KR20210057125A - 통신 방법 및 관련 기기 - Google Patents
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Abstract
본 출원은 통신 방법 및 관련 기기를 제공한다. 상기 통신 방법은, 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 조회 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 응답 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 응답 정보는 상기 제1 조회 정보를 사용하여 요청되는, 상기 서비스의 품질 정보를 포함함 -를 포함한다. 전술한 기술적 방안은 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 품질 정보를 획득하는 것을 도울 수 있다.
Description
본 출원은 2018년 9월 30일에 중국 특허청에 출원된 "COMMUNICATION METHOD AND RELATED DEVICE(통신 방법 및 관련 기기)"라는 명칭의 중국 특허출원 제201811163075.6 호에 대해 우선권 주장하며, 그 내용 전부는 원용에 의해 본 출원에 포함된다.
본 출원은 통신 기술 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 통신 방법 및 관련 기기에 관한 것이다.
다양한 통신 서비스가 지속적으로 등장함에 따라, 서로 다른 통신 서비스는 네트워크 성능에 대한 요건에 상당한 차이가 있다. 그러나 현재 업계에서는 서비스의 운영 상태를 획득하기 위한 효과적인 방안이 제안되지 않았다.
본 출원은 서비스의 운영 상태를 획득하는 것을 돕기 위한 통신 방법 및 관련 기기를 제공한다.
제1 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 통신 방법을 제공한다. 상기 통신 방법은, 정책 제어 네트워크 요소(policy control network element)가 데이터 분석 네트워크 요소(data analytics network element)에 제1 조회 정보(query information)를 전송하는 단계 - 상기 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 응답 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 응답 정보는 상기 제1 조회 정보를 사용하여 요청되는, 상기 서비스의 품질 정보를 포함함 -를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 조회 정보는 시간 정보를 포함하고, 상기 제1 조회 정보는 상기 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용된다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 조회 정보는 공간 정보를 포함하고, 상기 제1 조회 정보는 상기 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용된다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계; 또는 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계를 더 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계는, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다고 결정하는 단계; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 서비스 품질 정보가 상기 미리 설정된 조건보다 낮은 것에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계는, 상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다고 결정하는 단계; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 서비스 품질 정보가 상기 미리 설정된 조건보다 낮지 않은 것에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계는, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 요청하는 데 사용됨 -; 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 수신하는 단계; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하는 단계를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값으로서 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는 추천 값을 요청하며; 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 각각은 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수(mean-opinion-score) 값 범위 요건을 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보를 전송하기 전에, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스가 테스트 단계에 있다고 결정하는 단계를 더 포함한다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제1 측면을 참조하면, 제1 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버로부터의 제2 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대한 서비스 설정을 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 상기 서비스에 대한 상기 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹에 기초하여, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
제2 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 통신 방법을 제공한다. 상기 통신 방법은, 데이터 분석 네트워크 요소가 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 조회 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용됨 -; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 제1 응답 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 응답 정보는 상기 제1 조회 정보를 사용하여 요청된 서비스 품질 정보를 포함함 -를 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 정보는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보를 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 조회 정보에 기초하여 상기 서비스 품질 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 응답 정보는 시간 정보를 포함하고, 상기 제1 응답 정보는 상기 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 응답 정보는 공간 정보를 포함하고, 상기 제1 응답 정보는 상기 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소로부터 제1 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값으로서 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는 추천 값을 요청하는 데 사용되며; 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹 각각은 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 요청 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 결정하는 단계를 더 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
제2 측면을 참조하면, 제2 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제3 측면에 따르면, 본 출원의 실시예는 통신 방법을 제공한다. 상기 통신 방법은, 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 품질 분류 요청 메시지(service quality classification request message)를 데이터 분석 네트워크 요소에 전송하는 단계 - 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스 품질 분류 응답 메시지(service quality classification response message)를 수신하는 단계 - 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 상기 서비스 품질의 분류 정보를 포함함 -를 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 시간 정보를 포함하고, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 상기 시간 정보에 대응하는, 상기 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 공간 정보를 포함하고, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 상기 공간 정보에 대응하는, 상기 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 제1 분류 수량을 포함하고, 상기 제1 분류 수량은 상기 데이터 분석 네트워크 요소에, 분류를 표시하는 데 사용된다. 상기 서비스의 서비스 품질에 대해 상기 정책 제어 네트워크 요소가 추천하거나 기대하는 분류 값을 지시하는 데 사용된다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 수신하는 단계를 더 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하는 단계는, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 서비스 품질 요건을 생성하는 단계; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 상기 제1 요청 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건을 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용됨 -를 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질의 분류 정보는 상기 서비스의 복수의 분류 정보를 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질의 분류 정보는 상기 서비스의 평균 의견 점수 값 범위의 분류를 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보를 전송하기 전에, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스가 테스트 단계에 있다고 결정하는 단계를 더 포함한다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제3 측면을 참조하면, 제3 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대한 서비스 설정을 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 상기 서비스에 대한 상기 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상 그룹의 추천 값에 기초하여, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단게를 더 포함한다.
제4 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 통신 방법을 제공한다. 상기 통신 방법은, 데이터 분석 네트워크 요소가 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스 품질 분류 요청 메시지를 수신하는 단계 - 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스 품질 분류 응답 메시지를 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계 - 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 상기 서비스 품질의 분류 정보를 포함함 -를 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 데이터 분석 네트워크 요소는 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지에 기초하여 상기 서비스 품질의 분류 정보를 결정한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 시간 정보를 포함하고, 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 상기 시간 정보에 대응하는, 상기 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 공간 정보를 포함하고, 상기 서비스 품질 분류 응답 메시지는 상기 공간 정보에 대응하는, 상기 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 분류 요청 메시지는 제1 분류 수량을 포함하고, 상기 제1 분류 수량은 상기 데이터 분석 네트워크 요소에, 상기 서비스의 서비스 품질에 대한 상기 정책 제어 네트워크 요소가 추천하거나 기대하는 분류 값을 지시하는 데 사용된다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 통신 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 요청 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계를 더 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건을 포함하고, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 생성되고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용되며; 상기 데이터 분석 네트워크 요소는 상기 서비스 품질 요건에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질의 분류 정보는 상기 서비스의 복수의 분류 정보를 포함한다.
제4 측면을 참조하면, 제4 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질의 분류 정보는 상기 서비스의 평균 의견 점수 값 범위의 분류를 포함한다.
제5 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 서비스 품질 파라미터 획득 방법을 제공한다. 상기 서비스 품질 파라미터 획득 방법은, 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보를 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 수신하는 단계를 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 상기서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용되고; 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 각각은 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보를 전송하기 전에, 상기 방법은 상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 서비스가 테스트 단계에 있다고 결정하는 단계를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 상기 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 테스트 단계가 종료된 후 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 취소 정보를 전송하는 단계를 더 포함하며, 상기 제1 취소 정보는 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 획득을 취소하도록 지시하는 데 사용된다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 하나 이상의 서비스 품질 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며, 상기 하나 이상의 서비스 품질 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹과 일대일 대응관계에 있고, 상기 하나 이상의 서비스 품질 정보 각각은 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터가 상기 서비스 품질 요건을 충족하는 정도를 지시하는 데 사용된다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대한 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 상기 서비스에 대한 상기 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계는, 하나 이상의 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 전송하는 단계를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 전송하는 단계를 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하기 전에, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제3 요청 정보는 제2 사용자에 대한 서비스 설정을 요청하는 데 사용됨-; 및 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 제3 요청 정보에 기초하여 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보를 결정하는 단계 - 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 상기 제2 사용자의 서비스 품질 요건이고, 상기 사용자 카테고리 정보는 상기 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보임 -를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 상기 제2 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제2 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계는, 상기 하나 이상의 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 제2 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 상기 제2 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 전송하는 단계를 더 포함한다.
제5 측면을 참조하면, 제5 측면의 가능한 구현예에서, 방법은 다음을 더 포함한다: 정책 제어 네트워크 요소에 의해 데이터 분석 네트워크 요소에 목표 품질에 대응하는 서비스 품질 정보를 전송하는 단계를 더 포함한다. -서비스에 속하고 두 번째 사용자에 대응하는 서비스 파라미터 정보.
제6 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 서비스 품질 파라미터 획득 방법을 제공한다. 상기 서비스 품질 파라미터 획득 방법은, 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계 - 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 각각은 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응함 -; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 하나 이상의 서비스 품질 정보를 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함하며, 상기 하나 이상의 서비스 품질 정보 각각은 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중의 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각과 일대일 대응관계에 있고, 각각의 서비스 품질 정보는 상기 서비스의 대응하는 서비스 품질 파라미터가 상기 서비스 품질 요건을 충족하는 정도를 지시하는 데 사용된다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 서버로부터 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보를 획득하는 단계를 더 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보를 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 다음을 더 포함한다: 상기 제1 요청 메시지는 제1 지시 정보를 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계는, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터 및 상기 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터에 기초하여, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계를 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되고 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 수신하는 단계를 더 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되고, 상기 타깃 서비스 품질에 대응하는, 상기 서비스의 품질 정보를 수신하는 단계를 더 포함한다.
제6 측면을 참조하면, 제6 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 취소 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며, 상기 제1 취소 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보 획득을 취소하는 데 사용된다.
제7 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 서비스 품질 파라미터 획득 방법을 제공한다. 상기 서비스 품질 파라미터 획득 방법은, 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계 - 상기 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 각각은 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건은 서상기 비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건은 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 서버로부터 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보를 획득하는 단계를 더 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계는, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터 및 상기 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터에 기초하여, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정하는 단계를 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터는 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터 또는 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 평가 데이터를 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 제1 기기로부터 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 평가 데이터를 획득하는 단계를 더 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제1 기기는 네트워크 데이터 분석 기능(network data analytics function, NWDAF)을 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 서버에 의해 전송되는 제4 요청을 수신하는 단계 - 상기 제4 요청은 제3 사용자에 대한 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용됨 -; 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 코어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계는, 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 기기에 의해 전송되고 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 및 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터에 기초하여, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 포함한다.
제7 측면을 참조하면, 제7 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터는 상기 제3 사용자에 대응하고 상기 제1 기기에 의해 평가되는 사용자 레벨 서비스 품질 값 범위를 포함한다.
제8 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 서비스 품질 파라미터 획득 방법을 제공한다. 상기 서비스 품질 파라미터 획득 방법은, 제1 네트워크 기기가 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터를 상기 서비스의 서비스 서버로부터 획득하는 단계; 상기 제1 네트워크 기기가 네트워크로부터, 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제1 네트워크 기기가 상기 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 상기 이력 네트워크 데이터에 기초하여 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득하는 단계를 포함한다.
제8 측면을 참조하면, 제8 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 제1 네트워크 기기가 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 PCF에 전송하는 단계를 더 포함한다.
제8 측면을 참조하면, 제8 측면의 가능한 구현예에서, 상기 방법은, 상기 제1 네트워크 기기가 상기 PCF에 의해 전송되는 제5 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제5 요청 정보는 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 요청하는 데 사용됨 -; 및 상기 제1 네트워크 기기가 상기 PCF에, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 전송하는 단계를 포함한다.
제8 측면을 참조하면, 제8 측면의 가능한 구현예에서, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터는, 상기 제1 네트워크 기기에 의해 평가되고 상기 제3 사용자에 대응하는 사용자 레벨 서비스 품질 평가 범위를 포함한다.
제9 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제1 측면 또는 제1 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제10 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제2 측면 또는 제2 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제11 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제3 측면 또는 제3 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제12 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제4 측면 또는 제4 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제13 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제5 측면 또는 제5 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제14 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제6 측면 또는 제6 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제15 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제7 측면 또는 제7 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제16 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 네트워크 기기를 제공하며, 상기 네트워크 기기는 제8 측면 또는 제8 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함한다.
제17 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제1 측면 또는 제1 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제18 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제2 측면 또는 제2 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제19 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제3 측면 또는 제3 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제20 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제4 측면 또는 제4 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제21 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제5 측면 또는 제5 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제22 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제6 측면 또는 제6 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제23 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제7 측면 또는 제7 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제24 측면에 따르면, 본 출원의 일 실시예는 저장 매체를 제공하며, 상기 저장 매체는 제8 측면 또는 제8 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하는 데 사용되는 명령어를 저장한다.
제25 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제1 측면 또는 제1 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제26 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제2 측면 또는 제2 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제27 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제3 측면 또는 제3 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제28 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제4 측면 또는 제4 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제29 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제5 측면 또는 제5 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제30 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제6 측면 또는 제6 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제31 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제7 측면 또는 제7 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제32 측면에 따르면, 본 출원은 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터에서 실행될 때, 상기 컴퓨터는 제8 측면 또는 제8 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행할 수 있게 된다.
제33 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제1 측면 또는 제1 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제34 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제2 측면 또는 제2 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제35 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제3 측면 또는 제3 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제36 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제4 측면 또는 제4 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제37 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제5 측면 또는 제5 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제38 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제6 측면 또는 제6 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제39 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 제7 측면 또는 제7 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
제40 측면에 따르면, 본 출원은 칩을 제공하며, 상기 칩은 제8 측면 또는 제8 측면의 가능한 구현예 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하도록 구성된다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 개략적인 아키텍처 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질의 분류를 획득하기 위한 방법의 개략 흐름도이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 구성 블록도이다.
도 13은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 구성 블록도이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질의 분류를 획득하기 위한 방법의 개략 흐름도이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 구성 블록도이다.
도 13은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 구성 블록도이다.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 출원의 기술적 방안을 설명한다.
본 출원에서 "적어도 하나"는 하나 이상을 의미하고, "복수"는 둘 이상을 의미하며, "및/또는"은 연관된 객체를 설명하기 위한 연관 관계를 설명하고 세 가지 관계가 존재할 수 있음을 나타낸다. 예를 들어, A 및/또는 B는 다음 세 가지 경우: A만 존재하는 경우, A와 B가 모두 존재하는 경우, 및 B만 존재하는 경우를 나타낼 수 있다. 또한, 본 명세서에서 문자 "/"는 일반적으로 연관된 객체 간의 "또는" 관계를 나타내며, "다음 중 적어도 하나" 또는 그와 유사한 표현은 단수 항목(개) 또는 복수 항목(개)의 임의의 조합을 포함한, 이러한 항목의 임의 조합을 나타낸다. 예를 들어, a, b 또는 c 중 적어도 하나는 a, b, c, a-b, a-c, b-c 또는 a-b-c를 나타낼 수 있으며, 여기서 a, b 및 c는 단수 또는 복수일 수 있다. 또한, 본 출원의 실시예에서 "제1" 및 "제2"와 같은 단어는 수량 및 실행 시퀀스를 한정하지 않는다.
본 출원에서, "예" 또는 "예를 들어"와 같은 단어는 예, 예시 또는 설명을 제공하는 것을 나타내기 위해 사용된다는 점에 유의해야 한다. 본 출원에서 "예" 또는 "예를 들어"로 기재된 임의의 실시예 또는 설계 방식은 다른 실시예 또는 설계 방식보다 더 바람직하거나 더 많은 이점을 갖는 것으로 설명되어서는 안 된다. 정확하게, "예" 또는 "예를 들어"와 같은 단어의 사용은 구체적인 방식으로 상대적인 개념을 제시하기 위한 것이다.
본 출원의 실시예에서의 기술적 방안은 5세대(5th generation, 5G) 시스템, 새로운 무선(new radio, NR) 시스템, 미래의 통신 네트워크 등에 적용될 수 있다.
먼저, 본 출원의 실시예의 이해를 용이하게 하기 위해, 본 출원의 실시예에서의 일부 기술 용어를 설명한다.
본 출원의 실시예에서 설명된 슬라이스 네트워크(slice network)는 네트워크 슬라이스, 네트워크 슬라이스 인스턴스 및 네트워크 슬라이스 서브넷 인스턴스 중 하나일 수 있다.
네트워크 슬라이스(network slice, NS)는 또한 슬라이스라고 약칭될 수 있다. 네트워크 슬라이스는 서비스에 대한 서로 다른 테넌트(tenant)의 서비스 요건을 기반으로 물리 또는 가상 네트워크 인프라에서 커스터마이징된 서로 다른 논리 네트워크이다. 네트워크 슬라이스는 단말 기기, 액세스 네트워크, 송신 네트워크, 코어 네트워크 및 서비스 서버를 포함하는 완전한 단대단(end-to-end) 네트워크일 수 있거나, 코어 네트워크만 포함할 수 있고 단말 기기, 액세스 네트워크, 송신 네트워크 및 서비스 서버의 보조를 받을 수 있다. 네트워크 슬라이스는 완전한 통신 서비스를 제공할 수 있으며 네트워크 능력을 갖는다. 네트워크 슬라이스는 베어러 서비스 또는 서비스가 서비스 레벨 협의 요건을 충족할 수 있도록 보장하기 위한 통신 자원일 수 있으며, 통신 서비스 또는 일부 통신 서비스를 완료하는 데 필요한 네트워크 기능과 통신 자원의 조합으로 간주될 수 있다. 네트워크 슬라이스는 단일 네트워크 슬라이스 선택 보조 정보(single network slice selection assistance information, S-NSSAI)를 사용하여 식별된다. S-NSSAI는 슬라이스/서비스 유형(slice/service type, SST) 및 슬라이스 미분기(slice differentiator, SD)를 포함한다. SST와 SD는 표준에 정의되거나 운영자에 의해 정의될 수 있다. SD는 동일한 SST를 갖는 복수의 네트워크 슬라이스 간을 구별하기 위해, SST를 보충하기 위한 선택적 정보이다. 예를 들어, SD는 네트워크 슬라이스의 호밍 관계(homing relationship )를 나타내는 데 사용될 수 있다.
네트워크 슬라이스 인스턴스(network slice instance, NSI)는 슬라이스 인스턴스 네트워크라고도 할 수 있으며, 네트워크 슬라이스 템플릿을 기반으로 인프라상에서 운영자에 의해 생성된 인스턴스화된 네트워크(instantiated network)이며, 서로 다른 네트워크 기능 엔티티와 물리 자원을 통합함으로써 형성된다. 서로 다른 네트워크 슬라이스 인스턴스는 논리적으로 서로 격리되어 있다. 하나의 네트워크 슬라이스는 하나 이상의 NSI로 인스턴스화될 수 있으며, 각각의 NSI는 네트워크 슬라이스 인스턴스 식별자(network slice instance identifier, NSI ID)를 사용하여 식별된다. 다시 말해, 하나의 S-NSSAI는 하나 이상의 NSI ID에 대응한다.
네트워크 슬라이스 서브넷 인스턴스(network slice subnet instance, NSSI)는 또한 슬라이스 서브넷 인스턴스 네트워크라고도 할 수 있으며, 이러한 기능 네트워크 요소에 대해 편성되고 구성된 네트워크 기능 네트워크 요소와 자원의 세트를 포함하여, 로컬 논리 네트워크를 형성한다. 네트워크 슬라이스 서브넷 인스턴스는 주로 네트워크 슬라이스 인스턴스의 관리를 용이하게 하기 위해 도입되었다. 예를 들어, 네트워크 슬라이스는 관리를 용이하게 하기 위해, 코어 네트워크 요소와 액세스 네트워크 요소에 기초하여 두 개의 네트워크 슬라이스 서브넷 인스턴스로 분할되어, 코어 네트워크 자원과 액세스 네트워크 자원을 각각 편성 및 구성한다.
서비스 레벨 협의(service level agreement, SLA)은 서비스 제공자와 서비스 제공자의 고객 사이의 계약으로, 서비스 제공자에 의해 제공되는 애플리케이션 서비스를 기록하고 서비스 제공자가 충족시킬 의무가 있는 성능 기준을 정의하는 데 사용된다. SLA는 성능 및 품질 측면에서 서비스 제공자에 대한 고객의 기대치를 수립할 수 있다. SLA는 가용성(availability), 성능 지시자 기준선(performance indicator baseline), 신뢰도 및 응답 시간과 같은, 일련의 정성적 또는 정량적 규칙을 포함할 수 있다.
테넌트는 통신 운영자 네트워크를 임대하고 네트워크를 사용하여 테넌트의 사용자에게 하나 이상의 서비스를 제공하는 고객이다. 테넌트는 수직 산업의 테넌트, OTT 산업의 테넌트 또는 기타 제3자 테넌트일 수 있다. 또한, 테넌트가 임대 한 운영자 네트워크는 네트워크 슬라이스, 슬라이스 네트워크 내의 슬라이스 네트워크 인스턴스, 슬라이스 네트워크 서브넷 인스턴스, 또는 다른 유형의 네트워크일 수 있다. 본 출원의 실시예에서는 이를 특별히 한정하지 않는다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 개략적인 아키텍처 도면이다. 통신 시스템은 데이터 분석 네트워크 요소, 정책 제어 네트워크 요소, 애플리케이션 기능(Application Function, AF) 네트워크 요소(서비스 서버라고도 함), 코어 네트워크 요소, 무선 액세스 네트워크(Radio Access Network, RAN 또는 AN) 요소, 단말 기기 및 네트워크 노출 기능(Network Exposure Function, NEF) 네트워크 요소를 포함한다. 데이터 분석 네트워크 요소는 네트워크 데이터 분석 기능(Network Data Analytic Function, NWDAF) 네트워크 요소일 수 있고, 정책 제어 네트워크 요소는 정책 제어 기능(Policy Control Function, PCF) 네트워크 요소일 수 있으며, 코어 네트워크 요소는 SMF 네트워크 요소, AMF 네트워크 요소 및 사용자 평면 기능(User plane Function, UPF) 네트워크 요소를 포함한다. 단말 기기는 사용자 장비(User Equipment, UE)일 수 있다.
NWDAF 네트워크 요소는 코어 네트워크 내부에 배치될 수 있다. 다시 말해, NWDAF도 또한 코어 네트워크 요소이다. 대안으로, NWDAF 네트워크 요소가 코어 네트워크 내에 배치되지 않을 수 있다. 본 출원의 실시예에서는 이를 특별히 한정하지 않는다. 또한, NWDAF는 서비스 인터페이스를 통해 NWDAF가 통신해야 하는 네트워크 요소와 직접 통신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 데이터 분석 기기는 서비스 인터페이스의 서로 다른 서비스를 호출함으로써 PCF, SMF, AMF, UPF, NRF 및 RAN과 같은 네트워크 요소와 서비스 인터페이스를 통해 통신할 수 있다.
도 1에 도시된 통신 시스템에서, 네트워크 요소의 기능 및 인터페이스는 단지 예일 뿐임을 이해할 수 있다. 본 출원의 실시예에 네트워크 요소를 적용할 때, 모든 기능이 필요한 것은 아니다. 또한, 본 출원에서 네트워크 요소는 점대점 인터페이스(point-to-point interface)를 기반으로 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, NWDAF는 N23 인터페이스를 통해 PCF 네트워크 요소에 연결된다. PCF는 N5 인터페이스를 통해 AF 네트워크 요소에 연결되고, N7 인터페이스를 통해 SMF 네트워크 요소에 연결되며, N15 인터페이스를 통해 AMF 네트워크 요소에 연결된다. PCF는 동적 QoS 정책을 공식화하고, 해당 정책을 SMF 및 AMF와 같은 네트워크 요소에 배포할 수 있다. UPF는 N4 인터페이스를 통해 SMF 네트워크 요소에 연결되고, N3 인터페이스를 통해 RAN 네트워크 요소에 연결된다. AN은 N2 인터페이스를 통해 AMF 네트워크 요소에 연결된다. UE는 N1 인터페이스를 통해 AMF 네트워크 요소에 연결된다. 도 1은 위에 나열된 인터페이스 중 일부만 보여준다.
단말 기기는 사용자 장비(user equipment, UE), 가입자 유닛, 가입자국(subscriber station), 이동국(mobile station), 원격국(remote station), 원격 단말 기기, 이동 단말 기기, 사용자 단말 기기, 무선 통신 기기, 사용자 에이전트, 사용자 장치, 셀룰러폰, 무선 전화, 세션 개시 프로토콜(session initiation protocol, SIP) 전화, 무선 로컬 루프(wireless local loop, WLL) 국, 개인용 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 무선 통신 기능이 있는 핸드헬드 기기, 컴퓨팅 기기, 무선 모뎀에 연결된 처리 기기, 차량 장착형 기기, 웨어러블 기기, 사물 인터넷(internet of things)에서의 단말 기기, 가전 기기(), 가상 현실 기기, 미래 5G 네트워크에서의 단말 기기, 미래 진화된 공중 지상 이동 네트워크(public land mobile network, PLMN)에서의 단말 기기 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
애플리케이션 기능 네트워크 요소는 사용자에게 서비스 유형을 제공하는 서버 측이므로, 애플리케이션 서버 또는 서비스 서버라고도 할 수 있다.
액세스 네트워크 요소는 단말 기기와 통신하는 네트워크 요소일 수 있다. 액세스 네트워크 요소는 특정 지리적 영역에 대한 통신 커버리지를 제공할 수 있고, 커버리지 영역(셀) 내의 단말 기기와 통신할 수 있다. 액세스 네트워크 요소는 임의의 수량의 단말 기기와 통신할 수 있다. 액세스 네트워크 요소와 단말 기기 사이에는 복수의 무선 인터페이스 연결이 있을 수 있다. 예를 들어, 액세스 네트워크 요소와 단말 기기 사이에는 두 개의 무선 인터페이스 연결이 있고, 두 개의 무선 인터페이스 연결은 각각 데이터 흐름 A와 데이터 흐름 B를 송신하는 데 사용된다. 액세스 네트워크 요소는 서로 다른 표준의 통신 프로토콜을 지원할 수 있거나, 서로 다른 통신 모드를 지원할 수 있다. 예를 들어, 액세스 네트워크 요소는 5G 기지국, 차세대 노드 B(next-generation NodeB, gNB), 진화된 노드 B(evolved nodeB, eNodeB), 무선 충실도 액세스 포인트(wireless fidelity access point, Wi-Fi AP), 마이크로파 액세스 기지국에 대한 전 세계적 상호운용성(worldwide interoperability for microwave access base station, WiMAX BS) 또는 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud radio access network, CRAN)의 무선 제어기일 수 있다. 대안으로, 네트워크 기기는 미래에 진화된 PLMN 등에서의 액세스 네트워크 기기일 수 있다.
PCF 네트워크 요소는 정책 제어 결정 기능을 가지고, 네트워크에 정책을 제공한다. AMF 네트워크 요소는 이동성 관리, 합법적 감청(lawful interception), 액세스 권한 부여, 인증 등에 사용된다. SMF 네트워크 요소는 세션 및 베어러 관리, 주소 할당 등을 구현하도록 구성된다. 사용자 평면 기능 네트워크 요소는 라우팅 및 포워딩, 임계 값 제어, 트래픽 모니터링 및 사용자 평면 데이터 검증과 같은 기능에 사용된다. 네트워크 저장소 기능 네트워크 요소는 서비스 발견 또는 네트워크 요소 발견의 기능과, 네트워크 요소 및 네트워크 요소에 의해 지원되는 서비스의 특징을 유지하는 기능을 제공하도록 구성된다. 송신 네트워크 요소는 네트워크 데이터를 송신하는 기능을 가지고 있다. 예를 들어, 송신 네트워크 요소는 라우터일 수 있다.
NWDAF는 데이터 통계 및 분석 기능을 가지고 있으며, 네트워크 요소, 제3자 서비스 서버, 단말 기기 또는 네트워크 관리 시스템으로부터 관련 데이터를 수집 및 분석하고, 데이터 분석 결과를 네트워크 요소, 제3자 서비스 서버, 단말 기기 또는 관련 데이터에 기초한 네트워크 관리 시스템에 제공하도록 구성될 수 있다. 분석 결과는 서비스의 서비스 품질 파라미터를 선택하고, 트래픽 라우팅을 수행하고, 백그라운드 트래픽 송신 정책을 선택하는 등의 작업 시에 네트워크를 보조할 수 있다. 본 출원의 실시예에서, 데이터 분석 기기는 추가로, 네트워크(예: 네트워크 슬라이스 또는 네트워크 슬라이스 인스턴스) 분석 결과를 제공하도록 구성되어, 네트워크가 분석 결과에 기초하여 네트워크(예: 네트워크 슬라이스 또는 네트워크 슬라이스 인스턴스) 배치를 수행하거나 네트워크 자원을 조정할 수 있도록 한다.
네트워크 노출 기능(NEF) 네트워크 요소는 운영자 네트워크의 기능을 외부 서버 또는 외부 기기에 제공하거나 노출하는 기능을 가지며, 네트워크 내부 및 외부 통신을 위한 중간 매체 역할을 한다. 예를 들어, 신뢰할 수 없는 제3자 서비스 서버가 네트워크 내부와 통신해야 하는 경우, 네트워크 노출 기능 네트워크 요소는 포워딩 및 처리 작업을 수행해야 한다. 물론, 네트워크 내부의 서비스 서버 또는 신뢰할 수 있는 제3자 서비스 서버가 네트워크 내부와 통신하는 경우, 네트워크 노출 기능 네트워크 요소가 필요하지 않을 수 있다.
본 출원의 실시예에서, 액세스 네트워크 기기 및 코어 네트워크 내의 모든 또는 일부 네트워크 요소는 3세대 파트너십 프로젝트(3rd generation partnership project, 3GPP) 네트워크에 속할 수 있거나, 비3GPP 네트워크, 예를 들어 기업 인트라넷에 속할 수 있다. 코어 네트워크의 모든 또는 일부 네트워크 요소는 물리 네트워크 요소일 수 있거나, 가상화된 네트워크 요소일 수 있다. 여기서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원에서 데이터 분석 네트워크 요소는 데이터 분석 기능을 제공할 수 있는 네트워크 요소이다. 본 출원에서의 데이터 분석 기능은 네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF) 네트워크 요소에 배치될 수 있거나, 다른 네트워크 요소에 배치될 수 있다. 다시 말해, 본 출원에서의 데이터 분석 네트워크 요소는 NWDAF를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 데이터 분석 네트워크 요소는 코어 네트워크의 제어 평면에 위치하고 본 출원에서의 데이터 분석 기능을 가진 네트워크 요소일 수 있거나, 네트워크 관리 평면에 위치하고 본 출원에서의 데이터 분석 기능을 가진 네트워크 요소일 수 있다.
본 출원에서의 정책 제어 네트워크 요소는 정책 제어 기능을 제공할 수 있는 네트워크 요소이다. 본 출원에서의 정책 제어 기능은 정책 제어 기능(PCF) 네트워크 요소에 배치될 수 있거나, 다른 네트워크 요소에 배치될 수 있다. 다시 말해, 본 출원에서의 정책 제어 네트워크 요소는 PCF를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
또한, 데이터 분석 기능과 다른 기능이 결합되어 동일한 네트워크 요소에 배치될 수 있다. 예를 들어 데이터 분석 기능과 정책 제어 기능을 함께 배치할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소와 정책 제어 네트워크 요소는 물리적으로 동일한 엔티티이다.
또한, 본 출원의 실시예에 설명된 서비스 품질은 서비스 경험이라고도 할 수 있다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
201. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하며, 여기서 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보를 포함하고, 제1 요청 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신한다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함한다. 이 경우, 제1 요청 정보는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다. 서비스의 식별 정보는 서비스를 유일하게 식별하는 데 사용된다. 서비스의 식별 정보는 구체적으로 서비스에 대응하는 식별자, 서비스의 유형 또는 서비스의 명칭일 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 서로 다른 서비스는 서로 다른 식별자에 대응할 수 있다. 예를 들어, 음성 서비스의 식별자는 식별자 1일 수 있고, 데이터 서비스의 식별자는 식별자 2일 수 있고, 비디오 서비스의 식별자는 식별자 3일 수 있다. 이 경우, 서비스의 식별 정보는 서비스의 식별자일 수 있다. 다른 예를 들어, 일부 실시예에서, 서비스의 식별 정보는 대안으로 특정 서비스 유형일 수 있다. 예를 들어, 서비스의 식별 정보는 음성 서비스 유형일 수 있거나, 서비스의 식별 정보는 데이터 서비스 유형일 수 있거나, 서비스의 식별 정보는 비디오 서비스 유형일 수 있다.
특별히 명시되지 않는 한, 본 출원의 본 실시예에서 서비스 품질 요건은 사용자 레벨 서비스 품질 요건이다. 사용자 레벨 서비스 품질 요건은 단일 사용자 서비스 품질 요건, 구체적으로, 서비스에 대한 단일 사용자의 경험 요건과 동등할 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 요건이 5>MOS>4.5인 것은 단일 사용자의 MOS가 4.5보다 크고 5보다 작음을 지시한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 하나의 서비스 품질 요건을 포함할 수 있다. 일부 다른 실시예에서, 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 사용자 카테고리 정보는 하나의 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 일부 다른 실시예에서, 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 일반적으로, 하나의 사용자 카테고리 정보는 하나의 서비스 품질 요건에 대응하고, 복수의 상이한 사용자 카테고리는 복수의 상이한 서비스 품질 요건에 대응한다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보 및 서비스 품질 요건을 포함한다. 이 경우, 제1 요청 정보는 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함한다.
예를 들어, 표 1은 제1 요청 정보의 예를 보여준다. 표 1에 나타낸 제1 요청 정보는 세 개의 서비스 품질 요건을 포함하고 있지만, 제1 요청 정보가 하나의 서비스 품질 요건만을 포함할 가능성은 본 출원에서 배제되지 않음을 이해할 수 있다.
[표 1]
표 1에 나타낸 제1 요청 정보에 포함되어 있는 서비스의 식별 정보가 지시하는 서비스는 음성 서비스(voice service)이다. 제1 요청 정보는 음성 서비스에 대한 세 가지 서비스 품질 요건을 포함한다. 표 1에 나타낸 세 가지 서비스 품질 요건은 서비스 각각의 평균 의견 점수(mean opinion score, MOS)가 3보다 크고 4보다 작은 것, 및 MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것, MOS가 4.5보다 크고 5보다 작은 것이다. 여기서 MOS에 대한 값 요건은 음성 서비스에 대한 단일 사용자 서비스 품질 요건의 일례임을 이해할 수 있다. 표 1에 나타낸 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건임을 알 수 있다.
일부 다른 실시예에서, 서비스 품질 요건은 대안으로 다른 요건, 예를 들어 호 완료율 요건(call completion rate requirement), 결제 성공률 요건(payment success rate requirement), 데이터 패킷 손실률 요건, 또는 평균 데이터 패킷 송신 레이턴시 요건일 수 있다.
본 출원에서 단일 사용자 서비스 품질은 단일 사용자의 서비스 경험을 평가하기 위한 데이터이다. 이에 상응하여, 단일 사용자 서비스 품질 요건은 사용자 각각의 서비스 경험을 평가하기 위한 데이터에 대한 요건이다. 사용자 각각의 서비스 경험을 평가하는 구체적인 방법은 서비스 제공자에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 음성 서비스 서버는 MOS를 사용하여 단일 사용자 음성 서비스 품질을 평가하기로 결정한다. MOS의 값 범위는 [0, 5]이고, MOS가 높을수록 사용자의 음성 서비스 경험이 더 우수하다는 것을 지시한다. 이 경우, 음성 서비스에 대한 서비스 품질 요건은 MOS 값에 대한 요건일 수 있다. 각 사용자의 MOS를 계산하는 방법은 내부 계산 방법에 속하며, 본 특허의 논의 범위에 포함되지 않는다. 비디오 서비스의 경우, 비디오 서비스 서버는 비디오 평균 의견 점수(video mean opinion score, vMOS)를 사용하여 각 사용자의 비디오 서비스 경험을 평가하기로 결정하고, MOS와 vMOS를 계산하는 방법이 다르다. 이 경우, 비디오 서비스에 대한 서비스 품질 요건은 vMOS 값에 대한 요건일 수 있다. 여기서, MOS와 vMOS를 사용하여 단일 사용자 서비스 품질을 평가하는 것은 설명을 위한 음성 서비스와 비디오 서비스의 두 가지 예일 뿐이다. 다른 유형의 서비스의 경우, 단일 사용자 서비스 품질을 평가하기 위한 여러 다른 방법이 있다. 예를 들어, 데이터 서비스의 경우, 데이터 서비스의 단일 사용자 서비스 품질은 데이터 패킷 손실률 및 평균 데이터 패킷 송신 레이턴시와 같은 파라미터를 사용하여 종합적으로 평가될 수 있다. 이 경우, 데이터 서비스에 대한 서비스 품질 요건은 복수의 파라미터에 대한 종합적인 요건일 수 있다. 본 특허에서는 한정하지 않는다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보 및 사용자 카테고리 정보를 포함한다. 이 경우, 제1 요청 정보는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다.
예를 들어, 표 2는 제1 요청 정보의 예를 나타낸다. 표 2에 나타낸 제1 요청 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함하지만, 제1 요청 정보가 하나의 사용자 카테고리 정보만을 포함할 가능성이 본 출원에서 배제되지 않음을 이해할 수 있다.
[표 2]
표 2에 나타낸 제1 요청 정보에 포함되어 있는 서비스의 식별 정보가 지시하는 서비스는 음성 서비스이다. 제1 요청 정보는 각각 골드 사용자, 실버 사용자, 브론즈 사용자인 세 개의 사용자 카테고리 정보를 포함한다.
골드 사용자, 실버 사용자, 브론즈 사용자는 사용자 카테고리를 지시하는 예이다. 대안으로, 사용자 카테고리는 다른 방식으로 분류될 수 있는데, 예를 들어 높은 우선순위 사용자, 중간 우선순위 사용자 및 낮은 우선순위 사용자로 분류될 수 있다. 즉, 사용자 카테고리 정보는 대안으로 사용자 우선순위 정보일 수 있다. 사용자 카테고리를 분류하는 방법은 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스가 위치하는 슬라이스 네트워크의 식별자를 더 포함할 수 있다. 슬라이스 네트워크의 식별자는 단일 네트워크 슬라이스 선택 보조 정보(single network slice selection assistance information, S-NSSAI), 네트워크 슬라이스 인스턴스 식별자(network slice instance identifier, NSI ID), 네트워크 슬라이스 서브넷 인스턴스 식별자(network slice subnet instance identifier, NSSI ID) 등일 수 있다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 요건은 하나 이상의 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 요건일 수 있다. 구체적으로, 제1 요청 정보는, 하나 이상의 시간 정보에 대한 것이고 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용될 수 있다. 이 시나리오에서, 제1 요청 정보는 하나 이상의 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 시간 정보가 시간을 반영할 수 있는 한, 시간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 시간 정보는 시간(hour)으로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 8:00부터 10:00까지이고, 제2 시간 정보는 10:00부터 12:00까지이다. 다른 예를 들어, 시간 정보는 대안으로 일(day)로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 매월 1일부터 10일까지이고, 제2 시간 정보는 매월 11일부터 20일까지이다. 다른 예를 들어, 시간 정보는 대안으로 사용자가 전원을 켠 후의 시간 길이로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 전원을 켠 후의 0시간부터 4시간까지이고, 제2 시간 정보는 전원을 켠 후의 4시간부터 8시간까지이다. 표 3은 제1 요청 정보의 예를 나타낸다.
[표 3]
표 3에 나타낸 제1 요청 정보에 포함되어 있는 서비스의 식별 정보에 의해 지시되는 서비스는 음성 서비스이다. 제1 요청 정보는 서로 다른 시간에 음성 서비스에 대한 세 가지 서비스 품질 요건을 포함한다. 표 3에 나타낸 바와 같이, 시간 정보가 시간 정보 1인 경우, 세 가지 서비스 품질 요건은 각각, 서비스의 평균 의견 점수(mean opinion score, MOS)가 3보다 크고 4보다 작은 것, MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것, 및 MOS는 4.5보다 크고 5보다 작은 것이다. 시간 정보가 시간 정보 2인 경우, 세 가지 서비스 품질 요건은 각각, MOS가 3보다 크고 3.5보다 작은 것, MOS가 3.5보다 크고 4보다 작은 것, MOS가 4보다 크고 5보다 작은 것이다. 여기서 MOS에 대한 값 요건은 음성 서비스에 대한 단일 사용자 서비스 품질 요건의 예라는 것을 이해할 수 있다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 요건은 하나 이상의 공간 정보의 서비스 품질 요건일 수 있다. 구체적으로, 제1 요청 정보는 하나 이상의 공간 정보에 대한 것이고 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용될 수 있다. 이 시나리오에서, 제1 요청 정보는 하나 이상의 공간 정보를 더 포함할 수 있다. 공간 정보는 3GPP 통신 네트워크에서 정의되는 위치 정보, 예를 들어 서빙 셀 A 또는 등록 지역 B일 수 있다. 대안으로, 공간 정보는 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 위치 정보일 수 있다. 예를 들어 공간 정보는 특정 지리적 위치 범위(예: 위도-경도 위치 정보 또는 GPS 위치 정보)이다. 표 4는 제1 요청의 예를 나타낸다.
[표 4]
표 4에 나타낸 제1 요청 정보에 포함되어 있는 서비스의 식별 정보에 의해 지시되는 서비스는 음성 서비스이다. 제1 요청 정보는 서로 다른 공간의 음성 서비스에 대한 세 가지 서비스 품질 요건이 포함된다. 표 4에 나타낸 바와 같이, 공간 정보가 지역 1인 경우, 세 가지 서비스 품질 요건은 각각 서비스의 평균 의견 점수(mean opinion score, MOS)가 3보다 크고 4보다 작은 것, MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것, 및 MOS는 4.5보다 크고 5보다 작은 것이다. 공간 정보가 지역 2인 경우, 세 가지 서비스 품질 요건은 각각 MOS가 3보다 크고 3.5보다 작은 것, MOS가 3.5보다 크고 4보다 작은 것, 및 MOS가 4보다 크고 5보다 작다는 것이다. 여기서 MOS에 대한 값 요건은 음성 서비스에 대한 단일 사용자 서비스 품질 요건의 예라는 것을 이해할 수 있다.
일부 실시예에서, 사용자 카테고리 정보는 서비스 품질 요건과 일대일 대응관계일 수 있다. 하나의 사용자 카테고리 정보는 하나의 서비스 품질 요건에 대응하고, 복수의 사용자 카테고리는 각각 복수의 서비스 품질 요건에 대응한다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보, 서비스 품질 요건 및 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 요청 정보는 서비스 품질 요건 및 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다.
전술한 바와 같이, 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함할 수 있고, 사용자 카테고리 정보는 또한 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 복수의 서비스 품질 요건은 복수의 사용자 카테고리 정보와 일대일 대응관계일 수 있다.
예를 들어, 표 5는 제1 요청 정보의 예를 나타낸다. 표 5에 나타낸 제1 요청 정보는 복수의 서비스 품질 요건과 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함하지만, 제1 요청 정보가 오직 하나의 서비스 품질 요건과 하나의 사용자 카테고리 정보를 포함할 가능성을 본 출원에서 배제할 수 없음을 알 수 있다.
[표 5]
표 5에 나타낸 제1 요청 정보에 포함되어 있는 서비스의 식별 정보에 의해 지시되는 서비스는 음성 서비스이다. 제1 요청 정보는 각각 골드 사용자, 실버 사용자 및 브론즈 사용자인 세 가지 사용자 카테고리를 더 포함한다. 제1 요청 정보는 음성 서비스에 대한 세 가지 서비스 품질 요건을 포함한다. 표 5에 나타낸 세 가지 서비스 품질 요건은 각각, MOS가 3보다 크고 4보다 작은 것, MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것, 및 MOS가 4.5보다 크고 5보다 작은 것이다. 표 5에서 세 가지 사용자 카테고리는 세 가지 서비스 품질 요건과 일대일 대응관계에 있다. 구체적으로, 골드 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 4.5보다 크고 5보다 작은 것, 실버 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것, 및 브론즈 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 3보다 크고 4보다 작아야 한다는 것이다.
본 출원에서, 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보는, 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 품질 요건을 충족할 수 있음을 의미한다. 구체적으로, 서비스 품질 파라미터가 단일 사용자의 서비스 흐름에 할당되는 경우, 단일 사용자의 서비스 품질은 서비스 품질 요건을 충족할 수 있다. 예를 들어, 음성 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 보장된 흐름 비트율(guaranteed flow bit rate, GFBR), 최대 흐름 비트율(maximum flow bit rate, MFBR) 및 레이턴시(latency)를 포함하면, MOS>3에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보는 GFBR> 300Mbps, MFBR> 500Mbps 및 레이턴시<2ms일 수 있다.
예를 들어, 일부 실시예에서, 상이한 사용자 카테고리는 상이한 서비스 품질 요건에 대응한다. 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질 요건과 사용자 카테고리 사이의 대응관계를 저장할 수 있다. 표 5를 예로 사용하면, 서비스 품질 요건과 사용자 카테고리 사이에 있고 정책 제어 네트워크 요소에 의해 저장되는 대응관계는 다음 일 수 있다: 골드 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 4.5보다 크고 5보다 작은 것이고, 실버 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 4보다 크고 4.5보다 작은 것이고, 브론즈 사용자에 대응하는 서비스 품질 요건은 MOS가 3보다 크고 4보다 작은 것이다. 각각의 사용자가 서비스를 실행하는 프로시저에서, 정책 제어 네트워크 요소는 먼저 사용자의 사용자 카테고리를 결정한 다음, 사용자의 사용자 카테고리에 기초하여 대응하는 서비스 품질 요건을 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 사용자를 상이한 사용자 카테고리로 분류하지 않을 수 있다. 각각의 사용자가 서비스를 실행하는 프로시저에서, 정책 제어 네트워크 요소는 사용자의 특정 서비스 품질 요건을 직접 결정할 수 있다.
단일 사용자가 서비스를 실행하는 프로시저에서, 정책 제어 네트워크 요소는 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여 네트워크 자원을 할당하도록 각각의 네트워크 기기에 요청하여, 사용자의 대응하는 서비스 품질이 사용자의 서비스 품질 요건을 충족할 수 있도록 한다. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여 네트워크 자원을 할당하도록 각각의 네트워크 기기에 요청하는 구체적인 방식은 다음일 수 있다: 정책 제어 네트워크 요소는 각각 네트워크에 서비스 품질 정책을 직접 또는 간접적으로 전달한다. 서비스 품질 정책은 서비스 품질 파라미터를 포함한다. 예를 들어PCF는 서비스 품질 프로파일(QoS profile)에 GFBR>300Mbps, MFBR>500Mbps 및 레이턴시<2ms와 같은 파라미터를 추가하고, 서비스 품질 프로파일을 SMF를 사용하여 기지국에 전달하므로, 기지국은 GFBR>300Mbps, MFBR>500Mbps 및 레이턴시<2ms와 같은 파라미터에 기초하여 대응하는 무선 인터페이스 자원을 할당할 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 실시간 요청 정보일 수 있다. 구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 즉시 회신한다.
일부 다른 실시예에서, 제1 요청 정보는 구독 요청 정보일 수 있다. 구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 정책 제어 네트워크 요소에 즉시 전송할 필요는 없고, 구독 이벤트가 발생하거나 구독 조건이 충족될 때까지 기다린 후, 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 정책 제어 네트워크 요소에 전송한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 단계 201 이전에, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스가 테스트 상태에 있다고 추가로 결정할 수 있다. 다시 말해, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 테스트 단계에서만 데이터 분석 네트워크 요소로부터 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 획득하고, 이 단계에서, 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 추천된 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여, 정책 제어 및 자원 할당을 수행한다. 테스트가 완료되고 서비스가 안정적인 단계에 진입한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 더이상 데이터 분석 네트워크 요소에서 추천하는 서비스 품질 파라미터 정보를 획득할 필요가 없다. 정책 제어 네트워크 요소는, 서비스가 테스트 상태에 있는지의 여부를 슬라이스 네트워크 관리 및 제어 유닛으로부터 학습할 수 있거나, 서비스가 테스트 상태에 있는지의 여부를 서비스 테넌트 또는 서비스 서버로부터 직접 학습할 수 있다. 슬라이스 네트워크 관리 유닛은 네트워크 슬라이스 선택 기능(network slice selection function, NSSF) 네트워크 요소, 네트워크 슬라이스 관리 기능(Network Slice Management Function, NSMF) 네트워크 요소, 네트워크 저장소 기능(network repository function, NRF)일 수 있거나, 슬라이스 네트워크 관리 및 제어 기능이 있는 다른 네트워크 요소일 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함할 수 있고, 제1 지시 정보는 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 지시 정보는 대안으로 데이터 분석 네트워크 요소에 별도의 정보로서 전송될 수 있다. 다시 말해, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 요청 정보 및 제1 지시 정보를 데이터 분석 네트워크 요소에 개별적으로 전송할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 테스트 단계가 종료된 후, 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 취소 정보를 전송하며, 여기서 제1 취소 정보는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 획득을 취소하도록 명령하는 데 사용된다. 다시 말해, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 테스트 단계에서만 데이터 분석 네트워크 요소로부터 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 획득하고, 이 단계에서, 데이터 분석 네트워크 요소가 추천하는 서비스 품질 파라미터 정보에 기초한 서비스에 대해 정책 제어 및 자원 할당을 수행한다. 테스트가 완료되고 서비스가 안정 단계에 진입한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 더이상 데이터 분석 네트워크 요소가 추천하는 서비스 품질 파라미터 정보를 획득할 필요가 없다. 정책 제어 네트워크 요소는 슬라이스 네트워크 관리 및 제어 유닛으로부터 서비스가 테스트되었는지의 여부를 학습할 수 있거나, 서비스 테넌트 또는 서비스 서버로부터 서비스가 테스트되었는지의 여부를 직접 학습할 수 있다. 슬라이스 네트워크 관리 유닛은 네트워크 슬라이스 선택 기능(network slice selection function, NSSF) 네트워크 요소, 네트워크 슬라이스 관리 기능(Network Slice Management Function, NSMF) 네트워크 요소, 네트워크 저장소 기능(network repository function, NRF), 또는 슬라이스 네트워크 관리 및 제어 기능을 가진 다른 네트워크 요소일 수 있다. 또한, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스가 테스트되었는지의 여부를 스스로 판정할 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 획득된 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보가 미리 설정된 값보다 큰지의 여부에 따라 서비스가 테스트되었는지의 여부를 결정할 수 있다. 서비스 품질 정보의 구체적인 의미는 단계 203을 참조하기 바란다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 취소 정보는 제2 지시 정보를 더 포함할 수 있으며, 제2 지시 정보는 테스트 단계가 이미 종료되었음을 지시하는 데 사용된다.
유사하게, 제2 지시 정보는 대안으로 데이터 분석 네트워크 요소에 별도의 정보로서 전송될 수 있다. 다시 말해, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 취소 정보 및 제2 지시 정보를 데이터 분석 네트워크 요소에 개별적으로 전송할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 분석 네트워크 요소는 제1 취소 정보를 수신하는 경우, 테스트 단계가 이미 종료되었다고 결정할 수 있다. 다시 말해, 제1 취소 정보는 테스트 단계가 이미 종료되었음을 지시하는 데 사용될 수도 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 취소 정보를 수신할 때, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정했지만, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하지는 않는다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하지 않을 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 취소 정보를 수신할 때, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하는 프로세스를 완료하지 않았다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 적어도 하나의 서비스 품질 파라미터 정보 그룹의 결정을 중지할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 취소 정보를 수신하기 전에, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하였다. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 수신할 때, 테스트 단계가 종료되었다고 결정한 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 무시할 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 수신된, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 직접 삭제할 수 있다.
202. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정한다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 각각은 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
서비스 품질 파라미터 정보는 단일 서비스 프로세스에서 네트워크에 의해 단일 사용자에게 할당된 상이한 자원 파라미터 또는 성능 상태 파라미터이다. 예를 들어, GFBR, MFBR, 5G 서비스 품질(quality of service, QoS) 클래스 식별자(5G QoS class identifier, 5QI), 할당 및 유지 우선순위(allocation and retention priority, ARP), 평균 윈도 크기(average window size), 업링크 또는 다운링크 최대 패킷 손실률(Maximum Packet Loss Rate (UL, DL), UL/DL MaxPLR)과 같은, 기존 표준에 정의되어 있는 5G 서비스 품질(QoS) 흐름(flow)은 서비스 품질 파라미터이다. 그러나 본 출원에서의 서비스 품질 파라미터는 대안으로 지터 버퍼 크기, TCP 혼잡 윈도 크기, TCP 수신 윈도 크기, 매체 코딩 유형, 코딩률, 기지국 버퍼 크기 또는 무선 액세스 유형(radio access type, RAT)과 같은, 정의되어 있지 않지만 서비스 경험에 영향을 미치는 새로운 파라미터일 수 있다. 또한, 새로운 파라미터는 정규화된 파라미터일 수 있으며, 정규화된 파라미터는 파라미터의 물리 값을 고정된 값 공간에 매핑하여 획득할 수 있다.
특정 서비스의 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 수집된 대량의 사용자 레벨 서비스 품질 데이터 및 흐름 레벨 네트워크 데이터를 분석하여 서비스의 사용자 레벨 서비스 경험 모델을 획득한다. 서비스 경험은 서비스 품질을 반영할 수 있다. 따라서, 본 출원의 본 실시예에서 설명된 서비스 품질은 서비스 경험이라고도 할 수 있다. 예를 들어, 서비스 경험 모델은 서비스 품질 모델이라고도 할 수 있고, 서비스 품질 데이터는 서비스 경험 데이터라고도 할 수 있다. 사용자 레벨 서비스 경험 모델은 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 데이터와, 관련된 흐름 레벨 네트워크 데이터 사이의 변화 관계(variation relationship)를 가리킨다. 사용자 레벨 서비스 품질 데이터는 단일 사용자 서비스 흐름 레벨에서의 서비스 품질 데이터, 즉 단일 서비스 프로세스에서 단일 사용자에 의해 생성되는 품질 데이터이다. 서비스 프로세스에서 서로 다른 사용자에 의해 생성되는 품질 데이터는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수집되는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터의 세트를 형성한다. 흐름 레벨 네트워크 데이터는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터와 관련된 흐름 레벨(5G 네트워크 흐름은 QoS 흐름임) 네트워크 데이터이다. 예를 들어 흐름 레벨 네트워크 데이터는 단일 서비스 프로세스에서 네트워크에 의해 단일 사용자에게 할당된 서로 다른 자원 파라미터 또는 상태 파라미터(예: GFBR, MFBR, QCI 및 평균 윈도 크기와 같은, 기존 표준에 정의되어 있는 5G QoS 흐름의 파라미터, 또는 정의되어 있지 않지만 서비스 품질에 영향을 미치는 새로운 파라미터)이다. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 프로세스에서 네트워크에 의해 다른 사용자에게 할당된 대량의 자원 파라미터 또는 상태 파라미터를 수집하여, 흐름 레벨 네트워크 데이터를 형성할 수 있다.
데이터 분석 네트워크 요소는 다음 두 단계를 사용하여 서비스의 사용자 레벨 서비스 경험 모델을 획득할 수 있다:
A: 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 훈련 데이터(training data)를 획득하며, 여기서 훈련 데이터는 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터 및 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 먼저 서비스 서버(예: AF), 액세스 네트워크 요소(예: RAN), 사용자 평면 기능 네트워크 요소(예: UPF), 단말 기기(예: UE), 이동성 관리 기능 네트워크 요소(예: AMF), 세션 관리 기능 네트워크 요소(예: SMF), 정책 제어 기능 네트워크 요소(예: PCF), 네트워크 관리 시스템 등으로부터 데이터를 개별적으로 수집한 다음, 서비스의 식별 정보, 서비스 흐름 식별자, 단말기 식별자, 서비스 흐름이 위치하는 세션의 식별자, 각각의 네트워크 요소에 존재하는 사용자 연관 식별자, 시간 및 위치와 같은 정보를 사용하여 네트워크 요소들의 데이터를 연관지어, 완전한 훈련 데이터를 획득한다. 훈련 데이터는 다음 내용을 포함한다:
(1). 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질: 사용자 레벨 기록 서비스 품질은 서비스 품질 데이터를 제공할 수 있는 AF 또는 다른 네트워크 요소에서 비롯되며, 예를 들어 음성 서비스의 사용자 레벨 기록 MOS 데이터일 수 있다.
일부 실시예에서, 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질은 공간 차원의 이력 서비스 품질일 수 있다. 다시 말해, 이력 서비스 품질은 서로 다른 공간 정보에 대응하는 이력 서비스 품질을 포함할 수 있다. 공간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 공간 정보는 예를 들어 서빙 셀 A 또는 등록 지역 B와 같은, 3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보일 수 있다. 대안으로, 공간 정보는 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보일 수 있다. 예를 들어, 공간 정보는 특정 지리적 위치 범위(예: 위도-경도 공간 정보 또는 GPS 공간 정보)이다. 예를 들어, 이력 서비스 품질은 지역 1의 이력 서비스 품질과 영역 2의 이력 서비스 품질을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 획득된 서비스 경험 모델은 서로 다른 공간 정보를 포함하는 서비스 경험 모델일 수 있다.
일부 실시예에서, 이력 서비스 품질은 시간 차원의 이력 서비스 품질일 수 있다. 다시 말해, 이력 서비스 품질은 서로 다른 시간 정보에 대응하는 이력 서비스 품질을 포함할 수 있다. 시간 정보가 시간을 반영할 수 있는 한, 시간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 시간 정보는 시간(hour)으로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 8:00부터 10:00까지이고, 제2 시간 정보는 10:00부터 12:00까지이다. 다른 예를 들어, 시간 정보는 대안으로 일(day)로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 매월 1일부터 10일까지이고, 제2 시간 정보는 매월 11일부터 20일까지이다. 다른 예를 들어, 시간 정보는 대안으로 사용자가 전원을 켠 후의 시간 길이로 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 정보는 전원을 켠 후의 0시간부터 4시간까지이고, 제2 시간 정보는 전원을 켠 후의 4시간부터 8시간까지이다. 예를 들어, 이력 서비스 품질은 이력 서비스 시간 정보 1의 이력 서비스 품질 및 시간 정보 2의 이력 서비스 품질을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 획득된 서비스 경험 모델은 서로 다른 시간 정보를 포함하는 서비스 경험 모델일 수 있다.
(2). 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질에 영향을 미치는 시변 파라미터 데이터(time-variant parameter), 즉 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터, 즉 서비스의 이력 서비스 품질 파라미터 정보는 다음을 포함한다:
i. AF 네트워크 요소로부터의 TCP 혼잡 윈도 데이터, TCP 수신 윈도 데이터, 지터 버퍼 데이터, 매체 코딩 유형 및 코딩률 데이터, 버퍼 데이터, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
ii. RAN 요소로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터, 무선 채널 품질 데이터, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
iii. UPF 요소로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
iv. 단말 기기로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터, TCP 혼잡 윈도 데이터, TCP 수신 윈도 데이터, 지터 버퍼 데이터, 매체 코딩 유형 및 코딩률 데이터, 버퍼 데이터, CPU 사용량, 메모리 사용량, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터; 및
v. 기타 데이터.
일부 실시예에서, 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 공간 차원의 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터일 수 있다. 다시 말해, 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 서로 다른 공간 정보에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 지역 1의 흐름 레벨의 과거 네트워크 데이터와 지역 2의 흐름 레벨의 과거 네트워크 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 분석 네트워크 요소에 의해 획득되는 이력 서비스 품질 데이터에서의 공간 정보와 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터에서의 공간 정보가 일치하지 않을 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예를 들어 전자는 GPS 공간 정보이고 후자는 셀 식별 정보이다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 이력 서비스 품질 데이터와 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터 모두에 포함되어 있는 사용자 연관 식별자 정보를 사용하여 서로 다른 두 유형의 공간 정보 간의 매핑 관계를 수립할 수 있다. 그 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 한 가지 유형의 공간 정보에 기초하여 서비스 경험 모델을 훈련할 수 있다.
일부 실시예에서, 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 시간 차원의 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터일 수 있다. 다시 말해, 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 서로 다른 시간 정보에 대응하는 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터는 시간 정보 1의 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터 및 시간 정보 2의 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터를 포함할 수 있다.
B. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 선형 회귀(Linear Regression) 방법에 기초하여, 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질과 흐름 레벨 이력 네트워크 데이터 사이의 관계 모델, 즉, 사용자 레벨 서비스 경험 모델을 획득할 수 있다. 세부 사항은 다음과 같다:
식(1.4)에서, f(x)는 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질, 예를 들어 음성 서비스의 단일 사용자 MOS 값이다. X=(x1, x2, x3, ..., xg)는 고유 벡터(eigenvector)이다. 예를 들어 x1은 레이턴시를 나타내고, x2는 패킷 손실률을 나타내고, x3은 흐름 비트율을 나타내고, ..., xg는 TCP 혼잡 윈도를 나타내고, x0은 상수 1을 나타낸다. M=(m1, m2, m3, ..., mg)는 파라미터 벡터이며, 가중치 벡터(weight vector)라고도 하며, mi는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터에 영향을 미치는 i번째 파라미터의 가중치의 값을 나타낸다.
전술한 선형 회귀는 데이터 분석 알고리즘의 예일 뿐이며, 데이터 분석 네트워크 요소는 다른 알고리즘에 기초하여 사용자 레벨의 서비스 경험 모델을 획득할 수 있다. 본 출원에서는 이를 특별히 한정하지 않는다.
함수 값 f(x)에 대한 값 요건이 주어진 경우, 즉 사용자 레벨 서비스 품질 요건이 주어진 경우, 함수 값에 대한 요건을 충족시키는 X 벡터의 값은 전술한 f(x) 함수 모델을 사용하여 획득될 수 있음을 알 수 있다. 물론 f(x)는 다변량 함수(multivariate function)이기 때문에, 요건을 충족하는 최종적으로 획득된 X는 복수의 해(solution), 예를 들어, X1(x11, x12, x13, ..., x1g), X2(x21, x22, x23, ..., x2g), 및 X3(x31, x32, x33, ..., x3g)을 가질 수 있다.
이러한 방식으로, 서비스 품질 요건을 획득한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질 요건 및 사용자 레벨 서비스 경험 모델에 기초하여, 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정할 수 있다. 데이터 분석 네트워크 요소에 의한 서비스 경험 모델의 훈련 프로세스는 단계 201에서 정책 제어 네트워크 요소로부터 서비스 품질 요건을 획득하는 작업에 의존하지 않을 수 있다. 구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 경험 모델을 사전에 훈련시킨 다음, 단계 201에서 정책 제어 네트워크 요소로부터 획득된 서비스 품질 요건에 기초하여 대응하는 해를 획득한다. 대안으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 먼저 단계 201에서 서비스 품질 요건을 획득한 다음, 서비스 경험 모델을 훈련시키고, 마지막으로 서비스 품질 요건 및 서비스 경험 모델에 기초하여 대응하는 해를 획득할 수 있다. 또한, 서비스 품질 요건은 정책 제어 네트워크 요소로부터의 것이 아니라, 서비스 서버로부터의 것 또는 데이터 분석 네트워크 요소로부터상에서 구성된 것일 수 있다.
예를 들어, f(x)가 MOS가 3보다 크고 4보다 작다는 것을 의미할 때, X의 해는 X1(x11, x12, x13, ..., x1g), X2(x21, x22, x23, ..., x2g), X3(x31, x32, x33, ..., x3g), X4(x41, x42, x43, ..., x4g), 및 X5(x51, x52, x53, ..., x5g)일 수 있다. 다른 예를 들어, f(x)가 MOS가 4.5보다 크고 5보다 작다는 것을 의미할 때 X의 해는 X6(x61, x62, x63, ..., x6g) 및 X7(x71, x72, x73, ..., x7g)일 수 있다.
서비스의 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 사용자 레벨 서비스 경험 모델을 사용하여 결정되는 경우, 서비스 품질 요건은 함수 값 f(x)에 대한 주어진 값 요건으로 사용될 수 있음을 이해할 수 있다.
전술한 바와 같이, 일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보 및 서비스 품질 요건을 포함할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보에서의 서비스 품질 요건을 사용하여, 서비스의 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보 중 적어도 하나를 직접 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보 및 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 사용자 카테고리 정보와 서비스 품질 요건 사이의 대응관계에 기초하여, 제1 요청 정보에서의 사용자 카테고리 정보에 대응하는 서비스 품질 요건을 결정한 다음, 서비스 품질 요건에 기초하여, 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나 그룹을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소로부터 사용자 카테고리 정보와 서비스 품질 요건 사이의 대응관계를 획득할 수 있다. 일부 다른 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 서버로부터 사용자 카테고리 정보와 서비스 품질 요건 사이의 대응관계를 획득할 수 있다. 일부 다른 실시예에서, 사용자 카테고리 정보와 서비스 품질 요건 사이의 대응관계는 대안으로 데이터 분석 네트워크 요소에서 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 요청 정보는 서비스의 식별 정보, 서비스 품질 요건 및 사용자 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보에서의 서비스 품질 요건을 사용하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 직접 결정할 수 있다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 각각은 서비스 품질 요건 및 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
일부 실시예에서, 단계 201은 수행되지 않을 수 있다. 구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 필요가 없지만, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 스스로 결정한다. 구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소가 단계 201에 설명된 것과 유사한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 구성하거나 서비스의 서비스 서버로부터 획득한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 단계 202에서 훈련된 모델 및 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
203. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송한다. 이에 상응하여, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 수신한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각은 적어도 하나의 서비스 품질 파라미터 유형 및 대응하는 서비스 품질 파라미터 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, GFBR은 서비스 품질 파라미터 유형일 수 있으며; GFBR=300이면, 300이 서비스 품질 파라미터 값이다. 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각은 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹에 대응하는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 대응하는 서비스의 식별 정보를 추가로 전송할 수 있다. 대안으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각은 대응하는 서비스의 식별 정보를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 대응하는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 추가로 전송할 수 있다. 대안으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각은 대응하는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹에 대응하는 적용 가능한 조건을 더 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 적용 가능한 조건에 기초하여 단일 사용자의 서비스 프로시저에 대해 적용 가능한 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 후속적으로 결정할 수 있다.
적용 가능한 조건은 시간 조건, 공간 조건, 네트워크 파라미터 조건(예: 네트워크 성능 파라미터 KPI의 구성), 슬라이스 네트워크의 부하 조건 등 중 어느 하나 이상일 수 있다.
공간 조건이 공간 정보를 반영할 수 있는 한, 공간 조건의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 공간 정보는 3GPP 통신 네트워크에서 정의된 위치 정보, 예를 들어 서빙 셀 A 또는 등록 지역 B일 수 있ㄱ거나; 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보일 수 있다. 예를 들어 공간 정보는 구체적인 지리적 위치 범위이다. 일부 실시예에서, 단계 201이 수행되고, 제1 요청 정보가 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리에 대응하는 공간 정보를 실어 전달하는 경우, 공간 조건은 공간 정보와 일치할 수 있다.
시간 조건이 시간을 반영할 수 있는 한, 시간 조건의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 시간 조건은 8:00부터 10:00까지일 수 있다. 다른 예를 들어, 시간 조건으로 대안으로 일(day)로 나눌 수 있다. 예를 들어, 시간 조건은 매월 1일부터 10일까지일 수 있다. 다른 예를 들어, 시간 조건는 대안으로 전원을 사용자가 켠 후의 시간 길이로 나눌 수 있다. 예를 들어, 시간 조건은 전원을 켠 후의 0시간부터 4시간까지일 수 있다. 일부 실시예에서, 단계 201이 수행되고, 제1 요청 정보가 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리에 대응하는 시간 정보를 실어 전달하는 경우, 시간 조건은 시간 정보와 일치할 수 있다.
네트워크 파라미터 조건이 네트워크 성능을 반영할 수 있는 한, 네트워크 파라미터 조건의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 네트워크 성능은 사용자 레벨 네트워크 성능, 기기 레벨 네트워크 성능, 인터페이스 레벨 네트워크 성능 및 네트워크 레벨 네트워크 성능 중 하나 이상일 수 있다. 예를 들어, 사용자 레벨 네트워크 성능은 단일 사용자 서비스의 QoS 파라미터일 수 있고, 기기 레벨 네트워크 성능은 네트워크 기기의 용량일 수 있고, 액세스 레벨 네트워크 성능은 네트워크 인터페이스의 레이턴시 또는 처리량일 수 있으며, 네트워크 레벨 네트워크 성능은 네트워크의 단대단 레이턴시일 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 적어도 하나의 서비스 품질 정보를 정책 제어 네트워크 요소에 추가로 전송할 수 있으며, 여기서 적어도 하나의 서비스 품질 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹과 일대일 대응관계에 있다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보, 즉 서비스 품질 파라미터 정보의 사용 효과 정보일 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 정보는 세 가지 레벨: "높음", "중간" 및 "낮음"을 포함할 수 있으며, 여기서 "높음"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 매우 높음을 지시하고, "중간"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 중간임을 지시하고, "낮음"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 매우 낮음을 지시한다. 물론, 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도는 대안으로 다른 형태로 표현될 수 있다. 여기서는 이를 한정하지 않는다. 예를 들어, 정도는 구간 [0, 1] 내의 특정 값일 수 있다. 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 계산하는 방법은 데이터 분석 네트워크 요소의 내부 알고리즘에 속한다. 본 출원에서는 이를 한정하지 않는다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스 경험을 반영하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 네트워크 평가 서비스 품질 데이터는 서비스 경험을 반영할 수 있다. 네트워크 평가 서비스 품질은 평가된 평균 MOS 정보 또는 서비스 사용자 만족도 정보를 포함한다. 평균 MOS 정보는 전체 네트워크 또는 네트워크의 일부 지역의 모든 서비스 사용자에 대해 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 평가된 MOS의 평균값이다. 서비스 사용자 만족도는 서비스의 단일 사용자 서비스 품질 요건을 충족하는 사용자의 백분율이다. 예를 들어 음성 서비스의 MOS가 3점보다 높은 사용자의 백분율은 95%이다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스의 신뢰도(trustworthiness) 정보일 수 있으며, 신뢰성 정보는 네트워크 평가 서비스 품질과 서비스의 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도를 반영할 수 있는 정보이다. 예를 들어, 신뢰성 정보는 [0, 1] 내의 부동 소수점 값일 수 있다. 값이 클수록 신뢰성이 높다는 것을 나타낸다. 즉, 네트워크 평가 서비스 품질과 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도가 더 높다. 예를 들어, 신뢰성 정보의 값이 0.3인 경우에 비해, 신뢰도 정보의 값이 0.8인 경우는 네트워크 평가 서비스 품질과 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도가 더 높은 것에 대응한다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 네트워크 평가 서비스 품질과 서비스의 실제 서비스 품질 사이의 절대 차에 기초하여 신뢰성을 계산할 수 있으며, 여기서 차가 적을수록 신뢰성이 높다는 것을 나타낸다. 예를 들어, 평가된 서비스 품질 MOS는 3이고, 실제 MOS는 4이고, 평가된 MOS와 실제 MOS의 절대 차는 1이며, 1에 대응하는 신뢰성 값은 0.8이다. 다른 예를 들어, 평가된 서비스 품질 MOS는 3.8이고, 실제 MOS는 4이고, 평가된 MOS와 실제 MOS의 절대 차는 0.2이며, 0.2에 대응하는 신뢰성 값은 0.98이다. 이 출원에서 신뢰성을 계산하기 위한 또 다른 구체적인 알고리즘이 있을 수 있다. 본 출원에서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원에서, 서비스 품질 정보는 전술한 세 개의 실시예에서 설명 된 서비스 품질 정보의 하나의 유형 또는 여러 유형의 조합일 수 있다. 물론, 서비스 품질의 레벨이 반영될 수 있은 한, 서비스 품질 정보는 대안으로 다른 형태로 표현될 수 있다.
예를 들어, 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 서비스 품질 정보가 반영하는 예를 사용하여 표 6에 설명을 제공한다.
[표 6]
표 6에 나타낸 바와 같이, 서비스 품질 파라미터 정보 GFBR=300, MFBR=500, and latency=5에 대응하는, 서비스의 품질 정보는 85%이고, GFBR=300, MFBR=500, and latency=5가 서비스 요건 4>MOS>3을 충족시킬 수 있는 정도가 85%임을 지시한다.
표 7은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹의 예를 나타낸다.
[표 7]
표 7에 나타난 바와 같이, 서비스 품질 요건 4>MOS>3은 세 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하고, 서비스 품질 요건 4.5> MOS>4는 두 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하고, 서비스 품질 요건 5>MOS>4.5는 한 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응한다. 표 7에 나타낸 서비스 품질 파라미터 정보는 특정 서비스 품질 파라미터이다. 예를 들어, 서비스 품질 요건 4>MOS>3에 대응하는 세 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보 중 하나는 다음을 포함한다: 보증된 흐름 비트율(guaranteed flow bit rate, GFBR)이 300이고, 최대 흐름 비트율(maximum flow bit rate, MFBR)은 500이고, 레이턴시(latency)은 5초이다.
표 7에 나타낸 바와 같이, 상이한 서비스 품질 요건은 상이한 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하고, 상이한 서비스 품질 요건은 또한 상이한 서비스 품질 파라미터 정보 그룹의 상이한 수량에 대응한다. 표 7에 나타낸 바와 같이, 서비스 품질 요건 5>MOS>4.5은 한 그룹의 서비스 품질 파라미터에 대응하고, 서비스 품질 요건 4.5>MOS>4는 두 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하고, 서비스 품질 요건 4>MOS>3은 세 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응한다.
일부 실시예에서, 상이한 서비스 품질 요건이 동일한 수량의 서비스 품질 파라미터 정보에 대응할 수 있다.
일부 다른 실시예에서, 서비스 품질 파라미터 정보는 중간 정보를 더 포함할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소는 중간 정보에 기초하여 서비스 품질 파라미터 값을 도출할 수 있다. 예를 들어, 한 그룹의 서비스 품질 파라미터 값은 하나의 색인에 대응할 수 있으며, 색인은 대응하는 서비스 품질 파라미터 값을 지시하는 데 사용될 수 있다. 이 경우, 서비스 품질 파라미터 정보는 색인일 수 있다. 다른 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전달되는 서비스 품질 파라미터 정보는, 서비스 품질 정책상 품질 관리 네트워크 요소에 의해 각각의 네트워크 요소에 사용을 위해 최종적으로 전달되는 서비스 품질 파라미터(예: QoS 파라미터)가 아니라, 일부 중간 파라미터이다. 이 경우, 적어도 하나의 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보를 수신한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 또한 수신된 적어도 하나의 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보를 서비스 품질 정책에 포함된 서비스 품질 파라미터에 매핑한 다음, 각각의 관련된 네트워크 요소에 서비스 품질 정책을 전달해야 한다.
예를 들어, 표 8은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹의 예를 보여준다.
[표 8]
표 9는 서비스 품질 파라미터 값과 색인 사이의 대응관계를 보여준다.
[표 9]
데이터 분석 네트워크 요소는 먼저 적어도 하나의 그룹의 서비스 품질 파라미터 값을 결정한 다음, 서비스 품질 파라미터 값과 색인 사이의 대응관계에 기초하여, 적어도 하나의 그룹의 서비스 품질 파라미터 값에 대응하는 색인을 결정할 수 있다. 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 정책 제어 네트워크 요소에 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹은 적어도 하나 그룹의 서비스 품질 파라미터 값에 대응하는 색인일 수 있다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 수신한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질 파라미터 값과 색인 사이의 대응관계에 기초하여 구체적인 서비스 품질 파라미터 값을 결정할 수 있다.
서비스 품질 파라미터 값과 색인 사이의 대응관계는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 결정된 다음, 정책 제어 네트워크 요소에 전송될 수 있다.
일부 실시예에서, 도 2에 도시된 방법은 단계 204 및 단계 205를 더 포함할 수 있다.
204. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하며, 여기서 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대한 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
제2 요청 정보는 제1 사용자가 서비스를 설정하는 과정에서 서비스 서버에 의해 정책 제어 네트워크 요소에 전송될 수 있다. 제2 요청 정보는 제1 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다. 선택적으로, 제2 요청 정보는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스에 대한 제1 사용자의 서비스 품질 요건을 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 제2 요청 메시지는 제1 사용자에 대응하는 서비스 기술 정보(service description information)를 더 포함할 수 있다. 서비스 기술 정보는 제1 사용자가 서비스를 수행하기 위해 사용하는 애플리케이션 계층 또는 매체 평면(media plane)에 대한 정보를 기술하는 데 사용되며, 구체적으로 다음 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 서비스 흐름이 속한 서비스의 식별 정보, IP 필터링 정보, 매체 대역폭 요건, 트래픽 라우팅 정보, 지터 버퍼 요건, 매체 코딩 유형 요건, 매체 코딩 유형 요건의 코딩률 요건, TCP 혼잡 윈도 요건, TCP 수신 윈도 요건, 버퍼 요건 및 하나 이상의 데이터 유형의 값 요건.
205. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나 그룹에 포함될 수 있다. 다시 말해, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나를 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 결정할 수 있다.
선택적으로, 일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 생성할 수 있다. 다시 말해, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 포함되지 않는다.
예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 먼저 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 적어도 하나의 서비스 품질 그룹 중 하나를 결정할 수 있다. 서비스의 파라미터 정보로서 서비스의 기준 서비스 품질 파라미터 정보로서 제1 사용자에 대응하는 서비스; 그리고 나서, 서비스에 있고 제1 사용자에 대응하는 기준 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여, 서비스에 있고 제1 사용자에 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 참조 서비스 품질 파라미터 정보에서 하나 이상의 하나 이상의 파라미터를 수정할 수 있고, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 수정된 참조 서비스 품질 파라미터 정보는 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보이다. 정책 제어 네트워크 요소는 현재 로컬 정책 및 현재 네트워크 자원 상태에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 참조 서비스 품질 파라미터 정보에서 하나 이상의 하나 이상의 파라미터를 수정할 수 있다.
다른 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나에 기초하여 서비스 품질 정책을 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정책은 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용된다. 예를 들어, 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 코딩 정보를 포함한다. 정책 제어 네트워크 요소는 코딩 정보에 기초하여 데이터 패킷의 최대 패킷 손실률을 생성하며, 데이터 패킷의 최대 패킷 손실률은 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로 사용된다.
단계 204 및 단계 205는 단계 203 이후에 수행될 수 있거나; 단계 204는 단계 203 이전에 수행될 수 있지만 단계 205는 단계 203 이후에 수행되어야 함을 이해할 수 있다.
정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수 그룹을 수신하면, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수 그룹은 서로 다른 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스 품질 요건에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 N개 그룹을 수신한다고 가정하면 - N은 1보다 큰 양의 정수임 -, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 N개 그룹은 제A 사용자 카테고리 정보 및/또는 제A 서비스 품질 요건에 대응하는 N1개 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보, 제B 사용자 카테고리 정보 및/또는 제B 서비스 품질 요건에 대응하는 N2개 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보, 및 제C 사용자 카테고리 정보 및/또는 제C 서비스 품질 요건에 대응하는 N3개 그룹의 서비스 품질 파라미터 정보를 포함할 수 있으며, 여기서 N1, N2, 및 N3의 합은 N이다.
정책 제어 네트워크 요소는 먼저 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수 그룹이 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나의 그룹만을 포함하면, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹이다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수 그룹이 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹만을 포함하면, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수 그룹 중의 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 한 그룹을 제1 사용자에 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 대안으로 슬라이스 네트워크의 식별 정보, 서비스의 식별 정보, 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹 각각에 대응하는 적용 가능한 조건 중 하나 이상에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 네트워크 상태 및 매칭된 적용 가능한 조건에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 파라미터의 그룹 각각에 대응하는 적용 가능한 조건이 시간 조건이라고 가정하면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹 중에서 시간 조건에 매칭되는 서비스 품질 파라미터의 하나의 그룹을, 현재 시간 정보에 기초하여 타깃 서비스 품질 파라미터로서 선택한다. 다른 예를 들어, 서비스 품질 파라미터의 그룹 각각에 대응하는 적용 가능한 조건이 사용자가 서비스를 수행하는 슬라이스 네트워크의 부하 정보(load information)라고 가정하면, 정책 제어 네트워크 요소는 대안으로 슬라이스 네트워크의 현재 부하 정보에 기초하여, 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹 중의 서비스 품질 파라미터의 하나의 그룹을, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 선결정할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 네트워크의 부하 정보가 어느 한 레벨인 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹 중의 하나의 그룹의 서비스 품질 파라미터를 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 품질 파라미터 정보로서 선택하고; 슬라이스 네트워크의 부하 정보가 다른 레벨인 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹 중의 다른 그룹의 서비스 품질 파라미터를 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 품질 파라미터 정보로서 선택한다.
일부 실시예에서, 제2 요청 정보가 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스에 대한 제1 사용자의 서비스 품질 요건을 실어 전달하면, 정책 제어 네트워크 요소는 제2 요청 정보에서의 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스에 대한 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 직접 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 구체적으로 결정하는 방법은 위에서 이미 설명하였다. 세부사항은 여기서 다시 설명하지 않는다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자와 사용자 카테고리 정보 사이의 대응관계를 저장 또는 미리 학습할 수 있다. 따라서, 제2 요청 정보가 제1 사용자의 식별 정보를 포함하지만 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보를 포함하지 않으면, 정책 제어 네트워크 요소는 대응관계에 기초하여 제1 사용자의 사용자 카테고리를 결정할 수 있다. 그런 다음, 정책 제어 네트워크 요소는 사용자 카테고리에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보에서 제1 사용자에 대한 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹을 결정할 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 UDM로부터 획득되는 제1 사용자의 구독 정보에 기초하여, 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보가 골드 사용자임을 학습한다. 이 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 단계 203에서 수신되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹으로부터, 골드 사용자에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 획득하고, 최종적으로 골드 사용자에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나를 제1 사용자에 대응하는 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터로서 선택한다. 예를 들어, 표 10은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹의 예를 보여준다.
[표 10]
정책 제어 네트워크 요소에 의해 수신되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹은 표 10에 나타낸 것이라 가정한다. 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보가 골드 사용자이면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터가 GFBR=500, MFBR=500, and latency=1이라고 결정할 수 있다. 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보가 실버 사용자이면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터가 (GFBR=200, MFBR=500, and latency=3)과 (GFBR=500, MFBR=500, and latency=1) 중 하나라고 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소에 의해 결정되는 정책은 무작위로 결정될 수 있거나, 미리 설정된 규칙에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 파라미터에서 최소 값(예: 최소 레이턴시 값)을 가진 서비스 품질 파라미터의 그룹이 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 결정된다. 정책 제어 네트워크 요소는 대안으로 슬라이스 네트워크의 식별 정보, 서비스의 식별 정보, 및 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각에 대응하는 적용 가능한 조건 중 하나 이상에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 구체적으로 결정하는 방법은 위에서 이미 설명하였다. 세부사항은 여기서 다시 설명하지 않는다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자와 서비스 품질 요건 사이의 대응관계를 저장하거나 미리 학습할 수 있다. 따라서, 제2 요청 정보가 제1 사용자의 식별 정보를 포함하지만 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보도 제1 사용자의 서비스 품질 요건 정보도 포함하지 않으면, 정책 제어 네트워크 요소는 대응관계에 기초하여 제1 사용자의 서비스 품질 요건을 결정할 수 있다. 그런 다음, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질 요건에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보에서, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 UDM으로부터 획득되는 제1 사용자의 구독 정보에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 5>MOS>4.5임을 학습한다. 이 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 단계 203에서 수신되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹으로부터, 5>MOS>4.5에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보를 획득하고, 서비스 품질 파라미터 정보 중 하나의 그룹을 제1 사용자에 대응하는 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터로서 선택한다.
정책 제어 네트워크 요소에 의해 수신되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나 그룹은 표 7에 나타낸 것이라 가정한다. 서비스에 대한 제1 사용자의 서비스 품질 요건이 5>MOS>4.5이면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터가 GFBR=500, MFBR=500, and latency=1이라고 결정할 수 있다. 서비스에 대한 제1 사용자의 서비스 품질 요건이 4.5>MOS>4이면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터가 (GFBR=200, MFBR=500, and latency=3)와 (GFBR=500, MFBR=500, and latency=1) 중 하나라고 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소에 의해 결정되는 정책은 무작위로 결정될 수 있거나, 미리 설정된 규칙에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 파라미터에서 최소 값(예: 최소 레이턴시 값)을 가진 서비스 품질 파라미터의 그룹이 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 결정된다. 정책 제어 네트워크 요소는 대안으로 슬라이스 네트워크의 식별 정보, 서비스의 식별 정보, 및 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각에 대응하는 적용 가능한 조건 중 하나 이상에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 구체적으로 결정하는 방법은 위에서 이미 설명하였다. 세부사항은 여기서 다시 설명하지 않는다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 기술 정보와 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스 품질 요건 사이의 대응관계를 저장하거나 미리 학습할 수 있다. 따라서, 제2 요청 정보가 제1 사용자의 서비스 기술 정보를 포함하지만 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보도 제1 사용자의 서비스 품질 요구 정보도 포함하지 않으면, 정책 제어 네트워크 요소는 대응관게에 기초하여 제1 사용자의 사용자 카테고리 및/또는 서비스 품질 요건을 결정할 수 있다. 그런 다음, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스 품질 요건에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 구체적으로 결정하는 방법은 위에서 이미 설명하였다. 세부사항은 여기서 다시 설명하지 않는다. 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여, 제1 사용자의 서비스 프로시저에 대응하는 서비스 품질 정책을 생성하고, 서비스 품질 정책은 관련 네트워크 요소 또는 단말기 전송하여, 관련 네트워크 요소 또는 단말기가 서비스 품질 정책에 기초하여 제1 사용자의 서비스 프로시저에 대해 자원을 할당하거나 서비스 품질 파라미터를 설정하도록 하여, 제1 사용자의 서비스 프로시저가 대응하는 서비스 품질을 갖도록 보장한다. 서비스 품질 정책은 타깃 서비스 품질 파라미터 정보일 수 있거나, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보가 아니라 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대해 중간 처리가 수행된 후에 획득된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소가 적어도 하나의 서비스 품질 정보를 정책 제어 네트워크 요소에 추가로 전송하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 적어도 하나의 서비스 품질 정보에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 추가로 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 최적의 서비스 품질 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 선택할 수 있다.
구체적으로, 전술한 바와 같이, 정책 제어 네트워크 요소는 먼저 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 경우에 따라서는, 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹이 있을 수 있다. 이 경우에, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 복수의 그룹에 대응하는 복수의 서비스 품질 정보에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다. 구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 복수의 서비스 품질 정보 중의 최적 서비스 품질 정보를 결정할 수 있다. 최적 서비스 품질 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보는 제1 사용자에 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보이다. 복수의 최적 서비스 품질 정보가 있으면, 복수의 최적 서비스 품질 정보 중 하나에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 제1 사용자에 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 무작위로 결정된다.
예로서 표 6을 사용한다. 표 6에 나타낸 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 6개 그룹이 모두 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보인 것으로 가정한다. 제1 사용자의 서비스 품질 요건이 4>MOS>3라고 가정하면, 표 6으로부터, 대응하는 서비스 품질 요건이 4>MOS>3인 경우, GFBR=300, MFBR=500, and latency=3에 대응하는, 서비스의 품질 요건이 가장 높다. 따라서, 정책 제어 네트워크 요소는 GFBR=300, MFBR=500, and latency=3을 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 선택할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 데이터 분석 네트워크 요소에 추가로 전송할 수 있다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되고 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 이러한 방식으로 데이터 분석 네트워크 요소는 전체 네트워크의 모든 사용자에 대응하는 각각의 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터를 획득할 수 있고, 데이터 분석 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 기초한 훈련을 통해, 네트워크에 대응하는 부하 모델을 획득할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 정보를 데이터 분석 네트워크 요소에 추가로 전송할 수 있다. 타깃 서비스 품질 정보는 제1 사용자에 대응하고 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하고 적어도 하나의 서비스 품질 정보에 있는 서비스 품질 정보이다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 정보를 수신할 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 전체 네트워크에서 모든 사용자에 대응하는 서비스 각각의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 학습할 수 있다. 이는 후속하여 학습을 통해 네트워크에 대응하는 부하 모델을 획득할 때 데이터 분석 네트워크 요소를 지원하는 서비스 품질 데이터를 제공하는 데 도움이 된다.
전술한 바와 같이, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 포함된다. 다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나이다. 일부 다른 실시예에서, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 대안으로 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여 생성될 수 있다. 다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나가 아닐 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나를 수정하고, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 수정된 그룹을 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용할 수 있다. 대안으로, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나에 기초하여, 서비스 품질 정책을 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정책은 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용된다.
일부 실시예에서, 도 2에 도시된 방법은 단계 206, 단계 207 및 단계 208을 더 포함할 수 있다. 단계 206 및 단계 207은 단계 201 이전에 수행될 수 있고, 단계 208은 단계 203 이후에 수행됨을 이해할 수 있다.
206. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보를 수신하며, 여기서 제3 요청 정보는 제2 사용자에 대한 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
제3 요청 정보는 제2 사용자가 서비스를 설정하는 프로세스에서 서비스 서버에 의해 정책 제어 네트워크 요소에 전송될 수 있다. 제3 요청 정보는 제2 사용자의 식별 정보를 포함할 수 있다. 선택적으로, 제3 요청 정보는 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스에 대한 제2 사용자의 서비스 품질 요건을 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 제3 요청 메시지는 제2 사용자에 대응하는 서비스 기술 정보를 더 포함할 수 있다. 서비스 기술 정보는 제2 사용자에 의해 서비스를 수행하기 위해 사용되는 애플리케이션 계층 또는 매체 평면에 대한 정보를 기술하는 데 사용되며, 구체적으로 다음 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 서비스 흐름이 속한 서비스의 식별 정보, IP 필터링 정보, 매체 대역폭 요건, 트래픽 라우팅 정보, 지터 버퍼 요건, 매체 코딩 유형 요건, 매체 코딩 유형 요건의 코딩률 요건, TCP 혼잡 윈도 요건, TCP 수신 윈도 요건, 버퍼 요건 및 하나 이상의 데이터 유형의 값 요건.
207. 정책 제어 네트워크 요소가 제3 요청 정보에 기초하여 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 결정하며, 여기서 서비스 품질 요건은 제2 사용자의 서비스 품질 요건이고, 사용자 카테고리 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보이다.
즉, 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하고 제1 요청 정보에서 요청되는 서비스 품질 파라미터 정보는 제2 사용자의 서비스 품질 요건 및/또는 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보이다. 이에 상응하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 각각은 제2 사용자의 서비스 품질 요건 및/또는 제2 사용자의 사용자 카테고리에 대응한다. 단계 206 및 단계 207이 포함되는 경우, 제1 요청 정보는 실시간 요청 정보일 수 있음에 유의해야 한다. 구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보에 기초하여 실시간으로 제1 요청 정보를 생성하고, 제1 요청 메시지를 데이터 분석 네트워크 요소에 전송하고; 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 회신한다. 또한, 단계 206 및 단계 207이 포함되는 경우, 제1 요청 정보는 하나의 사용자 카테고리 정보 및/또는 하나의 서비스 품질 요구 정보만을 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 요청 정보는 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제2 사용자의 서비스 품질 요건을 포함한다.
단계 206 및 단계 207이 수행되지 않으면, 정책 제어 네트워크 요소는 제1 요청 정보에 포함되는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 스스로 결정할 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 내부 구성 또는 내부 정책에 따라, 제1 요청 정보에 포함되는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 결정할 수 있다. 단계 206 및 단계 207이 수행되지 않는 경우, 제1 요청 정보는 실시간 요청 정보 또는 구독 요청 정보일 수 있음에 유의해야 한다. 제1 요청 정보가 구독 요청 정보인 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에, 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 즉시 전송해야하는 것이 아니라, 구독 이벤트가 발생하거나 구독 조건이 충족되기를 기다린 후, 정책 제어 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 사용하여 요청된 콘텐츠를 전송한다. 또한, 단계 206 및 단계 207이 수행되지 않는 경우, 제1 요청 정보는 복수의 사용자 카테고리 및/또는 복수의 서비스 품질 요건을 포함할 수 있다.
208. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
일부 실시예에서, 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 포함될 수 있다.
정책 제어 네트워크 요소가 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 구체적인 방식은, 정책 제어 네트워크 요소가 단계 205에서 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 구체적인 방식과 유사하다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
유사하게, 데이터 분석 네트워크 요소는 적어도 하나의 서비스 품질 정보를 정책 제어 네트워크 요소에 추가로 전송할 수 있으며, 여기서 적어도 하나의 서비스 품질 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나 이상의 그룹과 일대일 대응관계에 있으며, 적어도 하나의 서비스 품질 정보 각각은 서비스의 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보의 신뢰성 정보를 지시하거나, 서비스의 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 품질 요건을 충족하는 정도를 지시하는 데 사용된다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 적어도 하나의 서비스 품질 정보에 기초하여, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 데이터 분석 네트워크 요소에 추가로 전송할 수 있다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되고 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 전체 네트워크에서 모든 사용자에 대응하는 각각의 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터를 획득할 수 있으며, 데이터 분석 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 기초한 훈련을 통해, 네트워크에 대응하는 부하 모델을 획득할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 타깃 서비스 품질 정보를 추가로 전송할 수 있다. 타깃 서비스 품질 정보는 적어도 하나의 서비스 품질 정보에 있고 제2 사용자에 대응하고 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대응하는 서비스 품질 정보이다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 정보를 수신할 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 품질 정보와 전체 네트워크에서 모든 사용자에 대응하는 각각의 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 학습할 수 있다. 이는 후속하여 학습을 통해 네트워크에 대응하는 부하 모델을 획득할 때 데이터 분석 네트워크 요소를 지원하는 서비스 품질 데이터를 제공하는 데 도움이 된다.
제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한 후, 정책 제어 네트워크 요소는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여, 제2 사용자의 서비스 프로시저에 대응하는 서비스 품질 정책을 생성하고, 서비스 품질 정책을 관련된 네트워크 요소 또는 단말기에 전송하여, 관련된 네트워크 요소 또는 단말기가 서비스 품질 정책에 기초하여 제2 사용자의 서비스 프로시저에 대해 자원을 할당하거나 서비스 품질 파라미터를 설정하도록 하여, 제2 사용자의 서비스 프로시저가 대응하는 서비스 품질을 갖도록 보장한다. 서비스 품질 정책은 타깃 서비스 품질 파라미터 정보일 수 있거나, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보가 아닐 수 있고 타깃 서비스 품질 파라미터 정보에 대해 중간 처리가 수행된 후에 획득된다. 전술한 바와 같이, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 포함된다. ㄷ다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나이다. 일부 다른 실시예에서, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 대안으로 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여 생성될 수 있다. 다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나가 아닐 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나를 수정하고, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 수정된 그룹을 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용할 수 있다. 대안으로, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나에 기초하여, 서비스 품질 정책을 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정책은 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용된다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
301. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크에 제1 요청 정보를 전송한다.
제1 요청 정보는 실시간 요청 정보 또는 구독 요청 정보일 수 있다. 단계 301의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 201의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
302. 데이터 분석 네트워크 요소가 제1 요청 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정한다.
단계 302의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 202의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
303. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 수신한다.
단계 303의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 203의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
304. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하며, 여기서 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대해 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
단계 304의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 204의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
305. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여, 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각의 적용 가능한 조건을 추가로 수신할 수 있다. 이러한 방식으로 정책 제어 네트워크 요소는 적용 가능한 조건에 기초하여 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
단계 305의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 205의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
401. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보를 수신하며, 여기서 제3 요청 정보는 제2 사용자에 대해 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
단계 401의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 206의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
402. 정책 제어 네트워크 요소가 제3 요청 정보에 기초하여 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 결정하며, 여기서 서비스 품질 요건은 제2 사용자의 서비스 품질 요건이고, 사용자 카테고리 정보는 제2 사용자의 사용자 카테고리 정보이다.
단계 402의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 207의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
403. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송한다.
제1 요청 정보는 실시간 요청 정보 또는 구독 요청 정보일 수 있다. 단계 403의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 201의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
404. 데이터 분석 네트워크 요소가 제1 요청 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 결정한다.
단계 404의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 202의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
405. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹을 수신한다.
단계 405의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 202의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 그룹 각각의 적용 가능한 조건을 추가로 수신할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 적용 가능한 조건에 기초하여 대응하는 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정할 수 있다.
406. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹에 기초하여,
제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
단계 405의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 208의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다. 본 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 PCF 또는 데이터 분석 기능을 갖는 다른 네트워크 요소일 수 있다.
501. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하며, 여기서 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 각각은 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응한다.
서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보의 의미 및 내용에 대한 세부 사항에 대해서는, 단계 2010에서의 제1 요청 메시지에 포함된 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보의 의미 및 내용을 참조하기 바란다. 여기서 세부 사항을 다시 설명하지 않는다. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 서버로부터 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 획득할 수 있다.
단계 501의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 202의 설명을 참조하며, 차이점은 다음과 같다:
(1) AF에 더해, 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 획득되는 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터는 추가로, 다른 네트워크 기기, 예를 들어 NWDAF와 같은, 네트워크 기기 분석 기능을 가진 다른 네트워크 요소로부터 올 수 있다.
(2) 여기서 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터는 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터일 수 있으며, 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터의 구체적인 의미는 단계 202에서의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터의 의미와 동일하다. 대안으로, 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터는 사용자 레벨 이력 서비스 품질 평가 데이터일 수 있으며, 여기서 사용자 레벨 이력 서비스 품질 평가 데이터는 제1 네트워크 기기(예: NWDAF)가 중간 처리를 수행한 후에 획득되고 사용자 레벨을 반영할 수 있는 서비스 품질 데이터일 수 있다. 그러나 데이터 분석 네트워크 요소가 이력 서비스 품질 데이터에 기초하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 획득하는 방법은 단계 202에서의 방법과 유사하다. 여기서 세부 사항을 다시 설명하지 않는다.
구체적으로, 제1 네트워크 기기(예: NWDAF)가 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득하는 방법은 다음과 같다:
제1 네트워크 기기가 서비스의 서버로부터 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터를 획득한다. 이력 서비스 품질 관찰 데이터의 의미에 대해서는 단계 202에서 AF에 의해 제공되는 사용자 레벨 이력 서비스 품질 데이터를 참조하기 바란다.
제1 네트워크 기기는 네트워크로부터, 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터를 획득한다. 여기서 이력 네트워크 데이터의 의미에 대해서는 단계 202에서의 이력 네트워크 데이터의 의미를 참조하기 바란다.
제1 네트워크 기기는 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 대응하는 네트워크 이력 데이터에 기초하여 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득한다.
예를 들어, 제1 네트워크 기기는 대량의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 대응하는 이력 네트워크 데이터에 기초하여, 사용자 레벨 서비스 품질 관찰 데이터와 대응하는 이력 네트워크 데이터 사이의 모델 관계를 학습한다. 제1 기기는 모델 관계 및 현재 네트워크 데이터에 기초하여 사용자 레벨 서비스 품질 데이터를 추가로 학습할 수 있으며, 여기서 학습된 사용자 레벨 서비스 품질 데이터는 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터로 사용된다.
502. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 제4 요청 정보를 수신하며, 여기서 제4 요청 정보는 제3 사용자에 대해 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
단계 502의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 204의 설명을 참조한다. 차이점은 다음과 같다: 이 단계의 실행 본체는 단계 204에서의 정책 제어 네트워크 요소에서 데이터 분석 네트워크 요소로 변경된다. 다시 말해, 이 단계에서 데이터 분석 네트워크 요소가 단계 204에서의 정책 제어 네트워크 요소의 작업을 수행한다.
503. 데이터 분석 네트워크 요소가 제3 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제3 사용자의 서비스 품질 요건 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여, 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 포함된다. 다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나이다. 일부 다른 실시예에서, 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 대안으로 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여 생성될 수 있다. 다시 말해, 타깃 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나가 아닐 수 있다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나를 수정하고, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 수정된 그룹을 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용할 수 있다. 대안으로, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 그룹 중 하나에 기초하여, 서비스 품질 정책을 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정책은 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보로서 사용된다.
단계 503의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 방법에서의 단계 205의 설명을 참조한다. 차이점은 다음과 같다: 이 단계의 실행 본체는 단계 205에서의 정책 제어 네트워크 요소에서 데이터 분석 네트워크 요소로 변경된다. 다시 말해, 이 단계에서 데이터 분석 네트워크 요소가 단계 205에서의 정책 제어 네트워크 요소의 작업을 수행한다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 제3 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 제3 사용자의 서비스 품질 요건에 기초하여, 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하지 않을 수 있다. 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하기 전에, 데이터 분석 네트워크 요소는 먼저 제1 기기로부터, 제3 사용자에 대응하는 현재 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득한 다음, 제3 사용자에 대응하는 현재 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 기초하여, 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
제1 기기에 의해 데이터 분석 네트워크 요소에 전송되는 제3 사용자에 대응하는 현재 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터는 제3 사용자에 대응하는 현재 사용자 레벨 서비스 품질 값 범위, 예를 들어 제3 사용자의 현재 MOS 값 범위일 수 있음에 유의해야 한다.
504. 데이터 분석 네트워크 요소가 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 코어 네트워크 요소에 전송한다.
제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질 파라미터 정보를 관련된 네트워크 요소 또는 단말기에 전송하여, 관련된 네트워크 요소 또는 단말기는 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여 제3 사용자의 서비스 프로시저에 대해 자원을 할당하거나 서비스 품질 파라미터를 설정하도록 하여, 제3 사용자의 서비스 프로시저가 대응하는 서비스 품질이 갖도록 보장한다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 다른 서비스 품질 파라미터 획득 방법의 개략 흐름도이다.
601. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 조회 정보를 전송하며, 여기서 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용된다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 조회 정보를 수신한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보, 다시 말해, 서비스 품질 파라미터 정보의 사용 효과 정보일 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 정보는 세 가지 레벨: "높음", "중간" 및 "낮음"을 포함할 수 있으며, 여기서 "높음"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 매우 높음을 지시하고, "중간"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 중간임을 지시하고, "낮음"은 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도가 매우 낮음을 지시한다. 물론, 서비스 품질 파라미터가 서비스 요건을 충족하는 정도는 대안으로 다른 형태로 표현될 수 있다. 여기서는 이를 한정하지 않는다. 예를 들어, 정도는 구간 [0, 1] 내의 특정 값일 수 있다. 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 계산하는 방법은 데이터 분석 네트워크 요소의 내부 알고리즘에 속한다. 본 출원에서는 이를 한정하지 않는다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스 경험을 반영하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 네트워크 평가 서비스 품질 데이터는 서비스 경험을 반영할 수 있다. 네트워크 평가 서비스 품질은 평가된 평균 MOS 정보 또는 서비스 사용자 만족도 정보를 포함한다. 평균 MOS 정보는 전체 네트워크 또는 네트워크의 일부 지역에서의 모든 서비스 사용자에 대해 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 평가된 MOS의 평균값이다. 서비스 사용자 만족도는 서비스의 단일 사용자 서비스 품질 요건을 충족하는 사용자의 백분율이다. 예를 들어 음성 서비스의 MOS가 3점보다 높은 사용자의 백분율은 95%이다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보는 서비스의 신뢰성 정보일 수 있으며, 신뢰성 정보는 네트워크 평가 서비스 품질과 서비스의 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도를 반영할 수 있는 정보이다. 예를 들어, 신뢰성 정보는 [0, 1] 내의 부동 소수점 값일 수 있다. 값이 클수록 신뢰성이 높다는 것을 나타낸다. 즉, 네트워크 평가 서비스 품질과 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도가 더 높다. 예를 들어, 신뢰성 정보의 값이 0.3인 경우에 비해, 신뢰도 정보의 값이 0.8인 경우는 네트워크 평가 서비스 품질과 실제 서비스 품질 사이의 근접 정도가 더 높은 것에 대응한다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 네트워크 평가 서비스 품질과 서비스의 실제 서비스 품질 사이의 절대 차에 기초하여 신뢰성을 계산할 수 있으며, 여기서 차가 적을수록 신뢰성이 높다는 것을 나타낸다. 예를 들어, 평가된 서비스 품질 MOS는 3이고, 실제 MOS는 4이고, 평가된 MOS와 실제 MOS의 절대 차는 1이며, 1에 대응하는 신뢰성 값은 0.8이다. 다른 예를 들어, 평가된 서비스 품질 MOS는 3.8이고, 실제 MOS는 4이고, 평가된 MOS와 실제 MOS의 절대 차는 0.2이며, 0.2에 대응하는 신뢰성 값은 0.98이다. 이 출원에서 신뢰성을 계산하기 위한 또 다른 구체적인 알고리즘이 있을 수 있다. 본 출원에서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원에서, 서비스 품질 정보는 전술한 세 개의 실시예에서 설명 된 서비스 품질 정보의 하나의 유형 또는 여러 유형의 조합일 수 있다. 물론, 서비스 품질의 레벨이 반영될 수 있은 한, 서비스 품질 정보는 대안으로 다른 형태로 표현될 수 있다.
네트워크 평가 서비스 품질은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 결정될 수 있다. 서비스의 실제 서비스 품질은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 다른 네트워크 기기로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 서버로부터 서비스의 실제 서비스 품질을 획득할 수 있다.
데이터 분석 네트워크 요소는 서비스를 수행하는 사용자에 의해 보고되는 데이터, 서비스와 관련된 각각의 네트워크 기기에 의해 보고되는 데이터, 및 서비스 서버에 의해 보고되는 데이터 중 하나 이상에 기초하여, 네트워크 평가 서비스 품질 데이터, 예를 들어, 음성 서비스의 사용자 레벨 MOS 평가 값, 즉 단일 사용자의 MOS 평가 값을 생성한다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터를 획득하고, 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터에 기초하여 서비스의 네트워크 평가 서비스 품질 데이터를 획득한다.
사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터는 사용자 각각의 단일 서비스 프로세스에 대응하는 네트워크 흐름 데이터이다. 여기서 네트워크 흐름은 구체적으로 5G 네트워크에서의 QoS 흐름일 수 있다. 네트워크 흐름 데이터는 구체적으로 네트워크 기기, 사용자 장비 또는 서비스 서버에 의해 사용자의 단일 서비스 프로세스에 제공되는 서비스 품질(quality of service,, QoS) 파라미터, 예를 들어, 보장된 흐름 비트율(Guaranteed Flow Bit Rate, GFBR), 최대 흐름 비트율(Maximum Flow Bit Rate, MFBR), 업링크 또는 다운링크 최대 패킷 손실률(Uplink or Downlink Maximum Packet Loss Rate, UL or DL Max PLR), 패킷 지연 예산(Packet Delay Budget, PDB), 패킷 오류율(Packet Error Rate, PER), 평균 윈도 크기(Average Window Size) 또는 최대 데이터 버스트 볼륨(Maximum Data Burst Volume)을 포함할 수 있다.
구체적으로, 이러한 방식은 세 가지 실행 단계로 나눌 수 있다:
단계 1: 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 단일 사용자 서비스 품질 모델, 즉 사용자 레벨 서비스 품질 모델을 획득한다. 이 모델은 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질과 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터 사이의 변화 관계를 나타낸다.
예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 다음 두 단계를 사용하여 서비스의 단일 사용자 서비스 품질 모델을 획득할 수 있다.
A: 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 훈련 데이터를 획득하며, 여기서 훈련 데이터는 상응하게 사용자 레벨 실제 서비스 품질 데이터 및 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터이다.
데이터 분석 네트워크 요소는 먼저 서비스 서버(예: AF), 액세스 네트워크 요소(예: RAN), 사용자 평면 기능 네트워크 요소(예: UPF), 단말 기기(예: UE), 이동성 관리 기능 네트워크 요소(예: AMF), 세션 관리 기능 네트워크 요소(예: SMF), 및 정책 제어 기능 네트워크 요소(예: PCF)와 같은 네트워크 요소로부터 데이터를 개별적으로 수집한 다음, 서비스 식별자, 서비스 흐름 식별자, 단말기 식별자, 서비스 흐름이 위치하는 세션의 식별자, 각각의 네트워크 요소에 존재하는 연관 식별자, 및 시간과 같은 정보를 사용하여 네트워크 요소들의 데이터를 연관지어, 완전한 훈련 데이터를 획득한다. 훈련 데이터는 다음 내용을 포함한다:
(1). 서비스 서버로부터 온, 사용자 레벨 실제 서비스 품질 데이터.
사용자 레벨의 실제 서비스 품질 데이터는 적어도 한 명의 단일 사용자의 서비스 품질 데이터를 포함하며, 사용자 레벨의 서비스 품질은 단일 사용자의 서비스 품질, 즉 단일 사용자의 서비스 경험과 동등할 수 있다. 사용자 레벨 서비스 품질은 각각의 사용자의 서비스 경험을 평가하기 위한 데이터이다. 예를 들어, 음성 서비스의 경우, 단일 사용자 음성 서비스 품질을 평가하기 위해 MOS가 사용되며, MOS의 값 범위는 [0, 5]이다. MOS가 높을수록 사용자의 음성 서비스 경험이 더 양호하다는 것을 지시한다. 예를 들어, 사용자의 음성 MOS=4.5 및 음성 MOS=3의 경우, 음성 MOS=4.5에 대응하는 음성 서비스 경험이 더 양호하다. 비디오 서비스의 경우, 각각의 사용자의 비디오 서비스 경험은 vMOS를 사용하여 평가된다. MOS와 vMOS를 계산하는 방법은 다르다. 여기서, MOS와 vMOS를 사용하여 단일 사용자 서비스 품질을 평가하는 것은 설명을 위한 음성 서비스와 비디오 서비스에 대한 두 가지 예일 뿐이다. 다른 유형의 서비스의 경우, 단일 사용자 서비스 품질을 평가하기 위한 여러 가지 다른 방법이 있다. 예를 들어, 데이터 서비스의 경우, 데이터 서비스의 단일 사용자 서비스 품질은 데이터 패킷 손실률 및 평균 데이터 패킷 송신 레이턴시와 같은 파라미터를 사용하여 종합적으로 평가할 수 있다. 본 특허에서는 이를 한정하지 않는다.
(2). 사용자 레벨 실제 서비스 품질 데이터에 영향을 미치는 다른 시변 파라미터 데이터, 즉 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터는 다음을 포함한다:
i. AF 네트워크 요소로부터의 TCP 혼잡 윈도 데이터, TCP 수신 윈도 데이터, 지터 버퍼 데이터, 매체 코딩 유형 및 코딩률 데이터, 버퍼 데이터, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
ii. RAN 요소로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터, 무선 채널 품질 데이터, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
iii. UPF 요소로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터;
iv. UE로부터의 흐름 비트율 데이터, 패킷 손실률 데이터, 레이턴시 데이터, 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터, TCP 혼잡 윈도 데이터, TCP 수신 윈도 데이터, 지터 버퍼 데이터, 매체 코딩 유형 및 코딩률 데이터, 버퍼 데이터, CPU 사용량, 메모리 사용량, 및 적어도 하나의 데이터 유형의 데이터; 및
v. 기타 데이터.
사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터는 또한 정규화된 네트워크 데이터 등을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 특별히 한정하지 않는다.
B. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 선형 회귀(Linear Regression)에 기초하여, 사용자 레벨 실제 서비스 품질 데이터와 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터 사이의 관계형 모델(relational model), 즉 단일 사용자 서비스 경험 모델을 획득할 수 있다. 세부 사항은 다음과 같다:
식 (1.1)에서 h(x)는 서비스의 사용자 레벨 실제 서비스 품질, 예를 들어, 음성 서비스의 단일 사용자 MOS 값이다. X=(x1, x2, x3, ..., xD)는 고유 벡터이다. 예를 들어, x1은 레이턴시를 나타내고, x2는 패킷 손실률을 나타내고, x3은 흐름 비트율을 나타내고, ..., xD는 TCP 혼잡 윈도를 나타내고, x0은 상수 1을 나타낸다. W=(w1, w2, w3, ..., wD)는 파라미터 벡터이고, 가중치 벡터라고도 하며, wi는 사용자 레벨 서비스 품질에 영향을 미치는 i번째 파라미터의 가중치 값을 나타낸다.
전술한 선형 회귀는 데이터 분석 알고리즘의 예일 뿐이며, 데이터 분석 네트워크 요소는 다른 알고리즘에 기초하여 단일 사용자 서비스 경험 모델을 획득할 수 있다. 본 출원에서는 이를 특별히 한정하지 않는다.
단계 2: 데이터 분석 네트워크 요소는 기존의 단일 사용자 서비스 품질 모델 및 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터에 기초하여 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득한다.
단계 2에서의 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터와 단계 1에서의 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터의 차이는 시간 측면에 있으며, 전자는 후자 뒤에 생성되는데, 구체적으로는, 단계 1에서 설명한 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터는 단계 2에서 설명한 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터의 이력 데이터이다. 이로부터 단계 1에서 설명한 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터에 대응하는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터는 단계 2에서 설명한 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터에 대응하는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터의 이력 데이터이기도 하다는 것을 추론할 수 있다. 또한, 단계 1에소의 사용자 레벨 실제 서비스 품질 데이터와 단계 2에서의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터의 차이점은, 전자는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 서비스 서버로부터 획득되고, 후자는 서비스 품질에 대해 데이터 분석 네트워크에 의해 평가되는 값이다.
구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소가 식 (1.1)에서 h(x)=모델을 학습했다면, 데이터 분석 네트워크 요소는 후속 시점에서 독립 변수 X=(x1, x2, x3, ..., xD)의 특정 값(구체적으로, 후속 시점에 대응하는 특정 흐름 레벨 네트워크 데이터)에 기초하여, 후속 시점에 대응하는 h(x)의 특정 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, h(x)가 음성 서비스의 MOS=3일 때, h(x)의 값은 도출된 단일 사용자 서비스 품질이다. 처리 방법을 여러 번 사용하여 획득한 대량의 단일 사용자 서비스 품질 데이터는 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 형성한다.
이 단계의 방법에서, 단계 1에서의 방법을 사용하여 안정적인 단일 사용자 서비스 품질 모델을 획득한 후, 데이터 분석 네트워크 요소는 추가로 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터를 사용하여 대응하는 사용자 레벨 서비스 품질 데이터를 역으로 도출할 수 있다. 역으로 도출된 사용자 레벨 서비스 품질 데이터는 서비스 품질 평가 데이터로 사용된다. 또한, 데이터 분석 네트워크 요소는 추가로, 획득된 사용자 레벨의 서비스 품질 평가 데이터를 사용하여 전체 네트워크 또는 네트워크의 일부 지역에 있는 모든 서비스 사용자의 서비스 품질 평가 데이터의 평균 또는 서비스 사용자의 만족도를 계산할 수 있다.
제1 조회 정보는 서비스의 식별 정보를 포함할 수 있으며, 서비스의 식별 정보는 서비스를 유일하게 식별하는 데 사용된다. 서비스의 식별 정보에 대한 자세한 내용은 도 2에서의 서비스의 식별 정보의 설명을 참조하기 바란다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용된다. 시간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 시간 정보는 절대 시간, 예를 들어 2017년 1월 1일 00:00부터 2017년 1월 30일 24:00까지일 수 있다. 대안으로, 시간 정보는 예를 들어 상대 시간 정보일 수 있으며, 예를 들어, 제1 조회 정보가 전송된 시간보다 1개월 이른 시간부터 제1 조회 정보가 전송된 시간까지일 수 있다. 시간 정보의 그래뉼래러티는 시간, 분 또는 일(day)일 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 공간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 조회하는 데 사용된다. 공간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 공간 정보는 예를 들어 서빙 셀 A 또는 등록 지역 B와 같은, 3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보(이하 약칭하여 통신 네트워크 공간 정보)일 수 있다. 대안으로, 공간 정보는 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보일 수 있다. 예를 들어, 공간 정보는 특정 지리적 위치 범위(예: 위도-경도 공간 정보 또는 글로벌 위치결정 시스템(Global Positioning System, GPS) 공간 정보이며, 여기서 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보는 아래에 간단히 지리적 공간 정보라고 한다).
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 서비스의 서비스 기술 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 서비스 기술 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다. 서비스 기술 정보의 의미에 대한 자세한 내용은 도 2에 도시된 실시예에서의 서비스 기술 정보의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명될 필요는 없다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스가 슬라이스 네트워크에서 실행되면, 제1 조회 정보는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 더 포함할 수 있고, 슬라이스 네트워크의 식별 정보는 NSSAI, S-NSSAI, NSI 등일 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 슬라이스 네트워크 식별자에 의해 지시되는 슬라이스 네트워크에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭(data network name, DNN) 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 DNN에 대응하는 서비스 품질 정보를 조회하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 서비스에 대응하는 액세스 포인트 명칭(access point name, APN)을 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 APN에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다. 선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 제1 서비스 품질 파라미터 정보를 더 포함할 수 있다. 제1 서비스 품질 파라미터 정보는 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보이다. 서비스 품질 파라미터 정보의 구체적인 의미에 대해서는 도 2에 도시된 서비스 품질 파라미터 정보를 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명하지 않는다. 제1 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스 품질을 평가하기 위해 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 단계 2에서 사용자 레벨 또는 흐름 레벨 네트워크 데이터의 전체 또는 일부로서 제1 서비스 품질 파라미터를 사용하여, 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보는 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 조회 정보는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다. 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건일 수 있다. 이 경우 제1 조회 정보는 복수의 서비스 품질 요건 각각에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다. 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보일 수 있다. 이 경우, 제1 조회 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보 각각에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 조회하는 데 사용된다.
602. 데이터 분석 네트워크 요소가 정책 제어 네트워크 요소에 제1 응답 정보를 전송하며, 여기서 제1 응답 정보는 제1 조회 정보를 사용하여 요청되는, 서비스의 품질 정보를 포함한다. 이에 상응하여, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 응답 정보를 수신한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스의 식별 정보를 포함한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 응답 정보는 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함한다. 시간 정보는 서비스 품질 정보가 시간 정보가 지시하는 시간에서의 서비스 품질 정보임을 지시하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 공간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 응답 정보는 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함한다. 공간 정보는 서비스 품질 정보가 공간 정보가 지시하는 공간에서의 서비스 품질 정보임을 지시하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스의 서비스 기술 정보를 더 포함할 수 있다. 서비스 기술 정보는, 서비스 품질 정보가 서비스 기술 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보임을 지시하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스가 위치하는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 슬라이스 네트워크의 식별 정보에 기초하여, 서비스 품질 정보에 대응하는 슬라이스 네트워크를 결정할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 네트워크 명칭 정보에 기초하여, 서비스 품질 정보에 대응하는 데이터 네트워크를 결정할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스에 대응하는 액세스 포인트 명칭을 더 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 액세스 포인트 명칭에 기초하여, 서비스 품질 정보에 대응하는 액세스 포인트를 결정할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 조회 정보가 제1 서비스 품질 파라미터 정보를 포함하는 경우, 제1 응답 정보는 제1 서비스 품질 파라미터 정보를 더 포함할 수 있다. 제1 서비스 품질 파라미터 정보는 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보이다. 제1 서비스 품질 파라미터 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 품질 정보임을 지시하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 서비스의 서비스 품질 요건 정보 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 제1 응답 정보는 서비스 품질 요건 정보 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 포함한다. 서비스 품질 요건 정보는 서비스의 복수의 서비스 품질 요건 정보일 수 있다. 이 경우, 제1 응답 정보는 복수의 서비스 품질 요건 정보 각각에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 포함한다. 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보일 수 있다. 이 경우, 제1 응답 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보 각각에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 포함한다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 제1 응답 정보는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 추천되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 더 포함한다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 의미 및 내용에 대해서는 단계 203를 참조하기 바란다. 여기서 세부 사항을 다시 설명하지 않는다.
정책 제어 네트워크 요소는, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건을 충족하는지의 여부에 따라, 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값(expected value)에 도달할 수 있다. 구체적으로, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다는 것은 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 기대 값에 도달하는 서비스 경험을 가능하게 할 수 있음을 지시할 수 있고; 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다는 것은 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 기대 값에 도달하는 서비스 경험을 가능하게 할 수 없음을 지시한다.
선택적으로, 일부 실시예에서,도 6에 도시된 방법은 단계 603을 더 포함할 수 있고, 도 6에 도시된 방법은 단계 604 내지 단계 611 중 일부를 더 포함할 수 있다.
603. 정책 제어 네트워크 요소가 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮은지의 여부를 판정한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다는 것은 서비스의 신뢰성 정보가 미리 설정된 값보다 낮다는 것을 지시할 수 있다.
일부 다른 실시예에서, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다는 것은 서비스 품질 정보가 다른 미리 설정된 품질 정보보다 나쁘다는 것, 예를 들어, 서비스의 MOS 평가 값이 미리 설정된 값보다 낮다는 것을 지시할 수 있다.
서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다는 것은 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값에 도달 가능하게 할 수 있음을 지시할 수 있다. 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다는 것은 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값에 도달 가능하게 할 수 없음을 지시할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소가 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다고 결정하면, 단계 604가 수행된다.
604. 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 조정되어, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값에 도달 가능하게 할 수 있다.
구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 현재 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정할 수 있다. 예를 들어, 서비스 품질 파라미터 정보에서 하나 이상의 파라미터 정보를 조정하여, 서비스 품질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 서비스의 경우, QoS 파라미터에서 GFBR과 MFBR이 증가하고, 서비스 레이턴시 등은 감소한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 시간 정보를 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 시간 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 공간 정보를 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 공간 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 슬라이스 네트워크에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 DNN 정보를 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 DNN에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 APN을 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 APN에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다.
일부 실시예에서, 제1 응답 정보가 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 포함하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정한다. 서비스 품질 요건은 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건일 수 있으며, 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보일 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소가 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다고 결정하면, 단계 605 내지 610 중 일부 또는 전부가 수행된다.
605. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 추천하도록 데이터 분석 네트워크 요소에 요청한다.
전술한 바와 같이, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다는 것은 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값에 도달하게 할 수 없음을 지시할 수 있다. 따라서, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에, 기대되는 서비스 경험을 충족시킬 수 없는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 추천하도록 요청할 수 있다.
구체적으로, 이 단계에 대해서는, 단계 201에서 설명된 방법을 참조하기 바란다. 여기서 세부사항을 다시 설명하지 않는다. 정책 제어 네트워크 요소가 단계 201에서 제1 요청 정보를 사용하여 데이터 분석 네트워크 요소로부터 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 것은 정책 제어 네트워크 요소가 제1 요청 정보를 사용하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 추천하도록 데이터 분석 네트워크에 요청하는 것과 동일하다.
606. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 결정한다.
구체적으로, 이 단계에 대해서는 단계 202에 설명된 방법을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명하지 않는다. 단계 202에서 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 결정되는 서비스의 서비스 품질 파라미터의 적어도 하나의 그룹은 여기서 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값과 동일하다.
607. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 정책 제어 네트워크 요소에 전송한다.
구체적으로, 이 단계에 대해서는 단계 203에 설명된 방법을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명하지 않는다. 단계 203에서 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터의 적어도 하나의 그룹은 여기서 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 전송된 추천 값과 동일하다.
608. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정한다.
구체적으로, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나 이상에 기초하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하는 작업을 수행한다. 예를 들어, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹이 단 하나의 서비스 품질 요건 및/또는 단 하나의 사용자 카테고리 정보에 대응하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹 중 하나에 기초하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하는 작업을 수행한다. 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹이 복수의 서비스 품질 요건 및/또는 복수의 사용자 카테고리 정보에 대응하는 경우, 각각의 서비스 품질 요건 및/또는 각각의 사용자 카테고리에 대해, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹에 있고 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보에 대응하는 하나의 그룹에 기초하여, 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하는 작업을 수행한다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 추천되는 서비스 품질 파라미터 정보에 완전히 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하고 설정할 수 있다. 예를 들어, 원래 정책 제어 네트워크 요소에 존재하는 서비스의 서비스 품질 파라미터는 GFBR=300 및 MFBR=500이고 추천 서비스 품질 파라미터는 GFBR=350 및 MFBR=600이다. 이 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 GFBR을 300에서 350으로 조정하고, MFBR을 500에서 600으로 조정한다.
일부 다른 실시예에서, 전술한 경우와 다른 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 추천되는 서비스 품질 파라미터 정보만을 참조하여 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정 및 설정한다. 두 서비스 품질 파라미터 정보는 완전히 동일하도록 한정되지 않는다. 또한, 두 서비스 품질 파라미터 정보는 값뿐만 아니라 파라미터 유형도 다를 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 추천되는 서비스 품질 파라미터는 서비스의 코딩 정보일 수 있으며, 정책 제어 네트워크 요소는 코딩 정보에 기초하여 데이터 패킷의 최대 패킷 손실률 정보를 조정한다.
609. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버에 의해 전송되는 단일 사용자 서비스 설정 요청 메시지를 수신하며, 여기서 요청 메시지는 사용자에 대해 서비스를 설정하도록 요청하는 데 사용된다.
이 단계의 세부 사항에 대해서는 단계 204를 참조하기 바란다. 단계 204에서의 제1 사용자는 여기에서의 단일 사용자의 예이며, 세부 사항은 여기서 다시 설명하지 않는다.
610. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스의 조정된 서비스 품질 파라미터 정보를 사용자의 서비스 프로세스에 적용한다.
구체적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스 품질 요건을 추가로 결정할 수 있고, 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 서비스 품질 요건에 기초하여, 사용될 서비스의 조정된 서비스 품질 파라미터 정보의 대응하는 그룹을 결정할 수 있다.
정책 제어 네트워크 요소는 조정된 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여 사용자의 서비스에 대해 대응하는 서비스 품질 정책을 직접 또는 간접적으로 생성하고, 서비스 품질 정책을 대응하는 네트워크 기기, 대응하는 단말기 및 서비스 서버에 제공한다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소가 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다고 결정하면, 단계 611이 수행된다.
611. 정책 제어 네트워크 요소가 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보를 서비스에 적용한다.
서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다는 것은 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 경험이 기대 값에 도달하게 하는 것이 가능함을 지시할 수 있다. 따라서 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크 요소에 서비스의 추천된 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하지 않을 수 있다. 정책 제어 네트워크 요소는 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보를 서비스에 적용할 수 있다. 구체적으로, 사용자가 서비스를 개시하거나 수행 하는 경우, 정책 제어 네트워크 요소는 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보에 기초하여 사용자의 서비스에 대해 대응하는 서비스 품질 정책을 직접 또는 간접적으로 생성하고, 그 서비스 품질 정책을 대응하는 네트워크 기기, 대응하는 단말기 및 서비스 서버로 전송한다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소가 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다고 결정하면, 단계 605 내지 단계 610 중 일부 또는 전부가 수행될 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 도 6에 도시된 프로시저를 반복적으로 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 정책 제어 네트워크 요소는 네트워크에 의해 사용되는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 적절한지의 여부, 다시 말해, 기대 서비스 품질 정보가 도달될 수 있는지의 여부를 지속적으로 조회 및 확인하도록 보장할 수 있다. 선택적으로, 일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 도 6의 프로시저를 주기적으로 또는 스케줄링된 방식으로 수행할 수 있다. 선택적으로, 일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 도 6의 프로시저를 이벤트 트리거 방식으로 수행할 수 있다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서비스 품질의 분류를 획득하는 방법의 개략 흐름도이다.
701. 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 품질 분류 요청 메시지를 데이터 분석 네트워크 요소에 전송하며, 여기서 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스에 대한 서비스 품질의 분류 정보를 제공하도록 데이터 분석 네트워크 요소에 요청하는 데 사용된다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스 품질 분류 요청 메시지를 수신한다. 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스의 식별 정보를 포함하며, 서비스의 식별 정보는 서비스를 유일하게 식별하는 데 사용된다. 서비스의 식별 정보의 세부 사항에 대해서는, 도 2에서의 서비스의 식별 정보의 설명을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명하지 않는다.
특별히 명시되지 않는 한, 본 실시예에서의 서비스 품질은 사용자 레벨 서비스 품질이다. 사용자 레벨의 서비스 품질은 단일 사용자 서비스 품질, 즉 단일 사용자의 서비스 경험과 동일할 수 있다. 사용자 레벨 서비스 품질은 사용자 각각의 서비스 경험을 평가하기 위한 데이터이다. 예를 들어, 음성 서비스의 경우, 단일 사용자 음성 서비스 품질을 평가하는 데 MOS가 사용되며, MOS의 값 범위는 [0, 5]이다. MOS가 높을수록 사용자의 음성 서비스 경험이 더 양호하다. 예를 들어, 사용자의 음성 MOS=4.5 및 음성 MOS=3의 경우 음성 MOS=4.5에 대응하는 음성 서비스 경험이 더 양호하다. 비디오 서비스의 경우, vMOS를 사용하여 사용자 각각의 비디오 서비스 경험을 평가한다. MOS와 vMOS를 계산하는 방법은 다르다. 여기서, MOS와 vMOS를 사용하여 단일 사용자 서비스 품질을 평가하는 것은 설명을 위한 음성 서비스와 비디오 서비스의 두 가지 예일 뿐이다. 다른 유형의 서비스의 경우, 단일 사용자 서비스 품질을 평가하기 위한 여러 가지 다른 방법이 있다. 예를 들어, 데이터 서비스의 경우, 데이터 서비스의 단일 사용자 서비스 품질은 데이터 패킷 손실률 및 평균 데이터 패킷 송신 레이턴스와 같은 파라미터를 사용하여 종합적으로 평가될 수 있다. 본 특허에서는 이를 한정하지 않는다.
서비스의 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 대량의 서비스 품질 데이터, 예를 들어 음성 서비스의 대량의 사용자 레벨 MOS 데이터를 갖는다. 데이터 분석 네트워크 요소에서의 대량의 서비스 품질 데이터는 서비스의 서비스 서버에 있는 원본 서비스 품질 데이터, 즉 실제 서비스 품질 데이터로부터 획득될 수 있다. 데이터 분석 네트워크 요소에서의 대량의 서비스 품질 데이터는 대안으로 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 생성될 수 있다. 즉, 대량의 서비스 품질 데이터는 네트워크 평가 서비스 품질 데이터이다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스를 수행하는 사용자에 의해 보고되는 하나 이상의 사용자 데이터, 서비스에 관련된 네트워크 기기 각각에 의해 보고되는 네트워크 데이터, 및 서비스 서버에 의해 보고되는 서비스 데이터에 기초하여, 서비스 품질 데이터, 예를 들어 음성 서비스의 사용자 레벨 MOS 평가 데이터를 생성한다.
서비스 품질 분류 정보는 사용자 레벨의 서비스 품질 데이터를 분류 결과이다. 예를 들어, 서비스 품질의 분류 정보는 서비스의 MOS 값 범위의 분할, 예를 들어, MOS [3, 4] 및 MOS [4, 5]의 분할일 수 있다. 선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 제1 분류 수량을 포함하며, 제1 분류 수량은 데이터 분석 네트워크 요소에, 서비스의 서비스 품질에 대해 정책 제어 네트워크 요소에 의해 추천되거나 기대되는 분류 값을 지시하는 데 사용된다. 예를 들어, 음성 서비스의 경우, 정책 제어 네트워크 요소에 의해 추천되거나 기대되는 MOS는 세 가지 카테고리로 분류될 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 시간 정보에 대응하는, 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다. 시간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 시간 정보는 절대 시간, 예를 들어 2017년 1월 1일 00:00부터 2017년 1월 30일 24:00까지일 수 있다. 대안으로, 시간 정보는 상대적인 시간 정보일 수 있으며, 예를 들어 제1 조회 정보가 전송된 시간보다 1개월 이전에서 제1 조회 정보가 전송된 시간까지일 수 있다. 시간 정보의 그래뉼래러티는 시간, 분 또는 일(day)일 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 공간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 공간 정보에 대응하는, 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다. 공간 정보의 구체적인 형태는 본 출원의 본 실시예에서 한정되지 않는다. 공간 정보는 예를 들어 서빙 셀 A 또는 등록 지역 B와 같은, 3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보(이하 약칭하여 통신 네트워크 공간 정보)일 수 있다. 대안으로, 공간 정보는 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보일 수 있다. 예를 들어, 공간 정보는 특정 지리적 위치 범위(예: 위도-경도 공간 정보 또는 글로벌 위치결정 시스템(Global Positioning System, GPS) 공간 정보이며, 여기서 비3GPP 통신 네트워크에서 정의된 공간 정보는 아래에 간단히 지리적 공간 정보라고 한다).
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스의 서비스 기술 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스 기술 정보에 대응하는, 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다. 서비스 기술 정보의 의미에 대한 자세한 내용은 도 2에 도시된 실시예에서의 서비스 기술 정보에 대한 기술을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스가 슬라이스 네트워크에서 실행되는 경우, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 더 포함할 수 있고, 슬라이스 네트워크의 식별 정보는 NSSAI, S-NSSAI, NSI 등. 즉, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스 품질이고 슬라이스 네트워크 식별자가 가리키는 슬라이스 네트워크에 대응하는 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭(데이터 네트워크 명칭, DNN) 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 s의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스가 슬라이스 네트워크에서 실행되면, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 더 포함할 수 있고, 슬라이스 네트워크의 식별 정보는 NSSAI, S-NSSAI, NSI 등일 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 슬라이스 네트워크 식별자에 의해 지시되는 슬라이스 네트워크에 대응하는, 서비스의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭(data network name, DNN) 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 DNN에 대응하는, 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 APN을 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 요청 메시지는 APN에 대응하는, 서비스 품질의 분류 정보를 요청하는 데 사용된다.
702. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스 품질 분류 요청 메시지에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 분류하여, 분류 결과를 획득한다.
서비스의 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 내부 계산 방법을 사용하여 대량의 서비스 품질 데이터를 분류하여, 분류 결과를 획득한다.
예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 K-Means 알고리즘을 사용하여 음성 서비스의 대량의 사용자 레벨 MOS 데이터를 분류하여, 음성 서비스의 MOS가 다섯 가지 카테고리: MOS=[0, 1], MOS=[1, 2], MOS=[2, 3], MOS=[3, 4] 및 MOS=[4, 5]로 분류될 수 있는 음성 서비스의 MOS를 획득한다. 단일 사용자 각각의 MOS 데이터는 다섯 가지의 카테고리 중 하나에 속할 수 있는데, 예를 들어 사용자의 음성 MOS가 3.8이면, MOS=3.8은 MOS=[3, 4]의 카테고리에 속할 수 있다.
전술한 내용은 설명을 위한 예로 K-Means 알고리즘만을 사용한다. 실제로, 본 출원의 본 실시예에서, 코사인 각도 분류 방법과 같은 다른 내부 계산 방법이 대안으로 사용될 수 있다. 이는 여기서 한정되지 않는다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질 데이터의 분류 수량을 스스로 결정할 수 있다. 예를 들어, 음성 서비스의 MOS의 분류 수량은 5이다. 구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 저장된 서비스 품질 데이터의 데이터 볼륨 및 내부 알고리즘에 기초하여 최적의 분류 수량을 결정할 수 있다. 최적의 분류 수량은 분류 정도를 과도하게 높지 않거나 과도하게 낮지 않게 할 수 있으며, 데이터 분석 네트워크 요소는 최적의 분류 수량을 서비스 품질 데이터의 분류 수량으로 사용할 수 있다.
일부 다른 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 단계 701에서 정책 제어 네트워크 요소에 의해 제공되는 제1 분류 수량에 기초하여 서비스 품질 데이터의 분류 수량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 분류 수량을 서비스 품질 데이터의 분류 수량으로 직접 사용한다. 대안으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 분류 수량에 기초하여 제2 분류 수량을 생성하고, 제2 분류 수량을 서비스 품질 데이터의 분류 수량으로 사용한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 시간 정보를 더 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 시간 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 분류할 수 있다. 예를 들어, 일정 기간 내의 서비스 품질 데이터만이 분류된다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 공간 정보를 더 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 공간 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 분류할 수 있다. 예를 들어 일정 공간 범위 내의 서비스 품질 데이터만이 분류된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 서비스의 서비스 기술 정보를 더 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스의 서비스 기술 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 추가로 분류할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 슬라이스 네트워크의 식별 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 추가로 분류할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭(data network name, DNN) 정보를 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 DNN 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 추가로 분류할 수 있다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 요청 메시지가 APN 정보를 포함하는 경우, 데이터 분석 네트워크 요소는 APN 정보에 기초하여 서비스의 서비스 품질을 추가로 분류할 수 있다.
703. 데이터 분석 네트워크 요소가 서비스 품질 분류 응답 메시지를 정책 제어 네트워크 요소에 전송하며, 여기서 서비스 품질 분류 응답 메시지는 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다. 이에 상응하여, 정책 제어 네트워크 요소는 데이터 분석 네트워크에 의해 전송되는 서비스 품질 분류 응답 메시지를 수신한다.
구체적으로, 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질의 분류 정보로서 정책 제어 네트워크 요소에, 단계 702에서 결정된 분류 결과에서의 하나 이상의 카테고리를 전송한다. 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 MOS=[0, 1], MOS=[1, 2], MOS=[2, 3], MOS=[3, 4] 및 MOS=[4, 5] 모두를 정책 제어 네트워크 요소에 서비스 품질의 분류 정보로서 전송할 수 있다. 다른 예를 들어, 데이터 분석 네트워크 요소는 MOS=[3, 4] 및 MOS=[4, 5]만 정책 제어 네트워크 요소에 전송할 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 분석 네트워크 요소는 대안으로 실제 분류 수량을 정책 제어 네트워크 요소에 전송할 수 있다. 실제 분류 수량은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 획득되는 서비스 품질 데이터의 분류 수량이다. 예를 들어, 단계 702의 예에서, 실제 분류 수량은 5이다. 실제 분류 데이터는 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 분류 수량과 동일하거나 상이할 수 있다. 본 출원에서는 이를 한정하지 않는다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 시간 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 공간 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 공간 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 서비스의 서비스 기술 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 서비스의 서비스 기술 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 슬라이스 네트워크의 식별 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 슬라이스 네트워크의 식별 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 서비스에 대응하는 데이터 네트워크 명칭(data network name, DNN) 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 DNN 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 APN 정보를 더 포함할 수 있다. 다시 말해, 서비스 품질 분류 응답 메시지는 APN 정보에 대응하는, 서비스의 서비스 품질의 분류 정보를 포함한다.
전술한 단계는 실제로 데이터 분석 네트워크 요소를 사용하여 서비스 품질의 값 범위를 적절하게 나누는 방법이다. 이후, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질의 값 범위의 분할에 기초하여 서로 다른 카테고리의 서비스 품질에 대한 서비스 품질 파라미터 정보를 개별적으로 획득한다.
일부 실시예에서, 도 7에 도시된 방법은 단계 704 및 단계 705를 더 포함할 수 있다.
704. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송한다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 요청 정보를 수신한다.
제1 요청 정보는 서비스 품질 요건을 포함한다. 다시 말해, 이 경우, 제1 요청 정보는 서비스 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 요청하는 데 사용된다.
서비스 품질 요건은 서비스 품질의 분류 정보일 수 있거나, 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 정책 제어 네트워크 요소에 의해 생성될 수 있다. 서비스 품질 요건에 대해서는, 도 2에서 설명한 서비스 품질 요건의 의미 및 내용을 참조하기 바란다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질의 분류 정보에서의 하나의 카테고리에 기초하여 하나의 서비스 품질 요건을 생성한다. 서비스 품질 요건은 단계 201에서 제1 요청 정보에 포함되고, 그런 다음 제1 요청 정보가 데이터 분석 네트워크 요소에 전송된다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3, 4]의 서비스 품질 요건을 생성한다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질의 분류 정보에서의 복수의 카테고리에 기초하여 복수의 서비스 품질 요건을 생성하고, 복수의 서비스 품질 분류 정보는 복수의 서비스 품질 요건에 대응한다. 복수의 서비스 품질 요건은 단계 201에서 제1 요청 정보에 포함되고, 그런 다음 제1 요청 정보는 데이터 분석 네트워크 요소에 전송된다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3, 4]의 서비스 품질 요건을 생성하고 MOS=[4, 5]의 카테고리에 기초하여 MOS=[4, 5]의 서비스 품질 요건을 생성한다.
전술한 내용은 설명을 위해 서비스 품질 요건이 서비스 품질의 대응하는 카테고리와 동일한 예를 사용한다는 점에 유의해야 한다. 실제로, 서비스 품질 요건이 서비스 품질의 대응하는 카테고리와 동일한지의 여부는 본 출원에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3.5, 4]의 서비스 품질 요건을 생성할 수 있다.
705. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질 요건에 기초하여 서비스의 하나 이상의 서비스 품질 파라미터 정보를 결정한다.
단계 705의 구체적인 구현에 대해서는, 도 2에 도시된 실시예를 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다. 데이터 분석 네트워크 요소 및 정책 제어 네트워크 요소는 도 2에 도시된 실시예에서의 단계 203을 추가로 수행할 수 있음을 이해할 수 있다. 데이터 분석 네트워크 요소 및 정책 제어 네트워크 요소는 도 2에 도시된 실시예에서의 단계 204 내지 단계 208 중 일부를 추가로 수행할 수 있다. 구체적인 구현에 대해서는 도 2에 도시된 실시예를 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
선택적으로, 일부 실시예에서, 도 7에 도시된 방법은 단계 706 및 단계 707을 더 포함할 수 있다.
706. 정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 조회 정보를 전송할 수 있으며, 여기서 제1 조회 정보는 서비스 품질 요건을 포함한다. 이에 상응하여, 데이터 분석 네트워크 요소는 제1 조회 정보를 수신한다.
다시 말해, 이 경우, 제1 조회 정보는 품질 요건에 대응하는, 서비스의 서비스 품질 정보를 획득하는 데 사용된다.
서비스 품질 요건은 서비스 품질의 분류 정보일 수 있거나, 서비스 품질의 분류 정보에 기초하여 정책 제어 네트워크 요소에 의해 생성될 수 있다. 서비스 품질 요건에 대해서는, 도 2에 도시된 서비스 품질 요건의 의미 및 내용을 참조하기 바란다. 여기서는 세부 사항을 다시 설명하지 않는다.
일부 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질의 분류 정보에서의 하나의 카테고리에 기초하여 하나의 서비스 품질 요건을 생성한다. 서비스 품질 요건은 단계 201에서 제1 요청 정보에 포함되고, 그런 다음 제1 요청 정보는 데이터 분석 네트워크 요소에 전송된다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3, 4]의 서비스 품질 요건을 생성한다.
일부 다른 실시예에서, 정책 제어 네트워크 요소는 서비스 품질의 분류 정보에서의 복수의 카테고리에 기초하여 복수의 서비스 품질 요건을 생성하고, 복수의 서비스 품질 분류 정보는 복수의 서비스 품질 요건에 대응한다. 복수의 서비스 품질 요건은 단계 201에서 제1 요청 정보에 포함되고, 그런 다음 제1 요청 정보는 데이터 분석 네트워크 요소에 전송된다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3, 4]의 서비스 품질 요건을 생성하고, MOS=[4, 5]의 카테고리에 기초하여 MOS=[4, 5]의 서비스 품질 요건을 생성한다.
전술한 내용은 설명을 위해 서비스 품질 요건이 대응하는 서비스 품질의 카테고리와 동일한 예를 사용한다는 점에 유의해야 한다. 실제로, 서비스 품질 요건이 대응하는 서비스 품질의 카테고리와 동일한지의 여부는 본 출원에서 한정되지 않는다. 예를 들어, 정책 제어 네트워크 요소는 MOS=[3, 4]의 카테고리에 기초하여 MOS=[3.5, 4]의 서비스 품질 요건을 생성할 수 있다.
서비스 품질 요건은 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건일 수 있다. 이 경우, 제1 조회 정보는 복수의 서비스 품질 요건 각각에 대응하는, 서비스의 품질 정보를 획득하는 데 사용된다.
단계 706의 구체적인 구현에 대해서는, 도 6에 도시된 방법을 참조하기 바란다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
707. 데이터 분석 네트워크 요소는 서비스 품질 요건에 기초하여 제1 응답 정보를 결정한다.
단계 707의 구체적인 구현에 대해서는, 도 6에 도시된 실시예를 참조한다. 6. 여기서는 세부 사항을 다시 설명하지 않아도 된다. 데이터 분석 네트워크 요소 및 정책 제어 네트워크 요소는 도 6에 도시된 실시예에서의 단계 603 내지 단계 611 중 일부를 추가로 수행할 수 있음을 이해할 수 있다. 구체적인 구현에 대해서는, 도 6에 도시된 실시예를 참조한다. 세부 사항은 여기서 다시 설명되지 않아도 된다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다. 도 8에 도시된 네트워크 기기(800)는 처리 유닛(801), 전송 유닛(802) 및 수신 유닛(803)을 포함한다. 네트워크 기기(800)는 도 2 내지 도 4, 도 6 및 도 7에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소일 수 있다.
예를 들어, 네트워크 기기(800)가 도 2에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소인 경우, 전송 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 수신하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로, 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로, 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리를 결정하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 제2 사용자에 대응하는, 서비스 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(800)가 도 3에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소인 경우, 전송 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 수신하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로, 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제1 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(800)가 도 4에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소인 경우. 수신 유닛은 서비스 서버에 의해 전송되는 제3 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 수신하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 서비스 서버에 의해 전송되는 제2 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 제2 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(800)가 도 6에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소인 경우, 전송 유닛은 제1 조회 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 제1 응답 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제1 응답 정보에 포함되어 있는 서비스의 품질 파라미터 정보가 미리 설정된 조건보다 낮은지의 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 추가로, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 추천할 것을 데이터 분석 네트워크 요소에 요청하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로, 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 전송되는, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값에 기초하여 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로, 서비스 서버에 의해 전송되는 단일 사용자 서비스 설정 요청 메시지를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 서비스의 조정된 서비스 품질 파라미터 정보를 사용자의 서비스 프로세스에 적용하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 추가로, 현재 네트워크에 대응하는 서비스 품질 파라미터 정보를 서비스에 적용하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(800)가 도 7에 도시된 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소인 경우, 전송 유닛은 서비스 품질 분류 요청 메시지를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 서비스 품질 분류 응답 메시지를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제1 요청 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 제1 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
가능한 구현예에서, 처리 유닛(801)은 프로세서에 의해 구현될 수 있고, 전송 유닛(802)은 송신기에 의해 구현될 수 있으며, 수신 유닛(803)은 수신기에 의해 구현될 수 있다. 처리 유닛(801), 전송 유닛(802) 및 수신 유닛(803)의 구체적인 기능 및 유익한 효과에 대해서는 도 2 내도 도 4, 도 6 및 도 7에 도시된 방법을 참조한다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
가능한 구현예에서, 통신 장치가 더 제공된다. 통신 장치는 네트워크 기기일 수 있거나, 네트워크 기기의 구성 요소(예: 칩 또는 회로)일 수 있다. 통신 장치는 프로세서를 포함할 수 있다. 통신 장치는 수신기, 송신기 및 메모리를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 전술한 처리 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 송신기는 전술한 전송 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 수신기는 전술한 수신 유닛의 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 송신기와 수신기는 함께 통합되어 송수신기로 지칭될 수 있다. 송수신기에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 수신 유닛으로 간주하고 전송 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 전송 유닛으로 간주한다. 메모리는 실행 가능한 명령어 또는 애플리케이션 프로그램 코드를 저장하도록 구성될 수 있으며, 여기서 프로세서는 본 출원의 전술한 실시예에서 제공되는 방법을 수신기 및 송신기와 함께 구현하기 위해 실행을 제어하고; 및/또는 메모리는 일부 데이터, 명령어 정보 등을 일시적으로 저장하도록 구성될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적일 수 있다. 이 경우, 메모리는 통신 선로를 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 다른 가능한 설계에서, 메모리는 대안으로 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 네트워크 기기(900)는 프로세서(901) 및 메모리(902)를 포함한다. 프로세서(901)는 통신 프로토콜 및 통신 데이터를 처리하고, 네트워크 기기를 제어하고, 소프트웨어 프로그램을 실행하고, 소프트웨어 프로그램의 데이터를 처리하는 등을 하도록 구성될 수 있다. 메모리(902)는 주로 소프트웨어 프로그램 및 데이터를 저장하도록 구성된다.
설명의 편의를 위해, 도 9는 하나의 메모리와 하나의 프로세서만을 도시한다. 실제 네트워크 기기 제품에는, 하나 이상의 프로세서와 하나 이상의 메모리가 있을 수 있다. 메모리는 또한 저장 매체, 저장 기기 등으로 지칭될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적으로 배치될 수 있거나, 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원의 본 실시예에서, 송신 및 수신 기능을 구비한 회로 또는 구성요소는 네트워크 기기의 송수신기(903)로 간주될 수 있고, 처리 기능을 갖는 프로세서는 네트워크 기기의 처리 유닛으로 간주될 수 있다. 송수신기는 송수신기 유닛, 송수신기 장치 등으로도 지칭될 수 있다. 처리 유닛은 또한 프로세서, 처리 보드, 처리 모듈, 처리 장치 등으로 지칭될 수 있다. 송수신기(903)에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소는 수신 유닛으로 간주될 수 있고, 송수신기(903)에서 전송 기능을 구현하도록 구성된 구성요소 전송 유닛으로 간주될 수 있다. 다시 말해, 송수신기(903)는 수신 유닛과 송신 유닛을 포함한다. 수신 유닛은 때때로 수신기, 수신기 회로 등으로 지칭될 수도 있다. 전송 유닛은 때때로 송신기, 송신기 회로 등으로 지칭될 수 있다.
프로세서(901), 메모리(902) 및 송수신기(903)는 내부 연결 경로를 통해 서로 통신하여, 제어 신호 및/또는 데이터 신호를 전송한다.
본 출원의 실시예에서 개시된 전술한 방법들은 프로세서(901)에 적용될 수 있거나, 프로세서(901)에 의해 구현될 수 있다. 프로세서(901)는 집적회로 칩일 수 있고 신호 처리 능력을 가질 수 있다. 구현 과정에서, 전술한 방법에서의 단계는 프로세서(901) 내의 하드웨어의 집적된 논리 회로를 사용하거나 소프트웨어 형태의 명령어를 사용하여 완료될 수 있다.
본 출원의 실시예에서 설명된 프로세서는 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 주문형 반도체(application specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 가능 게이트 어레이(field programmable gate array, FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능한 논리 소자, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 소자, 또는 개별 하드웨어 구성요소일 수 있고, 본 출원의 실시예에 개시된 방법, 단계 및 논리 블록도를 구현하거나 수행할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서 등일 수 있다. 본 출원의 실시예를 참조하여 개시된 방법의 단계는 하드웨어 디코딩 프로세서에 의해 직접 실행 및 달성될 수 있거나, 디코딩 프로세서에서의 하드웨어와 소프트웨어 모듈의 조합을 사용하여 실행 및 달성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 플래시 메모리, 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM), 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리, 전기적으로 소거 가능한 프로그램 가능한 메모리 또는 레지스터와 같은, 당업계의 성숙한 저장 매체에 위치할 수 있다. 저장 매체는 메모리에 위치하고, 프로세서는 메모리 내의 명령어를 판독하고 프로세서의 하드웨어와 결합하여 전술한 방법의 단계를 완료한다.
일부 실시예에서, 메모리(902)는 도 2에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 명령을 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(903))와 함께, 도 2에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 2에 도시된 실시예에서의 설명을 참조한다.
일부 실시예에서, 메모리(902)는 도 3에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(903))와 함께, 도 3에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 3에 도시된 실시예의 설명을 참조한다.
일부 실시예에서, 메모리(902)는 도 4에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(903))와 함께, 도 4에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 4에 도시된 실시예의 설명을 참조한다.
일부 실시예에서, 메모리(902)는 도 6에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(903))와 함께, 도 6에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 6에 도시된 실시예의 설명을 참조한다.
일부 실시예에서, 메모리(902)는 도 7에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(903))와 함께, 도 7에 도시된 방법에서의 정책 제어 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 7에 도시된 실시예의 설명을 참조한다.
본 출원의 실시예는 송수신기 유닛 및 처리 유닛을 포함하는 칩을 더 제공한다. 송수신기 유닛은 입력/출력 회로 또는 통신 인터페이스일 수 있다. 처리 유닛은 프로세서, 마이크로프로세서 또는 칩에 통합된 집적 회로이다. 이 칩은 전술한 방법 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소 측에서 방법을 수행할 수 있다.
본 출원의 실시예는 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다. 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체는 명령어를 저장한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소 측에서 방법이 수행된다.
본 출원의 실시예는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 정책 제어 네트워크 요소 측에서 방법이 수행된다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다. 도 10에 도시된 네트워크 기기(1000)는 처리 유닛(1001), 전송 유닛(1002) 및 수신 유닛(1003)을 포함한다. 네트워크 기기(1000)는 도 2 내지 도 7에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소일 수 있다.
예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 2에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 수신 유닛은 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소로 전송하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 3에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 수신 유닛은 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 4에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 수신 유닛은 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제1 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 정책 제어 네트워크 요소에 전송하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 5에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 처리 유닛은 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 적어도 하나의 그룹을 결정하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되는 제4 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제3 사용자에 대응하는, 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 6에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 수신 유닛은 제1 조회 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 제1 응답 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 추가로 정책 제어 네트워크 요소에 의해 전송되고 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 추천하도록 요청하는 데 사용되는 제1 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 추가로, 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 전송하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 제1 응답 정보 및 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 결정하도록 구성될 수 있다.
다른 예를 들어, 네트워크 기기(1000)가 도 7에 도시된 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소인 경우, 수신 유닛은 서비스 품질 분류 요청 메시지를 수신하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 분류 결과를 결정하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 서비스 품질 분류 응답 메시지를 전송하도록 구성될 수 있다. 수신 유닛은 제1 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
가능한 방식에서, 처리 유닛(1001)은 프로세서에 의해 구현될 수 있고, 전송 유닛(1002)은 송신기에 의해 구현될 수 있다. 처리 유닛(1001) 및 전송 유닛(1002)의 구체적인 기능 및 유익한 효과에 대해서는, 도 2 내지 도 7에 도시된 방법을 참조하기 바란다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
가능한 구현예에서, 통신 장치가 더 제공된다. 통신 장치는 네트워크 기기일 수 있거나, 네트워크 기기의 구성 요소(예: 칩 또는 회로)일 수 있다. 통신 장치는 프로세서를 포함할 수 있다. 통신 장치는 수신기, 송신기 및 메모리를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 전술한 처리 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 송신기는 전술한 전송 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 수신기는 전술한 수신 유닛의 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 송신기와 수신기는 함께 통합되어 송수신기로 지칭될 수 있다. 송수신기에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 수신 유닛으로 간주하고 전송 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 전송 유닛으로 간주한다. 메모리는 실행 가능한 명령어 또는 애플리케이션 프로그램 코드를 저장하도록 구성될 수 있으며, 여기서 프로세서는 본 출원의 전술한 실시예에서 제공되는 방법을 수신기 및 송신기와 함께 구현하기 위해 실행을 제어하고; 및/또는 메모리는 일부 데이터, 명령어 정보 등을 일시적으로 저장하도록 구성될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적일 수 있다. 이 경우, 메모리는 통신 선로를 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 다른 가능한 설계에서, 메모리는 대안으로 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
도 11은 본 출원의 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 네트워크 기기(1100)는 프로세서(1101) 및 메모리(1102)를 포함한다. 프로세서(1101)는 통신 프로토콜 및 통신 데이터를 처리하고, 네트워크 기기를 제어하고, 소프트웨어 프로그램을 실행하고, 소프트웨어 프로그램의 데이터를 처리하는 등을 하도록 구성될 수 있다. 메모리(1102)는 주로 소프트웨어 프로그램 및 데이터를 저장하도록 구성된다.
설명의 편의를 위해, 도 11은 하나의 메모리와 하나의 프로세서만을 도시한다. 실제 네트워크 기기 제품에는 하나 이상의 프로세스와 하나 이상의 메모리가 있을 수 있다. 메모리는 또한 저장 매체, 저장 기기 등으로 지칭될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적으로 배치될 수 있거나, 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원의 본 실시예에서, 송신 및 수신 기능을 구비한 회로 또는 구성요소는 네트워크 기기의 송수신기(1103)로 간주될 수 있고, 처리 기능을 구비한 프로세서는 네트워크 기기의 처리 유닛으로 간주될 수 있다. 송수신기는 또한 송수신기 유닛, 송수신기, 송수신기 장치 등으로 지칭될 수 있다. 처리 유닛은 또한 프로세서, 처리 보드, 처리 모듈, 처리 장치 등으로 지칭될 수 있다. 송수신기(1103)에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소는 수신 유닛으로 간주될 수 있고, 송수신기(1103)에서 송신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소는 전송 유닛으로 간주될 수 있다. 다시 말해, 송수신기(1103)는 수신 유닛과 전송 유닛을 포함한다. 수신 유닛은 때때로 수신기, 리시버, 수신기 회로 등으로 지칭될 수도 있다. 전송 유닛은 때때로 송신기, 트랜스미터, 송신기 회로 등으로 지칭될 수 있다.
프로세서(1101), 메모리(1102) 및 송수신기(1103)는 내부 연결 경로를 통해 서로 통신하여, 제어 신호 및/또는 데이터 신호를 전송한다.
본 출원의 실시예에 개시된 전술한 방법은 프로세서(1101)에 적용될 수 있거나, 프로세서(1101)에 의해 구현될 수 있다. 프로세서(1101)는 집적 회로 칩일 수 있고 신호 처리 능력을 가질 수 있다. 구현 과정에서, 전술한 방법의 단계는 프로세서(1101) 내의 하드웨어의 집적 논리 회로를 사용하거나 소프트웨어 형태의 명령을 사용하여 완료될 수 있다.
본 출원의 실시예에서 설명된 프로세서는 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 주문형 반도체(application specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 가능 게이트 어레이(field programmable gate array, FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능한 논리 소자, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 소자, 또는 개별 하드웨어 구성요소일 수 있고, 본 출원의 실시예에 개시된 방법, 단계 및 논리 블록도를 구현하거나 수행할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서 등일 수 있다. 본 출원의 실시예를 참조하여 개시된 방법의 단계는 하드웨어 디코딩 프로세서에 의해 직접 실행 및 달성될 수 있거나, 디코딩 프로세서에서의 하드웨어와 소프트웨어 모듈의 조합을 사용하여 실행 및 달성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 플래시 메모리, 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM), 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리, 전기적으로 소거 가능한 프로그램 가능한 메모리 또는 레지스터와 같은, 당업계의 성숙한 저장 매체에 위치할 수 있다. 저장 매체는 메모리에 위치하고, 프로세서는 메모리 내의 명령어를 판독하고 프로세서의 하드웨어와 결합하여 전술한 방법의 단계를 완료한다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 2에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 2에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 2에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 3에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 3에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 3에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 4에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 4에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 4에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 5에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 5에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 5에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 6에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 6에 도시된 방법에서의 NWDAF에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 6에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1102)는 도 7에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1103))와 함께, 도 7에 도시된 방법에서의 데이터 분석 네트워크 요소에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 7에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
본 출원의 실시예는 송수신기 유닛 및 처리 유닛을 포함하는 칩을 더 제공한다. 송수신기 유닛은 입력/출력 회로 또는 통신 인터페이스일 수 있다. 처리 유닛은 프로세서, 마이크로프로세서 또는 칩에 통합된 집적 회로이다. 칩은 전술한 방법 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소 측에서 방법을 수행할 수 있다.
본 출원의 실시예는 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다. 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체는 명령어를 저장한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소 측에서 방법이 수행된다.
본 출원의 실시예는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 데이터 분석 네트워크 요소 측에서 방법이 수행된다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 구성 블록도이다. 도 12에 도시된 서버(1200)는 처리 유닛(1201) 및 전송 유닛(1202)을 포함한다. 서버(1200)는 도 2 내지 도 6에 도시된 실시예에서의 서비스 서버일 수 있다.
전송 유닛은 도 2 내지 도 6에 도시된 실시예 중 어느 하나에서의 서비스 서버에 의해 전송되는 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛은 전송 유닛에 의해 전송되는 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 전송 유닛은 제2 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 제3 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 추가로 제4 요청 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 전송 유닛은 추가로 단일 사용자 서비스 설정 메시지를 전송하도록 구성될 수 있다.
가능한 방식에서, 처리 유닛(1201)은 프로세서에 의해 구현될 수 있고, 전송 유닛(1202)은 송신기에 의해 구현될 수 있다. 처리 유닛(1201) 및 전송 유닛(1202)의 구체적인 기능 및 유익한 효과에 대해서는 도 2 내지 도 6에 도시된 방법을 참조한다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
가능한 구현예에서, 통신 장치가 더 제공된다. 통신 장치는 네트워크 기기일 수 있거나, 네트워크 기기의 구성 요소(예: 칩 또는 회로)일 수 있다. 통신 장치는 프로세서를 포함할 수 있다. 통신 장치는 수신기 및 메모리를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 전술한 처리 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 수신기는 전술한 수신 유닛의 대응하는 기능 및 작업을 구현하도록 구성될 수 있다. 송신기와 수신기는 함께 통합되어 송수신기로 지칭될 수 있다. 송수신기에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 수신 유닛으로 간주하고 전송 기능을 구현하도록 구성된 구성요소를 전송 유닛으로 간주한다. 메모리는 실행 가능한 명령어 또는 애플리케이션 프로그램 코드를 저장하도록 구성될 수 있으며, 여기서 프로세서는 수신기와 함께, 본 출원의 전술한 실시예에서 제공되는 방법을 구현하기 위해 실행을 제어하고; 및/또는 메모리는 일부 데이터, 명령어 정보 등을 일시적으로 저장하도록 구성될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적일 수 있다. 이 경우, 메모리는 통신 선로를 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 다른 가능한 설계에서, 메모리는 대안으로 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
도 13은 본 출원의 실시예에 따른 네트워크 기기의 구성 블록도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 서버(1300)는 프로세서(1301) 및 메모리(1302)를 포함한다. 프로세서(1301)는 통신 프로토콜 및 통신 데이터를 처리하고, 네트워크 기기를 제어하고, 소프트웨어 프로그램을 실행하고, 소프트웨어 프로그램의 데이터를 처리하는 등을 하도록 구성될 수 있다. 메모리(1302)는 주로 소프트웨어 프로그램 및 데이터를 저장하도록 구성된다.
설명의 편의를 위해, 도 13은 하나의 메모리와 하나의 프로세서만을 도시한다. 실제 네트워크 기기 제품에는 하나 이상의 프로세스와 하나 이상의 메모리가 있을 수 있다. 메모리는 또한 저장 매체, 저장 기기 등으로 지칭될 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적으로 배치될 수 있거나, 프로세서와 통합될 수 있다. 본 출원의 본 실시예에서는 이를 한정하지 않는다.
본 출원의 본 실시예에서, 송신 및 수신 기능을 구비한 회로 또는 구성요소는 네트워크 기기의 송수신기(1303)로 간주될 수 있고, 처리 기능을 구비한 프로세서는 네트워크 기기의 처리 유닛으로 간주될 수 있다. 송수신기는 또한 송수신기 유닛, 송수신기, 송수신기 장치 등으로 지칭될 수 있다. 처리 유닛은 또한 프로세서, 처리 보드, 처리 모듈, 처리 장치 등으로 지칭될 수 있다. 송수신기(1303)에서 수신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소는 수신 유닛으로 간주될 수 있고, 송수신기(1303)에서 송신 기능을 구현하도록 구성된 구성요소는 전송 유닛으로 간주될 수 있다. 다시 말해, 송수신기(1303)는 수신 유닛과 전송 유닛을 포함한다. 수신 유닛은 때때로 수신기, 리시버, 수신기 회로 등으로 지칭될 수도 있다. 전송 유닛은 때때로 송신기, 트랜스미터, 송신기 회로 등으로 지칭될 수 있다.
프로세서(1301), 메모리(1302) 및 송수신기(1303)는 내부 연결 경로를 통해 서로 통신하여, 제어 신호 및/또는 데이터 신호를 전송한다.
본 출원의 실시예에 개시된 전술한 방법은 프로세서(1301)에 적용될 수 있거나, 프로세서(1301)에 의해 구현될 수 있다. 프로세서(1301)는 집적 회로 칩일 수 있고 신호 처리 능력을 가질 수 있다. 구현 과정에서, 전술한 방법의 단계는 프로세서(1301) 내의 하드웨어의 집적 논리 회로를 사용하거나 소프트웨어 형태의 명령을 사용하여 완료될 수 있다.
본 출원의 실시예에서 설명된 프로세서는 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 주문형 반도체(application specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 가능 게이트 어레이(field programmable gate array, FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능한 논리 소자, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 소자, 또는 개별 하드웨어 구성요소일 수 있고, 본 출원의 실시예에 개시된 방법, 단계 및 논리 블록도를 구현하거나 수행할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서 등일 수 있다. 본 출원의 실시예를 참조하여 개시된 방법의 단계는 하드웨어 디코딩 프로세서에 의해 직접 실행 및 달성될 수 있거나, 디코딩 프로세서에서의 하드웨어와 소프트웨어 모듈의 조합을 사용하여 실행 및 달성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 플래시 메모리, 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM), 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리, 전기적으로 소거 가능한 프로그램 가능한 메모리 또는 레지스터와 같은, 당업계의 성숙한 저장 매체에 위치할 수 있다. 저장 매체는 메모리에 위치하고, 프로세서는 메모리 내의 명령어를 판독하고 프로세서의 하드웨어와 결합하여 전술한 방법의 단계를 완료한다.
일부 실시예에서, 메모리(1302)는 도 2에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1301)는 메모리(1302)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1303))와 함께, 도 2에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 2에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1302)는 도 3에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1301)는 메모리(1302)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1303))와 함께, 도 3에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 3에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1302)는 도 4에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1301)는 메모리(1302)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1303))와 함께, 도 4에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 4에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1302)는 도 5에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1301)는 메모리(1302)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1303))와 함께, 도 5에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 5에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
일부 실시예에서, 메모리(1302)는 도 6에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 방법을 수행하는 데 사용되는 명령어를 저장할 수 있다. 프로세서(1301)는 메모리(1302)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 하드웨어(예: 송수신기(1303))와 함께, 도 6에 도시된 방법에서의 서비스 서버에 의해 수행되는 단계를 구현할 수 있다. 구체적인 작동 프로세스 및 유익한 효과에 대해서는 도 6에 도시된 실시예에서의 설명을 참조하기 바란다.
본 출원의 실시예는 송수신기 유닛 및 처리 유닛을 포함하는 칩을 더 제공한다. 송수신기 유닛은 입력/출력 회로 또는 통신 인터페이스일 수 있다. 처리 유닛은 프로세서, 마이크로프로세서 또는 칩에 통합된 집적 회로이다. 칩은 전술한 방법 실시예에서의 서비스 서버 측에서 방법을 수행할 수 있다.
본 출원의 실시예는 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다. 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체는 명령어를 저장한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 서비스 서버 측에서 방법이 수행된다.
본 출원의 실시예는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공한다. 명령어가 실행될 때, 전술한 방법 실시예에서의 서비스 서버 측에서 방법이 수행된다.
본 출원의 실시예에서, 네트워크 기기는 하드웨어 계층, 하드웨어 계층 위에서 실행되는 운영 체제 계층, 및 운영 체제 계층 위에서 실행되는 애플리케이션 계층을 포함한다. 하드웨어 계층은 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU), 메모리 관리 유닛(memory management unit, MMU) 및 메모리(주 메모리라고도 함)와 같은 하드웨어를 포함한다. 운영 체제는 프로세스(process)를 사용하여 서비스 처리를 구현하는 임의의 하나 이상의 컴퓨터 운영 체제, 예를 들어 Linux 운영 체제, UNIX 운영 체제, Android 운영 체제 또는 Windows 운영 체제일 수 있다. 또한, 본 출원의 실시예에서 제공되는 방법의 실행 본체의 구체적인 구성은, 실행 본체가 본 출원의 실시예에서 제공되는 방법에 기초하여 통신을 수행하는 본 출원 실시예에서 제공되는 방법의 코드를 기록하는 프로그램을 실행할 수 있는 한, 본 출원의 실시예에서 특별히 한정되지 않는다. 예를 들어, 본 출원의 실시예에서 제공된 방법의 실행 본체는 네트워크 기기 또는 네트워크 기기에서 프로그램을 호출하고 실행할 수 있는 기능 모듈일 수 있다.
본 출원의 도 8 내지 도 13의 기기에서, 구성요소는 통신 연결에 상태에 있다. 구체적으로, 처리 유닛(또는 프로세서), 저장 유닛(또는 메모리) 및 송수신기 유닛(또는 송수신기)는 제어 신호 및/또는 데이터 신호를 송신하기 위해, 내부 연결 경로를 통해 서로 통신한다. 본 출원의 전술한 방법 실시예가 프로세서에 적용될 수 있거나, 프로세서가 전술한 방법 실시예의 단계를 구현한다. 프로세서는 집적 회로 칩일 수 있고 신호 처리 능력을 갖는다. 구현 과정에서, 전술한 방법 실시예의 단계는 프로세서 내의 하드웨어의 집적 논리 회로를 사용하거나 소프트웨어 형태의 명령어를 사용하여 완료될 수 있다. 프로세서는 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU), 네트워크 프로세서(network processor, NP), CPU와 NP의 조합, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 주문형 반도체(application specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(field programmable gate array이, FPGA) 또는 다른 프로그래머블 논리 소자, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 소자 또는 개별 하드웨어 구성요소일 수 있으며, 본 출원에 개시된 방법, 단계 및 논리 블록도를 구현하거나 수행할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서 등일 수 있다. 본 출원에 개시된 방법의 단계는 하드웨어 디코딩 프로세서에 의해 직접 실행 및 완료될 수 있거나, 디코딩 프로세서의 하드웨어와 소프트웨어 모듈의 조합을 사용하여 실행 및 완료될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리, 판독 전용 메모리, 프로그램 가능한 판독 전용 메모리, 전기적으로 소거 가능한 프로그램 가능한 메모리 또는 레지스터와 같은, 당업계의 성숙한 저장 매체에 위치할 수 있다. 저장 매체는 메모리에 위치하고, 프로세서는 메모리 내의 정보를 판독하여 프로세서의 하드웨어와 결합하여 전술한 방법의 단계를 완료한다. 도면에는 하나의 프로세서만 도시되어 있지만, 장치는 복수의 프로세서를 포함할 수 있거나, 프로세서는 복수의 처리 유닛을 포함할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 단일 코어(single-CPU) 프로세서일 수 있거나. 다중 코어(multi-CPU) 프로세서일 수 있다.
메모리는 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 명령어를 저장하도록 구성된다. 메모리는 저장 회로 또는 메모리일 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있으며, 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리는 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM), 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리(programmable ROM, PROM), 소거 가능한 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리(erasable PROM, EPROM, EPROM), 전기적으로 소거 가능한 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리(electrically EPROM, EEPROM) 또는 플래시 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리는 외부 캐시로 사용되는 랜덤 액세스 메모리(random access memoryy, RAM)일 수 있다. 메모리는 프로세서와 독립적일 수 있거나, 프로세서 내의 저장 유닛일 수 있다. 여기서는 이를 한정하지 않는다. 도면에는 하나의 메모리만 도시되어 있지만, 장치는 대안으로 복수의 메모리를 포함할 수 있거나, 메모리는 복수의 저장 유닛을 포함할 수 있다.
송수신기는 프로세서와 다른 유닛 또는 네트워크 요소 간의 콘텐츠 교환을 구현하도록 구성된다. 구체적으로, 송수신기는 장치의 통신 인터페이스일 수 있고, 송수신기 회로 또는 통신 유닛일 수 있다. 송수신기는 대안으로 프로세서의 통신 인터페이스 또는 송수신기 회로일 수 있다. 선택적으로, 송수신기는 송수신기 칩일 수 있다. 송수신기는 전송 유닛 및/또는 수신 유닛을 더 포함할 수 있다. 가능한 구현예에서, 송수신기는 적어도 하나의 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 다른 가능한 구현예에서, 송수신기는 대안으로 소프트웨어 형태로 구현된 유닛일 수 있다. 본 출원의 실시예에서, 프로세서는 송수신기를 사용하여 다른 유닛 또는 네트워크 요소와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 송수신기를 사용하여 다른 네트워크 요소로부터 콘텐츠를 획득하거나 수신한다. 프로세서와 송수신기가 물리적으로 분리된 두 개의 구성요소이면, 프로세서는 송수신기를 사용하지 않고 장치의 다른 유닛와 콘텐츠를 교환할 수 있다.
가능한 구현예에서, 프로세서, 메모리 및 송수신기는 버스를 통해 연결될 수 있다. 버스는 주변 구성요소 상호연결(peripheral component interconnect, PCI) 버스, 확장형 산업 표준 아키텍처(extended industry standard architecture, EISA) 버스 등일 수 있다. 버스는 주소 버스, 데이터 버스, 제어 버스 등으로 분류될 수 있다.
본 출원의 실시예에서, "예" 또는 "예를 들어"와 같은 단어는 예, 예시 또는 설명을 제공함을 나타내기 위해 사용된다. 본 출원의 실시예에서 "예" 또는 "예를 들어"로서 설명된 임의의 실시예 또는 설계 방식이 다른 실시예 또는 설계 방식보다 더 바람직하거나 더 많은 이점을 갖는 것으로 설명되어서는 안 된다. 정확하게, "예" 또는 "예를 들어"와 같은 단어의 사용은 구체적인 방식으로 상대적인 개념을 제시하기 위한 것이다.
본 출원의 실시예에서, 이해의 편의를 위해, 설명을 위해 복수의 예가 사용된다. 그러나 이러한 예는 단지 예일 뿐이며, 이러한 예가 본 출원을 구현하기 위한 최상의 구현이라는 의미는 아니다.
본 출원의 실시예에서는 설명의 편의를 위해 요청 메시지, 응답 메시지 및 다양한 다른 메시지의 명칭이 사용된다. 그러나 이러한 메시지는 전달해야 하는 콘텐츠 또는 구현해야 하는 기능을 설명하기 위한 예일 뿐이다. 메시지의 구체적인 명칭은 본 출원에 대한 한정사항이 아니다. 예를 들어, 메시지는 제1 메시지, 제2 메시지 및 제3 메시지일 수 있다. 이러한 메시지는 특정 메시지이거나, 메시지의 일부 필드일 수 있다. 이러한 메시지는 대안으로 다양한 서비스 작업을 나타낼 수 있다.
또한, 본 출원의 측면 또는 특징은 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용하는 방법, 장치 또는 제품으로서 구현될 수 있다. 본 출원에서 사용되는 "제품(product)"이라는 용어는 임의의 컴퓨터로 판독 가능한 구성요소, 캐리어 또는 매체로부터 액세스될 수 있는 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터로 판독 가능한 매체로는 다음을 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다: 자기 저장 구성요소(예: 하드 디스크, 플로피 디스크 또는 자기 테이프), 광 디스크(예: 컴팩트 디스크(compact disc, CD) 또는 디지털 다목적 디스크(digital versatile disc, DVD)), 스마트 카드 및 플래시 메모리 구성요소(예: 소거 가능한 프로그램 가능한 판독 전용 메모리(erasable programmable read-only memory, EPROM), 카드, 스틱 또는 키 드라이브). 또한, 본 명세서에 기재된 다양한 저장 매체는 정보를 저장하도록 구성된 하나 이상의 기기 및/또는 다른 기계로 판독한 가능 매체를 나타낼 수 있다. 용어 "기계로 판독 가능한 매체"는 명령어 및/또는 데이터를 저장, 수용 및/또는 실어 전달할 수 있는 무선 채널 및 다양한 다른 매체를 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.
당업자는 본 명세서에 개시된 실시예에서 설명된 예와 결합하여, 유닛 및 알고리즘 단계가 전자적인 하드웨어 또는 컴퓨터 소프트웨어와 전자적인 하드웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알 수 있다. 기능이 하드웨어에 의해 수행되는지 소프트웨어에 의해 수행되는지의 여부는 기술적 방안의 구체적인 애플리케이션 및 설계 제약에 따라 다르다. 당업자는 각각의 특정 애플리케이션에 대해 설명된 기능을 구현하기 위해 상이한 방법을 사용할 수 있지만, 그러한 구현이 본 출원의 범위를 벗어나는 것으로 간주되어서는 안 된다.
편리하고 간단한 설명을 위해, 전술한 시스템, 장치 및 유닛의 자세한 작동 프로세스에 대해서는, 전술한 방법 실시예에서의 대응하는 프로세스를 참조한다는 것을 당업자라면 명확하게 이해할 수 있을 것이다. 자세한 내용은 여기서 다시 설명하지 않는다.
본 출원에서 제공되는 여러 실시예에서, 개시된 시스템, 장치 및 방법은 다른 방식으로 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 설명된 장치 실시예는 단지 예일 뿐이다. 예를 들어, 유닛 분할은 단순히 논리적 기능 분할이며 실제 구현에서는 다른 분할일 수 있다. 예를 들어, 복수의 유닛 또는 구성요소가 다른 시스템에 결합 또는 통합될 수 있거나, 일부 기능이 무시되거나 수행되지 않을 수 있다. 또한, 표시되거나 논의된 상호결합 또는 직접결합 또는 통신 연결은 일부 인터페이스를 사용하여 구현될 수 있다. 장치 또는 유닛 간의 간접 결합 또는 통신 연결은 전자적 형태, 기계적 형태 또는 다른 형태로 구현될 수 있다.
별개의 부분으로 기술된 유닛은 물리적으로 분리될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있고, 유닛으로 표시되는 부분은 물리 유닛일 수도 있고 아닐 수도 있으며, 한 곳에 있을 수도 있고, 복수의 네트워크 유닛에 분산될 수도 있다. 일부 또는 모든 유닛은 실시예의 방안의 목적을 달성하기 위해 실제 요건에 기초하여 선택될 수 있다.
또한, 본 출원의 실시예에서의 기능 유닛은 하나의 처리 유닛에 통합될 수 있거나, 각각의 유닛이 물리적으로 단독으로 존재할 수 있거나, 둘 이상의 유닛이 하나의 유닛에 통합될 수 있다.
기능이 소프트웨어 기능 유닛의 형태로 구현되어 독립적인 제품으로 판매 또는 사용되는 경우, 기능은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 이러한 이해를 바탕으로, 본 출원의 본질적인 기술적 방안, 또는 종래 기술에 기여하는 부분, 또는 기술적 방안의 일부는 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 저장 매체에 저장되며, 컴퓨터 기기(개인용 컴퓨터, 서버, 네트워크 장치 등일 수 있음)에 본 출원의 실시예에서 설명된 방법의 모든 단계 또는 일부 단계를 수행하도록 명령하는 여러 명령어를 포함한다. 전술한 저장 매체로는 USB 플래시 드라이브, 탈착식 하드 디스크, 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 자기 디스크 또는 광학 디스크와 같은 프로그램 코드를 저장할 수 있은 모든 매체를 포함한다.
이상의 설명은 본 출원의 구체적인 구현예일 뿐이며, 본 출원의 보호 범위를 한정하려는 의도는 아니다. 본 출원에 개시된 기술적 범위 내에서 당업자에 의해 용이하게 파악되는 임의의 변형 또는 대체는 본 출원의 보호 범위 내에 속한다. 따라서 본 출원의 보호 범위는 청구 범위의 보호 범위에 따라야 한다.
Claims (48)
- 통신 방법으로서,
정책 제어 네트워크 요소가 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 조회 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하기 위한 것임 -; 및
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소로부터 제1 응답 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 응답 정보는 상기 제1 조회 정보를 사용하여 요청되는 상기 서비스 품질 정보를 포함함 -
를 포함하는 통신 방법. - 제1항에 있어서,
상기 서비스 품질 정보는 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 제1 조회 정보는 시간 정보를 포함하고, 상기 제1 조회 정보는 상기 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 획득하기 위한 것인, 통신 방법. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 조회 정보는 공간 정보를 포함하고, 상기 제1 조회 정보는 상기 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 획득하기 위한 것인, 통신 방법. - 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계; 또는
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 제5항에 있어서,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계는,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮다고 결정하는 단계; 및
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계를 포함하는, 통신 방법. - 제5항에 있어서,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계는,
상기 정책 제어 네트워크 요소가, 상기 서비스 품질 정보가 미리 설정된 조건보다 낮지 않다고 결정하는 단계; 및
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 상기 서비스에 적용하는 단계를 포함하는, 통신 방법. - 제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스 품질 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보를 조정하는 단계는,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소에 제1 요청 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 요청함 -;
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 데이터 분석 네트워크 요소로부터 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 수신하는 단계; 및
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터를 조정하는 단계를 포함하는, 통신 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제1 요청 정보는 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값으로서 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는 추천 값을 요청하며;
상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 각각은 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 통신 방법. - 제9항에 있어서,
상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함하는, 통신 방법. - 제9항 또는 제10항에 있어서,
상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수(mean-opinion-score) 값 범위 요건을 포함하는, 통신 방법. - 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제8항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 요청 정보를 전송하기 전에, 상기 통신 방법은, 상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 서비스가 테스트 단계에 있다고 결정하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는, 통신 방법. - 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 정책 제어 네트워크 요소가 서비스 서버로부터의 제2 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제2 요청 정보는 제1 사용자에 대한 서비스 설정을 요청함 -; 및
상기 정책 제어 네트워크 요소가 상기 제1 사용자의 사용자 카테고리 정보 및/또는 상기 서비스에 대한 상기 제1 사용자의 서비스 품질 요건 및 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹에 기초하여, 상기 제1 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 타깃 서비스 품질 파라미터 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 통신 방법으로서,
데이터 분석 네트워크 요소가 정책 제어 네트워크 요소로부터 제1 조회 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 조회 정보는 서비스 품질 정보를 획득하기 위한 것임 -; 및
상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소에 제1 응답 정보를 전송하는 단계 - 상기 제1 응답 정보는 상기 제1 조회 정보를 사용하여 요청된 서비스 품질 정보를 포함함 -
를 포함하는 통신 방법. - 제16항에 있어서,
상기 서비스 품질 정보는, 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보가 서비스 요건을 충족하는 정도를 반영하는 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제16 항 또는 제17항에 있어서,
상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 조회 정보에 기초하여 상기 서비스 품질 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 제16항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 응답 정보는 시간 정보를 포함하고, 상기 제1 응답 정보는 상기 시간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제16항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 응답 정보는 공간 정보를 포함하고, 상기 제1 응답 정보는 상기 공간 정보에 대응하는 서비스 품질 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제16항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 정책 제어 네트워크 요소로부터 제1 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값을 요청함 -; 및
상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 상기 정책 제어 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 제21항에 있어서,
상기 제1 요청 정보는 상기 서비스에 대한 서비스 품질 요건 및/또는 사용자 카테고리 정보를 더 포함하고, 상기 제1 요청 정보는 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 추천 값으로서 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는 추천 값을 요청하며;
상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹 각각은 상기 서비스 품질 요건 및/또는 상기 사용자 카테고리 정보에 대응하는, 통신 방법. - 제21항 또는 제22항에 있어서,
상기 데이터 분석 네트워크 요소가 상기 제1 요청 정보에 기초하여 상기 서비스의 서비스 품질 파라미터 정보의 하나 이상의 추천 값 그룹을 결정하는 단계를 더 포함하는 통신 방법. - 제22항 또는 제23항에 있어서,
상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 복수의 서비스 품질 요건을 포함하는, 통신 방법. - 제22항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 서비스 품질 요건은 상기 서비스에 대한 평균 의견 점수 값 범위 요건을 포함하는, 통신 방법. - 제22항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 카테고리 정보는 복수의 사용자 카테고리 정보를 포함하는, 통신 방법. - 제21항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 요청 정보는 제1 지시 정보를 더 포함하고, 상기 제1 지시 정보는 상기 서비스가 테스트 단계에 있음을 지시하는 데 사용되는, 통신 방법. - 서비스 품질 평가 데이터를 획득하는 방법으로서,
제1 네트워크 기기가 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 제1 네트워크 기기가 상기 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 상기 이력 네트워크 데이터에 기초하여 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 획득하는 단계
를 포함하는 방법. - 제28항에 있어서,
상기 제1 네트워크 기기가 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터 및 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터를 획득하는 단계는,
상기 제1 네트워크 기기가 상기 서비스의 서버로부터 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 제1 네트워크 기기가 네트워크로부터, 상기 서비스의 사용자 레벨 이력 서비스 품질 관찰 데이터에 대응하는 이력 네트워크 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 방법. - 제28항에 있어서,
상기 제1 네트워크 기기가 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 정책 제어 기능 네트워크 요소에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제30항에 있어서,
상기 방법은, 상기 제1 네트워크 기기가 상기 정책 제어 기능 네트워크 요소로부터 제5 요청 정보를 수신하는 단계 - 상기 제5 요청 정보는 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 요청함 -를 더 포함하고;
상기 제1 네트워크 기기가 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 정책 제어 기능 네트워크 요소에 전송하는 단계는,
상기 제1 네트워크 기기가 상기 정책 제어 기능 네트워크 요소에, 상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터를 전송하는 단계를 포함하는, 방법. - 제31항에 있어서,
상기 제3 사용자에 대응하는, 상기 서비스의 사용자 레벨 서비스 품질 평가 데이터는 상기 제3 사용자에 대응하고 상기 제1 네트워크 기기에 의해 평가되는 사용자 레벨 서비스 품질 값 범위를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하는 네트워크 기기.
- 제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하는 네트워크 기기.
- 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하는 네트워크 기기.
- 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 칩.
- 제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 칩.
- 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 칩.
- 컴퓨터 프로그램을 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법이 구현되는,
컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체. - 컴퓨터 프로그램을 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 따른 방법이 구현되는,
컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체. - 컴퓨터 프로그램을 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법이 구현되는,
컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체. - 네트워크 기기로서,
명령어를 저장하도록 구성된 메모리; 및
상기 네트워크 기기가 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록, 상기 메모리로부터 상기 명령어를 호출하고 상기 명령어를 실행하도록 구성된 프로세서
를 포함하는 네트워크 기기. - 네트워크 기기로서,
명령어를 저장하도록 구성된 메모리; 및
상기 네트워크 기기가 제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록, 상기 메모리로부터 상기 명령어를 호출하고 상기 명령어를 실행하도록 구성된 프로세서
를 포함하는 네트워크 기기. - 네트워크 기기로서,
명령어를 저장하도록 구성된 메모리; 및
상기 네트워크 기기가 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록, 상기 메모리로부터 상기 명령어를 호출하고 상기 명령어를 실행하도록 구성된 프로세서
를 포함하는 네트워크 기기. - 제1항 내지 제15항, 제16항 내지 제27항, 또는 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 프로세서.
- 제1항 내지 제15항, 제16항 내지 제27항, 또는 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된 장치.
- 정책 제어 네트워크 요소 및 데이터 분석 네트워크 요소를 포함하는 통신 시스템으로서,
상기 정책 제어 네트워크 요소는 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하고;
상기 데이터 분석 네트워크 요소는 제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하는,
통신 시스템. - 제1 네트워크 기기 및 상기 제1 네트워크 기기와 통신하도록 구성된 서버를 포함하는 통신 시스템으로서,
상기 제1 네트워크 기기는 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 유닛을 포함하는,
통신 시스템.
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|---|---|---|---|---|
| WO2020256605A1 (en) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Evaluating overall network resource congestion before scaling a network slice |
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| CN113597021B (zh) * | 2020-04-30 | 2023-11-17 | 华为技术有限公司 | 一种通信方法、装置及系统 |
| CN114143217A (zh) * | 2020-08-14 | 2022-03-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种允许nssai确定方法、网络设备及存储介质 |
| CN112311600A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 亚信科技（中国）有限公司 | 基于网络数据分析的策略建议生成方法、装置 |
| CN112311598A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 亚信科技（中国）有限公司 | 网络中的数据信息分析方法、装置 |
| CN114666423A (zh) * | 2020-12-04 | 2022-06-24 | 中兴通讯股份有限公司 | Tcp流的调整方法和系统 |
| WO2022141279A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 华为技术有限公司 | 业务体验模型的确定方法及通信装置 |
| CN114765578A (zh) * | 2021-01-11 | 2022-07-19 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种服务质量控制方法及相关设备 |
| CN116112946A (zh) * | 2021-11-10 | 2023-05-12 | 华为技术有限公司 | 一种通信方法及装置 |
| CN113965907B (zh) * | 2021-11-17 | 2024-06-07 | 交控科技股份有限公司 | 业务配置方法用于轨道交通应用场景的、核心网设备以及存储介质 |
| CN118042482A (zh) * | 2022-11-11 | 2024-05-14 | 华为技术有限公司 | 通信方法、电子设备、通信系统、介质、芯片和程序产品 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02183635A (ja) * | 1989-01-09 | 1990-07-18 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 路車間通信システム |
| KR20160129189A (ko) * | 2015-04-29 | 2016-11-09 | 주식회사에어플러그 | 무선 데이터 서비스를 이용할 수 있게 하는 접속기기의 유형에 따라 데이터 서비스의 품질을 적응적으로 확인하는 방법 및 장치 |
| KR20180031250A (ko) * | 2016-09-19 | 2018-03-28 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 기지국장치 및 단말장치와, QoS 제어방법 |
| WO2018097601A1 (ko) * | 2016-11-27 | 2018-05-31 | 엘지전자(주) | 무선 통신 시스템에서의 등록 해제 방법 및 이를 위한 장치 |
| JP2018515008A (ja) * | 2015-03-31 | 2018-06-07 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 通信接続の制御方法及び装置 |
| US20180199240A1 (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and methods for session management |
| US20180262924A1 (en) * | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and Method of Network Policy Optimization |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8139598B2 (en) | 2005-03-21 | 2012-03-20 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Automatic QoS configuration |
| EP2417796A4 (en) * | 2009-10-31 | 2012-07-04 | Huawei Tech Co Ltd | METHOD IN A WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM FOR DETERMINING SERVICE FILLING |
| WO2012018477A2 (en) * | 2010-07-26 | 2012-02-09 | Seven Networks, Inc. | Distributed implementation of dynamic wireless traffic policy |
| CN102306336A (zh) * | 2011-06-10 | 2012-01-04 | 浙江大学 | 基于协同过滤和QoS感知的服务选择框架 |
| CN103782555A (zh) * | 2012-09-06 | 2014-05-07 | 华为技术有限公司 | 控制网络传输时延的方法、服务质量控制实体和通信设备 |
| JP6439048B2 (ja) * | 2014-11-28 | 2018-12-19 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | サービス指向ネットワーク自動作成に基づくカスタマイズされた仮想無線ネットワークを提供するためのシステム及び方法 |
| US10142889B2 (en) * | 2016-05-13 | 2018-11-27 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and system for providing guaranteed quality of service and quality of experience channel |
| US10362507B2 (en) * | 2016-06-10 | 2019-07-23 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Systems and method for quality of service monitoring, policy enforcement, and charging in a communications network |
| US10972575B2 (en) * | 2017-06-02 | 2021-04-06 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and system for supporting edge computing |
| US11051192B2 (en) * | 2017-08-11 | 2021-06-29 | Convida Wireless, Llc | Network data analytics in a communications network |
| US10939447B2 (en) * | 2018-01-22 | 2021-03-02 | Qualcomm Incorporated | Policy-based control of reliability request for eV2X |
| US10680958B2 (en) * | 2018-01-31 | 2020-06-09 | Salesforce.Com, Inc. | Policy enforcement as a service for third party platforms |
| US11140047B2 (en) * | 2018-04-09 | 2021-10-05 | Intel Corporation | Network data analytics function (NWDAF) influencing fifth generation (5G) quality of service (QoS) configuration and adjustment |
| WO2019225929A1 (en) * | 2018-05-21 | 2019-11-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for utilizing data collection and analysis function in wireless communication system |
| US11425583B2 (en) * | 2019-04-02 | 2022-08-23 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Network data collection method from application function device for network data analytic function |
| US11706110B2 (en) * | 2019-07-12 | 2023-07-18 | Verizon Patent And Licensing Inc. | System and method of closed loop analytics for network automation |
| EP4085700A4 (en) * | 2020-01-03 | 2023-06-07 | Samsung Electronics Co., Ltd. | METHOD AND DEVICE FOR REGISTRATION OF NETWORK SLICES IN A WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM |
| US11316793B2 (en) * | 2020-05-19 | 2022-04-26 | Verizon Patent And Licensing Inc. | System and method for service level agreement assurance in transport domain |
| US11553463B2 (en) * | 2021-02-12 | 2023-01-10 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Systems and methods of application to network slice mapping |
-
2018
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02183635A (ja) * | 1989-01-09 | 1990-07-18 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 路車間通信システム |
| JP2018515008A (ja) * | 2015-03-31 | 2018-06-07 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 通信接続の制御方法及び装置 |
| KR20160129189A (ko) * | 2015-04-29 | 2016-11-09 | 주식회사에어플러그 | 무선 데이터 서비스를 이용할 수 있게 하는 접속기기의 유형에 따라 데이터 서비스의 품질을 적응적으로 확인하는 방법 및 장치 |
| KR20180031250A (ko) * | 2016-09-19 | 2018-03-28 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 기지국장치 및 단말장치와, QoS 제어방법 |
| WO2018097601A1 (ko) * | 2016-11-27 | 2018-05-31 | 엘지전자(주) | 무선 통신 시스템에서의 등록 해제 방법 및 이를 위한 장치 |
| US20180199240A1 (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and methods for session management |
| US20180262924A1 (en) * | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Huawei Technologies Co., Ltd. | System and Method of Network Policy Optimization |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 3GPP TR 23.791 V1.1.0* * |
| Huawei et al., S2-187260, Update Solution for Key Issue 5: NWDAF-Assisted QoS Profile Provisioning, 3GPP TSG SA WG2 #128, 3GPP 서버공개일(2018.07.06.) * |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |