CN112398900B - 移动网络中存储和保留信息 - Google Patents

Abstract

本公开涉及移动网络中存储和保留信息。在一个实施例中，用于在移动通信网络中管理数据的计算机实现的方法和架构，其包括核心和接入组件。实施例通过称为存储保留和信息功能(SRIF)节点的处理节点，对控制平面的评估操作以及从移动通信网络接收的用户平面数据来执行专门的数据处理。此操作将确定数据的任何部分是否需要信息处理，并将知识提取算法应用于建立保留或策略决策。响应于评估操作，SRIF节点对数据应用决策或使网络节点能够应用数据处理规则。SRIF的架构是分层的，包括终端节点作为服务节点，中间节点作为提供灵活性的负载平衡节点以及中心节点作为大脑。中心节点基于通过分析数据或应用机器学习开发的预定义规则或算法来执行数据处理。

Description

移动网络中存储和保留信息

技术领域

本发明总体上涉及无线通信，并且更具体地涉及无线通信网络中的信息数据管理和处理。

背景技术

随着无线设备的数量和类型持续增长，对现有移动网络基础结构的需求将网络推向了极限。因此，网络运营商和服务提供商一直在努力将现有的移动网络升级为新一代的网络架构。这些改进包括边缘计算、更高的射频和虚拟化等技术，这些技术有望使未来的网络以比现有网络所能提供的更快的速度移动更多数据。升级也有望改善网络的可扩展性，以便将来的网络可以适应大量数据突发。下一代移动应用正从人与人之间的通信扩展到了大型机器类型通信和数量不断增长的物联网(IoT)设备之类的情况，而这些有可能在人们使用移动通信过程中造成非常大的数据突发。

发明内容

示意性实施例提供了一种用于管理数据并从数据中提取信息以供将来用于移动通信网络的迭代的方法、系统、方法和计算机程序产品。在一个实施例中，所述方法包括：由终端节点从所述移动网络接收访问数据；由所述终端节点对所述移动网络数据进行评估操作，包括适用的所述用户平面和控制平面，其中所述评估操作包括确定移动网络数据的任何部分是否未知；响应于所述评估操作，由所述终端节点经由中间层节点将所述访问数据的至少一部分传输至中心节点，其中，所述中间层节点包括可从所述终端节点访问的接口并从所述中心节点进行传输；并由所述终端节点接收由所述中心节点确定的规则集，所述规则集基于所述中心节点对于所述访问数据的至少一部分在所述网络上执行的数据处理操作而适用于所述网络数据的至少一部分(用户平面和控制平面)。

实施例包括用于在包括核心网络和接入网络的异构电信网络中管理数据的计算机实现的方法。在一个实施例中，所述方法包括：由中心节点从终端模式经由中间节点接收从所述接入网络传输到终端节点的接入数据的至少一部分的传输，其中所述中间层节点包括一个接口，所述接口可从所述中心节点和所述终端节点访问以进行传输，并且其中所述访问数据的至少一部分的传输响应于所述端节点对所述访问数据的评估操作包括确定所述访问数据的任何部分是否未知；由所述中心节点对所述访问数据的至少一部分进行数据处理操作以确定适用于所述访问数据的至少一部分的规则集；并由所述中心节点向所述终端节点发送被确定为适用于所述访问数据的至少一部分的所述规则集。

附图说明

被认为是本发明特征的新特征在所附权利要求中提出。然而，结合附图阅读以下说明性实施例的详细说明，将最好地理解本发明本身及其优选的使用方式，其他目的和优点，其中：

图1描绘了其中可以实现说明性实施例的数据处理系统的网络的框图；

图2描绘了其中可以实现说明性实施例的数据处理系统的框图；

图3描绘了根据说明性实施例的示例性存储和保留信息功能(SRIF)系统的框图；

图4描绘了根据说明性实施例的具有存储和保留信息功能(SRIF)的电信组织的实施例的框图；

图5描绘了根据说明性实施例的，用于第一和第二CSP的SRIF系统的互通配置的实施例的框图；

图6描绘了根据说明性实施例的，覆盖在5G系统架构上的SRIF系统节点的实施例的框图；

图7描绘了根据说明性实施例的SRIF系统的框图，所述SRIF系统示出了用于其中心节点的外部触发器；

图8描绘了根据说明性实施例的用于管理电信网络中的规则改变的示例过程的流程图。

图9描绘了SRIF系统的框图，所述SRIF系统示出了可以在其中实现说明性实施例的用于其终端节点的外部触发器；

图10描绘了根据说明性实施例的用于管理新数据模式的示例过程的流程图；

图11描绘了根据说明性实施例的在网络中断期间管理用户平面数据的示例过程的流程图的框图；

图12描绘了根据说明性实施例的用于处理紧急数据的示例过程的流程图；以及

图13描绘了根据说明性实施例的用于管理网络的边缘和远端处的节点的示例过程的流程图。

具体实施方式

为了满足移动网络未来使用场景的知识需求，在电信网络中实现信息和智能数据处理已变得越来越重要。但是，未来网络中的一个问题是边缘节点将接收大量数据，其中一些对于保留至关重要。但是，为这些节点提供服务的虚拟容器或物理基础结构没有无限的数据存储容量，因此它们无法保留接收到的所有数据。此外，网络节点需要足够智能和灵活以导出数据中的信息并无延迟地应用它，以满足移动技术(如工业自动化)未来应用的需求。不能区分重要数据和不重要数据的数据保留策略会丢失更老的但更重要的数据而支持更新的但不那么重要的数据。另一方面，在边缘和核心节点上实施信息数据保留策略将极大地增加节点上的数据处理需求，这将导致等待时间延迟，从而阻碍节点的主要工作，即传输数据而不是运行复杂的从所述数据中提取信息的算法。结果，需要在不过度负担网络功能的情况下改善数据保留。这是为了传输数据，而不是运行复杂的算法以从数据中提取信息。结果，需要在不过度负担网络功能的情况下改善数据保留。

用于描述本发明的所述说明性实施例总体上提出并解决了与覆盖用户平面和控制平面数据的高速低延时数据流中的信息丢失相关的风险的问题。电信网络是由于非结构化和结构化数据的数量不断增加，这是因为将新的数据密集型技术和用例继续引入到电信网络中，通过保留所述信息和快速应用数据处理决策，结果质量得到了改善。例如，在一些实施例中，封装的存储和保留信息功能(SRIF)系统用于通过将处理器和时间密集型过程从所述网络节点卸载到所述SRIF来管理网络中的数据，从而释放所述网络节点以集中于核心的网络节点功能，例如数据路由和转发功能。

实施例提供了一种用于检查和转换机器学习模型的计算机实现的方法。另一个实施例提供了一种用于检查和转换机器学习模型的计算机可用程序产品，所述计算机可用程序产品包括计算机可读存储设备以及存储在所述存储设备上的程序指令。另一个实施例提供了一种计算机系统，其包括处理器、计算机可读存储器和计算机可读存储设备，以及存储在所述存储设备上以供所述处理器经由所述存储器执行的程序指令。

为了描述的清楚，并且不暗示对其进行任何限制，使用一些示例配置来描述说明性实施例。根据所述公开，本领域普通技术人员将能够想到用于实现所描述目的的所描述配置的许多变更、改编和修改，并且在说明性实施例的范围内也可以想到这些。

此外，在附图和说明性实施例中使用了数据处理环境的简化图。在实际的计算环境中，在不脱离示例性实施例的范围的情况下，可以存在本文未示出或未描述的另外的结构或组件，或不同于所示出的但具有与本文所述类似的功能的结构或组件。

仅使用特定代码、设计、架构、协议、布局、示意图和工具作为示例来描述说明性实施例，并且不限于说明性实施例。此外，在一些情况下，为了描述的清楚，仅使用示例性地使用特定软件、工具和数据处理环境来描述说明性实施例。说明性实施例可以与其他可比较或类似目的的结构、系统、应用程序或架构结合使用。例如，在本发明的范围内，其他可比较的移动网络设备、结构、系统、应用或用于其的架构可以与本发明的这种实施例结合使用。说明性实施例可以以硬件、软件或其组合来实现。

本公开中的示例仅用于描述的清楚，并且不限于说明性实施例。从本公开中可以想到附加的数据、操作、动作、任务、活动和操纵，并且在说明性实施例的范围内可以想到这些附加的数据、操作、动作、任务、活动和操纵。

本文列出的任何优点仅是示例，并不旨在限制于说明性实施例。通过特定的说明性实施例可以实现附加的或不同的优点。此外，特定的说明性实施例可以具有上面列出的优点中的一些、全部或没有。

参照附图，尤其是参照图1和图2，这些图是可以在其中实现说明性实施例的数据处理环境的示例图。图1和图2仅是示例，并且无意于断言或暗示对可以实现不同实施例的环境的任何限制。特定的实现可以基于以下描述对所描绘的环境进行许多修改。

图1描绘了其中可以实现说明性实施例的数据处理系统的网络的框图。数据处理环境100是可以在其中实现所述说明性实施例的计算机网络。数据处理环境100包括网络102。网络102是用于在数据处理环境100内连接在一起的各种设备和计算机之间提供通信链路的介质。网络102可以包括诸如有线、无线通信链路或光纤电缆的连接。

客户端或服务器仅是连接到网络102的某些数据处理系统的示例角色，而无意排除这些数据处理系统的其他配置或角色。服务器104和服务器106与存储单元108一起耦合到网络102。软件应用可以在数据处理环境100中的任何计算机上执行。客户端110、112和114也耦合到网络102。数据处理系统，例如服务器104或106，或者客户端110、112或114可以包含数据，并且可以在其上执行软件应用程序或软件工具。

仅作为示例，并且不暗示对这种架构的任何限制，图1描绘了可在实施例的示例实现中使用的某些组件。例如，服务器104和106以及客户端110、112、114仅作为示例被描述为服务器和客户端，并不意味着对客户端-服务器架构的限制。作为另一示例，如图所示，实施例可以分布在多个数据处理系统和数据网络上，而在说明性实施例的范围内，另一实施例可以在单个数据处理系统上实现。数据处理系统104、106、110、112和114还代表集群、分区和适合于实施例的其他配置中的示例节点。

设备132是本文描述的设备的示例。例如，设备132可以采取智能电话、平板计算机、膝上型计算机、固定或便携式形式的客户端110、可穿戴计算设备或任何其他合适设备的形式。被描述为在图1中的另一数据处理系统中执行的任何软件应用程序都可以被配置为以类似的方式在设备132中执行。在图1中的另一数据处理系统中存储或产生的任何数据或信息都可以被配置为以类似的方式在设备132中存储或产生。

服务器104和106、存储单元108以及客户端110、112和114以及设备132可以使用有线连接，无线通信协议或其他合适的数据连接耦合到网络102。客户端110、112和114可以是例如个人计算机或网络计算机。

在所描绘的示例中，服务器104可以向客户端110、112和114提供诸如引导文件、操作系统映像和应用程序之类的数据。在所述示例中，客户端110、112和114可以是服务器104的客户端。客户端110、112、114或其某种组合可以包括它们自己的数据、启动文件、操作系统映像和应用程序。数据处理环境100可以包括其他服务器、客户端和其他未示出的设备。

在所示示例中，数据处理环境100可以是Internet。网络102可以代表使用传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)和其他协议相互通信的网络和网关的集合。互联网的核心是主要节点或主机之间的数据通信链接的骨干，这些主机或主机包括成千上万的路由数据和消息的商业、政府、教育和其他计算机系统。当然，数据处理环境100也可以被实现为许多不同类型的网络，例如内联网、局域网(LAN)或广域网(WAN)。图1旨在作为示例，而不作为对不同说明性实施例的架构限制。

除其他用途外，数据处理环境100可以用于实现其中可以实现说明性实施例的客户端-服务器环境。客户端-服务器环境使软件应用程序和数据能够跨网络分布，从而使应用程序能够通过使用客户端数据处理系统和服务器数据处理系统之间的交互性来运行。数据处理环境100还可以采用面向服务的架构，其中可以将分布在网络上的可互操作的软件组件一起打包为一致的流量应用程序。数据处理环境100也可以采用云的形式，并且采用服务交付的云计算模型来实现对可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)，可以以最少的管理工作量或与服务提供者的交互来快速配置和发布。

在一个实施例中，数据处理环境100是无线通信系统，其包括作为核心网络的网络102，作为无线接入网络节点，例如gNodeB(下一代节点B基站)的服务器106和作为终端设备的设备132，例如用户设备(UE)或IoT设备。在一个实施例中，所述数据处理环境100是无线通信系统，所述无线通信系统是长期演进(LTE)、高级LTE(LTE-A)网络、5G(第五代)移动网络或5G新无线(5GNR)网络或其他未来的网络。在一个实施例中，数据处理环境100是无线通信系统，其支持增强型宽带通信、超可靠(即，任务关键)通信、低延时通信以及与低成本和低复杂度设备的通信。在一个实施例中，服务器104管理云计算环境，所述云计算环境包括多个云计算节点，包括存储和保留信息功能(SRIF)140。SRIF140包括节点的多层层次结构，包括中心节点142、中间层节点144和终端节点146。所述中心节点142充当所述SRIF140的控制节点，并使用机器学习算法执行复杂处理。所述中心节点142可以挖掘大数据存储库，应用复杂的算法并运行长时间运行的过程以导出可以存储和分段的信息，从而可以按需提供给低阶节点或其他中心节点。所述中间层节点144在所述中心节点142和所述终端节点146之间提供负载平衡。所述终端节点146从网络节点收集数据，并且向诸如UE设备132之类的网络节点提供可操作的见解。

参照图2，该图描绘了其中可以实现说明性实施例的数据处理系统的框图。数据处理系统200是计算机的示例，例如图1中的服务器104和106或客户端110、112和114。对于说明性实施例，图1所示的设备或另一类型的设备中可以放置实现过程的计算机可用程序代码或指令。

数据处理系统200还代表数据处理系统或其中的配置，例如图1中的数据处理系统132，可以在其中定位实现所述说明性实施例的所述过程的计算机可用程序代码或指令。数据处理系统200仅作为示例被描述为计算机，而不限于此。采用其他设备的形式的实现，例如图1中的设备132，可以在不脱离本文描述的数据处理系统200的操作和功能的一般描述的情况下，例如通过添加触摸界面来修改数据处理系统200，甚至从数据处理系统200中消除某些所描绘的组件。

在所描绘的示例中，数据处理系统200采用的集线器架构包括北桥和存储器控制器集线器(NB/MCH)202以及南桥和输入/输出(I/O)控制器集线器(SB/ICH)204。处理单元206、主存储器208和图形处理器210耦合到北桥和存储器控制器中心(NB/MCH)202。处理单元206可以包含一个或多个处理器，并且可以使用一个或多个异构处理器系统来实现。处理单元206可以是多核处理器。在某些实施方式中，图形处理器210可以通过加速图形端口(AGP)耦合到NB/MCH202。

在所示的示例中，局域网(LAN)适配器212耦合到南桥和I/O控制器集线器(SB/ICH)204。音频适配器216、键盘和鼠标适配器220，调制解调器222、只读存储器(ROM)224、通用串行总线(USB)和其他端口232以及PCI/PCIe设备234通过总线238连接到南桥和I/O控制器集线器204。硬盘驱动器(HDD)或固态驱动器(SSD)226和CD-ROM230通过总线240耦合到南桥和I/O控制器中枢204。PCI/PCIe设备234可以包括例如以太网适配器、附加卡和用于笔记本计算机的PC卡。PCI使用卡总线控制器，而PCIe不使用。ROM224可以是例如闪存二进制输入/输出系统(BIOS)。硬盘驱动器226和CD-ROM230可以使用例如集成驱动电子设备(IDE)串行高级技术附件(SATA)接口，或外部SATA(eSATA)和微型SATA(mSATA)等变体。超级I/O(SIO)设备236可以通过总线238连接到南桥和I/O控制器集线器(SB/ICH)204。

诸如主存储器208、ROM224或闪存(未示出)之类的存储器是计算机可用存储设备的一些示例。硬盘驱动器或固态驱动器226、CD-ROM230和其他类似可用的设备是计算机可用的存储设备的一些示例，包括计算机可用的存储介质。

操作系统在处理单元206上运行。所述操作系统协调并提供图2中数据处理系统200中各个组件的控制。所述操作系统可以是用于任何类型的计算平台的商业上可用的操作系统，包括但不限于服务器系统、个人计算机和移动设备。面向对象或其他类型的编程系统可以与操作系统结合操作，并从在数据处理系统200上执行的程序或应用程序向操作系统提供调用。

用于操作系统、面向对象的编程系统，以及诸如图1中的应用115或应用134之类的应用或程序的指令可以被存储在存储器中。如图1所示，它们位于存储设备上，例如以硬盘驱动器226上的代码226A的形式，并且可以加载到一个或多个存储器中的至少一个中，例如主存储器208，由处理单元206执行。说明性实施例的过程可以由处理单元206使用计算机实现的指令来执行，所述计算机实现的指令可以位于诸如主存储器208、只读存储器224之类的存储器中，或者位于一个或多个外围设备中。

此外，在一种情况下，可以通过网络201A从远程系统201B下载代码226A，其中类似的代码201C存储在存储设备201D上。在另一种情况下，可以通过网络201A将代码226A下载到远程系统201B，其中将下载的代码201C存储在存储设备201D中。

图1至图2中的硬件具体取决于实施方式可能会有所不同。，可以使用其他内部硬件或外围设备(例如闪存、等效的非易失性存储器或光盘驱动器等)附加或代替图1至图2所示的硬件。另外，所述说明性实施例的处理可以应用于多处理器数据处理系统。

在一些说明性示例中，数据处理系统200可以是个人数字助理(PDA)，其通常配置有闪存以提供用于存储操作系统文件和/或用户生成的数据的非易失性存储器。总线系统可以包括一个或多个总线，例如系统总线、I/O总线和PCI总线。当然，可以使用任何类型的通信结构或架构来实现总线系统，所述通信结构或架构提供在附接到所述结构或架构的不同组件或设备之间的数据传输。

通信单元可以包括一个或多个用于发送和接收数据的设备，例如调制解调器或网络适配器。存储器可以是例如主存储器208或高速缓存，例如在北桥和存储器控制器中枢202中找到的高速缓存。处理单元可以包括一个或多个处理器或CPU。

图1至图2中所描绘的示例和上述示例并不意味着暗含架构限制。例如，数据处理系统200除了采用移动或可穿戴设备的形式之外，还可以是平板计算机、膝上型计算机或电话设备。

在将计算机或数据处理系统描述为虚拟机、虚拟设备或虚拟组件的情况下，虚拟机、虚拟设备或虚拟组件使用一些或全部的虚拟化形式以数据处理系统200的方式运行。例如，在虚拟机、虚拟设备或虚拟组件中，处理单元206表现为主机数据处理系统中可用的所有或某些数量的硬件处理单元206的虚拟化实例，主存储器208表现为主机数据处理系统中可能可用的主存储器208的全部或某些部分的虚拟化实例，而磁盘226则表现为磁盘226中所有可用的或部分的虚拟化实例。在这种情况下，所述主机数据处理系统由数据处理系统200表示。

参考图3，所述图描绘了根据说明性实施例的示例性存储和保留信息功能(Storage and Retention Intelligence function，SRIF)系统300的框图。SRIF300是图1中SRIF140的实现，并且包括中心节点302、中间层节点304和终端节点306，它们是中心节点142、中间层节点144和中心节点142的实现。在一个实施例中，所述SRIF系统300是包括三层的多层系统，因为所述关键节点是所述中心节点302和所述终端节点306，所述中间层节点304补充了所述中心节点302和所述终端端节点306的操作，以及支持架构的管理和负载平衡。在某些这样的实施例中，所述节点的层次被布置为所述中心节点302为最高阶节点、终端节点306为最低阶节点。

在一些实施例中，例如，如果CSP非常大或迎合具有特定国家部署需求的各个国家，则所述SRIF300包括在层次结构中的多个中间层节点304，其提供多级负载平衡和本地化功能管理。在这样的上下文中，中间层节点可以与中间节点的多个实例具有功能或流量负载平衡，以提供操作和设计上的灵活性。所述多个中间层节点304在层次结构上串联连接在所述中心节点302和所述终端节点306之间，其中最高阶中间层节点最靠近所述中心节点302，而最低阶中间层节点最靠近所述终端节点。在一个实施例中，SRIF系统300配置节点302、304，306和306使得低阶节点比高阶节点具有相对较小的数据存储容量和相对较大的处理能力。在一些实施例中，精简操作的SRIF系统300仅包括一个中间层节点304，因为这是支持低延时操作的简化且适当的设计。

所述中心节点302是分层设计的控制节点。所述中间节点304是充当所述中心节点302与所述终端节点306之间的平衡节点的中间节点。所述终端节点306是与网络节点对接并从它们收集数据的高处理能力节点。所述终端节点306还就移动网络中的数据处理和决策向网络节点提供即时可操作的见解。

所述终端节点306基于从由所述终端节点306或由所述中心节点302进行的数据处理中提取的知识来构建信息。例如，在一个实施例中，所述中心节点302和所述终端节点306各自包括自主地开发用于分类数据的机器学习模型的分析引擎。数据分类基础的非限制性示例可以包括以下一项或多项：(a)从电信网络收集的数据，(b)流量规则，(c)适用的法规要求和法律框架，(d)来自一种或多种不同CSP的政策，以及(e)中央或终端节点创建的数据，例如历史数据。

在一个实施例中，所述中心节点302和终端节点306使用所述机器学习模型来自主分类输入数据并生成与数据相关联的元标记，以允许数据分类的标识和随后的信息管理处理。后续处理的非限制性示例包括用于确定所述数据值并为所述数据建立数据保留和处置策略的评估处理。在一个实施例中，记录处置包括数据的不维护、数据的无效、数据的破坏、数据的传输(例如，到用于长期存储的档案或储存库)或其某种组合。后续处理的另一个非限制性示例包括监管处理以识别受(例如与隐私或数据保留有关的)法律、法规或其他政策约束的数据。在一个实施例中，数据评估处理包括至少部分基于与某些数据的处置有关的一个或多个法律和法规的处置决定。在一个实施例中，记录处置过程以保存适当处置的证据。在一个实施例中，所述中心节点302和所述终端节点306传输或广播从数据中提取的信息，例如分类、评估、保留或处置信息。在一个实施例中，所述中心节点302和所述终端节点306各自通过建立(来自网络的)连续输入、(向网络的)处理和输出(到网络)流来执行网络数据的实时或近实时处理，从而向网络提供实时信息。

在一个实施例中，所述中心节点302和终端节点306每个都使用分面分类，所述分面分类允许将多个分类分配给数据对象，从而允许使用非常灵活和可扩展的方法来定位和进一步处理数据。这种处理的非限制性示例包括允许通过几种类别(例如活动、硬件、地理信息以及任何其他类别)搜索和浏览相关数据。在一个实施例中，所述中心节点302和终端节点306每个都具有分析引擎，所述分析引擎将由所述中心节点302和终端节点306从各种网络数据源收集的数据进行关联，以消除在对网络数据执行数据处理中可能使结果偏斜或扭曲的数据异常或测量离群值。在一个实施例中，节点302、304，处理器206和206通过REST(代表状态转移，REpresentational State Transfer)接口通信以简化实现。在另一个实施例中，节点302、304和206通过其他技术选择进行通信，例如CORBA(通用对象请求代理架构)。

参考图4，所述图描绘了具有与网络元素和通信服务提供商(CommunicationService Provider，CSP)系统通信的存储和保留信息功能(SRIF)节点302、304和306的电信组织400的实施例的框图，例如，运营支持系统/流量支持系统(Operations SupportSystem/Business Support System，OSS/BSS)402、访问网络404、边缘网络406、核心网络408、传输网络节点410、统一数据管理(Unified Data Management，UDM)和统一数据存储库(Unified Data Repository，UDR)系统412。例如，在由欧洲电信标准协会于2018年9月发布的《5G，5G系统的架构》，ETSITS123501，版本15.3.0中描述了访问网络404、边缘网络406、核心网络408、传输网络节点410、UDM和UDR系统412。运营支持系统/业务支持系统(OSS/BSS)402代表服务提供商用于管理和运营电信服务的IT(信息技术)系统。

在一个实施例中，电信SRIF节点302和306与非电信组织414中的非电信SRIF节点302-1和306-1进行交互，所述非电信组织414代表各种示例性非电信组织，例如铁路、健康、天气、警察和政府。非电信节点包括作为上述中心节点302的实施例的中心节点302-1和作为上述终端节点306的实施例的终端节点306-1。在一个实施例中，非电信组织414还采用SRIF节点302-1和306-1并将它们与它们自己的内部系统416集成，以服务于涉及非电信公司的电信用例。在一个实施例中，非电信中心节点302-1是轻量级标准中心节点，类似于电信组织400中的中心节点302，因此，使用相同类型的节点可简化所述电信组织400和所述非电信组织414之间的接口和集成。在一个实施例中，所述非电信终端节点306-1类似于所述电信组织400中的所述终端节点306。并与所述电信组织400中的所述终端节点306交互以支持关键任务用例。例如，在一个实施例中，所述非电信组织是天气监视组织，其开始意识到海上的突发风暴并且可以使用他们自己的终端节点306-1来联系电信终端节点306以经由电信通信来警告渔民。涉及在非电信组织中所述使用所述SRIF系统300的其他示例是特定于行业的，并且所述SRIF系统300可以在各种应用中使用，这取决于希望实现的目标用途。

参考图5，所述图描绘了用于第一和第二CSP502和504的SRIF系统的互通配置500的实施例的框图。

在一个实施例中，接口506根据用于各种目的(例如计费和服务保证)的常规实践，在两个CSP502、504的OSS/BSS系统508-1、508-2之间提供通信。每个CSP具有SRIF系统，所述SRIF系统包括中心节点510、中间层节点512和终端节点514，它们分别对应于上面结合图3所述的中心节点302、中间层节点304和终端节点306。在一些实施例中，提供接口506以在两个CSP502、504之间另外提供用于所述SRIF系统的配置数据，然后将其推到中心节点510或终端节点514。配置的直接共享不建议使用SRIF系统之间的数据，因为它们之间存在交互工作的复杂性、法律和数据的隐私性和对网络操作的控制。因此，OSS/BSS系统508可以在推送到SRIF节点之前交换所述信息并进行任何期望的验证。

在一个实施例中，接口516用作所述两个CSP的中心节点510之间的直接接口。例如，在一个实施例中，所述接口516提供用于共享与网络服务控制有关的策略管理信息的管道，诸如网络速度、服务层、服务质量(QoS)、流量控制、流量优先、服务传递(例如使用特定服务)、以及位于另一个CSP的服务区域中的一个CSP的客户的预期的漫游传递。在一个实施例中，所述中心节点510根据相互理解的接口来构造消息，以使得能够在复杂的操作环境中进行协作并支持准备。

在一个实施例中，接口518用作所述两个CSP的所述终端节点514之间的直接接口。例如，在一个实施例中，所述接口518提供用于共享对于向一个CSP的客户提供服务至关重要的关键任务信息和实时服务参数的管道。在一个实施例中，所述终端节点514共享关于操作参数的信息，例如警告非常大量的数据将要到达但是具有有限的值，因此可以忽略它，或者由于关键任务数据负载即将到来而预先通知以增强处理。

参考图6，所述图使用参考点表示来示出在非漫游情况下覆盖在5G系统架构上的SRIF系统节点的实施例的框图，所述参考点表示示出了各种网络功能如何相互作用。所述5G系统架构使用网络功能虚拟化和软件定义网络支持数据连接。在5G架构中，过程定义为服务，图6显示了使用基于服务的表示和参考点表示的架构。通过引用适用的网络功能(例如，Nnssf、Nnef、Nnrf等)来显示基于服务的表示形式，而参考点的表示形式是点对点参考(例如N1、N2、N4)。5G系统架构包括以下网络功能(NF)：例如，在欧洲电信标准协会2018年9月发布的《5G；5G系统的架构》，ETSITS123501版本15.3.0中所描述的，身份验证服务器功能(Authentication Server Function，AUSF)、访问和移动性管理功能(Access andMobility Management Function，AMF)、数据网络(Data Network，DN)、网络暴露功能(Network Exposure Function，NEF)、网络存储库功能(Network Repository Function，NRF)、网络切片选择功能(Network Slice Selection Function，NSSF)、策略控制功能(Policy Control Function，PCF)、会话管理功能(Session Management Function，SMF)、统一数据管理(Unified Data Management，UDM)、用户平面功能(User Plane Function，UPF)614(也称为用户平面614)、应用功能(Application Function，AF)、用户设备(UserEquipment，UE)和(无线电)接入网((Radio)Access Network，(R)AN)。

图6所示的配置是控制/用户平面分离(Control-/User Plane Separation，CUPS)架构，其具有承载所述信号流量的控制平面616和承载所述网络用户流量的用户平面614。图6所示的配置还包括身份验证服务器功能(AUSF)、统一数据管理(UDM)、SMF(例如，与数据网络(DN)通信)、策略控制功能(PCF)和授权功能(authorization function，AF)。另外，所示配置包括未在图中显示的其他功能或实体，或者可以不包括所示功能中的一个或多个。在所示实施例中，可以在不同实体之间建立各种接口。所述接口可以用N个数字表示，有时也可以称为通信链接。这样的接口可以指网络实体之间的通信链路、分组方案、在实体之间允许的数据许可、通信链路的其他特征或其组合。

所述AUSF为UE提供身份验证服务。例如，AUSF基于通信链路N12上来自AMF的请求来发起UE的认证并且为UE提供NAS安全功能。在某些情况下，所述身份验证和安全功能可以基于存储在实体(例如UDM)中的信息。实体(例如UDM)可以支持身份验证凭证存储库和处理功能(authentication credential repository and processing function，ARPF)，所述功能存储在身份验证中使用的长期安全凭证。AUSF通过通信链路N13从实体(例如UDM)检索信息。

所述SMF为UE提供会话管理服务。具体而言，SMF建立、修改和释放用于UE和DN之间通信的会话(或承载)。例如，SMF可以维护用于UPF与接入网(AN)节点之间通信的隧道。此外，SMF为UE分配和管理IP地址、选择和控制用户平面功能、在UPF处配置流量控制以将流量路由到正确的目的地、终止NAS消息的SM部分、提供漫游功能等。

所述UPF包括用作外部PDU会话的到DN的互连点的功能。所述UPF路由数据包到DN和从DN转发数据包、检查数据包并在用户平面614中执行策略规则、报告流量使用情况、处理用户平面数据包的服务质量(QoS)、验证上行链路流量等。所述PCF支持统一控制网络行为的策略框架。具体地，所述PCF提供策略规则以控制平面616的功能以执行它们。在某些情况下，所述PCF从UDM的订阅库中检索订阅信息。所述AF支持用于授权UE访问网络的服务。

所述PCF管理用于无线通信系统架构的各个UE的策略。在所述无线通信系统架构中核心通信政策到多个UE，以提高所述通信链路的质量，提高所述服务质量。所述PCF可以与所示的无线通信系统架构中的许多其他功能(例如，AMF和SMF)交互。

所述AMF被配置为从所述PCF向所述多个UE提供策略信息。所述PCF包括存储在存储器等中的这种策略信息。可以经由网络接口或通信链路在所述PCF和所述AMF之间传送所述策略信息。在一些示例中，所述网络接口是Ni接口。所述策略信息包括接入网络发现和选择策略、路由选择策略、SSC模式选择策略、网络切片选择策略、DNN选择策略、非无缝卸载策略、其他策略或其组合。所述UE使用所述接入网发现和选择策略来选择非3GPP接入，并决定如何在所选择的3GPP和非3GPP接入之间路由流量。所述UE使用所述路由选择策略来确定如何路由传出流量。流量可以路由到已建立的PDU会话、可以卸载到PDU会话之外的非3GPP接入，或者可以触发新PDU会话的建立。在一些示例中，所述路由选择策略可以包括SSC模式选择策略、网络切片选择策略、DNN选择策略和/或非无缝卸载策略。

所述UE使用所述SSC模式选择策略(SSC Mode Selection Policy，SSCMSP)将UE应用与SSC模式相关联，并确定所述流量应路由到的PDU会话。它还用于确定何时应使用新的SSC模式请求新的PDU会话。所述UE使用所述网络切片选择策略(NSSP)将所述UE应用程序与SM-NSSAI相关联，并确定所述流量应路由到的PDU会话。它还用于确定何时应使用新的SM-NSSAI请求新的PDU会话。所述UE使用所述DNN选择策略将UE流量与一个或多个DNN相关联，并确定所述流量应路由到的PDU会话。它也可以用于确定何时应向新的DNN请求PDU会话。它还可以指示应请求到某个DNN的PDU会话的访问类型(3GPP或非3GPP)。所述UE可以使用所述非无缝卸载策略来确定哪些流量应所述被非无缝地卸载到非3GPP访问中(例如，在PDU会话之外)。

在某些无线系统(例如5G无线系统)中，UE使用PDU会话访问DN以交换数据分组。所述PDU会话提供PDU连接服务，所述服务支持UE与DN之间的一个或多个PDU的传输。UE和PDU会话中的DN之间的关联使用Internet协议(IP)或以太网，或者所述关联是非结构化的。在某些情况下，DN是本地DN、中央DN、公共陆地移动网络(PLMN)等的示例。

如图所示，核心网的不同功能被虚拟化以支持更灵活的架构。即，上述不同功能可以用软件来实现。在这样的情况下，UE经由RAN与UPF之间的N3通信链路与DN、SMF、PCF等进行通信。所述N3通信链路是所述UE的数据连接。

在一个实施例中，接口602提供中心节点604和所述PCF之间的通信管道，并且接口612提供通信管道以与同一数据平面上的其他3GPP标准节点通信。中间层节点608连接在中心节点604和终端节点610之间。中心节点604，中间层节点608和终端节点610分别对应于所述中心节点302、中间层节点304和终端节点306。上面结合图3进行了描述。在一个实施例中，通常，与中央、中间层和终端节点604/608/620的外部连接使得所述中心节点604与所述核心网络通信并从其收集数据，并且所述终端节点610与接入网络(即UE、(R)AN、UPF和DN)、边缘或数据网络(DN)通信并从其收集数据。在一个实施例中，所述接入网是将订户连接到其直接服务提供商的电信网络，并且所述核心网(例如，GSM中的所述网络交换子系统)是提供集中功能(例如，交换和连接内部节点或网络)的电信网络。例如交换内部节点或本地提供程序并将它们相互连接。在一个实施例中，所述中心节点604从电信服务提供商的所述核心网络收集数据，包括UDM、UDR和PCF。在一些实施例中，所述中心节点604可以从诸如UDM、UDR和PCF的网络节点接收一些或全部这样的数据。

在一个实施例中，所述中心节点604从其他工业系统收集数据，例如安全性、健康性等可以通过中心节点发生，作为对简化设计的偏好，但是如果终端节点对于这样的收集点而言是优选的，则可以实现。

参考图7，所述图描绘了SRIF系统700的框图，其示出了其中心节点702的外部触发器。所述中心节点702充当所述系统的“大脑”，并具有带有以预处理数据和复杂业务逻辑形式存储的历史数据。所述中心节点702不是UDM/UDR，而是从所述UDM/UDR获取数据以构建其算法。所述中心节点702是信息功能，其运行复杂的逻辑以围绕数据处理构建信息，所述信息功能被应用在网络节点上或与其他节点/服务提供商/行业垂直共享。所述UDM/UDR专注于数据存储和管理，而所述中心节点702专注于如何对数据采取行动并以策略、流量规则或指令的形式预测数据的未来行动。在一个实施例中，中心节点702具有执行以下一项或多项功能的软件能力：

·复杂的数据提取练习

·数据预处理，知识提取和分类，以备将来使用

·定义数据隐私规则，在中心节点上应用，与SRIF的其他系统和终端节点共享隐私策略(所述PCF是网络相关策略的所有者，SRIF是所有数据和隐私相关策略的所有者)

·大规模数据存储支持

·预测数据，未来行动的认知能力

·完整数据生命周期的算法，即收集、存储、处理、提取、预测和归档

·流量支持功能可了解法律和法规要求，并根据这些功能对存储的数据和将来的数据应用算法

·与低阶节点集成的通信通道，例如向低阶节点提供已定义的指令，从低阶节点收集数据并为来自低阶节点的任何知识或相关数据的请求提供服务

·与其他中心节点集成的通信通道，可为移动订户提供信息，复杂的逻辑共享请求/响应，围绕基于数据处理的本地算法(例如本国的法规和法律框架)提供信息、请求信息、执行协调行动以服务于网络和用户用例-类似合作国信息机构如何一起工作

·与其他服务或行业垂直的通信，例如健康，运输，媒体等

·与网络节点集成以提供处理后的数据，算法或流量规则。

在一个实施例中，所述中间层节点704具有执行以下一个或多个功能的软件能力：

·充当终端节点和中心节点之间的平衡节点

·建立并协调不同SRIF系统的终端节点之间的信息共享

·存储热数据集，并使其易于终端节点使用

·提供数据屏蔽和安全功能，逻辑并启用对屏蔽数据的处理

·建立支持终端节点的算法

·与中心节点和终端节点通信

·在复杂的操作场景中进行认知决策，例如在数据突发时

在一个实施例中，中间层节点704与另一个SRIF系统的中间层节点通信，但是这种布置增加了复杂性以限制利益，因此其他实施例省略了这个特征。在一个实施例中，所述终端节点706(以及在具有多个中间层节点的实施例中的低阶中间层节点)是具有内置流量逻辑和机器学习算法的高性能计算设备，所述流量计算和机器学习算法允许它们在遇到大量数据时进行迅速决策，例如来自具有快速决策的所述用户或其他网络708或系统710的用户平面614或控制平面616的数据。在一个实施例中，所述终端节点706具有非常有限的存储能力，因此需要非常有效。在一个实施例中，所述终端节点706具有执行以下一个或多个功能的软件能力：

·从网络节点收集用户计划和控制计划数据以进行分析

·将数据隐私规则推荐给网络节点，在启用节点之间共享之前应用流量规则。

·数据过滤-从数据中提取信息并快速转发到中间层节点

·基于流量逻辑、中心节点/中间节点指令、数据的可预测性或基于数据学习或分析得出的其他处理逻辑的数据过滤。

·直接使用与更高阶节点的通信通道，并将数据推送到更高阶节点

·利用与相同或其他CSP或任何其他行业服务提供商的终端节点的通信通道，例如卫生、警察/安全、运输、媒体等。

·与网络节点集成以提供处理后的数据、算法或流量规则

在一个实施例中，SRIF系统节点702、704和706不是网络节点，而是专用数据处理节点，其向网络节点提供数据相关的信息和处理，并与其他通信服务的数据节点接口提供者或其他垂直行业，例如健康、安全、运输、教育、媒体。

在一个实施例中，所述SRIF节点702、704和706被设计为在以下工作原理下在整个5G生态系统中工作。所述节点优选地与系统和网络功能预先集成。基于预定义的流量规则和数据策略来配置所述中心节点702。所述中心节点702基于其自身的配置来配置所述中间层节点704和终端节点706。在替代实施例中，取而代之的是在所述中间层节点704和终端节点706之一或两者中完成本地配置。

在一个实施例中，除了节点中软件的设置和基本功能之外，配置包中还包括以下一个或多个元素：

·数据收集，存储和处理策略规则

·数据隐私规则

·数据共享规则

·行业垂直特定规则

·数据存储和保留规则

·数据归档规则

·上述规则的算法

·异常处理和决策的算法

一旦SRIF节点702、704和706被集成并开始起作用，则终端节点706和中心节点702与相应的网络节点、操作系统和支持系统(OSS/BSS或其他)共享基本数据处理规则和算法。在一些实施例中，SRIF节点规则和算法最初被配置为由遗留网络节点和操作系统根据它们的基本功能来理解。

在一个实施例中，SRIF系统正在向电信网络提供服务，并使用基于服务的架构将其与电信网络集成，所述架构允许从电信网络的角度对其进行封装并加以抽象。因此，所述SRIF系统可以与既有的电信网络集成在一起，所述电信网络也采用面向服务的架构，从而使所述电信网络可以保持服务自治。一旦所述SRIF系统准备就绪并且所述电信系统和网络的正常功能得以继续，那么SRIF系统与电信网络/系统的各种服务的配置之间就几乎没有交互作用。在一个实施例中，在正常操作期间，所述中心节点702是唯一从所述电信网络和系统收集样本数据的SRIF节点，例如来自OSS402(图4所示)或其他网络节点或系统。在一个实施例中，所述SRIF系统以对电信网络或系统的支持能力操作，而对电信网络或系统的操作影响很小或没有影响。在一个实施例中，当业务规则触发SRIF节点702、704、706中的一个或多个时，SRIF节点702、704、706主要在操作场景中存在偏差时向电信网络提供支持,或者电信网络节点或系统需要支持一个或多个所述SRIF节点702、704、706来处理某些数据时。

仍然参考图7同时也参考图8，所述图描绘了根据用于管理电信网络中的规则改变的说明性实施例的示例过程800的流程图。在一些实施例中，在框802处所述中心节点702被来自所述用户平面614或所述控制平面616的指示外部流量规则、隐私规则、规定或用于重新计算和建造规则的其他触发器中的改变的改变数据712所触发以采取行动。在一个实施例中，所述中心节点702从图7中提到的信息源接收改变数据或规则。在一个实施例中，在方框804所述中心节点702接收这样的规则改变，对其进行验证和评估以确定对正被改变的所述规则的影响，包括基于随接收到的规则信息一起提供的规则范围信息来确定所述规则是否影响其他系统或所述中心节点SRIF网络外部的节点。如果所述中心节点702确定所述规则影响其他系统或节点，则过程继续至框806；否则，过程继续至框806。否则，如果所述中心节点702确定所述规则不影响其他系统或节点，则所述过程继续到框808。

在判定框806，所述中心节点702确定所述更新后的规则是否需要在外部系统或节点中立即采取行动。如果是这样，则所述过程继续到框810，在所述框810中所述中心节点702向其他中心节点(例如，在同一CSP内，在另一CSP处或在行业垂直处)通知所述规则改变以及如何处理所述规则改变以便于加速在大量系统和节点上采用和实施新规则。

在一个实施例中，不时发生的数据隐私规则或规章的任何改变都需要围绕电信系统和电信网络节点内的数据处理过程指令进行验证和更新。因此，所述规则更改可能会触发电信网络或系统中某处的操作算法中的新配置或修改。在一个实施例中，在框812处所述中心节点702基于规则改变自动检测对验证和更新的需要，并且在框814处，帮助完成跨电信网络和系统的所述验证和更新过程。

在框808处，所述中心节点702与子节点(即，中间层节点704和终端节点706)共享更新的规则，并且过程结束。在一个实施例中，所述中心节点702从外部分析平台或信息功能714接收来自所述用户平面614或控制平面616的信息，所述信息触发所述中心节点702中算法的重新计算或修改以进行精细处理。在一个实施例中，所述中心节点702例如从电信网络的用户平面614或控制平面616、从低阶SRIF节点704或706或从任何其他接口系统接收所述新数据模式716，其中，所述新数据模式716将新的信息信息带到所述中心节点702，所述信息触发所述中心节点702采取行动以改善所述中心节点702处理数据的方式。在一个实施例中，所述中心节点702从处于其他CSP或行业垂直的一个或多个其他中心节点接收信息718。

在一个实施例中，所述中心节点702从OSS/BSS功能从其他系统接收与服务组成、库存、计费和收费以及客户资料有关的信息720，包括到所述中心节点702的指令，以在某些接口中应用兼容格式的数据处理规则。所述客户的住所和访客网络可能需要根据此类说明进行操作更改。例如，具有常规数据配置文件的订户加入了国家安全服务。现在，用户身份和位置信息需要额外的保护，并且共享其配置文件的监视需要更改为新的数据配置文件。在这种情况下，BSS系统或网络功能(如UDM)会触发SRIF系统中的更新。在一个实施例中，所述SRIF节点进行详细的验证、分解并识别影响/更改，并确保网络生态系统中的所有计算均与新配置文件保持一致，而不会影响正常流程。在一个实施例中，如果订户具有在网络边缘被支持的IoT服务，则终端节点706在管理日常操作时支持边缘节点，而不违反策略或破坏隐私。

参考图9，在一实施例中，终端节点902与许多电信网络实体通信，包括控制平面616和用户平面614中的那些，例如用户设备(UE)和(无线电)接入网((R)AN)、用户平面功能(UPF)614和数据网络(DN)，并接收新数据模式908、例外或新数据910、紧急数据处理请求912、处理异常914、节点故障通知916、新元素注册通知918和服务/订户移动数据920。如图3和4所示，所述终端节点902还与其他CSP的上层节点(例如，一个或多个中间层节点和中心节点)904和终端节点906连接行业垂直。在一个实施例中，所述终端节点902被任何电信网络或从属系统联系以获取有助于处理信息数据。所述终端节点902尝试解决请求并自行提供帮助，直到它需要来自上级节点904(例如，中心节点)的信息或需要联系另一个终端节点906。对于低延迟和高可靠性服务，所述通信可以跨其他服务提供商或行业垂直的终端节点906。当所述终端节点902确定一些接收到的数据有益于有助于将来的分析时，例如，新模式或新发现的数据集，终端节点902还可以将消息发送到上级节点904(例如，中心节点)。

参考图9同时也参考图10，图10中的流程图示出了图9中的所述终端节点902的示例过程1000。所述过程1000用于处理新数据模式，其中“新”数据模式是未知的数据模式，因此将被分析以尝试识别新数据模式代表什么。在一个实施例中，所述终端节点902基于由对数据模式执行的机器学习或数据挖掘过程所产生的置信度值，得出数据模式未知且是新的结论。例如，第一置信度值(或第一置信度值范围)指示所述数据模式可能与已知类型的数据模式相匹配，并且第二置信度值(或置信度值范围)指示所述数据模式不太可能与已知类型的数据模式匹配。

在一个实施例中，在框1002，图9所示的网络/系统900中的数据中出现新的数据模式。在一个实施例中，网络/系统900包括图9所示的用户平面614和控制平面616。图6和图4所示的边缘网络406。网络节点不是通过网络/系统900中的网络节点来处理新的数据模式，而是将处理分担给SRIF以进行处理和答复，从而减轻了网络节点的负担。这样就减轻了处理负担，从而改善了网络/系统900中的低延迟支持。

在框1004，所述终端节点902接收包含新数据模式的数据。此处，所述终端节点902从网络接收数据处理请求而不是如图8所做的将所述请求直接路由到所述中心节点702(即上层节点904)。所述终端节点902被配置为更快速以及能够支持所述接入和数据网络的低延迟要求，并且如果所述SRIF知道所述模式则将在框1006尝试快速回复所述请求。当所述终端节点902最初接收到新的数据模式时，所述终端节点902进行第一手分析，以确定所述模式对于所述SRIF是已知的，还是具有已知的模式，可以使用现有知识创建的还是可预测的。如果是这样的话，如果是这样，则所述终端节点902不需要任何其他节点的输入或支持，并且可以自己对做出所述请求的始发网络节点做出响应。

在一个实施例中，在框1006，所述终端节点902通过使用一个或多个机器学习引擎来分析操作，所述分析操作是分析由各种节点从传感器、IoT设备和各种其他来源收集的结构化和非结构化数据样本，并从中学习通过调整和改进机器学习算法在连续数据样本之间建立相关性。在框1008，所述终端节点902使用对新数据模式的分析结果来确定是请求所述中心节点的处理支持(框1008为“是”)还是直接响应所述请求节点(框1008为“否”)。在一个实施例中，所述终端节点902在框1008基于所述终端节点902在框1006是否识别出数据模式并且还基于数据是否是例外来做出决定。在一个实施例中，例外数据包括代表需要处理的状况的任何数据(例如，诸如存储设备故障或来自运动传感器的入侵警报之类的问题)。在一个实施例中，终端节点902基于数据模式的源，与所述数据模式有关的其他数据或包含未知数据模式的数据的属性来确定所述数据模式为异常。

在一个实施例中，所述上层节点904(例如，中心节点)具有相对大量的处理能力和学习模型，用于将这种未知和例外的数据模式转换为适用于传递回终端节点902然后到所述始发节点的所述数据的规则集。在一个实施例中，由于在处理这样的数据中经常涉及大量处理能力，并且通过将这样的有要求的任务卸载到所述中心节点，所述终端节点902将所述上层节点904用作用于处理未知和例外数据的远程资源。因此，终端节点902能够更好地支持低延迟网络。

如果所述终端节点902决定将样本发送到所述中心节点，则在框1010发送所述相应的规则集，并且所述终端节点1012根据新的数据模式更新所述算法/商业规则/知识库。在一个实施例中，所述终端节点902还接收与数据模式有关的信息，从而允许所述终端节点902识别数据模式并在将来接收到这样的数据模式时应用所述适用的规则集。在框1014，所述终端节点902识别与新数据模式相关联的身份、算法或流量规则(如果有的话)。在框1016，所述终端节点902与至少请求网络/系统共享其关于新数据模式的信息。与框1016并行，框1018至1022示出了在框1022所述终端节点902遵循以确定是否向其他终端节点报告所述新数据模式的过程。在框1018，所述终端节点902确定新数据模式和相关联的规则/算法是否是危急任务。在框1020，所述终端节点检查关于新数据模式收集的信息，以确定它是否对任何其他节点有用。如果在框1018或框1020为“是”，则处理结束。否则，过程继续到框1020，在框1020所述终端节点902与其他节点共享关于新数据模式的信息。

参考图11，所述图描绘了根据说明性实施例的示例过程1100的流程图。通常，用户平面数据在网络中断期间会丢失，但是在大多数情况下，丢失的数据并不重要。但是在5G和未来的网络中，将会出现用户平面数据对于做出服务于客户的网络/控制平面级别决策非常有用的场景。重要的是分析特定的数据集是否确实与共享有关，或者是否可以提取某些信息并将其作为轻量级数据进行共享，或者对于有效的操作是否可以完全忽略它。

在这种情况下，所述SRIF系统的实施例可能非常有用。例如，在框1102，携带用户平面数据的网络功能将样本数据推送到所述终端节点902。在框1104，所述终端节点902通过识别数据和服务的相关性来执行评估操作。然后，在判定框1106，所述终端节点902确定采样数据是否重要。在一个实施例中，所述终端节点902基于由对所述数据模式执行的机器学习或数据挖掘过程产生的重要性值得出所述数据是重要的结论。例如，第一重要性值(或重要性值的第一范围)指示数据是重要的，并且第二重要性值(或重要性值的范围)指示数据是重要的。如果不重要，然后在框1108，所述样本数据被忽略，并且所述过程结束。否则，如果所述样本数据很重要，则所述终端节点902处理所述数据以找到有用的信息，并且在框1112，所述终端节点与消费者节点和系统共享有用的信息，然后所述过程结束。

作为非限制性的说明性示例，由房间中的恒温器产生的细节存储在网络节点上，包括周期温度测量值。在第一个时间段内，温度测量值保持在预期的范围内，在72°F至75°F之间波动，但是在第二个时间段内，房间中的温度开始迅速从72°F降至53°F。在方框1102，终端节点902接收第一时间段和第二时间段的温度数据。在框1104，所述终端节点902通过分析温度数据并识别温度在第一时间段期间为正常但在第二时间段期间为异常来执行评估操作。在方框1106，所述终端节点902确定数据是否重要，例如，在这种情况下，数据是否表示紧急情况。如果房间是无人的办公空间，则可以在适当的时候在本地处理HVAC故障，因此在框1108，所述数据不被认为是重要的并且被忽略并被丢弃。另一方面，如果所述房间是教室。在框1106所述终端节点将所述模式识别为重要，提取温度和位置信息，以及在框1110处维护联系信息，然后在框1112处所述终端节点902通知行业垂直节点，即在这种情况下的学校区域维护，其中对学校区域维护的分析可以接收所述信息并采取措施来解决所述问题。

参考图12，所述图描绘根据说明性实施例用于处理紧急数据的示例过程1200的流程图。在一个实施例中，所述过程1200适用于由所述终端节点902识别的由所述终端节点902接收的数据，例如因为所述终端节点从对其他数据的先前分析中确定存储在所述终端节点处的信息信息等同地适用于基于数据模式、元标记或数据的其他某些属性的数据。这里有许多情况需要紧急数据处理。作为一个非限制性示例，在一场严重的暴风雨中，数个天气传感器开始创建消息突发，这可能会使网络不堪重负。在这样的情况下，在框1202，天气垂直向所述终端节点902请求紧急数据处理。在接收到请求之后，所述终端节点902开始收集天气数据，并且在框1206，开始所述数据的分析，在这种情况下，通过应用智能过滤器来丢弃无关和冗余的数据，以减少请求网络上的数据负载。在框1208处，所述终端节点902将重要数据返回到所述请求网络，因此所述请求网络可以有效地进行而不会造成不必要的数据过载的负担。由于所述终端节点902过滤掉不必要的数据，因此减轻了所述网络上的负载，并且可以避免由于过载而导致的网络中断。

处理紧急数据的所述过程1200可以类似地应用于来自各种不同行业垂直应用的许多其他用例。例如，如果所有传感器都报告相似的数据，则可以删除未反映任何异常情况的温度传感器数据；可以保存来自响应紧急情况的救护车的数据，以允许紧急服务部门处理紧急情况；但是，可以丢弃未响应紧急情况的未使用救护车的救护车数据，尤其是对于以前接收到的数据有冗余的情况下。随着时间的流逝，所述终端节点902可以采用机器学习技术，以使其能够在越来越复杂的场景中以更好的过滤能力正确地分析和响应数据。例如，一个无法扩展和服务于复杂交通管理场景(例如交通拥堵)的网络，那么它可能会变得过载，并开始丢弃全部或部分数据以恢复正常运行，并丢失可能从数据中检索到的重要信息。但是，如果有所述SRIF系统可用，则所述网络可以将所述数据分流到所述终端节点902，这可以通过过滤掉永久性或在某些事件持续时间内不重要的数据来减少所述网络上的数据负载。例如，当交通堵塞由紧急服务处理时，所述终端节点902在所述紧急情况下响应导航数据的协助请求，并通过丢弃警察不需要的导航相关数据进行响应并传递警察和其他第一响应者所需的导航信息。

在一个实施例中，所述终端节点902使用机器学习技术来做出关于要保留和丢弃的数据的更复杂的决定。例如，不在所述交通拥堵期间保留所有与警察有关的数据，所述终端节点902会考虑有关与所述警察导航数据相关联的所述警察活动的更多信息，例如，如果所述导航数据是针对响应所述交通拥堵的警车，它很重要；如果所述导航数据用于未响应所述交通拥堵但响应紧急情况的警车，则仍然很重要；如果导航数据是关于警车前往车库进行维修的，那么在紧急情况下这并不重要，因此可以将其删除。尽管其中某些情况可以由网络节点直接处理，但是所述SRIF通过保留丢弃的数据中的信息并提供执行额外分析的能力，包括可能对所述访问延迟或核心网络产生不利影响的复杂分析功能，提供了一种有益的选择。。

参照图13，所述图描绘了根据说明性实施例的示例过程1300的流程图。在一个实施例中，网络包括位于网络的边缘和远端的具有有限的存储和处理能力的节点。这些节点工作非常快，并且设计精简。因此，其他节点会为此类节点处理复杂的分析，并协助它们有效地管理存储。

在一个实施例中，在框1302，网络节点正在低容量下运行，因此，不独自做出关于数据的决定，它向所述终端节点902发送了帮助请求。在框1304，评估所述请求节点确定与所述请求节点关联的数据归档/删除的规则和策略。在一个实施例中，在框1306处所述终端节点902从所述请求节点接收所述相关联的策略。在框1308处，所述终端节点902通过基于网络或系统的类型以及其存储的数据类型处理数据来执行评估操作。例如，具有来自移动车辆的数据突发的边缘网络元素根据多维评估应用不同的规则，而所述多维评估可能需要繁重的处理量，从而有可能增加延迟。因此，所述边缘网络元件将不执行所述处理，而是将其转给SRIF的终端节点902。所述终端节点902将在多个维度上对所述数据进行分析，即数据类型、车辆类型、安全风险、所存储数据中的潜在信息以及其他操作参数。在框1310和1312，终端节点902根据需要与诸如中心节点302(或本文讨论的任何其他中心节点)的上级节点904进行协商，以获取进一步的信息，甚至将所述信息推送至上级节点904使得上述信息可以与其他节点和行业垂直系统共享。在框1314处，所述终端节点902开始处理数据、存储重要数据并丢弃不重要的数据。在框1316处，所述终端节点902向请求节点指示如何处理和存储数据。在框1318处，所述终端节点902存储关于正被丢弃的数据的信息信息，并且在框1320，如果对此类信息的请求到达以及到达时，则所述终端节点902与其他节点共享所述信息信息。

未来的网络将充满具有隐私风险的大量用户数据。因此，所述终端节点902具有针对不同实体的唯一处理规则，而不是应用于所有数据的通用规则。在一些实施例中，机器学习技术可以用于改善所述终端节点902的过滤能力。

以下定义和缩写用于解释权利要求和说明书。如本文所用，术语"包含"、"包括"、"具有"、"含有"或其任何其它变型旨在涵盖非排他性的包括。例如，包括一系列要素的组合物、混合物、工艺、方法、制品或装置不一定仅限于那些要素，而是可以包括未明确列出的或此类组合物、混合物、工艺、方法、制品或装置固有的其他要素。

另外，术语"示例性"在本文中用于表示"用作示例、实例或说明"，本文描述为"示例性"的任何实施例或设计不一定被解释为比其它实施例或设计优选或有利。术语"至少一个"和"一个或多个"可以理解为包括大于或等于一的任何整数，即一、二、三、四等。术语"多个"可以理解为包括大于或等于二的任何整数，即二、三、四、五等。术语"连接"可包括间接"连接"和直接"连接"两者。

在说明书中对“一个实施例”，“一个实施例”，“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定的特征，结构或特性，但是每个实施例可以或可以不包括特定的特征，结构或特征。而且，这样的短语不一定指相同的实施例。此外，当结合实施例描述特定的特征，结构或特性时，可以认为结合其他实施例影响这种特征，结构或特性是本领域技术人员公知的。没有明确描述。

术语"约"、"基本上"、"大约"及其变体旨在包括与基于提交本申请时可用的设备的特定量的测量相关联的误差度。例如，"约"可以包括给定值的±8％或5％或2％的范围。

已经出于说明的目的给出了本发明的各种实施例的描述，但是这些描述并不旨在是详尽的或限于所公开的实施例。在不脱离所描述的实施例的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员将是显而易见的。选择本文使用的术语是为了最好地解释实施例的原理，对市场上存在的技术的实际应用或技术上的改进，或者使本领域的其他普通技术人员能够理解本文所述的实施例。

已经出于说明的目的给出了本发明的各种实施例的描述，但是这些描述并不旨在是详尽的或限于所公开的实施例。在不脱离所描述的实施例的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员将是显而易见的。选择本文使用的术语是为了最好地解释实施例的原理，对市场上存在的技术的实际应用或技术上的改进，或者使本领域的其他普通技术人员能够理解本文所述的实施例。

因此，在说明性实施例中提供了计算机实现的方法、系统或装置以及计算机程序产品，用于管理对在线社区和其他相关特征、功能或操作的参与。在关于设备的类型描述实施例或其一部分的情况下，将计算机实现的方法、系统或装置、计算机程序产品或其一部分进行适配或配置，以使其具有适当且可比较的设备类型表现形式。

在将实施例描述为在应用中实现的情况下，在示例性实施例的范围内考虑了软件即服务(SaaS)模型中的应用的交付。在SaaS模型中，通过在云基础架构中执行应用，将实现实施例的应用的能力提供给用户。用户可以通过瘦客户端界面(例如Web浏览器(例如，基于Web的电子邮件)或其他轻量级客户端应用程序)使用各种客户端设备访问应用程序。用户不管理或控制基础云基础架构，包括网络、服务器、操作系统或云基础架构的存储。在某些情况下，用户甚至可能无法管理或控制SaaS应用程序的功能。在某些其他情况下，应用程序的SaaS实现可能会允许有限的特定于用户的应用程序配置设置的例外。

本发明可以是处于任何可能的技术细节集成水平的系统、方法和/或计算机程序产品。所述计算机程序产品可以包括其上具有用于使处理器执行本发明的方面的计算机可读程序指令的计算机可读存储介质。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (20)

1.一种计算机实现的方法，包括：

由终端节点从移动网络接收用户平面和控制平面移动网络数据；

由所述终端节点对所述移动网络数据执行评估操作，其中所述评估操作包括使用机器学习过程来确定接收到的网络数据的任何部分是否未知，其中机器学习过程产生置信度值，

其中，在接收到的网络数据与已知数据模式匹配的第一种情况下，置信值处于第一置信值范围内，以及

其中，在接收到的网络数据与已知数据模式不匹配的第二种情况下，置信值处于第二置信值范围内；

响应于所述评估操作，由所述终端节点经由中间层节点向中心节点传输所述接收到的网络数据的至少一部分的传输，其中，所述中间层节点包括可从所述终端节点和所述中心节点访问用于所述传输的接口；以及

基于所述中心节点在所述接收到的网络数据的所述至少一部分上执行的数据处理操作，由所述终端节点接收由所述中心节点确定的适用于所述接收到的网络数据的所述至少一部分的规则集。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述中心节点、所述终端节点和所述中间层节点按层次结构排列，以使所述终端节点是最低阶节点，所述中心节点是最高阶节点，所述中间层节点位于所述中心节点和所述终端节点之间。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述移动网络包括接入网络，并且还包括：由所述终端节点将从所述中心节点接收的所述规则集提供给所述接入网络和另一终端节点中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其中由所述终端节点接收所述规则集包括由所述终端节点绕过所述中间层节点从所述中心节点接收。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述中心节点的所述接收到的网络数据处理操作包括以下至少之一：

开发机器学习模型以对接收到的网络数据进行分类；以及

使用所述机器学习模型对所述接收到的网络数据进行分类。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述规则集包括与数据保留策略、处置策略和隐私策略中的至少一个相关的规则。

7.根据权利要求1所述的方法，其中由所述终端节点执行的所述评估操作包括确定所述接收到的网络数据的所述至少一部分是否包括例外数据。

8.一种计算机实现的方法，包括：

由中心节点经由中间层节点从终端节点接收从移动网络的用户平面或控制平面被传输到所述终端节点的移动网络数据的至少一部分的传输；

其中所述中间层节点包括接口，所述接口可从所述中心节点和所述终端节点访问以用于所述传输，以及

其中所述接收到的网络数据的所述至少一部分的传输响应于所述终端节点对所述接收到的网络数据的评估操作，所述评估操作包括确定所述接收到的网络数据的任何部分是否未知；

由所述中心节点对所述接收到的网络数据的所述至少一部分进行数据处理操作以确定适用于所述接收到的网络数据的所述至少一部分的规则集；以及

由所述中心节点向所述终端节点发送被确定为适用于所述接收到的网络数据的所述至少一部分的所述规则。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述中心节点、所述终端节点和所述中间层节点按层次结构排列，以使所述终端节点是最低阶节点，所述中心节点是最高阶节点，所述中间层节点位于所述中心节点和所述终端节点之间。

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述移动网络包括接入网络，并且还包括：由所述终端节点将从所述中心节点接收的所述规则集提供给所述接入网络和另一终端节点中的至少一个。

11.根据权利要求8所述的方法，其中由所述中心节点传输所述规则集包括：由所述中心节点绕过所述中间层节点传输至所述终端节点。

12.根据权利要求8所述的方法，其中所述中心节点的所述网络数据处理操作包括以下至少之一：

开发机器学习模型以对接收到的网络数据进行分类；以及

使用所述机器学习模型对所述接收到的网络数据进行分类。

13.根据权利要求8所述的方法，其中所述规则集包括与数据保留策略、处置策略和隐私策略中的至少一个相关的规则。

14.根据权利要求8所述的方法，其中由所述终端节点执行的所述评估操作包括确定所述接收到的网络数据的所述至少一部分是否包括例外数据。

15.一种计算机实现的方法，包括：

由终端节点从移动网络接收用户平面和控制平面移动网络数据；

由所述终端节点对所述接收到的移动网络数据执行评估操作，其中所述评估操作包括确定所述接收到的网络数据是否包括其中包括信息请求的部分，其中所述信息请求包括规则请求或算法请求中的至少一个；

响应于所述评估操作，由所述终端节点经由中间层节点向中心节点传输所述接收到的网络数据的其中包括所述信息请求的所述部分的传输，其中所述中间层节点包括可从所述终端节点和所述中心节点访问用于所述传输的接口；以及

由所述终端节点基于所述中心节点在所述接收到的网络数据的其中包括所述信息请求的所述部分上执行的数据处理操作，接收由所述中心节点确定的适用于所述接收到的网络数据中包括所述信息请求的部分的包括规则和算法中的至少一个的信息响应。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述信息请求包括与数据隐私和监管要求中的至少一项有关的规则请求。

17.根据权利要求16所述的方法，还包括：

由所述终端节点将所述信息响应发送到从其接收到所述信息请求的节点；

由所述终端节点确定除了从其接收到所述信息请求的所述节点之外的可应用所述信息响应的至少一个节点；并且

由所述终端节点将所述信息响应发送到所述终端节点确定的可应用所述信息响应的所述至少一个节点。

18.根据权利要求15所述的方法，还包括：使用基于服务的架构提供与所述移动网络通信的所述终端节点，使得从所述移动网络封装所述终端节点。

19.根据权利要求15所述的方法，其中所述信息请求包括用于从规则相关信息中提取规则改变信息的算法请求。

20.根据权利要求19所述的方法，还包括：由所述终端节点和所述中心节点中的至少一个应用一种算法，用于从与所述规则相关信息中确定所述规则改变信息。