CN117675808A - 一种通信方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通信方法、装置、设备和存储介质；所述方法包括：网元向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

Description

一种通信方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种通信方法、装置、设备和存储介 质。

背景技术

现有方案中，X86、ARM等操作系统具备中央处理器(CPU，Central processingunit)频率调整功能，可以通过系统配置CPU扩展最大频率或最小频 率，从而实现根据CPU利用率、CPU负载等状态调整CPU频率。

开放式无线电接入网(O-RAN，Open Radio Access Network)架构中定义 云虚拟化平台(O-Cloud)，用于将通用物理资源经云化或虚拟化技术后部署无 线网络功能，包括O-Cloud基础架构管理服务(IMS，Infrastructure Management Services)、O-Cloud部署管理服务(DMS，Deployment Management Services)、 虚拟化网络功能(VNF，VirtualisedNetwork Function)和/或容器化网络功能 (CNF，Cloud Native Network Functions)。同时，O-Cloud可以通过O2接口与 服务管理和编排(SMO，Service Management andOrchestration)交互，从而SMO 对O-Cloud基础设施、VNF和/或CNF等资源进行管理。其中，SMO通过O2ims 接口进行基础设施与云平台部署和资源管理，SMO通过O2dms接口进行VNF和/或CNF的部署和资源管理。

现有方案中，基于O-RAN架构部署VNF和/或CNF时，无法根据O-Cloud 资源占用情况灵活配置并执行节能策略。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种通信方法、装置、设备和存储 介质。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种通信方法，应用于网元，所述方法包括：

向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资 源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述方法还包括：

接收来自所述云平台的测量信息；

基于所述测量信息，确定所述第一信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

近实时无线智能控制器(Near-RT RIC)；

开放无线接入网控制单元(O-CU)；

开放无线接入网控制单元控制平面(O-CU-CP)；

开放无线接入网控制单元用户平面(O-CU-UP)；

开放无线接入网分布式单元(O-DU)；

开放无线接入网无线电单元(O-RU)。

上述方案中，所述基于所述测量信息，确定所述第一信息，包括以下至少 之一：

运用预设的第一模型识别所述测量信息，确定第一信息；

基于预设的第一规则和所述测量信息，确定第一信息；

其中，所述第一规则包括以下至少之一：

所述测量信息中的每个参数值对应的第一触发条件和所述第一触发条件对 应的第一操作；

所述测量信息包括的每种参数值组合对应的第二触发条件和所述第二触发 条件对应的第二操作。

上述方案中，所述第一触发条件包括：参数值属于第一阈值区间；

所述第二触发条件包括：参数值组合中的每个参数值属于所述参数值相应 的第二阈值区间。

上述方案中，所述第一操作和所述第二操作，包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：服务管理和编排(SMO，ServiceManagement and Orchestration)、网络功能虚拟化编排器(NFVO，Network FunctionsVirtualisation Orchestrator)、移动边缘协调(MEO，ME orchestrator)、 虚拟网络功能管理器(VNFM，Virtualised Network Function Manager)、容器网 络功能管理器(CNFM，Container Network Function Manager)。

本发明实施例提供了一种通信方法，应用于云平台，所述方法包括：

接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台网络功能的 计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述方法还包括：

向所述网元发送测量信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的虚拟资源与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

上述方案中，所述方法还包括：

根据所述第一信息进行云平台网络功能的计算资源的配置。

上述方案中，根据所述第一信息进行云平台网络功能的计算资源的配置， 包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、 CNFM。

本发明实施例提供了一种通信装置，应用于网元，所述装置包括：第一发 送模块，用于向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能 的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述装置还包括：

第一接收模块，用于接收来自所述云平台的测量信息；

第一确定模块，用于基于所述测量信息，确定所述第一信息；

所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

上述方案中，所述第一确定模块，用于执行以下至少之一：

运用预设的第一模型识别所述测量信息，确定所述第一信息；

基于预设的第一规则和所述测量信息，确定第一信息；

其中，所述第一规则包括以下至少之一：

所述测量信息中的每个参数值对应的第一触发条件和所述第一触发条件对 应的第一操作；

所述测量信息包括的每种参数值组合对应的第二触发条件和所述第二触发 条件对应的第二操作。

上述方案中，所述第一触发条件包括：参数值属于第一阈值区间；

所述第二触发条件包括：参数值组合中的每个参数值属于所述参数值相应 的第二阈值区间。

上述方案中，所述第一操作和所述第二操作，包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、 CNFM。

本发明实施例提供了一种通信装置，应用于云平台，所述装置包括：第二 接收模块，用于接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台 网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述装置还包括：第二发送模块，用于向所述网元发送测量 信息；

所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的虚拟资源与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

上述方案中，所述装置还包括：配置模块，用于根据所述第一信息进行云 平台网络功能的计算资源的配置。

上述方案中，所述配置模块，用于执行以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、 CNFM。

本发明实施例又提供了一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在存储 器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程 序时实现网元侧任一项所述方法的步骤；或者，所述处理器执行所述程序时实 现云平台侧任一项所述方法的步骤。

本发明实施例还提供了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网元侧任一项所述方法的步 骤；或者，所述计算机程序被处理器执行时实现云平台侧任一项所述方法的步 骤。

本发明实施例所提供的一种通信方法、装置、设备和存储介质，所述方法 包括：网元向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的 计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定；云平台接 收来自网元的第一信息。如此，网元可以根据云平台自身的测量信息确定第一 信息，云平台基于第一信息进行网络功能的计算资源的灵活配置，实现针对云 平台网络功能级别的计算资源调整以达到更精准的节能配置。

附图说明

图1为一种O-RAN架构的示意图；

图2为本发明实施例提供的一种通信方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种通信方法的流程示意图；

图4为本发明应用实施例提供的一种通信方法的流程示意图；

图5为本发明应用实施例提供的一种生成节能策略方法的流程示意图；

图6为本发明应用实施例提供的另一种生成节能策略方法的流程示意图；

图7为本发明应用实施例提供的一种CPU频率的配置策略生成方法的流程 示意图；

图8为本发明应用实施例提供的另一种CPU频率的配置策略生成方法的流 程示意图；

图9为本发明应用实施例提供的一种CPU核的配置策略生成方法的流程示 意图；

图10为本发明应用实施例提供的一种CPU电源状态的配置策略生成方法 的流程示意图；

图11为本发明实施例提供的一种通信装置的结构示意图；

图12为本发明实施例提供的另一种通信装置的结构示意图；

图13为本发明实施例提供的一种通信设备的结构示意图。

具体实施方式

相关技术中，O-RAN架构如图1所示，O-Cloud可以通过O2接口与SMO 交互。

在部署VNF和/或CNF时，SMO通过O2dms向O-Cloud DMS发送的配置 文件中配置CPU内核的数量，从而触发O-Cloud DMS创建VNF和/或CNF所 需的资源并实例化。但相关技术中SMO通过O2dms发给O-Cloud DMS的配置 文件中仅指定虚拟CPU(vCPU)的数量，当部署的VNF和/或CNF当前工作 负载较低时，O-Cloud需要相应减少为当前VNF和/或CNF分配的资源，例如： 降低CPU频率、修改CPU电源状态等，而无法实现O-Cloud的CPU频率、CPU 状态等资源的调整，也无法根据O-Cloud的资源占用情况进行灵活配置和/或节 能操作。

基于此，本发明实施例提供一种通信方法，网元向云平台发送第一信息； 所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基 于所述云平台的测量信息确定；云平台接收来自网元的第一信息。从而，实现 云平台根据自身的测量信息进行网络功能的计算资源的灵活配置。

下面结合实施例对本发明再作进一步详细的说明。

图2为本发明实施例提供的一种通信方法的流程示意图；如图2所示，所 述方法可以应用于网元，所述方法包括：

步骤201、向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功 能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

这里，所述网元包括但不限于以下至少之一：服务管理和编排(SMO， ServiceManagement and Orchestration)、网络功能虚拟化编排器(NFVO，Network FunctionsVirtualisation Orchestrator)、移动边缘协调(MEO，ME orchestrator)、 虚拟网络功能管理器(VNFM，Virtualised Network Function Manager)、容器网 络功能管理器(CNFM，Container Network Function Manager)。

所述网元也可以是一种网络设备、网络功能，其可以与云平台进行交互， 例如，可以是SMO，或者是SMO中的某个功能单元。

在一些实施例中，所述计算资源配置至少包括：CPU配置。

在一些实施例中，所述第一信息包括但不限于以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

在一些实施例中，所述第二信息，包括但不限于以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

具体的，所述网元通过第一信息指示云平台进行网络功能计算资源的配置， 第一信息可以包括操作所需的相关参数，如以下至少之一：第二信息、虚拟CPU 的数量、CPU的频率选项或CPU的频率模式、CPU的电源状态。云平台基于 接收到的第一信息包括的参数进行相关的资源配置，从而达到节能等效果。

这里，云平台可以通过一个或多个CPU实现。

CPU为物理CPU，物理CPU具有一个或多个CPU核(也称CPU内核)， 即CPU可以是单核CPU、多核CPU等，相应的CPU可以具有单个CPU内核、 多个CPU内核。CPU上可以实现一个或多个虚拟CPU。

应用时，通过虚拟化技术，基于虚拟CPU与CPU核的映射关系，在网络 功能绑定的CPU核上为网络功能分配相应的虚拟CPU。

虚拟CPU的数量可以是CPU为网络功能分配的虚拟CPU的数量。若云平 台实现多个网络功能，则虚拟CPU的数量可以包括：针对每个网络功能分配的 虚拟CPU的数量。

针对云平台(如O-Cloud)中的无线网络功能，如集中单元(CU，CentralizedUnit)、分布单元(DU，Distributed Unit)、无线接入网智能控制器(RIC，RAN IntelligentController)等通过虚拟化技术实现相应软件功能，虚拟化无线网络功 能可以部署在通用服务器上，这里称为网络功能。网络功能可以被分配物理服 务器上特定的计算、存储、网络等资源，网络功能与已分配的资源共同构成实 例。所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

近实时无线智能控制器(Near-RT RIC)；

开放无线接入网控制单元(O-CU，O-RAN Central Unit)；

O-CU控制平面(O-CU-CP，O-CU Control Plane)；

O-CU用户平面(O-CU-UP，O-CU User Plane)；

开放无线接入网分布式单元(O-DU，O-RAN Distributed Unit)；

开放无线接入网无线电单元(O-RU，O-RAN Radio Unit)等。

CPU的频率选项或CPU的频率模式，可以包括但不限于以下之一：

performance(高性能模式，根据配置的最大频率执行)；

powersave(节能模式，根据配置的最小频率执行)；

userspace(根据用户空间设置的CPU频率执行，需要携带目标CPU频率 配置参数，例如，scaling_set_speed)；

schedutil(内核空间调度器计算各任务负载，并由CPU频率控制器基于CPU 利用率调整CPU频率)；

ondemand(根据CPU的负载按比例调整CPU频率)；

conservative(根据CPU的负载按照步长调整CPU频率)。

CPU的电源状态，可以包括但不限于以下之一：

G-State(全局系统级别的电源状态，其下对应其他状态)；

S-State(CPU休眠状态，数字越大休眠程度越高)；

C-State(仅对G0状态有效，CPU内核级别工作状态，数字越大节能程度 越高)；

P-State(系统性能设定状态，通过调整CPU频率降低CPU能耗，P0为最 高性能，P1、P2等为节省电能的状态)；

T-State(节能状态，通过调整CPU运行时间达到节能)。

CPU核的绑定规则，可以包括但不限于以下之一：STATIC、DYNAMIC。

需要说明的是，CPU的频率选项或CPU的频率模式、CPU的电源状态、CPU核的绑定规则等可以基于实际应用场景预先设定或配置，以上描述不对其 进行限定。

实际应用时，云平台可以将自身的状态告诉网元，由网元针对该云平台的 状态提供节能策略和/或计算资源的调整策略，即即发送第一信息。

基于此，在一些实施例中，所述方法还包括：

接收来自所述云平台的测量信息；

基于所述测量信息，确定所述第一信息；

其中，所述测量信息包括但不限于以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

这里，云平台对自身状态进行测量，得到测量信息；将测量信息上报给网 元，网元基于测量信息确定第一信息。

需要说明的是，所述CPU利用率可以指CPU核的利用率和/或物理CPU 的利用率；所述CPU频率可以指CPU核的频率和/或物理CPU的频率；这里 不做限定。CPU的温度一般指物理CPU的温度；CPU的电源状态一般指物理 CPU的电源状态。

在一些实施例中，所述第三信息，包括但不限于以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

这里，云平台可以对自身的CPU频率、CPU利用率、CPU的温度、CPU 的电源状态、当前运行的网络功能的情况(如网络功能是否支持CPU核绑定、 网络功能绑定的CPU核、虚拟CPU与CPU核的对应关系)、虚拟CPU的数量 (可以具体包括为每个网络功能分别分配的虚拟CPU的数量)等进行检测，得 到测量信息，告知给网元后可以供网元生成节能策略。

实际应用时，云平台检测后得到测量信息，通过测量信息告知网元自身当 前的状态；网元基于测量信息确定第一信息，将第一信息发送给云平台；云平 台基于第一信息进行网络功能的计算资源的配置。例如，将某一网络功能与CPU 核绑定、将CPU的频率选项或CPU的频率模式调整为高性能模式等。

另外，可以设定节能策略涉及到的资源调整策略参数的优先级。例如，在 生成节能策略时优先调整CPU频率或调整使用的CPU核的数量，最后修改CPU 的电源状态。

在一些实施例中，测量信息和/或配置信息，还可以包括集群相关标识信息。 所述集群相关配置信息包括但不限于以下至少之一：

云标识(cloudId)，即云平台的标识符，用于标识当前网络功能所在的云平 台；

第一标识，用于标识当前网络功能所在云平台集群的主节点；

第二标识，用于标识当前网络功能所在云平台集群的工作节点；

第三标识，用于标识当前网络功能的实例。

在一些实施例中，所述基于所述测量信息，确定所述第一信息，包括：

基于预设的第一规则和所述测量信息，确定所述第一信息；

运用预设的第一模型识别所述测量信息，确定所述第一信息。

这里，预设的第一规则和预设的第一模型可以是基于任意需求制定，对于 第一规则和/或第一模型的制定方式、制定内容均不作限定。

在一些实施例中，所述第一规则包括但不限于以下至少之一：

所述测量信息中的每个参数值对应的第一触发条件和所述第一触发条件对 应的第一操作；

所述测量信息包括的每种参数值组合对应的第二触发条件和所述第二触发 条件对应的第二操作。

在一些实施例中，所述第一触发条件包括：参数值属于第一阈值区间；

所述第二触发条件包括：参数值组合中的每个参数值属于所述参数值相应 的第二阈值区间。

在一些实施例中，所述第一操作和所述第二操作，包括但不限于以下至少 之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

具体的，所述测量信息包括的参数值，可以是测量信息中任一参数的实时 的测量值或统计值；

参数值组合，可以包括测量信息中多个参数的实时的测量值或统计值。

举例来说，参数值可以包括以下至少之一参数的数值：CPU频率、CPU利 用率、CPU的温度。

针对每个参数可以分别设置不同的第一触发条件，针对每种参数组合也可 以设置不同的第二触发条件。具体可以针对每个参数对应设置不同的阈值区间。

例如，针对CPU频率，设置其对应的阈值区间，可以包括：一个或一组 CPU利用率的阈值区间，如[0，f1)、[f1，f2)、……[fn-1，fn]；

针对CPU利用率，设置其对应的阈值区间，可以包括：一个或一组CPU 利用率的阈值区间，如[0，t1)、[t1，t2)、……[tn-1，tn]；

针对CPU的温度，设置其对应的阈值区间，可以包括：一个或一组CPU 的温度的阈值区间，如[0，p1)、[p1，p2)、……[pn-1，pn]。

应用时，根据云平台测量并发送的测量信息确定当前各个网络功能绑定的 CPU核、虚拟CPU等信息，结合网络功能绑定的CPU的资源占用情况(如CPU 频率所属的阈值区间、CPU利用率所属的阈值区间、CPU的温度所属的阈值区 间)，确定是否需要调整和/或具体如何调整操作，即确定第一操作或第二操作。

提供一种示例，某个云平台的某一网络功能分配有CPU核1、CPU核2； 根据测量信息确定CPU核1的CPU利用率属于阈值区间[t1，t2)、CPU核2的 CPU利用率属于阈值区间[0，t1)(t2大于t1，t1为利用率最低阈值)，则可以 确定操作为调整网络功能绑定的CPU核，例如是：解除CPU核2与网络功能 的绑定关系，释放CPU核2。

提供再一种示例，某个云平台的某一网络功能分配有CPU核1；根据测量 信息确定CPU核1的CPU利用率属于阈值区间[t2，t3)、CPU频率属于阈值区 间[f1，f2)；则可以确定操作为调整CPU的频率选项或CPU的频率模式，例如 是：从performance(高性能模式)调整为powersave(节能模式)，或者，调整 为自定义模式(userspace模式)。

需要说明的是，以上阈值区间的设定、参数值组合、执行的操作，仅作为 一种示例，对触发条件、阈值区间、相应的第一操作和第二操作不做限定。

上述操作通过第一信息告知云平台，实现对云平台计算资源的配置。

在一些实施例中，所述方法还包括：

根据训练样本集和神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型， 作为所述第一模型；

其中，训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括样本测量信息和 标签；所述标签可以为样本第一信息。样本测量信息可以参照上述测量信息设 置，样本第一信息可以参照上述第一信息设置，这里不多赘述。

在一些实施例中，所述接收来自所述云平台的测量信息，包括以下至少之 一：

接收所述云平台按预设时间周期发送的测量信息；

接收所述云平台在满足预设条件时发送的测量信息。

其中，在所述云平台按预设时间周期发送测量信息时，所述测量信息包括 以下至少之一：

预设时间周期内至少一个参数的测量值的平均值；

预设时间周期内至少一个参数的测量值的最大值；

预设时间周期内至少一个参数的测量值的最小值。

这里，所述至少一个参数可以包括：CPU频率、CPU利用率、CPU的温度、 CPU的电源状态等。

其中，所述满足预设条件包括：

所述测量信息中至少一个参数的测量值和/或统计值超过预设阈值。

所述统计值可以是时间周期内的最大值、最小值、平均值、总值等，具体 可以基于实际需求设定。

相应地，本发明实施例还提供了一种云平台侧的通信方法。

图3为本发明实施例提供的另一种通信方法的流程示意图；如图3所示， 所述方法可以应用于云平台，所述方法包括：

步骤301、接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台 网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

其中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、CNFM。

所述云平台可以为O-Cloud、VIM、CIM等云平台。

在一些实施例中，所述第一信息包括但不限于以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

在一些实施例中，所述第二信息，包括但不限于以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

在一些实施例中，所述方法还包括：

向所述网元发送测量信息；

其中，所述测量信息包括但不限于以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的虚拟资源与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

在一些实施例中，所述第三信息，包括但不限于以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

在一些实施例中，所述网络功能包括但不限于以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU-CP；

O-CU-UP；

O-DU；

O-RU。

以上第一信息、测量信息、网络功能等已在图2所示方法中说明，这里不 多赘述。

实际应用时，云平台接收到第一信息后，根据第一信息的指示配置网络功 能的计算资源。

基于此，在一些实施例中，所述方法还包括：

根据所述第一信息进行云平台网络功能的计算资源的配置；可以包括但不 限于以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

以上调整具体可以基于第一信息中包括的内容执行。

这里，云平台根据第一信息可以确定并指示以上至少一种操作。

在一些实施例中，所述向所述网元发送测量信息，包括以下至少之一：

按预设时间周期向所述网元发送测量信息；

在满足预设条件时，向所述网元发送测量信息。

在一些实施例中，所述测量信息包括以下至少之一：

预设时间周期内至少一个参数的测量值的平均值；

预设时间周期内至少一个参数的测量值的最大值；

预设时间周期内至少一个参数的测量值的最小值。

在一些实施例中，所述满足预设条件包括：

所述测量信息中至少一个参数的测量值和/或统计值超过预设阈值。

通过图2和图3所示的方法，网元根据云平台的测量信息，实现网络功能 级别的、针对某一个或某几个CPU内核的调整(如CPU的频率选项或CPU的 频率模式、CPU的电源状态、虚拟CPU与CPU核的对应关系等调整)，相较于 针对物理服务器通过BIOS调整所有CPU内核的CPU频率的方法，具有更加 细粒度、定制化的效果，减少多余的CPU能耗开销，从而达到云平台节能的目 的。

本发明实施例还提供一种O-RAN架构，该架构包括：云平台、网元；所 述云平台可以是O-Cloud，所述网元可以是SMO。SMO针对O-Cloud资源利用 率较低的情况，可以结合网络功能负载情况生成并向O-Cloud DMS下发节能策 略，从而使O-Cloud DMS动态调整网络功能绑定的CPU的配置，降低O-Cloud 能耗，达到节能的目的。

图4为本发明应用实施例提供的一种节能方法的流程示意图；如图4所示， 所述方法包括：

步骤401、O-Cloud IMS通过O2ims接口(401.1)、O-Cloud DMS通过O2dms 接口(401.2)向SMO上报当前的第一测量信息。

其中，所述第一测量信息可以包括以下至少之一：

第三信息，用于指示VNF和/或CNF与当前绑定的CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

VNF和/或CNF所绑定CPU核的资源占用情况(包括CPU频率、CPU的 负载、CPU利用率、CPU的温度、CPU的电源状态等)。

其中，第三信息可以包括以下至少之一：VNF和/或CNF是否支持CPU核 绑定；VNF和/或CNF绑定的至少一个CPU核；虚拟CPU与CPU核的对应关 系。

这里以网络功能为VNF和/或CNF为例进行说明，实际应用时，网络功能 还可以包括Near-RT RIC、O-CU、O-CU-CP、O-CU-UP、O-DU、O-RU等。

上报方式包括：周期性上报和/或事件触发上报。

步骤402、SMO基于O-Cloud IMS和O-Cloud DMS上报的第一测量信息， 生成节能策略(至少需要包括O-Cloud的节能策略)；

这里，SMO还可以结合VNF和/或CNF通过O1接口上报的测量信息(可 以包括网络业务负载，如用户数、PRB数、PRB利用率等)，生成节能策略。

步骤403、基于节能策略，SMO通过O2dms接口向O-Cloud DMS下发第 一配置信息；

所述第一配置信息用于指示O-Cloud执行节能配置，包括但不限于以下至 少之一：CPU频率模式或CPU频率选项、第二信息、虚拟CPU的数量、CPU 电源状态等参数；

第二信息包括以下至少之一：VNF和/或CNF是否支持CPU核绑定；VNF 和/或CNF绑定的至少一个CPU核；CPU核的绑定规则；虚拟CPU与CPU核 的对应关系。

步骤404、O-Cloud DMS根据SMO发送的第一配置信息，更新VNF和/ 或CNF的部署；

具体可以发送部署管理请求，所述部署管理请求携带第一配置信息。

步骤405、O-Cloud DMS更新后向SMO发送成功或失败响应。

根据上述流程步骤401、步骤403，通过O2ims接口和/或O2dms接口上报 的第一测量信息、通过O2dms接口下发的第一配置信息，可以包括集群相关标 识信息，如表1所示。

表1

根据上述流程步骤401，O-Cloud IMS通过O2ims接口以及O-Cloud DMS 通过O2dms接口向SMO上报第一测量信息，以告知当前VNF和/或CNF的资 源占用情况，上报的第一测量信息包括但不限于表2所示参数：

表2

根据步骤403，SMO通过O2dms接口向O-Cloud DMS下发的第一配置信 息中的配置参数包括但不限于表3所示：

表3

其中，CPU频率模式或CPU频率选项，在操作系统运行中调整，可以包 括但不限于以下之一：performance(高性能模式，根据配置的最大频率执行)； powersave(节能模式，根据配置的最小频率执行)；userspace(根据用户空间 设置的CPU频率执行，需要携带目标CPU频率配置参数，例如， scaling_set_speed)；schedutil(内核空间调度器计算各任务负载，并由CPU频 率控制器基于CPU利用率调整CPU频率)；ondemand(根据CPU的负载按比 例调整CPU频率)；conservative(根据CPU的负载按照步长调整CPU频率)。

CPU的电源状态，可以包括但不限于以下之一：G-State(全局系统级别的 电源状态，其下对应其他状态)；S-State(CPU休眠状态，数字越大休眠程度越 高)；C-State(仅对G0状态有效，CPU内核级别工作状态，数字越大节能程度 越高)；P-State(系统性能设定状态，通过调整CPU频率降低CPU能耗，P0 为最高性能，P1、P2等为节省电能的状态)；T-State(节能状态，通过调整CPU 运行时间达到节能)。

CPU核绑定策略，可以包括：STATIC，DYNAMIC等。

本发明实施例提出的云平台节能方法，针对O-Cloud节能方案，增强O2dms 接口向O-Cloud DMS下发CPU频率等配置参数，以便于O-Cloud DMS执行节 能策略，从而解决SMO通过O2dms接口向O-Cloud DMS下发的配置文件中仅 指定vCPU数量而无法面向O-Cloud资源进行节能的问题，通过上述方法实现 了根据O-Cloud资源占用情况(即测量信息)配置节能策略(即第一信息)并 发送给O-Cloud，实现O-Cloud资源动态调整，有助于降低O-Cloud整体能耗。

图5为本发明应用实施例提供的一种生成节能策略方法的流程示意图；如 图5所示，可以由SMO中Non-RT RIC/rApp生成节能策略，所述方法包括：

步骤501、O-Cloud IMS通过O2ims接口向SMO中的O-Cloud编排和管理 (FOCOM，Federated O-Cloud Orchestration&Management)，以及O-Cloud DMS 通过O2dms接口向SMO中的网络功能编排(NFO，Network Function Orchestration)上报第二测量信息；

其中，第二测量信息与图4所示方法中第一测量信息相同，第二测量信息 具体可以参见表2，这里不多赘述。

上报方式包括周期性上报和/或事件触发上报。

步骤502、FOCOM将O-Cloud IMS的测量信息上报给Non-RT RIC/rApp， NFO将O-Cloud DMS的测量信息上报给Non-RT RIC/rApp。

步骤503、Non-RT RIC/rApp基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS上报的 第二测量信息，生成节能策略，至少需要包括O-Cloud的节能策略；

这里，Non-RT RIC/rApp还可以结合结合VNF和/或CNF通过O1接口上 报的测量信息，例如网络业务负载，如用户数、PRB数、PRB利用率等。

步骤504、Non-RT RIC rApp向NFO下发O-Cloud节能策略；

步骤505、基于接收的节能策略，NFO通过O2dms接口向O-Cloud DMS 下发第二配置信息，用于O-Cloud执行节能配置。

具体可以发送部署管理请求，所述部署管理请求携带第二配置信息。第二 配置信息，可以包括但不限于以下至少之一：CPU频率模式或CPU频率选项、 第二信息、虚拟CPU的数量、CPU电源状态等参数。

第二配置信息与图4所示方法中的第一配置信息相同，具体可以参见表3； 这里不多赘述。

步骤506、O-Cloud DMS根据NFO配置的节能策略，更新VNF和/或CNF 部署；

步骤507、O-Cloud DMS更新后向NFO发送成功或失败响应。

如图5所示，提供了一种由Non-RT RIC/rApp实现的O-Cloud节能策略的 生成方法，由SMO中的Non-RT RIC/rApp接收通过FOCOM发送O-Cloud IMS 上报的测量信息，生成O-Cloud的节能策略，并通过NFO基于节能策略生成第 二配置信息，并向O-Cloud DMS发送第二配置信息。

在一些实施例中，所述SMO内部可以预先配置O-Cloud的VNF和/或CNF 相关的节能策略，以及，涉及CPU配置更新所需相关的触发条件、门限等。SMO 接收O-Cloud IMS或O-Cloud DMS上报的测量信息后，基于节能策略确定CPU 配置信息，并通过NFO向O-Cloud DMS发送所述配置信息。

本发明实施例提供的针对云平台的节能方法，增强O2dms接口向O-Cloud DMS下发CPU频率等配置参数，便于O-Cloud DMS执行节能策略。具体的， 基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS上报的VNF和/或CNF与CPU核的绑定 情况以及CPU资源占用情况(如CPU利用率、CPU负载等)，SMO计算获得 当前O-Cloud功耗，生成节能策略并通过O2dms接口下发给O-Cloud DMS，包 括CPU资源调整参数，例如CPU频率、CPU状态等，相应的O-Cloud DMS 动态调整O-Cloud CPU等资源，有助于降低O-Cloud整体能耗。

图6为本发明应用实施例提供的另一种生成节能策略方法的流程示意图； 如图6所示，提供了一种基于云操作员(Cloud Operator)的O-Cloud节能策略 生成方法，CloudOperator接收通过SMO的FOCOM发送的O-Cloud IMS上报 的测量信息，和/或，接收通过NFO发送的O-Cloud DMS上报的测量信息，生 成O-Cloud节能策略，并通过NFO基于节能策略生成第三配置信息，并向 O-Cloud DMS发送第三配置信息。所述方法包括：

步骤601、O-Cloud IMS通过O2ims接口向SMO中的FOCOM，以及O-Cloud DMS通过O2dms接口向SMO中的NFO上报当前第三测量信息；

所述第三测量信息包括但不限于以下至少之一：

第三信息，用于指示VNF和/或CNF与当前绑定的CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

当前VNF和/或CNF所绑定CPU核的资源占用情况(包括CPU频率、CPU 负载、CPU利用率等)。

这里以网络功能为VNF和/或CNF为例进行说明，实际应用时，网络功能 还可以包括Near-RT RIC、O-CU、O-CU-CP、O-CU-UP、O-DU、O-RU等。

所述第三测量信息与上述第一测量信息、第二测量信息相同，具体可以具 体参见表2，这里不多赘述。上报方式包括周期性上报和/或事件触发上报。

步骤602、FOCOM将O-Cloud IMS的测量信息上报给Cloud Operator，NFO 将O-Cloud DMS的测量信息上报给Cloud Operator。

步骤603、Cloud Operator基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS上报的第 三测量信息，生成节能策略，至少需要包括O-Cloud的节能策略。

这里，Cloud Operator还可以结合VNF和/或CNF通过O1接口上报的测量 信息，例如网络业务负载，如用户数、PRB数、PRB利用率等。

步骤604、Cloud Operator向NFO下发O-Cloud的节能策略；

步骤605、基于接收的节能策略，NFO通过O2dms接口向O-Cloud DMS 下发第三配置信息，用于O-Cloud执行节能配置。

所述第三配置信息包括但不限于以下至少之一：CPU频率模式或CPU频 率选项、第二信息、虚拟CPU的数量、CPU电源状态等参数。

所述第三配置信息与上述第一配置信息、第二配置信息相同，具体可以参 见表3所示，这里不多赘述。

步骤606、O-Cloud DMS根据NFO下发的配置信息，更新VNF和/或CNF 部署；

步骤607、O-Cloud DMS更新后向NFO发送成功或失败响应。

关于生成节能策略的方法，具体提供以下示例。

在一种应用实施例中，SMO生成节能策略，所述节能策略包括CPU频率 的相关配置参数。具体来说，SMO在接收基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS 上报的数据后，根据VNF和/或CNF(即网络功能)与CPU核的绑定情况，例 如，第一VNF/CNF绑定的CPU核(假设为CPU核x、CPU核y、CPU核z)， 以及，CPU利用率决定是否对VNF/CNF绑定的CPU核进行降频，例如，通过 设置一个或一组门限值触发降频。

其中，一种实现方式是通过设置门限值t1判断第一VNF/CNF所绑定的CPU 核x、CPU核y、CPU核z的CPU利用率(cpuUtilization)小于t1，并对CPU 核x、CPU核y、CPU核z执行CPU降频，将频率配置(cupFreqSelect)更新 为节能模式(powersave)，如图7所示。

其中，另一种实现方式是通过设置一组门限值，例如t1,t2,...,tn(t1<t2<...<tn) 判断第一VNF/CNF所绑定的CPU核x、CPU核y、CPU核z的利用率分别低 于对应的门限值(假设为t1,t2,t3)，对CPU核x、CPU核y、CPU核z执行CPU 降频，将频率配置更新为userspace模式，根据不同门限设置不同的目标CPU 频率配置参数，例如f1,f2,...,fn(f1<f2<...<fn)；如图8所示。

在另一种实施例中，SMO生成节能策略，所述节能策略包括CPU核的相 关配置参数。具体来说，SMO在接收基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS上 报的数据后，根据VNF/CNF与CPU核的绑定情况，例如，第二VNF/CNF绑 定的CPU核(假设为CPU核x、CPU核y、CPU核z)，以及CPU利用率决定 是否对第二VNF/CNF绑定的CPU核进行修改，例如，通过设置CPU利用率门限值触发释放某个CPU核。

其中，一种实现方式是通过设置门限值t1与t2判断第二VNF/CNF所绑定 的CPU核x、CPU核y、CPU核z的利用率，例如当CPU核z利用率低于t1， 且CPU核x和CPU核y的利用率不高于t2时，通过O2dms向O-Cloud DMS 发送配置信息，修改第二VNF/CNF的CPU核绑定关系，更新为CPU核x和 CPU核y，从而释放CPU核z，可选的，可以进一步关闭CPU核z，从而达到 节能的目的，如图9所示。

在再一种实施例中，SMO生成节能策略，所述节能策略包括CPU电源状 态的相关配置参数。具体来说，SMO在接收基于O-Cloud IMS和/或O-Cloud DMS上报的数据后，根据VNF/CNF与CPU核的绑定情况，例如，当物理节点 仅部署第三VNF/CNF或经判断其他VNF/CNF使用的CPU负载远低于第三 VNF/CNF使用的CPU负载，第三VNF/CNF绑定的CPU核包括CPU核x、CPU核y、CPU核z，以及各CPU核的CPU利用率，决定是否对第三VNF/CNF绑 定的CPU核所在物理节点电源配置进行修改，例如，通过设置CPU利用率门 限值触发修改核所在物理节点CPU电源配置。

其中，一种实现方式是通过设置门限值t1判断第三VNF/CNF所绑定的CPU 核x、CPU核y、CPU核z的利用率，例如当CPU核x利用率低于t1时，通过 O2dms向O-Cloud DMS发送配置信息，修改第三VNF/CNF所在物理节点CPU 电源配置，从State1修改为State2。例如，将物理节点从G0工作模式下C0/P0 修改为C0/P1或C1-C7，或者直接将G0工作模式修改为G1-G3，如图10所示。

实际应用时，可以设定节能策略涉及到的资源调整策略参数的优先级。例 如，SMO在生成节能策略时优先调整CPU频率或调整使用的CPU核数量，最 后修改CPU电源状态。

图11为本发明实施例提供的一种通信装置的结构示意图；如图11所示， 所述装置应用于网元，所述装置包括：

第一发送模块，用于向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平 台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确 定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述装置还包括：

第一接收模块，用于接收来自所述云平台的测量信息；

第一确定模块，用于基于所述测量信息，确定所述第一信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系； 虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

上述方案中，所述第一确定模块，用于执行以下至少之一：

运用预设的第一模型识别所述测量信息，确定所述第一信息；

基于预设的第一规则和所述测量信息，确定第一信息；

其中，所述第一规则包括以下至少之一：

所述测量信息中的每个参数值对应的第一触发条件和所述第一触发条件对 应的第一操作；

所述测量信息包括的每种参数值组合对应的第二触发条件和所述第二触发 条件对应的第二操作。

上述方案中，所述第一触发条件包括：参数值属于第一阈值区间；

所述第二触发条件包括：参数值组合中的每个参数值属于所述参数值相应 的第二阈值区间。

上述方案中，所述第一操作和所述第二操作，包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、 CNFM。

需要说明的是：上述实施例提供的通信装置在实现相应通信方法时，仅以 上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处 理分配由不同的程序模块完成，即将网元的内部结构划分成不同的程序模块， 以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的装置与相应方 法的实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图12为本发明实施例提供的另一种通信装置的结构示意图；如图12所示， 所述装置应用于云平台，所述装置包括：

第二接收模块，用于接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所 述云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量 信息确定。

上述方案中，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述装置还包括：第二发送模块，用于向所述网元发送测量 信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的虚拟资源与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

上述方案中，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

上述方案中，所述装置还包括：配置模块，用于根据所述第一信息进行云 平台网络功能的计算资源的配置。

上述方案中，所述配置模块，用于执行以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

上述方案中，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、 CNFM。

需要说明的是：上述实施例提供的通信装置在实现相应通信方法时，仅以 上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处 理分配由不同的程序模块完成，即将云平台的内部结构划分成不同的程序模块， 以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的装置与相应方 法的实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图13为本发明实施例提供的一种通信设备的结构示意图，如图13所示， 所述通信设备130包括：处理器1301和用于存储能够在所述处理器上运行的计 算机程序的存储器1302；

所述通信设备为网元时，所述处理器1301用于运行所述计算机程序时，执 行：向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资 源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。具体来说，所述 通信设备还可以执行如图2所示的方法，与图2所示的通信方法实施例属于同 一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

所述通信设备为云平台时，所述处理器1301用于运行所述计算机程序时， 执行：接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台网络功能 的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。具体来 说，所述通信设备还可以执行如图3所示的方法，与图3所示的通信方法实施 例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

实际应用时，所述通信设备130还可以包括：至少一个网络接口1303。所 述通信设备130中的各个组件通过总线系统1304耦合在一起。可理解，总线系 统1304用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1304除包括数据总线之 外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在 图13中将各种总线都标为总线系统1304。其中，所述处理器1301的个数可以 为至少一个。网络接口1303用于通信设备130与其他设备之间有线或无线方式 的通信。

本发明实施例中的存储器1302用于存储各种类型的数据以支持通信设备 130的操作。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1301中，或者由处理器 1301实现。处理器1301可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在 实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1301中的硬件的集成逻辑电路 或者软件形式的指令完成。上述的处理器1301可以是通用处理器、数字信号处 理器(DSP，DiGital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者 晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器1301可以实现或者执行本发明实施 例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何 常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬 件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。 软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器1302，处理器1301读 取存储器1302中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。

在示例性实施例中，通信设备130可以被一个或多个应用专用集成电路 (ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD， ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、 微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现，用于执行前述方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；

所述计算机可读存储介质应用于网元时，所述计算机程序被处理器运行时， 执行：向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算 资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。具体来说，所 述计算机程序还可以执行如图2所示的方法，与图2所示的通信方法实施例属 于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

所述计算机可读存储介质应用于云平台时，所述计算机程序被处理器运行 时，执行：接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台网络 功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。具 体来说，所述计算机程序还可以执行如图3所示的方法，与图3所示的通信方 法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可 以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所 述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式， 如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽 略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦 合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可 以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为 单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可 以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来 实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中， 也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一 个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软 件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可 以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一个计算机可读取 存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存 储介质包括：移动存储设备、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。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立 的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样 的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可 以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包 括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络 设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包 括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的 介质。

需要说明的是：“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描 述特定的顺序或先后次序。

另外，本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任 意组合。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到 变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应 以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (23)

1.一种通信方法，其特征在于，应用于网元，所述方法包括：

向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与中央处理器CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收来自所述云平台的测量信息；

基于所述测量信息，确定所述第一信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述网络功能包括以下至少之一：

虚拟化网络功能VNF；

容器化网络功能CNF；

近实时无线智能控制器Near-RT RIC；

开放无线接入网控制单元O-CU；

开放无线接入网控制单元控制平面O-CU-CP；

开放无线接入网控制单元用户平面O-CU-UP；

开放无线接入网分布式单元O-DU；

开放无线接入网无线电单元O-RU。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述测量信息，确定所述第一信息，包括以下至少之一：

运用预设的第一模型识别所述测量信息，确定所述第一信息；

基于预设的第一规则和所述测量信息，确定所述第一信息；

其中，所述第一规则包括以下至少之一：

所述测量信息中的每个参数值对应的第一触发条件和所述第一触发条件对应的第一操作；

所述测量信息包括的每种参数值组合对应的第二触发条件和所述第二触发条件对应的第二操作。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一触发条件包括：参数值属于第一阈值区间；

所述第二触发条件包括：参数值组合中的每个参数值属于所述参数值相应的第二阈值区间。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一操作和所述第二操作，包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网元包括以下至少之一：服务管理和编排SMO、网络功能虚拟化编排器NFVO、移动边缘协调MEO、虚拟网络功能管理器VNFM、容器网络功能管理器CNFM。

11.一种通信方法，其特征在于，应用于云平台，所述方法包括：

接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括以下至少之一：

第二信息，至少用于指示所述云平台的网络功能与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU的频率选项或CPU的频率模式；

CPU的电源状态。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

CPU核的绑定规则；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述网元发送测量信息；

其中，所述测量信息包括以下至少之一：

第三信息，至少用于指示所述云平台的虚拟资源与CPU核的绑定关系；

虚拟CPU的数量；

CPU频率；

CPU利用率；

CPU的温度；

CPU的电源状态。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第三信息，包括以下至少之一：

网络功能是否支持CPU核绑定；

网络功能绑定的至少一个CPU核；

虚拟CPU与CPU核的对应关系。

16.根据权利要求11至15任一项所述的方法，其特征在于，所述网络功能包括以下至少之一：

VNF；

CNF；

Near-RT RIC；

O-CU；

O-CU CP；

O-CU UP；

O-DU；

O-RU。

17.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第一信息进行云平台网络功能的计算资源的配置。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，根据所述第一信息进行云平台网络功能的计算资源的配置，包括以下至少之一：

调整CPU的频率选项或CPU的频率模式；

调整CPU的电源状态；

调整网络功能绑定的CPU核；

调整CPU核的绑定规则；

调整虚拟CPU与CPU核的对应关系。

19.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述网元包括以下至少之一：SMO、NFVO、MEO、VNFM、CNFM。

20.一种通信装置，其特征在于，应用于网元，所述装置包括：第一发送模块，用于向云平台发送第一信息；所述第一信息用于指示云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

21.一种通信装置，其特征在于，应用于云平台，所述装置包括：第二接收模块，用于接收来自网元的第一信息；所述第一信息用于指示所述云平台网络功能的计算资源配置，所述第一信息至少基于所述云平台的测量信息确定。

22.一种通信设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至10任一项所述方法的步骤；或者，所述处理器执行所述程序时实现权利要求11至19任一项所述方法的步骤。

23.一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10任一项所述方法的步骤；或者，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求11至19任一项所述方法的步骤。