随着5G商用规模部署和下一代互联网IPv6的深化应用，新一代网络技术的发展引发了产业界的广泛关注。智能化被认为是新一代网络发展的趋势，为数字化社会的信息传输提供了基础。面向数字化、智能化的新一代网络发展目标，网络本身的数字化成为智能化发展的先决条件。
本文深入探讨了“数字孪生网络”这一新颖概念，首次系统化地阐述了其架构设计和关键技术。通过对DTN发展挑战的剖析，我们为未来“数字孪生网络”的持续演进指明了方向。
引言超大规模网络发展面临的典型挑战：
网络灵活性不足网络新技术研发周期长、部署难度大.网络管理运维复杂.网络优化的挑战在于高昂的成本和巨大的风险。为应对这些问题，业界越来越重视网络智能化。它能够弥补物理网络在系统性仿真、优化、验证和控制方面的不足，助力新技术部署，更高效地解决网络问题和应对挑战。数字孪生技术应用于网络，可以创建物理网络设施的虚拟镜像，从而搭建数字孪生网络平台。通过物理网络和孪生网络实时交互，相互影响，数字孪生网络平台能够助力网络实现低成本试错、智能化决策和高效率创新。目前，数字孪生网络的研究和应用在产业和学术界还处于起步阶段。
本文结构如下:
第 1 节：介绍数字孪生的研究与应用现状第 2 节：描述数字孪生网络的定义和架构并给出应用示例第 3 节：描述数字孪生网络的关键技术第 4 节：描述数字 孪生网络的目标价值最后：总结和展望1 数字孪生技术研究和应用现状1.1 数字孪生及相关技术概述数字孪生技术综述与展望
1.2 数字孪生网络相关探索与工作随着数字孪生技术的发展及其在生产制造等多个产业的应用, 数字孪生技术理念在通信网络领域的应用也逐渐被业界研究和关注。
数字孪生网络技术的相关研究目前还处于初级阶段. 尽管数字孪生技术在网络中的应用已经起步, 但目前的应用侧重于特定的物理网络中、特定的场景 (如网络运维) 中, 或者将网络数字孪生平台作为网络仿真工具. 结合数字孪生技术的特点以及在其 他行业的应用, 本文认为数字孪生网络可以作为网 络系统的一个有机整体, 成为未来涉及物理网络的全生命周期的通用架构, 服务于网络规划、建设、维护、优化, 以及网络自动驾驶、意图网络等网络创新技术的应用, 提升网络的自动化和智能化水平。
2 数字孪生网络定义和架构2.1 数字孪生网络定义“数字孪生网络”是一个由物理网络实体和虚拟孪生体组成的系统，二者可以实时交互映射。
在数字孪生网络系统中，各种网络管理和应用可利用构建的虚拟孪生体对物理网络进行高效分析、诊断、仿真和控制。基于此定义，数字孪生网络应具备四大要素：数据、模型、映射和交互。如图1所示：
数字孪生网络的基石在于构建统一的数据共享仓库，作为单一事实源高效存储物理网络的历史和实时数据。这包括配置、拓扑、状态、日志和用户业务等信息，为网络孪生体提供强大的数据支持。
2)模型：
3)映射：
4)交互：
网络孪生体作为虚实同步的核心，通过标准化接口连接网络服务与应用与物理实体，实现对物理网络的实时信息采集、控制及及时诊断分析。
2.2 数字孪生网络架构
数字孪生网络架构独具匠心，超越SDN软件定义网络的范畴。类比于平行网络，该网络在虚拟层仿真的基础上实现了复杂网络动态控制和优化，这是SDN管理和控制层无法触及的领域。
表1详细比较了数字孪生网络、软件定义网络和平行网络在物理对象、架构层次、虚实映射及分析方法等方面的异同。
南向接口采集网络实体配置及运行数据，构建数字孪生网络事实源。为各类网络模型提供精准数据支持，涵盖网络配置、运行状态和用户业务等。
数据共享仓库主要有以下四项职责：
数据采集.数据存储.数据服务.数据管理.2.3.2 服务映射模型服务映射模型包括基础模型和功能模型两部分.
基础模型：网络元素模型和拓扑模型是基于网元配置、环境信息、运行状态和链路拓扑等数据构建的，它们为物理实体网络提供了精确实时描述。
功能模型：2.3.3 网络孪生体管理网络孪生体管理实现数字孪生网络全面掌控，记录全生命周期、呈现可视化数据，并管控包括拓扑、模型和安全等关键元素。
1、拓扑管理：
2、模型管理：
我们提供一站式数据模型服务，涵盖实例创建、存储、更新及组合管理。通过直观的可视化展示，助力您掌握数据加载、仿真验证全过程及成果。
3、安全管理：
负责数字孪生网络数据与模型安全保障，包括鉴权、认证、授权、加密和完整性保护，与共享数据仓库中的数据管理协同工作。
2.4 应用示例: 基于 DTN 实现意图网络意图网络是一种基于用户意图进行管理的先进技术。它能识别操作员或用户的意图，自主配置和调整自身以实现预期目标，无需用户提供详细技术步骤。
图 3 所示为一种基于数字孪生网络 架构实现意图网络的参考框架。
意图网络作为DTN架构的物理网络层，通过孪生网络层的多种服务映射模型实现意图配置验证、保障和自动修复等关键功能，确保实时响应用户需求。
3 数字孪生网络的关键技术3.1 问题和挑战兼容性问题.建模难度大.实时性挑战.规模性难题.为了应对上述挑战，本文参照第2.2节提出数字孪生网络的架构设计，采用五大核心技术：目标驱动的数据采集、多元存储与服务、多维建模的全生命周期管理、交互式可视化展示以及统一的接口协议。这些技术将共同构建数字孪生网络系统，助力解决问题。
3.2 目标驱动的网络数据采集构建数据仓库的关键在于数据采集，它是数字孪生网络的物理镜像。为了实现高保真的还原，我们需要全面、准确的数据。采用目标驱动模式进行数据采集，以满足数字孪生网络的应用需求，同时兼顾全面性和高效性。
网络数据采集方法丰富多样，诸如技术日臻完善且广泛应用的SNMP(Simple Network Management Protocol)、Netconf等。此外，还有能采集原始码流的NetFlow、sFlow,以及支持数据源端推送模式的网络遥测(Network Telemetry)。
网络遥测技术是一种自动化远程收集网络多源异构状态信息的技术，可以进行网络测量数据存储、分析及使用。该技术的主要特征包括：
- 自动化远程收集网络多源异构状态信息
- 进行网络测量数据存储、分析及使用
推送模式.大容量和实时性.模型驱动.定制化.如图4所示，网络遥测系统的数据结构关系包括用户业务数据、网络配置及运行状态三大类。根据该系统的数据结构，各类数据源采用统一的数据建模语言YANG进行表示。同时，针对不同的数据源，数据流编码格式、输出协议和传输承载协议会按需择优选择，以实现高效、灵活的数据传输。
针对网络数据的庞大、多样和高速特性，我们可以利用多元存储和服务技术来构建数字孪生网络的数据共享仓库。参考功能框架如图5所示：
数字孪生网络的基础模型基于本体的统一数据模型，实现多源异构网络数据的一致性融合表征，为构建数字孪生网络奠定基础。该模型包括三个步骤：构建本体模型、构建“统一表征数据库”及构建网元模型和拓扑模型。
具体流程如图 6 所示：
本文从数字孪生网络的功能模型，描述了规划、建设、维护、优化及运营五个方面数据建模时分别适用的关键算法。请看下面的内容：
数字孪生网络是一种新型的网络技术，它可以将物理网络与虚拟网络进行映射，实现物理网络的全生命周期运维。在规划、建设、维护、优化及运营五个方面，数字孪生网络都需要使用不同的关键算法来支持其功能。这些关键算法包括但不限于：数据建模算法、网络拓扑算法、性能优化算法等。通过使用这些关键算法，数字孪生网络可以更好地服务于物理网络，提高其效率和可靠性。
网络规划和建设的建模.网络维护的建模.网络优化的建模.网络运营的建模.3.5 交互式可视化呈现根据需求范围不同, 网络孪生体可视化呈现分为以下三类:
1) 网络拓扑可视化拓扑可视化的关键在于优化布局算法。一个出色的算法需遵循三大准则：1) 避免节点重叠；2) 减少边交叉；3) 满足美学标准，如区域最小原则、边交叉最小原则和节点密度均匀原则。
2) 功能模型可视化3) 可视化动态交互3.6 接口协议体系基于本文数字孪生网络的参考架构,系统主要包含三种接口:
1)孪生南向接口包括孪生网络层和物理网络层之间的数据采集接口和控制下发接口。
2) 孪生北向接口包括网络应用层和孪生网络层之间的意图翻译接口和能力调用接口。
3)孪生内部接口涉及孪生网络层内部数据仓库与功能模型间的接口、以及功能模型与管理数字孪生体间的接口等关键环节。
为了快速引入和集成新应用、新功能，需要在孪生网络接口设计时考虑采用统一的、扩展性强的、易用的标准化接口。
请问这样是否满意呢？
孪生北向可以考虑使用轻量级的、易扩展的 RESTful 接口；孪生南向接口由于需要频繁、高速的数据采 集, 可以考虑使用RDMA 协议；网络应用层和孪生网络层之间的意图翻译接口和能力调用接口，可以考虑使用基于QUIC的HTTP/3.0协议。4 数字孪生网络的价值数字孪生网络在以下四个方面将体现其在现网应用的核心价值：
拓扑透视和流量全息.从设备到组网的全生命周期管理.网络实时闭环控制.网络风险和成本降低.5 总结展望本文深入探讨了数字孪生网络 (DTN) 的定义，剖析了意图网络、平行网络等相关概念，并给出了 DTN 的系统架构设计。
本文深入剖析了构建DTN(分布式传输网络)所面临的重大挑战，包括规模庞大、兼容性问题、建模复杂以及实时性需求等。为了有效应对这些挑战，我们提出了五大关键技术：目标驱动的数据采集、多元的网络数据存储与服务、多维的全生命周期网络建模、交互式的可视化呈现技术，以及完善的接口协议体系。
本文参考系统架构，下一步工作将在关键技术上持续深入研究，选取典型应用场景开发数字孪生网络验证系统，验证数字孪生网络的架构、流程、功能和接口。同时，我们将进一步研究数字孪生网络体现物理网络的信息完备性，保证其仿真验证的有效性，促进数字孪生网络技术的成熟和应用，推动数字孪生网络在国内外行业组织的标准化工作。
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