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光网络设备应该如何部署和需要具备怎样的功能

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发表于 2018-12-25 19:05:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
  现在是光通信产业最好的时代。不断演进的通信技术影响着我们每一个人的生活,如高清视频、云服务、大数据、移动互联网以及即将来到的5G时代等。这些趋势其实都折射出光网络架构的不断演进和变化,以及光网络设备应该如何部署和需要具备怎样的功能。

  如图一所示,云服务快速兴起是过去几年的一个关键趋势。未来几年,这一趋势将逐渐成为驱动光网络设备市场增长的主导力量,并将从本质上改变高速光传输产品的特性、要求、开发周期和制造过程。
  随着相干光器件进入数据中心领域,光网络设备将迎来更大的市场。这其中包含了两个极为关键的技术:光电子器件和oDSP(Optical Digital Signal Processor 光数字信号处理器)。
  ✦一方面,硅光技术已经在业界获得了大量投资与关注,人们期望有一天,硅光芯片能够像集成电路的制造方式一样具备高度可重复性,以海量的产能带来低廉的价格,并通过“打印”的方式实现各种光学功能,最终实现光电器件的完全融合。
  ✦另一方面,oDSP算法仍然是传输技术创新中最重要的核心之一,就像光逐步取代铜线传输一样,oDSP正承载着越来越多的功能,正以最大限度地提升传输容量,并将高速光传输的应用范围扩展到前所未有的新领域。
  相干oDSP最初是凭借100Gbps长距离传输能力成为主流技术的。从那时起,业界就不断尝试使用更加先进的前向纠错(FEC)算法或均衡技术来获取更高的性能,以及先进的信号调制码型来获得更高的频谱效率。
  但是经过10年发展之后,创新似乎变得举步维艰,我们也开始听到关于达到理论极限的说法,通信理论创始人克劳德香农(Claude Shannon)推导出的“香农极限”似乎指明了这场竞赛的终点。
  实际上,FEC所带来的净增益正在趋于饱和,结合最新的概率整形技术,现有架构已经非常接近于理论性能极限了。幸运的是,每一个工程师的热情大多来自于跳出思维限制的框架,以及对打破限制、突破极限的渴望。
  当你在实验室顺利完成2000公里传输实验,却发现在现实网络中仅能够传输500公里时,所谓的传输极限就产生了。
  事实上,真正的限制并非来自理论,而更多来自现实网络的不完美。现在有许多新技术正在不断开发,旨在进一步推动真实光纤网络系统中的传输性能。
  比如,华为采用的信道匹配整形(Channel Matched Shaping,简称CMS)算法,能够感知真实网络损伤,如光纤应力及老化、器件老化、非线性效应、甚至雷电带来的偏振态瞬变等,并且相应地调整信号处理和补偿技术来削弱这些损伤带来传输代价。
  传统系统中的光信号就像冰块一样,不够灵活,对传输场景无法实现自适应优化。而CMS使光信号传输如同水流经管道一样,能够迅速感知通道的形状,并及时调整适应。在真实信道中,存在多种类型的损伤,因此需要借助多样化以及具有针对性的技术手段,来实现传输性能的优化。

  如图二所示,除了多种星座图整形技术以外,CMS还使用超奈奎斯特速率(Faster-than-Nyquist)及多载波传输(每个子载波有各自整形和编码)等多种技术,针对实际网路中的特定问题,规划不同的技术组合,以解决实际传输信道瓶颈并提升传输性能。
  由此,在真实网络应用中,传输性能可以尽可能地逼近实验室中测试的性能指标。今天,CMS已经在华为最新的超高速光传输平台上得到应用,用于支持业界最高性能的单波100G~600G速率可调光模块。
  光网络中的另外一个重要趋势是,网络功能不同程度的分离,如线路终端和光线路系统、物理层和控制层的分离。这一趋势仍在激烈的讨论中,并认为非常适合数通网络,尤其适合数据中心短距离互联应用。但这需要运营商承担额外的管理和维护成本,以实现基于SDN对于通用网元的直接统一管控(而原本这些工作是由系统集成商完成的)。
  另外,网络自动化需要依靠物理层和控制层的联合设计与优化,这种分离的网络架构也使网络运营商们无法充分享受到光网络自动化所带来的好处。
  具体来说,自治和自适应网络将越发依赖人工智能(AI)来获取网络状态并预测潜在故障事件,如光路重路由或信道容量降级。这些预测及行为必须以用户无感知的方式运行,例如利用网络空闲时段规划重路由的维护窗口,升级线卡或是在业务中断之前清除潜在故障。
  这将非常依赖于先进的光层遥测技术,并且需要以极低的成本收集海量光网络参数(如跨段损耗、OSNR或光纤非线性效应等),类似华为的AI神经元这样的功能模块将起到至关重要的作用。

  图三:内嵌了AI神经元的华为最新高速传输系统,采集大量光层状态参数来支撑AI网络控制
  如图三所示,AI神经元能够协助收集大量的光层状态参数,并将这些参数从物理层传递到管控层,以使能智能化的网络控制。
  这意味着,在一定程度下保留物理层与管控层的集成,将有助于运营商在光网络获得更好的可视化管控效果,进而通过AI实现智能管理和链路性能提升。否则,光网络若只是被视为具有标准化监控接口的通用IT网元,这些独特的智能化优势则难以实现。
  结合光器件的创新,光网络的线Gbps的城域应用和单波400Gbps长距传输。随着单波速率提升至800Gbps,系统将变得更加复杂,需要我们做出更多的权衡取舍。
  ✦一方面,如果采用更高阶的调制码型,会让系统对于噪声更加敏感,可能牺牲传输距离。
  ✦另一方面,如果将波特率提高到95Gbaud以上,可能无法实现在100 GHz信道上进行传输,此时必须使用一些更先进的压缩技术。
  展望未来,以太网交换机ASIC容量大约每两年翻一倍,因此,实现1.6Tbps的线路速率应该不会太遥远。在这个容量节点上,可能需要对相干接口进行一些重大改变,例如使用廉价的激光器件进行多载波光子芯片集成,放弃可插拔概念,以及尝试光电集成封装技术等等。届时,网元之间的界线可能会进一步变得模糊甚至消失。
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