SDN从西向东蔓延。首先，CT行业对行业的知名度不屑一顾。已经7年了。NFV的概念来源于CT本身，但在此之前，网络设备硬件通用化的争论和小规模实践已经存在了十多年，云计算虚拟化技术的成熟解决了其技术可行性。任何炙手可热或成功的技术，都是前人先烈牺牲和积累的结果。那么，这波技术变革??浪潮能否持续到他们取得真正的市场成功？还是跟ATM技术一样火爆之后只是昙花一现？有必要分析信息产业供需双方的权力平衡和成本变化趋势。一、信息产业的供需关系从信息产业的本质看，信息源是供给方，信息消费者是需求方。服务器的计算和存储性价比+网络成本决定供给的发展，客户端的计算和存储能力构成需求。正方形。近30年来，个人用户以合理价格获得的计算和存储网络能力增长了约12:13:1，增长倍数约为10^5，单位信息价格下降了10^6个数量级。这种技术对社会发展的贡献可以与信息技术相提并论。其中，网络性价比下降缓慢。除了网络本身的垄断特性外，网络接入本身是作为一种服务提供的，其中一部分成本不是由硅产业决定的，而是制约成本下降的主要因素。因此，在技术发展上，出现了很多用计算和存储换取带宽的方法，比如压缩算法、镜像/CDN/Cache技术等。近十年来，客户端技术的发展远快于服务器和网络。中心化的网络和计算架构无法满足消费者对信息的需求。因此，P2P技术成为一种主要的计算架构。点对点模型是主要模型，当我们谈论网络演进技术时，我们主要考虑P2P流量的优化；随着多核CPU的发展和新业务商业模式的发展，计算架构再次回归C/S模式，网络流量终结于服务商。在提供商的DC里面，在区域网络里面，流量又变成了南北流量为主，我们开始说到以云为中心的网络。造成这一切的主要原因是客户对信息消费的需求在过去几年已经达到饱和。同样是IntelCPU，笔记本的主流CPU还是双核，而服务器的CPU有8核甚至更多，智能手机有更多核的形式，但实际处理能力比较低。对于不同类型的信息，主要是非结构化信息，会产生大量的带宽需求，比如视频，1080P，4K，8K视频需要消耗几兆甚至几十兆的带宽，但是取决于大-屏幕显示技术成本降低，普及速度不快。此外，随着工作节奏的加快和信息技术的普及，人们的时间也越来越碎片化。对于需要在安静环境下长时间欣赏的大屏高清视频，需求并没有明显增加，而是大部分时间停留在智能终端小屏的UGC内容上。这使得个人用户对带宽的需求增长相对缓慢，尤其是与服务器端计算能力的提升相比。2、SDN/NFV的故事CPU的计算能力仍然可以遵循摩尔定律，在未来十年内每18个月至2年翻一番。在过去的几十年里，存储I/O一直是整个信息系统的瓶颈，但是SSD的发展弥补了这一不足。因此可以预见，未来10年，计算服务的供给相对于计算消费的需求，仍将保持逐年递增的能效和成本效益。大多数S模式流量在DC中终止。对于视频和下载流量，大部分流量都在CDN中精准终结，这使得NFV技术的集中部署不会产生过多的额外流量绕行成本。可以简单计算，假设每个移动用户每月消耗5GB的蜂窝网络流量，每月在线100小时，即平均速率为14Kbps。多人上网十次峰均比为140kbps/人。一台处理能力为40Gbps的服务器可以处理285,700个用户，几乎没有成本压力；对于固网宽带用户，假设繁忙时段平均带宽为20M，一台处理能力为40G的服务器可以接入2000个用户，对于一个拥有100万人口、30万户家庭的城市需要150台服务器。如果对CDN和宽带接入服务器进行整合或优化，可以进一步提升性价比。在运营商的业务边缘网络上，纯流量汇聚和骨干网仍然以硬件网络为主。当然，通用服务器的性价比还是不如专有硬件，但通用化带来的多网元硬件能力共享和动态扩展弥补了这一不足，业务边缘的网元仍然需要一定的计算能力，我们不能用ASIC实现，使得专有网络芯片的优势不是很大。这就是NFV的故事。看来未来10年还可以继续，除非10年后摩尔定律结束，新的网络流量模型带来个人用户的带宽需求。增长速度超过中心化网络服务的性价比。让我们回到专有硬件优化的路径。SDN是一个完全不同的故事。过去，网络是一个自成体系、独立的产业，以冷黑盒的形式存在，脱离IT应用，采用横向标准化协议进行交互。其网络功能的演进速度取决于标准化游戏的速度，以年甚至年为单位；而应用软件的更新周期不断加快，尤其是在移动互联网时代，软件的更新周期甚至以周为单位计算，但是一旦应用软件的能力需要依赖于网络的具体特性，那么就考虑到低于网络的速度，所以一般的软件系统设计不会依赖于底层网络的能力。从整个信息产业乃至广域网的角度来看，松耦合是不可避免的，但是在一个组织内部，为什么不能把网络作为应用系统的一部分，为什么需要两个系统来管理计算、存储和网络？为什么不能被数据库服务、存储服务、认证等合法应用程序自由调用和定制？例如，数据中心集成中的计算、存储和网络可以提供真正的IaaS服务。这就是SDN的故事：让网络成为应用的一部分，让网络的演进速度与软件同步。这与NFV提倡的泛化不同。这是一个不可逆转和不可避免的过程。NFV硬件的通用化是受信息供需的生产和消费能力比较的影响，就像我们在90年代初期用通用的CPU来实现路由器，BRAS，后来我们改成专有硬件，然后改成NFV时代的通用CPU来达到同样的目的。在广域网骨干网方面，理论上我们可以单独搭建NaaS服务，但是距离远会带来延迟、成本增加、可靠性降低等问题。此外，广域网本身由不同的投资主体和不同的运营主体组成。网络内部也是如此。大规模、不同周期投资、不同供应商提供的个体网络设备能够标准化互通必须是最基本不变的接口。,经济上不可行。当然，我们也不排除在一些小规模专有广域网中应用一些类似SDN的技术，比如在一些区域汇聚网络中实现基于流量统计和预测的准实时流量调度。然而，骨干网流量的快速增长使得细粒度的带宽调度变得毫无意义。全光网络技术的发展速度比预期的要慢，所以动态流量调度的故事我们还有空间讲。在以视频等内容流量为主的网络中，我们的网络流量尽可能终结在骨干边缘DC的CDN上，通过主动分发的方式提前推送到边缘，尽可能保证用户访问aspossible***直接跳转到主要DC。广域网的主要职责是连接各大数据中心，服务边缘网络直接与数据中心共址或直连数据中心。这也是SmartEdge和DumbCore网络设计理念的进一步发展。3、展望未来，什么样的流量模型决定了我们采用什么样的网络架构。近十年来网络流量聚合的发展趋势带来了以数据中心为中心的网络架构。另一方面，摩尔定律还能延续到下一个十年，石墨烯等新材料或许还能延续二十年的生命力。这使得集中式服务供给的性价比仍有提升空间，在现有用户需求增长趋势下，集中式服务供给成本不会大幅增加。可能的变数是新的点对点、人机交互技术，以及商业模式的突破带来带宽需求模型的剧变，比如3D和全息视觉交互的普及，解决对等点之间的差距-点对点通信和集中服务商业模式。由于技术和法律问题，流量模型又回到了对等模型，这使得以数据中心为中心的网络架构不经济。在此之前，目前网络架构的生命力估计还有10-15年的时间，这也是NFV本身的生命周期。然而，网络本身可编程、软件化、与应用无缝集成的趋势不会倒退。这将导致我们的网络设备形态和芯片技术发生重大变化。ASIC增加可编程性，通用计算架构增加网络处理扩展，使应用软件真正完成对网络的整合，让SDN从雷声大雨点小。现状确实会带来商业上的成功。
