从传统云网融合的角度出发，结合边缘计算、网络云化及智能控制的优势，在算力网络连接下实现更加广泛的算力资源纳管和动态调度。算力网络正是为了提高云、边、端三级计算的协同工作效率而出现的。算力网络资源调度和服务编排整体技术架构如图1所示。

图1 算力网络资源调度和服务编排整体技术架构

通过算力网络将云、边、端的算力资源调度和服务编排协同统一起来，其中，中心云采用传统的云计算来实现集中式的资源统一管理，在中心云中主要对大规模或超大规模的数据进行处理。

在现有大型企业多级数据中心调度信息化架构中，中心云主要承载面向全国的业务平台能力和数据处理能力。在边缘云由于接入的边缘数据中心众多，且分布得比较广泛，基本上每一个边缘数据中心会采用一个相对独立的集群来实现，承载省分公司本地的业务平台，或者相对集中的数据处理等，因此边缘云多数采用多集群的方式来实现多个边缘计算集群的协同管理。目前，在中心云主要采用OpenStack等传统的laaS进行承载，而在边缘或远端设备上的计算资源通过轻量级的云原生Kubernetes等I-PaaS和A-Paas 进行计算资源和应用能力的管理等。

依据上述算力网络架构，算力网络资源调度和服务编排整体分为以下三层。

1.资源调度层

在该层基于SDN承载网络，实现网络连接打通云、边、端的算力资源；面向中心云，基于传统OpenStack实现资源调度和管理；面向边缘和端侧，基于Kubernetes实现资源调度；面向网络侧，基于SDN、DCl等实现数据中心的互联。

2.服务编排层

在该层实现底层资源的服务化编排和算力网络资源的统一调度。通过能力库的方式实现PaaS平台的进一步下沉，并且促进算力网络能力的进一步开放；面向上层用户和开发者提供不同的业务入口，从而实现自助式服务；通过API网关和应用商店提供服务能力的商品化展现，并且提供应用一键部署能力，同时对外开放接口以供调用，从而可以进一步屏蔽底层算力网络资源的差异化，进而降低用户和开发者的使用门槛。

3.应用层

该层主要面向运营支撑系统、业务系统和企业自身的研发体系，提供全栈式的算力网络资源服务能力。

随着目前企业数字化转型的稳步推进，资源集约化和DevOps运维一体化是企业尤为重视的应用需求。算力网络服务编排采用【统一调度＋能力中台】的方式，一方面实现底层网络、云、边、端等计算和网络资源的调度统一，进一步收缩资源管理的权限，从而实现资源的集约化管理；另一方面打造中台能力库，将不同应用场景下的通用能力以库的方式进行平台下沉，形成共性能力，从而实现算力服务能力在不同领域的流通和共享。