技术演进白皮书》中提出，未来综合计算与网络架构中应包含运算。融合能力主要有六种：融合、管控融合、数据融合、资源融合、网络融合、协议融合[7]。中国移动在《算网一体网络架构及体系展望白皮书》中指出，计算网络集成的主要特征应包括设备集成、协议集成、调度集成和服务集成[8]。中国电信在《云网融合2030技术白皮书》中指出，云网融合的最终目标是将相对独立的云计算资源和网络设施整合起来，形成一体化供给、一体化运营、一体化服务的体系，实现简单、敏捷、开放、融合。安全智能新型信息基础设施资源供给[9]。

为了实现计算与网络融合的发展目标，需要融合和发展多种技术，包括计算网络资源识别、测量、感知、路由和综合编排调度、抽象封装和能力开放等。大量设备乃至协议层面的升级改造。演进升级需要在做好顶层设计的前提下分阶段开展。现阶段可重点在网络架构和网络协议基本不变的情况下，通过构建综合编排调度能力和综合运营服务能力，快速赋能视频等新应用。整体架构如图1所示。其中，综合编排调度是关键，可细分为算力、网络、业务等领域的编排调度能力，以及跨层、跨域的综合编排调度能力。具体包括多元原生编排能力建设、多元资源统一建模、内生智能业务感知和跨域编排等。多元资源原生编排能力是指算力、网络、数据、应用等资源遵循“原生编排”理念，拥有自己的独立编排能力和跨域协同编排能力，并能不断抽象基础资源形成标准的、灵活的、可编排的原子API能力，向外界提供标准化封装的、自动可执行的原子能力和服务，供计算网络综合业务编排层使用。多元素资源的统一建模是指遵循“原子层-服务层-业务层”的接口模型。首先梳理现有计算网络基础设施的原子能力，然后分层提取面向资源的服务对象和面向业务的服务对象。能力的业务层接口。内生智能的业务感知和跨领域编排是指能够智能识别业务意图和分析计算网络资源，对视频、AI、工业等不同应用进行细分建模，完成应用到业务的模型映射。资源。自动生成资源可理解的交互指令，实现业务与资源最匹配的编排与调度。数据驱动和内生智能将贯穿集成编排和调度的演进，并支持集成编排和调度最终演进为意图驱动和数字孪生。综合运营服务是指云网络服务的统一受理、统一支付、统一呈现。具体包括综合业务和综合运营管理：综合业务是指应用层可以按需调用的增强型服务，例如视频领域的自适应编解码、智能路由等能力，或者可以直接调用的增强型服务。由最终用户使用。云专网、云电脑、云会议等集成产品；一体化运营管理基于人工智能和大数据，实现以用户为中心的智能运营，包括需求、设计、部署、保障、评估的智能闭环运营管理。

图1 计算网络融合快速构建关键技术架构

2.2 视频计算网络

视频算力网络是上述计算网络集成架构和关键技术的具体体现，为视频应用提供增强赋能。在上一节的基础上，通过构建综合编排调度能力和综合运营能力，实现视频领域应用的计算与网络一体化解决方案，如图2所示。通过计算网络资源使能层和编排调度中心，通过视频业务能力层和视频应用层构建综合视频运营能力，实现视频领域计算和网络一体化解决方案。

图2 视频计算网络架构总体架构

算力使能层：算力资源统一管理和全局调度。利用云原生技术在多环境、多数据中心的异构资源上构建分布式容器集群，屏蔽底层异构技术栈的差异，实现计算服务与计算资源的解耦。基于应用需求，内置就近、休闲、碳等多策略，合理调度全局资源，在匹配视频业务体验的保障下，实现跨层、跨域计算资源的优化利用。

网络使能层：网络资源的统一管理和全局调度。南向接口连接和连接多段、多类型网络。无线侧与NEF/SCEF对接，有线侧与SDN控制器对接，实现端到端的网络可编程和调度。针对视频领域，我们利用QUIC等技术构建端到端视频链路加速，并与CDN网络融合，支持网络互动直播等新型视频应用的双向流量需求；通过视频节点的实时感知和编排，可以实现视频应用需求。智能路径计算和选择。

编排调度中心：计算网络资源综合编排调度、视频业务编排调度。南向分别基于算力使能层和网络使能层实现算力和网络资源的感知和编排，北向实现对应用跨层、跨域综合编排能力的封装和开放。通过视频服务模板，定义视频服务与应用、计算网络资源需求之间的映射关系，实现应用与资源的解耦。对视频业务和服务进行统一管理、状态感知、动态弹性和实例化部署，实现视频应用和服务的优化运行，并基于业务SLO多属性需求的智能感知，实现计算网络资源的集成编排和调度。

同时，为了构建计算和网络一体化的架构，视频领域现有的一些网络资源也需要进行部分改造和升级，实现计算和网络资源的原生感知、编排和调度。

计算网络资源设施层包括计算资源和网络资源。计算资源层由位于端、边、云、端不同类型（CPU/GPU/NPU/VPU/.）、不同层级（Mobile/Edge/Server/Data Center/Distributed Cloud）的算力系统组成。网络。借助异构视频计算能力，可以通过计算资源的虚拟化和池化来编排和调度资源。网络资源：通过光网络构建分层时延圈提升传输能力，通过5G增强技术提升上行带宽和确定性能力，通过端到端SRv6实现网络快速部署和弹性，通过RDMA、无损网络等提升集群技术计算效率。通过RTN、CDN、IMS等业务网络能力的建设和升级，可以增强和编排视频应用网络的能力。

视频服务能力层：基于融合的计算和网络基础设施，赋能视频应用实现增强的视频服务能力，如自适应视频编解码、智能路由、分类存储、深度实时渲染、视频分析等服务面向能力。赋能视频新服务创新。视频业务能力层可以独立设置，构建视频中台等网元，也可以在现有视频网元的基础上进行修改组合，构建回铃音业务等媒体服务器。

视频应用层：根据业务发展和实际需求，以能力开放的方式展示和调用增强视频能力，或者通过网络边缘节点的自动业务识别和算力路由提供增强视频业务，使业务体验更好、成本更低。反应更灵敏。各模块之间的接口如表2所示。

期刊文章|视频计算与网络融合关键技术及应用

表2 视频算力网络接口说明

3 视频计算与网络综合应用实践

云电脑是一个典型的视频应用。随着网络和云计算技术的快速发展，进一步推动了云计算机业务的普及和应用。云电脑用户只需使用轻量级的云终端设备，通过网络获取云计算能力和应用，即可轻松应对移动办公、研发测试、家庭娱乐等场景。用户操作通过远程桌面协议发送到云端，获得云算力计算结果。计算结果以视频流的形式推送到客户端进行显示。

不同的应用场景、不同的终端类型，对云算力的要求也有很大差异。传统的云计算机业务静态地将云资源分配给用户。资源与需求无法很好匹配，导致云算力利用率低。另外，用户体验往往受到网络传输质量和算力性能的限制，用户业务使用过程中可能会出现卡顿，影响业务推广。基于计算网络行业的集成编排和调度，视频算力网络可以有效提高云算力利用率，提升用户体验。

3.1 综合计算和网络感知调度实现资源优化分配

基于视频算力网络，连接企业内多台DC算力，提供多种时延（低、中）、规格（4C8G、8C16G）、类型（CPU/GPU）的云计算机。结合云计算业务激活和使用过程中的业务SLO需求、终端类型和潮汐效应，可以实现计算网络资源的最佳匹配和编排，使能业务的发放和使用。经过实际应用测试，可提升算力利用率30%以上，提升云电脑体验并避免卡顿，包括以下具体场景。

1）A公司采用综合运营平台

申请使用笔记本云终端进行家庭娱乐、多屏协同办公等业务，需要低时延、GPU加速的云电脑。综合编排系统通过算力层和网络使能层实时感知计算网络资源，为企业分配双屏编码和CPU/GPU异构算力资源，匹配用户所需的计算网络资源，激活云计算服务。

2）B公司通过移动办公综合运营平台申请使用卡式云终端。综合编排系统根据用户的位置，为用户分配距离用户位置最近的CPU算力资源，并激活云计算服务。

3）利用白天办公和夜间娱乐错峰使用的潮汐效应，不同类型的云计算机共享资源，提高资源利用率。白天，企业用户登录并使用云计算能力进行工作。下班后，云算力闲置。集成编排调度系统检测到算力空闲，让虚拟机进入休眠状态，释放算力供家庭用户夜间使用。

3.2 云电脑智能路由加速，提升用户体验

使用云电脑服务最大的痛点是显示延迟，影响用户体验。基于综合计算和网络调度，实现从客户端到服务器的智能路径选择，提高传输质量，为用户提供最佳体验。流程如图3所示。

1）用户登录云电脑业务，云电脑客户端通过SDK调用视频服务能力层提供的智能选路能力。

3)视频业务能力层将路径2信息返回给云机客户端，云机客户端使能路径2实现云机业务的无延迟传输和显示。

图3 云计算机业务智能路径选择

4 结论

期刊文章|视频计算与网络融合关键技术及应用

通过计算和网络融合技术与视频领域的深度融合，构建了视频算力网络。经过实际部署和验证，基础设施服务视频领域的能力得到增强，解决了业务发展和业务创新的核心痛点。这也有利于推动计算与网络融合技术的成熟落地。

参考

[1]SDN/NFF/AI标准与产业推进委员会。视频领域边缘计算白皮书[R].2020

[2] IMT-2030推进组。 6G沉浸式多媒体业务需求及关键技术研究报告[R].2022

[3] 3GPP.技术规范组服务和系统方面。垂直领域网络物理控制应用的服务要求： 3G P P P22.104[S].2021[4] 3GPP.技术规范组服务和系统方面； 5G:3GPP 26.928[S].2021 中的扩展现实(XR)

[5] 3GPP.技术规范组服务和系统方面； 3GPP网络媒体业务典型流量特征：3GPP26.925[S].2021

[6]中国联通研究院中国联通CUBE-Net3.0网络创新体系白皮书[R].2021

[7]中国联通云网融合向计算网络融合演进白皮书[R].2021

[8]中国移动研究院计算与网络综合网络体系结构及系统展望白皮书[R] 2022年

[9]中国电信中国电信云网融合2030技术白皮书[R].2022

陈新宇：中兴通讯电信云及核心网产品总经理。拥有20多年计算机软件/电信行业研发、管理、运营经验。在核心网、电信增值业务、多媒体通信、云计算、数据中心等领域积累了深厚的专业知识和市场运营经验，并带领团队多次实现高端市场和运营商的里程碑式突破。

王伟斌：中兴通讯产品规划首席科学家。长期从事移动通信、云计算、大数据等产品设计和规划工作。负责中兴通讯NFV解决方案的整体架构设计和规划。其主导规划设计的ElasticNet、Cloud UniCore、Cloud Works、ZSP等产品和解决方案先后荣获国际CDMA发展组织CDG、欧洲宽带论坛“BBWF Europe”颁发的“网络技术创新奖” InfoVision”创新奖、LTE世界论坛“最佳LTE核心网产品”和“最佳LTE设备/手机”奖、中国通信学会科技进步奖二等奖等。

郭雪峰：中兴通讯电信云与核心网产品规划总工程师。长期从事云计算、5G核心网、能力开放、业务产品的设计和规划。近年来负责计算网络规划和实际应用，对云网络融合和计算网络融合技术有深刻的理解和实践经验。

朱坤：中兴通讯云计算产品规划总工程师，负责中兴通讯分布式精准云基、MEC等产品的总体规划；主导规划开发的产品行业领先，是移动用户跨域漫游发明专利的第一发明人。曾荣获深圳市科技创新专利金奖，主导制定3GPP等多项相关规范。

何伟：中兴通讯云核心网MANO产品规划总工程师，负责MANO产品、网管产品、智能编排调度等产品的总体规划；精通通信网络综合编排调度的管理规范和流程，主导多个大型商业项目编排管理系统的设计和规范制定。荣获荷兰SDN大会等组织编排产品创新奖。