利用SoC芯片驱动软网络

移动互联网和智能设备的发展，极大改变了人们使用网络的方式。智能设备让人们可以随时随地互相协作和交流。移动互联网用户行为的特点是渴望新内容，特别是位置感知内容、社交网络互动、照片分享、发帖和流媒体视频。与显而易见的消费类带宽爆炸式增长一起发展的是，"物联网"的兴起。在"物联网"中，利用机器与机器（M2M）之间的通信来监测控制并自动化一切，从工业控制到安全监控。大多数这种M2M数据传输量都很小（视频传输除外），但是当网络需要跟踪大量设备时，网络总容量会受影响。这些发展趋势正在共同重塑提供内容和机器到机器交换功能的电信网络基础设施和应用服务器。

网络需求的急增给今天的网络基础设施带来沉重的负担，要求大规模升级和增加建设投入，才能勉强维持当前的用户体验。为了解决这个问题，我们需要更加强大的网络基础设施，以实现更软性、更动态的网络。下面我们将研究一些基础实现技术，这些技术能够提供支持未来软网络基础设施的计算能力、网络接入、带宽、性能以及经济性。

网络发展趋势

互联网从根本上重塑了今天的网络基础设施。再也没有单独的语音和数据网络，互联网协议（IP）是所有交流的主要协议。电信核心网络继续与移动网络和固定线路网融合。无线网络正从宏主导结构转向多机种网络（HetNet），其由各种规模的蜂窝网络组成，目的是提高其覆盖范围和容量。基于云的一些技术正推动应用设计和数据中心建设的复兴。云技术甚至被看作是基于磁场的无线电接入网络（CRAN）的替代解决方案。网络的固定线路部分正越来越多地改为光纤传输，而数据中心连接也被以太网所主导；转向40/100Gbps，可提供目前和未来应用所需的容量。深入研究使用网络的新方式，给一些领域带来明显的变化。

首先，视频传输现在很普遍，且并不仅限于YouTube流媒体。视频聊天和实况赛事在线转播变得更为普遍。它带来的影响是，上游的实时视频容量大大高于以前。传统的不对称网络的下行数据吞吐量大大高于上行数据吞吐量，这将阻碍上行数据传输，并降低实时视频性能。用户观看视频（或其他内容）时使用的设备屏幕分辨率不同，处理能力各异。这就需要基于网络或者数据中心对视频内容进行速率转换和编码转换，以管理网络带宽，并实现流畅的用户播放体验。

其次，M2M连接与无线传感器结合便搭建起"物联网"，产生实时数据，并允许通过互联网对各种设备的信息进行远程控制和处理。与下行大型应用占主导不同的是，这些机器应用通常产生向上发送信息或者点对点信息，会给网络带来更大的压力。过去，这些系统控制和数据采集（SCADA）网络均为单独、私有网络，因此成本高昂。利用互联网接入，可降低成本，并开放许多新的应用，实现实时感知、监测和控制。

M2M应用拥有更多设备，需要处理更多事务。即使数据包负载非常小，累积效应也很大，并且在进行视频监控时，数据传输量会非常大。一种替代方案是，使用智能端点和传感器，对它们采集的数据进行预处理，然后仅发送异常数据。在一些使用视频分析的视频运用系统中，这特别有效。近场通信（NFC）是另一个推动力，如果诸如自动售货机、报亭等零售终端将NFC作为其首选支付系统，它会产生数百万（也可能是数十亿）M2M网络附件。

第三个因素是基于云的应用和云计算的兴起。云计算的挑战主要是，在耗电量增长不会影响该商业模型的盈利的情况下，如何加大数据中心的规模。云数据中心需要大量的并联高性能处理器，实现应用处理和大容量数据包处理。今天，这些数据中心的计算平台均使用标准服务器，但随着使用云服务的用户越来越多，数据中心需要扩容。新的发展趋势是，使用专用处理器来帮助扩大规模。相比通用性处理器，它提供处理性能的成本更低，功耗更低。通常采用专用处理器需对应用进行细分，这要求更多更优的内部服务器通信。鉴于这个原因，应在可能的情况下，把专用应用处理与数据包处理和大容量网络切换集成在一起。

对网络架构产生的影响

以前，互联网为网页浏览模型而建，向上请求较少，而向下发送却爆炸式增长。新的数据传输模式开始利用私有和公共云应用。数据中心被重新设计，用于处理全球的需求，并把分析学应用于"大数据"。如前所述，数百万智能设备通过互联网连接，组成许多M2M网络，其通常与无线传感器相结合。随着这种网络的发展，设备种类和数据负载随之增加，传统互联网（建立在交换机和路由器基础上，使用客户端服务器组网模型）将受到挑战。依赖于放置在各个不同地点的许多不同硬件交换机和专有路由器的互联网