本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准 II 化进展，探讨了轨道/频谱资源紧张、空间环境复杂等特殊问题及应 .............1 三、卫星互联网承载网体系架构............................................................ 5 3.1 集中式架构..................................................................................5 3.1 分布式架构... 靠性、扩展性 以及对复杂任务的适应性。随着航天技术与通信技术的深度融合，卫 星互联网承载网的体系架构不断演进，目前主要形成了集中式、分布 式和混合式三种典型模式。本章将详细阐述卫星互联网承载网的集中 式、分布式和混合式三种体系架构。 3.1 集中式架构 集中式架构基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN） 理念构建，如图 3-1 所示。在这种架构下，卫星互联网承载网中的卫

基本可以放弃桌面端的支持需求。  提高可靠性、利用性和产出。  有能力运行最新的应用  控制、安全、集中放置。  当出现错误时可以无缝连接到空闲设备上；  教育者不必在纠结于技术问题 集中式架构 为在客户端和服务器之间提供 高速网络接入服务 集成性门户为实体接入应用和 内容提供了可能 虚拟桌面服务 学生、教师和职员 公共架构 IBM 公有云 旧的桌面服务 开放教育资源 和其他服务商的的 网络服务能够提供协作和生产 效率 基于虚拟桌面的课堂、实 验室和手机接入 弱功能客户机和移动设备为用 户提供便捷式接入系统 虚拟云服务：为分布式校 园和课堂提供集中式支持。 作为一种选择， IBM 可 以承担传递服务 开放资源和电子学习 & 电 子档案袋、课件、内容和 服务 商务智能为学生绩效提供新的 视角 利用开放资源，虚拟旧计 算机桌面应用和服务，降 为资源管理和支持学习提供管 理服务 智慧课堂：利用 21 世纪技术（ IBM 及其伙伴） 虚拟架构、计入虚拟客 户端解决方案 IBM 服务器与 存储器 客户设备、弱式客户 端 IBM 管理的服务 集中式架构 虚拟桌面服务 学生、教师和职员 公共架构 IBM 公有云 旧的桌面服务 开放教育资源 工作需求 信息服务 广播系统 工业标准框架 智慧课堂案例 65” 互动电视 65”

务发展规划，均考虑建设数十万服务器体量的大园区数据中心，园区由4~20不等的单元楼 构成。 以金融大型银行为例，当前运行的数据中心通常部署在1~3单元楼内，每栋楼总服务 器在2~3W量级，因此使用延续了很多年的集中式Clos组网架构。集中式Clos架构在一定 规模&楼宇布局的背景下具备简单、稳定、易部署易扩容的属性。核心层一般为框式可插卡 4.2.1.2 对等组网技术 2020年12月国家发改委高技司发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体 未来随着大型多楼宇数据中心建设，集中式纵向增长的网络架构不能很好适应业务发 展，主要问题在于故障半径增加，端到端网络跳数和转发时延增加，数据中心网络需要架 构性变革适应业务变化。 图11 业务规模变化对集中式组网的挑战 如图11所示，原数据中心单楼宇资源池+核心端到端7跳，网络时延约18us，核心故障 半径为单楼栋3~5W服务器体量。 使用集中式纵向扩容方式建设数十万服务器体量的园区数据中心，涉及增加多楼宇间 多通道组网技术满足诉求。 在对等架构下任意业务单元失能，仅影响该业务单元本身，对存量其他单元无影响， 故障爆炸半径缩小为集中式的1/n。任意两个业务单元间E2E跳数增加1跳，可支撑的组网规 模扩大十余倍满足未来中长期业务扩容演进，时延由18us增加到22us，较集中式组网优化 40%~60%。除组网架构本身带来的比较优势外，业务单元间流量控制也有很多创新工作 待开展。例如单元间直连最短路

宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 分布式算力是相对于传统集中式算力（如单一超级数据中心）而 ，要求推动“中心 -边缘”协同计算体系落地，《关于进一步深化电信基础设施共建共 享的实施意见》中要求“促进基础设施智能化升级”，而分布式算力 感知与调度系统通过整合边缘节点算力资源，能够弥补集中式数据中 心在地理覆盖和低时延响应上的短板，形成“云边协同”的算力供给 体系。例如，中国铁塔拥有的 210 万站址资源，通过统一的感知与调 度机制，可转化为支撑“双千兆”网络、工业互联网、车联网等新型 分布式算力感知与调度作为智能互联网基础能力体系中的核心 支撑技术，面向大规模、异构化、多域协同的算力资源环境，致力于 实现算力资源的全面感知、智能决策与高效调度。该技术面向算力泛 在部署、需求多元涌现的发展趋势，突破传统集中式资源调度的局限， 构建了具有层次性、自治性与协同性的资源感知与调度架构，可对分 布在云、边、端不同层级、不同地域的算力节点进行精细化建模、动 态化评估与灵活化编排，有效提升资源使用效率与业务响应能力。本

等能力，同时具备智能运维平台、全流程迁移工具 箱，强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、完整的分布式事务支持、企业级安全 等特性。 TDSQL 有两个版本，分为标准版和企业版，其中企业版包括集中式和分布式两种部署模式，可以 全面兼容 MySQL 和 PostgreSQL。在特定场景下，Oracle 兼容性达 ��% 以上。为了拥抱数据 库智能化变革趋势，TDSQL 还提供智能 DBA、自 性及成本优化的需求。 �.�.� TDSQL引擎 可提供多模式数据库引擎，满足多样化业务需求；能兼容 MySQL、PostgreSQL 以及 Oracle 语 法；可在一个物理集群中扩展支持集中式和分布式实例；并提供了高性能联机事务处理 (OLTP) 能力和海量的联机分析处理 (OLAP) 同时处理能力，可降低业务架构复杂度和成本，并 提供多种企业级特性。 核心组件： 多模式兼容： 性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又可分集中式、分布式。企业可根据业务需求设置实例状 态，比如：运行中、流程处理中、隔离中、已隔离、解除隔离中、销毁中、已销毁、异常等。 TDSQL在CPU架构上可支持X��、arm，同时在部署模式上，可在创建实例时指定，不管是单中

爱尔兰风电数据中心 爱尔兰都柏林 3 字节跳动 "清洁能源算力迁移"项目 内蒙古乌兰察布 4 阿里云"算力-电力"联动项目 浙江杭州 （1）发展特点 当前，我国可再生能源发展呈现出集中式大规模接入与分布式多 点消纳并存的格局，风电、光伏等清洁能源资源具有明显的波动性和 间歇性，部分地区 “弃风弃光”问题仍较突出。与此同时，算力资源 呈现 “可转移、可延迟、可拆分”的典型特征，为其作为 双碳”战略 的重要举措，更是推动算力产业绿色转型、实现经济社会高质量发展 的必然要求。 一方面，应加快构建以风电、光伏、水电、生物质能等为核心的 多元化清洁能源生产体系，推动可再生能源从集中式开发向分布式融 合转变。在资源禀赋优越的西部地区和风光富集的边缘区域，应加快 推进大型风光基地建设，配套建设高可靠性输电通道，为全国算力节 点提供稳定可控的绿色电力。同时，在东部用电负荷密集地区，可因 行业低碳转型关键。应在风光资源富集区和沙漠荒漠等绿电潜力区域 布局清洁能源直供算力集群示范项目，实现电源侧绿色化、负荷侧集 约化和网络侧高效化协同。结合绿电消纳政策与市场机制，引导算力 企业通过集中式绿电采购和可再生能源证书交易提高绿电使用比例。 建立分类分级能源服务体系，针对不同算力场景（如超算中心、大规 模云计算、边缘计算节点）设计差异化的供电保障方案，兼顾稳定性、 经济性与绿色属性。

边缘，更靠近数据源，而云计算，处理发生在数据中心。边缘计算是指在尽可能 靠近数据源或终端的地方捕获和处理数据。通过在数据源的物理位置附近放置服 务器或其他硬件来处理数据，在本地完成处理而不是在云端或集中式数据中心， 它能最大限度地减少延迟和数据传输成本，允许实时反馈和决策。 图14：边缘计算的应用场景 图15：云计算与边缘计算的区别 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 仅限于缓存图像和视频，而不是海量数据工作负载；2000 年 左右，智能设备的爆炸式增长给现有 IT 基础设施带来了压力，诸如点对点(P2P) 网络的发明减轻了这种压力，在这种网络中，计算机无需通过单独的集中式服务 器计算机即可连接并共享资源；10 年代，大公司开始通过公共云向终端用户出租 计算和数据存储资源；2020 年后，边缘计算融合了 CDN 的低延迟能力、P2P 网络 去中心化平台以及云的可扩展性 AI 模型在云端训练， 并部署在终端设备上。例如计算机视觉等高度数据密集型、低时延要求类的任务， 将 AI 模型部署在终端的优势包括： 1）更低的延迟：因为传感器和物联网设备产生的数据不再需要发送到集中式云进 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 12 行处理，可以实现更快的响应，获得结果的时间可能从几秒减少到几分之一秒。 2）减少带宽：当数据发送到云端时，它通过广域网传输，需要满足全球覆盖和高

网络性能；管理口接入安全管理域交换机，需配置 1 个 ip 用来进行管理。 5.1.7. 防病毒 5.1.7.1. 部署目的 目前计算机病毒的发展日益猖獗，防病毒发展更趋向于集中式管理、分布 式杀毒的架构，对局域网进行远程集中式安全管理，可通过账号和口令设置控 制移动控制台的使用，并且先进的分布技术，利用本地资源和本地杀毒引擎， 对本地节点的所有文件进行全面、及时、高效的查杀病毒，同时保障用户的隐

成一批数据空间解决方案和最佳实践，基本建成广泛互联、资 源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 心，按照互联互通接口规范，不同主体通过可信数据空间连接 器接入可信数据空间服务平台。 分布式可信数据空间基于区块链的分布式特性，构建跨网、 跨云、跨链的底层基础设施，不同主体作为应用节点接入可信 数据空间，实现数据产品或服务跨主体可信流通。 递阶式可信数据空间介于集中式与分布式之间。

列（VOQ）的调度权重。多路 径负载均衡，网络设备根据终端流量分布（如GPU集群拓扑）动态调整ECMP（等价多路径）哈希算法，避 免热点路径拥塞。 端网协同的典型实现架构包括集中式协同架构和分布式协同架构。集中式架构通过中心控制器（如SDN 控制器）统一收集终端与网络状态，计算全局最优策略。分布式架构，端侧与网络设备分别通过本地策略引 擎自主协商控制。C-AQM（Congestion-Aware 垒，光层提供超大带宽的传输通道，IP层负责智能路由调度，两者协同工作显著提升网络灵活性和承载质 量。光电融合承载，采用可插拔相干光模块（如800G ZR/ZR+）直连路由器，消除光电转换板卡，同时，配 合OXC光交叉连接设备，通过集中式SDN控制器构建全局光电资源池，实现光电双层拓扑统一视图以及光电 融合的无阻塞一体调度。另外，光电融合组网可显著节约设备空间占用、降低设备成本与功耗。 在传输协议层面，广域无损RDMA传输协议突