tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2025-11-5-127-144HYREKCtuzsut-731Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, ФОТОНИКА, ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И СВЯЗЬELECTRONICS, PHOTONICS, INSTRUMENTATION AND COMMUNICATIONSСеть вычислительных мощностей (CPN)Computing Power Network (CPN)https://orcid.org/0000-0003-3130-8262РосляковА. В.RoslyakovA. V.

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой сетей и систем связи Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики

a.roslyakov@psuti.ruhttps://orcid.org/0009-0005-1979-4992АлексахинП. А.AleksakhinP. A.

аспирант кафедры сетей и систем связи Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики

p.aleksahin@psuti.ruhttps://orcid.org/0009-0002-0028-3402МихайловВ. А.MikhailovV. A.

инженер кафедры сетей и систем связи Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики

v.mihaylov@psuti.ruПоволжский государственный университет телекоммуникаций и информатикиРоссияPovolzhskiy State University of Telecommunications and InformaticsRussian Federation202505112025115127144Copyright © Росляков А.В., Алексахин П.А., Михайлов В.А., 20252025Росляков А.В., Алексахин П.А., Михайлов В.А.Roslyakov A.V., Aleksakhin P.A., Mikhailov V.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/731

В данной статье рассматривается концепция сети вычислительных мощностей CPN (Computing Power Network) ‒ новой парадигмы распределенных вычислений, предназначенной для распределения, управления и оптимального использования вычислительных ресурсов по запросу пользователей по аналогии с распределением электрической энергии в энергосистемах.

Актуальность исследования обусловлена тем, что с развитием цифрового общества все больше и больше приложений требуют не только высокой вычислительной мощности, но и низкой задержки, что делает вычисления и сети связи тесно интегрированными. В отличие от технологий облачных, граничных и туманных вычислений, требуется новая парадигма организации территориально-распределенных вычислений, которая сможет обеспечить более гибкое, эффективное и качественное предоставление вычислительных мощностей по запросу пользователей для поддержки разнообразных перспективных приложений (искусственный интеллект / машинное обучение, анализ больших данных, промышленный интернет вещей, умное производство, беспилотный транспорт и др.). По аналогии с распределением электрической энергии в энергосистемах, сравнительно недавно была предложена новая модель распределения вычислительных ресурсов – CPN. Она представляет «вычислительную энергию», которая может передаваться, накапливаться и потребляться в распределенной сети узлов – аналогично тому, как электрическая энергия распределяется между генераторами, подстанциями и потребителями в энергосетях.

Цель исследования – изучение архитектурных и функциональных особенностей сетей вычислительных мощностей, а также анализ современного состояния международной стандартизации данной технологии.

Методы включают обзор научной и нормативной литературы, оценку состояния уровня международной стандартизации технологий сетей вычислительных мощностей.

Результаты

Результаты. В ходе исследования были проанализированы общие принципы построения, структура и функциональная архитектура сети вычислительных мощностей и определено, что для полноценного функционирования CPN требуется развитая сетевая инфраструктура, прежде всего на базе технологий программно-конфигурируемых сетей SDN и платформ управления сетью с использованием искусственного интеллекта.

Новизна

Новизна. Проведенное исследование является первой попыткой провести системный анализ концепции сети вычислительных мощностей в контексте русскоязычной научной литературы. Работа восполняет существующий пробел в отечественной науке, предлагая всесторонний взгляд на возможности построения и функционирования сети вычислительных мощностей с использованием технологий существующих и перспективных сетей связи.

Теоретическая значимость работы заключается в создании основы для изучения и интеграции перспективных сетей фиксированной F5G и мобильной 5G / 6G связи c облачными и периферийными вычислениями для реализации концепции сети вычислительных мощностей.

This article discusses the concept of the Computing Power Network (CPN), a new paradigm of distributed computing designed to distribute, manage and optimally use computing resources on demand by users, similar to the distribution of electrical energy in power systems.

The relevance of the study is due to the fact that with the development of the digital society, more and more applications require not only high computing power, but also low latency, which makes computing and communication networks tightly integrated. In contrast to cloud, edge and fog computing technologies, a new paradigm for organizing geographically distributed computing is required that can provide more flexible, efficient and high-quality provision of computing power on demand by users to support a variety of promising applications (artificial intelligence / machine learning, big data analysis, industrial Internet of Things, smart manufacturing, unmanned transport, etc.). By analogy with the distribution of electrical energy in power systems, a new model for distributing computing resources was recently proposed - CPN. It provides computing power as "computing energy" that can be transmitted, accumulated and consumed in a distributed network of nodes - similar to how electrical energy is distributed between generators, substations and consumers in power grids.

The aim of this study is to study the architectural and functional features of computing power networks, as well as to analyze the current state of international standardization of this technology.

Methods include analysis of scientific and regulatory literature, assessment of the state of the level of international standardization of computing power network technologies.

Results

Results. The study analyzed the general principles of construction, structure and functional architecture of the computing power network, and determined that the full functioning of CPN requires a developed network infrastructure, primarily based on software-defined network technologies SDN and network management platforms using artificial intelligence.

Scientific novelty

Scientific novelty. The study is the first attempt to conduct a system analysis of the computing power network concept in the context of Russian-language scientific literature. The work fills the existing gap in domestic science, offering a comprehensive view of the possibilities of building and operating a network of computing power using technologies of existing and prospective communication networks.

The theoretical significance of the work lies in creating a basis for studying and integrating prospective fixed and mobile 5G / 6G communication networks with cloud and edge computing to implement the concept of a network of computing power.

распределенные вычисленияоблачные вычисленияпериферийные вычислениясеть вычислительных мощностейархитектурапринцип работыстандарты МСЭ-Тdistributed computingcloud computingedge computingcomputing power networkarchitectureoperating principleITU-T standardsReferencesRec. ITU-T Y.2501. Computing Power Network – framework and architecture. 2021.Rec. ITU-T Y.2501. Computing Power Network – framework and architecture. 2021.Смелянский Р.Л. Эволюция вычислительной инфраструктуры // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика. 2024. № 4. С. 190–233. DOI:10.55959/MSU/01370782152024474190234. EDN:OZHXTVSmelyansky R.L. Evolution of the computing infrastructure. Bulletin of Moscow University. Series 15. Computational Mathematics and Cybernetics. 2024;4:190–233. (in Russ.) DOI:10.55959/MSU/01370782152024474190234. EDN:OZHXTVFoster I., Zhao Y., Raicu I., Lu S. Cloud Computing and Grid Computing 360-Degrees Compared // Proceedings of the Grid Computing Environment Workshop (Austin, USA, 12–16 November 2008). IEEE, 2008. DOI:10.1109/GCE.2008.4738445Foster I., Zhao Y., Raicu I., Lu S. Cloud Computing and Grid Computing 360-Degrees Compared. Proceedings of the Grid Computing Environment Workshop, 12–16 November 2008, Austin, USA. IEEE; 2008. DOI:10.1109/GCE.2008.4738445Duan Q. Service-Oriented Network Virtualization for Composition of Cloud Computing and Networking // International Journal of Next-Generation Computing. 2011. Vol. 2. Iss. 2. PР. 123–138.Duan Q. Service-Oriented Network Virtualization for Composition of Cloud Computing and Networking. International Journal of Next-Generation Computing. 2011;2(2):123–138.Huawei Technology Report. Computing 2030. Tech. Rep., 4. 2023. https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/giv/intelligent_world_2030_en.pdfHuawei Technology Report. Computing 2030. 2023. https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/giv/intelligent_world_2030_en.pdfLei B., Liu Z., Wang X., Yang M., Chen Y. Computing network: A new multiaccess edge computing // Telecommunications Science. 2019. Vol. 35. Iss. 9. PP. 44–51.Lei B., Liu Z., Wang X., Yang M., Chen Y. Computing network: A new multiaccess edge computing. Telecommunications Science. 2019;35(9):44–51.Yukun S., Bo L., Junlin L., Haonan H., Xing Z., Jing P. Computing power network: A survey // China Communications. 2024. Vol. 21. Iss. 9. PP. 109–145. DOI:10.23919/JCC.ja.2021-0776Yukun S., Bo L., Junlin L., Haonan H., Xing Z., Jing P. Computing power network: A survey. China Communications. 2024; 21(9):109–145. DOI:10.23919/JCC.ja.2021-0776Zhao Q., Lei B., Wei M. Survey of computing power network // ITU Journal on Future and Evolving Technologies. 2022. Vol. 3. Iss. 3. PP. 632–644. DOI:10.52953/BXBJ6384. EDN:WJMMIHZhao Q., Lei B., Wei M. Survey of computing power network. ITU Journal on Future and Evolving Technologies. 2022;3(3): 632–644. DOI:10.52953/BXBJ6384. EDN:WJMMIHJia Q., Hu Y., Zhou X., Ma Q., Guo K., Zhang H., Xie R., Huang T., Liu Y. Deterministic Computing Power Networking: Architecture, Technologies and Prospects // arXiv:2401.17812. 2024. DOI:10.48550/arXiv.2401.17812Jia Q., Hu Y., Zhou X., Ma Q., Guo K., Zhang H., Xie R., Huang T., Liu Y. Deterministic Computing Power Networking: Architecture, Technologies and Prospects. arXiv:2401.17812. 2024. DOI:10.48550/arXiv.2401.17812Lei B., Zhao Q., Mei J. Computing Power Network: An Interworking Architecture of Computing and Network Based on IP Extension // Proceedings of the 22nd International Conference on High Performance Switching and Routing (HPSR, Paris, France, 07–10 June 2021). IEEE, 2021. DOI:10.1109/HPSR52026.2021.9481792Lei B., Zhao Q., Mei J. Computing Power Network: An Interworking Architecture of Computing and Network Based on IP Extension. Proceedings of the 22nd International Conference on High Performance Switching and Routing, HPSR, 07–10 June 2021, Paris, France. IEEE; 2021. DOI:10.1109/HPSR52026.2021.9481792Li S., Li T., Zhou X. Computing Power Network: A Network-Centric Supply Paradigm for Integrated Resources // ZTE Technology Journal. 2021. Vol. 27. Iss. 3. PP. 29–34. DOI:10.12142/ZTETJ.202103007Li S., Li T., Zhou X. Computing Power Network: A Network-Centric Supply Paradigm for Integrated Resources. ZTE Technology Journal. 2021;27(3):29–34. DOI:10.12142/ZTETJ.202103007Tang X., Cao C., Wang Y., Zhang S., Liu Y., Li M., et al. Computing power network: The architecture of convergence of computing and networking towards 6G requirement // China Communications. 2021. Vol. 18. Iss. 2. PP. 175–185. DOI:10.23919/JCC.2021.02.011. EDN:FDUIVBTang X., Cao C., Wang Y., Zhang S., Liu Y., Li M., et al. Computing power network: The architecture of convergence of computing and networking towards 6G requirement. China Communications. 2021;18(2):175–185. DOI:10.23919/JCC.2021.02.01.1. EDN:FDUIVBCao C., Zhang S., Liu Y., Tang X. Convergence of telco cloud and bearer network based computing power network orchestration // Telecommunications Science. 2020. Vol. 36. Iss. 07. PP. 55–62.Cao C., Zhang S., Liu Y., Tang X. Convergence of telco cloud and bearer network based computing power network orchestration. Telecommunications Science. 2020;36(7):55–62.Lei B., Wang J., Zhao Q., Yu Y., Yang M. Novel network virtualization architecture based on the convergence of computing, storage and transport resources // Telecommunications Science. 2020. Vol. 36. Iss. 7. PP. 42–54.Lei B., Wang J., Zhao Q., Yu Y., Yang M. Novel network virtualization architecture based on the convergence of computing, storage and transport resources. Telecommunications Science. 2020;36(7):42–54.Liu J., Sun Y., Su J., Li Z., Zhang X., Lei B., et al. Computing Power Network: A Testbed and Applications with Edge Intelli-gence // Proceedings of the Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS, New York, USA, 02–05 May 2022). IEEE, 2022. DOI:10.1109/INFOCOMWKSHPS54753.2022.9798112.Liu J., Sun Y., Su J., Li Z., Zhang X., Lei B., et al. Computing Power Network: A Testbed and Applications with Edge Intelligence. Proceedings of the Conference on Computer Communications Workshops, INFOCOM WKSHPS, 02–05 May 2022, New York, USA. IEEE; 2022. DOI:10.1109/INFOCOMWKSHPS54753.2022.9798112Smeliansky R. Network Powered by computing: Next generation of computational infrastructure // Edge Computing – Technology, Management and Integration. Iss. IntechOpen. 2023. PP. 47‒70. DOI:10.5772/intechopen.110178Smeliansky R. Network powered by computing: Next generation of computational infrastructure. Edge Computing – Technology, Management and Integration. IntechOpen. 2023. p.47‒70. DOI:10.5772/intechopen.110178Smeliansky R. Network Powered by Computing // Proceedings of the International Conference on Modern Network Technologies (MoNeTec, Moscow, Russian Federation, 27–29 October 2022). IEEE, 2022. DOI:10.1109/MoNeTec55448.2022.9960771Smeliansky R. Network Powered by Computing. Proceedings of the International Conference on Modern Network Technologies, MoNeTec, 27–29 October 2022, Moscow, Russian Federation. IEEE; 2022. DOI:10.1109/MoNeTec55448.2022.9960771Глушак Е.В. Облачные и туманные вычисления: архитектура, моделирование, применение. Москва; Вологда: Инфра-Инженерия, 2025. 180 c. EDN:BUZGWBGlushak E.V. Cloud and fog computing: architecture, modeling, application. Moscow, Vologda: Infra-Engineering Publ.; 2025. 180 p. (in Rus.) EDN:BUZGWBРосляков А.В., Ваняшин С.В., Гребешков А.Ю., Самсонов М.Ю. Интернет вещей. Самара: ПГУТИ, 2014. 342 c.Roslyakov A.V., Vanyashin S.V., Grebeshkov A.Yu., Samsonov M.Yu. Internet of Things. Samara: PSUTI Publ.; 2014. 342 p. (in Rus.)Росляков А.В., Герасимов В.В. Детерминированные сети связи и их стандартизация // Стандарты и качество. 2024. № 7. C. 42–47. DOI:10.35400/0038-9692-2024-7-70-24. EDN: UTBDXBRoslyakov A.V., Gerasimov V.V. Deterministic networks and their standardization. Standards and Quality. 2024;7:42–47. (in Rus.) DOI:10.35400/0038-9692-2024-7-70-24. EDN:UTBDXBЕфименко А.А., Федосеев С.В. Организация инфраструктуры облачных вычислений на основе SDN сети // Экономика, статистика и экономика. Вестник УМО. 2013. № 5. C. 185–187. EDN:RPFQDDEfimenko A.A., Fedoseev S.V. Organization of cloud computing infrastructure based on SDN network. Statistics and Economics. 2013;5:185–187. (in Rus.) EDN:RPFQDDРосляков А.В., Герасимов В.В., Мамошина Ю.С., Сударева М.Е. Стандартизация синхронизируемых по времени сетей TSN // Стандарты и качество. 2021. № 4. C. 48–53. DOI:10.35400/0038-9692-2021-4-48-53. EDN:UYWULYRoslyakov A.V., Gerasimov V.V., Mamoshina Yu.S., Sudareva M.E. Standardization of time-synchronized TSN networks. Standards and Quality. 2021;4:48–53. (in Rus.) DOI:10.35400/0038-9692-2021-4-48-53Rec. ITU-T Q.4140. Protocols and signalling for computing power networks. Signalling requirements for service deployment in computing power networks. 2023.Rec. ITU-T Q.4140. Protocols and signalling for computing power networks. Signalling requirements for service deployment in computing power networks. 2023.Rec. ITU-T Q.4141. Protocols and signalling for computing power networks. Requirements and signalling of intelligence control for the border network gateway in computing power networks. 2023.Rec. ITU-T Q.4141. Protocols and signalling for computing power networks. Requirements and signalling of intelligence control for the border network gateway in computing power networks. 2023.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.