CN117640386A - 网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117640386A CN117640386A CN202210964151.3A CN202210964151A CN117640386A CN 117640386 A CN117640386 A CN 117640386A CN 202210964151 A CN202210964151 A CN 202210964151A CN 117640386 A CN117640386 A CN 117640386A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- network slice
- resource
- target network
- slice
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 24
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 19
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 4
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 abstract description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 41
- 230000006870 function Effects 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 15
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 13
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本公开涉及5G技术领域,具体涉及网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备。该网络切片资源自适应调整方法包括:在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收网络切片服务提供者发送的资源调整请求;解析资源调整请求得到资源冲突信息,并基于资源冲突信息确定各目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息;基于各目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各目标网络切片的资源调整策略;将资源调整策略发送至网络切片服务提供者,以使网络切片服务提供者控制各目标网络切片响应对应的资源调整策略。本公开提供的网络切片资源自适应调整方法能够在多网络切片有资源竞争需求时优化网络切片的资源分配。
Description
技术领域
本公开涉及第五代移动通信技术(5G)技术领域,具体涉及一种网络切片资源自适应调整方法、网络切片资源自适应调整装置、存储介质及电子设备。
背景技术
为了向用户提供更完善的网络服务,新一代通信系统可以将逻辑功能抽象为网络切片(Network Slice,NS)。在管理和运维网络切片时,需要监控端到端网络切片和切片用户的关键参数以实现切片性能的端到端SLA(Service-Level Agreement,服务等级协议)保障。
现有的技术虽然考虑使用AI技术进行预测和分析,帮助网络提前做出资源配置和调度决策,但是仍然缺乏切片突发增量需求时避免冲突的资源调度和SLA保障技术。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备,旨在解决多网络切片有资源竞争需求时优化网络切片的资源分配的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的一方面,提供了一种网络切片资源自适应调整方法,包括:在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息;基于各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息,包括:基于所述资源冲突信息确定所述目标网络切片中具有外部事件标识的特殊目标网络切片,以及普通目标网络切片;分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,并根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量;以及分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,并将所述第一序列和所述第二序列拼接以得到所述优先级信息。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,包括:针对所述特殊目标网络切片,基于所述外部事件标识识别事件类型,并根据所述事件类型对应的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值;以及针对所述普通目标网络切片,根据所述普通目标网络切片的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量,包括:遍历所有的所述目标网络切片,基于业务量与资源量的映射关系确定所述业务量预测指标值对应的资源需求总量;根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量,并基于所述已有资源量和资源使用率计算所述目标网络切片的当前剩余资源量;计算所述资源需求总量和所述当前剩余资源量的差值作为所述目标网络切片的共享资源需求量。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,在根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量之前,所述方法还包括:遍历所有的所述目标网络切片,判断所述目标网络切片的业务量预测指标值是否超过所述目标网络切片的服务等级协议的目标极值;在所述业务量预测指标值超过所述目标极值时,调整所述目标网络切片的服务等级协议。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,包括:按照事件优先级确定所述特殊目标网络切片的第一序列;以及在各所述目标网络切片具有优先级标识时,基于原有的优先级标识确定所述普通目标网络切片的第二序列;在各所述目标网络切片不具有优先级标识时,基于各所述普通目标网络切片的共享资源需求量确定所述第二序列。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述基于各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各所述目标网络切片的资源调整策略,包括:根据所述优先级信息确定目标网络切片序列;按照所述目标网络切片序列依次基于所述目标网络切片的共享资源需求量制定所述目标网络切片在各单域上的资源扩容策略和/或流量控制策略作为所述资源调整策略;其中,所述单域包括核心网CN、传输网TN以及接入网AN中的一项或多项。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,在基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略之后,所述方法还包括:遍历所有的所述目标网络切片,通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果;在所述评估结果满足评估通过条件时,执行所述资源调整策略。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果,包括:采集所述目标网络切片的实际网络数据;其中,所述实际网络数据包括物理数据和运行数据;基于所述实际网络数据对所述目标网络切片进行数字化建模得到虚拟网络数据;利用所述虚拟网络数据确定所述目标网络切片中各单域执行所述资源调整策略时的未来状态信息;根据所述目标网络切片中各单域的所述未来状态信息得到所述评估结果。
根据本公开的一些实施例,基于前述方案,所述方法还包括:响应于所述网络切片服务提供者发送的监控任务,向所述网络切片服务提供者发送各网络切片的服务等级指标数据,以使所述网络切片服务提供者根据所述服务等级指标数据以及从网络切片消费者获取的外部事件信息确定是否存在所述资源冲突。
根据本公开实施例的第二方面,提供了一种网络切片资源自适应调整装置,包括:接收模块,用于在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;解析模块,用于解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量;策略模块,用于基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
根据本公开实施例的第三方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中的网络切片资源自适应调整方法。
根据本公开实施例的第四方面,提供了一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中的网络切片资源自适应调整方法。
本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果:
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中,网络切片服务提供者能够识别网络切片的资源冲突情况,自动确定待调整的目标网络切片,以及生成资源调整请求;然后切片管理和编排系统接收到资源调整请求后,能够根据资源冲突信息确定各目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量,进而制定出各目标网络切片的资源调整策略。一方面,提供了一种自主检测切片资源冲突,并请求资源调整的机制,能够在切片承载业务突发大流量需求的资源调度问题时,依旧保障网络质量和SLA;另一方面,通过确定的网络切片的优先级信息和共享资源需求量来制定资源调整策略,能够解决在资源受限场景下,多切片预测性资源管理和调度的问题,综合降低对切片业务的影响。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,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。在附图中:
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整方法的流程示意图;
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种确定优先级信息和共享资源需求量方法的流程示意图;
图3示意性示出本公开示例性实施例中一种网络数字孪生系统的组成示意图;
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整系统的组成示意图;
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整系统的数据交互示意图;
图6示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整装置的组成示意图;
图7示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图;
图8示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
以下对本公开实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述。
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整方法的流程示意图。如图1所示,该网络切片资源自适应调整方法包括步骤S101至步骤S103:
步骤S101,在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;
步骤S102,解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量;
步骤S103,基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中,网络切片服务提供者能够识别网络切片的资源冲突情况,自动确定待调整的目标网络切片,以及生成资源调整请求;然后切片管理和编排系统接收到资源调整请求后,能够根据资源冲突信息确定各目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量,进而制定出各目标网络切片的资源调整策略。一方面,提供了一种自主检测切片资源冲突,并请求资源调整的机制,能够在切片承载业务突发大流量需求的资源调度问题时,依旧保障网络质量和SLA;另一方面,通过确定的网络切片的优先级信息和共享资源需求量来制定资源调整策略,能够解决在资源受限场景下,多切片预测性资源管理和调度的问题,综合降低对切片业务的影响。
下面,将结合附图及实施例对本示例实施方式中的网络切片资源自适应调整方法的各个步骤进行更详细的说明。
在步骤S101中,在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求。
在本公开的一个实施例中,网络切片服务提供者(Network Services Provider,NSP)通过提供多个网络切片(Network Slice,NS)来提供或销售诸如网络接入和带宽之类的服务。
当网络切片服务提供者在判断出至少两个目标网络切片存在资源冲突时,将生成资源调整请求并发送给切片管理和编排系统,那么切片管理和编排系统收到资源调整请求后开始制定各NS的资源调整策略。
因此,所述方法还包括:响应于所述网络切片服务提供者发送的监控任务,向所述网络切片服务提供者发送各网络切片的服务等级指标数据,以使所述网络切片服务提供者根据所述服务等级指标数据以及从网络切片消费者获取的外部事件信息确定是否存在所述资源冲突。
具体来说,网络切片服务提供者NSP在判断是否存在资源冲突时,需要两方面的数据。
其一是需要持续接收切片管理和编排系统发送的各网络切片NS的服务等级指标(Service Level Indicator,SLI)数据,其中,SLI数据主要指网络切片实例的关键性能监控指标数据,例如端到端时延、服务切片用户数、PDU会话数、流量等。
而为了能够持续接收服务等级指标数据,网络切片服务提供者NSP需要创建各网络切片NS的监控任务,进而使得NSP和切片管理和编排系统交互,对各网络切片NS的数据进行监控。
其二是需要通过与网络切片消费者(Network Slicing Customs,NSC)交互,从而采集到外部事件信息。例如来自于外部舆情监控系统采集的突发事件如紧急大型会议、大型现场直播等,或者如客户的临时服务保障信息等外部事件将导致资源需求的突然增加。
网络切片服务提供者NSP根据各网络切片NS的服务等级指标以及外部事件信息评估各NS资源的使用情况,分析确定有无潜在的资源冲突情况,即多于一个NS需要扩容:
待扩容的具有外部事件标识的目标网络切片:当前切片资源使用率r1%,切片流量突增数倍,预估当前切片容量不足,需配置更多资源;
待扩容的其他目标网络切片:当前切片资源使用率r2%...rn%,切片预期流量增长t2%...tn%,r2%*t2%...rn%*tn%中至少有一个大于100%,需配置更多资源。
这里需要说明的是,这里只有在判断至少两个目标网络切片存在资源冲突时,才会生成资源调整请求,因为若有一个NS需要扩容,则直接从共享资源池中申请扩容,并不需要共享资源的调整。
而判断的存在资源冲突的目标网络切片可以是需要执行突发的外部事件的网络切片,或者是基于正常业务的流量尖峰时需要扩容的网络切片。
网络切片服务提供者NSP生成资源调整请求后,向切片管理和编排功能系统发送这些待扩容的目标网络切片的资源调整请求。
基于上述方法,提出一种网络切片服务提供者NSP结合多源信息如服务等级指标数据、外部事件信息等进行综合分析,进而快速确定切片资源需求潜在冲突情况的方法,拓宽了网络切片服务提供者NSP的功能。
在步骤S102中,解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量。
在本公开的一个实施例中,在接收到资源调整请求后,切片管理和编排系统便启动网络切片NS资源自适应调整分析,根据资源调整请求对应的资源冲突信息确定各待扩容的目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量。
具体而言,图2示意性示出本公开示例性实施例中一种确定优先级信息和共享资源需求量方法的流程示意图。如图2所示,步骤S102中确定优先级信息和共享资源需求量方法包括步骤S201至步骤S203:
步骤S201,基于所述资源冲突信息确定所述目标网络切片中具有外部事件标识的特殊目标网络切片,以及普通目标网络切片;
步骤S202,分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,并根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量;以及
步骤S203,分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,并将所述第一序列和所述第二序列拼接以得到所述优先级信息。
具体地,在步骤S201中,对于需要处理外部事件的特殊目标网络切片和其他不处理外部事件的普通目标网络切片需要区别处理,因此首先将两类目标网络切片归类。
需要说明的是,根据实际情况,确定的特殊目标网络切片可能是一个或多个,普通目标网络切片类似,也可能是一个或多个。
在步骤S202中,需要确定各目标网络切片的共享资源需求量。其中,特殊目标网络切片和普通目标网络切片的业务量预测指标值的计算方法不同。
具体而言,针对所述特殊目标网络切片,基于所述外部事件标识识别事件类型,并根据所述事件类型对应的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值。
也就是说,当存在突发的外部事件,首先需要识别其事件类型,进而确定其应用模式,再结合历史数据中与之具有相同应用模式的突发事件的历史业务量数据(如历史流量、切片用户数、PDU会话数)进行机器学习,进而输出预测的目标时间周期内网络切片业务量预测指标值。
针对所述普通目标网络切片,根据所述普通目标网络切片的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值。
即选择合适的AI算法模型,根据读取的该网络切片的历史业务量数据进行预测,进而输出目标时间周期内网络切片的业务量预测指标值。
基于上述方法,提出针对特殊目标网络切片和普通目标网络切片的两种业务量指标值预测方式,能够更加贴合实际情况,预测精度更高。
在本公开的一个实施例中,在得到各网络切片NS的业务量预测指标值之后,确定各NS的共享资源需求量。
具体地,所述根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量,包括:遍历所有的所述目标网络切片,基于业务量与资源量的映射关系确定所述业务量预测指标值对应的资源需求总量;根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量,并基于所述已有资源量和资源使用率计算所述目标网络切片的当前剩余资源量;计算所述资源需求总量和所述当前剩余资源量的差值作为所述目标网络切片的共享资源需求量。
首先,确定资源需求总量。业务量与资源量的映射关系是提前配置好的,例如通过网络资源规划预置模板或者机器学习算法模型已经确定了业务量与资源量之间的对应关系。因此可以根据业务量预测指标值得到对应的资源需求总量R,资源需求至少为包括核心网CN、传输网TN以及接入网AN其中任何一个域的计算、存储、带宽等一类资源。所需的资源可以由NS当前剩余资源以及共享资源池获得。
然后,计算当前剩余资源量。服务等级协议即SLA,它描述是双方的一种约定,是一种服务可用性的指标,为预先配置的该网络切片NS的已有资源量c;资源使用率r%表示目前该NS的资源使用率;根据已有资源量c和资源使用率r%即可计算出当前剩余资源量为c*(1-r%)。
最后,计算共享资源需求量。已知目标网络切片的资源需求总量R,以及当前剩余资源量c*(1-r%),将两者求差得到该目标网络切片需要从共享资源池中提取的共享资源需求量为R-c*(1-r%)。
在本公开的一个实施例中,在根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量之前,所述方法还包括:遍历所有的所述目标网络切片,判断所述目标网络切片的业务量预测指标值是否超过所述目标网络切片的服务等级协议的目标极值;在所述业务量预测指标值超过所述目标极值时,调整所述目标网络切片的服务等级协议。
具体地,在预测到各目标网络切片的业务量预测指标值之后,可以判断一下该业务量预测指标值是否超过了服务等级协议SLA中服务等级目标约定的指标最大值,若超过了这个目标极值,则需要重新协商SLA,进而更改服务等级协议对应的已有资源量。
在步骤S203中,需要确定各目标网络切片的优先级信息。
具体地,首先确定特殊目标网络切片的第一序列。当有多个特殊目标网络切片时,特殊目标网络切片的顺序可以按照事件优先级来确认,事件优先级越高,则对应的目标网络切片的顺序越前。若只要一个特殊目标网络切片时,则无需排序直接得到第一序列。
然后确定普通目标网络切片的第二序列。即在各目标网络切片具有优先级标识时,基于原有的优先级标识确定普通目标网络切片的第二序列,也就是顺序不变;在各目标网络切片不具有优先级标识时,基于各普通目标网络切片的共享资源需求量,将其由高到底依次排序,此种方法使感知资源缺乏的2网络切片数目最少。
最后,将第一序列和第二序列拼接。特殊目标网络切片比普通目标网络切片整体具有较高的优先级,因此,将第二序列拼接在第一序列之后,便可得到目标网络切片序列,根据目标网络切片序列设置各目标网络切片的优先级。
基于上述方法,最终可以得到各目标网络切片的优先级以及共享资源需求量,如表1所示。
表1目标网络切片的优先级以及共享资源需求量
其中,R1-c1(1-r1%)+R2-c2(1-r2%)+...+Rn-c3(1-rn%)>s。
基于上述方法,能够分析每个待扩容的目标网络切片共享资源需求量,结合网络切片的业务类型,动态确定和更新网络切片优先级。
在步骤S103中,基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
在本公开的一个实施例中,所述基于各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各所述目标网络切片的资源调整策略,包括:根据所述优先级信息确定目标网络切片序列;按照所述目标网络切片序列依次基于所述目标网络切片的共享资源需求量制定所述目标网络切片在各单域上的资源扩容策略和/或流量控制策略作为所述资源调整策略;其中,所述单域包括核心网CN、传输网TN以及接入网AN中的一项或多项。
具体来说,根据各目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息,按照目标网络切片序列依次决策目标网络切片在各单域上的资源调整策略。其中,单域即为目标网络切片包括的核心网CN、传输网TN以及接入网AN中的一个域。制定资源调整策略时,对于优先级较高的NS,策略将是资源扩展,即制定资源扩容策略,扩容量即为共享资源需求量;对于优先级较低的NS,策略将是流量控制、准入控制等,即制定流量控制策略。
需要说明的是,此策略制定可以使用AI(ArtificialIntelligence)算法模型,该模型可以从切片管理和编排系统的AI分析功能模块调用保存,由历史资源需求和资源分配数据,结合人工经验对资源分配策略打标训练得到有监督学习模型,可根据策略执行反馈调优。
切片管理和编排系统在确定了各目标网络切片的资源调整策略后,执行该资源调整策略,并在执行完资源调整策略,将执行完成后的响应反馈至网络切片服务提供者NSP。
随后,一旦外部事件或其他信息预测的业务量预测指标值对应的流量尖峰时段过去,则会像之前一样更新网络切片的资源配置策略。
在本公开的一个实施例中,在执行所述资源调整策略之前,所述方法还包括:遍历所有的所述目标网络切片,通过网络数字孪生仿真对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果;在所述评估结果满足评估通过条件时,执行所述资源调整策略。
具体地,为了验证资源调整策略的有效性,可以通过网络数字孪生仿真分析NS资源调整策略后再执行该策略。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
其中,所述通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果,包括:采集所述目标网络切片的实际网络数据;其中,所述实际网络数据包括物理数据和运行数据;基于所述实际网络数据对所述目标网络切片进行数字化建模得到虚拟网络数据;利用所述虚拟网络数据确定所述目标网络切片中各单域执行所述资源调整策略时的未来状态信息;根据所述目标网络切片中各单域的所述未来状态信息得到所述评估结果。
图3示意性示出本公开示例性实施例中一种网络数字孪生系统的组成示意图。参考图3所示,网络数字孪生系统300包括数据交互层301、建模管理功能模块302以及仿真分析功能模块303。
其中,数据交互层301主要实现数据采集、数据融合和数据治理功能。数据采集用于从物理环境中采集内在数据,以及各种传感器实时采集的多模式、多类型的运行数据。数据融合用于捕获的大量异构数据。最后进行数据治理。数据交互层将治理的数据发送给建模管理模块进行模型优化。
建模管理功能模块302主要处理网络的数字化建模和呈现,与实际网络实的同步和运营管理。建模管理提供数字建模和建模优化(例如自学习和自调整)。
仿真分析功能模块303主要提供模型仿真分析服务。根据策略拓扑、当前状态计算,仿真和测试策略部署的未来状态,对策略进行评估分析。
具体地,由数据交互层301采集目标网络切片的物理数据和运行数据,之后由建模管理功能模块302进行数字化建模得到虚拟网络数据,最后再由仿真分析功能模块303来确定各单域的未来状态信息得到最终的评估结果,当评估通过时意味着该资源调整策略可行。
基于上述方法,能够在部署策略前通过网络数字孪生仿真分析验证策略,保障策略的可靠性。
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整系统的组成示意图。参考图4所示,网络切片资源自适应调整系统包括网络切片消费者401、网络服务提供者402、切片管理和编排系统403。
其中,网络服务提供者402与网络切片消费者401交互,可以从网络切片消费者401中获取舆情等外部事件信息;同时,网络服务提供者402与切片管理和编排系统403交互,可以实现与切片管理和编排系统403的数据监控任务的请求与响应,以及网络切片资源调整的请求与响应。
切片管理和编排系统403包括四个模块,分别为跨域管理和编排功能模块4031、单域管理和编排功能模块4032、数字孪生仿真验证模块4033以及AI分析功能模块4034。
其中,跨域管理和编排功能模块4031与网络服务提供者402交互响应相关的请求,系统间各模块交互完成各自的功能实现网络切片的智能管理和调度,例如,AI分析功能模块4034负责根据资源调整请求对应的资源冲突信息确定各NS的共享资源需求量和优先级信息以及制定资源调整策略;单域管理和编排功能模块4032负责将资源调整策略发送至数字孪生仿真验证模块4033,实现对策略进行映射、验证和实施部署;数字孪生仿真验证模块4033实现策略仿真验证及分析、AI模型验证、数字孪生模型迭代等。
需要说明的是,网络数字孪生仿真验证模块4033除了可以和单域管理和编排功能模块4032交互,还可以和跨域管理和编排功能模块4031交互,进而实现跨域上的策略仿真验证分析。
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整系统的数据交互示意图。参考图5所示,该网络切片资源自适应调整系统执行网络切片资源自适应调整方法的步骤如下:
步骤S501,网络服务提供者NSP向切片管理和编排系统的跨域管理和编排功能模块发送监控任务请求;
步骤S502,跨域管理和编排功能模块返回各网络切片的服务等级指标数据SLI;
步骤S503,网络切片消费者NSC发送外部消息;
步骤S504,网络服务提供者NSP根据服务等级指标数据SLI以及外部事件信息确定是否存在资源冲突;
步骤S505,网络服务提供者NSP判断存在资源冲突时,向切片管理和编排系统的跨域管理和编排功能模块发送资源调整请求;
步骤S506,跨域管理和编排功能模块将资源调整请求转发至AI分析功能模块;
步骤S507,AI分析功能模块预测业务量预测指标值,以及重新定义待扩容的目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息;
步骤S508,AI分析功能模块将共享资源需求量和优先级信息转发至跨域管理和编排功能模块;
步骤S509,跨域管理和编排功能模块根据各目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定目标网络切片在各域的资源调整策略。
步骤S510,跨域管理和编排功能模块将目标网络切片在各域的资源调整策略发送至单域管理和编排功能模块;
步骤S511,单域管理和编排功能模块调用网络数字孪生仿真验证模块,在判断资源调整策略评估通过后进行策略映射、验证和实施部署以执行资源调整策略;
步骤S512,执行完资源调整策略之后,将执行完成的响应发送至网络服务提供者NSP。
基于上述方法,本公开提供了一种避免冲突的切片资源自适应调整方案,通过使用AI辅助分析、预测流量和资源需求突增、决策定义切片的优先级和资源分配策略,使用数字孪生进行策略验证,然后资源调整策略部署的方案,保障网络质量和SLA,实现潜在资源需求冲突场景识别和资源智能灵活调度。能够解决在资源受限场景下,多切片预测性资源管理和调度的问题,综合降低对切片业务的影响;解决切片承载业务突发大流量需求的资源调度问题,保障网络质量和SLA;解决多切片有资源竞争需求时,如何通过切片业务类型识别,保障切片资源分配的问题。
图6示意性示出本公开示例性实施例中一种网络切片资源自适应调整装置的组成示意图,如图6所示,该网络切片资源自适应调整装置600可以包括接收模块601、解析模块602以及策略模块603。其中:
接收模块601,用于在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;
解析模块602,用于解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量;
策略模块603,用于基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
根据本公开的示例性实施例,所述解析模块602包括确定单元、需求量单元以及优先级单元,所述确定单元用于基于所述资源冲突信息确定所述目标网络切片中具有外部事件标识的特殊目标网络切片,以及普通目标网络切片;所述需求量单元用于分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,并根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量;以及所述优先级单元用于分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,并将所述第一序列和所述第二序列拼接以得到所述优先级信息。
根据本公开的示例性实施例,所述需求量单元用于针对所述特殊目标网络切片,基于所述外部事件标识识别事件类型,并根据所述事件类型对应的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值;以及针对所述普通目标网络切片,根据所述普通目标网络切片的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值。
根据本公开的示例性实施例,所述需求量单元还用于遍历所有的所述目标网络切片,基于业务量与资源量的映射关系确定所述业务量预测指标值对应的资源需求总量;根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量,并基于所述已有资源量和资源使用率计算所述目标网络切片的当前剩余资源量;计算所述资源需求总量和所述当前剩余资源量的差值作为所述目标网络切片的共享资源需求量。
根据本公开的示例性实施例,所述需求量单元还用于遍历所有的所述目标网络切片,判断所述目标网络切片的业务量预测指标值是否超过所述目标网络切片的服务等级协议的目标极值;在所述业务量预测指标值超过所述目标极值时,调整所述目标网络切片的服务等级协议。
根据本公开的示例性实施例,所述优先级单元用于按照事件优先级确定所述特殊目标网络切片的第一序列;以及在各所述目标网络切片具有优先级标识时,基于原有的优先级标识确定所述普通目标网络切片的第二序列;在各所述目标网络切片不具有优先级标识时,基于各所述普通目标网络切片的共享资源需求量确定所述第二序列。
根据本公开的示例性实施例,所述策略模块603用于根据所述优先级信息确定目标网络切片序列;按照所述目标网络切片序列依次基于所述目标网络切片的共享资源需求量制定所述目标网络切片在各单域上的资源扩容策略和/或流量控制策略作为所述资源调整策略;其中,所述单域包括核心网CN、传输网TN以及接入网AN中的一项或多项。
根据本公开的示例性实施例,所述网络切片资源自适应调整装置600还包括验证单元,所述验证单元用于在基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略之后,遍历所有的所述目标网络切片,通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果;在所述评估结果满足评估通过条件时,执行所述资源调整策略。
根据本公开的示例性实施例,所述验证单元用于采集所述目标网络切片的实际网络数据;其中,所述实际网络数据包括物理数据和运行数据;基于所述实际网络数据对所述目标网络切片进行数字化建模得到虚拟网络数据;利用所述虚拟网络数据确定所述目标网络切片中各单域执行所述资源调整策略时的未来状态信息;根据所述目标网络切片中各单域的所述未来状态信息得到所述评估结果。
根据本公开的示例性实施例,所述网络切片资源自适应调整装置600还包括监控单元,所述监控单元用于响应于所述网络切片服务提供者发送的监控任务,向所述网络切片服务提供者发送各网络切片的服务等级指标数据,以使所述网络切片服务提供者根据所述服务等级指标数据以及从网络切片消费者获取的外部事件信息确定是否存在所述资源冲突。
上述的网络切片资源自适应调整装置600中各模块的具体细节已经在对应的网络切片资源自适应调整方法中进行了详细的描述,因此此处不再赘述。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的存储介质。图7示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图,如图7所示,描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如手机上运行。然而,本公开的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。图8示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是,图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,计算机系统800包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)801,其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory,ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805:包括键盘、鼠标等的输入部分806;包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)等以及扬声器等的输出部分807;包括硬盘等的存储部分808;以及包括诸如LAN(Local Area Network,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器810上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地,根据本公开的实施例,下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时,执行本公开的系统中限定的各种功能。
需要说明的是,本公开实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、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、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码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。也应当注意,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,两个接连地表示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,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操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。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面,本公开还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时,使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (13)
1.一种网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,包括:
在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;
解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息;
基于各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
2.根据权利要求1所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息,包括:
基于所述资源冲突信息确定所述目标网络切片中具有外部事件标识的特殊目标网络切片,以及普通目标网络切片;
分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,并根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量;以及
分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,并将所述第一序列和所述第二序列拼接以得到所述优先级信息。
3.根据权利要求2所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述分别计算各所述特殊目标网络切片和各所述普通目标网络切片的业务量预测指标值,包括:
针对所述特殊目标网络切片,基于所述外部事件标识识别事件类型,并根据所述事件类型对应的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值;以及
针对所述普通目标网络切片,根据所述普通目标网络切片的历史业务量数据进行预测得到所述业务量预测指标值。
4.根据权利要求2所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述根据所述业务量预测指标值确定所述共享资源需求量,包括:
遍历所有的所述目标网络切片,基于业务量与资源量的映射关系确定所述业务量预测指标值对应的资源需求总量;
根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量,并基于所述已有资源量和资源使用率计算所述目标网络切片的当前剩余资源量;
计算所述资源需求总量和所述当前剩余资源量的差值作为所述目标网络切片的共享资源需求量。
5.根据权利要求4所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,在根据所述目标网络切片的服务等级协议确定所述目标网络切片的已有资源量之前,所述方法还包括:
遍历所有的所述目标网络切片,判断所述目标网络切片的业务量预测指标值是否超过所述目标网络切片的服务等级协议的目标极值;
在所述业务量预测指标值超过所述目标极值时,调整所述目标网络切片的服务等级协议。
6.根据权利要求2所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述分别确定所述特殊目标网络切片的第一序列以及所述普通目标网络切片的第二序列,包括:
按照事件优先级确定所述特殊目标网络切片的第一序列;以及
在各所述目标网络切片具有优先级标识时,基于原有的优先级标识确定所述普通目标网络切片的第二序列;
在各所述目标网络切片不具有优先级标识时,基于各所述普通目标网络切片的共享资源需求量确定所述第二序列。
7.根据权利要求1所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述基于各所述目标网络切片的共享资源需求量和优先级信息制定各所述目标网络切片的资源调整策略,包括:
根据所述优先级信息确定目标网络切片序列;
按照所述目标网络切片序列依次基于所述目标网络切片的共享资源需求量制定所述目标网络切片在各单域上的资源扩容策略和/或流量控制策略作为所述资源调整策略;其中,所述单域包括核心网CN、传输网TN以及接入网AN中的一项或多项。
8.根据权利要求1所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,在执行所述资源调整策略之前,所述方法还包括:
遍历所有的所述目标网络切片,通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果;
在所述评估结果满足评估通过条件时,执行所述资源调整策略。
9.根据权利要求8所述的网络切片资源自适应调整方法,其特征在于,所述通过网络数字孪生对所述目标网络切片的资源调整策略进行评估得到评估结果,包括:
采集所述目标网络切片的实际网络数据;其中,所述实际网络数据包括物理数据和运行数据;
基于所述实际网络数据对所述目标网络切片进行数字化建模得到虚拟网络数据;
利用所述虚拟网络数据确定所述目标网络切片中各单域执行所述资源调整策略时的未来状态信息;
根据所述目标网络切片中各单域的所述未来状态信息得到所述评估结果。
10.根据权利要求1所述的网络切片资源自适应调整方法,所述方法还包括:
响应于所述网络切片服务提供者发送的监控任务,向所述网络切片服务提供者发送各网络切片的服务等级指标数据,以使所述网络切片服务提供者根据所述服务等级指标数据以及从网络切片消费者获取的外部事件信息确定是否存在所述资源冲突。
11.一种网络切片资源自适应调整装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于在网络切片服务提供者确定至少两个目标网络切片存在资源冲突时,接收所述网络切片服务提供者发送的资源调整请求;
解析模块,用于解析所述资源调整请求得到资源冲突信息,并基于所述资源冲突信息确定各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量;
策略模块,用于基于各所述目标网络切片的优先级信息和共享资源需求量制定各所述目标网络切片的资源调整策略,并执行所述资源调整策略。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至10任一项所述的网络切片资源自适应调整方法。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至10任一项所述的网络切片资源自适应调整方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210964151.3A CN117640386A (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210964151.3A CN117640386A (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117640386A true CN117640386A (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=90018601
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210964151.3A Pending CN117640386A (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117640386A (zh) |
-
2022
- 2022-08-11 CN CN202210964151.3A patent/CN117640386A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Toka et al. | Machine learning-based scaling management for kubernetes edge clusters | |
CN101084680B (zh) | 在电信服务和/或网络管理平台中管理资源的方法、相应平台及其计算机程序产品 | |
US8352951B2 (en) | Method and apparatus for utility-based dynamic resource allocation in a distributed computing system | |
US7953843B2 (en) | System and method for evaluating a heterogeneous cluster for supporting expected workload in compliance with at least one service parameter | |
US7860973B2 (en) | Data center scheduler | |
US20060117317A1 (en) | On-demand utility services utilizing yield management | |
CN102724103B (zh) | 代理服务器、分层次网络系统及分布式工作负载管理方法 | |
WO2017172206A1 (en) | Structured machine learning framework | |
CN105703927A (zh) | 一种资源分配方法、网络设备和网络系统 | |
CN113472659B (zh) | 转发路径的确定方法、装置及sdn控制器 | |
CN105379204A (zh) | 用于选择数据路由的资源的方法和系统 | |
Moussa et al. | Toward effective service composition for real-time SOA-based systems | |
Santos et al. | A multi-tier fog content orchestrator mechanism with quality of experience support | |
EP1545066B1 (en) | Systems and methods that employ process algebra to specify contracts and utilize performance prediction implementations thereof to measure the specifications | |
US9838504B2 (en) | Dynamic network traffic management in response to non-network conditions input | |
CN111754218A (zh) | 支付方式推荐方法和装置 | |
CN117640386A (zh) | 网络切片资源自适应调整方法、装置、存储介质及电子设备 | |
Luo et al. | An enhanced workflow scheduling strategy for deadline guarantee on hybrid grid/cloud infrastructure | |
CN117203944A (zh) | 算力网络的资源调度方法 | |
CN114896296A (zh) | 云服务资源配置方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
CN115460700A (zh) | 基于联邦学习的网络资源配置方法、装置、电子设备及介质 | |
CN106533730B (zh) | Hadoop集群组件指标的采集方法及装置 | |
CN106170767B (zh) | 一种确定虚拟机数量调整操作的装置和方法 | |
CN114462506A (zh) | 一种支持偏好策略的通信网络辅助规划方法及其应用 | |
Nuaimi et al. | Managing QoS in IoTs: a survey |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |