CN116260720A - 网络资源部署方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种网络资源部署方法、装置、电子设备和存储介质，涉及通信领域。网络资源部署方法包括：根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。应用于网络资源规划、部署过程中，实现对网络资源合理、精确部署，提高资源利用率和资源部署效率。
Description
技术领域
本申请实施例涉及通信领域，特别涉及一种网络资源部署方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
网络资源的部署是一个非常复杂的管理规划过程，需要根据用户需求，精确匹配实际的资源，并将资源合理的分布，以满足实际业务需求。目前的资源部署方法直接在现实的网络中进行，部署过程中需要考虑到各种资源的限制关系，部署过程极其复杂、耗时，且很容易造成资源分布不均，部署不合理。
发明内容
本申请实施例的主要目的在于提出一种网络资源部署方法、装置、电子设备及存储介质，实现对网络资源合理、精确部署，提高资源利用率和资源部署效率。
为实现上述目的，本申请实施例提供了一种网络资源部署方法，包括：根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
为实现上述目的，本申请实施例还提出了一种网络资源部署装置，包括：
信息获取模块，用于根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；
部署方案确定模块，用于运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
为实现上述目的，本申请实施例还提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上实施例所述的网络资源部署方法。
为实现上述目的，本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上实施例所述的网络资源部署方法。
本申请提出的一种网络资源部署方法、装置、电子设备及存储介质，通过从网络模型数据库中选取对应的数字孪生模型，将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中，快速、精确地搭建好能真实模拟现实网络运行状况的数字孪生模型，然后根据预设的业务需求信息和从数字孪生模型中获取到的网络状态信息即可得到网络资源部署方案，整个部署方案可以实现对资源的快速、精确部署，最大化地利用资源。另外，本方法也可以同时对多个网络进行统一部署，提高了部署效率，且由于只需要确定网络类型、现实网络资源信息和网络状态信息，基于预设的资源部署算法就可实现多个网络同时部署，降低了部署的复杂度。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。
图1是本申请的实施例提供的网络资源部署方法的流程图一；
图2是本申请的实施例提供的网络资源部署方法的流程图二；
图3是本申请的实施例提供的网络资源部署装置的结构示意图；
图4是本申请的实施方式提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本申请的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本申请的网络资源部署方法适用于任何网络的网络资源部署，尤其对于云网系统来说，可以对资源进行精确部署，且得到的网络资源部署方案可以直接部署到云网系统。比如：当本申请的网络资源部署方法应用到运营商网络时，运营商运营的网络分为无线网络、传输网络、核心网以及边缘云等。通过本申请的网络资源部署方法可统一规划部署运营商网络资源，即可以同时对无线网络、传输网络、核心网和边缘云等进行统一规划部署，给出精确的端到端规划方案，达到精确利用端到端网络的目的。当本申请的网络资源部署方法因应用到企业专网时，企业专网是指企业自建的网络，比如矿井等。这些企业建立的专网，与运营商共用网络比，属于企业私有资源。这些资源包含无线网络、传输网络、核心网以及边缘云等，范围在企业内部。通过本申请的网络资源部署方法，可精确管理这些资源，提高资源利用率。当本申请的网络资源部署方法应用到公有云资源部署时，公有云是指IT企业创建云基础设施，对大众、企业提供云服务，比如阿里云，腾讯云等。公有云的资源池非常大，包含计算、存储和网络等资源。使用本申请的网络资源部署方法应用到可以精确管理这些云资源，为企业提供精确的云资源规划服务，避免资源分布不合理，提高部署效率。
本申请的实施例涉及一种网络资源部署方法，如图1所示，包括：
步骤101，根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型。
在本实施例中，网络类型的分类可以按照地理位置、传输介质、拓扑结构等任意一种分类标准进行分类。比如：按照地理位置划分网络类型，可以将网络分为局域网、城域网、广域网和个人网等。按照传输介质划分网络类型，可以将网络分为有线网、光纤网和无线网等。当然，本实施例中所说的网络类型的分类方法不仅限于此，也可以是用户自定义一种划分方法，比如：按照采用的网络技术进行划分，按照网络应用场景进行划分。
在一实施例中，网络模型库至少包括：无线网络数字孪生模型、传输网络数字孪生模型、核心网数字孪生模型和边缘云数字孪生模型。
另外，预设的网络模型库是预先搭建好的，其中存储有各种网络的数字孪生模型。需要说明的是，网络模型库中存储的各种网络数字孪生模型只是定义好了该网络的基本框架和底层资源，并不是一个可以落地运行的完整模型。
比如：对于无线网络数字孪生模型来说，该模型已经定义好了基站资源。具体地，基站资源包括基站标识、基站类型、基站位置、基站资源总量、基站资源已使用量、基站的约束关系等。具体地，基站的约束关系包括资源块RB(Resource Block)、切片和基站依赖的传输通道等。具体地，RB包含RB标识、RB类型、RB总量、RB已使用量、RB的约束关系。具体地，切片包含切片标识、切片类型、切片使用的RB资源、切片的约束关系、切片能力信息等。需要说明的是，这里所述的各种资源信息，只是定义了该字段，但该字段的具体内容为空，有待后续填充。本领域技术人员可以理解的是，对于无线网络数字孪生模型来说，其基本框架和底层资源已经定义完成，但是这些资源信息的具体数值是可以由用户自行定义设置。
又比如：对于边缘云数字孪生模型来说，该模型已经定义好了资源池，具体地资源池包括资源标识、资源类型、资源位置、资源总量、资源已使用量、资源池的约束关系和扩展信息等。具体地，物理资源包括机架、单板、交换机、磁阵等。这些物理资源又可以进一步定义。虚拟化资源包括租户、虚拟机、容器、虚拟网络、虚拟存储等资源，这些虚拟化资源还可以进一步定义。以此类推，传输网络数字孪生模型和核心网数字孪生模型也可照此进行定义。
步骤102，获取现实网络资源信息，并将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中。
在本实施例中，现实网络资源信息至少包括：资源数量、资源类型、资源标识、资源位置、资源已使用量和资源约束关系。比如：对某一地区某一无线网络的资源进行部署规划时，从预设的网络模型库中选择无线网络数字孪生模型，然后获取该地区无线网络的现实网络资源信息，比如：现实网络资源信息为该地区的基站数量、基站类型、基站标识、基站位置、基站约束关系、基站已使用量等。
另外，将现实网络资源信息同步到数字孪生模型后，此时的数字孪生模型已经可以模拟现实网络的运行状态，即该数字孪生模型为现实网络的一种仿真网络。现实网络可以执行的业务，数字孪生模型也可以执行。
步骤103，运行数字孪生模型，并从数字孪生模型中获取当前的网络状态信息。
本实施例中，由于数字孪生模型能模拟真实场景真实网络的运行状态和数据变化，因此可以是直接通过数字孪生模型获取当前现实网络的网络状态信息。本领域技术人员可以理解的是，若直接从现实网络中获取网络状态信息，可能由于设备位置、操作人员权限等各种因素没办法统一快速获取。
另外，网络状态信息可以包括：数据传输速率、网络时延、网络已占用的资源数量、已占用的资源分布位置等影响部署方案并与用户的业务需求相关的各种信息。
步骤104，根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
本实施例中，预设的资源部署算法可以包括：动态规划算法。具体地说，将用户提供的业务需求信息拆解转化为网络需求信息，将网络需求信息作为动态规划算法的目标约束条件，基于目标约束条件和动态规划算法确定部署方案。当然，若需要进行部署的地区庞大且复杂，可以进一步将地区划分为子地区，根据子地区将目标约束条件进行分解，得到对应的子目标约束条件，然后对每个子目标约束条件根据动态规划算法进行求解。最后将各个子地区的部署方案汇总，形成整个地区的部署方案。另外，在获取网络资源部署方案后，还可以人工调整资源的具体位置或资源间的关系，确定最终的网络资源部署方案。在确定最终的网络资源部署方案后，将该网络资源部署方案发送到现实网络中。当然，若现实网络为云网系统时，则可直接将网络资源部署方案精确部署到现实的云网系统。
需要说明的是，本申请的网络资源部署方法可以对一个网络进行资源部署，也可以同时对多个网络进行资源部署。
本申请提出的一种网络资源部署方法，通过从网络模型数据库中选取对应的数字孪生模型，将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中，快速、精确地搭建好能真实模拟现实网络运行状况的数字孪生模型，然后根据预设的业务需求信息和从数字孪生模型中获取到的网络状态信息即可得到网络资源部署方案，整个部署方案可以实现对资源的快速、精确部署，最大化地利用资源。另外，本方法也可以同时对多个网络进行统一部署，提高了部署效率，且由于只需要确定网络类型、现实网络资源信息和网络状态信息，基于预设的资源部署算法就可实现多个网络同时部署，降低了部署的复杂度。
本申请的实施例涉及一种网络资源部署方法，如图2所示，包括：
步骤201，根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型。
步骤202，获取现实网络资源信息，并将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中。
在一实施例中，获取现实网络资源信息，并将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中，包括:获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息按照所述数字孪生模型的预设的格式进行转化；将转化后的现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中。
本实施例中，获取现实网络资源信息后，由于设备类型、设备接口、操作人员习惯等因素，现实网络资源信息和数字孪生模型中对应的信息格式或标准并不一样，需要将现实网络资源信息按照数字孪生模型的预设的格式进行转化，如此才能保证接收现实网络资源信息的数字孪生模型精确模拟现实网络，从而提高资源部署的精确度。
步骤203，运行数字孪生模型，并从数字孪生模型中获取当前的网络状态信息。
步骤204，获取业务需求信息，并将业务需求信息转化为网络资源编排信息。
在本实施例中，在获取业务需求信息后需要将业务需求信息转化为网络资源编排信息，本领域技术人员可以理解的是，用户提供的业务需求信息通常都是针对上层业务或应用来说，业务需求信息比较大且空泛，根据该信息无法具体操作。比如：某一用户的业务需求信息是提供某项服务时，数据传输速率需要达到某一值，将该业务需求信息转化为网络资源编排信息时，网络资源编排信息可能包括：该服务需要拆分为5个子服务，5个子服务之间的关系，所有子服务需要部署在2个物理设备中。当然，此处仅为举例说明，网络资源编排信息个呈现形式和内容不仅限于此。总之，网络资源编排信息的获取是将业务需求信息进行拆解，转化为更下层的、更具体的信息，具体如何拆解、转化需要根据应用场景、用户需求、网络类型等选用不同的方法，在此不做具体限定。
步骤205，根据网络资源编排信息和现实网络资源信息，核算资源需求状况。
步骤206，根据资源需求状况、网络资源编排信息和网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
在本实施例中，根据网络资源编排信息和现实网络资源信息核算资源需求状况，给出相应的建议或解决方案。比如：将用户的业务需求信息转化为网络资源编排信息后，发现用户需要100个基站，但实际上该地区只有80个基站，核算出现实网络资源不满足网络资源编排信息所要求的资源，则可以提供相应的解决方案，比如：利用其他云资源解决基站数量不足的问题。当然，此处仅为具体的举例说明，不对网络资源编排信息、现实网络资源信息和资源需求状况等具体内容和信息呈现形式作限定。
在一实施例中，在步骤206之后，还包括：根据预设的评价条件对获取到的网络资源部署方案进行评价，获取评价分数；选取所述评价分数最高值作为现实网络的网络资源部署方案。需要说明的是，评价条件至少包括：占用物理资源的数量、占用物理资源的成本、网络时延、网络数据传输速率和丢包率。
本实施例中，获取的网络资源部署方案可能有多个，需要按照预设的条件对获取到的每个方案进行评价，可以理解的是，比如：当某一个网络资源部署方案占用物理资源的数量最少、占用物理资源的成本最低、网络时延最小、网络数据传输速率最大、丢包率最小，则该方案评价分数最高，可作为最优的网络资源部署方案。具体地，可以使用最优评价学习算法进行多目标评价，评价出满足用户业务需求且性价比高的部署方案。最优评价学习算法采用多目标评价函数，多目标评价函数参数可以通过深度学习卷积神经网络CNN等算法进行不断学习和调整。
另外，对于每个评价条件可以设置相应的权重，权重的具体数值可以根据应用场景、用户要求、网络规模等实时调整。比如：对于实时服务来说，要求网络时延极小，因此，可以将该评价条件-网络时延的权重设置的大一些。
本申请提出的一种网络资源部署方法，通过从网络模型数据库中选取对应的数字孪生模型，将现实网络资源信息同步到数字孪生模型中，快速、精确地搭建好能真实模拟现实网络运行状况的数字孪生模型，然后根据预设的业务需求信息和从数字孪生模型中获取到的网络状态信息即可得到网络资源部署方案，整个部署方案可以实现对资源的快速、精确部署，最大化地利用资源。另外，本方法也可以同时对多个网络进行统一部署，提高了部署效率，且由于只需要确定网络类型、现实网络资源信息和网络状态信息，基于预设的资源部署算法就可实现多个网络同时部署，降低了部署的复杂度。
此外，应当理解的是，上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本申请的实施例涉及一种网络资源部署装置，如图3所示，包括：
信息获取模块301，用于根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；
部署方案确定模块302，用于运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
需要说明的是，整个网络资源部署装置可以应用于单域场景，也可以应用于多域场景。单域场景是指一个管理区域，比如一个省份或者一个分支。单域的资源编排主要是面向单区域内的资源编排。多域的资源编排是指一个资源编排需求分布在多个单域，对这些多个单域的端到端资源编排。面向多域的网络资源编排装置可以复用单域的网络资源编排装置。
值得一提的是，本实施例中所涉及到的各模块均为逻辑模块，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施例中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施例中不存在其它的单元。
不难发现，本实施例为与网络资源部署方法实施例相对应的装置实施例，本实施例可与上述实施例互相配合实施。上述实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在上述方法实施例中。
本发明的实施方式涉及一种电子设备，如图4所示，包括：至少一个处理器401；以及，与所述至少一个处理器401通信连接的存储器402；其中，所述存储器402存储有可被所述至少一个处理器401执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器401执行，以使所述至少一个处理器401能够执行上述实施方式的网络资源部署方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本发明的实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述网络资源部署方法。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。
Claims (10)
1.一种网络资源部署方法，其特征在于，包括：
根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；
获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；
运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；
根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
2.根据权利要求1所述的网络资源部署方法，其特征在于，所述现实网络资源信息至少包括：资源数量、资源类型、资源标识、资源位置、资源已使用量和资源约束关系。
3.根据权利要求1所述的网络资源部署方法，其特征在于，所述根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案，包括：
获取所述业务需求信息，并将所述业务需求信息转化为网络资源编排信息；
根据所述网络资源编排信息和所述现实网络资源信息，核算资源需求状况；
根据所述资源需求状况、所述网络资源编排信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
4.根据权利要求1或3所述的网络资源部署方法，其特征在于，在基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案之后，还包括：
根据预设的评价条件对获取到的网络资源部署方案进行评价，获取评价分数；
选取所述评价分数最高值作为现实网络的网络资源部署方案。
5.根据权利要求4所述的网络资源部署方法，其特征在于，所述评价条件至少包括：
占用物理资源的数量、占用物理资源的成本、网络时延、网络数据传输速率和丢包率。
6.根据权利要求1中所述的网络资源部署方法，其特征在于，所述获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中，包括：
获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息按照所述数字孪生模型的预设的格式进行转化；
将转化后的现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的网络资源部署方法，其特征在于，所述网络模型库至少包括：无线网络数字孪生模型、传输网络数字孪生模型、核心网数字孪生模型和边缘云数字孪生模型。
8.一种网络资源部署装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于根据网络类型从预设的网络模型库中选取对应的数字孪生模型；获取现实网络资源信息，并将所述现实网络资源信息同步到所述数字孪生模型中；
部署方案确定模块，用于运行所述数字孪生模型，并从所述数字孪生模型中获取当前的网络状态信息；根据预设的业务需求信息和所述网络状态信息，基于预设的资源部署算法获取网络资源部署方案。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的网络资源部署方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的网络资源部署方法。
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