ACM人-马克·伯曼
2020年2月18日
有人说GENI正在试图“重新设计互联网”。为什么需要重新设计互联网，GENI是如何做到这一点的？
我更倾向于认为GENI提供了一个实验环境，在那里许多研究人员可以独立或共同工作，重新设计互联网。别误会我的意思，互联网是一个非凡的成功故事，事实证明它具有惊人的弹性，部分原因是几十年来为支持不断增长的规模、安全性、性能等需求而进行的调整和妥协。
然而，使每个人都能访问互联网的相同标准也对创新设置了一些限制。有许多类别的实验无法在全球公共互联网上尝试，要么是因为实验组件和流量会被丢弃，要么是因为它们可能会破坏互联网本身。GENI和其他研究试验台使此类实验成为可能，并允许研究团体评估其潜在益处以及这些新概念如何进入未来网络。
自从网络研究社区开始设计和构建GENI以来，已经有十多年了。我们最近完成了主动GENI开发，并切换到持续性保障模式，但基于试验台的实验继续蓬勃发展。一个很好的例子是全球未来互联网实验（GEFI）社区，它支持网络研究试验床之间的国际合作。在GEFI 2018研讨会，代表了三十多个这样的研究环境。在美国，我对国家科学基金会的倡议特别兴奋，包括高级无线研究平台（PAWR）和最近推出的面料该倡议在许多方面都在继承GENI的成果。
在前言中GENI手册，你和你的合著者解释说，你将介绍“将互联网从共享传输网络转变为一系列私有的、动态的、特定于应用程序的全国性网络的概念和技术，并保证隐私和响应能力。”你能告诉我们你所说的“切片”是什么意思吗？
切片是GENI从PlanetLab项目从2003年开始，PlanetLab建立在虚拟计算日益增长的可访问性基础上，使研究人员能够访问一个“切片”，其中包括世界各地多个物理服务器上的容器。PlanetLab产生了巨大的影响，但它对网络和云计算研究的相关性受到了限制，因为它依赖公共互联网来连接片内的计算容器。
回想一下，虚拟计算机的基本概念是，当我实际与他人共享物理计算资源时，会产生一种错觉，即我拥有一台计算机。不同的虚拟化技术以不同的保真度实现了这种错觉。GENI依赖于相同的虚拟化概念来构建切片，但包含了计算之外的其他资源类型。在我们设计GENI时，软件定义网络（SDN）的可用性也为我们提供了将虚拟网络整合到片中的其他选项。相同的概念概括为许多资源类型研究人员已经对包括虚拟存储、无线蜂窝基站和雷达等科学设备在内的片进行了实验。与计算资源一样，虚拟化的成功和局限性取决于所使用的特定技术，但一般来说，切片是一个非常有前途的领域。
通过与GENI的合作，您对未来互联网如何管理物联网（IoT）设备增加的流量以及整体可扩展性问题有何见解？
在过去的十年或二十年中，出现了一种引人注目的趋势，即将应用程序集中到少数几个非常大的数据中心。相对而言简单算术很快得出结论，随着越来越多的小型设备继续激增并产生不断增加的数据量，一些根本性的东西将发生变化。根本没有办法将“所有数据”移动到这些数据中心，即使可以交付数据，也没有办法处理所有数据。
幸运的是，这个问题不是一个新问题。分布式计算领域的所有内容都是关于如何定位计算资源和数据以获得最佳总体性能的智能决策。许多人正在积极研究各种去中心化的计算模型，这些模型充分利用了云计算的大型数据中心模型的灵活性和有效性。无论您将这些方法称为cloudlet、边缘计算、雾计算、边缘云或其他方法，它们都具有许多共同的属性。这包括移动或模糊计算机和网络之间的边界就地数据缩减，以及选择何时将计算转移到数据以及反之亦然的能力。
在未来五年内，互联网将带来哪些激动人心的新应用/用途？
在这样一个快速发展的领域进行预测总是很危险的，但很难不被理解应用程序需求和网络条件并适应智能交付数据的新兴技术所激动。例如，我在BBN的一些同事参与了DARPADyNAMO公司该计划将以信息为中心的网络和自适应网络控制相结合，以互连并非设计用于协同工作的各种网络。这些网络使用不同的协议，可能更重要的是，它们的容量可能会有很大差异。通过识别应用程序的需求并适应实时网络条件，像DyNAMO这样的技术可以在异构网络中保持信息流动。
这种适应性和智能化的管理在当今的网络中已经很重要，而且在未来只会变得更加重要。考虑一下网络容量谱的两端。一方面，廉价、低功耗（IoT）设备通常可以在每秒千字节或更低的数据速率范围内完成有用的工作。在另一端，DARPA的快速NIC该程序希望将数据速率提高到每秒10TB以上，用于机器学习分类器的分布式训练等应用。这是一个大约12个数量级的巨大性能范围，就像比较一滴油和一艘超级油轮。当然，没有人计划在这一频谱两端的网络设备之间进行直接连接，但这样一个多样化的全球网络系统将继续是一个令人着迷的管理挑战。
