專題：智能網絡技術

內容導讀

隨著人工智能技術的快速發展，AI賦予了傳統網絡技術更多可能，物聯網、5G、工業互聯網等帶來的通信基礎設施的改善，成為了智慧網絡技術的主要驅動力；同時，數據平面可編程芯片、智能網卡等技術的發展為智能網絡的發展提供了硬件基礎，也成為數據中心網絡、行業專網的發展趨勢，促進了網絡虛擬化、智能運維、安全檢測與防護等技術的跨越式發展。芯片、AI、大數據、物聯網和云計算等各類型技術的相互滲透，催生了各種類型智能網絡技術。學術界和工業界都對智能網絡基礎產生了極大興趣，從智能網絡的架構、應用系統、計算模型、數據處理、知識發現等各方面展開了研究。本專欄針對當前智能網絡技術發展趨勢，重點探討了智能計算方法與網絡性能感知、預警與故障定位、傳輸與資源分配、服務質量保障等技術的結合與應用。

自動化、安全可靠的感知是網絡智能化運行的基礎。論文《基于批量計算的網絡狀態細粒度感知方法》在數據平面可編程芯片的硬件基礎上，針對在高速網絡測量中無法兼顧測量精度、覆蓋面和計算成本的問題，討論了一種可部署在硬件交換機上的智能化批量計算測量方法，從而在Tbit/s級流量下實現精確的網絡測量，并且只需要消耗很低的硬件資源，既保障了測量指標的豐富程度,又降低了計算成本。

網絡智能化決策必須基于可靠的網絡狀態獲取、預警和故障定位，而流量作為網絡狀態的基礎載體，有效的預測有助于網絡服務質量的提升，對優化網絡管理與運營、保障用戶體驗質量至關重要。《基于神經網絡的網絡流量預測算法研究》將BPNN、RBFNN和LSTMNN應用于網絡流量預測，為基于神經網絡的故障預測和故障定位的學術研究和實際應用提供技術支撐。

智能算法在網絡資源分配中的應用可以有效提高資源分配的合理程度，而網絡虛擬化又為智能化的網絡資源分配提供了基礎。《基于TDMA和定向天線的無線Mesh網絡廣播技術》針對自組織、基于多接口和定向天線的Mesh網絡，優化了鄰居發現過程和信道分配過程。減少了鄰居發現時間，提高了時隙的復用率和信道利用率，整體上提升了廣播過程的性能。《基于智能網絡的租戶服務質量保證技術》 在多租戶虛擬網絡環境中，用戶對于網絡服務的多樣性以及性能的穩定性需求，并不會隨著網絡架構和運營模式的升級而削弱，用戶需求之間的差異性和動態性對于不同切片間資源的分配和調度效率提出了新的挑戰。

目前智能網絡的研究離不開仿真平臺的支持，網絡仿真軟件對網絡的設計、運營、優化與綜合評估至關重要。《網絡性能仿真軟件綜述》綜述了主流的通用型和專用型網絡性能仿真軟件的基本功能、主要特點與適用范圍，總結并分析它們的多種屬性，提出符合未來智能網絡規劃、優化的仿真軟件的發展設想，旨在為專業人員挑選合適的網絡性能仿真軟件提供參考。

綜上所述，本專題旨在圍繞智能化技術和網絡軟硬件技術的具體結合點展開討論，希望為智能網絡在各技術方面新思路的發展拋磚引玉。衷心感謝各位作者精心撰稿！