CN104662840A - 用于分析服务会话中的服务的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

分析在服务会话中提供给最终用户的服务。接收(501)在服务会话中向最终用户提供服务的网络的至少一个性能参数的多个测量。至少一个性能参数的接收的多个测量被划分(503)成多个快照。通过对于快照内那个服务会话确定接收的测量对所述最终用户的期望的依从性来分析(505)所述服务。

Description

用于分析服务会话中的服务的方法和设备
技术领域
本发明涉及用于分析在服务会话中提供给最终用户的服务的方法和设备。它还涉及用于优化向最终用户提供服务以访问和优化多个最终用户服务会话的方法和设备。
背景技术
自动评估和优化在网络上运送的最终用户服务会话的质量是现代网络运营商的要求。由于现在网络中现存的无数的应用会话类型以及在任一时间进行中的庞大的最终用户会话，这是富有挑战的任务。有必要监视和理解大量完全不同的数据以便推导出会话正在经历的质量并向网络建议可能改进质量体验的优化。必须理解服务会话递送上下文以及原服务度量，以便得到服务质量的完整画面。
当前信息建模实践是对信息静态建模，通常使用统一建模语言(UML)模型或更原始的XML模式（schema）来描述信息结构。在此类模型中未捕获某种类型的信息及其与其它类型的信息的关系的含义；使用实现为计算机程序的适配器、映射器和翻译器执行对数据的链接和添加含义。
在语义建模领域已经开展了许多工作，其中使用诸如采用诸如本体web语言(OWL)的语言写的资源描述框架(RDF)图和本体的技术捕获模型的结构、含义和参考。此类模型自身可被执行，而没有对于适配器、映射器和翻译器的需要。
至今，语义方法在网络管理领域仅在非常有限的应用中建议，例如，由M. Serrano、J. Strassner和 M. Foghlu的“A Formal Approach for the Inference Plane Supporting Integrated Management Tasks in the Future Internet”(Integrated Network Management-Workshops, 2009.IM ’09, IFIP/IEEE International Symposium on, pages 120-127, June 2009)；N. Sheridan-Smith、T. O’Neill、J. Leaney和M. Hunter 的 “A Policy-based Service Definition Language for Service Management”(Network Operations and Management Symposium, 2006. NOMS 2006. 10th IEEE/IFIP, pages 282-293, April 2006 )；以及H. Muñoz Frutos、I. Kotsiopoulos、L. Vaquero Gonzalez和L. Rodero Merino的“Enhancing Service Selection by Semantic QoS”(L. Aroyo, P. Traverso, F. Ciravegna, P. Cimiano, T. Heath, E. Hyvönen, R. Mizoguchi, E. Oren, M. Sabou, 和E. Simperl,编辑,The Semantic Web: Research and Applications, volume 5554 of Lecture Notes in Computer Science, pages 565-577, Springer Berlin / Heidelberg, 2009)所公开的。 这个有限的应用部分是由于向大语义模型应用推理、查询和规则是性能挑战，例如参见：Keeney、J.和Boran, A.和Bedini、I.和Matheus、C.J.和Patel-Schneider, P.F.的“Approaches to Relating and Integrating Semantic Data from Heterogeneous Sources”(Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on, volume 1, pages 170-177, August. 2011)；以及J. López de Vergara, A. Guerrero, V. Villagrá和J. Berrocal的“Ontology-Based Network Management: Study Cases and Lessons Learned”(Journal of Network and Systems Management, 17:234-254, 2009)。
一个现有解决方案是使用Ipoque (www.ipoque.com)，其支持协议和应用的列表。此类系统的分组检查库运行到紧密压缩的文本的4页，即，存在大量应用协议。在这么大量协议的情况下，理解每个应用并将网络调谐成给出跨当前在网络中运行的服务集合的性能的最佳平衡将是困难的。
自动服务分析和优化可考虑在服务消费点的服务集合的服务期望。这些可被设置、约定并主动管理。一旦已经约定了这些期望，就监视用户正在经历的实际服务体验和服务上下文。服务上下文可调整以优化服务递送。可期望的是，解决这些挑战的任何系统都是可适应的，高灵活性的，并且以最少的人为干预进行操作。
服务期望是在服务递送的质量、成本和资源效率之间达到的平衡。经常使用诸如服务等级约定(SLA)的合同来表达服务递送与组织界限交叉的服务期望。服务提供商未正式设置服务期望，诸如利用纯因特网连接性的视频流播服务。最终用户通常预订某个带宽等级或束，其含蓄地设置服务期望。服务体验是在递送点测量的服务的服务质量(QoS)以及由最终用户所感知的服务的体验质量(QoE)。尽管给出服务质量的QoS测量的原统计是重要的，但那些测量在服务递送的总体上下文中必须被视为被恰当理解。服务上下文是可影响服务质量的因素集合。
现有系统的最终用户服务体验和服务上下文的源的一个示例是使用计数器报告网络度量。大量计数器是可用的，聚集诸如分组丢失、延迟和抖动以及有关网络事件(诸如设备故障和过载)的度量。计数器还用于报告逻辑实体，诸如虚拟局域网(VLAN)和多协议标签交换(MPLS)隧道。简单网络管理协议(SNMP)管理信息库(MIB)和3GPP PM集成参考点(IRP)只是规定计数器和计数器处置的非常多标准中的两个。
基于事件的度量收集(其中网络元素报告有关承载中重要事件和控制会话的度量)正在越来越多用于提供最终用户服务体验和服务上下文的数据的丰富源。基于事件的度量可从演进的通用移动电信系统地面无线电接入网(UTRAN)节点B(eNodeB)节点、服务GPRS服务节点(SGSN)节点、网关通用分组无线电系统支持节点(GGSN)节点和MME节点中收集。因特网协议流信息eXport (IPFIX)可用于从网络元素流播有关(IP)流的事件报告。
直接从服务终端进行报告是评价最终用户服务上下文的最准确的方式之一。在终端中可用的服务体验度量报告包含QoS度量，诸如分组丢失和等待时间，以及由在终端中运行的算法进行的QoE估计。终端报告还报告上下文信息，诸如服务用户、服务递送的位置以及装置信息，诸如处理器载荷、存储器使用、盘空间和剩余能量。
用于终端报告的标准化活动对具体服务或连网域是特定的。实时传输控制协议(RTCP)用于有关基于实时传输协议(RTP)的流播服务的质量报告。3GPP使用终端报告监视分组交换流播服务(PSS)、多媒体广播多播服务(MBMS)和多媒体电话(MMTel)会话。因为没有用于终端报告的公共标准，因此已经提出了一般服务质量报告协议(GSQR)作为用于终端报告的统一方法，例如由WO2010/066288 和WO2012/084010所公开的。
探测器可用于报告有关在IP、传输控制协议(TCP)和应用协议等级的信令和承载链路的事件，并且可给出有关应用、会话和各个用户等级的非常详细的信息。分组捕获流由硬件探测器拦截，并且可通过分析器（诸如 Ipoque）来对分组进行分类。探测器需要在网络中安装专业化设备和抽头点以拦截分组。
管理系统诸如记账系统和顾客关系管理系统还可含有关于用户和使用的相关上下文信息。它们给出诸如用户具有的账户的类型以及用户花费的钱数的信息。网络规划系统具有关于网络设备的当前以及规划的部署的信息。商业管理系统具有关于提供给顾客的具体网络服务的商业策略和规则的信息。
最终用户服务可受天气以及其它自然现象的影响。此类上下文信息源可用于说明为什么发生了服务降级。例如，暴风雪可引起移动网络服务中的暂时降级，其对最终用户服务降级具有冲击效应。然而，在此类情况下没有对优化网络的要求，因为暴风雪会过去。
诸如新系统或给出即将到来的流行体育事件或音乐会的时间表的系统的其它系统也是有价值的信息源。它们可帮助解释可能由于某个名人相关的意外事件或者由于在农村地区举行的摇滚音乐会的用户活动的异常集中。
尽管在电信域中建模存在很长的历史，但焦点已经大大集中在网络设备和资源模型上，而不是正在由网络运送的服务上。在管理信息结构(SMI)中描述的SNMP MIB、分布式管理任务组的公共信息模型(DMTF的CIM)以及3GPP IRP模型（诸如E-UTRAN网络资源模型(NRM)）是此类模型的典型。
在对电信服务建模中已经从事了一些工作。一种方法是描述标识服务关系(诸如用户、功能性和QoS参数)的一般电信服务模型。另一方法使用服务模板模型来描述依据一般服务模型的服务。TM论坛的共享信息/数据(SID)模型是具有在概念上描述为使用或者需要关系的服务实体之间的关系和映射的一般服务模型。
上面的所有模型和方法捕获信息的静态结构，但不捕获模型的含义，也不以允许模型由机器处理的方式捕获模型之间的联接。
已经存在构建用于电信服务的可执行模型的一些尝试。SALmon是用于服务建模的域特定语言，允许使用例如规范的编程语言来规定服务模型实例。这个方法的缺点是所有模型规范都必须被编程。另一已知方法是将电信服务建模为策略。在目录启用网络的下一代(DEN-ng)，服务位于策略连续体的商业视图中。DEN-ng是涵盖网络管理整个域的综合统一模型。这个模型的缺陷是，它被紧密集成，假定策略管理基础设施在适当位置，并且未打开。
语义模型(称为本体)以正式方式捕获域中的概念和关系的结构和含义，其正式表达约束和限定。在UML模型上经常用来表达复杂关系和限定的自然语言文本和注释可被写到本体中作为模型的一部分。本体可具有变化的语义丰富性程度、存储在本体中的知识量和类型。简单本体（诸如分类学）仅描述一组概念的层级，而更复杂的本体捕获复杂关系作为公理和规则。如果它们被正确写入，则机器可处理本体。
资源描述框架(RDF)描述用于捕获简单的本体。在RDF中，域中的概念被建模为有向图上的节点，其中概念之间的关系表示为节点之间的弧。RDF可以用图形示出，或者用若干记号（包含XML）示出。RDF模式(RDFS)扩展RDF以允许对概念分类并表达概念的属性。
更复杂的本体用诸如OWL（web本体语言）的语言表达。OWL实际上是具有变化的表达性程度的语言家族。具有高表达性的OWL的风格比具有较低表达性的OWL的风格具有更高的计算需求。OWL是RDF的子集，并且比RDF更具表达性。它允许更复杂类层级关系，诸如要表达的等价性和联合。它支持在属性上的限定和基数的规定。可向概念之间的关系给出诸如传递性和对称性的特性。可使用规则语言(诸如语义web规则语言(SWRL))将规则应用于本体。
本体的强度是，它们可捕获完全不同的知识域上的复杂关系，并且可在模型中捕获知识，而无需大量的编程映射器、适配器和翻译器。
知识库保存本体定义和本体的实际知识。一旦已经规定了结构、约束、公理和规则，就用概念的实例(个体)填充本体。推理机用于推断知识库中的知识，同时个体被插入到本体中并且推理机运行，计算出概念之间的关系。SPARQL协议和RDF查询语言(SPARQL)可用于从知识库中检索知识。
语义模型具有丰富性以描述在描述最终用户服务的期望、体验和上下文的完全不同模型之间存在的复杂关系。然而，至今，在构建此类模型上已经从事的工作还很少。
M. Serrano、 J. Strassner和M. Foghlu的“A Formal Approach for the Inference Plane Supporting Integrated Management Tasks in the Future Internet”(Integrated Network Management-Workshops, 2009. IM ’09. IFIP/IEEE International Symposium on, pages 120-127, June 2009)公开了用于支持和管理的本体。这个系统捕获了对用户、位置、装置和服务上下文的改变，作为触发与在DEN-ng中建模的实体关联的策略的事件。BREIN本体由H. Muñoz Frutos、I. Kotsiopoulos、L. Vaquero Gonzalez和L. Rodero Merino的 “Enhancing Service Selection by Semantic QoS”(L. Aroyo, P. Traverso, F. Ciravegna, P. Cimiano, T. Heath, E. Hyvönen, R. Mizoguchi, E. Oren, M. Sabou, 和E. Simperl,编辑, The Semantic Web: Research and Applications, volume 5554 of Lecture Notes in Computer Science, pages 565-577)公开。Springer Berlin / Heidelberg, 2009是定义由电信网络提供的连接性服务的基本QoS概念的OWL本体。
当然，有可能使用UML模型作为本体设计的基础。在一些情况下，有可能将良好规定的UML模型翻译成用OWL描述的本体。Guillaume Hillairet、Zoltán Theisz、Epifanio Salamanca Cuadrado和David Cleary就是那样做的，并将TM论坛的SID模型翻译成用OWL的本体。当然，通用本体可用于对最终用户服务上下文的非电信方面建模。
本体映射用于映射本体上概念之间的关系。Keeney等人J. Keeney、D. Lewis和D. O’Sullivan的“Ontological Semantics for Distributing Contextual Knowledge in Highly Distributed Autonomic Systems”( Journal of Network and Systems Management, 15:75-86, 2007)在基于知识的网络中使用本体映射实现网络信息的生产者与消费者之间的语义互通性。基于知识的网络允许生产者公布知识并允许消费者预订知识。描述要在系统中公布的知识的信息模型在线下分析，以产生可部署的运行时间映射。这意味着，任何形式的信息一旦映射了就可在系统中公布，或者从系统中消费。推理用于确定映射的哪个集合应该被用于具体事件转发操作。
语义提升（lifting）用于将信息翻译成语义形式。web服务描述语言的语义注释(SAWSDL)用于注释具有将XML元素信息翻译成语义知识的语义参考和映射的XML模式中的元素定义。SAWSDL主要用于注释WSDL web服务定义。Lehtihet和Agoulmine E. Lehtihet 和N. Agoulmine的“Towards integrating Management Interfaces”(Network Operations and Management Symposium, 2008. NOMS 2008. IEEE, pages 807-810, April 2008)描述了用于通过将那些模型映射到公共UML结构(其然后被变换成XML模式)而再用信息的方法。那些XML模式然后用SAWSDL注释。Frutos等人H. Muñoz Frutos、I. Kotsiopoulos、L. Vaquero Gonzalez和L. Rodero Merino的“Enhancing Service Selection by Semantic QoS”(L. Aroyo, P. Traverso, F. Ciravegna, P. Cimiano, T. Heath, E. Hyvönen, R. Mizoguchi, E. Oren, M. Sabou, 和E. Simperl,编辑, The Semantic Web: Research and Applications, volume 5554 of Lecture Notes in Computer Science, pages 565-577, Springer Berlin / Heidelberg, 2009)描述了语义注释用于注释用在服务组成中的自动合同协商中的服务等级约定(SLA)模板的方法。服务组成QoS本体被用作模型，并且不同的服务通过使用SAWSDL注释参考QoS模型来公告它们的能力。
L. Fallon和D. O’Sullivan的“Using a Semantic Knowledge Base for Communication Service Quality Management in Home Area Networks”(Network Operations and Management Symposium, 2012. NOMS 2012. 13th IEEE/IFIP. NOMS 2012, April 2012)公开了用于将XML格式的终端报告翻译成RDF类个体以及那些个体之间的参考的框架。这个框架可在数十毫秒将整个终端报告翻译成RDF个体。
为了自动分析和优化最终用户服务，必须管理服务期望、服务体验以及递送那些服务的服务上下文。如上面所提到的，由于服务的多样性和量以及有关可用的那些服务的数据，这是困难的问题。至今，未提出用于最终用户服务分析和优化的整体模型和机制。
如上面提到的，本体实现了模型互通，便于递增建模，表现力丰富，并且允许使用来自各种源的模型。然而，构建模型的最初成本是相当大的，模型中的语义内容在细节上有变化，并且用于本体的工具是不成熟的，例如在J. Strassner、D. O’Sullivan和D. Lewis.的 “Ontologies in the engineering of management and autonomic systems: A reality check”(Journal of Network and Systems Management, 15:5-11, 2007)以及 Keeney、J.和Boran、A.和Bedini、I.和Matheus, C.J. 和 Patel-Schneider, P.F的“Approaches to Relating and Integrating Semantic Data from Heterogeneous Sources”(Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on, volume 1, pages 170-177, August. 2011)中所提到的。
使用本体还有性能问题，例如参见：Keeney、J. 和Boran, A.和Bedini、I.和Matheus、C.J.和Patel-Schneider, P.F.的“Approaches to Relating and Integrating Semantic Data from Heterogeneous Sources”(Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on, volume 1, pages 170-177, August. 2011)；以及J. López de Vergara, A. Guerrero, V. Villagrá和J. Berrocal的“Ontology-Based Network Management: Study Cases and Lessons Learned”(Journal of Network and Systems Management, 17:234-254, 2009)。推理机当用在具有大量实例的本体上时是慢的，并且大本体存储在存储器中是代价高的。Keeney等人描述了当检索知识时在使用查询、规则和推理之间的性能上的折衷。用于检索时间的典型性能数字从500毫秒变到1.5秒，甚至对于具有小量个体的知识库。
总之，现有解决方案展现出如下问题：存在的服务量以及在那些服务上可用的数据量使网络的自动优化承受了那些服务困难；没有用于管理最终用户服务的期望、体验和上下文的完整模型；以及将语义技术应用于该问题有承诺，但那些技术已知具有性能问题。
发明内容
本发明试图消除现有技术系统的至少一些缺点，并提供用于分析和/或优化最终用户服务的改进方法和设备。
根据本发明的一个方面，这通过分析在服务会话中提供给最终用户的服务的方法来实现，所述方法包括如下步骤：接收在服务会话中向最终用户提供服务的网络的至少一个性能参数的多个测量；将所述至少一个性能参数的所述接收的多个测量划分成多个快照；以及通过对于快照内那个服务会话确定所述接收的测量对所述最终用户的期望的依从性来分析所述服务。
根据本发明的另一方面，这通过优化向最终用户提供服务的方法来实现，所述方法包括如下步骤：根据上面的方面的方法，分析在网络中提供的多个服务；计算表示所述服务会话对所述期望的依从性的度量，并将计算的度量存储到所述服务会话中，其中分析服务的步骤包括：周期性确定多个快照的多个度量中每个度量的依从性是否满足期望；基于指配给所述服务会话的优先级等级，确定是否以及什么网络优化应该被应用到所述网络以改进被确定为不符合期望的服务的服务符合性；以及基于是否以及什么网络优化应该被应用的确定，优化所述网络的性能。
根据本发明的又一方面，这通过用于分析在服务会话中提供给最终用户的服务的设备来实现，所述设备包括：接收器模块，配置成接收在服务会话中向最终用户提供服务的网络的至少一个性能参数的多个测量，并将所述至少一个性能参数的接收的多个测量划分成多个快照；以及分析器模块，配置成通过对于快照内那个服务会话确定所述接收的测量对所述最终用户的期望的依从性来分析所述服务。
根据本发明的又一方面，这通过用于优化向最终用户提供电信服务的设备来实现，所述设备包括：上面的方面的设备，并且分析器模块进一步配置成通过周期性确定多个快照中的多个度量中每个度量的依从性是否满足期望来分析服务。所述设备进一步包括：优化器模块，配置成基于指配给所述服务会话的优先级等级，确定是否以及什么网络优化应该被应用到所述网络以改进被确定为不符合期望的服务的服务依从性，并基于是否以及什么网络优化应该被应用的确定，优化所述网络的性能。
本发明提供了用于最终用户服务的自动分析和优化的方法和设备。在一个实施例中，语义知识库用于保存关于被分析和优化的最终用户服务的知识。分析器使用知识库分析和优化正在管理的服务，并且优化器使用知识库优化服务。
在一个实施例中，所述方法使用知识库保存有关在管理域中运行的最终用户服务会话的服务期望、体验和上下文的知识。使用语义技术，其中采用服务管理本体对最终用户服务建模。为了克服语义查询、推理和规则执行的性能约束，对知识库中的最终用户服务会话知识划分。具有时间维度的服务会话知识被划分成某种可配置长度的快照。这个知识库划分意味着语义查询、推理和规则仅需要对相关快照起作用，从而减少输入知识量并增加性能。
在一个实施例中，语义服务分析和优化引擎收集有关运行在正谈论的域中的服务会话集合的信息(知识)，分析那些服务会话相对于期望的性能，并且优化网络以在流行的服务递送上下文中递送最佳的可能服务体验。
在一个实施例中，分析和优化最终用户服务质量的方法包括：从终端和网络元素接收有关网络性能的报告；将报告格式化成知识库的格式；将报告按指定的时间快照存储在知识库中；分析时间快照的内容以确定服务有多满足期望；分析若干较早时间快照的内容以确定要应用的优化；向网络应用所确定的优化。
因为使用了最终用户通信服务本体，可在没有编程努力的情况下向系统添加新服务；本体更新对新服务的查询，并且提升服务知识的映射是所需的一切。
用这种方式，分析和优化最终用户服务所需的完全不同的知识以允许它由机器处理的方式捕获和链接。不需要编程来处置新类型的服务。在一个实施例中，为了引入新服务，将服务添加到服务管理本体，将用于分析服务的查询添加到本发明的分析器，并且添加提升翻译以将服务知识提升到语义格式。
知识库中的知识可被固有地构建并且正确地参考；没有必要具有单独的翻译器、适配器或映射器用于本发明设备中的组件以理解知识库中的知识。
在一个实施例中，根据本发明的方面的方法采用以下方式使用语义技术的力量：通过审视它们应用的方式使得它们能快速执行而不使用过多的CPU和存储器资源来最大化它们的有用性和适用性。
更进一步说，在模型中捕获域的复杂性，并且作为结果，处置知识库的编程量相对小。
附图说明
为了更全面理解本发明，现在结合附图参考如下的描述，附图中：
图1是包含根据本发明实施例的设备的通信系统的示例的简化示意图；
图2是根据本发明实施例用于分析和优化服务的设备的简化示意图；
图3是更详细的图2设备的简化示意图；
图4是根据本发明实施例的系统模型的知识库的结构的示意图；
图5是根据本发明实施例分析服务的方法的流程图；
图6是分析图5服务的方法的更详细流程图；
图7是根据本发明实施例优化服务的提供的方法的流程图；
图8a和8b是图示根据本发明实施例的设备的启动和关闭过程的流程图；
图9是图8a的启动过程的加载和提升过程的流程图；
图10a和10b是图9的加载和提升子流程的流程图；
图11a和11b是图示本发明实施例的语义服务分析的流程图；
图12是图示根据本发明实施例的知识库查询的流程图；
图13是图示根据本发明实施例的知识库的知识公布的流程图；
图14a和14b是图示根据本发明实施例的知识库的维护的流程图；
图15是图示根据本发明实施例的静态知识配置的流程图。
具体实施方式
在一个实施例中，服务环境可被视为包括视频点播服务；电话服务；web浏览服务；以及文件传送服务。
订户或网络运营商可设置对那些服务的一些期望。期望可能对具体用户是特定的，或者可能由运营商规定对服务集合作为一个整体的期望。
对具体服务特定的期望，例如对于视频点播服务可能是：期望的最小画面质量、频道切换时间；而对于电话服务是：最小的语音质量、拨号音的时间。
对服务集合作为整体的期望可对于公共资源（诸如带宽）来表达。带宽优先级对于电话服务可表达为最高优先级，接下来是视频点播服务，再接下来是web浏览服务，再接下来是文件传送服务，并且所有其它服务得到留下的任何带宽。
更进一步说，可对于服务的每个用户；对于用户类型(父母、孩子、学生、客人)；和/或对于一天中的时间/日子类型简档(学校晚上、假日、周末)设置服务期望和服务优先级。
图1中示出了可利用本发明的系统的示例的实施例。在此示例中，多个最终用户计算机系统101_1、101_2 (为了简化在图中仅示出了2个)，例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、移动电信装置等，连接到第一以太网交换机103。第一以太网交换机103经由家庭网关105和因特网107连接到多个服务器111_1、111_2、111_3(为了简化仅示出了3个)，所述服务器提供不同的电信服务，例如视频点播、web浏览服务、文件服务器服务。
本发明的实施例的设备要用在语义模型(本体)中。在其它实施例中，系统知识可保存在关系数据库中，或保存在执行计算机程序的存储器中的自定义对象模式中。知识库保存使用最终用户服务分析和优化(EUSAO)本体建模的知识。那个本体对最终用户通信服务域中的最重要概念建模，规定概念、概念之间的关系和对其它本体的参考以及概念的属性。对概念、关系和属性的所有约束都在本体中规定，并且由知识库执行。
知识库中的所有知识都被保存为被断言的个体。推理的模型在加载、分析、优化和查询操作期间创建，并使用知识库中知识的子集创建。例如，在分析操作期间，本发明的设备使用含有元数据、全局知识以及正在分析的快照的推理的模型。为了减少所需的知识量，分析操作对单个快照操作，确保不使用快照上个体之间的关系。这个受限定的推理的模型对于正谈论的快照的完全分析足够。使用这个方法大大减小了正在推理的模型的大小，使推理的应用既实际又有效。
本发明可以是管理知识库中的知识并运行分析算法或分析和优化算法的服务器过程。分析和优化算法运行在存储器中，并且可仅处理当前会话和最近终止的会话。知识可留存于知识库以考虑历史报告。
应用域本体由多个高级概念和对象关系实现。概念可以是静态的(在服务分析期间不改变)或动态的(在服务分析期间改变)。静态概念的内容可以改变，但这些改变被控制，并且发生得不频繁，使得在服务分析期间概念可被视为静态的。订户和用户(静态概念的示例)进入系统不可能比每日更经常，而动态概念(诸如会话上的质量测量)可被设想成按少量的秒或分的时间帧改变。
在一个示例中，主要概念可以是服务、用户、服务会话、服务期望以及服务体验快照。
在一个示例中，服务静态概念可以是任何最终用户服务，诸如视频点播或正在管理的web浏览。每个都具有设置在其上的静态服务期望，服务的静态服务会话被运行，并且服务的动态服务体验快照个体被捕获。对于正在管理的每个服务类型创建子概念，例如对于最终用户服务（诸如视频点播或web浏览），本体中的子概念(服务类型)可以是视频点播服务或web浏览服务。
静态用户概念对使用服务的任何人建模。用户在已经授权他们使用的连接性服务上运行服务会话。可使用位置快照个体捕获用户的位置。
静态服务期望概念是已经由订户(已经从运营商预订了连接性服务包的某人)在服务上设置的期望。服务期望概念具有<ServX>服务期望子概念，每个服务的<ServX>服务期望子概念以与上面的服务子概念相同的方式被管理。
在一个示例中，服务会话概念对服务会话建模。服务会话是由用户在连接性服务上运行的服务会话。服务会话的服务体验由系统捕获。同样，服务会话概念可具有子概念，每个服务的子概念以与上面提到的服务概念的子概念相同的方式建模。例如，因特网协议电视(IPTV)会话是IPTV服务会话概念的个体。
动态服务体验快照概念对用户在某个快照或时间间隔内经历的服务会话的实际度量建模。再次，服务体验快照概念具有<ServX>服务体验快照子概念，每个服务的<ServX>服务体验快照子概念以与上面提到的服务概念的子概念相同的方式管理。
服务概念对最终用户的概念建模，而不对连接性服务建模。事实上，服务概念的服务会话可由任何连接性服务运送。
连接性服务订户、预订、网络运营商、连接性服务提供商和连接性服务概念全都是静态概念。在一个实施例中，它们是SID概念的所有子概念。终端、连接和连接体验快照概念是动态概念。
在一个实施例中，网络运营商概念是SID组织概念的子概念。网络运营商提供连接性服务；每个连接性服务的提供都被建模为连接性服务提供商个体。网络运营商与连接性服务提供商之间的关系是SID方角色。连接性服务提供商是SID服务提供商方角色，并且因此具有与SID服务提供商相关概念的全集的关系。
连接性服务概念对由网络运营商在连接性服务(诸如黄金移动服务)上提供的连接性服务包建模。连接性服务由订户预订，并且由授权的用户用于运行服务会话。终端在连接性服务上使用的具体连接被建模为连接概念。连接体验快照对在终端上在某个快照或时间间隔内经历的连接性服务上的连接的实际度量建模。在一个实施例中，每个连接性服务是SID服务包，并且具有与所有SID服务和SLA相关概念(诸如“服务规范”)的关系。
订户设置对服务的期望。订户具有对连接性服务的预订，诸如用户对黄金移动服务的预订，它们被建模为预订个体。在一个实施例中，订户概念是SID个体概念的子概念，人的SID表示。预订与订户之间的关系是SID方角色。预订是SID顾客方角色，并且因此具有与SID顾客相关概念的全集的关系。
本体中的所有人都使用朋友的人朋友(FOAF)概念建模。用户是人，订户也是。
在另一实施例中，预订可由组织拥有。
快照使用时刻概念对某个时间间隔建模以捕获快照的开始，并使用时间持续时间描述概念对快照的持续时间建模。位置快照对在时间间隔期间实体的位置建模，并且服务体验快照对在时间间隔期间有关服务的服务体验测量建模。
重大事件用于对虽然在服务管理之外但可能对服务的实际体验或感知的体验有影响的那些事件建模。
重大事件概念对在某个时间间隔期间发生在某个位置的重大事件建模。重大事件过滤器概念对用于确立事件是否重大的过滤器标准建模。
定义重大事件的三个子概念。重大休闲事件参考来自数字音乐中心(C4DM)事件本体的事件概念，并且是可能重大的体育、音乐或文化事件。重大新闻事件参考来自纸草新闻（Papyrus News）本体的新闻项目概念，并且是可能重大的新闻事件。重大天气事件参考来自NNEW天气本体的天气概念，并且是可能重大的天气事件。
重大事件过滤器概念具有三个子概念：重大休闲事件过滤器、重大新闻事件过滤器和重大天气事件过滤器概念分别过滤重大休闲事件、重大新闻事件和重大天气事件个体。
图2示出了用于分析在服务会话中提供给最终用户的电信服务的设备200。设备200包括经由建模模块203连接到分析器模块205的接收器模块201。接收器模块201和建模模块203连接到存储装置207。分析器模块205的输出连接到优化器模块209。在一个实施例中，建模模块203、分析器模块205和优化器模块209可形成集成的语义服务分析和优化(SSAO)引擎300，如图3所示。
图3的SSAO引擎300包括知识总线301，其是由SSAO引擎300的所有功能块用于访问和更新知识库303的公共线程安全软件接口。它向组件提供了允许它们访问模型、在快照上迭代并且更新知识库中知识的若干方法。
它进一步包括知识加载功能块305，其获取在RDF中描述的知识，并将它加载到知识库303中。知识当进入SSAO引擎中时可能已经采用语义形式，在此情况下，知识加载直接处理它。来自外部系统313、315、317的非语义知识通过知识提升311预先处理。
知识加载检查进来的语义知识。全局知识被存储到知识库303的全局知识模型307中，并且快照知识被存储到知识库中的适当时间快照模型309_1到309_n中。如果在知识片段的快照时段内不存在快照模型，则创建新快照。
SSAO引擎300进一步包括知识提升功能块311，其从未采用语义形式的外部系统(诸如其它数据源313、终端315和网络317)获取信息，并使用诸如SAWSDL的技术将它映射到语义知识中。例如，XML格式的终端报告可被提升到语义格式，以确定最终用户服务的服务体验和上下文。
知识提升311还处置朝向网络节点、域管理器或向SSAO引擎300提供信息的外部系统的接口。可使用文件、使用流或使用诸如可扩展消息传递和表示协议(XMPP)(可扩展消息传递和表示协议是基于XML的消息传递协议，见http://xmpp.org/)或Java远程方法调用(RMI-Java RMI允许Java虚拟机之间的透明服务器-客户端通信，见http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/index-jsp-136424.html)的机制来转发终端报告。
SSAO引擎300进一步包含知识查询功能块319，其提供对于用语义查询语言（诸如SPARQL）在知识库上运行查询的支持。知识查询读取存储在文件中的查询，并采用用于人类用户的文本格式或者当由其它SSAO引擎功能块调用时作为名称值对的映射列表来返回查询结果。
知识查询允许在运行时间更新查询，当系统运行时，可编辑查询文件；下一次由系统调用查询时将使用新查询实现。
SSAO引擎300进一步包含以可配置间隔周期性运行的分析器功能块321。它分析自从最后一次运行以来已经更新的快照。对于快照，它计算表示每个服务会话对其期望的依从性的度量，并将那个度量存储到知识库中的服务会话个体中。
SSAO引擎300进一步包含以可配置间隔周期性运行的优化器功能块323。它查看最近的快照中的服务集合的依从性等级。如果一些服务不符合期望，则它评估所应用的优化和快照中每个服务会话的优先级，以确定是否以及什么网络优化应该被应用来改进服务符合性的等级。它将推荐的优化存储到知识库，并调用优化激活功能块323来激活对网络317的优化。
优化器功能块323调用优化激活功能块325以激活它已经推荐的优化。优化激活向正谈论的网络317应用优化。
优化激活325处置朝向网络节点或域管理器的接口，执行向网络应用优化所必需的任何操作。典型操作可能是执行命令脚本、应用策略或防火墙规则或调用信息库上的应用。
SSAO引擎300进一步包含以可配置间隔周期性运行的知识库维护功能块327。它检查知识库并移除已经到期的快照；已经将快照保存比配置的快照停留时间更长的时间。它还清理了全局知识模型307，移除了快照中的知识不再访问的服务会话和网络连接知识。
SSAO引擎300进一步包含知识留存功能块329，其用于在系统启动时从永久存储装置331加载静态知识，并存储已经被标识为对于对永久存储装置的离线报告和分析有用的知识。
知识留存组件可使用关系数据库管理系统(RDBMS)、在RDF中保存知识的原文件或语义存储器（诸如Sesame） (Sesame是用于存储和查询RDF数据的Java框架，见 http://www.openrdf.org/)来留存知识。
SSAO引擎300进一步包含接口333，其公布公用接口，并向外部系统335和用户接口337提供知识。它使用机器接口（诸如web服务或Java RMI）公布其接口。
接口333可直接从知识库中检索知识，或者可使用知识查询功能块319间接查询知识库。
知识库中的知识被保存在若干本体模型中，通常使用语义模型管理框架，诸如Jena (Apache Jena 项目是用于语义web应用的Java框架，见http://jena.apache.org/)。图4中示出了知识库中模型的结构。为了确保存储器的有效使用，所有模型都保存为具有断言的个体的简单本体，没有推理或推断的个体被保存在知识库400中。
知识库400包含保存本体结构描述的元数据模型401、保存是静态的或者被配置的个体(诸如用户期望)的静态全局知识模型403以及保存从进来的服务会话知识中加载的并且不随着服务会话的持续时间改变的个体(诸如会话用户)的动态全局知识模型405。知识库400维护快照模型409_1到409_n的列表407，每个快照一个。快照模型409_1到409_n保存随着服务会话的寿命改变的个体(诸如质量度量和网络等待时间)。
现在将参考图5到15描述设备的操作。
接收器模块201从外部源(诸如终端315)或从其它数据源313接收501在服务会话中向最终用户提供诸如电信服务的服务的网络317的至少一个性能参数的多个测量。这些经由知识提升功能块311加载到语义模型中，如图8a和8b中所示，并在下面更详细描述的。知识(用于多个快照)被维护在知识库303中。分析器模块205(语义分析器功能块321)通过对于快照内那个服务会话确定接收的测量对最终用户的期望的依从性来分析505所述服务。
如图6中所更详细描述的，SSAO引擎300进一步包含以可配置间隔周期性运行的分析器功能块321。它分析自从最后一次运行以来已经更新的快照。对于快照，它计算表示每个服务会话与其期望的依从性的度量（607），并将那个度量存储到知识库中的服务会话个体中，609。
用户期望被存储在知识库中的对应快照309_1到309_n中。
如图7中所示，SSAO引擎300进一步包含以可配置间隔周期性运行的优化器功能块323。它查看最近的快照中的服务集合的依从性等级，711。如果一些服务不符合期望，则它评估715所应用的优化和快照中每个服务会话的优先级，以确定是否以及什么网络优化应该被应用来改进服务符合性的等级。它将推荐的优化存储到知识库，并调用优化激活功能块323来激活对网络317的优化。
在启动时，SSAO引擎执行在图8a中示出的过程，并且在关闭时，SSAO引擎执行在图8b中示出的过程。
在启动时，图8a，引擎300通过从语义存储器中填充801其元数据306和全局知识模型307来初始化知识库303。引擎300然后初始化803将保存快照模型的快照模型列表507。最后，它初始化执行分析807、优化809和维护805的过程以及允许知识的加载815、配置817和公布819的过程。
在关闭时，图8b，引擎300终止在启动时启动的817、819、821、823、825、827过程，将动态全局知识保存829到语义存储器，并且退出。
在知识提升和加载期间，SSAO引擎300执行图9的过程，以及在图10a和10b中示出的子过程。
知识加载创建901并维护动态全局知识模型505的类的URI列表。
SSAO引擎300等待进来的知识，903。当接收905到知识时，确定它是否是语义形式。如果它不是语义形式，则它在语义上被提升909。创建911原未推理模型，911，并且然后将语义、进来的知识加载913到原未推理模型，其用于在加载过程期间临时保存知识。
接下来，根据图10a的过程，将进来的动态全局知识存储915在知识库303中。为了用新的进来的个体更新动态全局知识模型505，需要创建1001临时工作推理的模型。语义服务管理元数据被添加1003到临时工作推理的模型，使得可以解析进来的知识中的类的类型。进来的模型被添加1005到这个工作推理模型。
对于这些类中每个类的个体，搜索1007、1009、1011、1013临时工作模型。每个被找到的个体被插入1015到知识库中的动态全局知识模型中。
接下来，用新的进来的个体更新917快照模型，如图10b中所示。为了更新快照模型，需要创建1021含有元数据的临时工作推理的模型1023，以及到临时工作推理的模型的所有现有静态和动态模型(但不是快照)，使得正确构造本体中概念之间的关系，并且可构造从快照个体到静态和动态全局知识的参考。进来的模型被添加1025到这个工作推理的模型，并且读取1027来自工作模型的所有快照类和子类个体。
知识加载现在查找1029临时推理的模型中的所有个体(它们是快照个体)。这些快照个体可以是位置快照、连接体验快照或服务体验快照。
每个快照个体又被插入到知识库中。有关快照个体的数据被用于1031确定个体应该被插入到哪个快照模型中。如果不存在快照个体的快照模型，1033，则在知识库上创建它，1035， 1037。
SSAO引擎300的分析器模块205(语义服务分析器321)通过在图11a和11b中示出的过程分析服务。分析在快照中找到的每个服务会话的依从性，以确定其与其期望的依从性。那个依从性值被作为有关知识库303中的服务会话个体的数据属性进行存储。
语义服务分析以配置的间隔周期性运行，1101。为了效率原因，分析过程创建1103服务会话快照个体的工作列表以及它们的依从性。在分析运行结束（1111）时马上在知识库303中更新列表上的所有个体（1113），而不是作为单独操作更新每个个体的依存性。
每个快照都已经被更新1109，因为又分析了最后分析运行，1111。创建工作推理的模型，1117，元数据和所有全局知识被添加到该模型，1119。当前快照也被添加1121到此模型。这意味着，推理被限定于全局个体以及单个快照的个体，从而减小推理和查询执行的范围。查询运行1127在推理的模型上，以找到服务体验快照以及它们的服务期望。这个查询对于所有服务会话都是通用的，因为它使用语义服务管理本体的关系结构来找到服务体验快照以及它们的相应服务期望规范。
一旦已经找到服务体验快照和期望的列表，SSAO引擎就在列表上迭代，进而对每个服务体验快照起作用。它使用快照的服务名称属性来查找每个服务体验快照的服务特定查询。执行1127那个查询以计算服务体验快照与其期望的依从性。那个值和服务体验快照个体被添加1129到快照个体依从性列表。
一旦已经分析1125了所有快照个体和快照，SSAO引擎300就更新1113对知识库的快照个体依从性列表上的所有服务体验快照个体上的依从性数据属性，并删除1115列表。
图12中示出了知识查询的详情。
查询在知识库303的整个范围上运行，因此，当请求查询执行时，构造1201推理的模型，其含有1203元数据、所有全局知识以及所有快照，1205。从每个查询的查询目录中读取1207请求的查询，这意味着，可在运行时间期间在系统中编辑查询。然后在推理的模型上执行查询。
知识查询可将查询的结果作为人可读字符串返回，其含有查询结果的文本表示。它还可将查询结果作为名称值对映射的结果返回。如果规定1209了机器可处理结果，则格式化1213名称值对映射的列表，并返回1215，并且如果规定1209了非机器可处理结果，则返回1211人可读字符串。
SSAO引擎300使用在图13中示出的过程来公布知识。
过程启动1301公布服务，其可以是Java RMI服务器或者客户端(用户接口或外部系统)可连接到的任何其它服务器。过程然后等待1303客户端请求。
当接收到客户端请求时，请求与查询名称匹配1305。使用上面参考图12描述的过程运行1307查询。查询结果被映射1309到客户端响应所需的格式，并且响应被发送1311到客户端。
因为知识库303被保存在存储器中，所以必要的是，具有知识库303的主动维护以确保存储器使用被优化。在图14a和14b中示出了维护过程。
知识库维护以配置的间隔周期性运行，1401。在可配置停留周期内在存储器中仅维护快照模型，在该时间之后删除它们，1417。维护操作扫描1405、1407当前快照模型列表，并确定1409哪些快照已经超时，也就是在存储器中比停留时期更长。已经超时的快照被添加1411到超时列表。
当SSAO引擎300已经构建了超时快照模型列表时，它使用那个列表找到1413仅参考超时快照列表中个体的动态全局知识个体。已经对于留存标记了类型的动态全局知识个体被存储1415到语义存储器，并且从知识库303中删除所述个体。
SSAO引擎300然后在超时模型列表上迭代，并将已经对于留存标记类的任何个体存储到语义存储器。然后从知识库303中删除1417每个快照模型。
SSAO引擎300使用在图15中示出的过程来允许配置静态全局知识模型中的知识。
过程启动1501配置服务，其可以是Java RMI服务器或者客户端(用户接口或外部系统)可连接到的任何其它服务器。过程然后等待1503客户端配置命令。
当接收到配置命令时，命令被映射1505以便创建、更新或删除静态全局知识模型中个体上的操作1507。适当的配置操作在知识库上执行，并且操作结果被返回到呼叫客户端。
在示例中，多个用户具有对宽带网络的访问以便使用web浏览、视频点播和文件传送服务。
网络运营商使用根据本发明实施例的设备监视、分析和优化宽带接入网连接的使用。网络运营商为那个系统中每个用户的每个服务设置服务期望和优先级。
SSAO引擎300监视有关连接的服务使用，检查是否任何服务不满足期望。如果一些服务不满足期望，则系统选择限制较低优先级服务会话的带宽使用的策略，并要求网络应用那些策略。
SSAO引擎300跟踪优化随时间执行得有多好。所应用的限制等级随着未受限服务与期望的依从性的减少和增加而逐渐地增加或减少。
在一天中的某些时间，示例的宽带接入网连接可变得拥塞，因为每个用户都启动了若干服务会话，所述服务会话是任何可用服务的组合，例如web浏览、视频点播、文件传送和电话。
所有服务会话都无法满足期望。SSAO引擎看到已经超过了宽带接入网连接的能力。它可限制文件传送会话的带宽，其具有最低优先级。剩余三个会话现在满足期望。
当较高优先级的服务会话结束时更多带宽变得可用时，对文件传送会话的限制可减少，并且当仍更多的带宽变得可用时，对文件传送会话的限制可被移除。
本发明的设备还可优化由上面示例的宽带接入网连接中的损伤引起的服务的提供。
在另一示例中，考虑多个服务会话同时运行。
所有服务会话最初都满足期望。然而，在一些分钟之后，某些服务会话开始无法满足期望。SSAO引擎确定原因是网络中的损伤。具有较低优先级的服务会话可被限制成使得剩余会话再次满足期望。
然而，在更多一些分钟之后，当前服务再次无法满足期望。SSAO引擎确定网络的损伤变得更坏。它限制了具有较高优先级的服务会话，因为具有较低优先级的服务会话未消耗足够带宽以减轻最高优先级会话上的问题。
SSAO引擎继续监视会话和网络连接。在一些分钟之后，确定网络中的损伤已经变少，对服务会话的限制被移除，并且确定所有未受限的服务都满足期望。
在更多一些分钟之后，SSAO引擎通知，网络已经返回到正常参数内的操作。它移除了对所有服务会话的限制，并且所有服务限制都满足期望。
在优选实施例中，设备200被实现为电信网络的管理节点。在一个具体实施例中，它可实现为提供移动宽带的性能管理OSS(操作支持系统)解决方案的网络管理节点。在备选实施例中，设备200可实现为自动配置服务器(ACS)。ACS是提供基于TR-069(DSL论坛技术报告069)的顾客驻地设备(诸如宽带网关、xDSL(数字订户线)路由器、VoIP(因特网协议上的语音)网关、无线接入点等)的装置管理的网络装置。
尽管本发明的实施例已经在附图中图示并在前面详细描述中描述，但将理解，本发明不限于所公开的实施例，而是能够进行众多修改而不脱离在随附权利要求书中阐述的本发明的范围。在权利要求书中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，并且不定冠词“一个”不排除多个。权利要求中的任何附图标记不应该被视为限制范围。

Claims (17)

1. 一种分析在服务会话中提供给最终用户的服务的方法，所述方法包括如下步骤：
　接收在服务会话中向最终用户提供服务的网络的至少一个性能参数的多个测量；
　将所述至少一个性能参数的所述接收的多个测量划分成多个快照；
　通过对于快照内那个服务会话确定所述接收的测量对所述最终用户的期望的依从性来分析所述服务。
2. 如权利要求1所述的方法，其中所述快照包括时间间隔。
3. 如权利要求2所述的方法，其中所述时间间隔是可配置的。
4. 如以上权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法进一步包括：
存储所述多个快照中所述服务会话的所述最终用户的期望。
5. 如权利要求4所述的方法，其中所述方法进一步包括：
计算表示所述服务会话对所述期望的依从性的度量，并将所述计算的度量存储到所述服务会话中。
6. 如权利要求5所述的方法，其中分析所述服务的步骤包括如下步骤：
在所述最终用户通信服务域中创建多个概念的语义模型，规定所述概念以及概念属性、概念之间的关系；以及
分析由创建的语义模型定义的所述服务。
7. 如权利要求6所述的方法，其中存储所述最终用户的期望和存储所述计算的度量的所述步骤包括如下步骤：
在所述语义模型的知识库中存储所述最终用户的期望和/或存储所述计算的度量以便用于更新所述语义模型。
8. 如权利要求6或7所述的方法，其中所述最终用户通信服务域中的所述多个概念中的每个概念都被指配了重要性等级，并且创建所述语义模型的所述步骤包括如下步骤：
在所述最终用户通信服务域中创建具有在定义的阈值以上的重要性等级的概念的所述语义模型。
9. 一种优化向最终用户提供服务的方法，所述方法包括如下步骤：
根据权利要求3到6中任一项所述的方法分析在网络中提供的多个服务，并且其中分析所述服务的步骤包括：周期性确定多个快照的所述多个度量中每个度量的依从性是否满足所述期望；
基于指配给所述服务会话的优先级等级，确定是否以及什么网络优化应该被应用到所述网络以改进被确定为不符合期望的服务的服务依从性；
基于是否以及什么网络优化应该被应用的确定，优化所述网络的性能。
10. 一种用于分析在服务会话中提供给最终用户的服务的设备，所述设备包括：
接收器模块，配置成接收在服务会话中向最终用户提供服务的网络的至少一个性能参数的多个测量，并将所述至少一个性能参数的接收的多个测量划分成多个快照；
分析器模块，配置成通过对于快照内那个服务会话确定所述接收的测量对所述最终用户的期望的依从性来分析所述服务。
11. 如权利要求10所述的设备，其中所述设备进一步包括：
存储装置，配置成存储所述多个快照中的服务会话的所述最终用户的期望。
12. 如权利要求11所述的设备，其中所述分析器模块进一步配置成计算表示所述服务会话对其期望的依从性的度量；并且所述存储装置进一步配置成将所述计算的度量存储到所述服务会话中。
13. 如权利要求12所述的设备，其中所述设备进一步包括：建模模块，配置成在所述最终用户通信服务域中创建多个概念的语义模型，规定所述概念以及概念属性、概念之间的关系；并且其中所述分析器模块进一步配置成分析由所述创建的语义模型定义的服务。
14. 如权利要求13所述的设备，其中所述建模模块进一步配置成访问所述存储装置以便对于所述语义模型的知识库检索所述最终用户的期望和/或所述计算的度量以便用于创建所述语义模型。
15. 一种用于优化向最终用户提供服务的设备，所述设备包括：
如权利要求11到14中任一项所述的设备，并且其中所述分析器模块进一步配置成周期性确定多个快照中的所述多个度量中每个度量的依从性是否满足所述期望；以及
优化器模块，配置成基于指配给所述服务会话的优先级等级，确定是否以及什么网络优化应该被应用到所述网络以改进被确定为不符合期望的服务的服务依从性，并基于是否以及什么网络优化应该被应用的确定，优化所述网络的性能。
16. 一种管理节点，包括如权利要求11到14中任一项所定义的设备。
17. 如权利要求16所述的管理节点，包括自动配置服务器。
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