張宏科++陳哲

摘要：創(chuàng)造性地提出了以“三層”、“兩域”為典型特征的智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型?！叭龑印奔粗腔鄯?wù)層、資源適配層和網(wǎng)絡(luò)組件層；“兩域”即實體域和行為域。在此基礎(chǔ)上，分別建立了智慧服務(wù)層、資源適配層和網(wǎng)絡(luò)組件層的基本理論，以在有效解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題的基礎(chǔ)上，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，顯著提升用戶體驗。

關(guān)鍵詞：未來互聯(lián)網(wǎng)體系；智慧協(xié)同；資源適配；博弈決策

Abstract： In this paper， we propose a smart， cooperative network architecture that has three layers： smart service， resource adaption， and network component. The architecture also has two realms： entity and behavior. We outlined the basic theories of the three layers in order to address network scalability， mobility， security， and other issues and improve network resource utilization， reduce energy consumption， and improve user experience.

Key words： future Internet architecture； smart and cooperation； adaptive resource allocation； gaming decision

隨著科技的發(fā)展，信息網(wǎng)絡(luò)已成為推動社會進(jìn)步的巨大動力。經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展迫切需要信息網(wǎng)絡(luò)能滿足高速、高效、海量、泛在等通信需求，但現(xiàn)有信息網(wǎng)絡(luò)原始設(shè)計的嚴(yán)重弊端，使其距此目標(biāo)甚遠(yuǎn)，無法從本質(zhì)上滿足當(dāng)前乃至未來經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展的重大迫切需求。比如在資源利用率方面，美國普林斯頓大學(xué)研究人員在2010年ACM SIGCOMM國際會議上指出，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的骨干網(wǎng)鏈路利用率僅在30%～40%[1]；西班牙電信的研究人員在2011年ACM SIGCOMM國際會議上指出，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的接入網(wǎng)鏈路利用率不到10%[2]，網(wǎng)絡(luò)資源利用率很低。又如在網(wǎng)絡(luò)安全性方面，互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)初是面向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)傳輸設(shè)計的，是具有冪律結(jié)構(gòu)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，這種設(shè)計導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)在惡意攻擊面前十分脆弱。

導(dǎo)致這些弊端的根源在于現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)的原始設(shè)計思想存在不足。具體來說，現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)具有“三重綁定”的特征，即：服務(wù)的“資源和位置綁定”、網(wǎng)絡(luò)的“控制和數(shù)據(jù)綁定”及“身份與位置綁定”。這種網(wǎng)絡(luò)體系和機(jī)制是相對“靜態(tài)”和“僵化”的，在此基礎(chǔ)上的演進(jìn)與發(fā)展難以突破原始設(shè)計思想的局限，無法從根本上滿足信息網(wǎng)絡(luò)高速、高效、海量、泛在等通信需求，難以解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題，更難以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用、節(jié)能等。

因此，近年來全球范圍內(nèi)都積極開展了未來互聯(lián)網(wǎng)體系的研究工作。例如美國自然科學(xué)基金委的GENI[3]、FIND[4]計劃，歐盟的FIRE[5]計劃等。此外，美國自然科學(xué)基金委于2010年發(fā)布了FIA計劃，并且資助了NDN[6]、MobilityFirst[7]、NEBULA[8]、XIA[9]等重大項目，分別從不同側(cè)面研究未來互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)。中國也非常重視對未來信息網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵理論及技術(shù)的研究。國家“973”計劃[10]先后啟動了“一體化可信網(wǎng)絡(luò)與普適服務(wù)體系基礎(chǔ)研究”[11]、“可測可控可管的IP 網(wǎng)的基礎(chǔ)研究”項目、“新一代互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)和協(xié)議基礎(chǔ)研究”、“面向服務(wù)的未來互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)與機(jī)制研究”和“可重構(gòu)信息通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)體系研究”等項目。

然而，當(dāng)前關(guān)于未來信息網(wǎng)絡(luò)體系的研究仍處于起步階段，尚未見一個體系架構(gòu)能夠滿足未來網(wǎng)絡(luò)高速、高效、海量、泛在等重大通信需求。因此，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)[12]創(chuàng)造性地提出了資源動態(tài)適配的“三層”、“兩域”體系結(jié)構(gòu)模型，以在有效解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題的基礎(chǔ)上，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，同時顯著提升用戶體驗。

1 智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)體系

結(jié)構(gòu)模型

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)原創(chuàng)性地提出了一個資源動態(tài)適配的三層、兩域體系結(jié)構(gòu)模型（如圖1所示）。三層即“智慧服務(wù)層”、“資源適配層”和“網(wǎng)絡(luò)組件層”；兩域即“實體域”和“行為域”。三層體系模型實現(xiàn)智慧服務(wù)層到資源適配層的動態(tài)適配映射，資源適配層對智慧服務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)組件行為進(jìn)行博弈決策，進(jìn)而映射到網(wǎng)絡(luò)組件層以選定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)組件；“兩域”將網(wǎng)絡(luò)實體域遇到的問題轉(zhuǎn)化到行為域中解決，再將解決方案返回到實體域中執(zhí)行，最終構(gòu)成資源動態(tài)適配的智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)體系的基礎(chǔ)理論框架。

在三層、兩域新體系結(jié)構(gòu)模型中，智慧服務(wù)層主要負(fù)責(zé)服務(wù)的標(biāo)識和描述，以及服務(wù)的智慧查找與動態(tài)匹配等；資源適配層通過感知服務(wù)需求與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，動態(tài)地適配網(wǎng)絡(luò)資源并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)族群，以充分滿足服務(wù)需求進(jìn)而提升用戶體驗，并提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率；網(wǎng)絡(luò)組件層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲與傳輸，以及網(wǎng)絡(luò)組件的行為感知與聚類等。

該體系三層結(jié)構(gòu)之間的智慧映射函數(shù)分別為F1、F2和F3（如圖2所示），分別完成服務(wù)需求到族群的選擇、族群內(nèi)網(wǎng)絡(luò)組件與服務(wù)需求的匹配以及網(wǎng)絡(luò)組件的行為聚類功能。實體域使用服務(wù)標(biāo)識（SID）來標(biāo)記一次智慧服務(wù)，實現(xiàn)服務(wù)的“資源和位置分離”；使用族群標(biāo)識（FID）來標(biāo)記一個族群功能模塊，使用組件標(biāo)識（NID）來標(biāo)記一個網(wǎng)絡(luò)組件設(shè)備，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的“控制和數(shù)據(jù)分離”及“身份與位置分離”；“行為域”使用服務(wù)行為描述（SBD）、族群行為描述（FBD）和組件行為描述（NBD）來分別描述實體域中服務(wù)標(biāo)識、族群標(biāo)識以及組件標(biāo)識的行為特征。

資源動態(tài)適配的智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)基本工作原理如圖3所示。使用行為匹配機(jī)制完成智慧服務(wù)層和資源適配層之間的映射：在行為域中根據(jù)服務(wù)需求行為描述和族群功能行為描述形成一次映射，為智慧服務(wù)尋求最佳的族群功能模塊搭配組合，然后根據(jù)實體域的族群間協(xié)作機(jī)制，控制指定的族群功能模塊進(jìn)行協(xié)同工作，從而實現(xiàn)服務(wù)標(biāo)識到族群標(biāo)識的映射過程；使用行為聚類機(jī)制完成資源適配層和網(wǎng)絡(luò)組件層之間的映射，即在行為域中根據(jù)族群行為描述和組件行為描述形成另一次映射，為族群功能模塊判定最合理的網(wǎng)絡(luò)組件構(gòu)成，然后根據(jù)實體域的族群內(nèi)聯(lián)動機(jī)制，在族群功能模塊內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)組件之間建立相互聯(lián)動關(guān)系，以完成族群功能模塊的整體功能，實現(xiàn)由族群標(biāo)識到組件標(biāo)識的映射過程。通過這兩次映射，網(wǎng)絡(luò)資源可以依據(jù)服務(wù)需求動態(tài)地進(jìn)行適配，從而實現(xiàn)智慧服務(wù)。

總之，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)的三層、兩域體系通過動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并智能匹配服務(wù)需求，進(jìn)而選擇合理的網(wǎng)絡(luò)族群及其內(nèi)部組件來提供智慧化的服務(wù)，并通過引入行為匹配、行為聚類、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜行為博弈決策等機(jī)制來實現(xiàn)資源的動態(tài)適配和協(xié)同調(diào)度，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，并且顯著提升了用戶體驗。

2 新網(wǎng)絡(luò)體系智慧服務(wù)層

工作機(jī)理

在圖1所示的智慧服務(wù)層總體模型的基礎(chǔ)上，本節(jié)將分析和闡述智慧服務(wù)層的工作機(jī)理，主要包括以下兩部分：服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征、服務(wù)資源的智慧存儲。

2.1 服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征

為了實現(xiàn)服務(wù)的普適化與智慧化，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用SID對服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一命名和描述。至于服務(wù)標(biāo)識的具體生成函數(shù)可以根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和需要來確定。此外，某些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的屬性具有主觀性，如服務(wù)可信度等，這些屬性的抽象需要考慮具體的應(yīng)用環(huán)境和需求，如某些場景下對服務(wù)可信度要求較高，這時抽象的粒度就要細(xì)一些。

此外，在智慧服務(wù)層中，為了對服務(wù)行為進(jìn)行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服務(wù)命名基礎(chǔ)上對服務(wù)的進(jìn)一步描述，分為拓?fù)涿枋?、性能描述和功能描述等。網(wǎng)絡(luò)實體服務(wù)的SBD可以定義成如下形式：

[SBD?bLST，bCST，…TbQSP，bBSP，bDSP，bLSP，bMSP，…PbTSF，bNSF，bSSF，bPSF，…F] （1）

式（1）中，T、P、F分別對應(yīng)著拓?fù)湫袨椤⑿阅苄袨楹凸δ苄袨?。對于SBD，拓?fù)湫畔ǚ?wù)位置bLST和服務(wù)緩存位置bCST等；性能信息包括質(zhì)量要求bQSP、帶寬要求bBSP、延時要求bDSP、丟包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服務(wù)類型bTSF、版本號bNSF、信譽(yù)屬性bSSF和提供者簽名bPSF等。

其中，服務(wù)位置和服務(wù)緩存位置代表服務(wù)所在網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點設(shè)備描述，用于標(biāo)記可獲取服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)位置信息；服務(wù)類型是指服務(wù)的業(yè)務(wù)類型，如語音、視頻、圖片、文件等；服務(wù)的信譽(yù)屬性包括用戶對這個服務(wù)的感知評估和其他服務(wù)的反饋信息；版本信息用于在服務(wù)提供商發(fā)布新版本時，維持其服務(wù)標(biāo)識不變的情況下更新其版本號；提供者簽名則是出于安全性的考慮，用于保證信息的真實性和可靠性。

2.2 服務(wù)資源的智慧存儲

在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中，服務(wù)資源基本上都是采用服務(wù)器集中存儲的模式。隨著三網(wǎng)融合等業(yè)務(wù)的發(fā)展，這種服務(wù)資源存儲模式暴露出越來越嚴(yán)重的缺陷：當(dāng)大量的用戶訪問視頻業(yè)務(wù)資源時，會消耗海量的網(wǎng)絡(luò)帶寬及交換路由設(shè)備的資源，不僅嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的正常運轉(zhuǎn)，而且也大大降低了用戶體驗。

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)引入服務(wù)標(biāo)識來表征網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源，服務(wù)標(biāo)識并不隨著服務(wù)資源的位置發(fā)生變化，實現(xiàn)了資源與位置的分離。因此，可以根據(jù)服務(wù)資源的屬性和用戶的偏好采用合理的服務(wù)資源存儲方法：集中式存儲或分布式存儲。例如，數(shù)據(jù)量相對較小的服務(wù)可以仍舊采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大但用戶訪問頻率較低的業(yè)務(wù)也可以采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大且用戶訪問頻率很高的業(yè)務(wù)可以采用分布式存儲的模式。

圖4給出了一種視頻業(yè)務(wù)資源的存儲方法。其中，NSC表示網(wǎng)絡(luò)交換組件，SSC表示服務(wù)存儲組件。距離客戶端最近的本地SSC上，存儲用戶訪問量最高的熱點視頻業(yè)務(wù)；如果用戶訪問的服務(wù)屬于次熱點視頻業(yè)務(wù)，在本地SSC上沒有，那么它可以訪問上一級SSC；如果上一級SSC也沒有，可以繼續(xù)向上訪問，直到最終的視頻服務(wù)器。將服務(wù)標(biāo)識所代表的服務(wù)或數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行緩存的策略，使得用戶能夠就近獲取服務(wù)，而無須訪問遠(yuǎn)端服務(wù)器。這種服務(wù)資源存儲機(jī)制能夠大大減少網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)時延和流量，從而有效地提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，針對網(wǎng)絡(luò)資源的有限性和服務(wù)資源的隨機(jī)性，需要在具體的服務(wù)資源存儲機(jī)制中進(jìn)一步采取優(yōu)化措施，如服務(wù)資源的分片存儲等。

3 智慧網(wǎng)絡(luò)組件模型與

節(jié)能機(jī)理

未來互聯(lián)網(wǎng)智慧網(wǎng)絡(luò)組件主要包括：網(wǎng)絡(luò)交換路由組件（NSR）、網(wǎng)絡(luò)交換組件（NSC）、智慧服務(wù)解析服務(wù)器（ISRS）、資源適配解析服務(wù)器（RARS）、智慧中心控制組件（ICCC）、內(nèi)容提供服務(wù)器（CPS）、固定終端組件（STC）、移動終端組件（MTC）等。其中資源適配解析服務(wù)器主要負(fù)責(zé)服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)適配，智慧中心控制組件主要負(fù)責(zé)服務(wù)族群的內(nèi)部管理，網(wǎng)絡(luò)交換路由組件主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型具有下3個主要特征：（1）在組件數(shù)據(jù)層面引入記憶模塊，根據(jù)服務(wù)流行度對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)存儲，以實現(xiàn)資源動態(tài)適配、就近獲取的目標(biāo)，真正支持云計算與云服務(wù)；（2）通過引入模塊化虛擬技術(shù)和控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)組件可動態(tài)感知和認(rèn)知自身的狀態(tài)，靈活地進(jìn)行功能模塊的重組，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的最優(yōu)化和節(jié)能減排的目的；（3）組件標(biāo)識只承載組件本身的身份信息，而不承載組件的位置信息，從而有效解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)移動性支持差的問題。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型包括組件控制層面和組件數(shù)據(jù)層面?？刂茖用姘ㄓ洃涀幽K和控制子模塊，其中記憶子模塊用來對網(wǎng)絡(luò)組件的狀態(tài)信息進(jìn)行認(rèn)知，存儲網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性信息、路徑狀態(tài)信息、路徑可靠性信息、組件自身性能信息等，并從數(shù)據(jù)層面提取服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息，進(jìn)行存儲；而控制子模塊則根據(jù)記憶子模塊的信息，對數(shù)據(jù)層面的轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行控制。組件數(shù)據(jù)層面包括數(shù)據(jù)層記憶模塊和轉(zhuǎn)發(fā)模塊。數(shù)據(jù)層記憶模塊用來對服務(wù)的內(nèi)容進(jìn)行存儲，而轉(zhuǎn)發(fā)模塊用于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)流經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)模塊時，數(shù)據(jù)層記憶模塊可以根據(jù)組件控制層面的要求，存儲相應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容，并進(jìn)一步將該服務(wù)的服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息通告給組件控制層面。當(dāng)相同的服務(wù)再次被請求時，網(wǎng)絡(luò)組件可以根據(jù)組件控制層面的信息，從組件數(shù)據(jù)層記憶模塊提取數(shù)據(jù)，就近為用戶提供所需服務(wù)，從而避免從遠(yuǎn)端獲取服務(wù)而導(dǎo)致的能耗高、延時大等問題，進(jìn)而在有效提升用戶體驗的同時，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。

在智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)中，智慧網(wǎng)絡(luò)組件可在鏈路利用率較低時，重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組件內(nèi)部結(jié)構(gòu)，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)業(yè)務(wù)量的不同需求，將業(yè)務(wù)智能地轉(zhuǎn)移到一個或少數(shù)幾個線卡上進(jìn)行處理，使得網(wǎng)絡(luò)組件中其他閑置的線卡進(jìn)入休眠狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)組件感知鏈路上的數(shù)據(jù)流量，根據(jù)流量自適應(yīng)配置自身工作狀態(tài)，減少網(wǎng)絡(luò)組件能耗，從而從整體上實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的綠色節(jié)能。網(wǎng)絡(luò)組件在休眠狀態(tài)（不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)）時，其配置數(shù)據(jù)保存在控制層面模塊中，從而保證休眠時該網(wǎng)絡(luò)組件在網(wǎng)絡(luò)中的存在性。

需要說明的是，網(wǎng)絡(luò)組件的休眠狀態(tài)不同于關(guān)閉狀態(tài)。休眠組件定時向智慧中心控制組件發(fā)送休眠數(shù)據(jù)包，智慧中心控制組件收集和處理各組件感知到的狀態(tài)信息，計算出相應(yīng)的休眠策略。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量增加時，智慧中心控制組件根據(jù)新的狀態(tài)信息重新確定新的休眠策略，喚醒相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)組件。

4 結(jié)束語

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用三層、兩域總體系理論與框架，創(chuàng)建了智慧服務(wù)層的基本理論模型，提出服務(wù)標(biāo)識、服務(wù)行為描述和服務(wù)標(biāo)識與族群標(biāo)識的智慧映射機(jī)理；建立了資源適配層基本理論模型，提出族群標(biāo)識、族群行為描述和網(wǎng)絡(luò)資源與服務(wù)需求的博弈決策模型；創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)組件層基本理論模型，提出組件標(biāo)識、組件行為描述和組件標(biāo)識到族群標(biāo)識的智慧聚類機(jī)制。這種全新的網(wǎng)絡(luò)體系與機(jī)制的設(shè)計，能夠在有效解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題的基礎(chǔ)上，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，顯著提升用戶體驗。需要指出的是，雖然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是對新網(wǎng)絡(luò)體系理論與關(guān)鍵技術(shù)的深入細(xì)致研究、完善及推廣應(yīng)用還有待于進(jìn)一步的研究。

資源動態(tài)適配的智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)基本工作原理如圖3所示。使用行為匹配機(jī)制完成智慧服務(wù)層和資源適配層之間的映射：在行為域中根據(jù)服務(wù)需求行為描述和族群功能行為描述形成一次映射，為智慧服務(wù)尋求最佳的族群功能模塊搭配組合，然后根據(jù)實體域的族群間協(xié)作機(jī)制，控制指定的族群功能模塊進(jìn)行協(xié)同工作，從而實現(xiàn)服務(wù)標(biāo)識到族群標(biāo)識的映射過程；使用行為聚類機(jī)制完成資源適配層和網(wǎng)絡(luò)組件層之間的映射，即在行為域中根據(jù)族群行為描述和組件行為描述形成另一次映射，為族群功能模塊判定最合理的網(wǎng)絡(luò)組件構(gòu)成，然后根據(jù)實體域的族群內(nèi)聯(lián)動機(jī)制，在族群功能模塊內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)組件之間建立相互聯(lián)動關(guān)系，以完成族群功能模塊的整體功能，實現(xiàn)由族群標(biāo)識到組件標(biāo)識的映射過程。通過這兩次映射，網(wǎng)絡(luò)資源可以依據(jù)服務(wù)需求動態(tài)地進(jìn)行適配，從而實現(xiàn)智慧服務(wù)。

總之，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)的三層、兩域體系通過動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并智能匹配服務(wù)需求，進(jìn)而選擇合理的網(wǎng)絡(luò)族群及其內(nèi)部組件來提供智慧化的服務(wù)，并通過引入行為匹配、行為聚類、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜行為博弈決策等機(jī)制來實現(xiàn)資源的動態(tài)適配和協(xié)同調(diào)度，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，并且顯著提升了用戶體驗。

2 新網(wǎng)絡(luò)體系智慧服務(wù)層

工作機(jī)理

在圖1所示的智慧服務(wù)層總體模型的基礎(chǔ)上，本節(jié)將分析和闡述智慧服務(wù)層的工作機(jī)理，主要包括以下兩部分：服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征、服務(wù)資源的智慧存儲。

2.1 服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征

為了實現(xiàn)服務(wù)的普適化與智慧化，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用SID對服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一命名和描述。至于服務(wù)標(biāo)識的具體生成函數(shù)可以根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和需要來確定。此外，某些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的屬性具有主觀性，如服務(wù)可信度等，這些屬性的抽象需要考慮具體的應(yīng)用環(huán)境和需求，如某些場景下對服務(wù)可信度要求較高，這時抽象的粒度就要細(xì)一些。

此外，在智慧服務(wù)層中，為了對服務(wù)行為進(jìn)行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服務(wù)命名基礎(chǔ)上對服務(wù)的進(jìn)一步描述，分為拓?fù)涿枋?、性能描述和功能描述等。網(wǎng)絡(luò)實體服務(wù)的SBD可以定義成如下形式：

[SBD?bLST，bCST，…TbQSP，bBSP，bDSP，bLSP，bMSP，…PbTSF，bNSF，bSSF，bPSF，…F] （1）

式（1）中，T、P、F分別對應(yīng)著拓?fù)湫袨椤⑿阅苄袨楹凸δ苄袨?。對于SBD，拓?fù)湫畔ǚ?wù)位置bLST和服務(wù)緩存位置bCST等；性能信息包括質(zhì)量要求bQSP、帶寬要求bBSP、延時要求bDSP、丟包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服務(wù)類型bTSF、版本號bNSF、信譽(yù)屬性bSSF和提供者簽名bPSF等。

其中，服務(wù)位置和服務(wù)緩存位置代表服務(wù)所在網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點設(shè)備描述，用于標(biāo)記可獲取服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)位置信息；服務(wù)類型是指服務(wù)的業(yè)務(wù)類型，如語音、視頻、圖片、文件等；服務(wù)的信譽(yù)屬性包括用戶對這個服務(wù)的感知評估和其他服務(wù)的反饋信息；版本信息用于在服務(wù)提供商發(fā)布新版本時，維持其服務(wù)標(biāo)識不變的情況下更新其版本號；提供者簽名則是出于安全性的考慮，用于保證信息的真實性和可靠性。

2.2 服務(wù)資源的智慧存儲

在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中，服務(wù)資源基本上都是采用服務(wù)器集中存儲的模式。隨著三網(wǎng)融合等業(yè)務(wù)的發(fā)展，這種服務(wù)資源存儲模式暴露出越來越嚴(yán)重的缺陷：當(dāng)大量的用戶訪問視頻業(yè)務(wù)資源時，會消耗海量的網(wǎng)絡(luò)帶寬及交換路由設(shè)備的資源，不僅嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的正常運轉(zhuǎn)，而且也大大降低了用戶體驗。

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)引入服務(wù)標(biāo)識來表征網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源，服務(wù)標(biāo)識并不隨著服務(wù)資源的位置發(fā)生變化，實現(xiàn)了資源與位置的分離。因此，可以根據(jù)服務(wù)資源的屬性和用戶的偏好采用合理的服務(wù)資源存儲方法：集中式存儲或分布式存儲。例如，數(shù)據(jù)量相對較小的服務(wù)可以仍舊采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大但用戶訪問頻率較低的業(yè)務(wù)也可以采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大且用戶訪問頻率很高的業(yè)務(wù)可以采用分布式存儲的模式。

圖4給出了一種視頻業(yè)務(wù)資源的存儲方法。其中，NSC表示網(wǎng)絡(luò)交換組件，SSC表示服務(wù)存儲組件。距離客戶端最近的本地SSC上，存儲用戶訪問量最高的熱點視頻業(yè)務(wù)；如果用戶訪問的服務(wù)屬于次熱點視頻業(yè)務(wù)，在本地SSC上沒有，那么它可以訪問上一級SSC；如果上一級SSC也沒有，可以繼續(xù)向上訪問，直到最終的視頻服務(wù)器。將服務(wù)標(biāo)識所代表的服務(wù)或數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行緩存的策略，使得用戶能夠就近獲取服務(wù)，而無須訪問遠(yuǎn)端服務(wù)器。這種服務(wù)資源存儲機(jī)制能夠大大減少網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)時延和流量，從而有效地提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，針對網(wǎng)絡(luò)資源的有限性和服務(wù)資源的隨機(jī)性，需要在具體的服務(wù)資源存儲機(jī)制中進(jìn)一步采取優(yōu)化措施，如服務(wù)資源的分片存儲等。

3 智慧網(wǎng)絡(luò)組件模型與

節(jié)能機(jī)理

未來互聯(lián)網(wǎng)智慧網(wǎng)絡(luò)組件主要包括：網(wǎng)絡(luò)交換路由組件（NSR）、網(wǎng)絡(luò)交換組件（NSC）、智慧服務(wù)解析服務(wù)器（ISRS）、資源適配解析服務(wù)器（RARS）、智慧中心控制組件（ICCC）、內(nèi)容提供服務(wù)器（CPS）、固定終端組件（STC）、移動終端組件（MTC）等。其中資源適配解析服務(wù)器主要負(fù)責(zé)服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)適配，智慧中心控制組件主要負(fù)責(zé)服務(wù)族群的內(nèi)部管理，網(wǎng)絡(luò)交換路由組件主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型具有下3個主要特征：（1）在組件數(shù)據(jù)層面引入記憶模塊，根據(jù)服務(wù)流行度對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)存儲，以實現(xiàn)資源動態(tài)適配、就近獲取的目標(biāo)，真正支持云計算與云服務(wù)；（2）通過引入模塊化虛擬技術(shù)和控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)組件可動態(tài)感知和認(rèn)知自身的狀態(tài)，靈活地進(jìn)行功能模塊的重組，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的最優(yōu)化和節(jié)能減排的目的；（3）組件標(biāo)識只承載組件本身的身份信息，而不承載組件的位置信息，從而有效解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)移動性支持差的問題。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型包括組件控制層面和組件數(shù)據(jù)層面?？刂茖用姘ㄓ洃涀幽K和控制子模塊，其中記憶子模塊用來對網(wǎng)絡(luò)組件的狀態(tài)信息進(jìn)行認(rèn)知，存儲網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性信息、路徑狀態(tài)信息、路徑可靠性信息、組件自身性能信息等，并從數(shù)據(jù)層面提取服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息，進(jìn)行存儲；而控制子模塊則根據(jù)記憶子模塊的信息，對數(shù)據(jù)層面的轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行控制。組件數(shù)據(jù)層面包括數(shù)據(jù)層記憶模塊和轉(zhuǎn)發(fā)模塊。數(shù)據(jù)層記憶模塊用來對服務(wù)的內(nèi)容進(jìn)行存儲，而轉(zhuǎn)發(fā)模塊用于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)流經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)模塊時，數(shù)據(jù)層記憶模塊可以根據(jù)組件控制層面的要求，存儲相應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容，并進(jìn)一步將該服務(wù)的服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息通告給組件控制層面。當(dāng)相同的服務(wù)再次被請求時，網(wǎng)絡(luò)組件可以根據(jù)組件控制層面的信息，從組件數(shù)據(jù)層記憶模塊提取數(shù)據(jù)，就近為用戶提供所需服務(wù)，從而避免從遠(yuǎn)端獲取服務(wù)而導(dǎo)致的能耗高、延時大等問題，進(jìn)而在有效提升用戶體驗的同時，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。

在智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)中，智慧網(wǎng)絡(luò)組件可在鏈路利用率較低時，重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組件內(nèi)部結(jié)構(gòu)，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)業(yè)務(wù)量的不同需求，將業(yè)務(wù)智能地轉(zhuǎn)移到一個或少數(shù)幾個線卡上進(jìn)行處理，使得網(wǎng)絡(luò)組件中其他閑置的線卡進(jìn)入休眠狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)組件感知鏈路上的數(shù)據(jù)流量，根據(jù)流量自適應(yīng)配置自身工作狀態(tài)，減少網(wǎng)絡(luò)組件能耗，從而從整體上實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的綠色節(jié)能。網(wǎng)絡(luò)組件在休眠狀態(tài)（不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)）時，其配置數(shù)據(jù)保存在控制層面模塊中，從而保證休眠時該網(wǎng)絡(luò)組件在網(wǎng)絡(luò)中的存在性。

需要說明的是，網(wǎng)絡(luò)組件的休眠狀態(tài)不同于關(guān)閉狀態(tài)。休眠組件定時向智慧中心控制組件發(fā)送休眠數(shù)據(jù)包，智慧中心控制組件收集和處理各組件感知到的狀態(tài)信息，計算出相應(yīng)的休眠策略。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量增加時，智慧中心控制組件根據(jù)新的狀態(tài)信息重新確定新的休眠策略，喚醒相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)組件。

4 結(jié)束語

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用三層、兩域總體系理論與框架，創(chuàng)建了智慧服務(wù)層的基本理論模型，提出服務(wù)標(biāo)識、服務(wù)行為描述和服務(wù)標(biāo)識與族群標(biāo)識的智慧映射機(jī)理；建立了資源適配層基本理論模型，提出族群標(biāo)識、族群行為描述和網(wǎng)絡(luò)資源與服務(wù)需求的博弈決策模型；創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)組件層基本理論模型，提出組件標(biāo)識、組件行為描述和組件標(biāo)識到族群標(biāo)識的智慧聚類機(jī)制。這種全新的網(wǎng)絡(luò)體系與機(jī)制的設(shè)計，能夠在有效解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題的基礎(chǔ)上，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，顯著提升用戶體驗。需要指出的是，雖然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是對新網(wǎng)絡(luò)體系理論與關(guān)鍵技術(shù)的深入細(xì)致研究、完善及推廣應(yīng)用還有待于進(jìn)一步的研究。

資源動態(tài)適配的智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)基本工作原理如圖3所示。使用行為匹配機(jī)制完成智慧服務(wù)層和資源適配層之間的映射：在行為域中根據(jù)服務(wù)需求行為描述和族群功能行為描述形成一次映射，為智慧服務(wù)尋求最佳的族群功能模塊搭配組合，然后根據(jù)實體域的族群間協(xié)作機(jī)制，控制指定的族群功能模塊進(jìn)行協(xié)同工作，從而實現(xiàn)服務(wù)標(biāo)識到族群標(biāo)識的映射過程；使用行為聚類機(jī)制完成資源適配層和網(wǎng)絡(luò)組件層之間的映射，即在行為域中根據(jù)族群行為描述和組件行為描述形成另一次映射，為族群功能模塊判定最合理的網(wǎng)絡(luò)組件構(gòu)成，然后根據(jù)實體域的族群內(nèi)聯(lián)動機(jī)制，在族群功能模塊內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)組件之間建立相互聯(lián)動關(guān)系，以完成族群功能模塊的整體功能，實現(xiàn)由族群標(biāo)識到組件標(biāo)識的映射過程。通過這兩次映射，網(wǎng)絡(luò)資源可以依據(jù)服務(wù)需求動態(tài)地進(jìn)行適配，從而實現(xiàn)智慧服務(wù)。

總之，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)的三層、兩域體系通過動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并智能匹配服務(wù)需求，進(jìn)而選擇合理的網(wǎng)絡(luò)族群及其內(nèi)部組件來提供智慧化的服務(wù)，并通過引入行為匹配、行為聚類、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜行為博弈決策等機(jī)制來實現(xiàn)資源的動態(tài)適配和協(xié)同調(diào)度，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，并且顯著提升了用戶體驗。

2 新網(wǎng)絡(luò)體系智慧服務(wù)層

工作機(jī)理

在圖1所示的智慧服務(wù)層總體模型的基礎(chǔ)上，本節(jié)將分析和闡述智慧服務(wù)層的工作機(jī)理，主要包括以下兩部分：服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征、服務(wù)資源的智慧存儲。

2.1 服務(wù)標(biāo)識的命名與服務(wù)行為表征

為了實現(xiàn)服務(wù)的普適化與智慧化，智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用SID對服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一命名和描述。至于服務(wù)標(biāo)識的具體生成函數(shù)可以根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和需要來確定。此外，某些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的屬性具有主觀性，如服務(wù)可信度等，這些屬性的抽象需要考慮具體的應(yīng)用環(huán)境和需求，如某些場景下對服務(wù)可信度要求較高，這時抽象的粒度就要細(xì)一些。

此外，在智慧服務(wù)層中，為了對服務(wù)行為進(jìn)行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服務(wù)命名基礎(chǔ)上對服務(wù)的進(jìn)一步描述，分為拓?fù)涿枋?、性能描述和功能描述等。網(wǎng)絡(luò)實體服務(wù)的SBD可以定義成如下形式：

[SBD?bLST，bCST，…TbQSP，bBSP，bDSP，bLSP，bMSP，…PbTSF，bNSF，bSSF，bPSF，…F] （1）

式（1）中，T、P、F分別對應(yīng)著拓?fù)湫袨?、性能行為和功能行為。對于SBD，拓?fù)湫畔ǚ?wù)位置bLST和服務(wù)緩存位置bCST等；性能信息包括質(zhì)量要求bQSP、帶寬要求bBSP、延時要求bDSP、丟包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服務(wù)類型bTSF、版本號bNSF、信譽(yù)屬性bSSF和提供者簽名bPSF等。

其中，服務(wù)位置和服務(wù)緩存位置代表服務(wù)所在網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點設(shè)備描述，用于標(biāo)記可獲取服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)位置信息；服務(wù)類型是指服務(wù)的業(yè)務(wù)類型，如語音、視頻、圖片、文件等；服務(wù)的信譽(yù)屬性包括用戶對這個服務(wù)的感知評估和其他服務(wù)的反饋信息；版本信息用于在服務(wù)提供商發(fā)布新版本時，維持其服務(wù)標(biāo)識不變的情況下更新其版本號；提供者簽名則是出于安全性的考慮，用于保證信息的真實性和可靠性。

2.2 服務(wù)資源的智慧存儲

在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中，服務(wù)資源基本上都是采用服務(wù)器集中存儲的模式。隨著三網(wǎng)融合等業(yè)務(wù)的發(fā)展，這種服務(wù)資源存儲模式暴露出越來越嚴(yán)重的缺陷：當(dāng)大量的用戶訪問視頻業(yè)務(wù)資源時，會消耗海量的網(wǎng)絡(luò)帶寬及交換路由設(shè)備的資源，不僅嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的正常運轉(zhuǎn)，而且也大大降低了用戶體驗。

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)引入服務(wù)標(biāo)識來表征網(wǎng)絡(luò)服務(wù)資源，服務(wù)標(biāo)識并不隨著服務(wù)資源的位置發(fā)生變化，實現(xiàn)了資源與位置的分離。因此，可以根據(jù)服務(wù)資源的屬性和用戶的偏好采用合理的服務(wù)資源存儲方法：集中式存儲或分布式存儲。例如，數(shù)據(jù)量相對較小的服務(wù)可以仍舊采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大但用戶訪問頻率較低的業(yè)務(wù)也可以采用服務(wù)器集中存儲的模式；數(shù)據(jù)量較大且用戶訪問頻率很高的業(yè)務(wù)可以采用分布式存儲的模式。

圖4給出了一種視頻業(yè)務(wù)資源的存儲方法。其中，NSC表示網(wǎng)絡(luò)交換組件，SSC表示服務(wù)存儲組件。距離客戶端最近的本地SSC上，存儲用戶訪問量最高的熱點視頻業(yè)務(wù)；如果用戶訪問的服務(wù)屬于次熱點視頻業(yè)務(wù)，在本地SSC上沒有，那么它可以訪問上一級SSC；如果上一級SSC也沒有，可以繼續(xù)向上訪問，直到最終的視頻服務(wù)器。將服務(wù)標(biāo)識所代表的服務(wù)或數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行緩存的策略，使得用戶能夠就近獲取服務(wù)，而無須訪問遠(yuǎn)端服務(wù)器。這種服務(wù)資源存儲機(jī)制能夠大大減少網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)時延和流量，從而有效地提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，針對網(wǎng)絡(luò)資源的有限性和服務(wù)資源的隨機(jī)性，需要在具體的服務(wù)資源存儲機(jī)制中進(jìn)一步采取優(yōu)化措施，如服務(wù)資源的分片存儲等。

3 智慧網(wǎng)絡(luò)組件模型與

節(jié)能機(jī)理

未來互聯(lián)網(wǎng)智慧網(wǎng)絡(luò)組件主要包括：網(wǎng)絡(luò)交換路由組件（NSR）、網(wǎng)絡(luò)交換組件（NSC）、智慧服務(wù)解析服務(wù)器（ISRS）、資源適配解析服務(wù)器（RARS）、智慧中心控制組件（ICCC）、內(nèi)容提供服務(wù)器（CPS）、固定終端組件（STC）、移動終端組件（MTC）等。其中資源適配解析服務(wù)器主要負(fù)責(zé)服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)適配，智慧中心控制組件主要負(fù)責(zé)服務(wù)族群的內(nèi)部管理，網(wǎng)絡(luò)交換路由組件主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型具有下3個主要特征：（1）在組件數(shù)據(jù)層面引入記憶模塊，根據(jù)服務(wù)流行度對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)存儲，以實現(xiàn)資源動態(tài)適配、就近獲取的目標(biāo)，真正支持云計算與云服務(wù)；（2）通過引入模塊化虛擬技術(shù)和控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)組件可動態(tài)感知和認(rèn)知自身的狀態(tài)，靈活地進(jìn)行功能模塊的重組，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的最優(yōu)化和節(jié)能減排的目的；（3）組件標(biāo)識只承載組件本身的身份信息，而不承載組件的位置信息，從而有效解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)移動性支持差的問題。

典型網(wǎng)絡(luò)組件模型包括組件控制層面和組件數(shù)據(jù)層面?？刂茖用姘ㄓ洃涀幽K和控制子模塊，其中記憶子模塊用來對網(wǎng)絡(luò)組件的狀態(tài)信息進(jìn)行認(rèn)知，存儲網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性信息、路徑狀態(tài)信息、路徑可靠性信息、組件自身性能信息等，并從數(shù)據(jù)層面提取服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息，進(jìn)行存儲；而控制子模塊則根據(jù)記憶子模塊的信息，對數(shù)據(jù)層面的轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行控制。組件數(shù)據(jù)層面包括數(shù)據(jù)層記憶模塊和轉(zhuǎn)發(fā)模塊。數(shù)據(jù)層記憶模塊用來對服務(wù)的內(nèi)容進(jìn)行存儲，而轉(zhuǎn)發(fā)模塊用于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)流經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)模塊時，數(shù)據(jù)層記憶模塊可以根據(jù)組件控制層面的要求，存儲相應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容，并進(jìn)一步將該服務(wù)的服務(wù)標(biāo)識和服務(wù)行為描述信息通告給組件控制層面。當(dāng)相同的服務(wù)再次被請求時，網(wǎng)絡(luò)組件可以根據(jù)組件控制層面的信息，從組件數(shù)據(jù)層記憶模塊提取數(shù)據(jù)，就近為用戶提供所需服務(wù)，從而避免從遠(yuǎn)端獲取服務(wù)而導(dǎo)致的能耗高、延時大等問題，進(jìn)而在有效提升用戶體驗的同時，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。

在智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)中，智慧網(wǎng)絡(luò)組件可在鏈路利用率較低時，重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組件內(nèi)部結(jié)構(gòu)，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)業(yè)務(wù)量的不同需求，將業(yè)務(wù)智能地轉(zhuǎn)移到一個或少數(shù)幾個線卡上進(jìn)行處理，使得網(wǎng)絡(luò)組件中其他閑置的線卡進(jìn)入休眠狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)組件感知鏈路上的數(shù)據(jù)流量，根據(jù)流量自適應(yīng)配置自身工作狀態(tài)，減少網(wǎng)絡(luò)組件能耗，從而從整體上實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的綠色節(jié)能。網(wǎng)絡(luò)組件在休眠狀態(tài)（不轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)）時，其配置數(shù)據(jù)保存在控制層面模塊中，從而保證休眠時該網(wǎng)絡(luò)組件在網(wǎng)絡(luò)中的存在性。

需要說明的是，網(wǎng)絡(luò)組件的休眠狀態(tài)不同于關(guān)閉狀態(tài)。休眠組件定時向智慧中心控制組件發(fā)送休眠數(shù)據(jù)包，智慧中心控制組件收集和處理各組件感知到的狀態(tài)信息，計算出相應(yīng)的休眠策略。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量增加時，智慧中心控制組件根據(jù)新的狀態(tài)信息重新確定新的休眠策略，喚醒相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)組件。

4 結(jié)束語

智慧協(xié)同標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)采用三層、兩域總體系理論與框架，創(chuàng)建了智慧服務(wù)層的基本理論模型，提出服務(wù)標(biāo)識、服務(wù)行為描述和服務(wù)標(biāo)識與族群標(biāo)識的智慧映射機(jī)理；建立了資源適配層基本理論模型，提出族群標(biāo)識、族群行為描述和網(wǎng)絡(luò)資源與服務(wù)需求的博弈決策模型；創(chuàng)建了網(wǎng)絡(luò)組件層基本理論模型，提出組件標(biāo)識、組件行為描述和組件標(biāo)識到族群標(biāo)識的智慧聚類機(jī)制。這種全新的網(wǎng)絡(luò)體系與機(jī)制的設(shè)計，能夠在有效解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性、移動性、安全性等問題的基礎(chǔ)上，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，顯著提升用戶體驗。需要指出的是，雖然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是對新網(wǎng)絡(luò)體系理論與關(guān)鍵技術(shù)的深入細(xì)致研究、完善及推廣應(yīng)用還有待于進(jìn)一步的研究。