雷葆华：大数据时代的网络基础设施演进

在大数据时代，网络基础设施的演进显得尤为重要。雷葆华先生作为武汉绿色网络信息服务有限责任公司的副总经理，在2014年举办的中国大数据技术大会上，发表了关于大数据时代下网络基础设施演进的演讲。在这个演讲中，雷葆华先生深入探讨了大数据在网络服务中的应用以及网络基础设施的智能化演进。 雷葆华先生提出了大数据在当前网络运营中的应用探索。大数据在网络服务中的运用已经逐步深入，而其对网络基础设施提出的要求也越来越高。他强调了智能化网络设备和服务的重要性，并指出网络基础设施的演进方向是混合云向CP/OTT（内容提供商/互联网电视业务）的开放。在网络基础设施的演进中，包含互联网骨干网、BRAS（宽带远程接入服务器）、DPI（深度包检测）、OLT（光线路终端）/HGW（家庭网关）/ONU（光网络单元）等关键组件。 DPI作为关键的网络技术，具有感知、分析和控制的核心功能。它通过特征字识别、应用层网关识别和行为模式识别等方式，实现对应用及其内容的识别。DPI技术不仅分析四层以下的基础信息，还增加了应用层分析。它对于网络流量的监控、服务的差异化、计费的多样化、营销的精细化以及部分增值业务的技术支持都起到了重要作用。 随着技术的发展，DPI技术也开始与NFV（网络功能虚拟化）和SDN（软件定义网络）技术相结合，以提供更灵活的网络架构。NFV和SDN的引入，使得网络资源的部署和管理变得更加灵活和高效，能够支撑运营商的多种复杂业务，同时保证世界顶级性能。SDN控制器（如GNFlush）具备共享检测信息和推送用户行为分析的能力，能够进一步优化网络资源的利用。 在网络智能化的进程中，IPv6融合网关产品的推出，体现了对现有网络架构的优化，使之能够支持更多的应用和协议，如DS-Lite、6RD、LAFT6、BIH、IVI、Smart6、NAT464和NAT444等。这些技术的融合，不仅提升了网络性能，也使得网络运营更加智能化。 雷葆华先生还提出了大数据产业链逐渐形成的观点。大数据产业链包括数据的生成、采集、存储、分析处理和数据应用等多个环节。在这个过程中，数据的采集尤为重要，涉及从不同网络、操作平台、数据库及数据格式中抽取数据，以及通过自有平台数据收集（如日志）、API数据调用接口、爬虫系统等手段获取网络上的超链接结构和网络资源。 值得注意的是，DPI技术在网络中的部署为运营商提供了数据采集的能力，尤其在应用层流量检测和控制方面。DPI技术的发展与大数据紧密相连，是大数据产业链不可或缺的部分。DPI的价值不仅在于为网络运营商提供IP业务流量监控的辅助手段，更在于促进服务差异化、计费多样化、营销精细化和数据挖掘技术的发展。 此外，基于网络的大数据应用模式和体系架构的构建，为大数据云资源出租业务、精确营销、大数据行业应用、智慧运营等提供了可能性。通过DPI技术实现的海量数据采集和预处理，结合DMP（数据管理平台）对数据的汇聚和安全去隐私化，合作伙伴和客户可以利用运营商大数据平台进行深入的数据分析。 在大数据时代，对于DPI技术提出了更高的要求，包括设备的稳定性、高协议识别率和流量区分准确度、极致的性能要求、快速的流量识别处理速度、引入时延的最小化，以及能够满足各种应用场景需要的灵活性。这些要求推动了DPI技术的创新，包括软件体系的全方位优化、硬件架构的深度优化、零拷贝技术的应用以及对千种协议的识别。 在演讲中，雷葆华先生还提到了公司的发展历史，包括其在2013年获得中国电信集团公司集采资格并中标IDC/ISP信息安全管理系统项目，武汉电信IPv6融合网关系统的成功部署以及用户上线数超过3万的情况。全球最大的DPI万兆商用网络“上海电信IP城域网流量精细化管理系统”的成功部署，体现了公司在高性能网络智能化业务平台NISP产品上的领先优势。 总而言之，雷葆华先生的演讲集中讨论了大数据时代网络基础设施的智能化演进，重点突出了DPI技术在数据采集、网络优化分析以及流量控制等关键领域的应用，以及这些技术如何帮助运营商满足日益增长的大数据需求，实现网络服务的智能化和精细化管理。通过对网络基础设施演进的探讨，为业界人士提供了一种新的视角去理解网络技术的发展趋势和未来挑战。