5G承载网数字孪生技术与应用方案白皮书.docx

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1、目录1引言12信息通信领域数字挛生产业应用与标准化进展22.1 数1；Y产业应用各领域逐步漆透22.2 数字季生国际标准化工作有序开展32.3 数字挛生国内标准化进程加速推进42.4 传送网数字挛生标准体系规划建议53引入数字字生技术的驱动力和应用价值63.1 驱动力一：助力网络智能化运营管控63.2 动力二，节省产品研发周期和成本63.3 器动力三：成为网络自智化演进新引擎64网络数字挛生关键技术71 .1体系构技术72 .2模型构建技术83 .3数据服务技术114 .4J妾口分支135 5G承裁网数字挛生体系架构155.1 总体架构155.2 网络应用层165.3 网络李生层175.4 物

2、理网络层206 5G承我网数字孥生体(DT)部署方案206.1 与现有管控体系的关系206.2 数宇宇生体部署方案216.3 数据峰辘署方案236.4 通用应用服务方案框架257 5G承载网数字孥生典型应用场优与应用服务方案251.1 1网络规划与建设阶段251.2 网络运营阶段291.3 网络维护阶段301.4 网络优化阶段368总结与展望379主要贡献总位40INT-2O2O(SG)推进组2013年2月由中WI：业和俏息化瓯国求发展和改革委员会科学技术部厥令推动成立.组投架构茶于JKnIT-AdVan8d推进组.成员包括中国主要的运范商、制造曲,离校和研日机构,推进于是聚合中国产学研用力试

3、、推动中Ul第五代移动通伯技术技究和开展国际交流与余作的主要平台.引言近年来，数字学生技术在5G承我网智能化管控领域的应用成为一个新的热点和研究方向，国内外各研究机构和标准化组织纷纷开展数字孥生应用场势探索和关键技术研究，数字孥生技术相关标准化工作正稳步推进，数字孽生相关生态正在逐步形成.根据全球最具权威的IT研究与顾问咨闻公司GartnCr顶级战略技术趋势的预测叫到2027年，全球超过40%的大型企业机构将在基干元宇宙的项目中使用WCb3、增强现实(AR)云和数字孳生的组合来增加收入。根据全球市场研究公司VanlageMarketReSearCh发布的/数字李生市场规模、份额和趋势分析报告U

4、I称，2021年全球数字季生市场规模为65亿美元.预计到2028年将增长到535亿美元，2022至2028年更合增长率(CAGR达到42.1%。由此可见,数字孥生技术在全球的应用规模在未来几年将呈现高速增长态势，成为经济增长的重要技术驱动力之一，也反映出数字挛生技术在各领域的应用前景和Ifi要价值.数字季生在信息通信领域的应用尚处于起步阶段，相关理论与技术研究成果陆续发布.目前处于概念研讨、应用探索和起步研究阶段。工信部推动成立IMT2030(6G推进组，将“万物智联、数字李生”作为6G网络超班，数字毕生成为6G的关键技术之一。本白皮书梳理了当前数字李生在信息通信领域的产业应用和标准化进展，分

5、析提出了信息通信网数字季生关键技术,并从数字季生在5G承载网领域的应用场景和需求出发,分析提出面向5G承载网的数字卒生体系架构、数字孥生系统部署方案，以及面向应用场景的服务应用方案等，为数字季生技术在承我网中的实际部詈提供指导和参考.后续业界应进一步推动技术方案收敛、标准化、形成产业合力，加速推动5G承载网数字孥牛.技术及方案的逐步成熟，共建5G承载网数字平生产业牛.态，信息通信领域数字挛生产业应用与标准化进展2.1数字挛生产业应用各领域逐步渗透数字挛生产业应用研究正向各专业领域逐步逐透.数字季生在信息通信领域的应用目前处广概念研讨、应用场景探索的研究起步阶段.数字季生体系和关进技术研究正在各

6、专业领域逐步展开。从2018年起，运营商、设备商、高等院校开始针对信息通佶领域的数字享生应用和关惚技术进行超前探素、探索方向包括面向BSG/6G通信、光网络移动通信、无线通信等方向的数字乎生应用及格准数理建模、数据与仿式模型融合、大规模物理网络数字毕生仿我监证等关键技术，产业己发布的相关成果如下表1所示.表1信息通信领域数字宇生已发布的主要成果国JH美出方巳发布成果fiRC9成杲集型发*廿内ASAmrcdigitalTwinJF台H务云.Al物断同(业化产品201R年中皿华为智房丹塔”决方意站直*白遇用用塔规年显最2021年芬丝诺蓼及同塔歙字阜生平白移动网堪为主育业化产S2021年申曾降火it

7、讯充网络歌字阜生柔统光网络DanO案蜕2022年中JS中国Mal光耳略敷字学生技木白皮书於网格*20224美国Kcysight“于网格数字学生的网络*慢系列软件第决方*通用H络IT业化产Ji2022。MDQ英伟咕慢出从网络便第ist中7数字毕生演獴敏如中网络2022年fi；BfT心%3=&取信息通信领域数字宇牛.产业主体将木形成，数字季生产业链主要的产业主体如下图1所示，主要有产业引导方、需求牵引方、软件服务方及硬件服务方四大类主体.政府/产业联盟及研究/咨询机构以依托产业联盟、发布相关政策文件及研究报告为主,引导产业发展：运营商如中国移动、中国联通、中国电信等以发布总体技术架构及愿景、提出网

8、络数字李生福求为主，以福求牵引技术发展和应用；软硬件服务方则以提供相应解决方案和应用案例为主，油过软硬件解决方案支撑落地部罟.从产业发展情况来看，烽火、亚信科技、锐捷等多家公司己提出网络数字学生解决方案,当前产业发展的挑战主要集中在技术路战的选择、标准规范的制定以及产业应用需求的驱动三大方面.OsSmUinoIfMicrotoftNOrt1.andServiceManagement.零接触网络与业务管理）工作组开启数字学生在ZSM架构的应用场景及关键技术研究ZSMr2022年12月发布了关于用于数字辛生的表示和处理的NGS1.1.D信息模型和APl标准文稿，此外ETSI的其他工作组还开展与内容

9、信息管理（ContextInformationManagement.CIM）,城市数字季生等议题相关的标准研究工作.2.3 数字享生国内标准化进程加速推进国内标准化整体处于起步阶段，关键技术研究有待突破，中国通信标准化协会（CCSA）是国内的数字孳生网络标准化工作开展的主要标准组织，TC3、TC6、TC7、TC8、TClO在各分领域IE在开启相关研究。网络数字学生标准化研究已经具备初步规划架构,整体处于研究起步阶段。TC3WG3单独设置了SWGl数字李生网络工作组，针对数字李生架构及技术要求、评价方法、运并管理要求、数字地图等议题已完成10项团标和行标的研窕与立项.其中，行标，数字挛生网络架构

10、及技术要求3所规范的数字多生网络架构与ITU-TY.3090保持一致.在各叠业领域方面.TC6WG1、TC6WG2分别针时传送网、接入网等领域探索数字挛生的应用，TC7针对网络数字学生的应用场景与需求、运营管理等开展研究，TC8WGI舒对数字挛生制定对应安全指南标准.TCIO的WG3和TF2工作组针对数字拿生城市、物联网等行业应用展开研究.国内标准化工作目前初步形成网络数字字生的体系架构,研究主要聚焦在网络架构、典型应用场景、评估方法、运营管理等方面，数字李生模型、数据、接I等关键要素的TC/I-TQ.vO/sIMT-2020（5G）推进组IVII-乙。乙VSG承!t*M7厚生技术与S用方JK

11、研究有待突破2.4 传送网数字字生标准体系规划建议持续推进数字挛生标准研究，建立传送网数字挛生标准体系,目前国内各方关于网络数字挛生开展的研究百花齐放，各运营商、设备商各自在定义实现方式.针对传送网领域,基于当前传送网数字李生技术发展现状，有必要尽早规划本领域标准化工作的发展方向。当前CCSATC6WGI己完成数字挛生和大数据技术在传送网领域的应用研窕3研究课超,并立项行标5传送网数字挛生总体技术要求3,2023年TC7WG2已立项行标传送网数字挛生应用场景与需求和传送网数字季生应用技术研究的研究课题。基于当前标准化现状，从架构与技术、测试与评怙、运疗与管理、应用与服务等方面出发，针对传送网领

12、域的特殊衙求构建起传送网数字学生标准体系（如图2所示），以指导传送网数字挛生的标准化研究”传送网三t字挛生标淮体系图2传送网数字掌生标准体系规划根据以往CCSATC6和TC7的标准化界定原则，TC6fl（项丁网元层和网络管控层的标准化工作：TC7更恻垂于网络管控层单域系统北向接口以上及网络协同层的标准化内容,因此，图2中架构与技术以及测试与评估两个板块涉及的大部分标准建议在TC6WG1立项:运港与管理以及应用与服务两个板块涉及的大部分标准建议TC7WG2立项.引入数字孳生技术的驱动力和应用价值虽然网络数字季生标准化研究、应用及商业化部算的进程还有待进一步推进,但是网络中引入数字挛生技术的应用价

13、值和驱动力日渐清晰.3.1 驱动力一：助力网络智能化运营管控数字孕生技术有效助力网络智能化运竹管控，深度推进数字化转受。数字季生技术能翎在数字空间中实现物理网络的实时镜像，在完全不影响现网业务的前提下，实现网络状态和运维功能的精确仿真和模拟，弥补传统管控方式的不足.随苻承或网管控体系向希智能化管理、控制和分析能力的不断演迸，引入数字挛生技术是未来网络智能化管控的补充和增强，可以提供更深入的分析、预测和试验能力，是现有管控系统所不具卷的.它梃供一种在现网无法实施的全生命周期的实验验证手段，像是一个加速器，将深度推进网络的数字化转型.3.2 驱动力二：节省产品研发周期和成本数字毕生技术的实时仿真和

14、模拟功能有效节省产品研发周期和验证成本。与传统的离线仿真不同，数字毕生技术的实时或近实时仿式和模拟功能,需要在现网数据和状态保持同步的站础上，在网络学牛.体上执行仿真、模拟骗证操作，因而具有更高及时性和准确性的仿真模拟特征。特别是对及时性嘤求较高的紧急故障定位、在业务发放等场景，褐要引入数字挛生技术秒级/亳秒线的及时仿直模拟能力。在特殊的抗破坏性试验、灾害恢复模拟实验中，利用数字学生体可以预先探索解决方案，防范特殊情况发生.同时,在不影响现网和业务正常运行的前提下，在同步的虚拟空间数字挛生技术提供一种抗破坏性、高效可靠的验证手段，从而有效Fj省试验周期和成本,提升网络运营管理效率.3.3 驱动

15、力三：成为网络自智化演进新引擎数字孥生技术成为未来达到更高网络白智等级水平的新引擎，未来5G网络将向1.4、1.5白智能力等级持续演进,作为提升网络自智能力的关键技术，数字毕生通过实现物理实体与虚拟学生体的交互映射，构建实时的网络仿我系统，目前，网络数字挛生已经成为业界公认的实现未来更高级别的网络智能化、自动化的关键技术手段，数字挛生的终极目标是实现虚实之间的控制闭环，以控制物理网络，随着自智网络向1.5等级演进,需要引入数字季生技木，将仿其分析决簧反向控制物理网络，以实现网络的动态臼调整链力.网络数字挛生关键技术4.1 体系构建技术学生体及核心要素的有效构建，满足数字季生应用诉求。网络数字季

16、生技术包含数据、模型、接口等多个核心要素.数字挛生体通过要素间的相互配合协作完成数字空间中物理网络学生体的模型构建、数据同步、网络编排及学生管理等功能，为实现数字学生体与原有网络管控系统的深度推容协同及有效融合，实现数字学生网络仿真、预测及IUI溯能力的构建,网络数字学生的核心元素必须遵循系列构建原则及方法，以满足数字挛生应用诉求.为实现数字季生体的有效构建,实现物理在数字空间中的精准豌像,数字学生体的构建需满足如卜总体原则：相退化掠则：数字季生网络构建需遵循精准化原则以实现对物理网络在数字空间的精准还原。?生域基础模型要能实现对网络网元、锥路等物理对象的精准描述及刻湎，功能模型要能实现对网络

17、管理运首的分析、仿此、模拟等功能精准的结果输出。精准的卷础模加和功能模型是发挥数字李生能力的重要翦咄。层次化原则：网络数字挛生构建需遵循层次化原则以满足不同网络层次数据系集及李生建模诉求.挛生域需对不同网络层次的基础件、单板、网元、健路对象及约束关系进行精准建模：挛生域也需要对网络数据进行层次划分及层次化采集，建立不同层次数据间的关联，实现数据的按需采集及按策珞采集.兼容性原则：网络数字季生构建需遵循兼容性原则以应对多厂商、多设省异构组网环境.在数字季生体模型建立过程中应遵循兼容性深则，预留模型演进接口,保障后续模型可演进、可更新以及扩展新的设价及链路模5h其次在数据果柒部分，需要保留兼容不同

18、设备、不同采集桃议的多海异构的接入能力。扩展性原则：网络数字季生构建部遵循可扩展性原则以应对城域汇聚、城域核心、省干等不同类型及不同规模网络的挛生诉求，网络数字李生福在挛生数掂采集、存储及学生模型、曲向接口元素构建时进行扩展性设计.在网络规模实现动态变化时，承我网数字挛生能够实现李生网络拓础能力的自调整.标准化原则：网络数字挛生构建需遵循标准化原则以满足接口制定、模中构建、模里管理及季生於力开放等诉求.季生模型的标准化可促进模型的有效柒成及红用，满足过杂网络组网环境卜的李生能力构建.学生城北向接口的标准化有助于季生域季生能力的开放,实现跨域场景中端到就能力的构建。轻Iii化原则：网络数字季生构

19、建施遵循轻城化原则以满足大规模网络数字挛生构建需求。拿生域数据采集模式应尽可能进行轻及化设计，避免数据全量采集时存储资源及通信带宽的占用降低数据采集及存储成本。季生模电构建时也需遵循轻球化设计原则，在满足模生精度、功能的前提下，暴于Al技术尽可能实现模型的精简，降低孥生模型建模成本及硬件资源的消耗.单一性原则：网络数字季生构建器遵新模块化原则以实现孥生能力的高效构建。数字宇生涉及数据采集、数据存储、数据治理、李生基础模型、挛生功能模型以及挛生体编排、管理等多个子模块.各子模块之佰J通过孥生接口相互通信。为了避免模块之间过度耦合，因此在模块设计时,器要通过高内聚低耦合的模块化设计，保持模块功潴的

20、单一及接口的标准开放，最大实现模块的功能更用.可靠性原则：数字季生网络构建需遵循可我性原则以确保学生功能的稳定可靠，数字挛生的数据采集及存储部分需要进行可靠性设计，针对冗余数据、异常数据、缺失数据需要进行去除、校正、补全等可能性操作：同时对Jft要的季生历史数据需进行分布式存储及灾备设计.此外，网络数字挛生在收到用户异常能力调用时，需及时拦截，潮免异常调用导致的学生网络功能崩溃。4.2 模型构建技术数字学生技术是基于模型的体系工程，模型是数字季生的核心要素,数字孳生模型是物理实体对象在数字空间的表示,任何数字学生功能的实现都必须基于数字学生模型来完成.根据是否对物理实体对象或复杂系统内部机理的

21、掌握程度不同，数字挛生模型构建方式具有物理期动模型、数据骗动模型、物理和数据混合我动模型三种建模方式,如图3所示。S3数字字生模型构建方式物理驱动模型：当建模对象具右比较完备的理论支撑时，采用物理机理建模方式，利用物理理论，推导精准可解林的理论模型，直接对请求做出相应响应,因此物理驱动模型也被称为白盘模型.例如，为了实现时EDFA增益及噪声特性的准确建模，可以培丁吸收系数、增战系数等参数，实现时EDFA进行精准的数学模型构建.EDFAGikS模型为业界常用EDFA物理模型.数据驱动模型：陆着网络规模的不断扩大和新型业务应用的持续深化，网络的更杂性和数据量逐渐增加，机理模型的方法难以满足超大规模

22、网络的完全现前时，需要引入数据骤动的建模方式来建立精准的网络模型，对于建模过程较为宏杂的模型，可以直接将系统当作黑盒，利用机器学习算法和数据张动的思想，向输入输出端口直接发送仿真服务指令,探索其输入输出之间的直数关系,模拟系统支实的模型机理，例如EDFA的神经网络模型。目前机器学习算法类型包括有监怦学习、无监伴学习和强化学习三种类型，其中有监怖学习包含分类目法、同归算法和深度学习算法等：无监督学习包含聚类算法和降维算法等.我成熟的机器学习算法分类与通信网应用场景见表2.物理和数据混合驶动模型：当子系统模块部分已知，数理模里登杂、难以获知全部的模块运行原理时，在现自己知部分脸础上，根据历史数据或

23、者专家经验与机器学习模型相结合，构建接近式实机理的灰盒模型。混合骤动怏型是目前在实际网络中被广泛应用的建模方式。H2主要机器学习算法分类与应用场景K法哭B算法名彝充值网应M场景*1*习分9外拿我时断I.无内务息划.K络金杼加短等，2RtKM3R*FOTN华板代*.代懵*故I1.H-.-.:ei#.周慎找蒋.坂堂识别.5：Rt：fK.X。*浦.王财关怀wH青字习tfSVM)K也邻M归算法I.11N*KMM.MMMI*atiHMOC.OTSMt*2.网“优化IAtHA.实曳食载均南功率收刷.反Klt潭婚6fSt多项大田以4M；.RdcRcvrvm1.asxoM勺务钝内塔引归WKQoTtiftAMV

24、l2. Rr：K融识别,X代拶期记化(1.STM)仲皖同络归修网络生成H城区络表2主要机器学习尊法分类与应用场景续表N法美更法名郦通侑网应用场景无1t学W*KMeM最1. n*tttk宾曼瞥t*i2. fll:WAS*iRl.H4t*口抬性势*3(AmnityPrOPagwo)*41HrarcMC3CkrtUnngiDBSCAN.算法PCA（主点分分看1 .丹华擅力，同我Mnh2 .月令优化，用户修检异则：貌统律定4反tt1.DAft学习S化*习9AIfftlM4cbaitfd1. R*4F:5G彷片北与S1.Aa及曲闭环.*hk.2. A络优化8R*lft.tWR4长算由分IE及改长碑片优化

25、.W月&*厚由dM.3. 月号，：t44xdAckM-Cncic站梆豹常兴：种建模方式的特征比较见表三.表3三种建模方式特征比较对比因*物理嬖动慢奥Kt蟹动模型称理Iaflt双台动型白会模支“4Rfll友盒交,伍于拘馒机.及的更Jra徵NE2令/入3出之同的曲餐美、于体力物及机M硬数，川合时RMi4.刎蜂*i*,tt.ffIM4M*.ffl速曳.H”或Ita效率）Oftio*rfk*cnXctlMtMrr三MUt*r.HVKMeMMan三.twtICtom).错国竹博催多电殖国.八出MKI.100mMtX“Q方KtWt.假考ttA.at三更KWKRl.mr.三x.胃*总2青依*尤基海.l*ta

26、vFfn*A.Mn*1tAEf幅*也氮,amnn.可以ift*RAf,值角tta.it*t4tfnA.可以*冬&立ft*vitMtlft.49t4.ta.我，取4.ttUtt#.安攵a.9.tttttF.:现分8让擀也,劈等总人口工就计#网络数字学生数据以结构化数据为主，可葩于大规模分布式(MPP)数据底构建数字学生数据库,根据不同类型数据的应用场景、实时性要求等特性，选择数据存储技术.数据类型包括结构化、半结构化和非结构化数据HadOOP云平台存储和处理技术可用,管理非结构化和半结构化数据，采用分布式文件系统HDFS存储文件，使用分布式并行计算框架M叩RCdUCC并行执行计算操作.NoSQ1

27、.数据库支持半结构化或者非结构化数据的海St存储、高扩展性、高可用及并发要求,其中的图形数据库和列存储数据库适用于网络特定场景下的数据处理，可作为传统数据库的有效补充。表5列举并对比了国内外主流数据库的特征、优劣和适用场景等方面特性.表5国内外主流锹据库30aw&B三三逐户9MM*tImWAV*三*9!*dQ川.令三WrO1.G*dQcvdciNBOtGrtXS*，、,*，tr*nfl.tON.GO“于一曼，&a4XftVAOmkOruWAH“rM.Wfxtt*W.lt&4SQt5.Mkym*AK4，及关，X*4iMimMl1“明KfWft*f*mt,tf.*Ma算嵯FftfiSUmvc4NI

28、UMii4M4AB鼻，文00,TAB.9.1nf工运AcID8.-W1W*XtCMWvCMor,分火acttrx*.fRt2”*!ttRmQ女&9mD0Ijel*萼Jt,MO1.AP*1.MH.女工分年人夏rw-tt.*ioTertWDflCMM三三.“WaFWIWSt*.4fRF可电和”，一h三v4.4 接口技术数字孥生体接口能力常满足数字孥生体架构和交互的静求。以传统管控系统南北向接口为墙础，扩展数字字牛.体与物理平面之间的南向接口、与应用层之f可的北向接口、与传统管控系统之间的东西向接口，以及数字孝生系统内部接口.南向接口为数字李生网络与物理平面之间接口，通过南向接口实现挛生网络与物理平

29、面数据及控制信息的实时交互，实现物理网络信息的实时感知，配置及日志等网络状态信息的高效提矣、网络配置及拄制信令的发放,南向接口需支持多厂商、多类型设备数据接入及控制信令发放能力.北向接11为网络数字学生与应用层间的消息交互接口，实现数字挛生健力的开放及管理配置功能的开放,应用层基于北向接口实现数字字生体学生能力的调用,包括仿真能力、预测能力以及显现能力等.同时应用层可通过北向接口实现数字字生模型、数据采集、数据存储等策珞的配置：数字?生网络仿真、预测的运行结果可通过北向接口返回至应用层。东西向接口实现传统管控系统与数字学生体之间的信息及控制交互，实现管控系统告警同步、拓扑同步、业务发放、限置下

30、发等管理及控制能力的反用，也可实现对云制故障诊断、流随预测等AI知识库能力的调用；此外，管控系统可基于东西向接U实现对数字学生仿更、预测等能力的两用，实现端到端仿真性能计算及仿观推演，仿真结果可为数字挛生应用管控算法提供决策依据,内部接口实现数据服务、模型服务及学生体服务等核心元素之间信息交互，是单域学生功能实现的桥梁.学生核心要素通过内部接11实现功能的统一开放及海fit信令收发.数字学生的李生接口根据接口功能和位置在接口实时性、兼容性、扩展性及灵活性等方面存在差异化诉求。当前，传统管控软件存在TeMneUy.SNMP.Reslconf.NclConf.NclSgim等多种管理类、控制类及性

31、能和状态将知类接口协议，不同协议类型在协议特性、工作模式、数据精度、资源消耗及实时性等方面存在较大差异。因此，李生域南北向接口及孥生域内部接口根据功能可选择不同具体办议开发简洁、易用、高效及可扩展的接口。不同的接口协议具冬的协议特性、分类及由北向适用性等详细信息如表6所示。表6不同网络协议特性及特征分析表协议格式特收推逑南向接口北向接口东西向内M接口RESTfuIRESTfaI是/REST工内风电的左腐*lRESTCOnfrestconf以HTTP作件摘心议.，11.JSON作”.，：，*节.WEBG用以及软化EfA的方式访何网络谀各的配亶W徵作Ik露-NciCoafNETCoNFyE?.Rp

32、c的酰例力/户帆和及齐1之间便伸一磨成弊新堵.*改.*除网络谀备配置.CWKI.状态和扰计信息的亚梨机制.-OpcnFIowOpcnFIoutSDN槊电中用于B与转发平面进行网络通信的协议怀.*中控例5*KOpcnFIow。仪殳*直搐控制物理或者$他交接机.都由B等物理设备的收发不再.PCEPPCEP是JjJei5HJlg户MIPCC3itWT!PCEPCE,PCEZRhfllil.用于域寸PCEP目话,交互PCEP禽总.TfVJSSt*i*-SNMPSNMP是-冲史&1:4TCPIP汽络中的网络管的仪.上的设是否育任何引起管理上关注的情况-RMONRMON是*于SNMP打二行超格A4：,.是

33、HSNMPNa的*发实观-gRPCIlRPC是事于HrTP2.0传层出仪承我的集仕Ifc收件也*.域TCkmGry纪实发网络实时.高建.带饕*f-OSPFOSPF-TEOSpFl-ITJM路求名的路由林仪.OSPF-TE是力W应携量工G为害未对传YoSPF4由，双收厅，K-BGP-1.SBGP-1.S是*过BGP砂议表件/IGP幕状。的-4BGP夕竹议/属BMPBMP是豺网母中流多的BGPyH工。忖BGP3出处，轨Kq行实时旗控的出议*SFTPRP/TFTP*I-SSH汾议的文件作埼侍议-Syslo8-I*Wtt.可用来记录谀t0.t-数字毕生各类接口可根据不同应用或功能需求来用不同实时性、扩

34、展性及轻量化的协议实现，孚生域南向接11可选择TelCmCtry、SFknv、NCtSgam等性能状态礴知协议来实现对网络资滁、业务运行状态性能的实时感知,基于推模式的TelCmetry类协议可以在保证信息实时性的同时也能够减少承我网管控软件CPU资源的占用,北向接口可以采用ReSlConf、RestiukSFrP类管理及控制类协议接口，将各域原子化的学生能力以GET、PoST、DE1.ETE等HTTP接口类型向上开放.内部接口可以采用HTTP/3或XMPP等实时性较强的协议，在保证消息实时交互的同时，能第保证消息交互的可靠性。学生域东西向接口可以采用RESTCoNF或RCMfUl接11.5G

35、承载网数字享生体系架构5.1 总体架构建立新一代5G承载网数字挛生体系，满足未来15智潴化需求.在5G承载网领域,从5G承载网全生命周期的应用场景和需求出发，基于数字孳生五维模型理论也形成5G承载网的数字季生框架总览,见图4所示，主要包括：物理承载网、承载网的数字字生体、数据、服务和各要索之间的交互,物理承载网和承我网的数字挛生体之间是对等的关系，数字挛生体是物理承我网的虚拟实体，形成虚拟空W.与物理网络实体之间实现实时或准实时的交互和数据同步数据融合了物理承载网实际产生的物理数据和数字学生体生成的信息数据，并满足物理空和上拟信息空间之间数据的一致性和同步性需求。服务是面向用户的5G承教网数字

36、挛生能力的开放，体现在数字挛生体在网络全生命周期过程中支持提供的面向各种应用功能的仿真器或模拟器,它们是将特定应用所需的各类数据交互、模型算法处理、仿真，模拟结果输出等进行服务化封装，并通过标准接口对外实现能力开放的过程。图45G承毂网数字孥生框架总览与原仃管控系统共同构建新一代智能化5G承我网管控体系,5G承找网数字学生体系架构如图5所示，可分为网络应用层、网络字生层和物理网络层，三个层面相互交互.图5适用于网络管控层的李生体架构，网络协同层也可参考.在原有管控体系中引入数字挛体,有效增强了管控体系全生命周期的网络业务仿真和模拟能力.提供丰富的主动运营手段，助力运营商向着网络业务的主动运营模式特换,5.2 网络应用层通过网络应用层的应用服务需求向卜驱动承载网数字学生体系的运行。用户向网络应用层发起应用服务意图请求，经意图处理映射成业务意图，通过李生北向接口向网络孥生层发起请求，并在网络学生层构建功施模型和基础模型的实例，将指定的