算力未來：構(gòu)筑數(shù)智時(shí)代新基石

第1章 算力戰(zhàn)略：計(jì)算新時(shí)代
1.1 算力時(shí)代
1.1.1 算力特征
1.1.2 算力多樣性
1.1.3 算力發(fā)展趨勢
1.2 算力改變社會
1.2.1 算力的三層意義
1.2.2 算力成長曲線
1.2.3 算力特性
1.3 算力基礎(chǔ)設(shè)施化
1.3.1 數(shù)字基建趨勢
1.3.2 算力產(chǎn)業(yè)趨勢
1.3.3 算力網(wǎng)絡(luò)解析
1.4 算力工程：東數(shù)西算
1.4.1 算力樞紐
1.4.2 時(shí)代背景
1.4.3 算力產(chǎn)業(yè)規(guī)劃建議
第2章 算力網(wǎng)絡(luò)：新型基礎(chǔ)設(shè)施
2.1 未來網(wǎng)絡(luò)
2.1.1 未來網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)
2.1.2 未來網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)趨勢
2.2 算網(wǎng)融合
2.2.1 泛在的云
2.2.2 云網(wǎng)融合
2.2.3 算網(wǎng)一體
2.2.4 算網(wǎng)融合面臨的挑戰(zhàn)
2.3 算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)
2.3.1 算力網(wǎng)絡(luò)功能架構(gòu)
2.3.2 算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系
2.4 算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展進(jìn)程
2.4.1 我國電信運(yùn)營商算力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
2.4.2 算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.3 算力網(wǎng)絡(luò)生態(tài)建設(shè)與聯(lián)盟發(fā)展
2.4.4 算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)試驗(yàn)測試進(jìn)展
第3章 算力底座：算力資源
3.1 算力趨勢一：海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
3.1.1 海量的數(shù)據(jù)
3.1.2 非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)
3.2 算力趨勢二：算法從計(jì)算到智算
3.2.1 基于邏輯的傳統(tǒng)算法
3.2.2 基于數(shù)據(jù)的智能算法
3.3 算力趨勢三：同構(gòu)到異構(gòu)的算力提升
3.3.1 同構(gòu)算力
3.3.2 異構(gòu)算力
3.4 算力評估和部署
3.4.1 算力評估：算力三元組模型
3.4.2 泛在算力部署
第4章 算力底座：云原生
4.1 云原生與算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
4.1.1 虛擬化和云原生階段
4.1.2 云原生的出現(xiàn)和演進(jìn)
4.1.3 電信運(yùn)營商云原生演進(jìn)實(shí)踐
4.2 云原生技術(shù)體系
4.2.1 Kubenetes管理和運(yùn)行框架
4.2.2 業(yè)務(wù)的微服務(wù)設(shè)計(jì)
4.2.3 云原生的網(wǎng)絡(luò)
4.2.4 無服務(wù)器
4.3 算力網(wǎng)絡(luò)CaaS/PaaS能力
4.3.1 應(yīng)用生命周期管理
4.3.2 持續(xù)集成與持續(xù)交付
4.3.3 其他共享PaaS能力
4.4 業(yè)務(wù)的多云異構(gòu)部署
4.4.1 公有云和算力網(wǎng)絡(luò)
4.4.2 分層部署架構(gòu)
4.4.3 異構(gòu)算力的納管
4.4.4 集群內(nèi)的結(jié)構(gòu)
4.4.5 邊緣算力的帳起
4.4.6 多云算力典型場景
第5章 算力互聯(lián)：IP網(wǎng)絡(luò)
5.1 IP網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)
5.1.1 IP網(wǎng)絡(luò)的需求分析
5.1.2 IP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)思想
5.1.3 IP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原則
5.2 IP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2.1 接入網(wǎng)
5.2.2 域域網(wǎng)
5.2.3 骨干網(wǎng)
5.2.4 數(shù)據(jù)中心同絡(luò)
5.3 IP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)
5.3.1 可靠穩(wěn)定
5.3.2 靈活智能
5.3.3 安全保障
5.3.4 統(tǒng)一管拉
5.4 IP網(wǎng)絡(luò)未來展望
5.4.1 IP同絡(luò)與AI技術(shù)相結(jié)合
5.4.2 基于生物技術(shù)的IP網(wǎng)絡(luò)
第6章 算力互聯(lián)：光網(wǎng)絡(luò)
6.1 算力驅(qū)動光網(wǎng)絡(luò)新趨勢
6.1.1 光承載：從服務(wù)無線到支持算力
6.1.2 算力網(wǎng)絡(luò)光底座的特征
6.2 光網(wǎng)絡(luò)的需求本質(zhì)
6.2.1 光傳輸?shù)臍v史演進(jìn)
6.2.2 光傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)再次變化
6.3 光網(wǎng)絡(luò)的需求挑戰(zhàn)
6.3.1 縱向擴(kuò)展到橫向擴(kuò)展
6.3.2 光網(wǎng)絡(luò)用戶的變化
6.3.3 云服務(wù)商的入局
6.3.4 面向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備變化
6.4 光傳輸供應(yīng)商的變化
6.4.1 從集成到模塊化的螺旋上升
6.4.2 開放光網(wǎng)絡(luò)的歷史
6.4.3 通信設(shè)備供應(yīng)商的轉(zhuǎn)變
6.4.4 設(shè)備轉(zhuǎn)型的重要性
6.5 面向未來傳輸架構(gòu)的改變
6.5.1 相干技術(shù)的演進(jìn)
6.5.2 光電集成技術(shù)：三五族vs硅光
6.5.3 新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)
第7章 算網(wǎng)大腦：編排和管理
7.1 算網(wǎng)大腦：云、網(wǎng)、邊、端內(nèi)生一體化的總指揮
7.1.1 算網(wǎng)大腦需求驅(qū)動力
7.1.2 算網(wǎng)大腦架構(gòu)與能力進(jìn)階設(shè)想
7.1.3 算網(wǎng)大腦的“小中大”閉環(huán)
7.1.4 算網(wǎng)大腦關(guān)鍵功能
7.2 算網(wǎng)調(diào)度和編排
7.2.1 云網(wǎng)編排
7.2.2 一體編排
7.2.3 智能全局調(diào)度
7.2.4 泛在、快速調(diào)度編排
7.3 算網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量&感知保障
7.3.1 保障功能發(fā)展趨勢
7.3.2 保障模塊的關(guān)鍵價(jià)值
7.3.3 保障中心需要解決的問題
7.3.4 事件管理
7.3.5 自動化保障能力
7.4 算網(wǎng)統(tǒng)一資源管理
7.4.1 圖數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)
7.4.2 資源拓?fù)浜蛨D數(shù)據(jù)庫
7.4.3 算力同絡(luò)地圖
7.4.4 算力網(wǎng)絡(luò)感知
7.4.5 算網(wǎng)統(tǒng)一拓?fù)?br /> 7.4.6 算力的圖表示
7.4.7 資源管理的持續(xù)演進(jìn)
7.5 算網(wǎng)自智模式
7.5.1 自智概念的起源
7.5.2 自智是算網(wǎng)大腦的核心模式
7.5.3 算力網(wǎng)絡(luò)中的自智閉環(huán)
7.5.4 AI賦能：為算網(wǎng)管控注智
7.5.5 意圖驅(qū)動：專注于“期望的結(jié)果”
7.6 未來生態(tài)開放：X-as-Code模式
第8章 算力賦能：解鎖未來
8.1 算賦百業(yè)：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新動能
8.2 案例一：智能工廠“智”造升