伴隨著各行各業數字化進程的不斷加速，越來越多的行業進入多云、多元算力時代。多樣化的算力在未來5年將持續快速增長，例如最近火爆的超大模型訓練，背后就離不開強大算力的支撐，它的出現就像一把鑰匙開啟了多元算力時代的大門，驅動多樣性算力需求的爆發式增長，使得數據中心加速邁入AI時代。

而作為算力的關鍵承載之一的數據中心網絡，需要持續演進以適應新時代的挑戰。9月20日，在華為2023全聯接大會上，華為基于L3.5數據中心自動駕駛網絡在多云多廠商網絡內實現高度自動化的基礎上，進一步面向全球發布L4數據中心自動駕駛網絡方案及白皮書，將目光瞄準數據中心多元化算力網絡中，通用算力網絡與大模型訓練為代表的智能算力網絡間網絡自動駕駛水平參差不齊的現狀，以及資源廣泛云化帶來的云開支的不可控問題，幫助客戶實現數據中心多元算力網絡的端到端高度自動化及成本運營。

數據中心網絡新挑戰

白皮書指出，隨著數據中心網絡運維由以通用計算為代表的通用算力保障向存儲、高性能計算及智能計算等多元化算力保障演進，數據中心也面臨新的挑戰：

IT團隊和網絡團隊使用不同的工作視圖，多視圖割裂導致業務出現異常時需要多部門人肉式協同定位故障，難以滿足業務持續穩定運行的要求；

大模型訓練的興起，引發智能算力網絡的爆發式需求增長，而其業務及流量模型獨有特點導致通用算力網絡運維調優手段難以奏效，算力平均使用率不足40%；

資源云化，為客戶帶來便利的同時，也帶來開支的不可控。傳統的運營方式，成本，質量，預算預測等分析依賴大量人工參與，基于經驗測算無法實現精準化運營實施，如何減少資源浪費，實現降本增效成為數據中心管理者的新難題。

L3.5→L4，華為致力于解決多元算力網絡下自動駕駛難題

L3.5實現了多云多廠商全場景網絡服務化，支持多云協同、網絡全量基礎原子能力的開放，助力企業業務在復雜異構網絡環境下也能夠敏捷創新。L4則是在此基礎上將邊界從通用算力延展到智算+通算的多元算力，將維度由網絡運維提升到網絡運營層面。全方位升級的網絡自動駕駛能力幫助客戶在多元算力網絡中敏捷創新的同時能夠像使用“水電煤”一樣靈活進行資源分配優化。

具體展開來看，在核心部件iMaster NCE智能管控&分析系統的支持下，華為L4數據中心自動駕駛網絡方案從如下幾個方面解決上述難題：

01 全棧可觀測：

提供網絡數字地圖，內置還原算法，100%還原物理網絡，應用網絡拓撲；低碼化、高速接入平臺讓網絡數據快速平滑接入。通過內置的路徑導航算法，給出應用網絡路徑全景，集合全流采集分析等技術疊加高質量路況信息可視，實現多視圖一張圖可視。

02 智能算力加速：

基于實時高精度高性能數據采集，對網絡各維度統一建模，結合智能算法技術對全網計算，給出最優的網絡加速方案，提升算力網絡吞吐效率，降低智能算力所需訓練時長。

03 應用智能保障：

基于Telemetry技術實時采集100+數據，利用智能全流分析方案，構筑覆蓋DC內跨廠商跨Fabric跨異構組網的全路徑、全流、全包的應用流分析能力。通過關系圖分析算法，自動梳理應用質量畫像和應用間互訪關系，實時檢測應用質量異常，實現分鐘級應用報障及智能閉環。

04 精細化智能運營：

建立應用，網絡，資源等全量維度的統一模型，基于全流智能分析得到質量，體驗類數據，智能化分析給出資源使用熱點、成本等運營畫像，結合算法給出業務搬遷，位置部署，擴縮容等精細化運營建議。

數據中心自動駕駛網絡從1到N是長期實踐，需要產業各方攜手推進

自動駕駛網絡從1到N是一個長期實踐、發展演進的過程，除了標準和技術，還需要業界持續深化自動駕駛網絡評估體系建設，以牽引網絡自動化/智能化升級和代際演進。華為一直致力于自動駕駛網絡關鍵技術的研究與突破，典型場景的探索與應用，并取得了階段性的成果。華為愿意一直攜手各方產業伙伴，凝聚共識、大膽嘗試、堅定前行，持續推進網絡AI技術的大規模成熟應用，加速數據中心網絡邁向使能敏捷商業、極致體驗與高效運維的自動駕駛時代。

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