智慧协同标识网络

张宏科++陈哲

摘要：创造性地提出了以“三层”、“两域”为典型特征的智慧协同标识网络结构模型。“三层”即智慧服务层、资源适配层和网络组件层；“两域”即实体域和行为域。在此基础上，分别建立了智慧服务层、资源适配层和网络组件层的基本理论，以在有效解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题的基础上，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，显著提升用户体验。

关键词：未来互联网体系；智慧协同；资源适配；博弈决策

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

随着科技的发展，信息网络已成为推动社会进步的巨大动力。经济与社会发展迫切需要信息网络能满足高速、高效、海量、泛在等通信需求，但现有信息网络原始设计的严重弊端，使其距此目标甚远，无法从本质上满足当前乃至未来经济与社会发展的重大迫切需求。比如在资源利用率方面，美国普林斯顿大学研究人员在2010年ACM SIGCOMM国际会议上指出，现有网络的骨干网链路利用率仅在30%～40%[1]；西班牙电信的研究人员在2011年ACM SIGCOMM国际会议上指出，现有网络的接入网链路利用率不到10%[2]，网络资源利用率很低。又如在网络安全性方面，互联网当初是面向数据业务传输设计的，是具有幂律结构的无标度网络，这种设计导致互联网在恶意攻击面前十分脆弱。

导致这些弊端的根源在于现有互联网的原始设计思想存在不足。具体来说，现有互联网具有“三重绑定”的特征，即：服务的“资源和位置绑定”、网络的“控制和数据绑定”及“身份与位置绑定”。这种网络体系和机制是相对“静态”和“僵化”的，在此基础上的演进与发展难以突破原始设计思想的局限，无法从根本上满足信息网络高速、高效、海量、泛在等通信需求，难以解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题，更难以实现网络资源的高效利用、节能等。

因此，近年来全球范围内都积极开展了未来互联网体系的研究工作。例如美国自然科学基金委的GENI[3]、FIND[4]计划，欧盟的FIRE[5]计划等。此外，美国自然科学基金委于2010年发布了FIA计划，并且资助了NDN[6]、MobilityFirst[7]、NEBULA[8]、XIA[9]等重大项目，分别从不同侧面研究未来互联网的体系架构。中国也非常重视对未来信息网络体系结构和关键理论及技术的研究。国家“973”计划[10]先后启动了“一体化可信网络与普适服务体系基础研究”[11]、“可测可控可管的IP 网的基础研究”项目、“新一代互联网体系结构和协议基础研究”、“面向服务的未来互联网体系结构与机制研究”和“可重构信息通信基础网络体系研究”等项目。

然而，当前关于未来信息网络体系的研究仍处于起步阶段，尚未见一个体系架构能够满足未来网络高速、高效、海量、泛在等重大通信需求。因此，智慧协同标识网络[12]创造性地提出了资源动态适配的“三层”、“两域”体系结构模型，以在有效解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题的基础上，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，同时显著提升用户体验。

1 智慧协同标识网络体系

结构模型

智慧协同标识网络原创性地提出了一个资源动态适配的三层、两域体系结构模型（如图1所示）。三层即“智慧服务层”、“资源适配层”和“网络组件层”；两域即“实体域”和“行为域”。三层体系模型实现智慧服务层到资源适配层的动态适配映射，资源适配层对智慧服务需求和网络组件行为进行博弈决策，进而映射到网络组件层以选定相应的网络组件；“两域”将网络实体域遇到的问题转化到行为域中解决，再将解决方案返回到实体域中执行，最终构成资源动态适配的智慧协同标识网络体系的基础理论框架。

在三层、两域新体系结构模型中，智慧服务层主要负责服务的标识和描述，以及服务的智慧查找与动态匹配等；资源适配层通过感知服务需求与网络状态，动态地适配网络资源并构建网络族群，以充分满足服务需求进而提升用户体验，并提高网络资源利用率；网络组件层主要负责数据的存储与传输，以及网络组件的行为感知与聚类等。

该体系三层结构之间的智慧映射函数分别为F1、F2和F3（如图2所示），分别完成服务需求到族群的选择、族群内网络组件与服务需求的匹配以及网络组件的行为聚类功能。实体域使用服务标识（SID）来标记一次智慧服务，实现服务的“资源和位置分离”；使用族群标识（FID）来标记一个族群功能模块，使用组件标识（NID）来标记一个网络组件设备，实现网络的“控制和数据分离”及“身份与位置分离”；“行为域”使用服务行为描述（SBD）、族群行为描述（FBD）和组件行为描述（NBD）来分别描述实体域中服务标识、族群标识以及组件标识的行为特征。

资源动态适配的智慧协同标识网络基本工作原理如图3所示。使用行为匹配机制完成智慧服务层和资源适配层之间的映射：在行为域中根据服务需求行为描述和族群功能行为描述形成一次映射，为智慧服务寻求最佳的族群功能模块搭配组合，然后根据实体域的族群间协作机制，控制指定的族群功能模块进行协同工作，从而实现服务标识到族群标识的映射过程；使用行为聚类机制完成资源适配层和网络组件层之间的映射，即在行为域中根据族群行为描述和组件行为描述形成另一次映射，为族群功能模块判定最合理的网络组件构成，然后根据实体域的族群内联动机制，在族群功能模块内的网络组件之间建立相互联动关系，以完成族群功能模块的整体功能，实现由族群标识到组件标识的映射过程。通过这两次映射，网络资源可以依据服务需求动态地进行适配，从而实现智慧服务。

总之，智慧协同标识网络的三层、两域体系通过动态感知网络状态并智能匹配服务需求，进而选择合理的网络族群及其内部组件来提供智慧化的服务，并通过引入行为匹配、行为聚类、网络复杂行为博弈决策等机制来实现资源的动态适配和协同调度，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，并且显著提升了用户体验。

2 新网络体系智慧服务层

工作机理

在图1所示的智慧服务层总体模型的基础上，本节将分析和阐述智慧服务层的工作机理，主要包括以下两部分：服务标识的命名与服务行为表征、服务资源的智慧存储。

2.1 服务标识的命名与服务行为表征

为了实现服务的普适化与智慧化，智慧协同标识网络采用SID对服务进行统一命名和描述。至于服务标识的具体生成函数可以根据实际网络环境和需要来确定。此外，某些网络服务的属性具有主观性，如服务可信度等，这些属性的抽象需要考虑具体的应用环境和需求，如某些场景下对服务可信度要求较高，这时抽象的粒度就要细一些。

此外，在智慧服务层中，为了对服务行为进行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服务命名基础上对服务的进一步描述，分为拓扑描述、性能描述和功能描述等。网络实体服务的SBD可以定义成如下形式：

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

式（1）中，T、P、F分别对应着拓扑行为、性能行为和功能行为。对于SBD，拓扑信息包括服务位置bLST和服务缓存位置bCST等；性能信息包括质量要求bQSP、带宽要求bBSP、延时要求bDSP、丢包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服务类型bTSF、版本号bNSF、信誉属性bSSF和提供者签名bPSF等。

其中，服务位置和服务缓存位置代表服务所在网络的节点设备描述，用于标记可获取服务的网络位置信息；服务类型是指服务的业务类型，如语音、视频、图片、文件等；服务的信誉属性包括用户对这个服务的感知评估和其他服务的反馈信息；版本信息用于在服务提供商发布新版本时，维持其服务标识不变的情况下更新其版本号；提供者签名则是出于安全性的考虑，用于保证信息的真实性和可靠性。

2.2 服务资源的智慧存储

在传统网络中，服务资源基本上都是采用服务器集中存储的模式。随着三网融合等业务的发展，这种服务资源存储模式暴露出越来越严重的缺陷：当大量的用户访问视频业务资源时，会消耗海量的网络带宽及交换路由设备的资源，不仅严重影响网络的正常运转，而且也大大降低了用户体验。

智慧协同标识网络引入服务标识来表征网络服务资源，服务标识并不随着服务资源的位置发生变化，实现了资源与位置的分离。因此，可以根据服务资源的属性和用户的偏好采用合理的服务资源存储方法：集中式存储或分布式存储。例如，数据量相对较小的服务可以仍旧采用服务器集中存储的模式；数据量较大但用户访问频率较低的业务也可以采用服务器集中存储的模式；数据量较大且用户访问频率很高的业务可以采用分布式存储的模式。

图4给出了一种视频业务资源的存储方法。其中，NSC表示网络交换组件，SSC表示服务存储组件。距离客户端最近的本地SSC上，存储用户访问量最高的热点视频业务；如果用户访问的服务属于次热点视频业务，在本地SSC上没有，那么它可以访问上一级SSC；如果上一级SSC也没有，可以继续向上访问，直到最终的视频服务器。将服务标识所代表的服务或数据在网络中进行缓存的策略，使得用户能够就近获取服务，而无须访问远端服务器。这种服务资源存储机制能够大大减少网络的服务时延和流量，从而有效地提高网络资源利用率。实际网络环境中，针对网络资源的有限性和服务资源的随机性，需要在具体的服务资源存储机制中进一步采取优化措施，如服务资源的分片存储等。

3 智慧网络组件模型与

节能机理

未来互联网智慧网络组件主要包括：网络交换路由组件（NSR）、网络交换组件（NSC）、智慧服务解析服务器（ISRS）、资源适配解析服务器（RARS）、智慧中心控制组件（ICCC）、内容提供服务器（CPS）、固定终端组件（STC）、移动终端组件（MTC）等。其中资源适配解析服务器主要负责服务和网络资源的动态适配，智慧中心控制组件主要负责服务族群的内部管理，网络交换路由组件主要负责数据的传输与存储。

典型网络组件模型具有下3个主要特征：（1）在组件数据层面引入记忆模块，根据服务流行度对网络数据进行动态存储，以实现资源动态适配、就近获取的目标，真正支持云计算与云服务；（2）通过引入模块化虚拟技术和控制层面与数据层面分离的机制，网络组件可动态感知和认知自身的状态，灵活地进行功能模块的重组，以实现网络性能的最优化和节能减排的目的；（3）组件标识只承载组件本身的身份信息，而不承载组件的位置信息，从而有效解决传统网络移动性支持差的问题。

典型网络组件模型包括组件控制层面和组件数据层面。控制层面包括记忆子模块和控制子模块，其中记忆子模块用来对网络组件的状态信息进行认知，存储网络的可达性信息、路径状态信息、路径可靠性信息、组件自身性能信息等，并从数据层面提取服务标识和服务行为描述信息，进行存储；而控制子模块则根据记忆子模块的信息，对数据层面的转发行为进行控制。组件数据层面包括数据层记忆模块和转发模块。数据层记忆模块用来对服务的内容进行存储，而转发模块用于转发数据。当数据流经转发模块时，数据层记忆模块可以根据组件控制层面的要求，存储相应的服务内容，并进一步将该服务的服务标识和服务行为描述信息通告给组件控制层面。当相同的服务再次被请求时，网络组件可以根据组件控制层面的信息，从组件数据层记忆模块提取数据，就近为用户提供所需服务，从而避免从远端获取服务而导致的能耗高、延时大等问题，进而在有效提升用户体验的同时，提高网络资源的利用率。

在智慧协同标识网络中，智慧网络组件可在链路利用率较低时，重构网络组件内部结构，根据转发业务量的不同需求，将业务智能地转移到一个或少数几个线卡上进行处理，使得网络组件中其他闲置的线卡进入休眠状态。网络组件感知链路上的数据流量，根据流量自适应配置自身工作状态，减少网络组件能耗，从而从整体上实现网络的绿色节能。网络组件在休眠状态（不转发数据）时，其配置数据保存在控制层面模块中，从而保证休眠时该网络组件在网络中的存在性。

需要说明的是，网络组件的休眠状态不同于关闭状态。休眠组件定时向智慧中心控制组件发送休眠数据包，智慧中心控制组件收集和处理各组件感知到的状态信息，计算出相应的休眠策略。当网络流量增加时，智慧中心控制组件根据新的状态信息重新确定新的休眠策略，唤醒相应的网络组件。

4 结束语

智慧协同标识网络采用三层、两域总体系理论与框架，创建了智慧服务层的基本理论模型，提出服务标识、服务行为描述和服务标识与族群标识的智慧映射机理；建立了资源适配层基本理论模型，提出族群标识、族群行为描述和网络资源与服务需求的博弈决策模型；创建了网络组件层基本理论模型，提出组件标识、组件行为描述和组件标识到族群标识的智慧聚类机制。这种全新的网络体系与机制的设计，能够在有效解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题的基础上，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，显著提升用户体验。需要指出的是，虽然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是对新网络体系理论与关键技术的深入细致研究、完善及推广应用还有待于进一步的研究。

资源动态适配的智慧协同标识网络基本工作原理如图3所示。使用行为匹配机制完成智慧服务层和资源适配层之间的映射：在行为域中根据服务需求行为描述和族群功能行为描述形成一次映射，为智慧服务寻求最佳的族群功能模块搭配组合，然后根据实体域的族群间协作机制，控制指定的族群功能模块进行协同工作，从而实现服务标识到族群标识的映射过程；使用行为聚类机制完成资源适配层和网络组件层之间的映射，即在行为域中根据族群行为描述和组件行为描述形成另一次映射，为族群功能模块判定最合理的网络组件构成，然后根据实体域的族群内联动机制，在族群功能模块内的网络组件之间建立相互联动关系，以完成族群功能模块的整体功能，实现由族群标识到组件标识的映射过程。通过这两次映射，网络资源可以依据服务需求动态地进行适配，从而实现智慧服务。

总之，智慧协同标识网络的三层、两域体系通过动态感知网络状态并智能匹配服务需求，进而选择合理的网络族群及其内部组件来提供智慧化的服务，并通过引入行为匹配、行为聚类、网络复杂行为博弈决策等机制来实现资源的动态适配和协同调度，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，并且显著提升了用户体验。

2 新网络体系智慧服务层

工作机理

在图1所示的智慧服务层总体模型的基础上，本节将分析和阐述智慧服务层的工作机理，主要包括以下两部分：服务标识的命名与服务行为表征、服务资源的智慧存储。

2.1 服务标识的命名与服务行为表征

为了实现服务的普适化与智慧化，智慧协同标识网络采用SID对服务进行统一命名和描述。至于服务标识的具体生成函数可以根据实际网络环境和需要来确定。此外，某些网络服务的属性具有主观性，如服务可信度等，这些属性的抽象需要考虑具体的应用环境和需求，如某些场景下对服务可信度要求较高，这时抽象的粒度就要细一些。

此外，在智慧服务层中，为了对服务行为进行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服务命名基础上对服务的进一步描述，分为拓扑描述、性能描述和功能描述等。网络实体服务的SBD可以定义成如下形式：

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

式（1）中，T、P、F分别对应着拓扑行为、性能行为和功能行为。对于SBD，拓扑信息包括服务位置bLST和服务缓存位置bCST等；性能信息包括质量要求bQSP、带宽要求bBSP、延时要求bDSP、丢包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服务类型bTSF、版本号bNSF、信誉属性bSSF和提供者签名bPSF等。

其中，服务位置和服务缓存位置代表服务所在网络的节点设备描述，用于标记可获取服务的网络位置信息；服务类型是指服务的业务类型，如语音、视频、图片、文件等；服务的信誉属性包括用户对这个服务的感知评估和其他服务的反馈信息；版本信息用于在服务提供商发布新版本时，维持其服务标识不变的情况下更新其版本号；提供者签名则是出于安全性的考虑，用于保证信息的真实性和可靠性。

2.2 服务资源的智慧存储

在传统网络中，服务资源基本上都是采用服务器集中存储的模式。随着三网融合等业务的发展，这种服务资源存储模式暴露出越来越严重的缺陷：当大量的用户访问视频业务资源时，会消耗海量的网络带宽及交换路由设备的资源，不仅严重影响网络的正常运转，而且也大大降低了用户体验。

智慧协同标识网络引入服务标识来表征网络服务资源，服务标识并不随着服务资源的位置发生变化，实现了资源与位置的分离。因此，可以根据服务资源的属性和用户的偏好采用合理的服务资源存储方法：集中式存储或分布式存储。例如，数据量相对较小的服务可以仍旧采用服务器集中存储的模式；数据量较大但用户访问频率较低的业务也可以采用服务器集中存储的模式；数据量较大且用户访问频率很高的业务可以采用分布式存储的模式。

图4给出了一种视频业务资源的存储方法。其中，NSC表示网络交换组件，SSC表示服务存储组件。距离客户端最近的本地SSC上，存储用户访问量最高的热点视频业务；如果用户访问的服务属于次热点视频业务，在本地SSC上没有，那么它可以访问上一级SSC；如果上一级SSC也没有，可以继续向上访问，直到最终的视频服务器。将服务标识所代表的服务或数据在网络中进行缓存的策略，使得用户能够就近获取服务，而无须访问远端服务器。这种服务资源存储机制能够大大减少网络的服务时延和流量，从而有效地提高网络资源利用率。实际网络环境中，针对网络资源的有限性和服务资源的随机性，需要在具体的服务资源存储机制中进一步采取优化措施，如服务资源的分片存储等。

3 智慧网络组件模型与

节能机理

未来互联网智慧网络组件主要包括：网络交换路由组件（NSR）、网络交换组件（NSC）、智慧服务解析服务器（ISRS）、资源适配解析服务器（RARS）、智慧中心控制组件（ICCC）、内容提供服务器（CPS）、固定终端组件（STC）、移动终端组件（MTC）等。其中资源适配解析服务器主要负责服务和网络资源的动态适配，智慧中心控制组件主要负责服务族群的内部管理，网络交换路由组件主要负责数据的传输与存储。

典型网络组件模型具有下3个主要特征：（1）在组件数据层面引入记忆模块，根据服务流行度对网络数据进行动态存储，以实现资源动态适配、就近获取的目标，真正支持云计算与云服务；（2）通过引入模块化虚拟技术和控制层面与数据层面分离的机制，网络组件可动态感知和认知自身的状态，灵活地进行功能模块的重组，以实现网络性能的最优化和节能减排的目的；（3）组件标识只承载组件本身的身份信息，而不承载组件的位置信息，从而有效解决传统网络移动性支持差的问题。

典型网络组件模型包括组件控制层面和组件数据层面。控制层面包括记忆子模块和控制子模块，其中记忆子模块用来对网络组件的状态信息进行认知，存储网络的可达性信息、路径状态信息、路径可靠性信息、组件自身性能信息等，并从数据层面提取服务标识和服务行为描述信息，进行存储；而控制子模块则根据记忆子模块的信息，对数据层面的转发行为进行控制。组件数据层面包括数据层记忆模块和转发模块。数据层记忆模块用来对服务的内容进行存储，而转发模块用于转发数据。当数据流经转发模块时，数据层记忆模块可以根据组件控制层面的要求，存储相应的服务内容，并进一步将该服务的服务标识和服务行为描述信息通告给组件控制层面。当相同的服务再次被请求时，网络组件可以根据组件控制层面的信息，从组件数据层记忆模块提取数据，就近为用户提供所需服务，从而避免从远端获取服务而导致的能耗高、延时大等问题，进而在有效提升用户体验的同时，提高网络资源的利用率。

在智慧协同标识网络中，智慧网络组件可在链路利用率较低时，重构网络组件内部结构，根据转发业务量的不同需求，将业务智能地转移到一个或少数几个线卡上进行处理，使得网络组件中其他闲置的线卡进入休眠状态。网络组件感知链路上的数据流量，根据流量自适应配置自身工作状态，减少网络组件能耗，从而从整体上实现网络的绿色节能。网络组件在休眠状态（不转发数据）时，其配置数据保存在控制层面模块中，从而保证休眠时该网络组件在网络中的存在性。

需要说明的是，网络组件的休眠状态不同于关闭状态。休眠组件定时向智慧中心控制组件发送休眠数据包，智慧中心控制组件收集和处理各组件感知到的状态信息，计算出相应的休眠策略。当网络流量增加时，智慧中心控制组件根据新的状态信息重新确定新的休眠策略，唤醒相应的网络组件。

4 结束语

智慧协同标识网络采用三层、两域总体系理论与框架，创建了智慧服务层的基本理论模型，提出服务标识、服务行为描述和服务标识与族群标识的智慧映射机理；建立了资源适配层基本理论模型，提出族群标识、族群行为描述和网络资源与服务需求的博弈决策模型；创建了网络组件层基本理论模型，提出组件标识、组件行为描述和组件标识到族群标识的智慧聚类机制。这种全新的网络体系与机制的设计，能够在有效解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题的基础上，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，显著提升用户体验。需要指出的是，虽然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是对新网络体系理论与关键技术的深入细致研究、完善及推广应用还有待于进一步的研究。

资源动态适配的智慧协同标识网络基本工作原理如图3所示。使用行为匹配机制完成智慧服务层和资源适配层之间的映射：在行为域中根据服务需求行为描述和族群功能行为描述形成一次映射，为智慧服务寻求最佳的族群功能模块搭配组合，然后根据实体域的族群间协作机制，控制指定的族群功能模块进行协同工作，从而实现服务标识到族群标识的映射过程；使用行为聚类机制完成资源适配层和网络组件层之间的映射，即在行为域中根据族群行为描述和组件行为描述形成另一次映射，为族群功能模块判定最合理的网络组件构成，然后根据实体域的族群内联动机制，在族群功能模块内的网络组件之间建立相互联动关系，以完成族群功能模块的整体功能，实现由族群标识到组件标识的映射过程。通过这两次映射，网络资源可以依据服务需求动态地进行适配，从而实现智慧服务。

总之，智慧协同标识网络的三层、两域体系通过动态感知网络状态并智能匹配服务需求，进而选择合理的网络族群及其内部组件来提供智慧化的服务，并通过引入行为匹配、行为聚类、网络复杂行为博弈决策等机制来实现资源的动态适配和协同调度，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，并且显著提升了用户体验。

2 新网络体系智慧服务层

工作机理

在图1所示的智慧服务层总体模型的基础上，本节将分析和阐述智慧服务层的工作机理，主要包括以下两部分：服务标识的命名与服务行为表征、服务资源的智慧存储。

2.1 服务标识的命名与服务行为表征

为了实现服务的普适化与智慧化，智慧协同标识网络采用SID对服务进行统一命名和描述。至于服务标识的具体生成函数可以根据实际网络环境和需要来确定。此外，某些网络服务的属性具有主观性，如服务可信度等，这些属性的抽象需要考虑具体的应用环境和需求，如某些场景下对服务可信度要求较高，这时抽象的粒度就要细一些。

此外，在智慧服务层中，为了对服务行为进行表征，引入了SBD的概念。SBD是在服务命名基础上对服务的进一步描述，分为拓扑描述、性能描述和功能描述等。网络实体服务的SBD可以定义成如下形式：

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

式（1）中，T、P、F分别对应着拓扑行为、性能行为和功能行为。对于SBD，拓扑信息包括服务位置bLST和服务缓存位置bCST等；性能信息包括质量要求bQSP、带宽要求bBSP、延时要求bDSP、丢包要求bLSP和最佳通信方式bMSP等；功能信息包括服务类型bTSF、版本号bNSF、信誉属性bSSF和提供者签名bPSF等。

其中，服务位置和服务缓存位置代表服务所在网络的节点设备描述，用于标记可获取服务的网络位置信息；服务类型是指服务的业务类型，如语音、视频、图片、文件等；服务的信誉属性包括用户对这个服务的感知评估和其他服务的反馈信息；版本信息用于在服务提供商发布新版本时，维持其服务标识不变的情况下更新其版本号；提供者签名则是出于安全性的考虑，用于保证信息的真实性和可靠性。

2.2 服务资源的智慧存储

在传统网络中，服务资源基本上都是采用服务器集中存储的模式。随着三网融合等业务的发展，这种服务资源存储模式暴露出越来越严重的缺陷：当大量的用户访问视频业务资源时，会消耗海量的网络带宽及交换路由设备的资源，不仅严重影响网络的正常运转，而且也大大降低了用户体验。

智慧协同标识网络引入服务标识来表征网络服务资源，服务标识并不随着服务资源的位置发生变化，实现了资源与位置的分离。因此，可以根据服务资源的属性和用户的偏好采用合理的服务资源存储方法：集中式存储或分布式存储。例如，数据量相对较小的服务可以仍旧采用服务器集中存储的模式；数据量较大但用户访问频率较低的业务也可以采用服务器集中存储的模式；数据量较大且用户访问频率很高的业务可以采用分布式存储的模式。

图4给出了一种视频业务资源的存储方法。其中，NSC表示网络交换组件，SSC表示服务存储组件。距离客户端最近的本地SSC上，存储用户访问量最高的热点视频业务；如果用户访问的服务属于次热点视频业务，在本地SSC上没有，那么它可以访问上一级SSC；如果上一级SSC也没有，可以继续向上访问，直到最终的视频服务器。将服务标识所代表的服务或数据在网络中进行缓存的策略，使得用户能够就近获取服务，而无须访问远端服务器。这种服务资源存储机制能够大大减少网络的服务时延和流量，从而有效地提高网络资源利用率。实际网络环境中，针对网络资源的有限性和服务资源的随机性，需要在具体的服务资源存储机制中进一步采取优化措施，如服务资源的分片存储等。

3 智慧网络组件模型与

节能机理

未来互联网智慧网络组件主要包括：网络交换路由组件（NSR）、网络交换组件（NSC）、智慧服务解析服务器（ISRS）、资源适配解析服务器（RARS）、智慧中心控制组件（ICCC）、内容提供服务器（CPS）、固定终端组件（STC）、移动终端组件（MTC）等。其中资源适配解析服务器主要负责服务和网络资源的动态适配，智慧中心控制组件主要负责服务族群的内部管理，网络交换路由组件主要负责数据的传输与存储。

典型网络组件模型具有下3个主要特征：（1）在组件数据层面引入记忆模块，根据服务流行度对网络数据进行动态存储，以实现资源动态适配、就近获取的目标，真正支持云计算与云服务；（2）通过引入模块化虚拟技术和控制层面与数据层面分离的机制，网络组件可动态感知和认知自身的状态，灵活地进行功能模块的重组，以实现网络性能的最优化和节能减排的目的；（3）组件标识只承载组件本身的身份信息，而不承载组件的位置信息，从而有效解决传统网络移动性支持差的问题。

典型网络组件模型包括组件控制层面和组件数据层面。控制层面包括记忆子模块和控制子模块，其中记忆子模块用来对网络组件的状态信息进行认知，存储网络的可达性信息、路径状态信息、路径可靠性信息、组件自身性能信息等，并从数据层面提取服务标识和服务行为描述信息，进行存储；而控制子模块则根据记忆子模块的信息，对数据层面的转发行为进行控制。组件数据层面包括数据层记忆模块和转发模块。数据层记忆模块用来对服务的内容进行存储，而转发模块用于转发数据。当数据流经转发模块时，数据层记忆模块可以根据组件控制层面的要求，存储相应的服务内容，并进一步将该服务的服务标识和服务行为描述信息通告给组件控制层面。当相同的服务再次被请求时，网络组件可以根据组件控制层面的信息，从组件数据层记忆模块提取数据，就近为用户提供所需服务，从而避免从远端获取服务而导致的能耗高、延时大等问题，进而在有效提升用户体验的同时，提高网络资源的利用率。

在智慧协同标识网络中，智慧网络组件可在链路利用率较低时，重构网络组件内部结构，根据转发业务量的不同需求，将业务智能地转移到一个或少数几个线卡上进行处理，使得网络组件中其他闲置的线卡进入休眠状态。网络组件感知链路上的数据流量，根据流量自适应配置自身工作状态，减少网络组件能耗，从而从整体上实现网络的绿色节能。网络组件在休眠状态（不转发数据）时，其配置数据保存在控制层面模块中，从而保证休眠时该网络组件在网络中的存在性。

需要说明的是，网络组件的休眠状态不同于关闭状态。休眠组件定时向智慧中心控制组件发送休眠数据包，智慧中心控制组件收集和处理各组件感知到的状态信息，计算出相应的休眠策略。当网络流量增加时，智慧中心控制组件根据新的状态信息重新确定新的休眠策略，唤醒相应的网络组件。

4 结束语

智慧协同标识网络采用三层、两域总体系理论与框架，创建了智慧服务层的基本理论模型，提出服务标识、服务行为描述和服务标识与族群标识的智慧映射机理；建立了资源适配层基本理论模型，提出族群标识、族群行为描述和网络资源与服务需求的博弈决策模型；创建了网络组件层基本理论模型，提出组件标识、组件行为描述和组件标识到族群标识的智慧聚类机制。这种全新的网络体系与机制的设计，能够在有效解决网络可扩展性、移动性、安全性等问题的基础上，大幅度提高网络资源利用率，降低网络能耗，显著提升用户体验。需要指出的是，虽然文章中所提到的工作已取得了一些可喜的成果，但是对新网络体系理论与关键技术的深入细致研究、完善及推广应用还有待于进一步的研究。