CN110050291B - 聚合平台、需求所有者及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种聚合平台和需求所有者。所述聚合平台(100)用于：从需求所有者(200)接收请求(R)，其中所述接收的请求(R)包括对聚合平台数据模型(APDM)的请求；基于所接收的请求(R)确定聚合平台数据模型(APDM)，其中所述确定的聚合平台数据模型(APDM)包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；将所述确定的聚合平台数据模型(APDM)传输给所述需求所有者(200)；从所述需求所有者(200)接收聚合需求(AR)，其中所述接收的聚合需求(AR)包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及基于所述接收的聚合需求(AR)生成部署模板(DP)。此外，本发明还涉及相应方法、计算机程序和计算机程序产品。
Description
技术领域
本发明涉及一种聚合平台和需求所有者。此外，本发明还涉及相应方法、计算机程序和计算机程序产品。
背景技术
未来的5G通信网络和系统在自动化、虚拟化和可编程性的基础上保证了灵活性。这些益处对于支持预期的5G专用逻辑网络和基于欧洲电信标准协会(EuropeanTelecommunications Standard Institute，ETSI)网络功能虚拟化(Network FunctionVirtualization，NFV)标准的新一代5G管理系统来说尤为重要。虽然虚拟化和可编程性提供了一定程度的灵活性，但是这些新技术并不能解决提升运营商5G创新能力和缩短5G服务上市时间所需的动态网络功能(Network Function，NF)定制。
在5G中，由NF组成的网络节点预计将部署为独立的ETSI虚拟网络功能(VirtualNetwork Function，VNF)，这些VNF代表ETSI VNF组件(VNF Component，VNFC)或ETSI虚拟部署单元(Virtual Deployment Unit，VDU)所链接的组件。从软件架构的角度来看，这些软件映像是供应商软件产品包装的一部分，代表标准化和非标准化软件组件(例如VNFC和VDU)。这些供应商软件产品包装或多或少继承了传统电信物理设备的结构，其中对保证可扩展性、保证性能等的特定硬件需求限制了软件灵活性。运营商受限于这些具有硬编码的子系统依赖性和预定义的服务和组件链接的供应商产品。因此，所需的动态NF定制未得到解决，导致运营商5G创新能力下降，并且5G服务的上市时间不会显著提前。
在传统NFV网络服务(Network Service，NS)部署过程中，解释器必须首先将各种高层需求映射到NF的多供应商仓库，然后将那些匹配的多供应商NF映射到可以执行的需求的中间形式(即，NFV描述符或模板)。当这些映射完成时，ETSI NFV管理协同(Managementand Orchestration，MANO)执行所提供的NFV描述符。
高层需求、网络功能仓库、需求的中间形式和NFV描述符之间的需求映射非常复杂，是静态的，且经常涉及提供这些耗时映射的供应商。在这些映射完成后，基于预定义的供应商产品约束条件创建NFV描述符，这些约束条件通常包括硬编码的VNF结构、VNFC编号和VNFC链接，以及VNF/VNFC资源需求。这个过程应较短、自动化且敏捷。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种方案来缓解或解决传统方案中的缺点和问题。
本发明实施例的另一个目的是提供一种改进NFV网络服务部署过程的方案。
上述和其它目的通过独立权利要求的主题来实现。在从属权利要求中还可以找到本发明的其它有利实施形式。
根据本发明的第一方面，通过通信系统的聚合平台来实现上述和其它目的，所述聚合平台用于：
从需求所有者接收请求，其中所接收的请求包括对聚合平台数据模型的请求；
基于所接收的请求确定聚合平台数据模型，其中所确定的聚合平台数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
将所确定的聚合平台数据模型传输给所述需求所有者；
从所述需求所有者接收聚合需求，其中所接收的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所接收的聚合需求生成部署模板。
根据所述第一方面，所述聚合平台提供了许多优于传统方案的优点。一个这样的优点在于，根据所述第一方面的所述聚合平台免除了在NFV网络服务部署之前进行多次耗时且非自动的映射。
根据所述第一方面，在所述聚合平台的第一可能实施形式中，所接收的聚合需求的所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符。
所述第一实施形式定义了代表对所述聚合平台的任何聚合需求的最小数据集。
根据如上所述第一方面或根据所述第一方面的所述第一实施形式，在所述聚合平台的第二可能实施形式中，所接收的聚合需求的所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符。
所述第二实施形式定义了代表对所述聚合平台的任何聚合需求的额外数据集。
根据所述第一方面的所述第二实施形式，在所述聚合平台的第三可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
将所述聚合需求的所接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；
基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；
基于所确定的排序标准模型对所确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及
基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板。
所述第三实施形式提供了遵循所述聚合需求的自动聚合。
根据如上所述第一方面或根据所述第一方面的任一前述实施形式，在所述聚合平台的第四可能实施形式中，所确定的聚合平台数据模型还包括所述模型的描述、所述模型的至少一个属性、所述模型仓库的至少一个描述以及所述模型仓库的至少一个属性。
所述第四实施形式定义了用于定制所述聚合平台和用于生成聚合需求的聚合平台数据模型内容。
根据如上所述第一方面或根据所述第一方面的任一前述实施形式，在所述聚合平台的第五可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
将所述部署模板传输给部署平台。
所述第五实施形式使所述聚合平台能够将所述部署模板传输给所述部署平台。
根据如上所述第一方面或根据所述第一方面的任一前述实施形式，在所述聚合平台的第六可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
从所述需求所有者接收更新聚合需求；
基于所述更新聚合需求，确定更新部署模板；以及
将所述更新部署模板传输给所述部署平台。
在所述第六实施形式中，所述聚合平台为所述部署平台提供了运行时生命周期管理能力。
根据所述第一方面的所述第五或第六实施形式，在所述聚合平台的第七可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
从所述部署平台接收匹配部署模板；
将所接收的匹配部署模板解耦为功能模型、排序标准模型和算法模型中的至少一个，以便获得解耦功能模型、解耦排序标准模型和解耦算法模型中的至少一个；以及
将所述解耦功能模型、所述解耦排序标准模型和所述解耦算法模型中的至少一个存储到所述关联模型仓库中。
在所述第七实施形式中，所述聚合平台为所述部署平台提供了运行时解耦能力。
根据如上所述第一方面或根据所述第一方面的任一前述实施形式，在所述聚合平台的第八可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
从扩展所有者接收扩展请求，其中所述扩展请求包括对聚合平台扩展数据模型的请求；
基于所述扩展请求确定聚合平台扩展数据模型；以及
将所确定的聚合平台扩展数据模型传输给所述扩展所有者。
在所述第八实施形式中，所述聚合平台提供了数据模型扩展能力。
根据所述第一方面的所述第八实施形式，在所述聚合平台的第九可能实施形式中，所述聚合平台还用于：
从所述扩展所有者接收至少一个模型扩展，其中所述模型扩展包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所接收的模型扩展，扩展所述聚合平台数据模型，以便获得扩展聚合平台数据模型。
所述聚合平台可将所述扩展聚合平台数据模型传输给所述需求所有者。
在所述第九实施形式中，所述聚合平台提供了数据模型扩展能力。
根据本发明的第二方面，通过通信系统的需求所有者来实现上述和其它目的，所述需求所有者用于：
向聚合平台传输请求，其中所传输的请求包括对聚合平台数据模型的请求；
在传输所述请求后，从所述聚合平台接收聚合平台数据模型，其中所接收的聚合平台数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
基于所接收的聚合平台数据模型生成聚合需求，其中所生成的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
将所生成的聚合需求传输给所述聚合平台。
根据所述第二方面的所述需要所有者提供了许多优于传统方案的优点。一个这样的优点在于，根据所述第二方面的所述需要所有者避免了在需求与ETSI网络服务部署之间进行多次耗时且非自动的映射。
根据所述第二方面，在所述需求所有者的第一可能实施形式中，所述需求所有者还用于：
从运营商接收运营商需求，其中所述运营商需求包括至少一个服务需求；
将所接收的运营商需求映射到所接收的聚合平台数据模型上，以便获得中间数据模型；以及
基于所述中间数据模型生成所述聚合需求。
所述第一实施形式提供了所述运营商需求与所述聚合平台数据模型之间的数据模型映射。
根据如上所述第二方面或根据所述第二方面的所述第一实施形式，在所述需求所有者的第二可能实施形式中，所述需求所有者还用于：
从所述聚合平台接收扩展聚合平台数据模型；
基于所接收的扩展聚合平台数据模型生成扩展聚合需求；以及
将所生成的扩展聚合需求传输给所述聚合平台。
所述第二实施形式提供了扩展聚合平台数据模型的使用。
根据如上所述第二方面或根据所述第二方面的所述第一或第二实施形式，在所述需求所有者的第三可能实施形式中，所述需求所有者还用于：
向部署平台传输部署模板解耦请求，其中所传输的部署模板解耦请求包括至少一个部署平台标识符。
所述第三实施形式提供了关于部署模板的自动化运行时生命周期管理能力。
根据本发明的第三方面，通过用于聚合平台的方法来实现上述目标和其它目标，所述方法包括：
从需求所有者接收请求，其中所接收的请求包括对聚合平台数据模型的请求；
基于所接收的请求确定聚合平台数据模型，其中所确定的聚合平台数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
将所确定的聚合平台数据模型传输给所述需求所有者；
从所述需求所有者接收聚合需求，其中所接收的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所接收的聚合需求生成部署模板。
根据所述第三方面，在所述方法的第一可能实施形式中，所接收的聚合需求的所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符。
根据如上所述第三方面或所述第三方面的所述第一实施形式，在所述方法的第二可能实施形式中，所接收的聚合需求的所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符。
根据所述第三方面的所述第二实施形式，在所述方法的第三可能实施形式中，所述方法还包括：
将所述聚合需求的所接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；
基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；
基于所确定的排序标准模型对所确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及
基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板。
根据如上所述第三方面或根据所述第三方面的任一前述实施形式，在所述方法的第四可能实施形式中，所确定的聚合平台数据模型还包括所述模型的描述、所述模型的至少一个属性、所述模型仓库的至少一个描述以及所述模型仓库的至少一个属性。
根据如上所述第三方面或根据所述第三方面的任一前述实施形式，在所述方法的第五可能实施形式中，所述方法还包括：
将所述部署模板传输给部署平台。
根据如上所述第三方面或根据所述第三方面的任一前述实施形式，在所述方法的第六可能实施形式中，所述方法还包括：
从所述需求所有者接收更新聚合需求；
基于所述更新聚合需求，确定更新部署模板；以及
将所述更新部署模板传输给所述部署平台。
根据所述第三方面的所述第五或第六实施形式，在所述方法的第七可能实施形式中，所述方法还包括：
从所述部署平台接收匹配部署模板；
将所接收的匹配部署模板解耦为功能模型、排序标准模型和算法模型中的至少一个，以便获得解耦功能模型、解耦排序标准模型和解耦算法模型中的至少一个；以及
将所述解耦功能模型、所述解耦排序标准模型和所述解耦算法模型中的至少一个存储到所述关联模型仓库中。
根据如上所述第三方面或根据所述第三方面的任一前述实施形式，在所述方法的第八可能实施形式中，所述方法还包括：
从扩展所有者接收扩展请求，其中所述扩展请求包括对聚合平台扩展数据模型的请求；
基于所述扩展请求确定聚合平台扩展数据模型；以及
将所确定的聚合平台扩展数据模型传输给所述扩展所有者。
根据所述第三方面的所述第八实施形式，在所述方法的第九可能实施形式中，所述方法还包括：
从所述扩展所有者接收至少一个模型扩展，其中所述模型扩展包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所接收的模型扩展，扩展所述聚合平台数据模型，以便获得扩展聚合平台数据模型。
所述扩展聚合平台数据模型可传输给所述需求所有者。
根据所述第三方面的任一方法的优点与根据所述第一方面的相应聚合平台的优点相同。
根据本发明的第四方面，通过用于需求所有者的方法来实现上述目标和其它目标，所述方法包括：
向聚合平台传输请求，其中所传输的请求包括对聚合平台数据模型的请求；
在传输所述请求后，从所述聚合平台接收聚合平台数据模型，其中所接收的聚合平台数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
基于所接收的聚合平台数据模型生成聚合需求，其中所生成的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
将所生成的聚合需求传输给所述聚合平台。
根据所述第四方面，在所述方法的第一可能实施形式中，所述方法还包括：
从运营商接收运营商需求，其中所述运营商需求包括至少一个服务需求；
将所接收的运营商需求映射到所接收的聚合平台数据模型上，以便获得中间数据模型；以及
基于所述中间数据模型生成所述聚合需求。
根据如上所述第四方面或根据所述第四方面的所述第一实施形式，在所述方法的第二可能实施形式中，所述方法还包括：
从所述聚合平台接收扩展聚合平台数据模型；
基于所接收的扩展聚合平台数据模型生成扩展聚合需求；以及
将所生成的扩展聚合需求传输给所述聚合平台。
根据如上所述第四方面或根据所述第四方面的所述第一或第二实施形式，在所述方法的第三可能实施形式中，所述方法还包括：
向部署平台传输部署模板解耦请求，其中所传输的部署模板解耦请求包括至少一个部署平台标识符。
根据所述第四方面的任一方法的优点与根据所述第二方面的相应需求所有者的优点相同。
本发明还涉及一种计算机程序，其特征在于代码构件，所述计算机程序在由处理构件运行时，使得所述处理构件执行根据本发明的任意方法。此外，本发明还涉及一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读介质和上述计算机程序，其中，所述计算机程序包括在所述计算机可读介质中，并且包括下组设备中的一个或多个：只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程ROM(Programmable ROM，PROM)、可擦除PROM(ErasablePROM，EPROM)、闪存，电可擦除EPROM(Electrically EPROM，EEPROM)和硬盘驱动器。
根据以下详细描述，本发明的其它应用和优点将显而易见。
附图说明
附图意在阐明和解释本发明不同实施例，其中：
-图1示出了根据本发明一实施例的聚合平台。
-图2示出了根据本发明一实施例的用于聚合平台的方法。
-图3示出了根据本发明一实施例的需求所有者。
-图4示出了根据本发明一实施例的用于需求所有者的方法。
-图5示出了根据本发明一实施例的通信系统。
-图6示出了根据本发明一实施例的设计时消息流。
-图7示出了根据本发明一实施例的运行时消息流。
-图8示出了根据本发明一实施例的聚合平台的内部架构。
-图9示出了根据本发明一实施例的聚合平台的外部通信图。
-图10示出了根据本发明一实施例的聚合平台引擎和设计时功能块。
-图11示出了根据本发明一实施例的聚合平台引擎和设计时仓库。
-图12示出了根据本发明一实施例的聚合平台引擎和模型扩展插件功能块。
-图13示出了根据本发明一实施例的聚合平台引擎和模型扩展插件仓库。
-图14示出了根据本发明一实施例的聚合平台引擎和运行时功能块。
-图15示出了根据本发明一实施例的聚合引擎和运行时仓库。
-图16示出了根据本发明一实施例的聚合需求数据模型。
-图17示出了根据本发明一实施例的功能数据模型。
-图18示出了根据本发明一实施例的模型扩展数据模型。
-图19示出了根据本发明一实施例的聚合平台中的内部决策的流程图。
具体实施方式
本发明实施例介绍了一种用于通信系统的聚合平台和需求所有者。聚合平台使运营商能够将设计时需求映射到定制的、符合目的的网络聚合中，这些网络聚合可以进一步映射到定制的、符合目的的NFV VNF描述符，以创建定制的、符合目的的NFV网络服务。聚合平台还可以在运行时使用，在运行时，聚合被划分或分解为最小的自主组件并且用于聚合更新。聚合平台可以基于模型驱动架构，其中模型，尤其是概念模型(Conceptual Model，CM)，是被普遍接受的设计现实世界的抽象模型的方法，而可执行CM将这一概念进一步加深，在实例层(运行时)也使用CM。对于多个数据模型之间所需的平台映射，业内最常见的方案是数据驱动映射，而最常见的聚合算法用例之一是链路聚合算法。聚合的示例有链路聚合、路由聚合、网内聚合和载波聚合。
图1示出了根据本发明一实施例的这种聚合平台100的示例。在本实施例中，聚合平台100包括至少一个处理器10。处理器10通过通信能力或构件13分别耦合到输入设备(或输入构件)11和输出设备(或输出构件)12。输入设备11用于从一个或多个通信设备接收一个或多个通信信号。输出设备12用于向一个或多个通信使能设备输出和/或传输一个或多个通信信号。聚合平台100的内部和外部通信可根据本领域已知的技术和协议来进行，但不限于这些技术和协议。此外，聚合平台100可以是独立的通信使能设备或具有适当能力的其它通信使能设备的一部分，例如网络节点或用于有线或无线通信或其组合的一般基础设施通信使能设备。这类设备的示例为用于所提及的未来5G ETSI NFV标准的通信网络和系统的通信使能设备。
在当前配置中，聚合平台100用于从需求所有者300(关于需求所有者300，参见图3)接收请求Req。这通过图1中指向输入设备11的箭头来示出。所接收的请求Req包括对聚合平台数据模型APDM的请求。聚合平台100用于基于所接收的请求Req确定聚合平台数据模型APDM。所确定的聚合平台数据模型APDM包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系。聚合平台100用于将所确定的聚合平台数据模型APDM传输给需求所有者300。这通过图1中从输出设备12指出的箭头来示出。然后，聚合平台100用于在传输所确定的聚合平台数据模型APDM后从需求所有者300接收聚合需求AR。所接收的聚合需求AR包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符。聚合平台100用于基于所接收的聚合需求AR生成部署模板DP。更具体地，聚合平台100用于基于聚合需求AR的内容，即，至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符，生成部署模板DP。但是，在生成部署模板DP时可能使用更多参数。
图2示出了可在聚合平台100，例如图1所示的聚合平台100中执行的相应方法200的流程图。方法200包括从需求所有者300接收202请求Req。所接收的请求Req包括对聚合平台数据模型APDM的请求。方法200还包括基于所接收的请求Req确定204聚合平台数据模型APDM。所确定的聚合平台数据模型APDM包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系。方法200包括将所确定的聚合平台数据模型APDM传输206给需求所有者300。方法200还包括从需求所有者300接收208聚合需求AR。所接收的聚合需求AR包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符。方法200还包括基于所接收的聚合需求AR生成210部署模板DP。
根据一实施例，聚合平台数据模型APDM还包括模型的描述、模型的至少一个属性、模型仓库的至少一个描述以及模型仓库的至少一个属性。
图3示出了根据本发明一实施例的需求所有者300的示例。在本实施例中，需求所有者300包括处理器30。处理器30通过通信构件或能力33分别耦合到输入设备(或输入构件)31和输出设备(或输出构件)32。输入设备31用于接收一个或多个信号。输入设备31用于从一个或多个通信设备接收一个或多个通信信号。输出设备32用于向一个或多个通信使能设备输出和/或传输一个或多个通信信号。需求所有者300的内部和外部通信可根据本领域已知的技术和协议来进行，但不限于这些技术和协议。此外，需求所有者300可以是独立的通信使能设备或具有适当能力的其它通信使能设备的一部分，例如网络节点或用于有线或无线通信或其组合的一般基础设施通信使能设备。这类设备的示例为用于所提及的未来ETSI NFV标准的通信网络和系统的通信使能设备。
需求所有者300用于向聚合平台100传输请求Req。这通过图3中从输出设备32指出的箭头来示出。所传输的请求Req包括对聚合平台数据模型APDM的请求。需求所有者300用于在传输请求Req后从聚合平台100接收聚合平台数据模型APDM。所接收的聚合平台数据模型APDM包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系。需求所有者300用于基于所接收的聚合平台数据模型APDM生成聚合需求AR。更具体地，需求所有者300用于基于所接收的聚合平台数据模型APDM的内容，即，至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系，生成聚合需求AR。但是，在生成聚合需求AR时可能使用更多参数。所生成的聚合需求AR包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符。需求所有者300用于将所生成的聚合需求AR传输给聚合平台100。
图4示出了可在需求所有者300，例如图3所示的需求所有者300中执行的相应方法。方法400包括将请求Req传输402给聚合平台100。所传输的请求Req包括对聚合平台数据模型APDM的请求。方法400还包括在传输请求Req后从聚合平台100接收404聚合平台数据模型APDM。所接收的聚合平台数据模型APDM包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系。方法400还包括基于所接收的聚合平台数据模型APDM生成406聚合需求AR。所生成的聚合需求AR包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符。方法400还包括将所生成的聚合需求AR传输408给聚合平台100。
根据一实施例，聚合需求AR的模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和标准模型标识符。
根据一实施例，聚合需求AR的关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和标准模型仓库标识符。
图5示出了根据本发明一实施例的通信系统800的示例。通信系统800可以是根据ETSI NFV标准或任何其它合适通信标准的系统。通信系统800包括如前所述的聚合平台100和需求所有者300。但是，在本特定实施例中，通信系统800还包括部署平台500和扩展所有者600。部署平台500和扩展所有者600将在下文更详细地描述。图5中的虚线箭头(即DTDR)示出了控制信令，意味着需求所有者300用于控制部署平台500。应注意，图5中未示出任何确认消息信令，即Conf.消息信令。
此外，图5示出了聚合平台100与需求所有者300之间的一些基本交互和信令交换。聚合平台100从需求所有者300接收请求Req。聚合平台100基于所接收的请求Req确定聚合平台数据模型APDM，并将聚合平台数据模型APDM传输给需求所有者300。响应于所接收的聚合平台数据模型APDM，需求所有者300生成聚合需求AR，并将聚合需求AR传输给聚合平台100。在收到聚合需求AR后，聚合平台100基于所接收的聚合需求AR生成部署模板DP。
在一个实施例中，需求所有者300从运营商700接收运营商需求OR，如图5所示。运营商需求OR包括至少一个服务需求。因此，需求所有者300用于将所接收的运营商需求OR映射到从聚合平台接收的聚合平台数据模型APDM上，以便获得中间数据模型。需求所有者300基于中间数据模型生成聚合需求AR。
图6描述了根据本发明实施例的设计时。应注意，附图中的表达“过程”涉及在本发明实施例的范围内执行的一个或多个处理步骤或指令。表示为“过程”的处理可例如涉及以下处理中的一个或多个：做决策、生成信息元素参数、定制、更新、映射、执行、解耦、确定、触发、标识、划分等。
在图6a中，需求所有者300以请求Req的形式很可能使用外露的应用编程接口(Application Programming Interface，API)或任何其它合适的编程接口向聚合平台100的能力发送聚合能力访问需求。聚合平台100通过以下方式遵循(图中指示的过程)请求Req：向需求所有者300发送聚合平台数据模型APDM以进行定制。
在图6b中，需求所有者300首先将其服务需求数据模型映射(图中指示的过程)到定制的聚合需求数据模型ARDM，然后向聚合平台100发送聚合需求AR。聚合平台100在执行聚合需求AR(图中指示的过程)后向需求所有者300发回执行确认(图中的Conf.消息)。
在图6c中，聚合平台100执行聚合需求AR(图中指示的过程)，以便生成部署模板DP。然后，聚合平台100将部署模板DP发送给部署平台500。基于部署模板DP执行聚合部署后，部署平台500发回执行确认(图中的Conf.消息)。
在图6d中，扩展所有者600通过向聚合平台100传输扩展请求EReq来请求聚合平台100的聚合平台扩展数据模型APEDM，其中该扩展请求EReq很可能使用外露的API进行传输。聚合平台100通过向需求所有者300传输聚合平台扩展数据模型APEDM来进行响应。
在图6e中，扩展所有者600首先将其物理功能数据映射到所提供的聚合平台扩展数据模型APEDM中。然后，扩展所有者600向聚合平台100发送模型扩展ME。聚合平台100在执行模型扩展ME数据(图中指示的过程)后向扩展所有者600发回执行确认(图中的Conf.消息)。
图7a和图7b描述了根据本发明实施例的设计时，图7c和图7d描述了根据本发明实施例的运行时。
在图7a中，需求所有者300通过控制信令向部署平台500发送部署模板解耦请求DTDR，影响了所部署的网络功能聚合。然后，部署平台500执行功能聚合模板更新(图中指示的过程)，并向需求所有者300发送执行确认(图中的Conf.消息)。
在图7b中，部署平台500向聚合平台100发回匹配部署模板MDT。聚合平台100通过向部署平台发送确认(图中的Conf.消息)进行响应。聚合平台100在接收匹配部署模板MDT后触发解耦以将所接收的匹配部署模板MDT解耦为功能模型、排序标准模型和算法模型中的至少一个，以便获得解耦功能模型、解耦排序标准模型和解耦算法模型中的至少一个。最后，将解耦功能模型、解耦排序标准模型和解耦算法模型中的至少一个存储到关联模型仓库中。
在图7c中，需求所有者300向聚合平台100发送更新聚合需求UAR。聚合平台100在接收更新聚合需求UAR后触发更新(图中指示的过程)以执行聚合部署模板更新，并向需求所有者300发回执行确认(图中的Conf.消息)。
在图7d中，聚合平台100向部署平台300发送更新部署模板UDP。部署平台300在接收更新部署模板UDP后触发部署模板更新(图中指示的过程)以执行部署模板更新，并向聚合平台100发回执行确认(图中的Conf.消息)。
根据一实施例，在图8中可以看到聚合平台100的内部架构。在图8中，功能块、库存、关系和接口参考点通过参考数字来示出。还示出了聚合平台100与需求所有者300、部署平台500与扩展所有者600之间的主要信令(与图5相比较)。
在这一方面，聚合平台100可以划分为三个主要模块，即，设计时模块(左边)、扩展模块(中间)和运行时模块(右边)。每个模块包括不同的关联平台引擎110、111；127、128；144、145，这些平台引擎在下文进行描述。
设计时模块又可以进一步划分为三个功能块和三个模型仓库。设计时模块的功能块有：
·聚合设计时工作流101。
·需求解释器102。
·聚合发生器103。
设计时模块的模型仓库有：
·功能模型仓库118。
·排序标准模型仓库119。
·算法模型仓库120。
扩展模块又可以划分为两个功能块和两个模型仓库。扩展模块的功能块有：
·扩展(插件)解释器121。
·扩展(插件)发生器122。
扩展模块的模型仓库有：
·标准扩展(插件)模型仓库133。
·供应商扩展(插件)模型仓库134。
运行时模块可以划分为三个功能块和三个模型仓库。运行时模块的功能块有：
·聚合运行时工作流135。
·聚合解释器136。
·聚合发生器137。
运行时模块的模型仓库有：
·功能模型(实例)仓库152。
·排序标准模型(实例)仓库153。
·算法模型(实例)仓库154。
图9示出了根据本发明一实施例的通信系统800的流程图(图的左边)和关联功能块(图的右边)。图9中示出了聚合平台100如何分别与需求所有者300、部署平台500和扩展所有者600通信。根据请求，聚合平台100通过如上文所述的请求Req和与需求所有者300交互的聚合平台数据模型APDM信令来支持对其能力的访问以进行定制。聚合平台100可以从需求所有者300接收两种输入，即，运行时更新聚合需求UAR(仅在图的右边示出)和设计时聚合需求AR。在设计时，聚合平台100向部署平台500发送部署模板DP；或者，在运行时，聚合平台100从部署平台500接收聚合部署模板，用于更新为匹配部署模板MDT。通过向聚合平台100传输扩展请求EReq，扩展所有者600可以向聚合平台100请求访问聚合平台扩展数据模型APEDM。
另外，图9示出了从扩展所有者600向聚合平台100传输模型扩展ME。聚合平台100从扩展所有者600接收至少一个模型扩展ME。模型扩展ME包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符。此外，聚合平台100基于模型扩展ME扩展聚合平台数据模型APDM，以便获得扩展聚合平台数据模型EAPDM。将扩展聚合平台数据模型EAPDM发送给图5所示的需求所有者300。
此外，图9示出了从需求所有者300发往部署平台500的部署模板解耦请求DTDR的控制信令，触发了将匹配部署模板MDT从部署平台500传输给聚合平台。另外，示出了将更新聚合需求UAR从需求所有者300传输给聚合平台100，触发了将更新部署模板UDP从聚合平台100传输给部署平台500。
图10更详细地示出了设计时模块中的聚合平台100的平台引擎110，参见图8。在图10中，平台引擎110向关联的聚合设计时工作流101请求104聚合设计时工作流，并调用106需求解释器102进行聚合需求分析(表示为图中的过程)。基于需求解释器102的输出(表示为图中的过程)，调用108聚合发生器103以解释聚合需求AR。在这种情况下，解释可指理解聚合需求AR并将其划分为较小的任务，例如功能模型匹配、排序标准匹配、算法匹配和聚合部署匹配。
图11更详细地示出了设计时模块中的聚合平台100的平台引擎111，参见图8。在图11中，通过分别调用功能模型仓库118、排序标准模型仓库119和算法模型仓库120，平台引擎111使用所接收的聚合需求AR来匹配112、114、116功能模型仓库、排序标准模型仓库和算法模型仓库。此外，聚合平台100还使用功能模型、排序标准模型和算法模型这些关联模型进行匹配。
图12更详细地示出了扩展模块中的聚合平台100的平台引擎127，参见图8。在图12中，平台引擎127调用125扩展发生器122或调用123扩展解释器121。这两个选项都可能使用，因为当使用扩展解释器121时，可以开发扩展插件并将其从扩展所有者600提供到聚合平台100外部，或者，当使用扩展发生器122时，可以开发扩展插件并由聚合平台100通过安装插件软件来提供。
图13更详细地示出了扩展模块中的聚合平台100的平台引擎128，参见图8。在图13中，平台引擎128使用所接收的模型扩展ME数据将现有的聚合平台100的概念模型扩展为聚合平台100的物理模型，同时通过调用129、131标准化扩展模型仓库133和供应商扩展模型仓库134将结果存储于这两个扩展模型仓库中。
图14更详细地示出了运行时模块中的聚合平台100的平台引擎144，参见图8。在图14中，平台引擎144传输消息138以请求聚合运行时工作流数据135中的工作流，以便在聚合平台100接收更新聚合需求UAR和/或从部署平台500接收匹配部署模板MDT时，调用140、141聚合解释器136以及调用142、143聚合发生器137。
图15更详细地示出了运行时模块中的聚合平台100的平台引擎145，参见图8。在图15中，平台引擎145使用聚合运行时工作流数据135和所接收的更新聚合需求UAR将聚合模板分解为功能模型实例、排序标准模型实例和算法模型实例，并将它们存储在关联的功能模型仓库152、排序标准模型仓库153和算法模型仓库154中。
图16示出了一般结构的聚合需求数据模型的示例。在图16中，可以看到在默认情况下，即，在定制前，聚合需求数据模型是如何构成的。需求所有者300将通过数据驱动的映射算法进行不同需求元数据之间的映射。聚合需求数据模型与功能元数据、算法元数据和排序标准元数据有直接关系，这些关系通过来自顶部的聚合需求数据模型的箭头示出。功能元数据与角色元数据、能力元数据、性能元数据、依赖性元数据、资源元数据和接口元数据有关系。同时，排序标准元数据与共享功能排序标准元数据和独立功能排序标准元数据有关系。
图17示出了功能数据模型的示例。如图17所示，功能数据模型被用作聚合需求数据模型定制过程的一部分。需求所有者300将使用功能数据模型将至少一个服务需求数据模型映射到六种不同的功能元数据类型，即，角色元数据、能力元数据、性能元数据、依赖性元数据、资源元数据和接口元数据。
图18示出了扩展数据模型的示例。在图18中，示出了模型扩展插件数据结构如何将元数据类型为依赖性、角色和接口的功能概念模型扩展为现实物理功能模型。功能扩展插件开发可以通过插件软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)来完成，SDK为聚合平台100的一部分或外部系统SDK的一部分。图中显示，扩展数据模型与功能依赖性元数据、功能角色元数据和功能接口元数据有直接关系。功能依赖性与子系统依赖性元数据和其它功能依赖性元数据有直接关系。功能角色元数据与合规角色元数据和专有角色元数据有直接关系。功能接口元数据与合规接口元数据和专有接口元数据有直接关系。
图19示出了在聚合平台100中做出的输出功能聚合部署模板DP的决策的流程图。首选，需要匹配功能模型并标识关联元数据，即，角色元数据155、能力元数据156、性能元数据157、依赖性元数据158、资源元数据159和接口元数据160是否能够匹配。然后，在决策(I)中检查是否可以使用聚合需求AR来执行共享功能排序标准。若在决策(I)中为否，则在方框(III)处，请求具有排序功能标准的聚合需求AR。若在决策(I)中为是，则在决策(II)中的下一决策是：是否可以使用聚合需求AR执行独立功能排序标准。若在决策(II)中为否，则在方框(IV)处，请求具有独立功能排序标准的聚合需求AR。若在决策(II)中为是，则在方框(V)处执行功能聚合。如果在方框(V)处执行成功，则过程进入最终方框(VI)。
根据本发明实施例的任意方法可在具有编码构件的计算机程序中实施，当该计算机程序由处理构件运行时，使得处理构件执行方法步骤。计算机程序包括在计算机程序产品的计算机可读介质之中。计算机可读介质基本可包括任意存储器，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除PROM(Erasable PROM，EPROM)、闪存、电可擦除PROM(Electrically Erasable PROM，EEPROM)以及硬盘驱动器。
此外，本领域技术人员应认识到，聚合平台100和需求所有者300的实施例包括以功能、构件、单元、元件等为形式的必要通信能力，用于执行本方案。其它类似构件、单元、元件、功能的示例有：处理器、存储器、缓冲器、控制逻辑、编码器、解码器、速率匹配器、降速匹配器、映射单元、乘法器、决策单元、选择单元、交换机、交织器、解交织器、调制器、解调器、输入、输出、天线、放大器、接收单元、发射单元、DSP、MSD、TCM编码器、TCM解码器、电源单元、电源馈线、通信接口、通信协议等，它们被适当地布置在一起以执行本方案。
特别地，聚合平台100和需求所有者300的处理器可包括例如以下项中的一个或多个实例：中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、处理单元、处理电路、处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、微处理器，或可解释和执行指令的其它处理逻辑。术语“处理器”因此可表示包括多个处理电路的处理电路，所述多个处理电路实例为以上列举项中的任何、一些或所有项。所述处理电路可进一步执行数据处理功能，以输入、输出以及处理数据，所述功能包括数据缓冲和设备控制功能，例如，呼叫处理控制、用户界面控制等。
最后，应了解，本发明并不局限于上述实施例，而是同时涉及且并入所附独立权利要求书的范围内的所有实施例。
Claims (14)
1.一种用于通信系统的聚合设备，其特征在于，所述聚合设备用于：
从需求所有者接收请求，其中所述接收的请求包括对聚合设备数据模型的请求；
基于所述接收的请求确定聚合设备数据模型，其中所述确定的聚合设备数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
将所述确定的聚合设备数据模型传输给所述需求所有者；
从所述需求所有者接收聚合需求，其中所述接收的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所述接收的聚合需求生成部署模板；
所述接收的聚合需求的所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符；
所述接收的聚合需求的所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符；
将所述聚合需求的所述接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；
基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；
基于所述确定的排序标准模型对所述确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及
基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板。
2.根据权利要求1所述的聚合设备，其特征在于，所述确定的聚合设备数据模型还包括所述模型的描述、所述模型的至少一个属性、所述模型仓库的至少一个描述以及所述模型仓库的至少一个属性。
3.根据前述权利要求1所述的聚合设备，其特征在于，用于：
将所述部署模板传输给部署平台。
4.根据前述权利要求3所述的聚合设备，其特征在于，用于：
从所述需求所有者接收更新聚合需求；
基于所述更新聚合需求，确定更新部署模板；以及
将所述更新部署模板传输给所述部署平台。
5.根据权利要求3所述的聚合设备，其特征在于，用于：
从所述部署平台接收匹配部署模板；
将所述接收的匹配部署模板解耦为功能模型、排序标准模型和算法模型中的至少一个，以便获得解耦功能模型、解耦排序标准模型和解耦算法模型中的至少一个；以及
将所述解耦功能模型、所述解耦排序标准模型和所述解耦算法模型中的所述至少一个存储到所述关联模型仓库中。
6.根据权利要求1-5任一项所述的聚合设备，其特征在于，用于：
从扩展所有者接收扩展请求，其中所述扩展请求包括对聚合设备扩展数据模型的请求；
基于所述扩展请求确定聚合设备扩展数据模型；以及
将所确定的聚合设备扩展数据模型传输给所述扩展所有者。
7.根据权利要求6所述的聚合设备，其特征在于：
从所述扩展所有者接收至少一个模型扩展，其中所述模型扩展包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所接收的模型扩展，扩展所述聚合设备数据模型，以便获得扩展聚合设备数据模型。
8.一种用于通信系统的通信设备，其特征在于，所述通信设备用于：
向聚合设备传输请求，其中所述传输的请求包括对聚合设备数据模型的请求；
响应于所述传输的请求的所述传输，从所述聚合设备接收聚合设备数据模型，其中所述接收的聚合设备数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
基于所述接收的聚合设备数据模型生成聚合需求，以及基于所述生成的聚合需求生成部署模板，其中所述生成的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符；所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符；所述聚合设备将所述聚合需求的所述接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；基于所述确定的排序标准模型对所述确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板；
以及
将所述生成的聚合需求传输给所述聚合设备。
9.根据权利要求8所述的通信设备，其特征在于，用于：
从运营商接收运营商需求，其中所述运营商需求包括至少一个服务需求；
将所述接收的运营商需求映射到所述接收的聚合设备数据模型上，以便获得中间数据模型；以及
基于所述中间数据模型生成所述聚合需求。
10.根据权利要求8或9所述的通信设备，其特征在于，用于：
从所述聚合设备接收扩展聚合设备数据模型；
基于所述接收的扩展聚合设备数据模型生成扩展聚合需求；以及
将所述生成的扩展聚合需求传输给所述聚合设备。
11.根据权利要求8或9所述的通信设备，其特征在于，用于：
向部署平台传输部署模板解耦请求，其中所述传输的部署模板解耦请求包括至少一个部署平台标识符。
12.一种用于聚合设备的方法，其特征在于，所述方法包括：
从需求所有者接收请求，其中所述接收的请求包括对聚合设备数据模型的请求；
基于所述接收的请求确定聚合设备数据模型，其中所述确定的聚合设备数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
将所述确定的聚合设备数据模型传输给所述需求所有者；
从所述需求所有者接收聚合需求，其中所述接收的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
基于所述接收的聚合需求生成部署模板；
所述接收的聚合需求的所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符；
所述接收的聚合需求的所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符；
将所述聚合需求的所述接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；
基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；
基于所述确定的排序标准模型对所述确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及
基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板。
13.一种用于需求所有者的方法，其特征在于，所述方法包括：
向聚合设备传输请求，其中所述传输的请求包括对聚合设备数据模型的请求；
响应于所述传输的请求的所述传输，从所述聚合设备接收聚合设备数据模型，其中所接收的聚合设备数据模型包括至少一个模型与至少一个关联模型仓库之间的至少一个关系；
基于所述接收的聚合设备数据模型生成聚合需求，其中所述生成的聚合需求包括至少一个模型标识符和至少一个关联模型仓库标识符；以及
将所述生成的聚合需求传输到所述聚合设备；基于所述生成的聚合需求生成部署模板，
所述模型标识符包括功能模型标识符、算法模型标识符和排序标准模型标识符；所述关联模型仓库标识符包括功能模型仓库标识符、算法模型仓库标识符和排序标准模型仓库标识符；所述聚合设备将所述聚合需求的所述接收的模型标识符和所述关联模型仓库标识符与所述模型和所述关联模型仓库进行匹配，以便获得至少一个匹配模型；基于所述匹配模型确定至少一个功能模型和至少一个排序标准模型；基于所述确定的排序标准模型对所述确定的功能模型进行排序，以便获得有序功能模型；以及基于所述算法模型仓库标识符对所述有序功能模型使用至少一个算法，以便生成所述部署模板。
14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序具有程序代码，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述程序代码用于执行根据权利要求12或13所述的方法。
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