CN106688257A - 优化移动网络中的容量扩张 - Google Patents

优化移动网络中的容量扩张 Download PDF

Info

Publication number
CN106688257A
CN106688257A CN201580036285.7A CN201580036285A CN106688257A CN 106688257 A CN106688257 A CN 106688257A CN 201580036285 A CN201580036285 A CN 201580036285A CN 106688257 A CN106688257 A CN 106688257A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
mobile
mobile network
network
capacity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201580036285.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106688257B (zh
Inventor
菲利普·多
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Microsoft Technology Licensing LLC
Original Assignee
Affirmed Networks Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Affirmed Networks Inc filed Critical Affirmed Networks Inc
Publication of CN106688257A publication Critical patent/CN106688257A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106688257B publication Critical patent/CN106688257B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/08Load balancing or load distribution
    • H04W28/09Management thereof
    • H04W28/0958Management thereof based on metrics or performance parameters
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/18Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on predicted events
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W48/00Access restriction; Network selection; Access point selection
    • H04W48/17Selecting a data network PoA [Point of Attachment]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00Local resource management
    • H04W72/50Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/52Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on load
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00Local resource management
    • H04W72/50Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/53Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on regulatory allocation policies
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00Network data management
    • H04W8/18Processing of user or subscriber data, e.g. subscribed services, user preferences or user profiles; Transfer of user or subscriber data

Abstract

优化移动网络中的网络设备的容量的系统和方法。计算装置接收用户标识和用户属性,用户标识对应于移动网络用户的特性,用户属性对应于由移动网络用户进行的移动网络使用的至少一个特性。计算装置基于用户表示和用户属性来生成使用预测,该使用预测包括对应于移动网络用户的预期未来数据使用的信息,该预期未来移动网络使用对应于至少一个移动资源。计算设备将使用预测发送到服务网关(SGW),使得SGW基于该使用预测将移动网络用户路由到传统分组数据网网关(PGW)和网络功能虚拟化(NFV)PGW。

Description

优化移动网络中的容量扩张
相关申请的交叉引用
本申请要求2014年4月30日提交的题为“Optimizing Capacity Expansion UsingNFV-Based Platforms”的美国申请号61/986,462的优先权,该申请的内容被整体地通过引用结合到本文中。
技术领域
本发明的实施例一般地涉及用于优化移动网络中的容量扩张的计算机化方法和设备。
背景技术
在移动网络中提供资源的传统方法包括当资源满负荷时添加附加物理基础设施。物理设备被设计成具有固定的容量比。一旦特定维度(例如,吞吐量、信令活动、会话容量)被耗尽,则移动网络运营商别无选择而只能加入更多的设备,即使所有其它维度都未充分利用。这导致增加的资本和运营支出。
发明内容
在某些实施例中,公开了用于优化移动网络中的网络设备的容量的系统和方法。在某些实施例中,计算装置接收用户标识和用户属性,用户标识对应于移动网络用户的特性,用户属性对应于由移动网络用户进行的移动网络使用的至少一个特性。在某些实施例中,计算装置基于用户表示和用户属性来生成使用预测,使用预测包括对应于移动网络用户的预期未来数据使用的信息,该预期未来移动网络使用对应于至少一个移动资源。在某些实施例中,计算装置将使用预测发送到服务网关(SGW),使得SGW基于使用预测而将移动网络用户路由到传统分组数据网网关(PGW)和网络功能虚拟化(NFV)PGW,传统PGW包括用于至少一个移动资源的固定容量,并且NFVPGW包括用于至少一个移动资源的可配置容量。
在某些实施例中,移动网络用户的移动网络使用的所述至少一个特性包括在先移动网络使用的量、与移动网络使用相关的时间、对应于移动用户的移动装置的位置、移动装置漫游所花费的时间量、移动装置的品牌和型号、安装在移动装置上的应用程序、移动装置的操作系统和固件版本、订阅计划、剩余限额以及人口统计信息。在某些实施例中,移动网络用户的所述至少一个特性包括移动装置ID或电话号码。在某些实施例中,其中,接收用户属性还包括从归属订户服务器(HSS)、移动性管理实体(MME)、计费系统以及系统架构演进(SAE)网关中的至少一个接收用户属性。在某些实施例中,移动资源包括信令活动、吞吐量、会话占用率、加密以及代码转换中的至少一个。
在仔细阅读以下附图、详细描述以及权利要求之后将更全面地理解公开主题的这些及其它能力。应理解的是本文所采用的措辞和术语是用于描述的目的且不应被视为限制性的。
附图说明
当结合以下附图来考虑时,参考公开主题的以下详细描述,可以更全面地认识到公开主题的各种目的、特征以及优点,在所述附图中相同的附图标记表示相同元件。
图1是示出了根据本公开的某些实施例的移动网络用户在移动网络上招致的需求的示意图。
图2示出使用传统设备的扩张的传统方法的示意图。
图3是示出根据本公开的某些实施例的使用传统设备和基于NFV的设备的扩张的方法的示意图。
图4是示出根据本公开的某些实施例的与移动网络相结合的用户的系统示意图。
图5是示出根据本公开的某些实施例的使用预测引擎的示意图。
图6是根据本公开的某些实施例的移动网络的系统示意图。
图7是示出根据本发明的某些实施例的移动网络中的容量优化的系统示意图。
具体实施方式
移动网络可以包括具有大大不同的使用特性的移动用户。例如,某些移动用户是具有密集的,并且消耗大量的数据,提高网络需要支持的数据吞吐量的总量。其它用户可能是非常信令密集的,并且完成大量连接(例如,使用频繁地发送更新的“健谈的”移动应用程序)但仅传输少量的数据。即使其仅使用少量的数据,其也提高网络所需的信号处理的量。某些其它用户可能在数据吞吐量和信令维度两方面都是相对空闲的(例如,联网功率表读取器),但是其人数众多且仅仅将其签署到网络上就占用大量的会话容量。为了适应所有类型的用户,网络运营商需要部署足够的联网设备以覆盖所有这些维度(例如,吞吐量、信令活动、会话容量以及可能其它维度)的最坏情况。由于传统联网设备设计有固定的容量比(支持X数目的用户、Y量的信令和Z量的数据吞吐量),所以覆盖一个维度的最坏情况将导致其它维度的利用不足。例如,部署在网络中的传统平台可能正在命中100%的会话容量,但利用吞吐量容量的仅20%。即使存在多余的吞吐量容量,也需要安装新的设备以增加所支持的用户数目。这提高资本和运营成本两者。
以前,将用户基础分离成单独的应用。例如,将规则的消费者与机器对机器装置分开。可以将装置分类,使得装置具有类似的需求。可以将具有类似需求的装置分配给具有不同性能特性的设备,其常常来自不同的制造商。即使用这种方法,也由于至少以下各项而并未解决优化容量的问题:(1)宽泛的用户种类并不保证群组内的用户具有类似的使用需求。服务于一个种类的用户的设备在某些维度方面仍可能利用不足;(2)资本和运营支出将增加,因为运营商现在需要潜在地处理来自多个供应商(其可能很好地合作也可能不是这样)的设备;(3)当来自不同用户群组的需求随时间推移而改变时,运营商将需要重新划分用户并重新分配网络资源,这可能是耗时且昂贵的。
本公开的优选实施例包括在具有不同能力和成本特性的平台上使用网络功能虚拟化(NFV)以处理由不同类型的用户引入的需求。被不同地配置(在硬件和软件两方面),不同的基于NFV的平台可以具有不同的优点和弱点。例如,一个基于NFV的平台可以被设计成使得其可以容纳大量的用户(例如,通过使用具有大量存储器的服务器),但是具有有限的吞吐量和信令能力。另一基于NFV的平台可以被设计成使得其可以处理大量的吞吐量(例如,通过使用专用网络适配器卡)。另一基于NFV的平台可以被设计成使得其可以处理大量的信令(例如,用高功率CPU)。可以将具有不同特性的这些基于NFV的平台一起放在网络中以满足由不同类型的用户引入的不同需求。为了使有效性最大化并使成本最小化,将不同特性的用户引导至具有匹配优点的服务器,使得每个服务器被最好地利用。这样,传统的和基于NFV的平台的优点补充彼此的弱点。网络设备因此可以被更好地利用,导致较低的总体资本和运营成本。
本公开的优选实施例包括一种用以基于过去和预测的未来使用特性来将移动用户或订户分类并引导至不同的网络设备以匹配网络设备的容量特性的功能。不需要将用户分离成不同的群组(例如,将用户分离成不同的接入点名或APN)。网络可以在最终用户看起来是无缝的,并且因此存在用户体验方面的很少变化。运营商可以利用NFV来部署具有不同成本和性能特性的平台。NFV适合于此类应用,因为其允许同一网络功能在不同的硬件平台上运行。这些硬件平台范围从高尖端的刀片服务器机箱至低成本服务器箱,其提供不同的性能和容量。
在某些情况下,可以通过构件具有专用硬件(诸如用于硬件加密的芯片)以支持某些用户群组的服务器来获得附加能力。
本公开的优选实施例可以被用作绿地解决方案(例如,仅由基于NFV的平台构成的新网络),或者补充用尽容量的现有传统网络。在后一种情况下,NFV服务器可以被设计成具体地减轻传统设备的瓶颈,并且使得所有性能维度的利用更加平衡。在下文中,描述了用以确定现有传统平台的滞塞点、构建基于NFV的平台以减轻这些滞塞点、预测并识别用户的使用特性并且将其引导至可以最好地处理需求的基于NFV的平台的技术。
本公开的优选实施例利用具有不同能力和成本特性的基于网络功能虚拟化的平台来补充具有固定容量比的现有传统设备。传统的和基于NFV的平台可以作为单个网络而无缝地工作。在某些实施例中,基于NFV的平台被设计成补充传统平台的弱点,使得当其一起工作时,其减少使某个容量维度超负荷的机会,并且将更好地利用总体的所有网络节点。
在某些实施例中,为了最好地利用传统的和基于NFV的平台的不同能力,当用户尝试访问网络时,基于包括可用户的过去使用模式的许多因素来预测用户的使用特性。然后将用户引导至可以最好地处理用户的需求的网络节点。
图1是示出了根据本公开的某些实施例的移动网络用户在移动网络上招致的需求的示意图。图1示出了移动装置101、信令活动102、吞吐量103、会话占用率104及其它维度105。
如图1所示,移动网络用户101在许多不同维度上招致对移动网络的需求。用户当向网络注册和从网络注销时、当漫游网络时等产生信令活动102。用户在他或她浏览网页或发送状态更新时产生对吞吐量维度103的需求。当用户附着到网络时,他或她也占用一个或多个会话空间104。最后,例如如果用户要求加密或图像/视频代码转换服务,则存在对其它维度105的需求。并不是所有用户都表现相同。数据重级用户消耗大量的数据并提高对吞吐量维度的要求。其它用户可能是非常信令密集的,并且完成大量连接(例如,使用频繁地发送大量更新的“健谈的”应用程序)但仅传输少量的数据。某些用户可提到对网络中的信令维度的需求。某些其它用户可能在数据吞吐量和信令维度两方面都是相对空闲的(例如,联网功率表读取器),但是其人数众多且仅仅保持其被签署到网络上就要求大量的会话容量。
网络运营商经常不得不安装更多的网络设备以处理上述不同维度上的总需求。由于传统联网设备被设计成支持固定的容量比(支持X数目的用户、Y量的信令和Z量的数据吞吐量),所以覆盖一个维度的最坏情况常常导致其它维度的利用不足。例如,网络节点可能正在命中100%的会话容量,但利用吞吐量容量的仅50%。即使存在多余的吞吐量容量,也安装新的传统设备以增加所支持的用户数目。安装新的传统设备可以提高资本和运营成本两者。
图2示出使用传统设备的扩张的传统方法的示意图。图2示出了网络运营商达到第一传统平台201的最大会话容量、2x扩张210之后的第一传统平台202的容量以及2x扩张210之后的第二传统平台203的容量。
如201处所示,网络运营商在第一传统平台中达到最大容量。第一传统平台具有100个单元的最大吞吐量和100个会话的最大值。吞吐量的100个单元中的50个被使用,而100个会话中的100个被使用。当网络运营商预期需求的加倍(例如,吞吐量的100个单元和200个会话)时,网络运营商不得不找到增加容量的方式。为了使容量210加倍,网络运营商安装第二传统平台。在某些实施例中,运营商可以通过监视装置的峰值使用水平(例如,监视忙时期间的使用)来确定平台的容量使用。平台可以指定用于每个维度的最大值(例如,1千万个会话、诸如80%的CPU极限下的50Gbps的吞吐量)。例如,为了确定会话使用量,运营商可以使用统计计数器来查看在忙时期间使用多少会话。作为另一个示例,运营商可以通过测量忙时期间的特定CPU极限下的吞吐量来确定吞吐量的量。运营商可以通过测量忙时期间的CPU使用的量来确定容量。在第一传统平台202和第二传统平台203两者中,吞吐量的100个单元中的50个被使用,而100个会话中的100个被使用。在扩张之后,两个传统平台仍受到会话维度的制约。已扩张传统平台中的容量比(例如,用于会话和吞吐量的相等能力)与用户的需求(例如,大量的会话但并不是同样多的吞吐量)不匹配。
相反地,本发明的优选实施例要求理解用于现有传统平台的瓶颈的原因、用户的当前和将来使用模式以及构建基于NFV的平台以补充传统平台、使得所有容量维度可以被更好地利用。
图3是示出根据本公开的某些实施例的使用传统设备和基于NFV的设备的扩张的方法的示意图。图3示出了网络运营商达到第一传统平台201的最大会话容量、2x扩张310之后的第一传统平台302的容量以及2x扩张310之后的第二基于NFV的平台303的容量。虽然图3示出两个维度(例如,会话和吞吐量)上的扩张,但可以将类似技术应用于任何数目的维度。
如上所述,运营商已达到吞吐量的100个单元中的50个被使用且100个会话中的100个被使用的第一传统平台中的容量。当网络运营商预期需求的加倍(例如,吞吐量的100个单元和200个会话)时,网络运营商通过安装基于NFV的平台303来使容量210加倍。如在扩张310之后所示,第一传统平台302与基于NFV的平台303的组合考虑到用户的当前和未来使用模式。例如,如果20%的用户正在使用80%的吞吐量,则意味着在100个用户之中:
●20个重级用户正在使用吞吐量的40个单元;并且
·80个轻级用户正在使用吞吐量的10个单元。
当需求加倍时,总共存在200个用户,其中
●40个重级用户使用吞吐量的80个单元;并且
●160个轻级用户使用吞吐量的20个单元。
可以构建基于NFV的平台以支持200个用户,但是仅支持吞吐量的40个单元,与传统平台相比多半可能是以成本的几分之一。这由于NFV解决方案的灵活性质而可以完成—可以用大量的存储器来构建平台以支持更多的会话,但是只有用于吞吐量处理的中等强大的CPU以降低成本。可以将160个轻级用户引导至基于NFV的平台303,同时可以将重级用户引导至传统平台302。如果传统平台成本为$1M且NFV平台成本为$0.2M,则用于使容量加倍的成本将是:
●$2M,如果只使用传统平台的话(例如,如图2所示);以及
●$1.2M,如果向传统平台添加一个基于NFV的平台的话(例如,
如图3所示)。
使用基于NFV的平台可以节省$0.8M或仅使用传统平台的成本的40%。如图2和3所述,传统平台具有高吞吐量容量但不足的会话容量。基于NFV的平台通过提供高会话容量但提供低吞吐量容量以保持低成本来补充传统平台。存在用以构建基于NFV的平台以补充传统平台的许多不同方式。运营商可以判定不同组件(诸如存储器、CPU或其它专用芯片)的成本和性能平衡以及未来需求将如何改变。使用基于NFV的平台允许运营商分析来自不同用户的需求,构建具有补充传统平台的能力的基于NFV的平台,并且将用户适当地引导至不同的平台以在所有平台上实现容量的最佳使用。
在某些实施例中,本文所述的系统和方法基于过去和预期的需求来引导用户并将其分类。预测用户容量需求可以帮助平衡传统平台和基于NFV的平台两者上的容量使用。
图4是示出根据本公开的某些实施例的与移动网络相结合的用户的系统示意图。图4示出了移动网络用户401、分类器402、使用预测引擎403、传统网络平台、基于NFV的平台405和移动网络406。
移动网络用户401可以包括经由一个或多个移动网络装置(例如,智能电话、膝上计算机、平板电脑)来访问移动网络的移动网络订户。如下面更详细地描述的,移动网络406包括多个网络装置。简要地,移动网络406中的网络装置可以路由并分析用户业务。
随着用户401签署到网络406上,分类器402查询使用预测引擎403以预测资源使用模式。分类器402是从用户和他/她的设备获取信息(例如,移动装置标识符)、查阅使用引擎403并进行关于要在移动网络406中将用户放在哪个平台上的判定的组件。可以将分类器402实现为单独组件或者作为移动网络中的某个网络装置的一部分(例如,在负荷平衡器上)。下面更详细地描述的使用预测引擎403是获取与用户有关的用户标识及其它属性并预测用户的未来网络资源使用的组件。基于来自使用预测引擎403的结果,用户401被引导至由传统网络平台404或基于NFV的平台405提供服务。如上所述,分类器还从传统的和基于NFV的平台接收对应于其可用容量水平及其能力(例如,加密、视频代码转换)的输入。
在某些实施例中,可以基于用户或平台的特性而将用户引导至传统平台或基于NFV的平台。例如,可以在用户加入网络时(例如,当用户在早晨将将电话通电时)引导用户。另外,如果现有系统的加载达到某个阈值或者用户的特性明显改变,还可以主动地将现有用户从一个系统迁移至另一个。
图5是示出根据本公开的某些实施例的使用预测引擎的示意图。图5示出了用户标识501、使用预测引擎502、使用预测503、过去使用模式和趋势504、时间信息505、用于位置506、过去移动性模式507、移动装置508的品牌和型号、已安装应用程序509、操作系统(OS)和固件版本501、订阅计划511、剩余配合512和人口统计信息513。
使用预测引擎502接收用户标识501和用户属性504-513。如下面更详细地描述的,用户预测引擎502基于输入来预测用户503的未来使用需求。用户标识501对应于关于用户的移动装置的信息(例如,国际移动装置标识(IMEI))。可以从移动网络中的各种组件收集用户属性,如在图6中更详细地描述的。
用户属性504-513包括但不限于:
(1)用户504的过去使用模式和趋势-数据重级用户很可能在将来是数据重级的。
(2)日间时、周中日以及年中日期505-时间信息提供关于用户在移动装置上使用什么服务的提示。任何大型事件的发生(例如,Super Bowl)都可以在预测用户的使用模式中有帮助。
(3)用户的位置506-类似于时间位置,地理位置信息可以在预测使用模式时有帮助。例如,如果用户位于其中存在较小尺寸的更多小区地点的城市中,则很可能用户将随着他/她在小区地点之间来回移动而经历较高的切换事件的量。而如果用户位于郊区,则小区地点很可能覆盖较大的面积,并且切换的机会将较小。
(4)过去移动性模式507-在过去大量漫游的用户在将来可能将大量漫游。
(5)移动装置508的品牌和型号-有时特定类型的移动装置具有大大不同的资源使用。例如,具有触摸屏电话的用户与不具有触摸屏支持的特征电话的用户相比将使用更多的数据服务。
(6)已安装移动应用程序509-某些移动应用程序比其它的更加“健谈”且触发多得多的连接。
(7)移动装置510的OS和固件版本-用不同的OS版本,需求可以是不同的。例如,Apple iOS 8上的messenger应用程序除文本之外还支持语音和水平。那很有可能转化为较高的吞吐量使用。
(8)用户的订阅计划511-例如,具有低数据封顶的用户与具有大的数据封顶的用户相比将使用较少的数据。
(9)用于当前计费时段的剩余限额512-例如用于低剩余限额的用户与剩下许多限额的用户相比很可能在带宽使用中受到更多约束。
(10)用户的人口统计简档513-例如使用行为在青少年用户对比成年用户之间很可能明显不同。青少年用户很可能经由其社交活动消耗更多的数据,而成年用户可能在他/她的日常活动中使用比数据更多的语音呼叫。
图6是根据本公开的某些实施例的移动网络的系统示意图。图6示出了归属订户服务器(HSS)601、移动性管理实体(MME)602、计费系统603、eNodeB604、系统架构演进(SAE)网关605以及分析服务器606。图6中所示的所有元件都可以是传统的或虚拟的。
在某些实施例中,某些运营商可具有用以收集并分析关于用户的使用统计的分析服务器606。此信息可以被直接地馈入预测引擎中。在其它实施例中,预测引擎包含分析服务器606的分析能力,并且两个组件被归类成一个单元。
归属订户服务器(HSS)601包含关于用户的移动性的信息。移动性信息可以被周期性地馈入分析服务器606中以计算用户的过去移动性模式。
移动性管理实体(MME)602跟踪装置的当前位置并可以将位置信息发送到分析服务器606以用于进一步处理。
计费系统包含用户的订阅计划、剩余限额及其它计费相关信息。计费信息可以被馈送到分析服务器606以用于使用趋势确定。
SAE网关605可以检查到和来自用户的所有业务。通过使用深度分组检查(DPI)技术,可以从数据业务提取使用信息,包括装置品牌和型号、已安装和最近使用的应用程序、OS和固件版本等。在某些实施例中,DPI数据在被预测引擎使用之前被馈入分析服务器606中以用于进一步分析。
在某些实施例中,用户的使用趋势随时间推移而慢慢地改变。当使用趋势慢慢地改变时,使用预测引擎不需要实时地更新其针对用户的预测。例如,可以将针对特定用户的预测每周更新一次,并且针对不同的用户,可以使用不同的间隔。在某些实施例中,使用趋势更快速地改变。例如,当某些事件发生时,可以触发预测以按需更新。例如,如果用户切换到另一订阅计划或新电话,则可以立即更新预测。
当新订户加入网络时,将不存在用来从其构建预测的更多使用历史。最初,可以将新用户视为具有平均吞吐量和信令负荷的“平均”用户。替换地,可以基于可用的有限信息量来进行预测。例如,如果新订户是青少年,则他/她很可能具有更加健谈的应用程序,诸如Facebook、Instagram或Snapchat,其将招致更多的信令负荷。如果替代地新订户是已经签署共享(tethering)的商务帐户,则他/她很有可能是更重级的数据用户。用于新用户的预测更新频率可以较高,使得预测可以基于新获取的因素而快速地融合。在此阶段,可以将用户放在传统系统或NFV系统上。一旦用户被分类,其然后可以在传统系统与NFV系统之间移动以实现网络资源的最佳使用。
图7是示出根据本发明的某些实施例的移动网络中的容量优化的系统示意图。图7示出了预测引擎701、服务网关(SGW)702、传统分组数据网网关(PGW)703和基于NFV的PGW704。
当订户接通电话时,电话将尝试与移动网络建立会话。该请求最后将被发送到SGW701且SGW 701选择PGW 703、704来将用户会话导向目标。PGW节点中的一个包括传统设备703且另一PGW节点包括基于NFV的平台。正常地,SGW仅基于接入点名(APN)来选择PGW。APN识别移动数据用户想要与之通信且在用户激活其订阅计划时被分配给用户的分组数据网(PDN)。在优选实施例中,SGW查阅预测引擎以基于用户的特性来确定用以将用户会话导向目标的最佳位置。例如,分类器/预测引擎可基于简单对象访问协议(SOAP)或表征状态转移(REST)而提供API,其中SGW可以进行呼叫以获得关于要在哪里建立会话。一旦SGW判定在例如基于NFV的PGW上建立会话,则与该订户有关的所有未来信令和数据业务将由选定PGW处理。
可以用数字电子电路或者用计算机软件、固件或硬件(包括在本说明书中公开的结构部件及其结构等价物)或者用其组合来实现本文所述的主题。可以将本文所述的主题实现为一个或多个计算机程序产品,诸如在信息载体中(例如,在机器可读存储装置中)有形地体现或者在传播信号中体现以便被数据处理设备(例如,可编程处理器、计算机或多个计算机)执行或控制其操作的一个或多个计算机程序。可以用任何形式的编程语言(包括编译或解释语言)来编写计算机程序(也称为程序、软件、软件应用程序或代码),并且可以将其以任何形式部署,包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程或适合于在计算环境中使用的其它单元。计算机程序不一定对应于文件。可以将程序存储在保持其它程序或数据的文件的一部分中、专用于正在讨论中的程序的单个文件中或者在多个协调文件(例如,存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。可以将计算机程序部署成在一个计算机上或者在位于一个地点处或跨多个地点分布并被通信网络互连的多个计算机上执行。
在本说明书中描述的过程和逻辑流程(包括本文所述主题的方法步骤)可由执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行本文所述主题的功能的一个或多个可编程处理器执行。该过程和逻辑流程还可以由专用逻辑电路执行,并且还可以将本文所述主题的设备实现为专用逻辑电路,该专用逻辑电路流FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。
适合于计算机程序执行的处理器举例来说包括通用和专用微处理器以及任何种类的数字计算机的任何一个或多个处理器。一般地,处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的必不可少元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。一般地,计算机还将包括或者被操作耦合到以从其接收或向其传输或两者用于存储数据的一个或多个大容量存储设备(例如磁、磁光盘或光盘)。适合于体现计算机程序指令和数据的信息载体包括所有形式的非易失性存储器,举例来说,包括半导体存储器装置(例如,EPROM、EEPROM以及闪存装置);磁盘(例如,内部硬盘或可移动磁盘);磁光盘;以及光盘(例如,CD和DVD磁盘)。可以用专用逻辑电路来补充处理器和存储器或者结合在其中。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实现本文所述的主题,该计算机具有用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监视器)和用户可以用来向计算机提供输入的键盘和定点设备(例如鼠标或轨迹球)。也可以使用其它种类的装置来提供与用户的交互。例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)并且可以以以任何方式接收来自用户的输入,包括但不限于声学、话音或触觉输入。
可以在计算系统中实现本文所述的主题,该计算系统包括后端组件(例如,数据服务器)、中间件组件(例如,应用服务器)或前端组件(例如,具有用户可以通过其与本文所述主题的实施方式相交互的图形用户接口或网络浏览器的客户端计算机)或此类后端、中间件以及前端部件的任何组合。可以用数字数据通信的任何形式或介质(例如,通信网络)来将系统的部件互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)和广域网(“WAN”),例如因特网。
应理解的是公开主题在其应用方面不限于在以下描述中阐述或在图中示出的部件的布置和构造的细节。公开主题能够有其它实施例并以各种方式实施和执行。并且,应理解的是本文所采用的措辞和术语是用于描述的目的且不应被视为限制性的。
同样地,本领域的技术人员将认识到可容易地利用本公开所基于的概念作为用于设计用于执行公开主题的多个目的的其它结构、方法以及系统的基础。因此,重要的是将权利要求视为包括此类等价构造,只要其不脱离公开主题的精神和范围即可。
虽然在前述示例性实施例中已描述并举例说明了公开主题,但应理解的是本公开仅仅是以示例的方式实现的,并且在不脱离仅仅由随后的权利要求限制的公开主题的精神和范围的情况下可以实现公开主题的实施方式的细节方面的许多改变。

Claims (10)

1.一种优化移动网络中的网络设备的容量的计算机化方法,所述计算机化方法包括:
由计算装置接收用户标识和用户属性,所述用户标识对应于移动网络用户的特性,所述用户属性对应于由移动网络用户进行的移动网络使用的至少一个特性;
由计算装置基于用户表示和用户属性来生成使用预测,使用预测包括对应于移动网络用户的预期未来数据使用的信息,所述预期未来移动网络使用对应于至少一个移动资源;以及
由计算装置将使用预测发送到服务网关(SGW),使得SGW基于所述使用预测将移动网络用户路由到传统分组数据网网关(PGW)和网络功能虚拟化(NFV)PGW,传统PGW包括用于所述至少一个移动资源的固定容量且NFVPGW包括用于所述至少一个移动资源的可配置容量。
2.根据权利要求1所述的计算机化方法,其中,移动网络用户的移动网络使用的所述至少一个特性包括在先移动网络使用的量、与移动网络使用相关的时间、对应于移动用户的移动装置的位置、移动装置漫游所花费的时间量、移动装置的品牌和型号、安装在移动装置上的应用程序、移动装置的操作系统和固件版本、订阅计划、剩余限额以及人口统计信息。
3.根据权利要求1所述的计算机化方法,其中,移动网络用户的所述至少一个特性包括移动装置ID或电话号码。
4.根据权利要求1所述的计算机化方法,其中,接收用户属性还包括从归属订户服务器(HSS)、移动性管理实体(MME)、计费系统以及系统架构演进(SAE)网关中的至少一个接收用户属性。
5.根据权利要求1所述的计算机化方法,其中,所述移动资源包括信令活动、吞吐量、会话占用率、加密以及代码转换中的至少一个。
6.一种用于优化移动网络中的网络设备的容量的系统,所述系统包括:
处理器;以及
存储器,其被耦合到所述处理器并包括计算机可读指令,所述计算机可读指令在被所述处理器执行时促使所述处理器:
接收用户标识和用户属性,所述用户标识对应于移动网络用户的特性,所述用户属性对应于由移动网络用户进行的移动网络使用的至少一个特性;
基于用户表示和用户属性来生成使用预测,使用预测包括对应于移动网络用户的预期未来数据使用的信息,所述预期未来移动网络使用对应于至少一个移动资源;以及
将使用预测发送到服务网关(SGW),使得SGW基于使用预测而将移动网络用户路由到传统分组数据网网关(PGW)和网络功能虚拟化(NFV)PGW,传统PGW包括用于所述至少一个移动资源的固定容量,并且NFV PGW包括用于所述至少一个移动资源的可配置容量。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,移动网络用户的移动网络使用的所述至少一个特性包括在先移动网络使用的量、与移动网络使用相关的时间、对应于移动用户的移动装置的位置、移动装置漫游所花费的时间量、移动装置的品牌和型号、安装在移动装置上的应用程序、移动装置的操作系统和固件版本、订阅计划、剩余限额以及人口统计信息。
8.根据权利要求6所述的系统,其中,移动网络用户的所述至少一个特性包括移动装置ID或电话号码。
9.根据权利要求6所述的系统,其中,所述处理器被进一步促使从归属订户服务器(HSS)、移动性管理实体(MME)、计费系统以及系统架构演进(SAE)网关中的至少一个接收用户属性。
10.根据权利要求6所述的系统,其中,所述移动资源包括信令活动、吞吐量、会话占用率、加密以及代码转换中的至少一个。
CN201580036285.7A 2014-04-30 2015-04-30 优化移动网络中的容量扩张 Active CN106688257B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201461986462P 2014-04-30 2014-04-30
US61/986,462 2014-04-30
PCT/US2015/028496 WO2015168394A1 (en) 2014-04-30 2015-04-30 Optimizing capacity expansion in a mobile network

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106688257A true CN106688257A (zh) 2017-05-17
CN106688257B CN106688257B (zh) 2020-05-19

Family

ID=54356251

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580036285.7A Active CN106688257B (zh) 2014-04-30 2015-04-30 优化移动网络中的容量扩张

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9781631B2 (zh)
EP (1) EP3138307B1 (zh)
JP (1) JP2017522749A (zh)
KR (1) KR102178142B1 (zh)
CN (1) CN106688257B (zh)
ES (1) ES2760875T3 (zh)
WO (1) WO2015168394A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6401537B2 (ja) * 2014-07-29 2018-10-10 Kddi株式会社 予測装置及び予測方法
US10652308B2 (en) * 2017-11-08 2020-05-12 International Business Machines Corporation Cognitive storage management for a mobile computing device
CN108834143B (zh) * 2018-05-28 2021-06-29 中国联合网络通信集团有限公司 网络扩展的方法、终端和系统
JP6973300B2 (ja) * 2018-06-04 2021-11-24 日本電信電話株式会社 サービスチェイン設計装置、サービスチェイン設計方法、および、サービスチェイン設計プログラム
CN110933097B (zh) * 2019-12-05 2022-06-28 美味不用等(上海)信息科技股份有限公司 面向多服务网关的限流与自动扩缩容方法
CN111669765B (zh) * 2020-06-02 2022-09-13 中国联合网络通信集团有限公司 网络扩容方法、装置、控制设备及存储介质
US11224012B1 (en) 2020-06-18 2022-01-11 T-Mobile Usa, Inc. Simulating continuous millimeter wave band access to a telecommunications network

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100017506A1 (en) * 2008-07-18 2010-01-21 Apple Inc. Systems and methods for monitoring data and bandwidth usage
CN101835238A (zh) * 2009-03-11 2010-09-15 中兴通讯股份有限公司 中继网中路由选择的方法与装置
US20130196617A1 (en) * 2012-01-27 2013-08-01 Microsoft Corporation Predicting network data consumption relative to data usage patterns
CN103269280A (zh) * 2013-04-23 2013-08-28 华为技术有限公司 网络中开展业务的方法、装置及系统

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2001279266A1 (en) 2000-06-26 2002-01-08 Tradingscreen, Inc. Securities trading system with latency check
US6973038B1 (en) * 2000-07-28 2005-12-06 Tactical Networks A.S. System and method for real-time buying and selling of internet protocol (IP) transit
US7346840B1 (en) 2001-02-26 2008-03-18 Cisco Technology, Inc. Application server configured for dynamically generating web forms based on extensible markup language documents and retrieved subscriber data
US7734746B2 (en) 2002-03-18 2010-06-08 Panasonic Corporation Method and apparatus for configuring and controlling network resources in content delivery with distributed rules
JP4022764B2 (ja) 2003-06-26 2007-12-19 日本電気株式会社 情報処理装置、ファイル管理方法およびプログラム
US8015289B2 (en) 2003-12-11 2011-09-06 Ziti Technologies Limited Liability Company System and method predicting and managing network capacity requirements
US7418253B2 (en) 2004-07-19 2008-08-26 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method, security system control module and policy server for providing security in a packet-switched telecommunications system
EP1777962A1 (en) 2005-10-24 2007-04-25 Alcatel Lucent Access/edge node supporting multiple video streaming services using a single request protocol
US7466694B2 (en) 2006-06-10 2008-12-16 Cisco Technology, Inc. Routing protocol with packet network attributes for improved route selection
US10157368B2 (en) 2006-09-25 2018-12-18 International Business Machines Corporation Rapid access to data oriented workflows
US8839387B2 (en) 2009-01-28 2014-09-16 Headwater Partners I Llc Roaming services network and overlay networks
US8032182B2 (en) 2008-08-07 2011-10-04 Broadcom Corporation Subscriber identity module with an incorporated radio
US8144182B2 (en) 2008-09-16 2012-03-27 Biscotti Inc. Real time video communications system
WO2012132010A1 (ja) 2011-03-31 2012-10-04 富士通株式会社 ゲートウェイ装置、及びゲートウェイ選択方法
WO2012175140A1 (en) 2011-06-24 2012-12-27 Nokia Siemens Networks Oy Gateway selection for load balancing
US9154641B2 (en) 2012-11-21 2015-10-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Long term evolution intelligent subscriber profile
US9426688B2 (en) * 2014-02-28 2016-08-23 Verizon Patent And Licensing Inc. Determining a frequency for a client device to use to connect to a network

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100017506A1 (en) * 2008-07-18 2010-01-21 Apple Inc. Systems and methods for monitoring data and bandwidth usage
CN101835238A (zh) * 2009-03-11 2010-09-15 中兴通讯股份有限公司 中继网中路由选择的方法与装置
US20130196617A1 (en) * 2012-01-27 2013-08-01 Microsoft Corporation Predicting network data consumption relative to data usage patterns
CN103269280A (zh) * 2013-04-23 2013-08-28 华为技术有限公司 网络中开展业务的方法、装置及系统

Also Published As

Publication number Publication date
ES2760875T3 (es) 2020-05-18
EP3138307B1 (en) 2019-09-11
EP3138307A4 (en) 2017-12-13
KR102178142B1 (ko) 2020-11-13
US9781631B2 (en) 2017-10-03
KR20160147927A (ko) 2016-12-23
EP3138307A1 (en) 2017-03-08
WO2015168394A1 (en) 2015-11-05
US20150319762A1 (en) 2015-11-05
JP2017522749A (ja) 2017-08-10
CN106688257B (zh) 2020-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106688257A (zh) 优化移动网络中的容量扩张
US9288148B1 (en) Hierarchical network, service and application function virtual machine partitioning across differentially sensitive data centers
US8532061B2 (en) Adaptive handover mechanism for heterogeneous wireless network
US9794871B2 (en) Remotely reprovisioning a device to a new service provider by updating an embedded subscriber identifier module (SIM)
US8229415B1 (en) Wireless communication data store construction and analysis
CN107071698A (zh) 数据带宽管理系统和方法
US20200177469A1 (en) Events data structure for real time network diagnosis
US11533636B2 (en) RAN planning using grid-based optimization
CN106063194A (zh) 用于软件定义网络的监测系统和监测方法
Chochliouros et al. Business and market perspectives in 5G networks
US11477644B2 (en) Network application programming interface guided service placement
Leppänen et al. Service modeling for opportunistic edge computing systems with feature engineering
US20220377569A1 (en) Method and apparatus to generate wireless network areas of interest
US11582049B2 (en) Virtual network function management
US20140254548A1 (en) Method and system for forming a common network using shared private wireless networks
Jasim et al. Asynchronous Coarse-Grained Load Migration Scheme for IoT Applications in Fog Networks
Shi et al. Co-located and orchestrated network fabric (CONF): an automated cloud virtual infrastructure for social network applications
US20240089348A1 (en) Network service functions api
US20230370956A1 (en) Methods, devices, and systems for estimating video data usage without bandwidth limits
US20220318463A1 (en) Method and apparatus for efficiently performing discrete monte carlo simulation analysis in network-based microservices
US20230370658A1 (en) Methods, devices, and systems for estimating video data usage with or without bandwidth limits
Lee et al. Active accounting and charging for programmable wireless networks
CN110024445B (zh) 基于用户的网络简档的移动设备漫游方法和装置
CN116996824A (zh) 位置信息的分析方法及装置、存储介质、电子设备
Abou Haibeh Agile and Scalable Design and Dimensioning of NFV-Enabled MEC Infrastructure to Support Heterogeneous Latency-Critical Applications

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1238065

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20200908

Address after: Washington State

Patentee after: MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC

Address before: Massachusetts, USA

Patentee before: AFFIRMED NETWORKS, Inc.

TR01 Transfer of patent right