CN117042026A - 业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及通信领域。该方法包括：首先获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据，然后根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，最后根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型。其中，多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中，业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。采用本方法能够准确还原出5G核心网中业务状态的真实形态。

Description

业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品

技术领域

本申请涉及通信技术领域，特别是涉及一种业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

随着通信技术的发展，第五代移动通信网络(the 5th generation mobilecommunication technology Network，5G)核心网业务的应用场景越来越多，5G核心网络的业务运营也越来越重要。

相关技术中，通常是根据5G核心网中各网元设备之间的连接关系与网络层级为依据，进行5G核心网业务运营。

然而，相关技术中无法准确确定出5G核心网中业务状态的真实形态。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品，以准确地确定出5G核心网中业务状态的真实形态。

第一方面，本申请提供了一种业务可视化模型构建方法，该方法包括：

获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中；

根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据；

根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型；业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

在其中一个实施例中，根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，包括：

从多个网元设备的终端感知数据中剔除各网元设备的业务冗余数据，得到各网元设备的目标终端感知数据；

根据各网元设备的目标终端感知数据，确定各网元设备的运行数据。

在其中一个实施例中，根据各网元设备的目标终端感知数据，确定各网元设备的运行数据，包括：

按照预设的数据类型，将各网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中；

根据网元数据表中的当前存储数据，获取各网元设备的业务数据和设备运行数据；以及根据业务信息模型表中的当前存储数据，获取各网元设备的设备操作指令；

将多个网元设备的业务数据、设备运行数据和设备操作指令确定为运行数据。

在其中一个实施例中，根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型，包括：

对各网元设备的运行数据进行解析，获取各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息；

根据各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息，构建目标业务的业务可视化模型。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

在构建完成目标业务的业务可视化模型的情况下，根据业务可视化模型，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略；

对业务组网结构优化策略进行验证；

在业务组网结构优化策略验证通过的情况下，根据业务组网结构优化策略更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式。

在其中一个实施例中，根据业务可视化模型，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略，包括：

根据业务可视化模型，获取各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径；

根据各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径，确定多个网元设备的业务组网结构优化策略。

在其中一个实施例中，对业务组网结构优化策略进行验证，包括：

获取业务可视化模型的测试环境；

将业务组网结构优化策略部署至测试环境中，并通过测试环境运行业务组网结构优化策略，获取测试环境中的目标业务的处理效率以及调用成功率；

若目标业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

第二方面，本申请还提供了一种业务可视化模型构建装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中；

数据处理模块，用于根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据；

模型构建模块，用于根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型；业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一项实施例中的方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项实施例中的方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项实施例中的方法的步骤。

上述业务可视化模型构建方法、装置、设备、介质和程序产品，首先获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据，然后根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，最后根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型。其中，多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中，业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。由于该方法是获取不同网域中各网元设备的终端感知数据的基础上，构建目标业务的业务可视化模型的，相当于考虑了目标业务跨域调度的情况，这样获取的终端感知数据涵盖了跨域网络下与目标业务相关的所有网元设备。基于此，对终端感知数据进行预处理，获取的多个网元设备的运行数据保留了目标业务的内容，去除了与目标业务无关的网元设备冗余数据，同时具备全面性和有效性的特点，那么根据运行数据构建的业务可视化模型也就能够精准还原跨网域核心网络下业务调度的真实形态。

附图说明

图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图2为一个实施例中业务可视化模型构建方法的流程示意图；

图3为一个实施例中运行数据获取步骤的流程示意图；

图4为另一个实施例中运行数据获取步骤的流程示意图；

图5为另一个实施例中业务可视化模型构建步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中优化策略验证步骤的流程示意图；

图7为一个实施例中优化策略确定步骤的流程示意图；

图8为另一个实施例中优化策略验证步骤的流程示意图；

图9为另一个实施例中优化策略验证步骤的流程示意图；

图10为另一个实施例中业务可视化模型构建方法的流程示意图；

图11为另一个实施例中优化策略验证步骤的流程示意图；

图12为一个实施例中业务可视化模型构建装置的结构框图；

图13为另一个实施例中业务可视化模型构建装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的业务可视化模型构建方法，可以应用于运营平台，运营平台部署在图1所示的计算机设备中，具体可以通过计算机设备中的服务器来执行相应程序，以构建业务可视化模型。该计算机设备的内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种业务可视化模型构建方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

随着5G网络试点部署，以及商业化部署的快速推进，越来越多的5G核心(5GC)网元会部署到通信网络中，如何对庞大的网元设备连接进行运营管理，以及在保证业务稳定运行的同时，对跨域的海量业务调度流程进行系统分析及优化，去除对人工运维的依赖，这些都将成为5GC网元连接及业务运营需要解决的关键问题，也是5GC业务处理智能化与效率提升。

第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)在5G业务规范定义的5GC网元设备主要包括用户移动性和接入管理功能(The Access and MobilityManagement function，AMF)网元、会话管理功能(The Session Management function，SMF)网元、用户策略控制功能(The Policy Control Function，PCF)网元、网络切片选择功能(Network Slice Selection Function，NSSF)网元、用户面功能(The User planefunction，UPF)网元、业务存储库功能(Network Repository Function，NRF)网元、统一数据管理功能(The Unified Data Management，UDM)网元等，且这些网元的部署是5GC现网业务运行的基础。在部署5GC核心网元设备的基础上，5G业务的典型应用场景有增强型移动宽带业务(Enhanced Mobile Broad Band，eMBB)、超可靠低时延通信业务(Ultra ReliableLow Latency Communication，uRLLC)、大规模的机器通信业务，(Massive Machine TypeCommunicationm，MTC)等。

此外，5G标准规范3GPP TS23.501中定义的5GC系统服务化结构分为控制面和用户面两部分，其中，控制面是基于服务化的架构(Service-based Architecture，SBA)，用户面主要网元是UPF网元。

相关技术中，通常是根据5G核心网中各网元设备之间的连接关系与网络层级为依据，进行5G核心网业务运营，这样的构建方法存在以下方面的不足：

(1)现有的单个网域内5G网络业务运营流程及系统比较分散，无法准确描述物理网络端到端业务的状态。

(2)若电信网络中存在不支持LLDP(Link Layer Discovery Protocol，链路层发现协议)的网元时，部分跨域的拓扑连接无法生成，以及一些区域内网元增加了许多不必要的拓扑连接，对业务造成影响，难以直观反映出业务调度的实际状态，且业务流程缺乏与网元规格的紧密联系。

综上，考虑到相关技术中无法准确确定出5G核心网中业务状态的真实形态的问题，本申请实施例在不同网域的核心网络中，获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据，然后根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，最后根据各网元设备的运行数据，构建需要构建依托现网网元数据的业务可视化系统，精准还原5GC核心网络连接及业务调度的真实形态。

需要说明的是，本申请实施例所带来的有益效果或者所解决的技术问题并不限定于这一个，还可以是其它隐含或者关联的问题，具体可以参见下述实施例的描述。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。需要说明的是，为了清楚简洁地进行描述，下述实施例均以运营平台为执行主体，对业务可视化模型构建方法进行说明。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种业务可视化模型构建方法，包括以下步骤：

S201，获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中。

其中，网域是指是由一串用点分隔的名字组成的互联网上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时对计算机的定位标识或者地理位置。

在实际应用中，业务的办理过程可能会涉及单网域的核心网络的网元设备，也可能会涉及多个网域的核心网络的网元设备。那么，为了全面准确地还原业务的实际办理进度，通常也就需要获取与该业务相关的所有网域的核心网络的网元设备的终端感知数据。

其中，终端感知数据包括网元设备的设备规格参数(例如内存、IP等)、设备操作指令、设备运行数据属性以及运行数据属性下的数据等。本申请实施例中，在获取终端感知数据内容的情况下，对具体的采集方式不做限制。

以该方法应用于运营中心平台为例，运营中心平台分别与不同网域的核心网络中所有网元设备通信连接，以实时采集或定期采集各网元设备的终端感知数据。

示例地，响应于用户触发的数据采集指令，从数据库中获取与业务相关联的所有网元设备的终端感知数据。其中，数据库与不同网域的核心网络中的网元设备的采集端口相连接，用于存储各网元设备的终端感知数据。

S202，根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据。

对多个网元设备的终端感知数据进行筛查及预处理，舍弃掉与构建业务可视化模型无关的用户面及服务等相关参数，保留设备运行及操作指令相关参数，将保留的数据作为各网元设备的运行数据。

在其中一个实施例中，将多个网元设备的终端感知数据作为各网元设备的运行数据。

在实际应用中，还可以按照预设的筛选规则，对多个网元设备的终端感知数据进行预处理，获取各网元设备的运行数据，或者，将多个网元设备的终端感知数据输入至运行数据提取模型，通过运行数据提取模型对输入数据进行解析，输出各网元设备的运行数据。

S203，根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型；业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

按照业务可视化模型创建规则，将与目标业务相关联的网元设备的运行数据进行关联，并可视化展示各网元设备对应的切片信息列表。

可选的，业务可视化模型创建规则，依次包括网络实体层、网元设备互联层以及业务信息展示层三个层级的创建过程，该三级之间的拓扑连接关系包括多对多关联关系、一对一关联关系和一对多关联关系中的至少一种。

具体的，业务可视化模型中第一层级的网络实体层中，包括用户设备—UE、(无线)接入网络—(R)AN、用户平面—UPF、数据网—DN；第二层级的网元设备互联层中，包括根据网元数据给出区域内网元设备与网络实体的拓扑对应关系；第三层级的业务信息展示层中，包括根据业务调度路径中的网元控制或转发信息构建基于业务视角的“业务—网元”关联拓扑可视化模型。

本申请实施例中，首先获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据，然后根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，最后根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型。其中，多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中，业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。由于该方法是获取不同网域中各网元设备的终端感知数据的基础上，构建目标业务的业务可视化模型的，相当于考虑了目标业务跨域调度的情况，这样获取的终端感知数据涵盖了跨域网络下与目标业务相关的所有网元设备。基于此，对终端感知数据进行处理，获取的多个网元设备的运行数据保留了目标业务的内容，去除了与目标业务无关的网元设备冗余数据，同时具备全面性和有效性的特点，那么根据运行数据构建的业务可视化模型也就能够精准还原跨网域核心网络下业务调度的真实形态。

前述实施例可知，目标业务的业务可视化模型是根据网元设备的运行数据构建的，而网元设备的运行数据又是从终端感知数据中获取得到的。基于此，下面通过一个实施例，对网元设备的运行数据的确定步骤进行说明。

在一个实施例中，如图3所示，根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，包括：

S301，从多个网元设备的终端感知数据中剔除各网元设备的业务冗余数据，得到各网元设备的目标终端感知数据。

其中，业务冗余数据是指与构建业务可视化模型无关的参数，比如用户面及服务参数等。

对多个网元设备的终端感知数据进行筛查，舍弃与构建业务可视化模型无关的用户面及服务等相关参数，保留各网元设备的设备运行及操作指令相关参数，也就是各网元设备的目标终端感知数据。

S302，根据各网元设备的目标终端感知数据，确定各网元设备的运行数据。

可选的，对于任一网元设备的目标终端感知数据，可以按照预设的数据类型，将网元设备的目标终端感知数据中对应数据类型的字段下的数据确定为该网元设备的运行数据。以此类推，对所有网元设备的目标终端感知数据均执行上述操作，确定各网元设备的运行数据。

本申请实施例中，通过剔除各网元设备的业务冗余数据，确定各网元设备的运行数据，相当于对终端感知数据进行预处理，这样简化得到的运行数据保留目标业务的数据，最大程度上提升了运行数据的有效性。

在实际应用中，与目标业务关联的各网元设备存在跨域部署，也就意味着目标业务的调度路径越长，网元设备的数量和存储数据也就越多，在此情况下，获取各网元设备的运行数据的时间也就越长。基于此，下面通过一个实施例，对网元设备的运行数据的另一种可实现方式进行说明。

在一个实施例中，如图4所示，根据各网元设备的目标终端感知数据，确定各网元设备的运行数据，包括：

S401，按照预设的数据类型，将各网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中。

其中，网元数据表包括指令规格表、规格属性表、指令关系规格表和网元配置表。指令规格表用于存储指令本身的信息，如指令名称、指令编码、视图类型、所属网元、所属厂商、指令版本等；规格属性表存储指令所带参数及其属性，例如UPF网元的查询七层过滤器指令，所带参数为过滤器名称，参数的属性有可选必选、参数类型(字符串)、参数范围(1～63)等；关系规格表用于存储指令之间的依赖或者互相引用关系，如关系约束、上位指令、指令层级等；网元配置表存储指令的具体运行数据，例如在运行业务过程中，执行某一条指令的时候分配了哪些参数。

其中，业务信息模型表包括业务基本信息表、业务对象表、业务配置网元信息表、业务对象关联配置网元表和业务关联配置对象表。业务基本信息存储业务基本标识(如定向流量、物联网定制数据网络名称(Data Network Name，DNN)、5G SA切片等业务)；业务对象表存储该业务涉及到哪些业务子对象，如定向流量业务涉及到DNN、网络切片(networkslice)、三层虚拟专用网(Layer3Virtual Private Network，L3VPN)、IPPOOL等业务对象信息；其中，IPPOOL为管理IP地址的工具；业务配置网元记录该业务运行涉及到的所有网元类型，如AMF、SMF、UPF等网元设备；业务对象关联配置网元表用来描述业务对象与业务配置网元的关系，比如DNN对象用到了SMF、UPF这两类网元，IPPOOL对象用到了AMF网元；业务关联配置对象表，用于描述该关系中用到的配置指令，因为最后具体业务的运行是细化到某一网元指令的执行，如IPPOOL对象涉及到AMF网元(可以看作是一个关系)的HOST、L7FILTER等配置指令。

按照预设的数据类型，将以网元为单位的各网元设备的目标终端感知数据，以数据字段的形式进行存储，至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中。换言之，无论目标终端感知数据包括多少个网元设备，都会按照预设的数据类型，将目标终端感知数据中与数据类型匹配的数据存储至对应的表中。

比如，将m个网元设备的目标终端感知数据，存储至数据管理中心内的指令规格表、规格属性表、指令关系规格表、网元配置表、业务基本信息表、业务对象表、业务配置网元信息表、业务对象关联配置网元表和业务关联配置对象表。应当知道的，每一个网元设备的目标终端感知数据可以包含上述七类表对应的全部数据类型，也可以包含上述七类表对应的部分数据类型。

S402，根据网元数据表中的当前存储数据，获取各网元设备的业务数据和设备运行数据；以及根据业务信息模型表中的当前存储数据，获取各网元设备的设备操作指令。

将网元数据表中业务数据字段下的当前存储数据中确定为各网元设备的业务数据；将网元数据表中设备运行数据字段下的当前存储数据中确定为各网元设备的设备运行数据；将业务信息模型表中设备操作指令字段下的当前存储数据中确定为各网元设备的设备操作指令字段。

S403，将多个网元设备的业务数据、设备运行数据和设备操作指令确定为运行数据。

将多个网元设备的业务数据、设备运行数据和设备操作指令进行汇总，确定为各网元设备的运行数据。

本申请实施例中，按照预设的数据类型，将各网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内，将网元数据以表结构存储，关联至可视化模型动态更新，无需人工介入，提升了业务可视化模型构建的还原度及效率。

在获取网元设备的运行数据的基础上，有多种构建业务可视化模型的方法。基于此，下面通过一个实施例，对业务可视化模型的一种可实现的构建步骤进行说明。

在一个实施例中，如图5所示，根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型，包括：

S501，对各网元设备的运行数据进行解析，获取各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息。

从各网元设备的运行数据中获取标识信息以及实例数据，并根据各网元设备的运行数据的位置信息和逻辑关联关系，获取各网元设备之间的拓扑信息。

S502，根据各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息，构建目标业务的业务可视化模型。

以可视化展示界面为例，对业务可视化模型的构建步骤进行说明：首先根据各网元设备的标识信息，将各网元设备展示出来，接着按照各网元设备之间的拓扑关系，将各网元设备进行连接，同时可以在各网元设备的标识信息侧关联一个显示框，用于显示各网元设备的实例信息。

本申请实施例中，根据各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息，构建目标业务的业务可视化模型，全面清晰地还原出核心网中业务状态的真实形态，以便于深入了解业务运营流程及处理节点，并对区域内核心网业务调度及处理的合理性做出分析。

在实际应用中，还可以通过目标业务的业务可视化模型，更新业务运营交互模式，优化业务调度路径，高效定位故障并提升业务处理的效率，为云网业务开通和网络业务运营维护提供保障。基于此，下面通过一个实施例，对业务可视化模型的构建方法的应用过程进行说明。

在一个实施例中，如图6所示，该方法还包括：

S601，在构建完成目标业务的业务可视化模型的情况下，根据业务可视化模型，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略。

需要说明的是，业务可视化模型是根据业务数据建立的，那么根据业务可视化模型获取的业务组网结构优化策略本质上也是业务视角的优化方案。本申请实施例中的业务组网结构优化策略包括网元设备数量的调整或者调度路径优化，具体可以是在现网中增加或减少网元设备，或者调整目标业务在现网中网元设备的调度路径。

本申请实施例中，可以按照目标业务的参考标准，对业务可视化模型进行分析，并根据分析结果，从优化策略库中确定与分析结果相对应的业务组网结构优化策略，以分担各网元设备的负载能力、加快目标业务的调度速度。

示例性的，根据业务可视化模型中的每一个网元设备的负载标准，对每一个网元设备的负载能力进行分析，得到各网元设备的负载分析结果，接着根据负载分析结果，并确定与负载分析结果对应的业务组网结构优化策略。

示例性的，根据业务调度标准路径，对业务可视化模型中的网元设备的拓扑结构进行分析，得到路径分析结果，并确定与路径分析结果对应的业务组网结构优化策略。

S602，对业务组网结构优化策略进行验证。

考虑到业务组网结构优化策略涉及多个网元设备，每个网元设备不仅受到自身负载能力的影响，还会关联其他业务的正常调度，本申请实施例在获取业务组网结构优化策略的情况下，还需要对业务组网结构优化策略的业务调度逻辑合理性、对可能影响到的其他业务逐一进行验证，以确保业务组网结构优化策略的可行性。

S603，在业务组网结构优化策略验证通过的情况下，根据业务组网结构优化策略更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式。

若业务组网结构优化策略验证通过，意味着业务组网结构优化策略是可行的，则根据业务组网结构优化策略更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式。

若业务组网结构优化策略验证未通过，意味着业务组网结构优化策略是不可行的，则需要根据业务可视化模型，重新确定其他的业务组网结构优化策略。

本申请实施例对业务可视化模型进行分析，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略，并验证业务组网结构优化策略的可行性，在业务组网结构优化策略的业务调度逻辑合理的情况下，更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式，实现高效支撑云网的业务运营。

业务可视化模型包括多个层级的信息，对应获取业务组网结构优化策略的方式也具有多样性。基于此，下面通过一个实施例，对业务组网结构优化策略的获取步骤进行说明。

在一个实施例中，如图7所示，根据业务可视化模型，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略，包括：

S701，根据业务可视化模型，获取各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径。

根据实际的优化需求，从业务可视化模型中提取业务可视化模型中的各网元设备的实例信息数据，并制定相应的优化策略。

其中，承载量和承载性能参数是表征网元设备的通信承载能力的参数，业务调度路径包括目标业务办理过程中所涉及到的核心网元设备。

S702，根据各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径，确定多个网元设备的业务组网结构优化策略。

对业务可视化模型中三个层级内的各个网元设备分别进行承载量分析、承载性能分析以及业务调度路径分析，结合上述三者的分析结果确定业务组网结构优化策略。

示例性的，若某网元设备的承载量或者承载性能参数超过承载量阈值，则可以通过在核心网络中增加相同类型的网元设备，以分担该网元设备的承载压力；若某网元设备的承载性能参数超过参考标准值，则需要更换该网元设备；若目标业务的当前业务调度路径不符合最优路径的判定条件，则需要重新调整目标业务的业务调度路径。

本申请实施例中，根据各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径，确定多个网元设备的业务组网结构优化策略，相当于考虑了多个维度下影响目标业务运营的因素，这样确定的业务组网结构优化策略能够提高连接速率、简化网络结构、提高维护的便捷性，在最大程度上提升了业务组网结构优化策略的合理性和有效性。

下面通过一个实施例，对业务组网结构优化策略的验证步骤进行说明。

在一个实施例中，如图8所示，对业务组网结构优化策略进行验证，包括：

S801，获取业务可视化模型的测试环境。

其中，测试环境是指与业务可视化模型所处核心网络的配置信息相同的环境。本申请实施例中，根据业务可视化模型的数据，构建与业务可视化模型配置信息相同的测试环境。

通过测试环境对业务组网结构优化策略进行测试，若业务组网结构优化策略在测试环境中工作不正常，也就不能将它发布到实际的服务器上。

S802，将业务组网结构优化策略部署至测试环境中，并通过测试环境运行业务组网结构优化策略，获取测试环境中的目标业务的处理效率以及调用成功率。

在测试环境中部署有业务组网结构优化策略的情况下，持续监测测试环境在业务运营过程中的数据，以获取测试环境中的目标业务的处理效率和调用成功率。

S803，若目标业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

若目标业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，意味着业务组网结构优化策略能够在测试环境中正常运行，也就能够在一定程度上提升组网拓扑结构，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

若目标业务的处理效率或调用成功率未达到预设要求，意味着业务组网结构优化策略在测试环境中工作不正常，也就不能将它发布到实际的服务器上，则确定业务组网结构优化策略验证未通过。

本申请实施例中，通过构建业务可视化模型的测试环境，对业务组网结构优化策略进行验证，能够支持业务开通验证的智能化水平和效率，支撑复杂业务多网元关联的应用场景。并且，以处理处理效率和调用成功率为依据，对业务组网结构优化策略进行双重验证，提升了验证结果的准确性。

下面通过一个实施例，对业务组网结构优化策略的另一种可实现的验证方式进行说明。

在一个实施例中，如图9所示，对业务组网结构优化策略进行验证，包括：

S901，获取不同网域的核心网络的跨域测试环境。

S902，将业务组网结构优化策略部署至跨域测试环境中，并通过跨域测试环境运行业务组网结构优化策略，获取跨域测试环境中的除目标业务之外的其他业务的处理效率以及调用成功率。

S903，若其他业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

本申请实施例中，通过不同网域的核心网络的跨域测试环境，对业务组网结构优化策略进行验证，能够支持业务开通验证的智能化水平和效率，支撑复杂业务多网元关联的应用场景。另外，本申请实施例中对跨域测试环境中除目标业务之外的其他业务的处理效率以及调用成功率进行验证，能够从整体上验证组网结构优化策略的有效性。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种业务可视化模型构建方法，该方法包括以下步骤：

S1001，从5GC网元设备中采集终端感知数据。

采集网元设备终端感知数据，包括设备规格参数(本身IP、内存)、业务数据、设备运行数据属性、数据属性对应的具体数据、设备操作指令等；并对采集到的网元数据初步筛查及预处理，舍弃掉与业务可视化构建无关的用户面及服务等相关参数，保留设备运行及操作指令相关参数，将处理之后的目标终端感知数据传输至数据管理中心。

S1002，网元数据管理。

对数据管理中心接收到的目标终端感知数据进行存储及管理。数据管理中心中包括网元数据表结构和业务信息模型表结构。其中，网元数据表结构主要包括：指令规格表、规格属性表、指令关系规格表、网元配置表等；业务信息模型表结构主要包括：业务基本信息表、业务对象表、业务配置网元信息表、业务对象关联配置网元表、业务关联配置对象表等。

例如在网元操作指令管理方面，主要包括指令模板、指令参数配置，指令版本管理及指令拼装；并将不同的指令规格规范化为网元数据表结构进行存储，对指令规格及网元配置数据进行记录。

S1003，业务可视化模型构建。

根据5GC网元设备构建业务可视化模型，业务可视化模型包括网络实体层、网元设备互连层和业务信息展示层这三个层级。

具体地，获取相应5GC网元设备运行及指令操作数据，并结合业务基本信息，构建核心网业务调度可视化系统，展示网元设备对应的切片信息列表。

S1004，业务调度优化。

将业务可视化模型中的各网元设备作为一个节点，基于网元数据，分别对三个层级内的各个节点进行承载量分析、承载性能分析以及业务调度的路径分析，验证业务调度逻辑合理性，并通过优化网络拓扑结构，提高连接速率、简化网络结构、提高维护的便捷性，提供业务视角的业务组网调度优化策略。

S1005，业务需求验证。

在业务测试环境中对区域内的组网结构做出优化调整，并对优化方案中可能影响到的业务逐一进行验证，图11为业务需求验证的流程示意图，如图11所示，验证步骤包括：

S1101，获取业务组网调度优化策略。

S1102，获取业务测试环境。

S1103，可行性验证。

S1104，若可行性验证通过，则将业务组网调度优化策略部署至生产环境。

S1105，若可行性验证通过，则修改业务组网调度优化策略。

S1006，在业务需求验证通过的情况下，将业务组网调度优化策略部署至5GC云网运营平台。

对应的，如图12所示，本申请实施例提供的方法所对应的业务可视化模型构建装置的结构示意图，该装置包括：

设备信息采集模块1201，用于从5GC网元设备中采集终端感知数据；

网元数据管理模块1202，用于将接收到的数据进行规范化，以数据表结构进行存储；

业务可视化模型构建模块1203，用于基于网元数据和业务基本信息，构建业务可视化模型；

业务调度优化模块1204，用于根据业务可视化模型提供业务视角的业务组网调度优化策略；

业务需求验证模块1205，用于对业务组网架构优化策略进行验证。

上述业务可视化模型构建装置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本申请实施例中，采集网元设备运行数据并进行统一存储及管理，基于此对业务可视化模型进行维护。对现网的网元设备运行数据进行采集，基于实时采集的运行数据构建业务可视化模型，建立数据表结构对网元配置数据进行统一存储及更新，并据此网元数据提供业务视角的模型优化方案。另外，本申请实施例可实现跨域的业务可视化模型构建，还原网络端到端业务真实形态，基于网络实体、设备互联、业务信息三层拓扑逻辑，根据任务调度过程中的网元控制/转发信息构建基于业务视角的“业务—网元”关联拓扑可视化模型，有助于网络故障的定位及事故恢复，便于网络业务的运营和维护。并且，本申请实施例中的基于网元数据提供业务视角的调度优化方案，既避免了人工调度巡察带来的风险，又提高了业务运营及开通的效率，节省了人力成本。此外，本申请实施例中通过调度优化方案对组网结构优化调整的方式，更加适用于现网环境下设备厂商类型多、网元数量庞大的实际运营状态，满足复杂的网络智慧运营场景需求。

在一个实施例中，提供了一种业务可视化模型构建方法，该方法包括：

(1)获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中。

(2)从多个网元设备的终端感知数据中剔除各网元设备的业务冗余数据，得到各网元设备的目标终端感知数据。

(3)按照预设的数据类型，将各网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中。

(4)根据网元数据表中的当前存储数据，获取各网元设备的业务数据和设备运行数据；以及根据业务信息模型表中的当前存储数据，获取各网元设备的设备操作指令。

(5)将多个网元设备的业务数据、设备运行数据和设备操作指令确定为运行数据。

(6)对各网元设备的运行数据进行解析，获取各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息。

(7)根据各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息，构建目标业务的业务可视化模型。

(8)在构建完成目标业务的业务可视化模型的情况下，根据业务可视化模型，获取各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径。

(9)根据各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径，确定多个网元设备的业务组网结构优化策略。

(10)获取业务可视化模型的测试环境。

(11)将业务组网结构优化策略部署至测试环境中，并通过测试环境运行业务组网结构优化策略，获取测试环境中的目标业务的处理效率以及调用成功率。

(12)若目标业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

(13)在业务组网结构优化策略验证通过的情况下，根据业务组网结构优化策略更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式。

本申请实施例中，首先获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据，然后根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据，最后根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型。其中，多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中，业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。由于该方法是获取不同网域中各网元设备的终端感知数据的基础上，构建目标业务的业务可视化模型的，相当于考虑了目标业务跨域调度的情况，这样获取的终端感知数据涵盖了跨域网络下与目标业务相关的所有网元设备。基于此，对终端感知数据进行处理，获取的多个网元设备的运行数据保留了目标业务的内容，去除了与目标业务无关的网元设备冗余数据，同时具备全面性和有效性的特点，那么根据运行数据构建的业务可视化模型也就能够精准还原跨网域核心网络下业务调度的真实形态。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的业务可视化模型构建方法的业务可视化模型构建装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个业务可视化模型构建装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于业务可视化模型构建方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图13所示，提供了一种业务可视化模型构建装置，包括：数据获取模块1301、数据处理模块1302和模型构建模块1303，其中：

数据获取模块1301，用于获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中；

数据处理模块1302，用于根据多个网元设备的终端感知数据，获取各网元设备的运行数据；

模型构建模块1303，用于根据各网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型；业务可视化模型表示目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

在一个实施例中，数据处理模块1302，包括数据剔除单元和数据确定单元，其中：

数据剔除单元，用于从多个网元设备的终端感知数据中剔除各网元设备的业务冗余数据，得到各网元设备的目标终端感知数据；

数据确定单元，用于根据各网元设备的目标终端感知数据，确定各网元设备的运行数据。

在一个实施例中，数据确定单元，包括分类存储子单元、第一获取子单元和第二获取子单元，其中：

分类存储子单元，用于按照预设的数据类型，将各网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中；

第一获取子单元，用于根据网元数据表中的当前存储数据，获取各网元设备的业务数据和设备运行数据；以及根据业务信息模型表中的当前存储数据，获取各网元设备的设备操作指令；

第二获取子单元，用于将多个网元设备的业务数据、设备运行数据和设备操作指令确定为运行数据。

在一个实施例中，模型构建模块1303，包括：数据解析单元和业务可视化单元，其中：

数据解析单元，用于对各网元设备的运行数据进行解析，获取各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息；

业务可视化单元，用于根据各网元设备的标识信息、实例信息以及各网元设备之间的拓扑信息，构建目标业务的业务可视化模型。

在一个实施例中，业务可视化模型构建装置，还包括：策略获取模块、策略验证模块和策略部署模块，其中：

策略获取模块，用于在构建完成目标业务的业务可视化模型的情况下，根据业务可视化模型，获取多个网元设备的业务组网结构优化策略；

策略验证模块，用于对业务组网结构优化策略进行验证；

策略部署模块，用于在业务组网结构优化策略验证通过的情况下，根据业务组网结构优化策略更新各网元设备在不同网域的核心网络中部署方式。

在一个实施例中，策略获取模块，包括：模型分析单元和策略确定单元，其中：

模型分析单元，用于根据业务可视化模型，获取各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径；

策略确定单元，用于根据各网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径，确定多个网元设备的业务组网结构优化策略。

在一个实施例中，策略验证模块，包括：环境获取单元、环境策略单元和环境验证单元，其中：

环境获取单元，用于获取业务可视化模型的测试环境；

环境策略单元，用于将业务组网结构优化策略部署至测试环境中，并通过测试环境运行业务组网结构优化策略，获取测试环境中的目标业务的处理效率以及调用成功率；

环境验证单元，用于若目标业务的处理效率和调用成功率均达到预设要求，则确定业务组网结构优化策略验证通过。

上述业务可视化模型构建装置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤的技术方案。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

上述实施例提供的一种计算机程序产品，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种业务可视化模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；所述多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中；

根据所述多个网元设备的终端感知数据，获取各所述网元设备的运行数据；

根据各所述网元设备的运行数据，构建所述目标业务的业务可视化模型；所述业务可视化模型表示所述目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个网元设备的终端感知数据，获取各所述网元设备的运行数据，包括：

从所述多个网元设备的终端感知数据中剔除各所述网元设备的业务冗余数据，得到各所述网元设备的目标终端感知数据；

根据各所述网元设备的目标终端感知数据，确定各所述网元设备的运行数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述网元设备的目标终端感知数据，确定各所述网元设备的运行数据，包括：

按照预设的数据类型，将各所述网元设备的目标终端感知数据分类存储至数据管理中心内的网元数据表和业务信息模型表中；

根据所述网元数据表中的当前存储数据，获取各所述网元设备的业务数据和设备运行数据；以及根据所述业务信息模型表中的当前存储数据，获取各所述网元设备的设备操作指令；

将所述多个网元设备的业务数据、所述设备运行数据和所述设备操作指令确定为所述运行数据。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述网元设备的运行数据，构建目标业务的业务可视化模型，包括：

对各所述网元设备的运行数据进行解析，获取各所述网元设备的标识信息、实例信息以及各所述网元设备之间的拓扑信息；

根据各所述网元设备的标识信息、所述实例信息以及各所述网元设备之间的拓扑信息，构建所述目标业务的业务可视化模型。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在构建完成所述目标业务的业务可视化模型的情况下，根据所述业务可视化模型，获取所述多个网元设备的业务组网结构优化策略；

对所述业务组网结构优化策略进行验证；

在所述业务组网结构优化策略验证通过的情况下，根据所述业务组网结构优化策略更新各所述网元设备在所述不同网域的核心网络中部署方式。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务可视化模型，获取所述多个网元设备的业务组网结构优化策略，包括：

根据所述业务可视化模型，获取各所述网元设备的承载量、承载性能参数以及业务调度路径；

根据各所述网元设备的承载量、所述承载性能参数以及所述业务调度路径，确定所述多个网元设备的业务组网结构优化策略。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述业务组网结构优化策略进行验证，包括：

获取所述业务可视化模型的测试环境；

将所述业务组网结构优化策略部署至所述测试环境中，并通过所述测试环境运行所述业务组网结构优化策略，获取所述测试环境中的目标业务的处理效率以及调用成功率；

若所述目标业务的处理效率和所述调用成功率均达到预设要求，则确定所述业务组网结构优化策略验证通过。

8.一种业务可视化模型构建装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取目标业务对应的多个网元设备的终端感知数据；所述多个网元设备分别部署在不同网域的核心网络中；

数据处理模块，用于根据所述多个网元设备的终端感知数据，获取各所述网元设备的运行数据；

模型构建模块，用于根据各所述网元设备的运行数据，构建所述目标业务的业务可视化模型；所述业务可视化模型表示所述目标业务在不同网域下的业务关联拓扑可视化模型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。