6月15日，2022确定性网络技术与应用创新峰会盛大开幕，本届大会由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、南京未来网络产业创新有限公司主办，SDNLAB社区承办。会上，华为数据通信IP技术研究部部长金闽伟带来了《高品质IP网络中的Qos架构演进》主题演讲。

5G定义了一种新的业务类型——URLLC时延敏感类业务，‍‍这类业务对时延有严格的要求。‍可以简单地把它分成两大类：人机交互体验类和机机交互控制类。‍‍人机交互体验类的典型业务是Cloud VR。Cloud VR业务把端侧的一些运算放到云端，一方面可以减轻VR眼镜的重量，另外一方面也可以降低VR终端的成本，‍‍提升体验的效果。第三代VR终端的时延要求达到了10毫秒量级。机机控制类业务比如智能电网的差动保护，它留给承载网的时延只有两毫秒。‍‍5G带来的时延敏感的诉求，实际上是做研究的动机之一。‍‍‍‍

今天的互联网是从阿帕网演进而来，‍‍它有两个最为核心的基石技术：分组交换和TCP/IP，‍有了这两个基石技术才有了今天的互联网。IP网络是统计复用系统，优点是鲁棒性好、易于多厂商对接、可超售。但它的缺点也非常明显，时延具有拖尾效应，‍‍而且使用的是静态配置的方式。‍‍下图展示了‍不同Qos模型的对比：

从上图可看出虽然Diff Serv的SLA保障是最差的，‍‍但工程难度却是最低的，这也是其广泛应用于各种类型网络的原因之一。‍‍ IP网络时延保障‍‍的核心是一个基于统计复用的尽力而为系统，‍‍存在着一定的挑战。

金闽伟表示华为团队就这个问题做了大量的讨论，列出了以下8个问题：

如果继续沿用IP网络来承载时延敏感类的业务，‍‍就需要有一个高品质的IP网络。高品质的IP网络的特征有四个特征。第一是动态海量连接，保留了现在分组IP网络的所有的优点。‍‍第二是SLA可保证，除了带宽保证之外，还要保证时延上界，‍‍以及做一些动态的调整来解决有可能出现的SLA劣化。第三点是可视可测量，故障定界可恢复。‍‍第四点是高利用率，全局算路，拥塞避免，动态流量可以自适应均衡。

在这个特征之上有感知类、模型类和算法类三大类的技术需要去做研究，把‍‍三个方向的技术组合起来定义了一个全新的‍‍ Qos架构——Adapt Serv Qos架构。

新感知：业务保障方式从类别到特征、从静态到动态、从局部到全部

不同业务的流量特征和流量模型是不一样的，例如同样是视频业务，1080P的视频点播是高流量、突发大、报文间隔大的流量模型；智真会议流速高、突发小、报文间隔小的流量模型。通过区分不同的流量模型，就可以区分出不同的业务。APN6利用IPv6/SRv6的可编程空间，将应用信息（标识和网络性能需求）携带进入网络，实现更精细化的优先级管理。

新模型：引入数学模型对网络性能进行数字孪生评估

• 流量模型目标：对流量微观尺度的刻画，高精度实时建模，模型可用于快速计算，模型需要能够支持泛化和预测。
• 调度模型目标：对设备数据面的调度能力进行建模，队列QoS配置参数与建模公式关联，结合测试，建模精度可支持工程应用。
• SLA保障模型目标：构建端到端通信的服务质量模型，建模网络参数与调度等各种影响因子对端到端服务质量的效果，求解网络调整对端到端服务质量的理论极限。
• 网络融合评估模型目标：制定网络的综合优化目标，用于指导建网标准、网络扩容和演进，高利用率和高可靠性的关系；除了网络传统CT指标的时延、抖动、丢包等指标，如何考虑IT指标（算力）引入后的模型。

新算法：数据+算力的组合，基于流量矩阵结果的精准调优算法

1.收集全网OD流量矩阵，进行多链路流量关联度分析
2.基于多链路关联情况，Shortcut精准优化调优算法

最后金闽伟谈到，当前的Qos模型是Diff Serv，具有流量统计特征规划、静态配置、基于带宽/优先级的调度等特点。展望未来Qos模型可以基于流量实时特征分析、动态配置自适应调整以及能够基于SLA目标的控制反馈调度，这也是其对Adapt Serv Qos模型的畅想。