§SDN技术：通过SDN技术，可编程网络可以为预制在网络中的诸多黑盒子进行功能命名，并根据应用预制在策略域中的要求，及时调度相应的虚拟网络资源，形成逻辑网络，实现端到端的应用实现过程
§跨域协调和配置管理域：应用端到端实现的每个环节会涉及到网络中各个功能域。如何使得这些离散于整体网络中处于不同状态的资源对一个应用所需求的网络性能得到正确的理解，并能步调一致地保证该应用端到端的符合要求的呈现？这是这一管理域的主要使命和功能（见下图）
§开放架构：可编程网络实际上改变了运营商在整个价值链中的位置。运营商的网络不仅仅是一个业务实现的管道，而实际上成为了业务实现的工具箱。这将使运营商和业务提供商一起成为应用价值设计和实现的成员。从用户的使用体验出发，一个应用的应有性能已经被预先定义，如何实现这些预制的性能，则仰赖运营商提供的网络工具箱。因此，可编程网络必须开放部分的网络资源接口和能力接口，以方便第三方业务提供商使用这些“资源”和“能力”工具，灵活自动地创建其应用实现流程，从而保证应用的真实性能。
可编程网络架构是一个不断演进的过程，其最终的目标是实现高度的自动化和高度的个性化业务提供能力。全面实现这一架构，既需要跨域协调机制的不断成熟和演进，也依赖目前网络的各个功能域自身的不断演进和升级。“合抱之木生于毫末，九层之台起于垒土”，目前的智能管道技术已经在网络可编程方面做出了积极的探索，随着相关技术的不断演进，可编程网络终将服务于网络社会中面向真实用户体验的个性化连接。
4. 从大数据到活数据：以活数据为中心的价值运营
大数据的概念从诞生到现在，已经成为每个行业所熟悉和热衷的话题。实际上，社会中的每一个元素都是数据的集合，只不过在技术条件不发达之前，人们并不能获取或者衡量这些数据。随着技术条件的不断成熟，越来越多的数据不断被发现、记录和存储。2014年，全球产生的数据量预计达到惊人的7ZB，到2020年，每部智能手机每月将产生3.5GB的数据。数据量越来越大，数据的类型越来越复杂，非结构化的数据越来越多。
目前，人们对大数据的了解或多或少都是站在处理技术的角度：更好地存储（容量Volume）、快速的处理能力（速度Velocity），以及能够处理各种数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据（多样性Variety）。这种以数据处理能力为核心的大数据处理技术正在日益丰富，而数据分析和处理的工具与大数据本身则逐渐呈现“道高一尺，魔高一丈”的循环悖论中。
对于电信运营来说，是否所有的数据都是有意义的？我们记录和分析数据的初衷在哪里？显然，数据必须要有价值才值得去记录、挖掘和分析。换言之，我们需要的是能带来商业利益的“活”数据，能及时真实反映用户行为的“活”数据，而不是布满尘埃、埋葬在时光中的数据尸体。
