CN113811013B - 集群容量动态调节方法、设备、存储介质和通信系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种集群容量动态调节方法、设备、存储介质和通信系统，该方法包括：NWDAF网元获取云端部署的UPF网元集群中各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息,接收各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息,根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定UPF网元集群的容量调节信息，以便根据容量调节信息对UPF网元集群进行容量调节处理。基于云原生技术在云端部署UPF网元实例，为快速增、删UPF网元提供了前提条件。NWDAF网元通过跟踪各UPF网元实例的实时处理负载状况，能够自动地、快速地对UPF网元集群进行动态的容量调整。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种集群容量动态调节方法、设备、存储介质和通信系统。
背景技术
在5G移动通信系统中，当前运营商的流量承载网元，即用户面功能(User PlaneFunction，简称UPF)网元，主体上仍旧为专用硬件通信设备。
运营商每过一定长期(如以年、月为计量单位)或者相对短期(以天数为计量单位)的时间，来规划增添特定数量和性能的作为UPF网元的专用硬件通信设备，并部署在现网中。以专用硬件通信设备为主体的UPF网元，扩容难度大，扩容、缩容的时效性相对较差。
发明内容
本发明实施例提供一种集群容量动态调节方法、装置、设备、存储介质和通信系统，用以实现UPF网元集群容量的动态调节。
第一方面，本发明实施例提供一种集群容量动态调节方法，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，所述方法包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息；
根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
第二方面，本发明实施例提供一种集群容量动态调节装置，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，所述装置包括：
获取模块，用于获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息；
接收模块，用于接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息；
确定模块，用于根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器、通信接口；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的集群容量动态调节方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的集群容量动态调节方法。
第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如第一方面所述的集群容量动态调节方法。
第六方面，本发明实施例提供了一种集群容量动态调节方法，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息,所述用户面功能网元集群是用于直播场景的集群；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的直播数据处理负载信息；
根据所述直播数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
第七方面，本发明实施例提供了一种集群容量动态调节方法，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息,所述用户面功能网元集群是用于自动驾驶场景的集群；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的行驶数据处理负载信息；
根据所述行驶数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
第八方面，本发明实施例提供了一种通信系统，包括：
位于核心网中的网络数据分析功能网元、用户面功能网元集群和运维功能网元，所述用户面功能网元集群部署在云端，所述用户面功能网元集群中包括多个用户面功能网元实例；
所述用户面功能网元实例，用于向所述网络数据分析功能网元发送当前的数据处理负载信息；
所述网络数据分析功能网元，用于获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息；接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息；根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息；将所述容量调节信息发送至所述运维功能网元；
所述运维功能网元，用于根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
在本发明实施例提供方案可以适用于包含诸如5G核心网(5G Core,简称5GC)的移动通信系统中，在该核心网中包含如下网元：网络数据分析功能(Network Data AnalyticsFunction，简称NWDAF)网元、用户面功能(User Plane Function，简称UPF)网元。本发明实施例中，可以以容器等技术在云端(比如公有云或边缘云中)部署多个UPF网元实例，从而可以构建包含多个UPF网元实例的UPF网元集群。相比于传统的使用专用硬件通信设备实现的UPR网元，采用云原生方式部署的UPF网元实例，具有方便、快速生成与注销的优势。为了实现UPF网元集群的及时动态的容量调整，NWDAF网元可以预先获取UPF网元集群中各个UPF网元实例被配置的数据处理能力信息，各个UPF网元实例可以实时、周期性地向NWDAF网元上报当时的数据处理负载信息，NWDAF网元根据收到的数据处理负载信息和获取的数据处理能力信息，确定UPF网元集群的容量调节信息，以便根据该容量调节信息对UPF网元集群进行容量调节处理。NWDAF网元通过跟踪各UPF网元实例的负载状况，能够自动地、快速地对UPF网元集群进行动态的容量调整。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种通信系统的组成示意图；
图2为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的应用示意图；
图3为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图；
图6为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的应用示意图；
图7为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图；
图8为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的应用示意图；
图9为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节装置的结构示意图；
图10为与图9所示实施例提供的集群容量动态调节装置对应的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明的一些实施方式作详细说明。在各实施例之间不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
随着VR、高清直播、短视频等5G应用的发展，越来越多的大流量服务将会进入5G移动通信网络，给现网带来更大的数据流量，同时也引入了更多的在网络规划上的不确定性。例如，即使在平时，一个突然出现的网络热播剧，社会突发热点新闻事件等，也会造成移动通信网络流量的突发增长或者快速回落。
如果能够更加快速、及时地(秒级，分钟级)探知5G网络的负载状况，并且根据实时需求，动态地对UPF转发网元进行弹性扩容，那么可以更加高效地满足现网动态变化的转发需求，同时，在能耗上也能实现更高的能效，减少不必要的算力冗余，降低电力消耗。
本发明实施例提供的方案可以适用于5G移动通信系统中，该通信系统中包括接入网、承载网、核心网，在实施该方案的过程中，会涉及到一些核心网中的网元，如图1所示，核心网中会包括如下网元：NWDAF网元、UPF网元集群。
在本发明实施例中，核心网中的UPF网元集群由众多UPF网元实例构成。这些UPF网元实例可以被部署在云端，比如公有云、边缘云中。
实际应用中，可以采用云原生如容器技术来实现各个UPF网元实例。简单来说，在一个物理机上，可以创建一个或多个运行有UPF网元功能的容器，可以为每个容器配置对应的计算、存储资源，比如2GHZ的CPU，8GB内存。因此，每个容器即相当于一个UPF网元实例。
与传统的采用专用硬件通信设备实现的UPF网元实体相比，采用云原生技术实现的上述UPF网元实例本质上是一个提供UPF网元功能的软件。具有部署方便、快速的优势，为UPF网元集群的高效动态缩容、扩容处理提供了前提条件。
之所以部署一个包含众多UPF网元实例的UPF网元集群，是为了应对网络中大量的数据传输需求。但是，初始情况下，比如UPF网元集群中包含了N个UPF网元实例，但是在后续使用过程中可能某时间段内会出现UPF网元实例不够用，或者有一些UPF网元实例使用率过低的情形。不够用则需要扩容，以满足海量数据的转发需求，使用率过低则需要缩容，以降低能耗，减少不必要的算力。
在本发明实施例中，NWDAF网元主要用于及时地发现当前UPF网元集群的容量是否需要被调整，做出调整决策，以便基于该调整决策进行UPF网元集群的扩容、缩容、维持不变的处理。为执行该调整决策，如图1中所示，核心网中还可以部署有运维功能网元，该运维功能网元也可以是基于云原生技术实现的提供5G运维功能的网元。
如图1中所示，5G移动通信系统中的接入网主要包括众多5G基站(gNB)，若干用户终端可以通过接入与自身位置匹配的gNB以接入移动通信网络。gNB可以与UPF网元实例进行通信，可以将用户终端的数据报文发送到UPF网元实例，以通过UPF网元实例发送到通信对端(比如位于图中示意的公网内)，或者通过UPF网元实例接收通信对端的数据报文并转发给用户终端。
在一可选实施例中，如图1中所示，本发明实施例提供的通信系统中还可以包括负载均衡服务器，该负载均衡服务器部署在云端，用于实现对UPF网元集群中包含的众多UPF网元实例进行负载均衡处理，以尽量保证各个UPF网元实例接收到的需要转发的数据量是均衡的。
简单来说，众多用户终端触发的数据报文会被发送到负载均衡服务器，由负载均衡服务器确定各用户终端对应的UPF网元实例，将相应的数据报文分发给对应的UPF网元实例，由对应的UPF网元实例完成数据报文的转发等处理。
以上对本发明实施例使用到的5G移动通信系统的相关网元进行了简单介绍。基于上述5G移动通信系统，本发明实施例提供的集群容量动态调节方案的核心思路是：在5GC网络内部，利用NWDAF网元，实时地对各个UPF网元实例当前的网络流量转发需求以及各个UPF网元实例能够使用的网络转发能力进行比较，以确定当前是否需要对UPF网元集群进行扩容、缩容处理。
基于上述核心思路，结合图2示例性说明上述多个网元的具体工作过程。
1、各UPF网元实例向NWDAF网元上报当前的数据处理负载信息。
具体地，各UPF网元实例可以实时或周期性地向NWDAF网元上报当前的数据处理负载信息，其中，上报周期可以预先设定，比如秒级、分钟级。
如果将UPF网元实例的功能简单描述为数据转发功能，那么UPF网元实例在接收到需要转发的数据报文时，可能需要对接收到的数据报文进行一些计算处理(比如解析、编解码等)，进而完成数据报文的转发传输。计算处理需要使用到为其配置的CPU所提供的算力，转发传输需要使用到为其配置的网卡所提供的转发能力，可以通过吞吐量这个指标来评价。
因此，各个UPF网元实例可以被配置为每当(或者每隔设定时间间隔)接收到需要处理的数据报文时，就将处理这些数据报文所需的数据处理负载信息上报给NWDAF网元，其中，数据处理负载信息包括如下至少一种：当前的吞吐量、当前的CPU剩余算力。
其中，吞吐量用于反映UPF网元实例的转发能力，比如当前的吞吐量为100Mb/s；CPU剩余算力可以以剩余的CPU占用率来表示，可以反映UPF网元实例对数据报文进行计算所消耗的CPU算力情况，比如当前的CPU占用率为80％，即剩余的CPU算力为20％。
2、NWDAF网元根据各UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息以及各UPF网元实例当前的数据处理负载信息，确定UPF网元集群的容量调节信息。
需要说明的是，NWDAF网元中具有如下先验知识：各UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息。可以是在各UPF网元实例被部署好之后，上报给NWDAF网元的。
与上述数据处理负载信息相对应地，可选地，数据处理能力信息可以包括如下至少一种：预设的目标吞吐量、预设的CPU可用算力。其中，预设的目标吞吐量简单来说就是UPF网元实例能够达到的吞吐量上限，比如为200Mb/s。预设的CPU可用算力，一般就是100％。但是，根据预先的配置情况，也可能是低于100％的某个数值。
实际应用中，为部署方便，一般可以部署各个UPF网元实例是同质的，即具有相同的数据处理能力。
NWDAF网元在得到各UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息以及各UPF网元实例当前的数据处理负载信息后，在一可选实施例中，可以累积各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息，得到总数据处理能力信息，累积各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息，得到总数据处理负载信息，进而，根据所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息确定UPF网元集群当前的处理能力使用率，最终根据UPF网元集群当前的处理能力使用率，确定UPF网元集群的容量调节信息。比如，确定UPF网元集群当前的处理能力使用率为所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息的比值。
举例来说，数据处理能力信息具体为预设的目标吞吐量，数据处理负载信息为当前的吞吐量时，假设UPF网元集群中目前有三个UPF网元实例，对应的目标吞吐量都是200Mb/s，并假设这三个UPF网元实例当前的吞吐量分别是150Mb/s、100Mb/s、150Mb/s，则三者当前的吞吐量累积在一起为400Mb/s，三者的目标吞吐量累积在一起为600Mb/s，从而确定UPF网元集群当前的转发能力使用率为：400/600,即约为67％。
可以预先设定需要进行扩容和缩容的预设阈值，比如当UPF网元集群当前的转发能力使用率大于或等于90％时，确定需要扩容；当UPF网元集群当前的转发能力使用率小于或等于70％时，确定需要缩容；其他情况维持当前容量不变。在上述举例中，UPF网元集群当前的转发能力使用率为67％，小于70％这个阈值，所以可以确定当前需要对UPF网元集群进行缩容处理，即关闭其中一些UPF网元实例。
实际应用中，可以预先设定UPF网元集群中需要扩容/缩容的UPF网元实例数量与上述比值的对应关系，据此确定需要扩容出多少个UPF网元实例，或者需要关闭多少个UPF网元实例。比如，假设上述比值为2，即UPF网元集群中全部UPF网元实例当前的吞吐量之和是全部UPF网元实例的目标吞吐量之和的两倍，则可以确定至少在现有UPF网元集群规模基础上，扩容一倍。
再比如，如果数据处理能力信息具体为预设的CPU可用算力，数据处理负载信息具体为当前的CPU剩余算力(也可以表述为当前的已用CPU算力)，仍以当前包括三个UPF网元实例的UPF网元集群为例，假设这三个UPF网元实例当前的CPU剩余算力分别是20％、10％、20％，则三者当前的CPU剩余算力累积在一起为50％，三者的CPU可用算力累积在一起为300％，从而确定UPF网元集群当前的CPU算力使用率为：250/300,即约为83％，亦即UPF网元集群当前的CPU剩余算力为17％。类似地，可以预先设定扩容和缩容情形各自对应的不同阈值，通过与该阈值比较确定当前UPF网元集群是否需要扩容或缩容，亦即具体扩容或缩容多少个UPF网元实例。
再比如，如果数据处理能力信息具体包括预设的目标吞吐量和预设的CPU可用算力，数据处理负载信息具体包括当前的吞吐量和当前的CPU剩余算力，仍以当前包括三个UPF网元实例的UPF网元集群为例，基于上述假设的数值得知UPF网元集群当前的CPU算力使用率为：83％，UPF网元集群当前的转发能力使用率为67％。并假设针对这两种使用率预设的阈值，在采用单独对比的方式时得到如下结果：按照CPU算力使用率确定需要进行扩容，按照转发能力使用率确定需要进行缩容。而在融合考虑这两种指标的时候，可选地，可以按照使用率最高的那个指标确定是需要扩容还是缩容，在上述举例中，最高的使用率为CPU算力使用率，据此可以确定需要进行扩容。由此可见，实际应用中，可能由于某些视频的编解码处理过于消耗CPU算力，即使转发这个视频所需的吞吐量不大，在CPU算力消耗过大的情形下，也是需要扩容的。
根据上述处理过程，NWDAF网元可以生成对应的容量调节信息，其中包括扩容或缩容的具体信息，比如具体扩容或缩容多少个UPF网元实例。
3、NWDAF网元向运维功能网元发送容量调节信息。
4、运维功能网元根据容量调节信息增加或减少UPF网元实例。
运维功能网元得到NWDAF网元发送的容量调节信息后，根据其指示进行相应的扩容或缩容处理。如果需要扩容，则创建相应数量的UPF网元实例，如果需要缩容，则将相应数量的UPF网元实例关闭(注销)，使其不可用。
可以理解的是，当NWDAF网元再一次接收到各UPF网元实例上报的数据处理负载信息后，又会启动执行一次上述过程，此时得到的容量调节信息可以与上一次得到的容量调节信息不同，则此时按照当前得到的新的容量调节信息再次执行UPF网元集群的容量调节处理。
综上，在上述方案中，NWDAF网元通过动态地采集各个UPF网元实例不同时刻的数据处理负载信息，结合各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息，可以及时地感知网络流量转发需求的变化，并及时、动态地做出UPF网元集群容量的调整决策，使得UPF网元集群能够动态地满足不同时刻网络的流量转发需求。在网络转发流量激增的时候，可以快速地扩充出足够的UPF网元实例以满足当前的流量转发需求；在网络转发流量下降的时候，可以快速地减少相应的UPF网元实例以避免UPF网元实例的冗余，减少能耗。
图3为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图，如图3所示，可以包括如下步骤：
301、NWDAF网元获取云端部署的UPF网元集群中各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息。
302、NWDAF网元接收各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息。
303、NWDAF网元累积各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息得到总数据处理能力信息，累积各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息得到总数据处理负载信息，根据所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息确定UPF网元集群当前的处理能力使用率，根据UPF网元集群当前的处理能力使用率，确定UPF网元集群的容量调节信息。
其中，可以确定UPF网元集群当前的处理能力使用率为所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息的比值。
确定UPF网元集群的容量调节信息，可以实现为：
若所述处理能力使用率与第一设定阈值匹配，则确定用于对UPF网元集群进行缩容的容量调节信息；
若所述处理能力使用率与第二设定阈值匹配，则确定用于对UPF网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值。
其中，与第一设定阈值匹配可以是小于或等于第一设定阈值，与第二设定阈值匹配可以是大于或等于第二设定阈值。
本实施例介绍的是NWDAF网元的工作过程，其详细的执行过程可以参考前述实施例中的相关说明，在此不赘述。
图4为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图，如图4所示，可以包括如下步骤：
401、NWDAF网元获取云端部署的UPF网元集群中各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息。
402、NWDAF网元接收各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息。
403、NWDAF网元根据各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息和各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息，对应地确定各个UPF网元实例当前的处理能力使用率，根据各个UPF网元实例当前的处理能力使用率，确定UPF网元集群的容量调节信息。
本实施例提供的确定UPF网元集群的容量调节信息的方式与前述实施例中的实现方式不同。在上文其他实施例中，是从整个UPF网元集群的角度，确定UPF网元集群当前的处理能力使用率，据此确定UPF网元集群当前的容量调节信息。
而本实施例中，是从各个UPF网元实例的角度，确定各个UPF网元实例的处理能力使用率，据此确定UPF网元集群当前的容量调节信息。
其中，可选地，若所述处理能力使用率与第三设定阈值匹配的UPF网元实例的数量符合条件，则确定用于对UPF网元集群进行缩容的容量调节信息；若所述处理能力使用率与第四设定阈值匹配的UPF网元实例的数量符合条件，则确定用于对UPF网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第三设定阈值小于所述第四设定阈值。
也就是说，可以设定与缩容需求对应的第三设定阈值以及与扩容需求对应的第四设定阈值，在计算出UPF网元集群中各个UPF网元实例的处理能力使用率后，如果发现集群中大量(具体数量可以预设好)的UPF网元实例的处理能力使用率都小于或等于第三设定阈值，则说明需要对UPF网元集群进行缩容处理，反之，如果发现集群中大量(具体数量可以预设好)的UPF网元实例的处理能力使用率都大于或等于第四设定阈值，则说明需要对UPF网元集群进行扩容处理。
另外，需要说明的是，如图1中所示，在设置有用于对UPF网元实例进行负载均衡处理的负载均衡服务器的情形下，如果负载均衡服务器的负载均衡处理算法不佳，也可能导致UPF网元集群中有些UPF网元实例的负载很高，明显高于其他UPF网元实例，即并未实现良好的负载均衡。基于此，可选地，在确定处理能力使用率与第四设定阈值匹配的UPF网元实例的数量符合设定条件(比如达到设定数值)时，NWDAF网元还可以生成负载均衡优化提示信息，并将该负载均衡优化提示信息发送至负载均衡服务器，以使负载均衡服务器调整向该处理能力使用率与第四设定阈值匹配的UPF网元实例分配的负载。
其中，上述负载均衡优化提示信息中可以包括各个UPF网元实例当前的处理能力使用率，以使负载均衡服务器得知哪些UPF网元实例的负载过高，后续接收到的数据报文可以分配给负载不高的UPF网元实例进行处理。
本发明实施例提供的集群容量动态调节方法可以适用于不同的应用场景中，比如直播场景、自动驾驶场景，等等。
图5为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图，如图5所示，可以包括如下步骤：
501、NWDAF网元获取云端部署的UPF网元集群中各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息。
502、NWDAF网元接收各个UPF网元实例当前的直播数据处理负载信息。
503、NWDAF网元根据所述直播数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定UPF网元集群的容量调节信息，以便根据容量调节信息对UPF网元集群进行容量调节处理。
在5G移动通信系统中，可以根据不同应用场景，对网络进行切片。在本发明实施例中，可以根据不同应用场景部署相应的UPF网元集群。基于此，在5G核心网中，可以部署专门用于直播场景的UPF网元集群，并且根据直播场景的需求，针对性设置UPF网元集群中UPF网元实例的性能参数。
比如，在直播场景中，用户对延时的敏感度相对不高，但是对画面质量的要求比较高，因此，可以根据该个性化需求来配置UPF网元实例的性能参数。比如，假设时延敏感度不高，可以配置UPF网元实例对应的网卡的预设目标吞吐量没那么高，对画面质量要求比较高，可以为UPF网元实例配置较高主频的CPU以及较大的内存。因为一些复杂的有助于提高画面质量的编解码算法可能会消耗很多的CPU算力。
在构建出用于直播场景的UPF网元实例后，将反映其数据处理能力信息的相关指标，比如目标吞吐量、CPU可用算力，上报给NWDAF网元。实际应用中，UPF网元集群中各个UPF网元实例被配置的数据处理能力信息是相同的。
为便于理解，下面结合图6来示例性说明直播场景中的数据传输以及UPF网元集群的容量调节过程。
在直播场景中，用户终端上可以安装直播APP，以通过该直播APP访问一些主播的直播视频(即上述直播数据)。
如图6中所示，可选地，实际应用中，提供直播服务的某服务提供方可以通过内容分发网络(Content Delivery Network，简称CDN)来为用户提供直播服务。比如，某主播推送的直播视频可以通过CDN网络的分发机制传递到CDN网络中的多个边缘节点上。假设一些用户想要观看该主播的直播视频，则可以在用户终端的直播APP上搜索该主播的直播房间号以触发观看请求。某个用户终端触发的观看请求的传输路径可以是：该用户终端当前接入的是5G移动通信网络中的某基站gNBa,通过gNBa可以将观看请求发送至负载均衡服务器，由负载均衡服务器分配到UPF网元集群中的某个UPF网元实例i，以通过该UPF网元实例i路由转发到基站gNBb，基站gNBb是最靠近用户的、提供有用户所要观看的直播视频的边缘节点所接入的基站。这样，该用户终端与该边缘节点之间的通信链路便已经建立，基于该通信链路，用户终端的直播APP便可以从边缘节点中拉取对应的直播视频。拉取到的直播视频会经过上述分配到的UPF网元实例i，UPF网元实例i可以对该直播视频进行解码、转发等处理，进而最终转发到用户终端。
在UPF网元实例i接收到直播视频并完成上述解码、转发等处理的同时，UPF网元实例i还可以向NWDAF网元上报其当前的数据处理负载信息，比如当前的吞吐量、当前的CPU剩余算力。
实际应用中，同时观看同一直播视频的用户数量可能很大，而同一时间观看不同直播视频的用户数量会更大，每一个用户触发的观看请求都经过上述处理过程的处理，这样，UPF网元集群中的各个UPF网元实例都会有很大的数据负载需要处理，每个UPF网元实例都将其当前的数据处理负载信息上报给NWDAF网元。NWDAF网元基于接收到的各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息以及预先得知的各个UPF网元实例的数据处理能力信息确定UPF网元集群当前的容量调节信息。
NWDAF网元进而可以将该容量调节信息发送至运维功能网元，尤其完成相应的容量调节操作。
NWDAF网元确定上述容量调节信息的过程可以参考前述实施例中的相关说明，在此不赘述。
图7为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节方法的流程图，如图7所示，可以包括如下步骤：
701、NWDAF网元获取云端部署的UPF网元集群中各个UPF网元实例能够提供的数据处理能力信息。
702、NWDAF网元接收各个UPF网元实例当前的行驶数据处理负载信息。
703、NWDAF网元根据所述行驶数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定UPF网元集群的容量调节信息，以便根据容量调节信息对UPF网元集群进行容量调节处理。
与上述构建用于直播场景中的UPF网元集群相似地，本实施例中，在5G核心网中，也可以部署专门用于自动驾驶场景的UPF网元集群，并且根据该场景的需求，针对性设置UPF网元集群中UPF网元实例的性能参数。
比如，在自动驾驶场景中，对延时的敏感度比较高，因此，可以根据该个性化需求来配置UPF网元实例的性能参数。比如，可以配置UPF网元实例对应的网卡具有很高的目标吞吐量。
在构建出用于自动驾驶场景的UPF网元实例后，将反映其数据处理能力信息的相关指标，比如目标吞吐量、CPU可用算力，上报给NWDAF网元。实际应用中，UPF网元集群中各个UPF网元实例被配置的数据处理能力信息是相同的。
本实施例中所说的行驶数据，是指车辆行驶过程中会产生的需要通过5G移动通信网络传输的数据，比如导航数据，控制车辆进行加速、减速、转向等的控制数据，车载终端采集的图像或视频数据，等等。
为便于理解，下面结合图8来示例性说明自动驾驶场景中的导航数据传输以及UPF网元集群的容量调节过程。
在自动驾驶场景中，车辆中安装有车载终端，在车辆自动驾驶模式下，该车载终端需要请求导航路线，以便基于该导航路线进行行驶。提供导航路线规划能力的服务器可以部署在云端，车载终端可以通过5G移动通信网络来请求并传输导航数据。
车载终端需要联网以获取相应的导航数据，具体可以通过5G移动通信网络来获取相应数据。车辆在移动过程中会不断跨越不同的基站的覆盖区域，从而，车载终端会不断切换所接入的基站。车载终端接入的基站可以接收到车载终端发送的导航请求，并且也可以将获取到的相应导航数据传输给车载终端。与前述实施例类似，车载终端接入的基站可以将车载终端发出的导航请求发送到负载均衡服务器，由负载均衡服务器确定为其提供服务的UPF网元实例，以通过该UPF网元实例发送到作为通信对端的导航服务器，该UPF网元实例也会将接收到的导航服务器反馈的导航数据通过车载终端接入的基站反馈给车载终端。在此过程中，UPF网元实例可以将转发该导航数据所导致的数据处理负载信息上报NWDAF网元。
实际应用中，同一时间UPF网元集群中的各个UPF网元实例都会有很大的导航数据需要处理，每个UPF网元实例都将其当前的数据处理负载信息上报给NWDAF网元。NWDAF网元基于接收到的各个UPF网元实例当前的数据处理负载信息以及预先得知的各个UPF网元实例的数据处理能力信息确定UPF网元集群当前的容量调节信息。
NWDAF网元进而可以将该容量调节信息发送至运维功能网元，尤其完成相应的容量调节操作。
NWDAF网元确定上述容量调节信息的过程可以参考前述实施例中的相关说明，在此不赘述。
以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的集群容量动态调节装置。本领域技术人员可以理解，这些装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。
图9为本发明实施例提供的一种集群容量动态调节装置的结构示意图，该集群容量动态调节装置位于核心网中的网络数据分析功能网元。如图9所示，该装置包括：获取模块11、接收模块12、确定模块13。
获取模块11，用于获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息。
接收模块12，用于接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息。
确定模块13，用于根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
可选地，所述确定模块13具体可以用于：累积所述各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息，得到总数据处理能力信息；累积所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息，得到总数据处理负载信息；根据所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息确定所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率；根据所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息。
其中，可选地，所述确定模块13具体可以用于：确定所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率为所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息的比值。
其中，可选地，所述确定模块13具体可以用于：若所述处理能力使用率与第一设定阈值匹配，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行缩容的容量调节信息；若所述处理能力使用率与第二设定阈值匹配，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值。
在另一可选实施例中，所述确定模块13具体可以用于：根据所述各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息和所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息，确定所述各个用户面功能网元实例当前的处理能力使用率；根据所述各个用户面功能网元实例当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息。
其中，可选地，所述确定模块13具体可以用于：若所述处理能力使用率与第三设定阈值匹配的用户面功能网元实例的数量符合条件，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行缩容的容量调节信息；若所述处理能力使用率与第四设定阈值匹配的用户面功能网元实例的数量符合条件，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第三设定阈值小于所述第四设定阈值。
可选地，所述装置还包括：优化模块，用于若确定所述处理能力使用率与第四设定阈值匹配的用户面功能网元实例的数量符合条件，则生成负载均衡优化提示信息；将所述负载均衡优化提示信息发送至负载均衡服务器，以使所述负载均衡服务器调整向所述处理能力使用率与第四设定阈值匹配的用户面功能网元实例分配的负载。
图9所示装置可以执行前述实施例中NWDAF网元所执行的步骤，详细的执行过程和技术效果参见前述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一个可能的设计中，上述图9所示集群容量动态调节装置的结构可实现为一电子设备，该电子设备中设有NWDAF网元。如图10所示，该电子设备可以包括：处理器21、存储器22、通信接口23。其中，存储器22上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器21执行时，使处理器21至少可以实现如前述实施例中NWDAF网元所执行的集群容量动态调节方法。
另外，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如前述实施例中提供的集群容量动态调节方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的网元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (13)
1.一种集群容量动态调节方法，其特征在于，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息，所述用户面功能网元实例采用云原生技术创建；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息；
根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理，所述容量调节信息包括所述用户面功能网元集群需要扩容或缩容的用户面功能网元实例的数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，包括：
累积所述各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息，得到总数据处理能力信息；
累积所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息，得到总数据处理负载信息；
根据所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息确定所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率；
根据所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息确定所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率，包括：
确定所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率为所述总数据处理负载信息与所述总数据处理能力信息的比值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户面功能网元集群当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，包括：
若所述处理能力使用率小于等于第一设定阈值，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行缩容的容量调节信息；
若所述处理能力使用率大于等于第二设定阈值，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，包括：
根据所述各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息和所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息，确定所述各个用户面功能网元实例当前的处理能力使用率；
根据所述各个用户面功能网元实例当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个用户面功能网元实例当前的处理能力使用率，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，包括：
若所述处理能力使用率小于等于第三设定阈值的用户面功能网元实例的数量符合条件，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行缩容的容量调节信息；
若所述处理能力使用率大于等于第四设定阈值的用户面功能网元实例的数量符合条件，则确定用于对所述用户面功能网元集群进行扩容的容量调节信息；其中，所述第三设定阈值小于所述第四设定阈值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述处理能力使用率大于等于第四设定阈值的用户面功能网元实例的数量符合条件，则生成负载均衡优化提示信息；
将所述负载均衡优化提示信息发送至负载均衡服务器，以使所述负载均衡服务器调整向所述处理能力使用率大于等于第四设定阈值的用户面功能网元实例分配的负载。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述数据处理能力信息包括如下至少一种：预设的目标吞吐量、预设的CPU可用算力；所述数据处理负载信息包括如下至少一种：当前的吞吐量、当前的CPU剩余算力。
9.一种通信系统，其特征在于，包括：
位于核心网中的网络数据分析功能网元、用户面功能网元集群和运维功能网元，所述用户面功能网元集群部署在云端，所述用户面功能网元集群中包括多个用户面功能网元实例，所述用户面功能网元实例采用云原生技术创建；
所述用户面功能网元实例，用于向所述网络数据分析功能网元发送当前的数据处理负载信息；
所述网络数据分析功能网元，用于获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息；接收所述各个用户面功能网元实例当前的数据处理负载信息；根据所述数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息；将所述容量调节信息发送至所述运维功能网元，所述容量调节信息包括所述用户面功能网元集群需要扩容或缩容的用户面功能网元实例的数量；
所述运维功能网元，用于根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理。
10.一种集群容量动态调节方法，其特征在于，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息,所述用户面功能网元集群是用于直播场景的集群，所述用户面功能网元实例采用云原生技术创建；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的直播数据处理负载信息；
根据所述直播数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理，所述容量调节信息包括所述用户面功能网元集群需要扩容或缩容的用户面功能网元实例的数量。
11.一种集群容量动态调节方法，其特征在于，应用于核心网中的网络数据分析功能网元，包括：
获取云端部署的用户面功能网元集群中各个用户面功能网元实例能够提供的数据处理能力信息,所述用户面功能网元集群是用于自动驾驶场景的集群，所述用户面功能网元实例采用云原生技术创建；
接收所述各个用户面功能网元实例当前的行驶数据处理负载信息；
根据所述行驶数据处理负载信息和所述数据处理能力信息，确定所述用户面功能网元集群的容量调节信息，以便根据所述容量调节信息对所述用户面功能网元集群进行容量调节处理，所述容量调节信息包括所述用户面功能网元集群需要扩容或缩容的用户面功能网元实例的数量。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器、通信接口；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述的集群容量动态调节方法。
13.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述的集群容量动态调节方法。
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