未来互联网什么样？更快、更开放、更颠覆

　　来源：未来论坛

　　2018年8月中国互联网络信息中心发布的第42次《中国互联网络发展状况统计报告》称，截至今年6月30日，中国网民达到8.02亿，其中手机网民为7.88亿。可以说，互联网已经和人们的生活息息相关，而未来的互联网更是无比重要。

　　那未来的互联网是什么样的呢？即将于11月17-18日举办的2018年未来科学大奖颁奖典礼暨F2科学峰会，有幸邀请到了斯坦福大学计算机科学和电子工程讲席教授Nicholas W.McKeown和普林斯顿大学工学院讲席教授Jennifer L.Rexford两位学术大师一起畅想未来互联网。

　　对于未来互联网以及两位国际大师的背景，未来论坛请到了中科院计算所先进计算机系统研究中心副研究员，硕士生导师黄群老师做解读。黄群老师的主要研究方向包括分布式系统与计算机网络测量等，在SIGCOMM、VLDB、INFOCOM等国际会议上发表多篇论文，同时获得中国、美国多项技术专利。2011年于北京大学获得学士学位，2015年于香港中文大学获得博士学位，2015年至2017年间任职于华为（香港）未来网络理论实验室。以下为黄群老师点评的精彩内容：

　　未来互联网应该具备更高带宽、更低延迟、更稳定的服务质量

　　从表面上看，互联网已经深入到我们生活的方方面面，也已经和各个行业各个领域深度融合。但现在的互联网就只是在一个“可用”的状态，距离真正的“好用”其实还有一定差距。未来最理想的互联网状态应该是，人们可以当做它完全不存在。也就是说，用户可以随时随地根据需要发起一个网络服务，这就意味着更高的带宽、更低的延迟，同时服务质量更加稳定，使用户几乎感觉不到底层网络服务的任何起伏变化。

　　更高带宽、更低延迟以及更稳定的服务是整个互联网领域一直在追求的目标，沿着这个目标前进，未来互联网还有许多新技术等着人们去突破。另外，未来的互联网可能会针对各个细分场景，比如物联网、超大规模的全球数据中心、AR/VR等进行一些研究。

　　从技术角度看，未来的互联网更开放、更颠覆、更智能

　　从技术角度看，未来的互联网会从三个方面产生变化。

　　第一方面，未来的互联网会更加开放、透明。未来，网络将逐渐从今天的“黑盒”状态变成“白盒”，具备更好的可编程、可定制能力。同时，一些软件工程的方法也将被引入到这些可编程网络中，比如对网络功能的自动化验证等等。随着编程技术的普及，未来人人都可以根据自己的需求编写程序，定制属于自己的网络基础设施。同时，各种新的idea能够更快更好地实现，进而推动整个网络技术更迅速地演进，甚至会重构整个互联网技术。

　　第二方面，未来的互联网将更具颠覆性。今天的网络、硬件、软件这几个方向在计算机科学中是各自独立发展的。未来的互联网将是融合各个领域优秀成果的一体化设计，许多今天教科书的概念将被颠覆。比如，以前我们可能认为TCP/IP在网络中是亘古不变的标准模型，绝大部分网络设施都是基于TCP/IP设计的。

　　然而TCP/IP在最初设计的时候，并没有考虑到今天会有这么多应用和不同的场景需求。当初人们想的是设计一个万能的模型去解决所有的问题。后来发现，万能钥匙是不存在的。而目前，已经有了一些新型硬件（比如RDMA）或软件架构（比如QUIC）正在试图颠覆这一经典架构。未来随着更多的需求被提出，同时网络变得越来越开放，更多的开发者会参与进来，这种颠覆的力度也会越来越大。

　　第三方面，未来的互联网会更加智能化。随着大数据与人工智能技术的发展，网络会变得越来越智能化。比如，今天的网络发生故障主要还是由人来排查。在未来，网络可能本身就是一个智能化、有“自省”能力的体系结构，它能够通过一些大数据或人工智能技术，自己的去发现问题解决问题。人在这里面只是用少量的指导来辅助这个系统，甚至人就完全不需要去干预这个系统。

　　现有的人工智能技术仍很难应用在互联网领域

　　人工智能和互联网二者的结合还需要一些新的技术。今天的人工智能的核心技术是深度学习。深度学习需要大量的数据来训练模型，但对于互联网来说，这种海量数据通常很难获取，所以现在互联网领域有一个研究方向叫做网络测量，即研究如何从网络中高效快速地获取大量数据，同时这种数据采集过程又不会影响到用户自身的体验。

　　此外，互联网的数据规模也远远大于今天深度学习的场景。以图片识别为例，一个人工智能的数据集可能包含几百万或者上千万张图片，这可能已经是比较大的一个数据集了。但对于网络来说，可能一秒钟就会产生几百上千万个网络数据包。网络产生的数据已经远远大于比如图像识别或者语音识别的能力了。即使训练好一个人工智能模型，但现在的互联网每秒钟产生的数据都十分巨大，人工智能如何在如此短的时间内处理这么大量的数据，这对底层的系统和硬件的挑战都非常巨大。

　　最后一个问题就是数据质量的问题。即使人工智能能够从互联网采集数据，但数据的标注以及网络测量中不可避免的一些数据噪声，都是目前的人工智能还不能解决的问题。对于人工智能来说，比如说图像识别人们要做一个人脸识别或者识别物体的模型，这个任务是非常明确的。

　　但对于网络来说，很多时候任务是非常模糊的，比如说我们怎样去定义一个网络攻击或者要定义一个网络异常。再比如某个地方发生了网络故障导致了网络延迟，但可能不同的用户或不同的应用，对于延迟的敏感度是不一样的。这其实就是一种很模糊的界定，怎样应用人工智能技术在这么模糊的场景下标注这样的数据，其实是非常困难的一个事情。

　　未来的互联网比科幻片还科幻

　　如果从科幻的角度看，理想的互联网可以让我们无视物理隔离地随时随地的进行任何信息沟通，达到所思即所得的境界。其载体可以是手机、手表、眼镜等各种日常物品。这种打破物理隔离的能力甚至可以超越宇宙尺度的限制，发送在星球与星球之间。

　　著名科幻作家阿西莫夫在他的《基地》系列作品中为未来人类构想了一个遍布银河的银河帝国。但由于缺乏有效的信息交互手段，人类最终连自己的起源地都逐渐遗忘，银河帝国也分崩离析。当然，《基地》系列成书于上世纪的50年代，并没有料到日后信息技术的蓬勃发展。但从中可以想象，一个高效的互联网络，对于人类文明的未来有多重要的意义。

　　两位大师：Nicholas和Jennifer

　　参加本期F2峰会关于未来互联网研讨会的两位嘉宾分别是斯坦福大学计算机科学和电子工程讲席教授NicholasW.McKeown和普林斯顿大学工学院讲席教授JenniferL.Rexford。我们上面提到的许多理念和想法，这两位老师是奠基人和领军人物。

　　比如，我们刚才提到了未来网络会更加透明开发，其中很关键的一个词，叫做网络可编程性。这两位教授正是目前网络可编程的最主要推动者。Nicholas在2007年时候提出了网软件定义网络的概念，首次实现了用类似软件开发的方式构建整个互联网。在那之后，Nicholas教授和Jennifer教授又共同推动了P4这样一个可编程语言项目，对网络的可编程与开放性由推进了一大步。



　　Nicholas教授不仅在学术上十分成功，在商业与社区建设上也特别成功。他先后成立过三家成功的公司。2007年，当他提出软件定义网络的概念后，在硅谷成立了公司Nicira。2012年，Nicira以12.6亿美元被VMWare公司收购。在社区建设方面，他和伯克利的ScottShenker教授一起成立了一个叫开放网络基金会（OpenNetwork Fundation）的社区，通过这个社区推动网络的透明、开放和发展。



　　谈到Jennifer教授的经历可以说十分精彩，她的学生约翰霍普金斯大学计算机系助理教授，未来论坛青创联盟成员金鑫说道：“Jennifer老师在计算机网络研究领域做出了许多奠基性的贡献与成果。她在BGP领域的众多工作，包括Gao-Rexford条件，对Internet路由的稳定性有深远的影响。她是OpenFlow和软件定义网络的核心发起人之一。OpenFlow和SDN是革命性的网络技术，极度简化了大规模网络的管理，提高了网络的性能和鲁棒性。这些技术被大量部署于因特网服务提供商和云服务商，包括Google， Microsoft， Facebook， AT&T等等。

　　她更是P4和可编程网络的核心发起人之一。P4和可编程网络极大降低了开发新型网络协议和服务的时间和成本，是许多新型网络硬件的基础，被Cisco、Arista、Xilinx、Barefoot等众多网络硬件和芯片设计商所采用。由于Jennifer教授在计算机领域的杰出成就与贡献，她在2018年获得ACM SIGCOMM终身成就奖。Jennifer Rexford是 ACM会士，IEEE会士，美国艺术和科学院院士，和美国工程院院士。”

　　她不仅是在网络领域的技术上有很大贡献，在网络研究的很多方法论上也有很大的贡献。比如她去年在ACMSIGCOMM大会上做的一个报告，就提出计算机网络应该和不同领域及各交叉学科之间共同发展，共同进步。

　　今年在获得终身成就奖后，Jennifer教授又做了一个报告，在回顾自己整个研究生涯时，她提出了一个词叫Keepitreal，翻译过来就是保持真实，某种意义上有不忘初心的意思。就是说建议年轻的科学家，就是要保持住耐心去寻找一些真正有价值的问题的答案，而不要去沉迷一些空中楼阁，即看起来漂亮，但对于整个学科或者说对整个社会发展其实没有太大贡献的问题。