EP4189990A1 - Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'un utilisateur d'un réseau, procédé d'obtention de données, et entités mettant en oeuvre ces procédés - Google Patents

Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'un utilisateur d'un réseau, procédé d'obtention de données, et entités mettant en oeuvre ces procédés

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Publication number
EP4189990A1
EP4189990A1 EP21759330.0A EP21759330A EP4189990A1 EP 4189990 A1 EP4189990 A1 EP 4189990A1 EP 21759330 A EP21759330 A EP 21759330A EP 4189990 A1 EP4189990 A1 EP 4189990A1
Authority
EP
European Patent Office
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entity
events
state
user equipment
network
Prior art date
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Pending
Application number
EP21759330.0A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Philippe Tamagnan
Antoine Mouquet
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
Orange SA
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orange SA filed Critical Orange SA
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Pending legal-status Critical Current

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    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/142—Network analysis or design using statistical or mathematical methods
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    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0604—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time
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    • H04W8/02—Processing of mobility data, e.g. registration information at HLR [Home Location Register] or VLR [Visitor Location Register]; Transfer of mobility data, e.g. between HLR, VLR or external networks
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    • H04W8/00—Network data management
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    • H04W8/08—Mobility data transfer
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/18—Processing of user or subscriber data, e.g. subscribed services, user preferences or user profiles; Transfer of user or subscriber data

Definitions

  • the invention belongs to the general field of telecommunications.
  • Modern telecommunications networks such as for example fifth generation networks or 5G networks defined by the 3GPP standard, are confronted with complex situations, which are the consequence in particular of a very large number of terminals to manage, the variety of uses made of the network (and the resulting requirements in terms of latency, throughput, volume), as well as the variety of behaviors of network users in time and space.
  • the operators plan to set up within their networks one or more specialized entities making it possible to carry out statistical analyzes and predictions (also generally referred to as "analytics” in glais in the 3GPP documents) on the request and the response provided by the network in terms of quality of service.
  • These predictions can be global, that is to say be established at the level of the network, of a server, of an application or even of a region. Examples of global predictions are a network resource load rate, the average quality of service, the number of users connected to the network via their user equipment (or more simply hereafter UE for "User Equipment” in English) or its active sessions.
  • NWDAF Network Data Analytics Functions
  • the making of such predictions by a DAF function presupposes the prior collection of data representative of network facts (e.g. connected state of the UE, cell in which it is located, etc., which are designated by "data brutes” in the following) with different entities making up the network, also commonly referred to as “network functions” (or NF for “Network Functions”). These raw data can be global to each NF function, or concern each user. Once established, the predictions make it possible to implement corrective modifications to the network parameters in advance in order to optimize its operation.
  • the user entities of these predictions are typically NF functions, clients of the DAF function, which may or may not be distinct from the NF functions having collected and supplied the raw data to the DAF function.
  • the volume of global raw data to be collected by the DAF function from each NF function (for example the load level of the NF function, its operating state, etc.) can be quite substantial, but the number of functions NF solicited by the DAF function is in practice quite small, which makes it possible to limit the complexity generated by the collection of these global raw data.
  • the volume of individual raw data to be collected by the DAF function can therefore prove to be extremely large, inducing not only considerable signaling exchanged between the NF functions feeding back these individual raw data and the DAF function, but also a substantial computational load for the DAF function.
  • the DAF function must continuously collect information about network events relating to that user's UE to be able to perform such statistical analysis or prediction when requested to do so.
  • a solution may consist in continuously collecting individual raw data only for a sample of users considered to be representative of all the users. However, this representativeness can only be established by comparison with the actual behavior of the users that are targeted.
  • the implementation of this solution therefore requires the use of a technique making it possible to classify the behavior of each user a priori before being able to apply a relevant representativeness model.
  • the use of this solution can be complicated in certain situations, in particular for very mobile, very talkative or even sporadic users, for vehicles or drones.
  • Another solution may consist of carrying out continuous or batch logging of the raw data collected by the NF functions in a data warehouse (also referred to as a "data lake”) already present in the network, such as for example a data lake containing metering tickets (or even CDRs for "Charging Data Records") reflecting the statistics of the calls and data sessions established on the network.
  • a data warehouse also referred to as a "data lake”
  • metering tickets or even CDRs for "Charging Data Records” reflecting the statistics of the calls and data sessions established on the network.
  • this solution is based on an already existing data lake such as the metering ticket data lake mentioned above, this data lake may contain only part of the raw data required to optimize the operation of the network. .
  • this problem of the volume of raw data exchanged remains between the data warehouse and the NF functions.
  • Another solution consists in introducing into the network a specialized mediation entity close to the NF functions.
  • This specialized mediation entity is configured to collect raw data from the NF functions and distribute it to the DAF functions that need it.
  • This solution has the drawback of introducing new functional entities into the network and therefore of requiring new signaling exchanges. It can have significant deployment impacts in terms of complexity, computational load, or even operational management.
  • the invention overcomes in particular the aforementioned drawbacks of the state of the art by proposing a method for supplying data relating to at least one user equipment item to a network entity, referred to as a data analysis method. data, said method comprising:
  • the invention also relates to an entity comprising modules, activated for at least one user device, comprising:
  • a collection module configured to collect for a plurality of events having impacted at least one state of said user equipment in a network, data relating to said at least one state impacted by said events;
  • a module for obtaining statistics configured to obtain, for at least one said impacted state of said user equipment, at least one statistic by aggregating data relating to this state, collected by the collection module;
  • a transmission module configured to provide an entity of the so-called data analysis network, for said at least one impacted state of said user equipment, said at least one statistic obtained for this state by the module for obtaining statistics and part of the data collected by the collection module relating to this state and corresponding to an integer number X greater than or equal to 1 of events among the most recent events of said plurality of events.
  • this entity is referred to as data supply entity or supply entity in the following.
  • this entity is a network entity, and more particularly an NF (for “Network Function”) entity hosting a network function such as, for example, an AMF (for “Access and Mobility Management”) entity. Function” in English) or SMF (for “Session Management Function” in English) of a 5G network that complies with the 3GPP standard.
  • NF Network Function
  • AMF Access and Mobility Management
  • SMF Session Management Function
  • the data supply entity can also, in another embodiment, be a user equipment (that is to say a UE) such as for example a terminal, a sensor, a private branch exchange ( or PABX for “Private Automatic Branch eXchange” in English) for a company, customer equipment of the CPE type (for “Customer Premises Equipment”,), etc.
  • a user equipment that is to say a UE
  • PABX Private Branch exchange
  • customer equipment of the CPE type for “Customer Premises Equipment”
  • the invention thus enables the analysis entity to obtain data relating to a user of a network originating from different sources, which may have access to different types or levels of data on the user.
  • the invention also relates to a method for obtaining data relating to at least one user equipment item by an entity of a so-called data analysis network, said analysis entity being capable of communicating with at least another entity configured to collect, for a plurality of events having impacted at least one state of said user equipment in the network, data relating to said at least one impacted state, said method comprising a reception step, for at least a said impacted state of said user equipment:
  • part of the data relating to this state collected by said other entity for said plurality of events said part of the data corresponding to an integer number X greater than or equal to 1 of events among the most recent events of said plurality of events.
  • the invention also relates to an entity of a so-called data analysis network, capable of communicating with another entity configured to collect, for a plurality of events having impacted at least one state of at least one user equipment in the network, data relating to said at least one impacted state, said analysis entity comprising a reception module, activated for said at least one user equipment and configured to obtain, from said other entity, for at least one said impacted state of said user equipment:
  • this part corresponding to an integer number X greater than or equal to 1 of events among the most recent events of said plurality of events.
  • the method for obtaining comprises a step of developing a prediction or a consolidated statistical analysis from said at least one statistic obtained and from said part of data.
  • the so-called analysis entity further comprises an analysis module configured to produce a prediction or a consolidated statistical analysis from said at least one statistic obtained and from said data part.
  • the so-called analysis entity can be a network data analysis entity dedicated to this analysis function and centralized, which is referred to below as the DAF entity for the sake of simplification.
  • Such an entity is for example an NWDAF entity of a 5G network.
  • the invention can also apply to other entities.
  • the so-called analysis entity can be a network entity other than a dedicated and centralized DAF or NWDAF entity, provided that this entity is configured to analyze network data (i.e. relating to the network, to its operation, etc.) It is possible, for example, to consider that the so-called analysis entity within the meaning of the invention is an NF entity, duly configured to carry out statistical analyzes or predictions.
  • An event within the meaning of the invention then results in a transition between two states of the user equipment (e.g. transition from an “unregistered” state to a “registered” state, or “arrival of a user equipment in a cell A”).
  • the impacted states of the user equipment can be deduced from the events detected in the network for this user equipment (eg start or end of a communication, entry into a cell, etc.).
  • the invention advantageously proposes the reporting by a data supply entity (eg NF entity) to an analysis entity (eg DAF entity), to enable it in particular to establish statistical analyzes and/or predictions, of two types of information collected from determined events that the supply entity has detected in the network for a given user:
  • a data supply entity eg NF entity
  • DAF entity analysis entity
  • a statistic within the meaning of the invention is constructed by grouping (that is to say by aggregating) by means of a given mathematical function (eg average, variance, etc.) raw data collected on a determined duration (for example over a determined number of events or during a determined time window), i.e. it is obtained solely from past raw data (as opposed to a prediction example that provides an indication of the future). It is a sort of summary representative of past raw data, which can be obtained very simply by the supply entity; and
  • raw data collected on the most recent events relating to the user who have impacted one or more states of his user equipment This data reflects the recent history of the user's equipment observed in the network. It should be noted that this recent past may have a different time duration depending on the users considered and their respective activities in the network (for some users, the X events may be spread over a longer time window than for others more versatile in the network). It is possible, in a particular embodiment, to parameterize the number of events X according to the type of user considered (eg mobile user, fixed user, etc.).
  • the raw data corresponding to the recent past of the user equipment indeed provide contextual information (lost during the aggregation of the data to constitute the statistics), but over a reduced time window which makes it possible to limit the volume of the information fed back to the analysis entity.
  • the number X of events uploaded can of course be parameterized as a function in particular of the events in which the user is interested.
  • the supply entity like the analysis entity, thus does not need to store exhaustively all the raw data collected on the events relating to a user detected in the network.
  • the supply entity also does not need to transmit to the analysis entity all the data it has collected.
  • the pre-aggregated statistics provided by the supply entity make it possible to lighten the calculation and protocol management load of the analysis entity.
  • the supply entity is for example an AMF network function for managing access and mobility of a 5G network.
  • This AMF function can provide a DAF entity of the 5G network (analysis entity within the meaning of the invention) as aggregated statistics, the most frequent locations over different time horizons of a user's equipment as well as the latest events relating to the mobility and access of this user equipment to the network (including its last locations). It is thus possible for the DAF entity to determine, via the list of the last events uploaded, when a user provided with his UE approaches one of his favorite locations (provided by means of the uploaded statistics).
  • the knowledge of the network topology by the DAF entity combined with the models established by the DAF entity on the behavior of the user in the long term, thanks to the two types of information fed back by the NF entity , can allow him to predict the next locations of the user (in other words of his UE).
  • NF functions e.g. a session management SMF function
  • events and/or other statistics e.g communication statistics
  • At least one said statistic relating to a state of the user equipment is updated incrementally on each detected event concerning the user equipment and impacting this state.
  • the quantity of data to be stored by the supply entity is further limited (it is not necessary to keep the oldest events apart from those belonging to the recent past analysis entity and the event E(N)) and therefore the constraints in terms of storage capacity of the supply entity.
  • the calculations performed by the latter to obtain the statistics are simplified.
  • a statistic can be evaluated for example over a sliding time window or over a sliding number of events.
  • a statistic can also be evaluated over a periodic time window with a period denoted T or over a time window with a width equal to an integer multiple of the period T.
  • the supply entity can thus evaluate several statistics relating to a state of the user according to one and/or the other of these techniques.
  • Other techniques can of course be envisaged as a variant.
  • a statistic can be evaluated using an exponential moving average (or EMA).
  • EMA exponential moving average
  • MME This embodiment (MME) makes it possible, for example, to obtain estimated statistics on the spacing between two events affecting the same state (eg mean and variance).
  • the supply entity provides the analysis entity with statistics evaluated on the raw data that it has collected for the user equipment considered as well as data raw data representative of the user's recent past in the network.
  • the supply entity provide other information in addition to that mentioned above to the analysis entity.
  • the supply method further comprises supplying said analysis entity, for each type of event of said plurality of events, with at least one activity indicator for this type of event.
  • the method for obtaining comprises obtaining, for each type of event of said plurality of events, at least one activity indicator for this type of event.
  • Such an activity indicator for a given type of event comprises for example an estimate (mean and variance) of a duration of spacing between two such events detected in the network for the user equipment.
  • an estimate mean and variance
  • other types of activity indicator can be envisaged, such as for example an estimate of the regularity of events of this type indicating whether the events of this type are spaced out in a more or less constant or variable manner.
  • the activity indicators advantageously make it possible to establish an activity profile of the user in the network (eg frequency of his movements, quality of his nearby radio environment, etc.), so as to better characterize the user. For example, this makes it possible to distinguish a behavior of long parking in one cell then in another, from a behavior of frequent comings and goings between these two cells for identical cumulative durations.
  • This knowledge of the activity indicators by type of event also offers the possibility of selecting a more relevant calculation model for the statistical analyzes and the predictions made by the analysis entity for this user.
  • the supply method according to the invention comprises a step of filtering the data collected according to a representativeness of said data of a usual state of said user equipment.
  • This filtering makes it possible to retain only the most significant values of the behaviors of the user and thus to limit the storage capacity required for the implementation of the invention.
  • the data can be filtered according to their collection times (eg the oldest data is deleted), the number of events associated with said data, the total duration of the events, etc.
  • the supply step is conditioned by an explicit request for notification from the analysis entity.
  • Such an explicit request for notification can for example take the form of a subscription or a subscription to the supply entity by the analysis entity to be notified of the information elements collected by the supply entity on a determined user or, equivalently, a determined user equipment.
  • This enables automatic notification of the analysis entity.
  • it may be a one-time or recurring request (for example periodically) from the analysis entity.
  • the step of supplying the method of obtaining according to the invention is implemented periodically and/or in response to a request from the analysis entity.
  • the supply step can be triggered by the detection of a specific criterion, for example the crossing of a threshold.
  • the methods of providing and obtaining are implemented by a computer.
  • the invention also relates to a computer program on a recording medium, this program being able to be implemented in a computer or more generally in a data supply entity in accordance with the invention and comprises instructions adapted to the implementation of a supply method as described above.
  • the invention also relates to a computer program on a recording medium, this program being able to be implemented in a computer or more generally in an analysis entity in accordance with the invention and comprises instructions adapted to the implementation of a method of obtaining such as described above.
  • Each of these programs may use any programming language, and be in the form of source code, object code, or intermediate code between source code and object code, such as in partially compiled form, or in any other desirable shape.
  • the invention also relates to an information medium or a recording medium readable by a computer, and comprising instructions of a computer program such as mentioned above.
  • the information or recording medium can be any entity or device capable of storing the programs.
  • the medium may comprise a storage means, such as a ROM, for example a CD ROM or a microelectronic circuit ROM, or else a magnetic recording means, for example a hard disk, or a flash memory. .
  • the information or recording medium can be a transmitted medium such as an electrical or optical signal, which can be routed via an electrical or optical cable, by radio link, by optical link wirelessly or by other means.
  • the program according to the invention can in particular be downloaded from an Internet-type network.
  • the information or recording medium may be an integrated circuit in which a program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the supply and obtaining methods according to the 'invention.
  • the invention relates to a telecommunications system comprising at least one data supply entity and one analysis entity in accordance with the invention.
  • the data supply entity is an entity of the network managing a plurality of network user equipment, such as for example an NF entity hosting a network function.
  • the data supply entity is the user equipment considered, that is to say for example the user's terminal.
  • the supply and obtaining methods, the supply and analysis entities and the system according to the invention prefferably have in combination all or part of the characteristics aforementioned.
  • Figure 1 shows in its environment, a telecommunications system according to the invention in a particular embodiment
  • FIG. 2 schematically represents the hardware architecture of a supply entity and of an analysis entity of the system of FIG. 1;
  • FIG. 3 illustrates, in the form of a flowchart, the main steps of a method of obtaining such as it is implemented in a particular embodiment by the analysis entity (DAF entity) of the system of Figure 1;
  • DAF entity analysis entity
  • FIG. 4 represents, in the form of a flowchart, the main steps of a supply method as it is implemented in a particular embodiment by a data supply entity (NF entity) of the Figure 1;
  • NF entity data supply entity
  • FIG. 5 Figures 5A and 5B illustrate different ways of evaluating statistics (periodic window and sliding window respectively).
  • FIG. 1 represents, in its environment, a telecommunication system 1 in accordance with the invention, in a particular embodiment.
  • the system 1 offers the possibility, with reduced complexity, of collecting information on various events detected in a telecommunications network NW and relating to users or groups of users of the network (and more specifically to their user equipment (UE) respectively), with a view to carrying out statistical analyzes and/or predictions, makes it possible to optimize the operation of the NW network.
  • NW telecommunications network
  • UE user equipment
  • event relating to or concerning user equipment here is meant an event detected in the network leading to a transition between two states of the user equipment (for example the movement of the equipment from one cell to another, the transition of the user equipment from an "unregistered” state to a “registered” state, etc.).
  • states of the user equipment for example the movement of the equipment from one cell to another, the transition of the user equipment from an "unregistered” state to a “registered” state, etc.
  • the telecommunications network NW is a 5G network as defined in the 3GPP standard (with the exception of the functions specific to the invention). However, this hypothesis is not limiting in itself and the invention applies to other types of network (6G, proprietary telecommunications networks, etc.).
  • the system 1 comprises at least one data supply entity, according to the invention.
  • this supply entity is an NF entity (or even NF function for “Network Function”) managing a plurality of network user equipment and hosting at least one network function.
  • an NF entity is a functional block (software or physical) characterized by a behavior (to provide the service associated with said network function) and defined external interfaces.
  • No limitation is attached to the network functions hosted by the NF entities: management of network access, management of user mobility (i.e. of their user equipment), management of user communication sessions via their user equipment, storage of user profiles, step between networks, etc.
  • NF entities can be located in the control plane as well as in the user plane.
  • such an NF entity is for example an AMF function for managing user mobility and access or an SMF function for managing sessions, etc.
  • Each NF entity of system 1 is configured here to collect “raw” data (i.e. facts or information on facts taking place in the network) on a set of determined events that it sets out, relating to the user equipment that it manages, these events being related to the network function(s) that it provides.
  • the types of events exposed by an NF entity are fixed in number, typically for a 5G 3GPP network, about ten different types of events in general.
  • an AMF entity is able to collect data on mobility events relating to the user equipment it manages, such as the movement of a user equipment from one cell to another. other, etc
  • each NF entity of system 1 is configured to evaluate various statistics from the raw data that it collects.
  • the events exposed by an NF entity are defined for each NF entity and known to other entities in the network.
  • these events 16 in number, are described in the 3GPP document TS 29.518 entitled “Technical Specification Group Core Network and Terminals; 5G System; Access and Mobility Management Services; Stage 3 (Release 16)”, vl6.4.0, June 2020, section 6.2.6.3.3.
  • For an SMF entity these events are 10 in number and are described in the 3GPP document TS 29.508 entitled “Technical Specification Group Core Network and Terminals; 5G System; Session Management Event Exposure Service; Stage 3 (Release 16)”, vl6.4.0, June 2020, section 5.6.3.3.
  • the system 1 also comprises a so-called DAF analysis entity in accordance with the invention.
  • this analysis entity is a centralized NWDAF (or NWDAF function for "NetWork Data Analytics Function") entity, responsible for analyzing the data of the NW network, and configured to centrally perform various statistical analyzes and/or predictions based on items of information collected from one or more NF entities.
  • NWDAF NWDAF function for "NetWork Data Analytics Function”
  • These statistical analyzes and/or predictions can be in particular carried out by the NWDAF entity at the request of so-called client NF entities, which may be identical to or distinct from the NF entities which collect the raw data on the events relating to the users of the NW network.
  • the NWDAF entity may also collect information elements from entities other than the NF entities, such as for example from a network management entity also known under the designation of OAM entity (for "Operation, Administration and Maintenance” in English), or of application functions or AF (for "Application Function” in English), or else of network user equipment.
  • OAM entity for "Operation, Administration and Maintenance” in English
  • AF for "Application Function” in English
  • the NWDAF entity can subscribe, for a particular user or group of users, and for all or some of the types of events exposed by an NF entity, to the notification by this NF entity of information elements relating to these types of events as soon as they are detected by the NF entity in the network and that they impact the state of the equipment (UE) of this user.
  • This notification can be performed for example periodically, or upon detection of any other criterion (for example exceeding a given threshold by a parameter observed by the NF entity).
  • the NWDAF entity can also request on its own initiative, periodically or at determined times, an NF entity to provide it with information on the types of events that it exposes. in relation to a specific user or group of users.
  • this subscription allows the NWDAF entity to benefit from the information elements that the NF entity has collected in accordance with the invention following the occurrence of events corresponding to the types of events specified. in the subscription of the NWDAF entity and which have impacted the state of an equipment (UE) of a given user.
  • these information elements include the statistics aggregated by the NF entity on the various states of the user equipment detected during these events, the raw data collected relating to an integer number X of the most recent events detected for the user (X can be defined by the NWDAF entity when it subscribes, or determined by the NF2 entity or even fixed by default), and for each type event specified in the NWDAF entity subscription, an activity indicator of that event type for the UE.
  • the NWDAF entity can request to receive only part of these information elements (eg only statistics and recent events).
  • the NF and DAF entities of the system 1 are respectively configured here to implement a method for supplying data and a method for obtaining data in accordance with the invention.
  • these entities are based, in the embodiment described here, on the hardware architecture of a computer as represented schematically in FIG. 2.
  • This hardware architecture can be that of the entity considered or of the device which hosts it that the entity then uses when it is implemented in the form of a software function.
  • This architecture notably comprises a processor 2, a random access memory 3, a ROM 4, a non-volatile memory 5, and communication means 6 notably comprising various physical and protocol interfaces enabling the NF and DAF entities to communicate between them, but also with other network entities.
  • Such interfaces are described for example in the document 3GPP TS 29.500 entitled “Technical Specification Group Core Network and Terminals; 5G System; Technical Realization of Service Based Architecture; Stage 3 (Release 16)”, vl6.4.0, June 2020, and more specifically for AMF and SMF entities in the 3GPP documents TS 29.518 and TS 29.508 mentioned above.
  • the ROM 4 constitutes a recording medium in accordance with the invention, readable by the processor 2 and on which is a computer program in accordance with the invention, namely the PROG-NF program for the entity NF and the PROG-DAF program for the DAF entity.
  • the PROG-NF program defines functional modules of an NF entity in accordance with the invention, which rely on or control the aforementioned hardware elements 2 to 6. These modules are activated here, for at least one piece of equipment (UE) of a user managed by the NF entity and for events of determined types that it exposes, and include, in the embodiment described here, as represented on Figure 1:
  • UE piece of equipment
  • a collection module 7 configured to collect data (which is designated here by "raw") for a plurality of events concerning this user equipment detected in the network NW (no limitation is attached to the device detecting these events).
  • This data relates to the states of the user equipment impacted by the detected events. These are, for example, the characteristics that the NF entity must exhibit with the events that it detects, but other data can also be collected;
  • a statistics evaluation module 8 (module for obtaining statistics within the meaning of the invention), configured to evaluate, for at least one state of the user equipment, one or more statistics by aggregating raw data relating to this state and collected by the collection module 7;
  • a module 9 for estimating so-called profiling statistics of users and network events configured here to evaluate for each type of event exposed by the NF entity and for the user equipment considered, an indicator of activity of this type of event.
  • an activity indicator for a given type of event is, for example, an estimate (e.g. mean and variance) of the interval time between two events of this type for the user equipment, or an estimate of the regularity of occurrence of such events reflecting whether such events are spaced approximately constant or variable for the user equipment; and
  • a transmission module 10 configured to provide the NWDAF entity, via the interface provided for this purpose, with various pieces of information on the user equipment, namely one or more statistics evaluated by the module 8 evaluation of statistics on the states of the user equipment, raw data collected by the collection module 7 on the last X events detected in the network for the user equipment and having impacted these states, X designating an integer greater than or equal to 1, and the activity indicators of each type of event exposed by the entity NF and concerning the user equipment, estimated by the module 9 for estimating profiling statistics.
  • modules 7 to 10 are described in more detail later with reference to the steps of the supply method according to the invention.
  • the PROG-DAF program defines functional modules of an NWDAF entity in accordance with the invention, which rely on or control the hardware elements 2 to 6 mentioned above. These modules are activated for at least one user device and include, in the embodiment described here, as shown in Figure 1:
  • a transmission/reception module 11 configured to obtain from each NF entity that the NWDAF entity requests, via the interface provided for this purpose, various elements of information on the user equipment, and more particularly , the information elements described above and supplied by the transmission module 10 of the NF entity;
  • an analysis and prediction module 12 configured to carry out, from the information elements obtained by the transmission/reception module 11 for one or more users, statistical analyzes and/or predictions.
  • the statistical analyzes and the predictions made may be requested by one or more client NF entities of the network NW as mentioned previously, and the nature of these statistical analyzes and these predictions depends on the NF entities at the origin of these requests.
  • These may include global predictions (concerning the network, a region, etc., such as for example the load rate of network resources, the average quality of service provided, the number of user equipment connected or active sessions, etc.) or individual (concerning a particular user or a group of users, for example "A device (UE) of a user U1 will be in cell A in 10 minutes", or " 80% of the equipment (UE) of users in group G will be in cell B in 15 minutes”, etc.).
  • Such predictions can be made using models and prediction algorithms known to those skilled in the art and not detailed here, such as, for example, automatic learning techniques (or "Machine Learning” in English), and more particularly for predictions relating to the location of user equipment, the LSTM technique (or “Long-Short Term Memory”).
  • analysis and prediction module 12 can also be configured to carry out targeted monitoring of a particular user over a short time window and for this purpose, be able to activate the transmission module 11 / reception to request from the NF entities of the system 1 elements of information on the equipment (UE) of this particular user over a given period of time.
  • modules 11 and 12 of the NWDAF entity are described in more detail later with reference to the steps of the method of obtaining according to the invention.
  • an entity NF of the network NW requests the entity NWDAF to carry out a statistical analysis or a prediction given (step E10).
  • the prediction requested by the entity NF1 aims to determine which will be the next three cells visited by the equipment (UE) of a user U, referenced by UE(U) in the rest of the description and either designated by user equipment UE(U) or equipment UE(U) of user U or simply equipment EU(U).
  • UE equipment
  • EU simply equipment
  • the NWDAF entity subscribes to the relevant NF entities of system 1 (that is to say those likely to provide it with information for carrying out the statistical analysis or prediction required by the client entity NF1) to the notification, for the equipment UE(U) of the user U and for all or part of the events exposed by the latter, of the information elements collected by these entities on the equipment UE(U) of the user U during these events (step E20).
  • This subscription constitutes an explicit request for notification from the NWDAF entity. It is assumed here that the NWDAF entity subscribes to periodic notification (of period Tnotif) of the information elements exposed by the NF entities.
  • the events to which it subscribes for the equipment UE(U) of the user U are selected by the entity NWDAF according to the statistical analysis or the prediction that it must perform.
  • the NWDAF entity can also, independently of this subscription, report to the NF entity, asynchronously and on its own initiative via a request provided for this purpose, for events relating to the equipment UE(U ) of the user U detected by the NF entity, the information elements that the NF entity has collected during these events, for example as mentioned above, to carry out targeted monitoring of the user U (ie its user equipment UE(U)) over a short period of time, or to reinforce its prediction models on the user U.
  • the NWDAF entity sends a subscription request to a single NF entity, namely the NF entity 2 identified in FIG. subscribes to the notification of all the information elements collected by the entity NF2 during events corresponding to all types of events EI, . .,EZ exposed by the NF entity, Z denoting an integer greater than or equal to 1, (statistics of the states of the equipment UE(U), X last events with X integer greater than or equal to 1, each event being defined in means of a number of characteristics depending on the type of event, and activity indicators for each type of event EI,. .,EZ).
  • NF2 entity is an AMF function as mentioned above
  • 16 types of events can be exposed by the AMF function on its Namf_EventExposure API, as indicated in the cited document 3GPP TS 29.518 previously.
  • These events include, for example: the location of the user equipment considered (“Location-Report”), the presence of the user equipment in an area of interest (“Presence-In-AOI-Report), the time zone of the user equipment (“Time- Zone-Report”), the access network type of the user equipment (“Access-Type-Re port”), the registration state of the user equipment (“Registration-State- Report”), the connection status of the user equipment (“Connectivity-State-Report”), the accessibility status of the user equipment (“Reachability Report”), a failure of the communication of the user equipment (“Communication-Failure-Report”), etc.
  • each event is modeled by means of several characteristics.
  • the data collected by the entities NF (and therefore the entity NF2) are partly conditioned by these characteristics.
  • the “Location-Report” event is for example modeled by the following characteristics: identifier of the user equipment and location of the user equipment (under the form of a TAI identifier (for "Tracking Area Identity"), a cell identifier (or Cell-ID), a wired line identifier (or Global Line ID), etc.).
  • TAI identifier for "Tracking Area Identity”
  • Cell-ID cell identifier
  • wired line identifier or Global Line ID
  • the entity NF2 registers the subscription of the entity NWDAF relating to the types of events EI,,.,EZ for the equipment UE(U) of the user U and the period associated Tnotif notification (step F10).
  • the latter maintains continuously for each user equipment of the network NW that it is required to manage (that is to say for which it is involved during its use of the network NW), and therefore in particular for the equipment UE(U) of the user U, a context CNT in which it records various information relating to the events of the EI i type. .,EZ detected in the network for the equipment (UE) of these users.
  • the contexts CNT are stored for example in the non-volatile memory 5 of the entity NF2.
  • the context CNT(U) of the user U here comprises a table TAB(U) listing the states of the equipment UE(U) of the user U impacted by the events detected in the network for this equipment. Each distinct state taken by the equipment UE(U) during such an event is stored in the table TAB(U) in association with the characteristics which define it.
  • the table TAB(U) can list general states of the equipment UE(U), such as "connected”, “registered”, but also more specific states of the equipment UE(U) such as “present in cell A”, “present in cell B”, etc. It is noted that an event can impact several states of the equipment UE(U) in the table TAB(U).
  • the table TAB(U) also includes, for each state of the equipment UE(U) of the user U, statistics relating to this state, evaluated by the entity NF2, as described in more detail later .
  • a statis- tick within the meaning of the invention as it is evaluated by the entity NF2 is obtained by grouping together (ie by aggregating) by means of an elementary mathematical function (for example a mean, variance, etc.
  • the context CNT(U) of the user U also comprises:
  • profiling statistics relating to each of the possible types of events for the equipment item UE(U). These profiling statistics here consist of activity indicators of the types of event possible for the equipment UE(U). These activity indicators are also further detailed later; and
  • a table PAST(U) intended to include the data collected by the entity NF2 on the X most recent events relating to the equipment UE(U) having impacted the states of this user equipment.
  • X designates here an integer which can be fixed by default, or chosen by the entity NF2 or else by the entity NWDAF. This number X can be chosen as such or deduced from a fixed maximum time window to define the recent past of the events that one wishes to consider.
  • the entity NF2 then supplies each user context CNT that it maintains in the following way.
  • the entity NF2 processes this event in a manner known per se (in the example considered here of an NW network conforming to the 3GPP standard, as defined by the standard) (step F30), then updates the context CNT(U) of the user U in his non-volatile memory 5 (step F40).
  • the entity NF2 collects, via its collection module 7, the data relating to the detected event characterizing the state or states of the equipment UE(U) impacted by this event (by example for a change of location, the data relating to its new location and in particular the identifier of the new cell, the timestamp of the end of presence in the previous location, etc.) and stores them in the table PAST( U) (step F42). If the PAST(U) table already includes X events, the oldest event is deleted in order to be able to store the data relating to the new event. just detected. It is noted that the collection module 7 can determine these data directly or receive them from other entities of the network.
  • the data relating to a state of the equipment UE(U) impacted by the new detected event are either recorded by the collection module 7 in an existing entry of the table TAB(U) of the context CNT(U) of the user U corresponding to the same state of the user equipment UE(U) (e.g. presence in the same cell), or, if no existing entry corresponds to the same state (e.g. new cell, new communication , etc.), are the subject of the creation by the collection module 7 of a new entry in the table TAB(U) (step F44).
  • the updating of the context CNT(U) with the data relating to the detected event can be carried out by another module of the entity NF2 than the module 7 for collecting data.
  • the entity NF2 evaluates the statistics associated with each entry which has just been created or completed in the table TAB(U) (step F46).
  • the statistics are in fact updated incrementally .
  • each time (indexed by the integer n) that a statistical quantity G of the table TAB(U) is evaluated for a state denoted ST of the user equipment considered its value G( n) is calculated by considering only the value G(nl) of the statistical quantity obtained during the previous evaluation of the quantity G stored in the table TAB(U) and the current value of the state noted ST(n) associated to the new detected event. In this way, it is sufficient to keep in memory only the evaluated statistics and the current number of events considered to evaluate these statistics.
  • the statistics are also evaluated in real time even if the arrival of the data is asynchronous. This can represent a significant complexity if dozens of statistics are to be maintained for each user. It is preferable to use this technique on fixed elements (eg events), ie which are not likely to vary during the sliding window.
  • the evaluation module 8 uses the so-called Exponential Moving Average or MME technique to obtain the statistics STAT1 and STAT3. These statistics relate here, for a given state of the equipment UE(U) of the user U, to the duration of occurrence of this state (mean and variance), and to the spacing between two occurrences of this state (mean and variance). The number of occurrences of the state is simply incremented with each new occurrence.
  • MME Exponential Moving Average
  • G(n) (lA).G(nl) + AE(n), where A designates a smoothing constant between 0 and 1.
  • P designates the number of events Ne that it is desired to average to obtain these statistics.
  • P designates the multiple Q1, Q2,... of the period T considered to evaluate these statistics from the statistics STAT2.
  • the module 8 for evaluating the entity NF2 can thus easily estimate the average duration spent by the equipment UE(U) in a considered state or the average time elapsed between two occurrences of this state.
  • the MME technique can also be used by the entity 2 evaluation module 8 to estimate variances.
  • the variance corresponds to the mean of the squares of the deviations from the mean.
  • We can therefore apply the Exponential Moving Average technique, by considering the mean of the squares of the deviations of the data from the estimate of the mean.
  • the MME technique does not make it possible to know whether the statistics thus evaluated correspond to a time window of identical width for different L 21 , , , users.
  • the time window considered depends on the user's activity rate, which may vary from one user to another: depending on whether the user is more or less active, he may generate more or less states over the same period of time. If one wishes to relate the statistics obtained to real time, it is preferable to consider periodic time windows. Recourse to the MME technique can be favored for data produced periodically, or if, as is the case here, one seeks an average evaluated on a determined number of data without linking this average to the notion of time.
  • the STAT2 statistics evaluated over a periodic time window of width T advantageously make it possible to obtain periodic statistics on elementary data which are not, and do not require data storage except for the current number d events and timestamps of the first and last states detected in the window.
  • These statistics STAT2 are here reset to zero at the start of each period of width T for each state of the equipment of each user managed by the entity NF2, and evaluated over the period considered by performing an incremental accumulation operation at each new event detected impacting the states to which they relate for a given user's equipment.
  • the incremental accumulation operation implemented is a simple recurrence. More specifically, if the statistical magnitude G(N) that the evaluation module 8 seeks to evaluate over n occurrences of a state that have occurred since the start of the period of duration T is an average (e.g. an average duration of l user equipment in a given state or average spacing between two occurrences of this state), the evaluation module 8 obtains the value G(n) via the following simple recurrence:
  • Incremental methods other than a simple recurrence can of course be considered as a variant.
  • each period of width T it is then sufficient at the end of each period of width T to update the statistics STAT3 on Tlong.
  • the entity NF2 adopts an incremental approach to calculate the statistics STAT1, STAT2, STAT3: this approach makes it possible to reduce the quantity of data to be stored in memory in order to implement the invention.
  • this approach makes it possible to reduce the quantity of data to be stored in memory in order to implement the invention.
  • the entity NF2 when updating the context CNT(U), in addition to updating the table TAB(U), the entity NF2 also estimates for the user U, by means of its estimation module 9, a so-called profiling statistic associated with the type of event detected (step F48).
  • This profiling statistic consists here of an estimated indicator of the activity of this type of event for the equipment UE(U) over a long moving period, for example equal to several times the period T previously considered for the evaluation statistics STAT2 or corresponding to a number Ne of determined events.
  • the activity indicator of an event type comprises an estimate of the mean and of the variance of the temporal spacing between two events of this type, which the estimation module 9 estimates here incrementally using the MME technique previously described.
  • other activity indicators of a type of event can be estimated when updating the context CNT(U) of the user U, such as for example an estimate of the regularity of the occurrence of this type of event for the equipment UE(U) of the user U.
  • the entity NF2 implements a mechanism for filtering the entries of the table TAB(U). Indeed, as indicated previously, during step F42, upon detection of a new event relating to the equipment UE(U), each state of the equipment UE(U) impacted by this event is logged. in table TAB(U) either in an existing entry or in a new entry.
  • the table TAB(U) can therefore have to comprise a large number of entries in the event of very versatile states of the equipment UE(U).
  • a maximum number K of entries is fixed in the table TAB(U) in order to keep a table TAB(U) of reasonable size for each user U.
  • the value chosen for K can vary from one entity NF to another (depending on the nature of the network function hosted by the NF entity), and/or depending on other parameters such as, for example, the period of time observed, the use made of the network, the context in which the invention is implemented, etc.
  • the entity NF2 then implements a mechanism for filtering inputs (in other words data collected and stored in the table TAB(U)) according to the representativeness of these data of the state of the equipment UE (U) of user U. More specifically:
  • the entity NF2 created via its module 7 collects an entry in a temporary table TAB_TEMP(U) (limited to an integer number M of entries, M being able to be different from K), with the data collected and timestamp information of the data collected which makes it possible to initialize the statistics;
  • the entity NF2 updates via its collection module 7 one of the already existing entries among the K entries of the table TAB(U) or the M temporary entries of the temporary table TAB_TEMP(U ).
  • an entry of the temporary table TAB_TEMP(U) is a candidate to become permanent and to be stored in the table TAB(U) of the user U. If the table TAB(U) already includes K entries, then a entry of the table TAB(U) is deleted by the collection module 7 of the entity NF2.
  • the collection module 7 identifies the entry of the table TAB(U) of lesser importance with regard to a determined criterion such as, for example, the length of stay of the equipment UE(U) in the state associated with this entry, the spacing between two occurrences of this state, the timestamp of the last occurrence of this state, etc. It is also possible to envisage a combination of several criteria: for example, the collection module 7 retains the entries corresponding to the longest durations of stay in the states associated with these entries, then considers the entries having the smallest spacings between two occurrences of the states associated with them, then the entries associated with the states with the most recent timestamps. Of course, other criteria can be considered as a variant.
  • the collection module 7 also carries out a filtering of the entries contained in this temporary table, for example on the basis of a time-stamping criterion of the recorded data.
  • the collection module 7 can also filter (ie delete) a priori the data corresponding to a short duration of stay of the equipment UE(U) in a state, that is to say below a predetermined threshold duration, even before any insertion into the temporary table TAB(U).
  • the filtering mechanism which has just been described advantageously makes it possible to keep in the table TAB(U) only the most significant data (that is to say the most represented). tatives) of the usual states of the equipment UE(U) of the user U. In the embodiment described here, it is supplemented by a filtering, in other words a deletion, of the too old contexts of inactive users maintained by the entity NF2 so as to keep in its non-volatile memory 5 only a limited number of active and inactive user contexts.
  • the entity NF2 can estimate for how long the user equipment in question has been inactive if necessary. , and delete the context associated with this user if the estimate exceeds a given maximum duration of inactive context retention. This filtering can be implemented periodically or if a given maximum number of inactive contexts stored in the non-volatile memory 5 of the entity NF2 is reached.
  • filtering mechanisms and other criteria can be implemented by the entity NF2 to preserve its memory resources.
  • the entity NF2 instead of filtering the data that is least representative of the usual states of the UE(U) equipment, it is possible on the contrary to decide to keep these data which can provide interesting contextual information for the NWDAF entity, and on the contrary delete certain stored data which are more in conformity with an expected or usual state of the equipment UE(U), for example because they are redundant with other data or in conformity with the statistics evaluated by the entity NF2 (c' that is, they do not provide additional information).
  • the NWDAF entity has subscribed to the NF2 entity to be notified periodically, for example every time period of duration Tnotif, of the information elements collected by the entity NF2 in relation to the events detected by the latter for the equipment UE(U).
  • the NF2 entity informs the NWDAF entity, via its transmission module 10, of all the information elements that it has collected for the equipment UE(U) of the user U over the time period Tnotif (step F60).
  • the entity NF2 only uploads the data collected for the last X events having impacted the states modified during the period Tnotif;
  • the notification by the entity NF2 of the aforementioned information elements to the entity NWDAF can be done on criteria other than a periodic criterion.
  • the NWDAF entity can periodically or occasionally request the NF2 entity to notify it of the information elements that it collected during the previous period.
  • the NWDAF entity upon receipt of the information elements notified by the NF2 entity via its reception module 11 (step E30), uses these information elements (as well as those which provided to it in the past) to perform the statistical analysis or the prediction which has been requested of it by the client entity NF1 (step E40). It does this in a manner known per se by using its analysis and prediction module 12.
  • the entity NWDAF advantageously has for this purpose not only statistics pre-established by the entity NF2, but also contextual information which supplements these statistics, thanks to the supply of the raw data collected relating to the last X events detected for the equipment UE(U), this contextual information being able to prove useful to carry out the statistical analysis and/or the prediction required by the entity N Fl.
  • the quantity of information elements exchanged between the NF2 entity and the NWDAF entity is limited, and the quantity of information stored by the NF2 entity, without sacrificing the representativeness of these pieces of information and their usefulness for the NWDAF entity.
  • an illustrative example is given of the information elements that can be collected/evaluated and provided by an AMF-type NF entity to an NWDAF entity.
  • the AMF entity can maintain, for each of the users U that it manages:
  • the PAST(U) list of the last events detected for the equipment UE(U) over a maximum time window (for example the last X 30 events or the events detected over the last 120 minutes) and the data collected during these events. It should be noted that the choice of a number X of events rather than a duration makes it possible to overcome the case where the rates of arrival are very variable for the users; and
  • profiling statistics measuring the average delay and the variance between two events of the same type for the equipment UE(U) for all the events that may be exposed for the user equipment UE(U) by the AMF entity (eg loss of connectivity, accessibility of user terminals, location report, etc.).
  • mechanisms are provided to limit the quantity of information stored by the NF entities as well as the quantity of information transmitted by the latter to the NWDAF entity.
  • a judicious choice of the deployment parameters of the invention can make it possible to further limit the cost of implementing the invention and make this implementation more efficient.
  • the deployment parameters can in particular be dimensioned according to the average activity of the users in the network NW. They may also vary depending on the nature of the network, and in particular the application for which it is intended (eg flexible workshop, company telephone network, public network, gas meter network, vehicle network).
  • Ne 40;
  • the number of information elements provided periodically by an NF entity to the NWDAF entity is given in table 1 (the size of each information element provided is omitted here for the sake of simplification, this depending the number of data included in each element and the dimension of this data).
  • the entity NF provides statistics STAT1, STAT2, STAT3 for each state of the equipment UE(U) of the user U, the recent past of the last X events, and a profiling indicator for each type of event exposed by the NF entity.
  • Table 2 provides, by way of illustration, two examples of strategies for setting the parameters that can be retained to achieve this compromise for an AMF entity:
  • the data supply entity is an NF entity hosting a network function and that the data analysis entity is a DAF entity or Centralized NWDAF of the NW network.
  • the data supply entity can be a user equipment (UE), such as his terminal, and we are interested in data collected during events detected by this user equipment. or by the network having impacted at least one state of the user equipment.
  • the analysis entity can be an entity NF or another entity of the network capable of analyzing data supplied to it, and for example of carrying out predictions or statistical analyzes based on these data.

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Abstract

Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'un utilisateur d'un réseau, procédé d'obtention de données, et entités mettant en œuvre ces procédés L'invention vise un procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'utilisateur à une entité (DAF) d'analyse de données, comprenant : - une étape de collecte, pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état de l'équipement d'utilisateur dans le réseau, de données relatives audit au moins un état impacté; et - une étape de fourniture, à l'entité (DAF) d'analyse, pour au moins un dit état de l'équipement d'utilisateur, d'au moins une statistique obtenue pour cet état en agrégeant des données relatives à cet état collectées lors de l'étape de collecte et d'une partie desdites données correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.

Description

Description
Titre de l'invention : Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'un utilisateur d'un réseau, procédé d'obtention de données, et entités mettant en œuvre ces procédés
Technique antérieure
[0001] L'invention appartient au domaine général des télécommunications.
[0002] Les réseaux de télécommunication modernes, tels que par exemple les réseaux de cin quième génération ou réseaux 5G définis par le standard 3GPP, sont confrontés à des si tuations complexes, qui sont la conséquence notamment d'un très grand nombre de termi naux à gérer, de la variété des usages faits du réseau (et des exigences en termes de latence, de débit, de volumétrie en découlant), ainsi que de la variété des comportements des utilisateurs du réseau dans le temps et dans l'espace.
[0003] Pour faire face à ces situations complexes, les opérateurs envisagent de mettre en place au sein de leurs réseaux une ou plusieurs entités spécialisées permettant d'opérer des analyses statistiques et des prédictions (aussi désignées de façon générale par « analytics » en an glais dans les documents 3GPP) sur la demande et la réponse apportées par le réseau en terme de qualité de service. Ces prédictions peuvent être globales, c'est-à-dire être établies au niveau du réseau, d'un serveur, d'une application ou encore d'une région. Des exemples de prédictions globales sont un taux de charge des ressources du réseau, la qualité de service moyenne, le nombre d'utilisateurs connectés au réseau via leurs équipements d'uti lisateurs (ou plus simplement ci-après UE pour « User Equipment » en anglais) ou de ses sions actives. Des prédictions individuelles, c'est-à-dire portant sur un utilisateur ou sur un groupe d'utilisateurs peuvent également être établies, comme par exemple la future locali sation de l'UE de l'utilisateur ou la volumétrie d'une future session de communication de l'utilisateur établie via son UE. De telles entités sont également appelées « fonctions d'ana lyse de données du réseau » (ou DAF pour « Data Analytics Functions » en anglais). A titre illustratif, dans un cœur de réseau mobile 5G, la fonction « Network Data Analytics Func tions » ou NWDAF assure un tel rôle.
[0004] La réalisation de telles prédictions par une fonction DAF suppose la collecte préalable de données représentatives de faits réseau (ex. état connecté de l'UE, cellule dans laquelle il se trouve, etc., que l'on désigne par « données brutes » dans la suite) auprès de différentes entités composant le réseau, aussi communément désignées par « fonctions de réseau » (ou NF pour « Network Functions » en anglais). Ces données brutes peuvent être globales à chaque fonction NF, ou bien concerner chaque utilisateur. Une fois établies, les prédictions permettent de mettre en œuvre de façon anticipée des modifications correctives sur les paramètres du réseau afin d'optimiser son fonctionnement. Les entités utilisatrices de ces prédictions sont typiquement des fonctions NF, clientes de la fonction DAF, qui peuvent être distinctes ou non des fonctions NF ayant collecté et fourni les données brutes à la fonction DAF. Ces fonctions NF clientes sont alors en mesure d'adapter leur comportement en fonc tion des prédictions reçues de la fonction DAF en vue d'optimiser le fonctionnement du réseau et la qualité du service délivré à chaque utilisateur sur son UE. Le document 3GPP TR 23.791, intitule « Technical Spécification Group Services and System Aspects ; Study of Enablers for Network Automation for 5G (Release 16) », vl6.2.0, juin 2019, décrit différents cas d'utilisations de telles prédictions dans un réseau 5G.
[0005] Le volume de données brutes globales à collecter par la fonction DAF auprès de chaque fonction NF (par exemple le niveau de charge de la fonction NF, son état de fonctionnement, etc.) peut être assez substantiel, mais le nombre de fonctions NF sollicitées par la fonction DAF est en pratique assez réduit, ce qui permet de limiter la complexité engendrée par la collecte de ces données brutes globales.
[0006] La situation est toutefois différente concernant les données brutes individuelles relatives aux utilisateurs ou aux groupes d'utilisateurs, comme par exemple leurs localisations ou activités, les variations des états respectifs de leurs UEs (enregistré, connecté, connecté en veille, etc.). La collecte de ces données brutes individuelles en vue d'établir des prédictions pour chaque utilisateur du réseau considéré nécessite de remonter à la fonction DAF tous les événements réseau relatifs à l'UE de cet utilisateur, la quantité de données brutes à remonter pouvant différer d'un événement à un autre. En raison du nombre élevé d'utilisa teurs du réseau qu'est amenée à surveiller une fonction DAF, le volume de données brutes individuelles à collecter par la fonction DAF peut donc s'avérer extrêmement important, induisant non seulement une signalisation considérable échangée entre les fonctions NF remontant ces données brutes individuelles et la fonction DAF, mais également une charge de calcul substantielle pour la fonction DAF.
[0007] En outre, même si un utilisateur n'est pas directement visé à un instant donné par une analyse statistique ou une prédiction requise par une fonction NF cliente auprès de la fonc tion DAF, la fonction DAF se doit de collecter de façon continue des informations sur les événements réseau relatifs à l'UE de cet utilisateur pour être en mesure de réaliser une telle analyse statistique ou une telle prédiction lorsque la demande se présentera le cas échéant.
[0008] Il existe donc un besoin de réduire le volume des données brutes à collecter (et incidem ment à traiter) par la fonction DAF auprès des différentes fonctions NF.
[0009] En réponse à ce besoin, il a été proposé au niveau du standard 3GPP, dans le document S2-186464 intitulé « Solution to Key Issues 9 », Ericsson, 2-6 juillet 2018, d'intégrer dans une fonction NF une fonction DAF locale afin de pouvoir effectuer directement sur la fonc tion NF des calculs de prédictions. Les prédictions ainsi réalisées localement par la fonction NF peuvent être soit exploitées directement par celle-ci, soit remontées à une fonction DAF centrale pour être utilisées pour des prédictions plus complexes. La fonction DAF centrale peut également souscrire à la remontée des informations brutes collectées par la fonction N F.
[0010] Dans la solution proposée dans le document S2-186464, une réduction de la volumétrie des informations échangées entre la fonction NW et la fonction DAF n'est permise que si la fonction DAF exploite les prédictions réalisées par la fonction NF. Il en résulte une perte potentielle d'informations, qui peut nuire aux analyses statistiques et prédictions effectuées par la fonction DAF, celle-ci étant contrainte par les prédictions réalisées par la fonction NF.
[0011] Des solutions alternatives à celle proposée dans le document S2-186464 peuvent être en visagées pour réduire la signalisation échangée entre la fonction DAF et les fonctions NF du réseau. [0012] Ainsi une solution peut consister a collecter de façon continue des données brutes indivi duelles uniquement pour un échantillon d'utilisateurs considéré comme représentatif de l'ensemble des utilisateurs. Cette représentativité ne peut toutefois être établie que par comparaison avec le comportement réel des utilisateurs que Ton cible. La mise en œuvre de cette solution nécessite donc le recours à une technique permettant de classer a priori le comportement de chaque utilisateur avant d'être en mesure d'appliquer un modèle de représentativité pertinent. L'exploitation de cette solution peut s'avérer compliquée dans certaines situations, notamment pour des utilisateurs très mobiles, très bavards ou encore sporadiques, pour des véhicules ou des drones.
[0013] Une autre solution peut consister à réaliser une journalisation continue ou par lots (ou « batchs » en anglais) des données brutes collectées par les fonctions NF dans un entrepôt de données (aussi désigné par « lac de données ») déjà présent dans le réseau, tel que par exemple un lac de données contenant des tickets de comptage (ou encore CDR pour « Char- ging Data Records » en anglais) reflétant les statistiques des appels et sessions de données établis sur le réseau. On obtient de cette sorte un historique des données brutes collectées par les fonctions NF sur les utilisateurs qu'elles gèrent.
[0014] Le recours à un tel entrepôt de données permet de limiter la signalisation échangée entre les fonctions NF et la fonction DAF. Lorsqu'une demande de statistiques et/ou de prédictions sur un utilisateur arrive au niveau de la fonction DAF, cette dernière peut inspecter l'entrepôt de données ainsi alimenté par les fonctions NF pour effectuer un ajustement des statistiques et des prédictions qu'elle maintient sur cet utilisateur. La fonction DAF peut également être amenée à consulter l'entrepôt de données à divers moments appropriés pour déterminer le comportement habituel d'un utilisateur.
[0015] Si cette solution s'appuie sur un lac de données déjà existant tel que le lac de données des tickets de comptage précédemment évoqué, ce lac de données peut ne contenir qu'une partie des données brutes requises pour optimiser le fonctionnement du réseau. En outre, le problème de la volumétrie des données brutes échangées subsiste entre l'entrepôt de données et les fonctions N F.
[0016] Une autre solution consiste à introduire dans le réseau une entité spécialisée de médiation proche des fonctions NF. Cette entité spécialisée de médiation est configurée pour collecter les données brutes auprès des fonctions NF et les distribuer aux fonctions DAF qui en ont besoin. Cette solution présente l'inconvénient d'introduire de nouvelles entités fonction nelles dans le réseau et donc de requérir de nouveaux échanges de signalisation. Elle peut avoir des impacts de déploiement importants en termes notamment de complexité, de charge de calcul, ou encore de gestion opérationnelle.
[0017] On note que les considérations précédentes, bien qu'introduites en référence aux réseaux 5G définis par le standard 3GPP, et à des entités NF et NWDAF, s'appliquent à tout type de réseau de télécommunication dans lequel les opérateurs cherchent à collecter auprès de diverses fonctions du réseau des données et opérer des prédictions à partir de ces données afin d'améliorer le fonctionnement du réseau.
Exposé de l'invention [0018] L'invention remédie notamment aux inconvénients précités de l'état de la technique en pro posant un procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'utilisa teur à une entité d'un réseau, dite d'analyse de données, ce procédé comprenant :
- une étape de collecte, pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état dudit équipement d'utilisateur dans le réseau, de données relatives audit au moins un état impacté par lesdits événements ; et
- une étape de fourniture, à ladite entité d'analyse, pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur, d'au moins une statistique obtenue pour cet état en agrégeant des données relatives à cet état collectées lors de l'étape de collecte, et d'une partie des données relatives à cet état collectées lors de l'étape de collecte et correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[0019] Corrélativement, l'invention concerne aussi une entité comprenant des modules, activés pour au moins un équipement d'utilisateur, comprenant :
- un module de collecte, configuré pour collecter pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état dudit équipement d'utilisateur dans un réseau, des données relatives audit au moins un état impacté par lesdits événements ;
- un module d'obtention de statistiques, configuré pour obtenir, pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur, au moins une statistique en agrégeant des données relatives à cet état, collectées par le module de collecte ; et
- un module de transmission, configuré pour fournir à une entité du réseau dite d'analyse de données, pour ledit au moins un état impacté dudit équipement d'utilisateur, ladite au moins une statistique obtenue pour cet état par le module d'obtention de statistiques et une partie des données collectées par le module de collecte relatives à cet état et correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[0020] Par souci de simplification, cette entité est désignée par entité de fourniture de données ou entité de fourniture dans la suite.
[0021] Dans un mode particulier de réalisation, cette entité est une entité du réseau, et plus par ticulièrement une entité NF (pour « Network Function ») hébergeant une fonction réseau telle que par exemple une entité AMF (pour « Access and Mobility Management Function » en anglais) ou SMF (pour « Session Management Function » en anglais) d'un réseau 5G conforme au standard 3GPP.
[0022] Bien que le problème technique que cherche à résoudre l'invention ait été souligné en ré férence aux échanges entre une entité NF et une entité d'analyse de données du réseau DAF ou NWDAF, comme déjà évoqué précédemment l'invention ne se limite pas à ce con texte. Ainsi, l'entité de fourniture des données peut également, dans un autre mode de réalisation, être un équipement de l'utilisateur (c'est-à-dire un UE) comme par exemple un terminal, un capteur, un autocommutateur privé (ou PABX pour « Private Automatic Branch eXchange » en anglais) pour une entreprise, un équipement client de type CPE (pour « Cus- tomer Premises Equipment »,), etc. Aucune limitation n'est attachée à la nature de l'équi pement d'utilisateur auquel se rapporte l'invention. On fait référence dans la suite à cet équipement d'utilisateur en utilisant indifféremment les expressions « équipement d'utilisa teur », « équipement de l'utilisateur » ou encore « UE » par souci de simplification. L'inven tion permet ainsi à l'entité d'analyse d'obtenir des données relatives à un utilisateur d'un réseau en provenance de différentes sources, qui peuvent avoir accès à différents types ou niveaux de données sur l'utilisateur.
[0023] L'invention vise également un procédé d'obtention de données relatives à au moins un équipement d'utilisateur par une entité d'un réseau dite d'analyse de données, ladite entité d'analyse étant apte à communiquer avec au moins une autre entité configurée pour col lecter, pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état dudit équipement d'utilisateur dans le réseau, des données relatives audit au moins un état impacté, ledit procédé comprenant une étape de réception, pour au moins un dit état impacté dudit équi pement d'utilisateur :
- d'au moins une statistique obtenue par ladite autre entité pour cet état en agrégeant des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements ; et
- d'une partie des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements, ladite partie des données correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[0024] Corrélativement, l'invention concerne aussi une entité d'un réseau dite d'analyse de don nées, apte à communiquer avec une autre entité configurée pour collecter, pour une plura lité d'événements ayant impacté au moins un état d'au moins un équipement d'utilisateur dans le réseau, des données relatives audit au moins un état impacté, ladite entité d'analyse comprenant un module de réception, activé pour ledit au moins un équipement d'utilisateur et configuré pour obtenir, en provenance de ladite autre entité, pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur :
- au moins une statistique obtenue par ladite autre entité pour ledit état en agrégeant des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements ; et
- une partie des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements, cette partie correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[0025] Dans un mode particulier de réalisation, le procédé d'obtention comprend une étape d'éla boration d'une prédiction ou d'une analyse statistique consolidée à partir de ladite au moins une statistique obtenue et de ladite partie de données.
[0026] Corrélativement, l'entité dite d'analyse comprend en outre un module d'analyse configuré pour élaborer une prédiction ou une analyse statistique consolidée à partir de ladite au moins une statistique obtenue et de ladite partie de données.
[0027] L'entité dite d'analyse peut être une entité d'analyse de données du réseau dédiée à cette fonction d'analyse et centralisée, que l'on désigne dans la suite par entité DAF par souci de simplification. Une telle entité est par exemple une entité NWDAF d'un réseau 5G. [0028] Toutefois, l'invention peut egalement s'appliquer a d'autres entites. Ainsi, l'entite dite d'ana lyse peut être une autre entité du réseau qu'une entité DAF ou NWDAF dédiée et centralisée, dès lors que cette entité est configurée pour analyser des données du réseau (c'est-à-dire relatives au réseau, à son fonctionnement, etc.)· On peut envisager par exemple que l'entité dite d'analyse au sens de l'invention soit une entité NF, dûment configurée pour réaliser des analyses statistiques ou des prédictions.
[0029] On note qu'aucune limitation n'est attachée à la nature des entités impliquées dans l'inven tion, c'est-à-dire à l'entité de fourniture des données et à l'entité dite d'analyse. Il peut en effet s'agir d'entités ou de fonctions logicielles hébergées par divers dispositifs physiques du réseau ou d'entités physiques.
[0030] Aucune limitation n'est attachée non plus à la nature des états d'un équipement d'utilisateur dans le réseau pouvant être envisagés dans le cadre de l'invention, l'utilisateur pouvant désigner un usager unique ou un groupe d'usagers comme par exemple une entreprise ou même encore une machine (ex. un capteur, un actionneur, un robot, etc.) exploitée par un usager ou un groupe d'usagers. On associe ici à la notion d'utilisateur, l'existence d'une souscription auprès de l'opérateur du réseau pour cet utilisateur. Les états d'un équipement d'utilisateur au sens de l'invention peuvent désigner aussi bien des états généraux de cet équipement d'utilisateur comme par exemple « enregistré », « connecté », « non con necté », ou des états plus spécifiques tels que « présent dans la cellule A », « ayant une communication vocale en cours », etc.
[0031] Un événement au sens de l'invention se traduit alors par une transition entre deux états de l'équipement d'utilisateur (ex. transition d'un état « non enregistré » à un état « enregis tré », ou « arrivée d'un équipement d'utilisateur dans une cellule A »). Les états impactés de l'équipement d'utilisateur peuvent être déduits des événements détectés dans le réseau pour cet équipement d'utilisateur (ex. début ou fin d'une communication, entrée dans une cellule, etc.).
[0032] L'invention propose avantageusement la remontée par une entité de fourniture de données (ex. entité NF) à une entité d'analyse (ex. entité DAF), pour lui permettre notamment d'éta blir des analyses statistiques et/ou des prédictions, de deux types d'informations collectées à partir d'événements déterminés que l'entité de fourniture a détectés dans le réseau pour un utilisateur donné :
- d'une part, des statistiques, obtenues en agrégeant des données brutes (c'est-à-dire des faits réseau) collectées respectivement lors de ces événements sur des états de l'équipement d'utilisateur impactés par ces événements. On note qu'une statistique au sens de l'invention est construite en regroupant (c'est-à-dire en agrégeant) au moyen d'une fonction mathématique donnée (ex. moyenne, variance, etc.) des données brutes collectées sur une durée déterminée (par exemple sur un nombre d'événements déter miné ou lors d'une fenêtre temporelle déterminée), c'est-à-dire qu'elle est obtenue uni quement à partir de données brutes passées (par opposition à une prédiction par exemple qui fournit une indication sur le futur). Il s'agit en quelque sorte d'un condensé représentatif des données brutes passées, qui peut être obtenue de façon très simple par l'entité de fourniture ; et
- d'autre part, de données brutes collectées sur les événements les plus récents relatifs a l'utilisateur qui ont impacte un ou plusieurs états de son équipement d'utilisateur. Ces données reflètent le passé récent de l'équipement de l'utilisateur observé dans le réseau. Il convient de noter que ce passé récent peut avoir une durée temporelle différente selon les utilisateurs considérés et leurs activités respectives dans le réseau (pour cer tains utilisateurs, les X événements peuvent s'étaler sur une fenêtre temporelle plus longue que pour d'autres plus versatiles dans le réseau). On peut envisager, dans un mode particulier de réalisation, de paramétrer le nombre d'événements X en fonction du type d'utilisateur considéré (ex. utilisateur mobile, fixe, etc.).
[0033] Ces deux types d'informations permettent avantageusement de minimiser les échanges entre l'entité de fourniture de données et l'entité d'analyse tout en préservant la pertinence des informations remontées. En remontant des données brutes relatives uniquement au passé récent de l'équipement d'utilisateur considéré combinées à des statistiques représen tatives d'une période de temps plus longue, l'invention offre la possibilité à l'entité d'analyse de combiner deux niveaux distincts d'informations et de compléter sa connaissance du comportement de l'utilisateur en effectuant des rapprochements féconds entre ces deux niveaux d'informations. Ce rapprochement peut être effectué par tout moyen, comme par exemple au moyen d'un algorithme de prédiction évolué s'appuyant sur des chaînes de Markov. Les données brutes correspondant au passé récent de l'équipement d'utilisateur fournissent en effet des informations contextuelles (perdues lors de l'agrégation des don nées pour constituer les statistiques), mais sur une fenêtre temporelle réduite ce qui permet de limiter la volumétrie des informations remontées vers l'entité d'analyse. Le nombre X d'événements remontés peut bien entendu être paramétré en fonction notamment des évé nements auxquels on s'intéresse pour l'utilisateur.
[0034] L'entité de fourniture, comme l'entité d'analyse, n'ont ainsi pas besoin de stocker de façon exhaustive toutes les données brutes collectées sur les événements relatifs à un utilisateur détectés dans le réseau. L'entité de fourniture n'a pas non plus besoin de transmettre à l'entité d'analyse toutes les données qu'elle a collectées. En outre, les statistiques pré-agré- gées fournies par l'entité de fourniture permettent d'alléger la charge de calcul et de gestion de protocole de l'entité d'analyse.
[0035] A titre illustratif, l'entité de fourniture est par exemple une fonction réseau AMF de gestion de l'accès et de la mobilité d'un réseau 5G. Cette fonction AMF peut fournir à une entité DAF du réseau 5G (entité d'analyse au sens de l'invention) comme statistiques agrégées, les localisations les plus fréquentes sur différents horizons de temps d'un équipement d'uti lisateur ainsi que les derniers événements relatifs à la mobilité et à l'accès de cet équipe ment d'utilisateur au réseau (incluant ses dernières localisations). Il est ainsi possible pour l'entité DAF de déterminer, via la liste des derniers événements remontés, quand un utili sateur muni de son UE se rapproche de l'une de ses localisations favorites (fournies par le biais des statistiques remontées). En outre, la connaissance de la topologie du réseau par l'entité DAF, combinée aux modèles établis par l'entité DAF sur le comportement de l'utili sateur à long terme, grâce aux deux types d'informations remontées par l'entité NF, peut lui permettre de prédire les prochaines localisations de l'utilisateur (autrement dit de son UE).
[0036] Bien entendu cet exemple n'est donné qu'à titre illustratif, et d'autres fonctions NF (ex. une fonction SMF de gestion de session), et/ou d'autres événements et/ou d'autres statistiques (ex. statistiques de communication) peuvent être envisagés.
[0037] Dans un mode particulier de réalisation, au moins une dite statistique relative à un état de l'équipement d'utilisateur est mise à jour de façon incrémentale à chaque événement dé tecté concernant l'équipement d'utilisateur et impactant cet état.
[0038] Autrement dit, à chaque nouvel événement E(N) détecté affectant l'état considéré, N dési gnant un entier supérieur à 1, la statistique en question relative à cet état, notée par exemple G(N), est obtenue à partir de la valeur G(N-l) de la statistique obtenue lors de la détection du précédent événement affectant ledit état et du seul événement E(N).
[0039] De cette sorte, on limite encore davantage la quantité de données à mémoriser par l'entité de fourniture (il n'est pas nécessaire de conserver les événements les plus anciens en de hors de ceux appartenant au passé récent remonté à l'entité d'analyse et l'événement E(N)) et donc les contraintes en termes de capacité de stockage de l'entité de fourniture. En outre, les calculs effectués par cette dernière pour obtenir les statistiques sont simplifiés.
[0040] Ainsi des informations sont disponibles au niveau de l'entité d'analyse pour tous les utilisa teurs gérés par l'entité de fourniture moyennant un effort raisonnable en termes de mé moire et de calcul pour l'entité de fourniture.
[0041] Différents types de statistiques peuvent être évalués par l'entité de fourniture.
[0042] Ainsi, une statistique peut être évaluée par exemple sur une fenêtre temporelle glissante ou sur un nombre d'événements glissant.
[0043] Une statistique peut également être évaluée sur une fenêtre temporelle périodique de pé riode notée T ou sur une fenêtre temporelle de largeur égale à un multiple entier de la période T.
[0044] Ceci permet d'obtenir des statistiques exactes évaluées sur une durée fixe, plus ou moins longue selon la variante envisagée. Notamment si une fenêtre de largeur égale à un multiple entier Q d'une période T est envisagée pour évaluer une statistique, cela permet d'obtenir une statistique sur une période assez longue de durée Q.T, représentative d'un comporte ment long terme de l'utilisateur. Une telle statistique peut être dérivée des statistiques ob tenues sur une fenêtre temporelle périodique de période T sans avoir à stocker de données supplémentaires autres que les statistiques évaluées périodiquement sur chaque période.
[0045] L'entité de fourniture peut ainsi évaluer plusieurs statistiques relatives à un état de l'utilisa teur selon l'une et/ou l'autre de ces techniques. D'autres techniques peuvent bien entendu être envisagées en variante.
[0046] Dans un mode particulier de réalisation, une statistique peut être évaluée en utilisant une moyenne mobile exponentielle (ou MME).
[0047] Ce mode de réalisation (MME) permet par exemple d'obtenir des statistiques estimatives sur l'espacement entre deux événements affectant un même état (ex. moyenne et variance).
[0048] Comme détaillé précédemment, conformément à l'invention, l'entité de fourniture fournit à l'entité d'analyse des statistiques évaluées sur les données brutes qu'elle a collectées pour l'équipement d'utilisateur considéré ainsi que des données brutes représentatives du passé récent de l'utilisateur dans le réseau. On peut toutefois envisager que l'entité de fourniture fournisse d'autres informations en plus de celles précitées à l'entité d'analyse.
[0049] Ainsi, dans un mode particulier de réalisation, le procédé de fourniture comprend en outre une fourniture à ladite entité d'analyse, pour chaque type d'événement de ladite pluralité d'événements, d'au moins un indicateur d'activité pour ce type d'événement.
[0050] Corrélativement, le procédé d'obtention comprend l'obtention, pour chaque type d'événe ment de ladite pluralité d'événements, d'au moins un indicateur d'activité pour ce type d'événement.
[0051] Un tel indicateur d'activité pour un type d'événement donné (ex. présence dans une cellule, perte de communication, etc.) comprend par exemple une estimation (moyenne et variance) d'une durée d'espacement entre deux événements de ce type détectés dans le réseau pour l'équipement d'utilisateur. Bien entendu, d'autres types d'indicateur d'activité peuvent être envisagés, comme par exemple une estimation de la régularité des événements de ce type indiquant si les événements de ce type sont espacés de façon à peu près constante ou variable.
[0052] Les indicateurs d'activité permettent avantageusement d'établir un profil d'activité de l'uti lisateur dans le réseau (ex. fréquence de ses déplacements, qualité de son environnement radio proche, etc.), de sorte à mieux caractériser l'utilisateur. Par exemple, ceci permet de distinguer un comportement de stationnement long dans une cellule puis dans une autre, d'un comportement de va-et-vients fréquents entre ces deux cellules pour des durées cu mulées identiques.
[0053] Cette connaissance des indicateurs d'activité par type d'événement offre en outre la possi bilité de sélectionner un modèle de calcul plus pertinent pour les analyses statistiques et les prédictions réalisées par l'entité d'analyse pour cet utilisateur.
[0054] Dans un mode particulier de réalisation, le procédé de fourniture selon l'invention comprend une étape de filtrage des données collectées en fonction d'une représentativité desdites données d'un état habituel dudit équipement d'utilisateur.
[0055] Ce filtrage permet de ne retenir que les valeurs les plus significatives des comportements de l'utilisateur et de limiter ainsi la capacité de stockage requise pour la mise en œuvre de l'invention.
[0056] En variante, on peut envisager de conserver au contraire les valeurs les moins significatives de l'état habituel de l'équipement d'utilisateur et de supprimer certaines valeurs plus cohé rentes avec cet état habituel, considérées comme redondantes avec d'autres données déjà remontées ou n'apportant pas d'informations complémentaires par rapport aux statistiques remontées.
[0057] Différents critères peuvent être appliqués pour filtrer les données collectées. Ainsi, par exemple, les données peuvent être filtrées en fonction de leurs instants de collecte (ex. les données les plus anciennes sont supprimées), le nombre d'événements associés auxdites données, la durée totale des événements, etc.
[0058] Dans un mode particulier de réalisation, l'étape de fourniture est conditionnée par une de mande explicite de notification de l'entité d'analyse.
[0059] Une telle demande explicite de notification peut par exemple prendre la forme d'une sous cription ou d'un abonnement auprès de l'entité de fourniture par l'entité d'analyse pour être notifiée des éléments d'information collectés par l'entité de fourniture sur un utilisateur déterminé ou, de manière équivalente, un équipement d'utilisateur déterminé. Ceci permet la notification automatique de l'entité d'analyse. [0060] En variante, il peut s'agir d'une demande ponctuelle ou récurrente (par exemple de façon périodique) de l'entité d'analyse.
[0061] Dans un mode particulier de réalisation, l'étape de fourniture du procédé d'obtention selon l'invention est mise en œuvre périodiquement et/ou en réponse à une requête de l'entité d'analyse.
[0062] En variante, l'étape de fourniture peut être déclenchée par la détection d'un critère spéci fique, par exemple le dépassement d'un seuil.
[0063] Dans un mode particulier de réalisation de l'invention, les procédés de fourniture et d'ob tention sont mis en œuvre par un ordinateur.
[0064] L'invention vise également un programme d'ordinateur sur un support d'enregistrement, ce programme étant susceptible d'être mis en œuvre dans un ordinateur ou plus généralement dans une entité de fourniture de données conforme à l'invention et comporte des instruc tions adaptées à la mise en œuvre d'un procédé de fourniture tel que décrit ci-dessus.
[0065] L'invention vise également un programme d'ordinateur sur un support d'enregistrement, ce programme étant susceptible d'être mis en œuvre dans un ordinateur ou plus généralement dans une entité d'analyse conforme à l'invention et comporte des instructions adaptées à la mise en œuvre d'un procédé d'obtention tel que décrit ci-dessus.
[0066] Chacun de ces programmes peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.
[0067] L'invention vise aussi un support d'information ou un support d'enregistrement lisibles par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que men tionné ci-dessus.
[0068] Le support d'information ou d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectro nique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur, ou une mémoire flash.
[0069] D'autre part, le support d'information ou d'enregistrement peut être un support transmis sible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par lien radio, par lien optique sans fil ou par d'autres moyens.
[0070] Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.
[0071] Alternativement, le support d'information ou d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel un programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution des procédés de fourniture et d'obtention selon l'invention.
[0072] Selon un autre aspect, l'invention concerne un système de télécommunication comprenant au moins une entité de fourniture de données et une entité d'analyse conformes à l'inven tion.
[0073] Le système selon l'invention bénéficie des mêmes avantages cités précédemment que les entités de fourniture et d'analyse selon l'invention.
[0074] Dans un mode particulier de réalisation, l'entité de fourniture de données est une entité du réseau gérant une pluralité d'équipements d'utilisateurs du réseau, comme par exemple une entité NF hébergeant une fonction réseau.
[0075] Dans un autre mode réalisation, l'entité de fourniture de données est l'équipement d'utili sateur considéré, c'est-à-dire par exemple le terminal de l'utilisateur.
[0076] On peut également envisager, dans d'autres modes de réalisation, que les procédés de fourniture et d'obtention, les entités de fourniture et d'analyse et le système selon l'inven tion présentent en combinaison tout ou partie des caractéristiques précitées.
Brève description des dessins
[0077] D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisa tion dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures :
[Fig. 1] la figure 1 représente dans son environnement, un système de télécommunication selon l'invention dans un mode particulier de réalisation ;
[Fig. 2] la figure 2 représente schématiquement l'architecture matérielle d'une entité de fourniture et d'une entité d'analyse du système de la figure 1 ;
[Fig. 3] la figure 3 illustre, sous forme d'ordinogramme, les principales étapes d'un procédé d'obtention tel qu'il est mis en œuvre dans un mode particulier de réalisation par l'entité d'analyse (entité DAF) du système de la figure 1 ;
[Fig. 4] la figure 4 représente sous forme d'ordinogramme, les principales étapes d'un pro cédé de fourniture tel qu'il est mis en œuvre dans un mode particulier de réalisation par une entité de fourniture de données (entité NF) du système de la figure 1 ;
[Fig. 5] les figures 5A et 5B illustrent différentes façons d'évaluer des statistiques (fenêtre périodique et fenêtre glissante respectivement).
Description de l'invention
[0078] La figure 1 représente, dans son environnement, un système 1 de télécommunication con forme à l'invention, dans un mode particulier de réalisation. Le système 1 offre la possibilité, moyennant une complexité réduite, de collecter des informations sur divers événements détectés dans un réseau de télécommunication NW et relatifs à des utilisateurs ou à des groupes d'utilisateurs du réseau (et plus spécifiquement à leurs équipements d'utilisateurs (UE) respectifs), en vue d'effectuer des analyses statistiques et/ou des prédictions permet tant d'optimiser le fonctionnement du réseau NW.
[0079] Par « événement relatif à ou concernant un équipement d'utilisateur », on entend ici un événement détecté dans le réseau conduisant à une transition entre deux états de l'équi pement d'utilisateur (par exemple le déplacement de l'équipement d'utilisateur d'une cellule vers une autre, le passage de l'équipement d'utilisateur d'un état « non enregistré » à un état « enregistré », etc.). Aucune limitation n'est attachée à la nature des événements con sidérés, ni à la nature des états de l'équipement d'utilisateur considérés. Comme mentionné précédemment, un état d'un équipement d'utilisateur au sens de l'invention peut désigner aussi bien des états généraux de cet équipement d'utilisateur comme par exemple « enre gistré », « connecté », « non connecté », que des états plus spécifiques tels que « présent dans la cellule A », « ayant une communication en cours », etc. [0080] Dans l'exemple envisagé à la figure 1, le réseau de télécommunication NW est un réseau 5G tel que défini dans le standard 3GPP (à l'exception des fonctions propres à l'invention). Toutefois, cette hypothèse n'est pas limitative en soi et l'invention s'applique à d'autres types de réseau (6G, réseaux de télécommunication propriétaires, etc.).
[0081] Conformément à l'invention, le système 1 comprend, au moins une entité de fourniture de données, conforme à l'invention. Dans le mode de réalisation envisagé ici, cette entité de fourniture est une entité NF (ou encore fonction NF pour « Network Function ») gérant une pluralité d'équipements d'utilisateurs du réseau et hébergeant au moins une fonction réseau.
[0082] De façon connue en soi, une entité NF est un bloc fonctionnel (logiciel ou physique) carac térisé par un comportement (pour assurer le service associé à ladite fonction réseau) et des interfaces externes définis. Aucune limitation n'est attachée aux fonctions réseau hébergées par les entités NF : gestion des accès au réseau, gestion de la mobilité des utilisateurs (c'est-à-dire de leurs équipements d'utilisateurs), gestion des sessions de communication des utilisateurs via leurs équipements d'utilisateurs, stockage des profils utilisateurs, pas serelle entre réseaux, etc. Les entités NF peuvent être situées dans le plan de commande comme dans le plan utilisateur. A titre d'exemple, une telle entité NF est par exemple une fonction AMF de gestion de la mobilité et de l'accès des utilisateurs ou une fonction SMF de gestion des sessions, etc.
[0083] Chaque entité NF du système 1 est configurée ici pour collecter des données « brutes » (c'est-à-dire des faits ou des informations sur les faits se déroulant dans le réseau) sur un ensemble d'événements déterminés qu'elle expose, relatifs aux équipements d'utilisateurs qu'elles gèrent, ces événements étant en relation avec la ou les fonctions réseau qu'elle assure. Les types d'événements exposés par une entité NF sont en nombre fixé, typique ment pour un réseau 5G 3GPP, une dizaine de types d'événements différents en général. Ainsi, par exemple, une entité AMF est en mesure de collecter des données sur des événe ments de mobilité relatifs aux équipements d'utilisateurs qu'elle gère, tels que le déplace ment d'un équipement d'utilisateur d'une cellule à une autre, etc. En outre, conformément à l'invention et comme détaillé davantage ultérieurement, chaque entité NF du système 1 est configurée pour évaluer diverses statistiques à partir des données brutes qu'elle collecte. Les événements exposés par une entité NF sont définis pour chaque entité NF et connus des autres entités du réseau. Par exemple pour une entité AMF, ces événements, au nombre de 16, sont décrits dans le document 3GPP TS 29.518 intitulé « Technical Spécification Group Core Network and Terminais; 5G System; Access and Mobility Management Services; Stage 3 (Release 16) », vl6.4.0, juin 2020, section 6.2.6.3.3. Pour une entité SMF, ces événements sont au nombre de 10 et sont décrits dans le document 3GPP TS 29.508 intitulé « Technical Spécification Group Core Network and Terminais; 5G System; Session Manage ment Event Exposure Service; Stage 3 (Release 16) », vl6.4.0, juin 2020, section 5.6.3.3.
[0084] Le système 1 comprend également une entité dite d'analyse DAF conforme à l'invention. Dans le mode de réalisation décrit ici, cette entité d'analyse est une entité NWDAF (ou fonction NWDAF pour « NetWork Data Analytics Function ») centralisée, chargée de l'ana lyse des données du réseau NW, et configurée pour réaliser de manière centralisée diverses analyses statistiques et/ou prédictions à partir d'éléments d'information collectés auprès d'une ou de plusieurs entités NF. Ces analyses statistiques et/ou prédictions peuvent être notamment réalisées par l'entité NWDAF sur requête d'entités NF dites clientes, qui peuvent être identiques ou distinctes des entités NF qui collectent les données brutes sur les évé nements relatifs aux utilisateurs du réseau NW. Aux fins des analyses statistiques et des prédictions qu'elle doit réaliser, l'entité NWDAF peut en outre collecter des éléments d'in formation d'autres entités que les entités NF, comme par exemple d'une entité de gestion du réseau aussi connue sous la désignation d'entité OAM (pour « Operation, Administration and Maintenance » en anglais), ou de fonctions d'application ou AF (pour « Application Function » en anglais), ou encore d'équipements d'utilisateurs du réseau.
[0085] Pour collecter ces éléments d'information, l'entité NWDAF peut souscrire, pour un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs particulier, et pour tout ou partie des types d'événements expo sés par une entité N F, à la notification par cette entité N F d'éléments d'information relatifs à ces types d'événements dès lors qu'ils sont détectés par l'entité NF dans le réseau et qu'ils impactent l'état de l'équipement (UE) de cet utilisateur. Cette notification peut être réalisée par exemple de façon périodique, ou sur détection de tout autre critère (par exemple dé passement d'un seuil donné par un paramètre observé par l'entité NF). Dans une variante de réalisation, l'entité NWDAF peut également solliciter de sa propre initiative, périodique ment ou à des instants déterminés, une entité NF pour qu'elle lui fournisse des éléments d'information sur les types d'événements qu'elle expose en relation avec un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs déterminé. Dans le mode de réalisation décrit ici, cette souscription permet à l'entité NWDAF de bénéficier des éléments d'information que l'entité NF a collectés conformément à l'invention suite à l'occurrence d'événements correspondant aux types d'événements spécifiés dans la souscription de l'entité NWDAF et qui ont impacté l'état d'un équipement (UE) d'un utilisateur donné. Dans le mode de réalisation décrit ici, comme dé taillé davantage ultérieurement, ces éléments d'information comprennent les statistiques agrégées par l'entité NF sur les différents états de l'équipement d'utilisateur détectés lors de ces événements, les données brutes collectées relatives à un nombre entier X d'événe ments les plus récents détectés pour l'utilisateur (X pouvant être défini par l'entité NWDAF lors de sa souscription, ou déterminé par l'entité NF2 ou encore fixé par défaut), et pour chaque type d'événement spécifié dans la souscription de l'entité NWDAF, un indicateur d'activité de ce type d'événement pour l'équipement d'utilisateur. On note qu'en variante, l'entité NWDAF peut demander à ne recevoir qu'une partie de ces éléments d'informations (ex. uniquement les statistiques et les événements récents).
[0086] Les entités NF et DAF du système 1 sont configurées respectivement ici pour mettre en œuvre un procédé de fourniture de données et un procédé d'obtention de données con formes à l'invention. A cet effet, ces entités s'appuient, dans le mode de réalisation décrit ici, sur l'architecture matérielle d'un ordinateur telle que représentée schématiquement à la figure 2. Cette architecture matérielle peut être celle de l'entité considérée ou du dispositif physique qui l'héberge qu'utilise alors l'entité lorsque celle-ci est implémentée sous la forme d'une fonction logicielle.
[0087] Cette architecture comprend notamment un processeur 2, une mémoire vive 3, une mé moire morte 4, une mémoire non volatile 5, et des moyens de communication 6 comprenant notamment diverses interfaces physiques et protocolaires permettant aux entités NF et DAF de communiquer entre elles, mais également avec d'autres entités du réseau. De telles interfaces sont décrites par exemple dans le document 3GPP TS 29.500 intitulé « Technical Spécification Group Core Network and Terminais; 5G System; Technical Realization of Ser vice Based Architecture; Stage 3 (Release 16) », vl6.4.0, juin 2020, et plus particulièrement pour les entités AMF et SMF dans les documents 3GPP TS 29.518 et TS 29.508 cités précé demment.
[0088] La mémoire morte 4 constitue un support d'enregistrement conforme à l'invention, lisible par le processeur 2 et sur lequel est un programme d'ordinateur conforme à l'invention, à savoir le programme PROG-NF pour l'entité NF et le programme PROG-DAF pour l'entité DAF.
[0089] Le programme PROG-NF définit des modules fonctionnels d'une entité NF conforme à l'in vention, qui s'appuient ou commandent les éléments matériels 2 à 6 précités. Ces modules sont activés ici, pour au moins un équipement (UE) d'un utilisateur géré par l'entité NF et pour des événements de types déterminés qu'elle expose, et comprennent, dans le mode de réalisation décrit ici, comme représenté sur la figure 1 :
- un module 7 de collecte, configuré pour collecter des données (que l'on désigne ici par « brutes ») pour une pluralité d'événements concernant cet équipement d'utilisateur détec tés dans le réseau NW (aucune limitation n'est attachée au dispositif détectant ces événe ments). Ces données sont relatives aux états de l'équipement d'utilisateur impactés par les événements détectés. Il s'agit par exemple des caractéristiques que l'entité NF se doit d'ex poser avec les événements qu'elle détecte, mais d'autres données peuvent également être collectées ;
- un module 8 d'évaluation de statistiques (module d'obtention de statistiques au sens de l'invention), configuré pour évaluer, pour au moins un état de l'équipement d'utilisateur, une ou plusieurs statistiques en agrégeant des données brutes relatives à cet état et collectées par le module 7 de collecte ;
- un module 9 d'estimation de statistiques dites de profilage des utilisateurs et des événe ments du réseau, configuré ici pour évaluer pour chaque type d'événement exposé par l'entité NF et pour l'équipement d'utilisateur considéré, un indicateur d'activité de ce type d'événement. Un tel indicateur d'activité d'un type d'événement donné est par exemple une estimation (ex. moyenne et variance) de la durée d'espacement entre deux événements de ce type pour l'équipement d'utilisateur, ou une estimation de la régularité de l'occurrence des événements de ce type reflétant si les événements de ce type sont espacés de façon à peu près constante ou variable pour l'équipement d'utilisateur ; et
- un module 10 de transmission, configuré pour fournir à l'entité NWDAF, via l'interface prévue à cet effet, différents éléments d'information sur l'équipement d'utilisateur, à sa voir une ou des statistiques évaluées par le module 8 d'évaluation de statistiques sur des états de l'équipement d'utilisateur, des données brutes collectées par le module 7 de collecte sur les X derniers événements détectés dans le réseau pour l'équipement d'utilisateur et ayant impacté ces états, X désignant un entier supérieur ou égal à 1, et les indicateurs d'activité de chaque type d'événement exposé par l'entité NF et concernant l'équipement d'utilisateur, estimés par le module 9 d'estimation de statistiques de profilage.
[0090] Les fonctions assurées par ces modules 7 à 10 sont décrites plus en détail ultérieurement en référence aux étapes du procédé de fourniture selon l'invention. [0091] De façon similaire, le programme PROG-DAF définit des modules fonctionnels d'une entité NWDAF conforme à l'invention, qui s'appuient ou commandent les éléments matériels 2 à 6 précités. Ces modules sont activés pour au moins un équipement d'utilisateur et com prennent, dans le mode de réalisation décrit ici, comme représenté sur la figure 1 :
- un module 11 d'émission/réception, configuré pour obtenir de chaque entité NF que l'en tité NWDAF sollicite, via l'interface prévue à cet effet, différents éléments d'information sur l'équipement d'utilisateur, et plus particulièrement, les éléments d'information décrits ci- avant et fournis par le module 10 de transmission de l'entité NF ; et
- un module 12 d'analyse et de prédiction, configuré pour réaliser, à partir des éléments d'information obtenus par le module 11 d'émission/réception pour un ou plusieurs utilisa teurs, des analyses statistiques et/ou des prédictions. Les analyses statistiques et les pré dictions conduites peuvent être requises par une ou plusieurs entités NF clientes du réseau NW comme mentionné précédemment, et la nature de ces analyses statistiques et de ces prédictions dépend des entités NF à l'origine de ces requêtes. Il peut s'agir notamment de prédictions globales (portant sur le réseau, sur une région, etc., telles que par exemple le taux de charge des ressources du réseau, la qualité de service moyenne assurée, le nombre d'équipements d'utilisateurs connectés ou de sessions actives, etc.) ou individuelles (portant sur un utilisateur particulier ou sur un groupe d'utilisateurs, par exemple « Un équipement (UE) d'un utilisateur U1 sera dans la cellule A dans 10 minutes », ou « 80% des équipe ments (UE) des utilisateurs du groupe G seront dans la cellule B dans 15 minutes », etc.). De telles prédictions peuvent être réalisées à l'aide de modèles et d'algorithmes de prédic tion connus de l'homme du métier et non détaillés ici, comme par exemple des techniques d'apprentissage automatique (ou « Machine Learning » en anglais), et plus particulièrement pour les prédictions relatives à la localisation d'un équipement d'utilisateur, la technique LSTM (ou « Long-Short Term Memory » en anglais). On note que le module 12 d'analyse et de prédiction peut également être configuré pour effectuer une surveillance ciblée d'un utilisateur particulier sur une fenêtre temporelle courte et à cet effet, être en mesure d'ac tiver le module 11 d'émission/réception pour requérir auprès des entités NF du système 1 des éléments d'information sur l'équipement (UE) de cet utilisateur particulier sur une pé riode de temps donnée.
[0092] Les fonctions assurées par les modules 11 et 12 de l'entité NWDAF sont décrites plus en détail ultérieurement en référence aux étapes du procédé d'obtention selon l'invention.
[0093] Nous allons maintenant décrire, en référence aux figures 3 et 4 respectivement, les prin cipales étapes d'un procédé d'obtention et d'un procédé de fourniture selon l'invention telles qu'elles sont mises en œuvre, dans un mode particulier de réalisation, par l'entité NWDAF du système 1 et par chaque entité NF du système 1 sollicitée par l'entité NWDAF.
[0094] En référence à la figure 3, on suppose ici au préalable qu'une entité NF du réseau NW, par exemple l'entité cliente NF1 identifiée sur la figure 1, sollicite l'entité NWDAF pour réaliser une analyse statistique ou une prédiction donnée (étape E10). A titre illustratif, on suppose ici que la prédiction sollicitée par l'entité NF1 vise à déterminer quelles seront les trois prochaines cellules visitées par l'équipement (UE) d'un utilisateur U, référencé par UE(U) dans la suite de la description et indifféremment désigné par équipement d'utilisateur UE(U) ou encore équipement UE(U) de l'utilisateur U ou encore tout simplement équipement UE(U). Comme mentionne précédemment, aucune limitation n'est attachée a la nature de l'équipement UE(U) de l'usager U ; il s'agit par exemple ici d'un terminal.
[0095] Cet exemple n'est bien entendu donné qu'à titre illustratif et d'autres prédictions ou analyses statistiques peuvent être envisagées, portant sur un utilisateur unique, sur une pluralité d'utilisateurs ou encore sur un groupe d'utilisateurs déterminé, de même que d'autres équi pements d'utilisateurs (ex. CPE, PABX, capteur, etc.).
[0096] Suite à cette sollicitation, dans le mode de réalisation décrit ici, l'entité NWDAF souscrit auprès des entités NF pertinentes du système 1 (c'est-à-dire celles susceptibles de lui fournir des informations pour la réalisation de l'analyse statistique ou de la prédiction requise par l'entité cliente NF1) à la notification, pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U et pour tout ou partie des événements exposés par ces dernières, des éléments d'information collectés par ces entités sur l'équipement UE(U) de l'utilisateur U lors de ces événements (étape E20). Cette souscription constitue une demande explicite de notification de la part de l'entité NWDAF. On suppose ici que l'entité NWDAF souscrit à une notification périodique (de pé riode Tnotif) des éléments d'information exposés par les entités NF.
[0097] Les événements auxquels elle souscrit pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U sont sé lectionnés par l'entité NWDAF en fonction de l'analyse statistique ou de la prédiction qu'elle doit réaliser.
[0098] L'entité NWDAF peut également, indépendamment de cette souscription, relever auprès de l'entité N F, de manière asynchrone et de sa propre initiative via une requête prévue à cet effet, pour les événements relatifs à l'équipement UE(U) de l'utilisateur U détectés par l'en tité NF, les éléments d'information que l'entité NF a collectés lors de ces événements, par exemple comme évoqué précédemment, pour réaliser une surveillance ciblée de l'utilisateur U (i.e. de son équipement d'utilisateur UE(U)) sur une période temporelle courte, ou pour renforcer ses modèles de prédiction sur l'utilisateur U.
[0099] Dans l'exemple envisagé ici, par souci de simplification, on suppose que l'entité NWDAF envoie une demande de souscription à une seule entité NF, à savoir l'entité NF 2 identifiée sur la figure 1, et qu'elle souscrit à la notification de tous les éléments d'information collec tés par l'entité NF2 lors des événements correspondant à tous les types d'événements EI, . .,EZ exposés par l'entité NF, Z désignant un entier supérieur ou égal à 1, (statistiques des états de l'équipement UE(U), X derniers événements avec X entier supérieur ou égal à 1, chaque événement étant défini au moyen d'un certain nombre de caractéristiques dé pendant du type de l'événement, et indicateurs d'activité pour chaque type d'événement EI,. .,EZ).
[0100] En variante, elle peut souscrire à ce type de notifications auprès de plusieurs entités NF, et sélectionner seulement un sous-ensemble des événements exposés par chacune des entités NF. On note que le mode de fonctionnement décrit ci-après pour l'entité NF2 s'applique à toute entité NF du système 1 conforme à l'invention.
[0101] A titre illustratif, lorsque l'entité NF2 est une fonction AMF telle qu'évoquée précédemment, 16 types d'événements peuvent être exposés par la fonction AMF sur son API Namf_Even- tExposure, comme indiqué dans le document 3GPP TS 29.518 cité précédemment. Ces événements comprennent par exemple : la localisation de l'équipement d'utilisateur consi- déré (« Location- Report »), la présence de l'équipement d'utilisateur dans une zone d'inté rêt (« Presence-In-AOI-Report), le fuseau horaire de l'équipement d'utilisateur (« Time- Zone-Report »), le type de réseau d'accès de l'équipement d'utilisateur (« Access-Type-Re port »), l'état d'enregistrement de l'équipement d'utilisateur (« Registration-State-Report »), l'état de connexion de l'équipement d'utilisateur (« Connectivity-State-Report »), l'état d'ac cessibilité de l'équipement d'utilisateur (« Reachability Report »), un échec de la communi cation de l'équipement d'utilisateur (« Communication-Failure-Report »), etc.
[0102] Comme mentionné précédemment, chaque événement est modélisé au moyen de plusieurs caractéristiques. Les données collectées par les entités NF (et donc l'entité NF2) sont en partie conditionnées par ces caractéristiques. Dans l'exemple illustratif précédent de la fonc tion AMF, l'événement « Location-Report » est par exemple modélisé par les caractéris tiques suivantes : identifiant de l'équipement d'utilisateur et localisation de l'équipement d'utilisateur (sous la forme d'un identifiant TAI (pour « Tracking Area Identity »), d'un iden tifiant de cellule (ou Cell-ID), d'un identifiant de ligne filaire (ou Global Line ID), etc.). L'événement « Presence-In-AOI-Report » est modélisé par l'identifiant de l'équipement d'utilisateur, l'identifiant de la zone et l'état de présence (« in », « out » ou « unknown »).
[0103] En référence à la figure 4, l'entité NF2 enregistre la souscription de l'entité NWDAF relative aux types d'événements EI,,.,EZ pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U et la période de notification Tnotif associée (étape F10).
[0104] En parallèle des souscriptions reçues par l'entité NF2, celle-ci maintient de façon continue pour chaque équipement d'utilisateur du réseau NW qu'elle est amenée à gérer (c'est-à- dire pour lequel elle est impliquée lors de son usage du réseau NW), et donc en particulier pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U, un contexte CNT dans lequel elle enregistre diverses informations en relation avec les événements de types EI,. .,EZ détectés dans le réseau pour les équipements (UE) de ces utilisateurs. Les contextes CNT sont stockés par exemple dans la mémoire non volatile 5 de l'entité NF2. Dans la suite de la description, on s'intéresse plus particulièrement au contexte de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U (aussi désigné ci-après par souci de simplification par contexte de l'utilisateur U), noté CNT(U), mais tous les contextes d'utilisateurs maintenus par l'entité NF2 sont gérés par cette der nière de façon identique au contexte CNT(U).
[0105] Plus particulièrement, le contexte CNT(U) de l'utilisateur U comprend ici une table TAB(U) listant les états de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U impactés par les événements dé tectés dans le réseau pour cet équipement. Chaque état distinct pris par l'équipement UE(U) lors d'un tel événement est mémorisé dans la table TAB(U) en association avec les carac téristiques qui le définissent. Comme mentionné précédemment, la table TAB(U) peut lister des états généraux de l'équipement UE(U), tel que « connecté », « enregistré », mais éga lement des états plus spécifiques de l'équipement UE(U) comme « présent dans la cellule A », « présent dans la cellule B », etc. On note qu'un événement peut impacter plusieurs états de l'équipement UE(U) dans la table TAB(U).
[0106] La table TAB(U) comprend également, pour chaque état de l'équipement UE(U) de l'utilisa teur U, des statistiques relatives à cet état, évaluées par l'entité NF2, comme décrit plus en détail ultérieurement. Comme indiqué précédemment, il convient de noter qu'une statis- tique au sens de l'invention telle qu'elle est evaluee par l'entite NF2, est obtenue en regrou pant (i.e. en agrégeant) au moyen d'une fonction mathématique élémentaire (par exemple une fonction moyenne, variance, etc.) des données brutes en relation avec les états pris par l'équipement UE(U) au cours des événements détectés, collectées par l'entité NF2 jusqu'à un instant donné (par exemple, l'instant où est requis la statistique, ou l'instant où est évaluée la statistique, etc.) : elle est donc obtenue uniquement à partir de données brutes passées collectées par l'entité NF2 (par opposition à une prédiction qui fournit une indication sur le futur). Il s'agit en quelque sorte d'un condensé représentatif des données brutes passées, qui peut être obtenue de façon très simple par l'entité NF2. De telles sta tistiques sont typiquement la durée moyenne d'un état de l'équipement UE(U) et sa variance, l'espacement moyen entre deux occurrences de cet état et sa variance, le nombre d'occur rences de cet état, etc. La façon dont ces statistiques peuvent être évaluées est décrite davantage ultérieurement.
[0107] En outre, on suppose également ici que pour chaque état de l'équipement UE(U) de l'utili sateur U, autrement dit pour chaque entrée de la table TAB(U), celle-ci comprend un horo datage du début et de la fin de la dernière occurrence de cet état.
[0108] Dans le mode de réalisation décrit ici, outre la table TAB(U), le contexte CNT(U) de l'utili sateur U comprend également :
- des statistiques dites de profilage relatives à chacun des types d'événements possibles pour l'équipement UE(U). Ces statistiques de profilage consistent ici en des indicateurs d'activité des types d'événement possibles pour l'équipement UE(U). Ces indicateurs d'ac tivité sont également détaillés davantage ultérieurement ; et
- une table PAST(U) destinée à comprendre les données collectées par l'entité NF2 sur les X événements les plus récents relatifs à l'équipement UE(U) ayant impacté les états de cet équipement d'utilisateur. X désigne ici un nombre entier qui peut être fixé par défaut, ou choisi par l'entité NF2 ou encore par l'entité NWDAF. Ce nombre X peut être choisi en tant que tel ou déduit d'une fenêtre temporelle maximale fixée pour définir le passé récent des événements que l'on souhaite considérer.
[0109] L'entité NF2 alimente alors chaque contexte d'utilisateur CNT qu'elle maintient de la façon suivante.
[0110] Lorsqu'un nouvel événement est détecté par l'entité NF2 pour un équipement d'utilisateur (réponse oui à l'étape test F20), par exemple pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U, l'entité NF2 traite cet événement de façon connue en soi (dans l'exemple envisagé ici d'un réseau NW conforme au standard 3GPP, comme défini par le standard) (étape F30), puis met à jour le contexte CNT(U) de l'utilisateur U dans sa mémoire non volatile 5 (étape F40).
[0111] Pour effectuer cette mise à jour, l'entité NF2 collecte, via son module 7 de collecte, les données relatives à l'événement détecté caractérisant le ou les états de l'équipement UE(U) impactés par cet événement (par exemple pour un changement de localisation, les données relatives à sa nouvelle localisation et notamment l'identifiant de la nouvelle cellule, l'horo- datage de la fin de présence dans la localisation précédente, etc.) et les mémorise dans la table PAST(U) (étape F42). Si la table PAST(U) comprend déjà X événements, l'événement le plus ancien est supprimé afin de pouvoir stocker les données relatives au nouvel événe- ment detecte. On note que le module 7 de collecte peut déterminer directement ces don nées ou les recevoir d'autres entités du réseau.
[0112] Les données relatives à un état de l'équipement UE(U) impacté par le nouvel événement détecté sont soit consignées par le module 7 de collecte dans une entrée existante de la table TAB(U) du contexte CNT(U) de l'utilisateur U correspondant au même état de l'équi pement d'utilisateur UE(U) (ex. présence dans la même cellule), soit, si aucune entrée exis tante ne correspond au même état (ex. nouvelle cellule, nouvelle communication, etc.), font l'objet de la création par le module 7 de collecte d'une nouvelle entrée dans la table TAB(U) (étape F44).
[0113] En variante, la mise à jour du contexte CNT(U) avec les données relatives à l'événement détecté peut être réalisée par un autre module de l'entité NF2 que le module 7 de collecte de données.
[0114] Puis, l'entité NF2 évalue les statistiques associées à chaque entrée qui vient d'être créée ou complétée dans la table TAB(U) (étape F46). Dans le mode de réalisation décrit ici, afin de préserver les ressources de stockage de l'entité NF2 et notamment la place occupée par les contextes d'utilisateur CNT dans la mémoire non volatile 5, les statistiques sont en effet mises à jour de façon incrémentale. En d'autres mots, à chaque fois (indexée par l'entier n) qu'une grandeur statistique G de la table TAB(U) est évaluée pour un état noté ST de l'équipement d'utilisateur considéré, sa valeur G(n) est calculée en considérant uniquement la valeur G(n-l) de la grandeur statistique obtenue lors de l'évaluation précédente de la grandeur G stockée dans la table TAB(U) et la valeur courante de l'état notée ST(n) associée au nouvel événement détecté. De cette sorte, on peut se contenter de ne conserver en mémoire que les statistiques évaluées et le nombre courant d'événements considéré pour évaluer ces statistiques.
[0115] Des statistiques de différents types peuvent être évaluées par le module 8 d'évaluation de l'entité NF2 et stockées dans la table TAB(U) de l'utilisateur U. Dans l'exemple envisagé ici, on considère :
- des statistiques STAT1 évaluées sur un nombre Ne déterminé d'événements ;
- des statistiques STAT2 évaluées sur une fenêtre temporelle périodique de largeur et de période T (ex. T = 1 heure), comme illustré à la figure 5A (sur cette figure, STI, ST2, ..., ST5 représentent des états de l'équipement d'utilisateur UE(U)) ; et
- des statistiques STAT3 évaluées sur des fenêtres temporelles plus longues de largeurs Tlong égales à des multiples entiers Ql, Q2, ... de la période T (ex. Tlong = 6 heures, 24 heures, etc.), comme représenté également sur la figure 5A.
[0116] Bien entendu, cet exemple n'est donné qu'à titre illustratif et d'autres configurations de statistiques peuvent être considérées pour chaque état de la table TAB(U) (ex. une statis tique pour chaque type de statistiques précité, ou uniquement des statistiques évaluées sur un nombre déterminé d'événements, ou des statistiques périodiques et des statistiques sur des fenêtres temporelles égale à des multiples de la période, etc.).
[0117] En outre, d'autres types de statistiques peuvent être considérées dans le cadre de l'inven tion, comme par exemple des statistiques évaluées au moyen d'une fenêtre mobile continue (i.e. glissante). Comme illustré sur la figure 5B, l'utilisation d'une fenêtre glissante continue consiste à faire glisser de manière continue une fenêtre de calcul de largeur temporelle Tmob sur les données collectées pertinentes pour évaluer les statistiques : ainsi a un instant d'évaluation t, les statistiques obtenues portent sur les données collectées dans la plage temporelle située entre les instants t-Tm0b et t. Pour pouvoir obtenir des statistiques exactes avec une fenêtre glissante continue, il est nécessaire de stocker les données relatives aux états et aux événements détectés sur cette fenêtre temporelle, ainsi que la totalité des horodatages (début et durée) des états en plus des statistiques. Les statistiques sont en outre évaluées en temps réel même si l'arrivée des données est asynchrone. Cela peut représenter une complexité importante si des dizaines de statistiques sont à maintenir pour chaque utilisateur. Il est préférable d'utiliser cette technique sur des éléments fixes (ex. événements), c'est-à-dire qui ne sont pas susceptibles de varier au cours de la fenêtre glissante.
[0118] Comme indiqué précédemment, dans le mode de réalisation décrit ici, on considère une approche incrémentale pour évaluer les statistiques STAT1, STAT2, STAT3.
[0119] Plus particulièrement, le module 8 d'évaluation utilise ici la technique dite de Moyenne Mo bile Exponentielle ou MME pour obtenir les statistiques STAT1 et STAT3. Ces statistiques portent ici, pour un état donné de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U, sur la durée d'oc currence de cet état (moyenne et variance), et sur l'espacement entre deux occurrences de cet état (moyenne et variance). Le nombre d'occurrences de l'état est incrémenté simple ment à chaque nouvelle occurrence.
[0120] De façon connue en soi, en reprenant les notations précédentes, selon la technique MME, lorsque la grandeur statistique G que l'on cherche à évaluer est une moyenne, sa valeur G(n) lors d'une étape indexée par un entier n est déduite de celle calculée à l'étape précé dente n-1 de la façon suivante :
G(n) = (l-A).G(n-l) + A.E(n), où A désigne une constante de lissage comprise entre 0 et 1. La valeur de la constante de lissage A détermine si l'on accorde ou non une grande importance au passé pour estimer la grandeur statistique G(n). Par exemple, on peut choisir A= 2/(l+P), P étant le nombre d'échantillons de moyenne mobile que l'on veut moyenner. Ainsi par exemple, A=0,25 cor respond à une moyenne mobile estimée sur 9 échantillons.
[0121] Dans le mode de réalisation décrit ici, pour les statistiques STAT1, P désigne le nombre d'événements Ne que l'on souhaite moyenner pour obtenir ces statistiques. Pour les statis tiques STAT3, P désigne le multiple Ql, Q2,... de la période T considéré pour évaluer ces statistiques à partir des statistiques STAT2.
[0122] Grâce à cette technique MME, le module 8 d'évaluation de l'entité NF2 peut ainsi aisément estimer la durée moyenne passée par l'équipement UE(U) dans un état considéré ou le délai moyen écoulé entre deux occurrences de cet état.
[0123] La technique MME peut également être utilisée par le module 8 d'évaluation de l'entité 2 pour estimer des variances. En effet, par définition, la variance correspond à la moyenne des carrés des écarts par rapport à la moyenne. On peut donc appliquer la technique de la Moyenne Mobile Exponentielle, en considérant la moyenne des carrés des écarts des don nées par rapport à l'estimation de la moyenne.
[0124] On note que la technique MME en tant que telle ne permet pas de savoir si les statistiques ainsi évaluées correspondent à une fenêtre temporelle de largeur identique pour différents L 21 , , , utilisateurs. La fenetre temporelle considérée dépend en effet du taux d'activité de l'utilisa teur, celui-ci pouvant varier d'un utilisateur à l'autre : selon que l'utilisateur est plus ou moins actif, il peut générer plus ou moins d'états sur une même période de temps. Si l'on souhaite relier les statistiques obtenues au temps réel, il est préférable de considérer des fenêtres temporelles périodiques. Le recours à la technique MME peut être privilégié pour des données produites périodiquement, ou bien si l'on cherche, comme c'est le cas ici, une moyenne évaluée sur un nombre déterminé de données sans relier cette moyenne à la notion de temps.
[0125] Comme mentionné précédemment, pour obtenir les statistiques STAT2, le module 8 d'éva luation considère une fenêtre temporelle périodique de largeur et de période T. Cette tech nique consiste à déplacer la fenêtre de calcul par sauts successifs de durée T. Il obtient ainsi des statistiques évaluées sur plusieurs plages successives de largeur T. A un instant d'évaluation t=kT, Les statistiques obtenues portent donc sur les données collectées rela tives aux états détectés dans la plage temporelle courante [(k-l)T,kT], où k désigne un entier.
[0126] Les statistiques STAT2 évaluées sur une fenêtre temporelle périodique de largeur T permet tent avantageusement d'obtenir des statistiques périodiques sur des données élémentaires qui ne le sont pas, et ne requièrent pas de stockage de données à l'exception du nombre courant d'événements et des horodatages des premier et dernier états détectés dans la fenêtre. Ces statistiques STAT2 sont réinitialisées ici à zéro au début de chaque période de largeur T pour chaque état de l'équipement de chaque utilisateur géré par l'entité NF2, et évaluées sur la période considérée en effectuant une opération de cumul incrémental à chaque nouvel événement détecté impactant les états auxquels elles se rapportent pour un équipement d'un utilisateur donné.
[0127] Dans le mode de réalisation envisagé ici, l'opération de cumul incrémental mise en œuvre est une récurrence simple. Plus spécifiquement, si la grandeur statistique G(N) que le mo dule 8 d'évaluation cherche à évaluer sur n occurrences d'un état survenues depuis le début de la période de durée T est une moyenne (ex. une durée moyenne de l'équipement d'uti lisateur dans un état donné ou espacement moyen entre deux occurrences de cet état), le module 8 d'évaluation obtient la valeur G(n) via la récurrence simple suivante :
G(n) = (G(n-l).(n-l) + E(n))/n
[0128] Si la grandeur statistique G(n) est une variance, il suffit de considérer la moyenne des carrés diminuée du carré de la moyenne, chaque moyenne étant calculée à l'aide de la formule par récurrence donnée ci-dessus.
[0129] D'autres méthodes incrémentales qu'une récurrence simple peuvent bien entendu être en visagées en variante.
[0130] Comme indiqué précédemment, le module 8 d'évaluation évalue les statistiques STAT3 sur des fenêtres temporelles de largeur égale à des multiples entiers Q1,Q2,... de la période T, par exemple Hong = Ql.T, Q2.T, etc.
[0131] A cet effet, il suffit alors à la clôture de chaque période de largeur T de mettre à jour les statistiques STAT3 sur Tlong. La mise à jour de chaque statistique est effectuée, dans le mode de réalisation décrit ici, en utilisant la technique MME décrite précédemment sur les valeurs des statistiques STAT2, en choisissant la constante de lissage A en fonction du multiple Ql, Q2,.... considéré pour choisir la fenêtre temporelle Hong sur laquelle les sta tistiques STAT3 sont évaluées. Par exemple, si Tlong = Ql.T, le module 8 d'évaluation choisit comme constante de lissage A= 2/(l+Ql)), selon la formule de l'état de la technique intro duite précédemment. Cette dernière formule peut être appliquée car les éléments (statis tiques STAT2) que l'on considère dans le calcul de MME sont périodiques de période T.
[0132] On peut bien sûr en variante utiliser une autre technique de calcul incrémental, comme par exemple une formule de récurrence simple telle qu'introduite précédemment pour le calcul des statistiques STAT2.
[0133] Autrement dit, si l'on évalue par exemple une statistique STAT2 initiale via une technique de fenêtre périodique sur une période T de quelques minutes, on peut aisément ensuite via une technique MME ou une autre technique incrémentale comme une récurrence simple, évaluer de manière périodique des statistiques STAT3 sur une heure, sur 24 heures, sur les jours précédents, etc., avec peu de calcul et sans avoir besoin de stocker d'autres éléments que les statistiques elles-mêmes.
[0134] Comme mentionné précédemment, dans le mode de réalisation décrit ici, l'entité NF2 adopte une approche incrémentale pour calculer les statistiques STAT1, STAT2, STAT3 : cette approche permet de réduire la quantité de données à stocker en mémoire pour mettre en œuvre l'invention. Toutefois, dans un autre mode de réalisation, on peut envisager de mémoriser, pour chaque période de temps considérée sur laquelle on évalue les statistiques STAT1, STAT2 et STAT3, les données nécessaires à leur évaluation, et évaluer à l'issue de cette période les statistiques à partir des données stockées.
[0135] Dans le mode de réalisation décrit ici, lors de la mise à jour du contexte CNT(U), outre la mise à jour de la table TAB(U), l'entité NF2 estime par ailleurs pour l'utilisateur U, au moyen de son module 9 d'estimation, une statistique dite de profilage associée au type d'événe ment détecté (étape F48). Cette statistique de profilage consiste ici en un indicateur esti matif de l'activité de ce type d'événement pour l'équipement UE(U) sur une période mobile longue, par exemple égale à plusieurs fois la période T considérée précédemment pour l'évaluation des statistiques STAT2 ou correspondant à un nombre Ne d'événements déter minés. Dans le mode de réalisation décrit ici, l'indicateur d'activité d'un type d'événement comprend une estimation de la moyenne et de la variance de l'espacement temporel entre deux événements de ce type, que le module 9 d'estimation estime ici de façon incrémentale au moyen de la technique MME précédemment décrite.
[0136] En variante, d'autres indicateurs d'activité d'un type d'événement peuvent être estimés lors de la mise à jour du contexte CNT(U) de l'utilisateur U, comme par exemple une estimation de la régularité de l'occurrence de ce type d'événement pour l'équipement UE(U) de l'utili sateur U.
[0137] La mise à jour des contextes CNT des utilisateurs du réseau gérés par l'entité NF2 est réalisée à chaque nouvel événement détecté dans le réseau en relation les équipements UE de ces utilisateurs. Les étapes F20 à F40 qui viennent d'être décrites sont alors réitérées pour traiter ce nouvel événement.
[0138] On note que dans le mode de réalisation décrit ici, pour limiter le nombre d'entrées dans la table TAB(U) de chaque utilisateur U (pour des raisons évidentes de complexité et d'espace mémoire requis), l'entité NF2 met en œuvre un mécanisme de filtrage des entrées de la table TAB(U). En effet, comme indiqué précédemment, lors de l'étape F42, lors de la détec tion d'un nouvel événement relatif à l'équipement UE(U), chaque état de l'équipement UE(U) impacté par cet événement est consigné dans la table TAB(U) soit dans une entrée existante soit dans une nouvelle entrée. La table TAB(U) peut donc être amenée à comprendre un grand nombre d'entrées en cas d'états très versatiles de l'équipement UE(U). Pour pallier cet inconvénient, on fixe un nombre K maximum d'entrées dans la table TAB(U) afin de garder une table TAB(U) de dimension raisonnable pour chaque utilisateur U. La valeur choisie pour K peut varier d'une entité NF à une autre (selon la nature de la fonction réseau hébergée par l'entité N F), et/ou en fonction d'autres paramètres comme par exemple, la période de temps observée, l'usage qui est fait du réseau, le contexte dans lequel est mise en œuvre l'invention, etc.
[0139] L'entité NF2 met alors en œuvre un mécanisme de filtrage des entrées (autrement dit des données collectées et stockées dans la table TAB(U)) en fonction de la représentativité de ces données de l'état de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U. Plus particulièrement :
- si une entrée doit être ajoutée, l'entité NF2 créée via son module 7 de collecte une entrée dans une table temporaire TAB_TEMP(U) (limitée à un nombre entier M d'entrées, M pou vant être différent de K), avec les données collectées et des informations d'horodatage des données collectées qui permettent d'initialiser les statistiques ;
- si une entrée est mise à jour, l'entité NF2 met à jour via son module 7 de collecte une des entrées déjà existantes parmi les K entrées de la table TAB(U) ou les M entrées temporaires de la table temporaire TAB_TEMP(U). Dans ce cas, une entrée de la table temporaire TAB_TEMP(U) est candidate à devenir pérenne et à être stockée dans la table TAB(U) de l'utilisateur U. Si la table TAB(U) comprend déjà K entrées, alors une entrée de la table TAB(U) est supprimée par le module 7 de collecte de l'entité NF2. A cet effet, le module 7 de collecte identifie l'entrée de la table TAB(U) de moindre importance au regard d'un critère déterminé tel que par exemple, la durée de séjour de l'équipement UE(U) dans l'état associé à cette entrée, l'espacement entre deux occurrences de cet état, l'horodatage de la dernière occurrence de cet état, etc. On peut également envisager une combinaison de plusieurs critères : par exemple, le module 7 de collecte conserve les entrées correspondant aux plus grandes durées de séjour dans les états associés à ces entrées, puis considère les entrées présentant les plus faibles espacements entre deux occurrences des états qui leur sont associés, puis les entrées associées aux états ayant les horodatages les plus récents. Bien entendu d'autres critères peuvent être envisagés en variante.
[0140] Si la table temporaire TAB_TEMP(U) est saturée, le module 7 de collecte procède également à un filtrage des entrées contenues dans cette table temporaire, par exemple sur la base d'un critère d'horodatage des données consignées.
[0141] En variante, ou en complément du mécanisme de filtrage précédent, le module 7 de collecte peut également filtrer (i.e. supprimer) a priori les données correspondant à une durée de séjour brève de l'équipement UE(U) dans un état, c'est-à-dire en dessous d'une durée seuil prédéterminée, avant même toute insertion dans la table temporaire TAB(U).
[0142] Le mécanisme de filtrage qui vient d'être décrit permet avantageusement de ne conserver dans la table TAB(U) que les données les plus significatives (c'est-à-dire les plus représen- tatives) des états habituels de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U. Dans le mode de réa lisation décrit ici, il est complété par un filtrage, autrement dit une suppression, des con textes trop anciens d'utilisateurs inactifs maintenus par l'entité NF2 de sorte à ne garder dans sa mémoire non volatile 5 qu'un nombre limité de contextes d'utilisateurs actifs et inactifs.
[0143] A partir de l'horodatage du dernier événement détecté pour l'équipement d'utilisateur d'un utilisateur donné, l'entité NF2 peut estimer depuis combien de temps l'équipement d'utili sateur en question est inactif le cas échéant, et supprimer le contexte associé à cet utilisa teur si l'estimation dépasse une durée maximale de rétention de contexte inactif donnée. Ce filtrage peut être mis en œuvre périodiquement ou si un nombre maximal donné de contextes inactifs stockés dans la mémoire non volatile 5 de l'entité NF2 est atteint.
[0144] Bien entendu, d'autres mécanismes de filtrage et d'autres critères peuvent être mis en œuvre par l'entité NF2 pour préserver ses ressources mémoires. Par exemple, au lieu de filtrer les données les moins représentatives des états habituels de l'équipement UE(U), on peut au contraire décider de garder ces données qui peuvent fournir une information con textuelle intéressante pour l'entité NWDAF, et au contraire supprimer certaines données stockées qui sont plus conformes à un état attendu ou habituel de l'équipement UE(U), par exemple parce qu'elles sont redondantes avec d'autres données ou conformes aux statis tiques évaluées par l'entité NF2 (c'est-à-dire qu'elles n'apportent pas d'information supplé mentaire).
[0145] Comme mentionné précédemment, dans le mode de réalisation décrit ici, l'entité NWDAF a souscrit auprès de l'entité NF2 pour être notifiée périodiquement, par exemple toutes les périodes temporelles de durée Tnotif, des éléments d'information collectés par l'entité NF2 en relation avec les événements détectés par celle-ci pour l'équipement UE(U). Ainsi, si la période temporelle Tnotif pour notifier l'entité NWDAF est atteinte (réponse oui à l'étape test F50), l'entité NF2 informe l'entité NWDAF, via son module 10 de transmission, de tous les éléments d'information qu'elle a collectés pour l'équipement UE(U) de l'utilisateur U sur la période temporelle Tnotif (étape F60).
[0146] Plus particulièrement, elle fournit pour l'équipement UE(U) les éléments d'informations sui vants :
- la dernière mise à jour des statistiques qu'elle a évaluées pour les états de l'équipement UE(U) qui ont été modifiés durant la période Tnotif, autrement dit ici, les statistiques STAT1, STAT2, STAT3 des états de l'équipement UE(U) évaluées jusqu'à l'expiration de la période temporelle Tnotif ;
- les données collectées par le module 7 de collecte de l'entité NF2 sur les X derniers évé nements uniquement, détectés pour l'équipement UE(U) et mémorisées dans la table PAST(U) (pas de fourniture des autres données collectées au-delà de ce passé « récent »). Dans une variante, l'entité NF2 ne remonte les données collectées que pour les X derniers événements ayant impacté les états modifiés durant la période Tnotif ; et
- les statistiques de profilage estimées pour chaque type d'événement détecté durant la période temporelle de notification Tnotif.
[0147] On note qu'en variante, la notification par l'entité NF2 des éléments d'information précités à l'entité NWDAF peut se faire sur d'autres critères qu'un critère périodique. Par ailleurs, dans une variante de réalisation, plutôt que de souscrire auprès de l'entité NF2 à la notifi cation de ces éléments d'information, l'entité NWDAF peut demander périodiquement ou ponctuellement à l'entité NF2 de lui notifier les éléments d'information qu'elle a collectés durant la période précédente.
[0148] En référence à la figure 3, sur réception des éléments d'information notifiés par l'entité NF2 via son module 11 de réception (étape E30), l'entité NWDAF exploite ces éléments d'infor mation (ainsi que ceux qui lui ont été fournis par le passé) pour effectuer l'analyse statis tique ou la prédiction qui lui a été demandée par l'entité cliente NF1 (étape E40). Elle procède à cet effet de façon connue en soi en utilisant son module 12 d'analyse et de prédiction. L'entité NWDAF dispose avantageusement à cet effet non seulement de statis tiques préétablies par l'entité NF2, mais également d'informations contextuelles venant compléter ces statistiques, grâce à la fourniture des données brutes collectées relatives aux X derniers événements détectés pour l'équipement UE(U), ces informations contextuelles pouvant s'avérer utiles pour mener l'analyse statistique et/ou la prédiction requise par l'en tité N Fl.
[0149] Grâce à l'invention, on limite la quantité d'éléments d'information échangés entre l'entité NF2 et l'entité NWDAF, et la quantité d'information stockée par l'entité NF2, sans pour au tant sacrifier la représentativité de ces éléments d'information et leur utilité pour l'entité NWDAF.
[0150] Dans la suite de la description, on donne un exemple illustratif des éléments d'information pouvant être collectés/évalués et fournis par une entité NF de type AMF à une entité NWDAF. L'entité AMF peut maintenir, pour chacun des utilisateurs U qu'elle gère :
- des statistiques STAT2 des états de l'équipement UE(U) évaluées sur une période tempo relle de durée T précédente. Par exemple, l'entité AMF comptabilise les emplacements les plus fréquents de l'équipement UE(U) sur une période de durée T=1 heure ;
- des statistiques STAT3 des états de l'équipement UE(U) évaluées sur une période tempo relle longue précédente, c'est-à-dire des moyennes des statistiques STAT2 évaluées sur des périodes de durée T. Par exemple, l'entité AMF peut comptabiliser les emplacements les plus fréquents de l'équipement UE(U) sur les 8 derniers heures (Ql=8), sur 24 heures (Q2=24) avant ou sur la semaine précédente (Q3=168) ;
- la liste PAST(U) des derniers événements détectés pour l'équipement UE(U) sur une fe nêtre temporelle maximale (par exemple les X=30 derniers événements ou les événements détectés sur les 120 dernières minutes) et les données collectées lors de ces événements. Il est à noter que le choix d'un nombre X d'événements plutôt qu'une durée permet de s'affranchir du cas où les rythmes d'arrivées sont très variables pour les utilisateurs ; et
- des statistiques de profilage mesurant le délai moyen et la variance entre deux événe ments d'un même type pour l'équipement UE(U) pour tous les événements pouvant être exposés pour l'équipement d'utilisateur UE(U) par l'entité AMF (par exemple perte de con nectivité, accessibilité des terminaux des utilisateurs, rapport de localisation, etc.).
[0151] Dans le mode de réalisation qui vient d'être décrit, des mécanismes sont prévus pour limiter la quantité d'informations stockée par les entités NF ainsi que la quantité d'informations remontées par ces dernières à l'entité NWDAF. Outre ces mécanismes, un choix judicieux des paramètres de déploiement de l'invention (dimensions des tables maintenues par les entités NF, largeurs des fenêtres temporelles considérées pour construire les statistiques, etc.) peut permettre de limiter encore davantage le coût de mise en œuvre de l'invention et rendre plus efficace cette mise en œuvre.
[0152] Les paramètres de déploiement peuvent notamment être dimensionnés en fonction de l'ac tivité moyenne des utilisateurs dans le réseau NW. Ils peuvent varier suivant la nature du réseau également, et notamment l'application à laquelle il est destiné (ex. atelier flexible, réseau téléphonique d'entreprise, réseau public, réseau de compteurs à gaz, réseau de véhicules).
[0153] Dans le mode de réalisation qui a été décrit, il peut être nécessaire de fixer les paramètres suivants selon l'implémentation retenue pour évaluer les statistiques :
- nombre d'événements Z observés et exposés par chaque entité NF, par exemple pour une entité AMF Z=16 selon le document TS 29.518, vl6.4.0 ;
- nombre K d'entrées de la table TAB(U), par exemple pour une entité NF, 10 à 15 localisa tions favorites. Ce nombre peut toutefois varier en fonction de l'utilisateur U ;
- la largeur T de la fenêtre périodique considérée pour évaluer les statistiques STAT2, par exemple T=30 minutes pour un réseau NW public ;
- le nombre NI de statistiques STAT3 de périodes longues évaluées, par exemple Nl=3 ;
- les multiples Ql, Q2, ..., QN1 de la période T pour définir les périodes longues considérées pour calculer les statistiques STAT3, par exemple pour Nl=3 et T=30 minutes, Ql=4 (con duisant à une période longue de 2 heures), Q2=16 (conduisant à une période longue de 8 heures) et Q3=48 (conduisant à une période longue de 24 heures) ;
- le nombre Ne d'événements considérés dans la fenêtre glissante pour calculer les statis tiques de profilage (indicateurs d'activité de chaque type d'événement), par exemple Ne = 40 ;
- le nombre X d'événements récents stockés dans la table PAST(U) et conservés en mémoire, par exemple X = 10.
[0154] Le nombre d'éléments d'information fournis périodiquement par une entité NF à l'entité NWDAF est donné dans la table 1 (la taille de chaque élément d'information fourni est omise ici par souci de simplification, celle-ci dépendant du nombre de données comprises dans chaque élément et de la dimension de ces données). On fait ici l'hypothèse que l'entité NF fournit des statistiques STAT1, STAT2, STAT3 pour chaque état de l'équipement UE(U) de l'utilisateur U, le passé récent des X derniers événements, et un indicateur de profilage pour chaque type d'événement exposé par l'entité NF.
[Table 1]
[0155] Ainsi, au vu de ce qui précède, pour fixer les paramètres de déploiement, on peut chercher par exemple un compromis entre :
- une taille raisonnable d'informations à conserver et à stocker sur chaque entité NF ;
- des flux de notifications trop importants (notamment notifications périodiques) lors de la remontée des statistiques ; et
- une bonne observabilité des états de l'UE de chaque utilisateur.
[0156] La table 2 fournit à titre illustratif, deux exemples de stratégies pour fixer les paramètres pouvant être retenus pour atteindre ce compromis pour une entité AMF :
[Table 2]
[0157] Bien entendu, ces exemples ne sont donnés qu'à titre illustratif et d'autres critères peuvent être envisagés pour fixer les paramètres de déploiement de l'invention.
[0158] Dans le mode de réalisation et dans les exemples illustratifs décrits ici, on a considéré que l'entité de fourniture des données est une entité NF hébergeant une fonction réseau et que l'entité d'analyse des données est une entité DAF ou NWDAF centralisée du réseau NW. L'invention s'applique toutefois dans d'autres contextes, comme évoqué précédemment. Ainsi, par exemple, l'entité de fourniture des données peut être un équipement (UE) de l'utilisateur, tel que son terminal, et on s'intéresse à des données collectées lors d'événe ments détectés par cet équipement d'utilisateur ou par le réseau ayant impacté au moins un état de l'équipement d'utilisateur. L'entité d'analyse peut être une entité NF ou une autre entité du réseau capable d'analyser des données qui lui sont fournies, et par exemple de réaliser à partir de ces données des prédictions ou des analyses statistiques.

Claims

Revendications
[Revendication 1] Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'utilisateur à une entité (DAF) d'un réseau, dite d'analyse de données, ledit procédé comprenant :
- une étape de collecte (F42), pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état dudit équipement d'utilisateur dans le réseau, de données relatives audit au moins un état impacté par les événements ; et
- une étape de fourniture (F60), à ladite entité dite d'analyse (DAF), pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur :
• d'au moins une statistique obtenue pour cet état en agrégeant des données relatives à cet état collectées lors de l'étape de collecte, et
• d'une partie des données relatives à cet état collectées lors de l'étape de collecte et correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[Revendication 2] Procédé de fourniture selon la revendication 1 dans lequel l'étape de collecte (F42) et l'étape de fourniture (F60) sont mises en œuvre par une entité du réseau (NF2) gérant une pluralité d'équipements d'utilisateurs.
[Revendication 3] Procédé de fourniture selon la revendication 1 dans lequel l'étape de collecte et l'étape de fourniture sont mises en œuvre par ledit équipement d'utilisateur.
[Revendication 4] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 3 comprenant en outre une fourniture (F60) à ladite entité d'analyse (DAF), pour chaque type d'événement de ladite pluralité d'événements, d'au moins un indicateur d'activité pour ce type d'événement.
[Revendication 5] Procédé de fourniture selon la revendication 4 dans lequel un dit indicateur d'activité d'un dit type d'événement comprend une estimation d'une durée d'espacement entre deux événements de ce type détectés pour ledit équipement d'utilisateur.
[Revendication 6] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel au moins une dite statistique relative à un dit état dudit équipement d'utilisateur est mise à jour de façon incrémentale (F44) à chaque événement détecté concernant ledit équipement d'utilisateur et impactant ledit état.
[Revendication 7] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel au moins une dite statistique est évaluée sur une fenêtre temporelle glissante ou sur une fenêtre temporelle périodique de période notée T ou sur une fenêtre temporelle de largeur égale à un multiple entier de la période T.
[Revendication 8] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel au moins une dite statistique et/ou un indicateur d'activité est évalué en utilisant une moyenne mobile exponentielle.
[Revendication 9] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 comprenant une étape de filtrage des données collectées en fonction d'une représentativité desdites données d'un état habituel de l'équipement d'utilisateur.
[Revendication 10] Procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 dans lequel l'étape de fourniture est mise en œuvre périodiquement et/ou en réponse à une requête de l'entité d'analyse.
[Revendication 11] Procédé d'obtention de données relatives à au moins un équipement d'utilisateur, par une entité (DAF) d'un réseau (NW) dite d'analyse de données, ladite entité d'analyse (DAF) étant apte à communiquer avec au moins une autre entité configurée pour collecter, pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état dudit équipement d'utilisateur dans le réseau, des données relatives audit au moins un état impacté, ledit procédé comprenant, une étape de réception (E30), pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur:
- d'au moins une statistique obtenue par l'autre entité pour cet état en agrégeant des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements ; et
- d'une partie des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements, ladite partie des données correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements plus récents de ladite pluralité d'événements.
[Revendication 12] Programme d'ordinateur (PROG-NF, PROG-DAF) comportant des instructions pour la mise en œuvre d'un procédé de fourniture selon l'une quelconque des revendications 1 à 10 ou d'un procédé d'obtention selon la revendication 11 lorsque le programme est exécuté par un ordinateur.
[Revendication 13] Support d'enregistrement (4), lisible par un ordinateur et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 12.
[Revendication 14] Entité (NF) comprenant des modules, activés pour au moins un équipement d'utilisateur, et comprenant :
- un module (7) de collecte, configuré pour collecter pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état de l'équipement d'utilisateur dans un réseau, des données relatives audit au moins un état impacté par lesdits événements ;
- un module (8) d'obtention de statistiques, configuré pour obtenir, pour au moins un dit état impacté de l'équipement d'utilisateur, au moins une statistique en agrégeant des données relatives à cet état, collectées par le module de collecte ; et
- un module (10) de transmission, configuré pour fournir à une entité du réseau dite d'analyse de données, pour ledit au moins un dit état impacté de l'équipement d'utilisateur, ladite au moins une statistique obtenue pour cet état par le module d'obtention et une partie des données collectées par le module de collecte, relatives à cet état, et correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[Revendication 15] Entité (DAF) d'un réseau (NW) dite d'analyse de données, apte à communiquer avec une autre entité (N F) configurée pour collecter, pour une pluralité d'événements ayant impacté au moins un état d'au moins un équipement d'utilisateur dans le réseau, des données relatives audit au moins un état impacté, ladite entité d'analyse comprenant un module (11) de réception activé pour ledit au moins un équipement d'utilisateur, et configuré pour obtenir, en provenance de ladite autre entité pour au moins un dit état impacté dudit équipement d'utilisateur :
- au moins une statistique obtenue par ladite autre entité pour ledit état impacté en agrégeant des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements ; et
- une partie des données relatives à cet état collectées par ladite autre entité pour ladite pluralité d'événements, ladite partie des données correspondant à un nombre entier X supérieur ou égal à 1 d'événements parmi les événements les plus récents de ladite pluralité d'événements.
[Revendication 16] Système (1) de télécommunication comprenant au moins une entité (NF) selon la revendication 14 et une entité d'analyse (DAF) selon la revendication 15.
[Revendication 17] Système (1) selon la revendication 16 dans lequel ladite entité selon la revendication 14 est une entité (NF2) du réseau gérant une pluralité d'équipements d'utilisateurs.
[Revendication 18] Système selon la revendication 16 dans lequel ladite entité selon la revendication 14 est ledit équipement d'utilisateur.
EP21759330.0A 2020-07-29 2021-07-28 Procédé de fourniture de données relatives à au moins un équipement d'un utilisateur d'un réseau, procédé d'obtention de données, et entités mettant en oeuvre ces procédés Pending EP4189990A1 (fr)

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