OCS 四大技术缺陷！

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谷歌在2022年引入了光交换机以替代主干层电交换机，强调了OCS的几大优势，如数据速率和波长无关、低延迟和高效节能等等。

但OCS也存在四大技术缺陷，这些主要缺陷包括：高额前期投入成本、插入损耗、重构时延以及缺乏即插即用支持。

不过谷歌宣称已成功攻克了这些难题。

针对高额前期成本问题，谷歌通过长期资产折旧策略实现成本分摊。由于OCS具备全带宽处理能力，当谷歌将leaf switch升级至1.6T/3.2T光模块时，现有OCS设备无需更换，这种可持续使用特性有效抵消了初期投资。

通过多代设备升级周期的重复利用，谷歌估算OCS系统的总体资本性支出（Capex）仅为传统电分组交换机（EPS）的70%左右。

若按谷歌规划的3代设备升级周期计算，OCS单代前期成本约为EPS的3.5倍（考虑到每代EPS的平均售价持续上涨）。若OCS能支持4代设备升级，则两者的资本性支出差异可能高达六倍！

插入损耗是OCS面临的第二大技术挑战。该指标指光信号在介质转换过程中损失的功率强度，例如从激光器传输至硅光芯片，或从光纤传导至光电探测器时产生的损耗。以dB为计量单位，该数值直接反映信号强度衰减程度。插入损耗每增加3dB，输出信号功率即衰减一半。

高插入损耗会导致信号强度减弱，进而影响数据传输可靠性。在传统光纤系统中，行业标准光纤插入损耗约为6dB，而谷歌通过技术优化已显著降低这一数值。使得即使在最恶劣工况下也能保持优异性能。

另外，传统OCS在进行光路切换时耗时较长。打个比方，OCS 就像一个铁路道岔。它们可以有多条路径，但火车一次只能穿过一条特定的轨道/路径。为了改变火车的行驶路径，必须手动重定向轨道。为不同的路径重新配置镜像需要几秒钟。

因此，重构时延是 OCS 的第三大技术缺陷。Google 通过详细分析其网络流量解决了这个问题。

Clos网络架构在流量模式未知的场景下展现出显著优势，但其应用场景存在特定限制。以谷歌Jupiter系统的块级流量为例，其分布特征具有高度可预测性，基本遵循引力模型规律——即两个节点A与B之间的流量规模，与节点A的总流量和节点B的总流量的乘积成正比。

这一特性表明，若仅为应对理论上的最坏流量模式而过度设计网络架构，将导致资源利用率低下与冗余成本攀升。对此，谷歌通过深度网络流量特征分析实现突破。他们认为针对极端流量场景进行网络架构设计存在资源浪费，通过精准的流量规划可有效规避微镜重构时延带来的影响。

另外，传统最短路径路由在复杂网络环境中首次显现出局限性。面对直接路径与间接路径并存的网状链路拓扑结构，单一的最短路径选择已无法满足动态流量需求。为此，谷歌提出了一种创新解决方案：基于实时链路容量监测与通信模式分析，在多个最短路径及非最短路径之间进行智能流量分配。

同时，系统控制环路以 O to O 的响应周期持续运行，可动态感知流量波动及拓扑变化（如突发性链路故障），从而实现网络资源的自适应优化配置。

针对即插即用支持缺失的问题，谷歌通过重构网络架构实现系统级适配。由于没有找到具体的文档参考，我们猜测可能的思路包括：

1. 硬件标准化：设计兼容性更强的硬件接口，使新设备能够自动识别和集成。

2. 软件定义网络（SDN）：利用SDN技术动态配置网络资源，减少人工干预。

交换机即插即用流程

图-配图仅供参考

3. 自动化协议：开发自动化协议，实现设备的即插即用和动态路由调整。

4. 智能监控与反馈系统：实时监控网络状态，自动优化配置以应对变化。

文档参考：

光是通信的必由之路，OCS已成功应用.pdf

AI网络光交换机技术报告.pdf