数字孪生网络（DigitalTwinNetwork）是以数字化方式创建物理网络实体的虚拟孪生体，且可与物理网络实体之间实时交互映射的网络系统，其核心要素为：数据、模型、交互、映射。
通过实时或者非实时的数据采集方式将物理网络层的数据主要包括物理实体数据、空间数据、资源数据、以及协议、接口、路由、信令、流程、性能、告警、日志、状态等采集存储到数据仓库，为构建网络孪生体以及为网络孪生体赋能提供数据支撑，并且基于这些数据形成功能丰富的数据模型。通过灵活组合的方式创建多种模型实例，服务于各种网络应用，同时通过网络孪生体以高保真可视化的页面去映射物理网络实体，最终达到可视化页面、孪生网络层、物理网络层的实时交互。同时借住人工智能、AI算法、专家经验、大数据分析等技术实现对物理网络进行全生命周期的分析、诊断、仿真和控制。
数字孪生网络（DTN）架构
数字孪生网络设计为如图3.1-1所示的“三层三域双闭环”架构:三层指构成数字孪生网络系统的物理网络层、孪生网络层和网络应用层;三域指孪生网络层数据域、模型域和管理域，分别对应数据共享仓库、服务映射模型和网络孪生体管理三个子系统;“双闭环”是指孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环”仿真和优化,以及基于三层架构的“外闭环”对网络应用的控制、反馈和优化。
物理网络层
物理网络层主要包含构成端到端网络的所有物理实体。网络中的各种网元通过孪生南向接口同网络孪生体交互网络数据和网络控制信息。作为网络孪生体的实体对象，物理网络既可以是移动接入网、移动核心网，也可以是数据中心网络、园区企业网、工业物联网等网络类型;既可以是单一网络域(例如，接入网、传输网、核心网、承载网等)子网，也可以是端到端的跨域网络。
孪生网络层
孪生网络层是数字孪生网络系统的标志，包含数据共享仓库、服务映射模型和数字孪生体管理三个关键子系统。数据共享仓库子系统负责采集和存储各种网络数据，并向数据映射模型子系统提供数据服务和统一接口;服务映射模型子系统完成基于数据的建模，为各种网络应用提供数据模型实例，大化网络业务的敏捷性和可编程性;数字孪生体管理子系统负责网络孪生体的全生命周期管理以及可视化呈现。
数据共享仓库
数据共享仓库通过南向接口采集并存储网络实体的各种配置和运行数据，形成数字孪生网络的单一事实源，为各种服务于应用的网络模型提供准确完备的数据，包括但不限于网络配置信息、网络运行状态和用户业务数据等。数据共享仓库主要有以下四项职责。
1)数据采集:完成网络数据的抽取、转换、加载，以及清洗和加工，便于大规模的数据完成高效分布式存储;
2)数据存储:结合网络数据的多样化特性，利用多种数据存储技术，完成海量网络数据的高校存储;
3)数据服务:为服务映射模型子系统提供包括快速检索、并发冲突、批量服务、统一接口等多种数据服务;
4)数据管理:完成数据的资产管理、安全管理、质量管理和元数据管理。作为数字孪生网络的基石，数据共享仓库中的数据越完备越准确，数据模型的丰富性和准确性就越高。
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。
基础模型是指基于网元基本配置、环境信息、运行状态、链路拓扑等信息，建立的对应于物理实体网络的孪生网络体的网元模型和拓扑模型，实现对物理网络的实时精确描述。
功能模型是指针对特定的应用场景，充分利用数据仓库中的网络数据，建立的网络分析、仿真、诊断、预测、保障等各种数据模型。功能模型可以通过多个维度构建和扩展:按网络类型构建，可以有服务于单网络域(如移动接入网、传输网、核心网、承载网等)的模型或者服务于多网络域的模型;按照功能类型划分，可分为状态监测、流量分析、安全演练、故障诊断、质量保障等模型;按照适用范围划分，可以划分为通用模型和专用模型;按照网络生命周期管理划分，可分为规划、建设、维护、优化和运营等模型。将多个维度结合在一起，可以创建面向更为具体应用场景的数据模型，例如，可以建立园区网络中核心交换机上的流量均衡优化模型，通过实例服务于相应的网络应用。
基础模型和功能模型通过实例或者实例的组合向上层网络应用提供服务，大化网络业务的敏捷性和可编程性。同时，模型实例需要通过程序驱动在虚拟孪生网元或网络拓扑中对预测、调度、配置、优化等目标完充分的仿真和验证，保证变更控制下发到物理网络时的有效性和可靠性。
网络孪生体管理
网络孪生体管理完成数字孪生网络的管理功能，全生命周期记录，可视化呈现和管控网络孪生体的各种元素，包括拓扑管理、模型管理和安全管理。
1)拓扑管理基于基础模型，生成物理网络对应的虚拟拓扑，并对拓扑进行多维度、多层次的可视化展现。
2)模型管理服务于各种数据模型实例的创建、存储、更新以及模型组合、应用关联的管理。同时，可视化呈现模型实例的数据加载、模型仿真验证过程和结果。
3)安全管理模块同数据仓库中的数据安全管理一起，负责数字孪生网络数据和模型安全保障相关的认证、授权、保密、准确性和完整性。
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