KR20230004761A - 사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체 - Google Patents

사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체 Download PDF

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KR20230004761A
KR20230004761A KR1020227040883A KR20227040883A KR20230004761A KR 20230004761 A KR20230004761 A KR 20230004761A KR 1020227040883 A KR1020227040883 A KR 1020227040883A KR 20227040883 A KR20227040883 A KR 20227040883A KR 20230004761 A KR20230004761 A KR 20230004761A
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산즈 천
후청 왕
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다탕 모바일 커뮤니케이션즈 이큅먼트 코포레이션 리미티드
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Abstract

본 개시는 사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체를 공개하였으며, 상기 방법은, 네트워크 데이터 분석 기능이 세션 관리 기능 및/또는 애플리케이션 기능의 애플리케이션에 관한 데이터 분석 요청을 수신한 후, 세션 관리 기능 및 애플리케이션 기능으로부터 수집한 애플리케이션 실행 데이터에 대해 분석을 진행하여, UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치와, 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계를 포함하는 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하고; 네트워크 데이터 분석 기능이 세션 관리 기능 및/또는 애플리케이션 기능에 데이터 분석 결과를 제공하여, 세션 관리 기능이 분석 결과를 토대로 사용자 평면 경로를 최적화하도록 하고, 애플리케이션 기능이 분석 결과를 토대로 타겟 애플리케이션의 위치를 조정할 수 있도록 하는 것을 포함한다.

Description

사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체
본 출원은 2020년 4월 30일 중국에 제출한 중국 특허 출원 제 No.202010363629.8호의 우선권을 주장하며, 그 전체 내용을 본 출원에 원용한다.
본 개시는 무선 통신 기술분야에 관한 것으로, 특히 사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체에 관한 것이다.
모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC) 기술은 컴퓨팅 저장 능력과 트래픽 서비스 능력을 네트워크 에지로 리로케이션하여, 데이터를 클라우드로 반환하지 않고, 클라우드에서 데이터를 왕복하는데 필요한 대기 시간 및 네트워크 비용을 감소한다. 5G 기반 분산 클라우드 인프라는, 에지 클라우드화에 5G 사용자 평면 및 5G MEC(모바일 에지 컴퓨팅, Mobile Edge Computing) 노드를 구축하고, 5G MEC 노드는 MEC 애플리케이션 플랫폼을 제공하여 제3 자 애플리케이션에 대해 구성하고 관리하는 능력을 실현한다. 사용자는 MEC 애플리케이션을 통하여 서비스를 획득할 수 있다.
도 1은 에지 컴퓨팅 네트워크의 아키텍처 예시도이며, 도시된 에지 컴퓨팅 네트워크 아키텍처에서, 만약 UE(사용자 기기, User Equipment)가 에지 컴퓨팅 서버에 액세스하여야 한다면, 먼저 로컬 데이터 네트워크의 PDU(프로토콜 데이터 유닛, Protocol Data Unit) 세션을 구축하여야 한다. PDU 세션을 구축하는 주요 단계는 다음과 같다.
1. UE가 PDU 세션 창립 요청을 SMF(세션 관리 기능, Session Management Function)에 송신하고, 요청에는 슬라이스(slice) 선택 보조 정보 및 데이터 네트워크 네임(name)이 캐리되며;
2. SMF가 UE의 요청을 수락하는 것을 확정한 후, UE를 위해 PDU 세션을 창립한다. SMF는 구축될 PDU 세션을 위해 사용자 평면 앵커(anchor)를 선택하여야 하며, 즉 UPF(사용자 평면 기능, User Plane Function)이다. SMF는 하기의 정보들을 고려하여 UPF를 선택/재석택하되, 상기 정보는,
UPF의 동적 부하;
만약 NWDAF(네트워크 데이터 분석 기능, Network Data Analytics Function)를 구성하였다면, NWDAF로부터 UPF 부하의 분석(즉 통계 또는 예측)을 수신하는 것;
UPF 위치;
UE 위치 정보;
만약 NWDAF를 구성하였다면, NWDAF로부터 UE 이동성의 분석(즉 통계 또는 예측)을 수신하는 것;
UPF가 특정 UE 세션에 필요한 용량 및 능력에 대한 지원 상황;
DNN(데이터 네트워크 네임, Data Network Name);
PDU 세션 타입(즉 IPv4，IPv6，IPv4v6，Ethernet 타입 or 구조가 없는 타입) 및 (만약 사용 가능하다면)정적 IP 주소/접두사(prefix);
해당 PDU session이 선택한 SSC mode(SSC 모드; SSC: 세션/서비스 연결성, Session / Service Continuity);
UE의 서브스크립션 데이터(Subscription data); 및
DNAI(데이터 네트워크 액세스 식별자, DN Access Identifier)이다.
3. SMF가 UE에 PDU 세션 구축 수신 메시지를 송신하고, 액세스망에 사용자 평면 경로 구성 정보를 송신하며, 선정한 UPF에 요청 메시지를 송신하여, 사용자 평면 전송 경로의 구성을 완성한다.
관련기술의 단점은, UE와 에지 컴퓨팅 서버 사이의 사용자 평면 경로의 선택이 최적해(optimum solution)가 아닐 수 있다는 것이다.
본 개시는 사용자 평면 기능의 확정과 정보 제공 방법, 기기 및 매체를 제공하여, UE와 에지 컴퓨팅 서버 사이의 사용자 평면 경로의 선택이 최적해가 아닐 수 있는 문제를 해결한다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 방법을 제공하며, 상기 UPF의 확정 방법은,
SMF가 NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
SMF가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, SMF가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID를 SMF가 획득하는 단계;
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 serving anchor UPF를 매칭하는 단계; 및
SMF가 해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF로 확정하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 UPF의 확정 방법은,
NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 단계; 를 더 포함한다.
실시에서, 상기 UPF의 확정 방법은,
SMF가 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 단계; 를 더 포함한다.
실시에서, 하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
UL-CL 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것이다.
실시에서, SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트(Packet Loss Rate);
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
본 개시의 실시예는 정보 제공 방법을 제공하며, 상기 정보 제공 방법은,
NWDAF가 SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
NWDAF가 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, NWDAF가 SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득된다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프(Timestamp), 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과는, 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, AF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 사용자 체험; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF 및/또는 AF에 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은, 평균 전송 레이트; 최대 전송 레이트; 평균 전송 지연; 최대 전송 지연; 평균 패킷 로스 레이트; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, NWDAF가 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계는,
Timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 단계; 및
기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계; 를 포함한다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 방법을 제공하며, 상기 UPF의 확정 방법은,
UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, EC AS가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 UPF의 확정 방법은,
EC AS가 AF request influence traffic routing 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 단계; 를 더 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
본 개시의 실시예는 SMF를 제공하며, 상기 SMF는,
메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID를 획득하는 단계;
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 serving anchor UPF를 매칭하는 단계; 및
해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF로 확정하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 SMF는,
NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, 상기 SMF는,
선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, 하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
UL-CL 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것이다.
실시에서, NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
본 개시의 실시예는 NWDAF를 제공하며, 상기 NWDAF는,
메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득된다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과는, 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, AF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 사용자 체험; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF 및/또는 AF에 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은, 평균 전송 레이트; 최대 전송 레이트; 평균 전송 지연; 최대 전송 지연; 평균 패킷 로스 레이트; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계는,
Timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 단계; 및
기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계; 를 포함한다.
본 개시의 실시예는 EC AS를 제공하며, 상기 EC AS는,
메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, EC AS가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 EC AS는,
EC AS가 AF request influence traffic routing 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 장치를 제공하며, 상기 UPF의 확정 장치는,
NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 SMF 송신 모듈;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 SMF 수신 모듈; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하기 위한 SMF 확정 모듈; 을 포함한다.
본 개시의 실시예는 정보 제공 장치를 제공하며, 상기 정보 제공 장치는,
SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하기 위한 NWDAF 수신 모듈;
상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 NWDAF 생성 모듈; 및
사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 것이거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 NWDAF 송신 모듈; 을 포함한다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 장치를 제공하며, 상기 UPF의 확정 장치는,
UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 EC AS 송신 모듈;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 EC AS 수신 모듈; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하기 위한 것이되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 EC AS 확정 모듈; 을 포함한다.
본 개시의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 상술한 UPF의 확정 방법, 정보 제공 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있다.
본 개시의 유익한 효과는 다음과 같다.
본 개시의 실시예에서 제공하는 기술방안에서, NWDAF는 SMF 및/또는 AF의 애플리케이션에 관한 데이터 분석 요청을 수신한 후, NWDAF는 SMF 및/또는 AF로부터 수집한 애플리케이션 실행 데이터에 대해 분석을 진행하며, 예컨대, 생성된 데이터 분석 결과에는 애플리케이션의 위치, UE가 소재하는 위치 영역, 사용자 평면 앵커 위치의 조합에 대응하는 트래픽 체험 또는 트래팩 실행 성능 등이 포함될 수 있으며; SMF 및/또는 AF에 데이터 분석 결과를 제공하며, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되어, SMF가 분석 결과를 토대로 사용자 평면 경로를 최적화할 수 있도록 하고, AF가 분석 결과를 토대로 타겟 애플리케이션의 위치를 조정할 수 있도록 한다.
따라서, 본 방안은 UE와 에지 컴퓨팅 서버 사이의 사용자 평면 경로를 선택할 때, DNS에서 검색하는 것으로만 선택하는 것이 아니라, 사용자 체험 또는 트래픽 성능의 관점으로부터 전송 경로를 고려하고 타겟 트래픽 서버를 선택할 수 있으므로, 사용자 체험 및 트래픽 성능을 보장한다.
여기서 설명되는 도면들은 본 개시에 대한 이해를 돕기 위한 것으로, 본 개시의 일부를 구성하며, 본 개시의 예시적인 실시예와 그 설명은 본 개시를 해석하기 위한 것이며, 본 개시에 대한 부당한 한정을 구성하지 않는다. 도면에서,
도 1은 배경기술에 따른 에지 컴퓨팅 네트워크의 아키텍처 예시도이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 네트워크 데이터 분석을 지원하는 5GC 아키텍처 예시도이다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 NWDAF 측의 정보 제공 방법의 실시 흐름 예시도이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 SMF 측의 UPF의 확정 방법의 실시 흐름 예시도이다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른 AF 측의 UPF의 확정 방법의 실시 흐름 예시도이다.
도 6은 본 개시의 실시예 2에 따른 NWDAF가 SMF에 데이터 분석 결과를 제공하는 흐름 예시도이다.
도 7은 본 개시의 실시예 3에 따른 NWDAF가 AF에 데이터 분석 결과를 제공하는 흐름 예시도이다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따른 SMF의 구조 예시도이다.
도 9는 본 개시의 실시예에 따른 NWDAF의 구조 예시도이다.
도 10은 본 개시의 실시예에 따른 EC AS의 구조 예시도이다.
발명자들은 발명과정에서 다음과 같은 점에 주목하였다.
관련기술에서, UE와 에지 컴퓨팅 서버 사이의 사용자 평면 경로는 주로 SMF에서 UE 위치 및 네트워크 토폴로지(topology) 정보에 따라 선택하며, 에지 컴퓨팅 서버는 단지 DNS(도메인 네임 서비스, Domain Name Service) 검색에만 의존하여 선택되기에, 사용자 트래픽 체험을 고려하지 않아, 최적이 아닌 사용자 평면 경로 및 에지 컴퓨팅 서비스를 선택할 수 있으며, 사용자 체험 또는 트래픽 성능을 보장할 수 없다. 예컨대, UE 현재 위치에서, UPF1 및 UPF2가 서비스를 제공할 수 있고, UPF1은 DNAI(데이터 네트워크 액세스 식별자, DN Access Identifier)1에 연결되고, UPF2는 DNAI2에 연결되며, 그중, UPF1이 UE에 더 가까울 수 있지만, DNAI2 중의 트래픽 애플리케이션은 더 높은 사용자 체험을 제공할 수 있다. 관련기술에 따르면, SMF는 UPF2를 선택하지 않고, UPF1을 선택하여 서비스를 제공하기에, 높은 사용자 체험을 보장할 수 없다.
부분 에지 컴퓨팅 시나리오에서는, 차량 네트워크 환경하의 파노라마 합성, 협력 내비게이션, 충돌 경고 방송 등과 같은 단대단(end-to-end)의 사용자 트래픽 체험 또는 트래픽 성능을 효과적으로 보장하여야 한다. 전술한 원인으로, 현재 3GPP 네트워크에서, 선택된 경로가 사용자 트래픽 체험을 보장할 수 있는 최적의 경로임을 보장할 수 없다. 그 외, 에지 컴퓨팅 애플리케이션 서비스는 통상적으로 UE에서 DNS 검색 결과에 따라 확정하며, 선택된 에지 컴퓨팅 애플리케이션 서버도 가장 양호한 사용자 체험 또는 최적의 트래픽 성능을 보장할 수 없다.
따라서, 본 개시의 실시예는 NWDAF의 데이터 분석 결과를 토대로 사용자 평면 데이터 전송 경로를 창립 또는 수정하는 방안을 제안하여, UE가 최적의 사용자 평면 경로를 통하여 가장 적합한 에지 컴퓨팅 트래픽 서버에 액세스하도록 하고, 사용자 트래픽 체험을 보장한다.
아래에서는 도면을 결부하여 본 개시의 구체적인 실시 형태에 대해 설명하려 한다.
설명 과정에서, 각각 SMF, AF와 NWDAF 측의 실시로부터 설명한 후, 본 개시의 실시예에 제시된 방안의 실시를 더 바람직하게 이해하기 위해, 이들의 배합으로 실시된 실시예를 더 제공한다. 이러한 설명방식은 이들이 무조건 배합 실시하거나, 또는 무조건 개별 실시하여야 함을 뜻하지는 않으며, 실제로 이들이 분리되어 실시될 때에도, 각자 자체 일측의 문제를 해결하지만, 이들이 결합되어 사용될 때, 더 양호한 기술적 효과를 획득한다.
먼저 NWDAF에 대해 설명한다.
도 2는 네트워크 데이터 분석을 지원하는 5GC 아키텍처 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 해당 아키텍처에서, NWDAF는 사업자가 관리하는 네트워크 분석 기능이며, NWDAF는 5GC(5G 코어망, 5G Core Network) 네트워크 기능, AF(애플리케이션 기능, Application Function) 및 OAM(조작 관리 및 유지보수, Operation Administration and Maintenance)에 데이터 분석 서비스를 제공할 수 있다. 분석 결과는 과거 통계 정보 또는 예측 정보일 수 있다. NWDAF는 하나 또는 복수 개의 네트워크 슬라이스를 서비스할 수 있다.
5GC에는 상이한 타입의 전용 분석을 제공하는 상이한 NWDAF 인스턴스(instance)가 있을 수 있다. 소비자 NF(네트워크 기능 엔티티, Network Function)가 적절한 NWDAF 인스턴스를 발견하여 특정 유형의 분석을 제공할 수 있도록 하기 위해, NWDAF 인스턴스는 NRF(네트워크 리포지토리 기능, Network Repository Function)에 등록시 그가 지원하는 Analytic ID(분석 식별자)를 제공하여야 하며, Analytic ID는 분석 타입을 대표한다. 이로서 소비자 NF는 NRF에 NWDAF 인스턴스를 검색할 시, Analytic ID를 제공하여 어떤 타입의 분석이 필요한지를 지시한다.
5GC 네트워크 기능 및 OAM은 NWDAF에서 제공하는 데이터 분석을 사용하여 네트워크 성능을 어떻게 향상시킬 것인지를 결정한다.
NWDAF는 관련기술 중의 서비스화 인터페이스를 이용하여 기타 5GC NF 및 OAM과 통신한다.
NWDAF의 데이터 분석 결과를 토대로 사용자 평면 데이터 전송 경로를 창립 또는 수정하는 방안에서, 관련 기기는 NWDAF에 UP optimization(UP 최적화; UP: 사용자 평면, User Plane)의 관련 입력 데이터에 대해 분석을 진행하도록 요청할 수 있으며; NWDAF는 데이터 분석 결과를 생성하며, 상기 데이터 분석 결과는, UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치와, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 트래픽 체험 또는 성능의 대응관계가 포함되며; NWDAF는 이러한 정보를 SMF 및 AF에 제공한다. SMF는 UE location(위치)에 따라, 최적의 QoE(체험 품질, Quality of Experience) 또는 performance(성능)를 제공할 수 있는 UP anchor(UP 앵커)를 선택할 수 있으며; AF는 service relocation(서비스 리로케이션)을 진행하여야 하는지 여부 및 target DNAI(타겟 DNAI; DNAI: 데이터 네트워크 액세스 식별자, Data network access identifier)를 재선택하여야 하는지 여부를 결정할 수도 있다.
아래에서는 각각 NWDAF, SMF, AF 측으로부터 설명한 후, 실시예를 제공하여 설명한다.
도 3은 NWDAF 측의 정보 제공 방법의 실시 흐름 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, NWDAF 측의 정보 제공 방법은,
단계 301로서, NWDAF가 SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
단계 302로서, NWDAF가 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
단계 303로서, 사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, NWDAF가 SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 지정된 애플리케이션은 주로 SMF 및/또는 AF가 UE를 위해 에지 컴퓨팅 서버를 획득하는 UPF(사용자 평면 기능, User Plane Function)를 제공하는 것을 확정할 시에 송신되는 EC Application(EC 애플리케이션; EC: 에지 컴퓨팅, Edge Computing)을 예로 들어 사용자 체험 분석 및/또는 EC Application의 성능 분석에 대해 설명한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득된다.
실시에서, 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 EC Application의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득된다.
1, 아래에서는 EC Application의 사용자 체험 분석 결과의 실시에 대해 설명한다.
실시에서, 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, EC Application에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, EC application에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, EC application의 식별자, EC application server에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 EC application server에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
AF로부터 수집한, EC application의 식별자, EC application server에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 EC Application에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
구체적으로, SMF의 요청 메시지에 UE 위치, 애플리케이션 식별자, 및/또는 슬라이스 식별자 등의 필터링 조건이 캐리되었을 경우, NWDAF는 SMF에 필터링 조건을 만족하는 최적의 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 제공한다.
실시에서, AF에 리턴된 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치;
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 사용자 체험;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
2, 아래에서는 EC Application의 성능 분석 결과의 실시에 대해 설명한다.
실시에서, 상기 EC Application의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, EC application에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, EC application에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, EC application의 식별자, EC application server에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 EC application server에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
상기 EC application의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
AF로부터 수집한, EC application의 식별자, EC application server에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 EC Application에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF 및/또는 AF에 상기 EC Application의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, NWDAF가 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계는,
Timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 단계; 및
기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 EC Application의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계; 를 포함한다.
도 4는 SMF 측의 UPF의 확정 방법의 실시 흐름 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 상기 SMF 측의 UPF의 확정 방법은,
단계 401로서, SMF가 NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
단계 402로서, SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
단계 403로서, SMF가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시에서, SMF가 상기 EC Application의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 EC Application의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID(애플리케이션 식별자)를 SMF가 획득하는 단계;
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 EC Application의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 serving anchor UPF(서빙 앵커 UPF)를 매칭하는 단계; 및
SMF가 해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF(새로운 앵커 UPF)로 확정하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 SMF 측의 UPF의 확정 방법은,
NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 단계; 를 더 포함한다.
실시에서, 상기 SMF 측의 UPF의 확정 방법은,
SMF가 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 단계; 를 더 포함한다.
serving anchor에 있어서, 하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
UL-CL(업링크 분류기, Uplink Classifier) 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point(분기점)를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것이다.
실시에서, SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 EC Application의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
도 5는 AF 측의 UPF의 확정 방법의 실시 흐름 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 상기 AF 측의 UPF의 확정 방법은,
단계 501로서, UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, EC AS(에지 컴퓨팅 애플리케이션 서버, Edge computing Application server)가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
단계 502로서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
단계 503로서, EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계; 를 포함할 수 있다.
실시에서, 상기 AF 측의 UPF의 확정 방법은,
EC AS가 AF request influence traffic routing(AF 요청 영향 트래픽 라우팅) 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 단계; 를 더 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 EC Application의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
구체적인 실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
아래에서는 실시예로 설명한다.
실시예 1:
본 예는 NWDAF가 데이터를 수집하고 EC Application의 사용자 체험 분석을 생성하는 실시를 설명한다.
하나의 3GPP 네트워크 상에 구성된 EC Application의 사용자 체험 분석을 생성하기 위해, NWDAF는 SMF 및 AF로부터 관련 데이터를 수집할 수 있다.
SMF로부터 수집한 데이터는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
Figure pct00001
AF로부터 수집한 데이터는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
Figure pct00002
NWDAF는 timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시킬 수 있다. NWDAF는 기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩할 수 있으며, 생성한 데이터 분석 결과는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
[표 1] EC Application의 사용자 체험 분석(>는 이러한 테이블 사이에 포함 관계가 존재함을 나타냄)
Figure pct00003
실시예 2:
본 예는 NWDAF가 SMF에 각 EC Application의 사용자 체험 분석을 제공하는 실시를 설명한다.
NWDAF에서 제공하는 데이터 분석 내용은 표 1 중의 내용을 포함한다. 그 외, SMF가 사용자 체험 분석을 요청할 때, NWDAF에 사용자 체험 또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF(앵커 UPF) 추천 정보를 직접 제공하도록 요구할 수도 있다.
도 6은 본 개시의 실시예 2에 따른 NWDAF가 SMF에 데이터 분석 결과를 제공하는 흐름 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, NWDAF에서 제공한 분석을 토대로, SMF는 UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시 사용자 평면 경로의 최적화를 진행할 수 있으며, 프로세스는 다음과 같다.
단계 601에서, PDU Session을 구축한다.
UE는 PDU 세션을 창립하며, 캐리된 S-NSSAI(싱글 네트워크 슬라이스 선택 보조 정보, Single-Network Slice Selection Assistance Information) 및 DNN은 해당 PDU 세션이 에지 네트워크에 액세스할 것임을 나타낸다.
단계 602에서, UPF와 SMF가 PFD management(PFD 관리; PFD: 패킷 플라우 설명자)를 진행한다.
에지 네트워크에 액세스하는 최적의 경로를 확정하기 위해, SMF는 하기의 방식을 가질 수 있되,
방식 A에서, 애플리케이션 검측을 진행하여, UE가 액세스하는 애플리케이션(application identifier에 의해 식별됨)을 획득하는 것; 및
방식 B에서, NWDAF에 에지 애플리케이션에 액세스하는 데이터 분석을 제공하도록 요청하는 것이다.
SMF는 UDR로부터 해당 PDU 세션의 PFD를 획득하고, PDR(데이터 패킷 검측 규칙, Packet Detection Rule)을 생성하여 UPF에 구성한다. SMF가 PDR을 구성할 경우, UPF에 애플리케이션 검측을 진행하도록 더 요청하며, 즉 UE가 전송하는 데이터 패킷에 부합되는 PDR 식별자를 보고한다.
단계 603에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Subscribe(Nnwdaf_ 분석 서브스크립션 구독).
단계 604에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Notify(Nnwdaf_분석 서브스크립션 통지).
SMF가 NWDAF로부터 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 QoE 분석을 구독하지 않았다면, SMF는 NWDAF에 서브스크립션 요청을 송신하며, 요청에는 PFD로부터 획득된 application ID 및 UE의 위치가 캐리된다. NWDAF는 데이터 분석을 완성한 후, SMF에 EC Application의 사용자 체험 분석을 리턴한다.
단계 605에서, Data Traffic(데이터 전송).
UPF가 UE에서 전송된 데이터와 PDR이 매칭됨을 검측하였을 경우, SMF에 PDR의 rule ID를 보고하여, UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID를 SMF가 획득하도록 한다.
단계 606로서, Application detection(애플리케이션 검측).
단계 607에서, UPF re-selection(UPF 재선택).
만약 UE에서 액세스하는 애플리케이션의 application ID가 NWDAF에서 제공하는 EC application의 사용자 체험 분석과 매칭된다면, SMF는 UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 항목을 매칭한 후, 그중의 serving anchor UPF 정보를 획득한다. SMF는 해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF로 확정한다.
단계 608에서, Nsmf_EventExposure_Notification(Nsmf_이벤트 노출 통지)
단계 609에서, Application relocation(애플리케이션 리로케이션).
단계 610에서, Nsmf_EventExposure_AppRelocationInfo(Nsmf_이벤트 노출 애플리케이션 리로케이션 통지).
SMF가 anchor UPF를 개변하기 전에, 관련기술에 따라 AF에 사용자 평면 앵커 개변 및 타겟 DNAI를 통지하고 송신한다. 애플리케이션층은 Application relocation을 수행할 수 있다. 이 때 AF는 application relocation을 완성한 후, SMF에 확인을 송신하여야 한다.
단계 611에서, 새로 선택된 anchor UPF를 사용하여, UE를 위해 데이터 전송 서비스를 제공한다.
SMF는 확인을 수신한 후, 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립한다. 구체적인 방식은,
방식 A로서, UL-CL 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
방식 B로서, UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point(분기점)를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
방식 C로서, UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것; 을 포함할 수 있다.
실시예 3:
본 예는 NWDAF가 AF에 EC Application의 사용자 체험 분석을 제공하는 실시를 설명한다.
NWDAF에서 제공하는 데이터 분석 내용은 하기의 내용을 포함한다.
[표 2] EC Application의 사용자 체험 분석(>는 이러한 테이블 사이에 포함 관계가 존재함을 나타냄)
Figure pct00004
그 외, AF가 사용자 체험 분석을 요청할 때, NWDAF에 사용자 체험/트래픽 성능을 보장할 수 있는 DNAI 추천 정보를 제공하도록 요구할 수도 있다.
도 7은 실시예 3에 따른 NWDAF가 AF에 데이터 분석 결과를 제공하는 흐름 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, NWDAF에서 제공한 분석을 토대로, AF는 UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시 최적의 애플리케이션 서버를 확정할 수 있으며, 프로세스는 다음과 같을 수 있다.
단계 701에서, PDU Session을 구축한다.
단계 702에서, Data Traffic.
UE는 PDU 세션을 창립하며, 캐리된 S-NSSAI 및 DNN은 해당 PDU 세션이 에지 네트워크에 액세스할 것임을 나타낸다. UE는 EC application server(에지 컴퓨팅 애플리케이션 서버)와 데이터 통신을 진행한다.
단계 703에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Subscribe.
단계 704에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Notify.
EC AS는 UE를 서비스하는 최적의 에지 컴퓨팅 서버를 확정하기 위해, NWDAF에 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 QoE 분석을 구독할 수 있다. 서브스크립션 요청에는 application ID 및 UE의 위치가 캐리된다. NWDAF는 데이터 분석을 완성한 후, SMF에 표 2에 도시된 EC Application의 사용자 체험 분석을 리턴한다.
단계 705에서, Application relocation.
단계 706에서, SMF에 DNAI 개변을 통지한다.
EC AS는 사용자 체험 분석에 따라, UE를 서비스하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 확정하며, 만약 타겟 DNAI 및 현재의 EC AS가 소재하는 DNAI가 상이하다면, EC AS는 UE를 타겟 EC AS로 리로케이션하며, 즉 Application relocation을 수행한다. 그 후, 타겟 EC AS는 SMF에 현재 UE를 서비스하는 DNAI가 개변되었음을 통지하며, 구체적인 통지는 적어도 관련기술 중의 3GPP 프로토콜에 정의된 AF request influence traffic routing 프로세스를 이용하여 구현될 수 있다.
단계 707에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Request(Nnwdaf_분석 서브스크립션 요청).
단계 708에서, Nnwdaf_AnalyticsSubscription_Response(Nnwdaf_분석 서브스크립션 응답).
단계 709에서, UPF re-selection.
SMF는 통지를 수신한 후, anchor UPF의 재선택을 수행한다. UPF의 재선택은 적어도 두가지 구현 방식을 가질 수 있되, 구현 방식은 하기와 같다.
방식 A에서, 관련기술에 따라, UE의 위치, 타겟 DNAI 등 정보에 따라 적합한 UPF를 검색하는 것; 및
방식 B에서, NWDAF에 EC Application의 사용자 체험 분석을 제공하도록 요청하되, 요청은 UE의 위치, 타겟 DNAI, S-NSSAI 등 정보를 제공한다. NWDAF는 표 1에 도시된 분석 결과를 제공한다. SMF는 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험을 제공할 수 있는 anchor UPF를 선택한다.
단계 710에서, 새로 선택된 anchor UPF를 선택하여, UE를 위해 데이터 전송 서비스를 제공한다.
SMF는 타겟 UPF를 선택한 후, 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립한다. 구체적인 방식은 실시예 2에 따른 단계 611을 참조할 수 있다.
실시예 4:
본 예는 NWDAF가 EC Application의 성능 분석을 제공하는 실시를 설명한다.
하나의 3GPP 네트워크 상에 구성된 EC Application의 사용자 체험 분석을 생성하기 위해, NWDAF는 SMF 및 AF로부터 관련 데이터를 수집할 수 있다.
SMF로부터 수집한 데이터는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
Figure pct00005
AF로부터 수집한 데이터는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
Figure pct00006
NWDAF는 timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시킬 수 있다. NWDAF가 생성한 데이터 분석 결과는 하기의 정보를 포함할 수 있다.
[표 3] EC Application의 사용자 체험 분석(>는 이러한 테이블 사이에 포함 관계가 존재함을 나타냄)
Figure pct00007
Figure pct00008
실시예 5:
본 예는 NWDAF가 SMF, AF에 EC Application의 성능 분석을 제공하는 실시를 설명한다.
실시예 2 및 실시예 3을 참조할 수 있으며, NWDAF가 SMF, AF에 제공한 것은 DNAI 중 EC application의 성능 분석이다.
SMF는 UE location에 따라, QoS(서비스 품질, Quality of Service) 수요를 만족시킬 수 있는 UP anchor(사용자 평면 앵커)을 선택할 수 있다.
AF는 트래픽의 수요에 따라, UE가 소재하는 위치에서 적합한 EC 서비스를 제공할 수 있는 DNAI를 선택할 수 있다.
동일한 발명 구상을 토대로, 본 개시의 실시예는 NWDAF, SMF, AF, UPF의 확정 장치, 정보 제공 장치, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 더 제공하며, 이러한 기기들이 문제를 해결하는 원리는 UPF의 확정 방법, 정보 제공 방법과 유사하기에, 이러한 기기들의 실시는 방법의 실시를 참조할 수 있으며, 중복되는 설명을 피하기 위해, 여기서 더 이상 상세하게 기술하지 않기로 한다.
본 개시의 실시예에서 제공하는 기술방안을 실시할 때, 하기의 방식에 따라 실시할 수 있다.
도 8은 SMF의 구조 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 상기 SMF는,
메모리(820) 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서(800); 및
프로세서(800)의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기(810); 를 포함하되, 상기 프로세서(800)는,
NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID를 획득하는 단계;
UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 serving anchor UPF를 매칭하는 단계; 및
해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF로 확정하는 단계; 를 포함한다.
실시에서, 상기 SMF는,
NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, 상기 SMF는,
선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, 하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
UL-CL 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것이다.
실시에서, NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
그중, 도 8에서, 버스 아키텍처는 어느 수량의 서로 연결된 버스와 브릿지를 포함할 수 있으며, 구체적으로, 버스는 프로세서(800)에 의해 대표되는 하나 또는 복수 개의 프로세서와 메모리(820)에 의해 대표되는 메모리의 각종 회로를 함께 연결한다. 버스 아키텍처는 또한 주변 기기, 전압 안정기 및 파워 관리 회로 등과 같은 각종 기타 회로를 함께 연결할 수 있는데, 이들은 모두 해당 기술분야에 공지된 것이므로, 본문에서는 더 이상 이에 대해 진일보하여 기술하지 않기로 한다. 버스 인터페이스는 인터페이스를 제공한다. 송수신기(810)는 하나의 소자일 수도 있고, 복수 개의 소자일 수 있는바, 송신기 및 수신기를 포함하여, 전송 매체 상에서 각종 기타 장치와 통신하기 위한 유닛을 제공한다. 프로세서(800)는 버스 아키텍처의 관리 및 통상의 처리를 책임지고, 메모리(820)는 프로세서(800)가 조작을 수행할 때 사용되는 데이터를 저장할 수 있다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 장치를 제공하며, 상기 UPF의 확정 장치는,
NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 SMF 송신 모듈;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 SMF 수신 모듈; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하기 위한 SMF 확정 모듈; 을 포함한다.
구체적으로 SMF 측의 UPF의 확정 방법의 실시를 참조할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 상술한 장치의 각 부분을 기능에 따라 각종 모듈 또는 유닛으로 나누어 설명한다. 물론, 본 개시를 실시할 때, 각 모듈 또는 유닛의 기능은 동일한 하나 또는 복수 개의 소프트웨어 또는 하드웨어의 형태로 구현될 수 있다.
도 9는 NWDAF의 구조 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 상기 NWDAF는,
메모리(920) 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서(900); 및
프로세서(900)의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기(910); 를 포함하되, 상기 프로세서는,
SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득된다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과는, 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, AF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 사용자 체험; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
및,
상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, SMF 및/또는 AF에 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은, 평균 전송 레이트; 최대 전송 레이트; 평균 전송 지연; 최대 전송 지연; 평균 패킷 로스 레이트; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계는,
Timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 단계; 및
기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계; 를 포함한다.
그중, 도 9에서, 버스 아키텍처는 어느 수량의 서로 연결된 버스와 브릿지를 포함할 수 있으며, 구체적으로, 버스는 프로세서(900)에 의해 대표되는 하나 또는 복수 개의 프로세서와 메모리(920)에 의해 대표되는 메모리의 각종 회로를 함께 연결한다. 버스 아키텍처는 또한 주변 기기, 전압 안정기 및 파워 관리 회로 등과 같은 각종 기타 회로를 함께 연결할 수 있는데, 이들은 모두 해당 기술분야에 공지된 것이므로, 본문에서는 더 이상 이에 대해 진일보하여 기술하지 않기로 한다. 버스 인터페이스는 인터페이스를 제공한다. 송수신기(910)는 하나의 소자일 수도 있고, 복수 개의 소자일 수 있는바, 송신기 및 수신기를 포함하여, 전송 매체 상에서 각종 기타 장치와 통신하기 위한 유닛을 제공한다. 프로세서(900)는 버스 아키텍처의 관리 및 통상의 처리를 책임지고, 메모리(920)는 프로세서(900)가 조작을 수행할 때 사용되는 데이터를 저장할 수 있다.
본 개시의 실시예는 정보 제공 장치를 제공하며, 상기 정보 제공 장치는,
SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하기 위한 NWDAF 수신 모듈;
상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 NWDAF 생성 모듈; 및
사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 것이거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 NWDAF 송신 모듈; 을 포함한다.
구체적으로 NWDAF 측의 정보 제공 방법의 실시를 참조할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 상술한 장치의 각 부분을 기능에 따라 각종 모듈 또는 유닛으로 나누어 설명한다. 물론, 본 개시를 실시할 때, 각 모듈 또는 유닛의 기능은 동일한 하나 또는 복수 개의 소프트웨어 또는 하드웨어의 형태로 구현될 수 있다.
도 10은 EC AS의 구조 예시도이며, 도면에 도시된 바와 같이, 상기 EC AS는,
메모리(1020) 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서(1000); 및
프로세서(1000)의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기(1010); 를 포함하되, 상기 프로세서는,
UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, EC AS가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계; 를 수행하기 위한 것이다.
실시에서, 상기 EC AS는,
EC AS가 AF request influence traffic routing 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 것; 을 더 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
실시에서, EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
평균 전송 레이트;
최대 전송 레이트;
평균 전송 지연;
최대 전송 지연;
평균 패킷 로스 레이트;
해당 분석이 유효한 영역 정보;
해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함한다.
실시에서, 에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함한다.
그중, 도 10에서, 버스 아키텍처는 어느 수량의 서로 연결된 버스와 브릿지를 포함할 수 있으며, 구체적으로, 버스는 프로세서(1000)에 의해 대표되는 하나 또는 복수 개의 프로세서와 메모리(1020)에 의해 대표되는 메모리의 각종 회로를 함께 연결한다. 버스 아키텍처는 또한 주변 기기, 전압 안정기 및 파워 관리 회로 등과 같은 각종 기타 회로를 함께 연결할 수 있는데, 이들은 모두 해당 기술분야에 공지된 것이므로, 본문에서는 더 이상 이에 대해 진일보하여 기술하지 않기로 한다. 버스 인터페이스는 인터페이스를 제공한다. 송수신기(1010)는 하나의 소자일 수도 있고, 복수 개의 소자일 수 있는바, 송신기 및 수신기를 포함하여, 전송 매체 상에서 각종 기타 장치와 통신하기 위한 유닛을 제공한다. 프로세서(1000)는 버스 아키텍처의 관리 및 통상의 처리를 책임지고, 메모리(1020)는 프로세서(1000)가 조작을 수행할 때 사용되는 데이터를 저장할 수 있다.
본 개시의 실시예는 UPF의 확정 장치를 제공하며, 상기 UPF의 확정 장치는,
UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 EC AS 송신 모듈;
NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 그중, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 EC AS 수신 모듈; 및
상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하기 위한 것이되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 EC AS 확정 모듈; 을 포함한다.
구체적으로 EC AS 측의 UPF의 확정 방법의 실시를 참조할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 상술한 장치의 각 부분을 기능에 따라 각종 모듈 또는 유닛으로 나누어 설명한다. 물론, 본 개시를 실시할 때, 각 모듈 또는 유닛의 기능은 동일한 하나 또는 복수 개의 소프트웨어 또는 하드웨어의 형태로 구현될 수 있다.
본 개시의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 상술한 SMF 측, EC AS 측의 UPF의 확정 방법, NWDAF 측의 정보 제공 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있다.
구체적으로 SMF 측, EC AS 측의 UPF의 확정 방법, NWDAF 측의 정보 제공 방법의 실시를 참조할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 개시의 실시예에서 제공하는 기술방안에서, NWDAF는 SMF 및/또는 AF의 애플리케이션에 관한 데이터 분석 요청을 수신하고;
NWDAF는 SMF 및/또는 AF로부터 수집한 애플리케이션 실행 데이터에 대해 분석을 진행하며, 생성된 데이터 분석 결과에는 애플리케이션의 위치, UE가 소재하는 위치 영역, 사용자 평면 앵커 위치의 조합에 대응하는 트래픽 체험 또는 트래팩 실행 성능이 포함되며;
SMF에 데이터 분석 결과를 제공하여, SMF가 분석 결과를 토대로 사용자 평면 경로를 최적화할 수 있도록 하며;
AF에 데이터 분석 결과를 제공하여, AF가 분석 결과를 토대로 타겟 애플리케이션의 위치를 조정할 수 있도록 한다.
본 방안을 사용하면, 사용자 체험 또는 트래픽 성능의 관점으로부터 전송 경로를 고려하고 타겟 트래픽 서버를 선택할 수 있으므로, 사용자 체험 및 트래픽 성능을 보장한다.
해당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들은, 본 개시의 실시예는 방법, 시스템 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 제공될 수 있음을 이해하여야 한다. 따라서, 본 개시는 완전히 하드웨어 실시예, 완전히 소프트웨어 실시예 또는 소프트웨어 및 하드웨어를 결합한 실시예의 형태를 취할 수 있다. 또한, 본 개시는 하나 또는 복수 개의 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드를 포함한 컴퓨터 사용 가능 저장 매체(자기 디스크 메모리 및 광학 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지 않음)상에서 실시한 컴퓨터 프로그램 제품 형태를 취할 수 있다.
본 개시는 본 개시의 실시예에 따른 방법, 기기(시스템) 및 컴퓨터 프로그램 제품의 플로우 차트 및/또는 블록도를 참조하여 기술된다. 컴퓨터 프로그램 명령으로 플로우 차트 및/또는 블록도 중의 각 플로우 및/또는 블록을 실현하고, 및 플로우 차트 및/또는 블록도 중의 플로우 및/또는 블록의 결합으로 실현할 수 있음을 이해하여야 한다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령은, 기계를 생성하기 위한 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 임베딩 프로세서 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 기기의 프로세서에 제공될 수 있으며, 이로하여, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 처리 기기의 프로세서를 통하여 실행되는 명령이 플로우 차트에서의 하나 또는 복수 개의 플로우 및/또는 블록도에서의 하나 또는 복수 개의 블록에 지정된 기능을 구현하기 위한 장치를 생성하도록 한다.
이러한 컴퓨터 프로그램 명령은 또한 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 처리 기기를 특정 방식으로 작업하도록 인도할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되어, 해당 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 명령이 명령 장치를 포함한 제조품을 생성하고, 해당 명령 장치는 플로우 차트의 하나 또는 복수 개의 플로우 및/또는 블록도의 하나 또는 복수 개의 블록에 지정된 기능을 실현한다.
이러한 컴퓨터 프로그램 명령은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 처리 기기에 적재되어, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 기기에서 일련의 조작 단계를 실행하도록 하여 컴퓨터가 실현한 처리를 생성함으로써, 나아가, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 기기 상에서 실행한 명령이 플로우 차트의 하나 또는 복수 개의 플로우 및/또는 블록도의 하나 또는 복수 개의 블록에 지정된 기능을 실현하기 위한 단계를 제공한다.
설명해야 할 것은, 상기 네트워크 기기 및 단말의 각각의 모듈의 구분은 단지 하나의 로직 기능의 구분임을 이해할 수 있으며, 실제 구현에서는 전부 또는 부분으로 하나의 물리 실체에 집적될 수 있고, 물리적으로 분리될 수도 있다. 또한 이러한 모듈은 전부 소프트웨어가 처리 소자를 통하여 호출하는 형태로 구현될 수 있고; 모두 하드웨어 형태로 구현될 수도 있으며; 또한 부분 모듈은 처리 소자를 통하여 소프트웨어를 호출하는 형태로 구현되며, 부분 모듈은 하드웨어 형태로 구현될 수도 있다. 예컨대, 확정 모듈은 독립적으로 구성된 처리 소자일 수 있고, 또한 상술한 장치의 어느 하나의 칩 중에 집적되어 구현될 수도 있으며, 그리고, 프로그램 코드 형태로 상술한 장치의 메모리에 저장되어, 상술한 장치의 어느 하나의 처리 소자에 의해 호출되어 상기 확정 모듈의 기능을 실행한다. 기타 모듈의 구현은 이와 유사하다. 그외, 이러한 모듈들은 전부 또는 일부는 함께 집적될 수 있고, 독립적으로 구현될 수도 있다. 여기서 기술된 처리 소자는 하나의 집적 회로일 수 있고, 신호를 처리하는 기능을 구비한다. 구현 과정에서, 상술한 방법의 각 단계 또는 상기 각각의 모듈은 프로세서 소자 중의 하드웨어의 집적 로직 회로 또는 소프트웨어 형태의 명령을 통하여 완성된다.
예컨대, 각각의 모듈, 유닛, 서브 유닛 또는 서브 모듈은 상술한 방법을 실시하는 하나 또는 복수 개의 집적 회로로 구성될 수 있으며, 예하면, 하나 또는 복수 개의 전용 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit，ASIC), 하나 또는 복수 개의 디지털 신호 프로세서(Digital Signal processor，DSP), 하나 또는 복수 개의 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array，FPGA) 등이다. 예를 더 들면, 상기 어느 모듈이 처리 소자를 통하여 프로그램 코드를 호출하는 형태로 구현될 때, 해당 처리 소자는 범용 프로세서일 수 있고, 예컨대, 중앙 프로세서(Central Processing Unit，CPU) 또는 기타 프로그램 코드를 호출할 수 있는 프로세서일 수 있다. 예를 더 들면, 이러한 모듈들은 함께 집적되어, 시스템 온 칩(system-on-a-chip， SOC)의 형태로 구현된다.
본 출원의 명세서와 청구항에서 "제1", "제2" 등은 특정 순서 또는 순차적인 순서를 설명하는것이 아니고, 유사한 대상을 구별하기 위한 것이다. 이렇게 사용된 데이터는 적절한 경우 교체될 수 있고, 이는 상술한 본 출원의 실시예가 본 명세서에서 도시된 내용 또는 설명한 내용 이외의 순서를 포함할 수 있게 한다. 이외, 용어 "포함" 및 "갖는" 또는 기타 어느 변체는 비배타적인 포함을 포괄하며, 예컨대, 일련의 단계 또는 유닛을 포함하는 과정, 방법, 시스템, 물품 또는 기기는, 명시적으로 열거한 그런 단계 및 유닛에만 한정될 것이 아니라, 명시적으로 열거되지 않거나 또는 이러한 과정, 방법, 물품 또는 기기에 고유한 기타 단계 또는 유닛을 더 포함하도록 할 것을 의도한다. 또한, 본 명세서와 청구항에서 "및/또는" 은 연결 대상의 적어도 하나임을 나타내며, 예컨대 "A 및/또는 B 및/또는 C"는 개별 A, 개별 B, 개별 C, 및 A와 B가 공존, B와 C가 공존, A와 C가 공존, 및 A, B, C가 공존하는 7가지 경우를 포함한다. 유사하게, 본 명세서와 청구항에서 "A 및 B 중의 적어도 하나"는 개별 A, 개별 B, 또는 A와 B가 공존하는 것으로 응당 이해되어야 한다.
해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 본 개시에 대해 본 개시의 정신 및 청구범위를 일탈하지 않고 다양한 개변 및 변형을 진행할 수 있다. 이렇게, 본 개시의 이러한 수정 및 변형은 본 개시의 청구범위 및 그와 동등한 기술 범위 내에 속하며, 본 개시에서는 이러한 수정 및 변형을 청구범위 내에 귀속시키고자 한다.

Claims (62)

  1. 정보 제공 방법에 있어서,
    상기 정보 제공 방법은,
    네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)이 세션 관리 기능(SMF) 및/또는 애플리케이션 기능(AF)이 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
    NWDAF가 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 사용자 기기(UE)가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, NWDAF가 SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계;
    를 포함하는 정보 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득되는 것인 정보 제공 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 사용자 평면 기능(UPF) 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
    및,
    AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 데이터 네트워크 액세스 식별자(DNAI)로 표시된 에지 컴퓨팅(EC) 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 정보 제공 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는, 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과는, 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 앵커(Anchor) UPF 추천 정보를 포함하는 것인 정보 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    AF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 정보 제공 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 애플리케이션(Application)에 액세스할 시의 사용자 체험; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  9. 제2 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
    및,
    상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    SMF 및/또는 AF에 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은, 평균 전송 레이트; 최대 전송 레이트; 평균 전송 지연; 최대 전송 지연; 평균 패킷 로스 레이트; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    정보 제공 방법.
  12. 제1 항에 있어서,
    NWDAF가 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계는,
    타임 스탬프(Timestamp) 및 IP 필터 정보(IP filter information)를 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 단계; 및
    기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 단계;
    를 포함하는 정보 제공 방법.
  13. UPF의 확정 방법에 있어서,
    상기 UPF의 확정 방법은,
    SMF가 NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
    SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    SMF가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계;
    를 포함하는 UPF의 확정 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    SMF가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
    UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 애플리케이션 식별자(application ID)를 SMF가 획득하는 단계;
    UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
    매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 서빙 앵커(serving anchor) UPF를 매칭하는 단계; 및
    SMF가 해당 serving anchor UPF를 새로운 앵커(new anchor) UPF로 확정하는 단계;
    를 포함하는 UPF의 확정 방법.
  15. 제13 항에 있어서,
    상기 UPF의 확정 방법은,
    NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 단계;
    를 더 포함하는 UPF의 확정 방법.
  16. 제14 항 또는 제15 항에 있어서,
    상기 UPF의 확정 방법은,
    SMF가 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 단계;
    를 더 포함하는 UPF의 확정 방법.
  17. 제16 항에 있어서,
    하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
    업링크 분류기(UL-CL) 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
    UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사(prefix)를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
    UE에 새로운 프로토콜 데이터 유닛(PDU) 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  18. 제13 항에 있어서,
    SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 UPF의 확정 방법.
  19. 제18 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  20. 제13 항에 있어서,
    SMF가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  21. 제20 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
    평균 전송 레이트;
    최대 전송 레이트;
    평균 전송 지연;
    최대 전송 지연;
    평균 패킷 로스 레이트;
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  22. 제20 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함하는 것인 UPF의 확정 방법.
  23. UPF의 확정 방법에 있어서,
    상기 UPF의 확정 방법은,
    UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, 에지 컴퓨팅 애플리케이션 서버(EC AS)가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계;
    를 포함하는 UPF의 확정 방법.
  24. 제23 항에 있어서,
    상기 UPF의 확정 방법은,
    EC AS가 AF request influence traffic routing 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 단계;
    를 더 포함하는 UPF의 확정 방법.
  25. 제23 항에 있어서,
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 UPF의 확정 방법.
  26. 제25 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  27. 제23 항에 있어서,
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  28. 제27 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
    평균 전송 레이트;
    최대 전송 레이트;
    평균 전송 지연;
    최대 전송 지연;
    평균 패킷 로스 레이트;
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    UPF의 확정 방법.
  29. 제27 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함하는 것인 UPF의 확정 방법.
  30. SMF에 있어서,
    상기 SMF는,
    메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
    프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
    NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
    NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계; 를 수행하기 위한 것인,
    SMF.
  31. 제30 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하는 단계는,
    UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID를 획득하는 단계;
    UE가 현재 액세스하는 애플리케이션의 application ID와 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 매칭하는 단계;
    매칭할 수 있다면, UE의 위치에 따라, 분석 결과 중에서 최적의 사용자 체험 또는 최적의 애플리케이션 성능의 항목에 대응하는 serving anchor UPF를 매칭하는 단계; 및
    해당 serving anchor UPF를 new anchor UPF로 확정하는 단계;
    를 포함하는 SMF.
  32. 제30 항에 있어서,
    상기 SMF는,
    NWDAF에서 제공하는 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보에 따라, serving anchor UPF를 확정하는 것;
    을 더 포함하는 SMF.
  33. 제31 항 또는 제32 항에 있어서,
    상기 SMF는,
    선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하는 것;
    을 더 포함하는 SMF.
  34. 제33 항에 있어서,
    하기의 방식 중 하나 또는 그 조합에 따라, SMF는 선택된 new anchor UPF를 사용하여, 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 UE의 최적의 경로를 창립하되, 상기 방식은,
    UL-CL 삽입 과정을 트리거하고, 해당 application ID에 대응하는 데이터 스트림 정보를 UL-CL 상에 장착하여, UL-CL이 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하는 데이터 스트림을 new anchor UPF에 라우팅하도록 하는 것;
    UE를 위해 IPv6 주소를 분배하는 PDU 세션에 대해, branch point를 창립하고 새로운 IPv6 주소 접두사를 분배하여, UE가 새로 분배된 IPv6 주소를 통하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스하도록 하는 것; 및
    UE에 새로운 PDU 세션을 창립하도록 요청한 후, new anchor UPF를 선택하여 UE를 위해 서비스를 제공하는 것인,
    SMF.
  35. 제30 항에 있어서,
    NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 SMF.
  36. 제35 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    SMF.
  37. 제30 항에 있어서,
    NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    SMF.
  38. 제37 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
    평균 전송 레이트;
    최대 전송 레이트;
    평균 전송 지연;
    최대 전송 지연;
    평균 패킷 로스 레이트;
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    SMF.
  39. 제37 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함하는 것인 SMF.
  40. NWDAF에 있어서,
    상기 NWDAF는,
    메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
    프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
    SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하는 단계;
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하는 단계; 를 수행하기 위한 것인,
    NWDAF.
  41. 제40 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는 SMF 및/또는 AF로부터 획득되는 것인 NWDAF.
  42. 제41 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
    및,
    AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 및 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  43. 제40 항에 있어서,
    SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 NWDAF.
  44. 제43 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  45. 제40 항에 있어서,
    SMF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과는, 최적의 사용자 체험 및/또는 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함하는 것인 NWDAF.
  46. 제40 항에 있어서,
    AF에 리턴된 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과는, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 NWDAF.
  47. 제46 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 사용자 체험; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  48. 제41 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    SMF로부터 수집한, 데이터를 수집하는 타임 스탬프, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 데이터 네트워크 네임, 상기 애플리케이션에 액세스할 수 있는 슬라이스 정보, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, 및 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림이 통과하는 앵커 UPF 식별자 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하며;
    및,
    상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 생성하는데 필요한 데이터는,
    AF로부터 수집한, 상기 애플리케이션의 식별자, 상기 애플리케이션 서버에 액세스하는 데이터 스트림 식별자, DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치, 상이한 데이터 스트림을 통하여 DNAI에 의해 식별된 타겟 데이터 네트워크에서 상기 애플리케이션에 액세스하는 사용자 체험, IP 플로우의 업링크 다운링크 실제 전송 레이트, IP 데이터 패킷의 업링크 다운링크 실제 전송 지연, 전송된 데이터 패킷의 총수, 및 재전송된 데이터 패킷의 수량 중 하나의 데이터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  49. 제40 항에 있어서,
    SMF 및/또는 AF에 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 리턴하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  50. 제49 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은, 평균 전송 레이트; 최대 전송 레이트; 평균 전송 지연; 최대 전송 지연; 평균 패킷 로스 레이트; 해당 분석이 유효한 영역 정보; 해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및 예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    NWDAF.
  51. 제40 항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 것은,
    Timestamp 및 IP filter information을 통해, SMF로부터 수집한 데이터 및 AF로부터 수집한 데이터를 관련시키는 것; 및
    기계 학습 알고리즘을 이용하여, 데이터 간의 관련관계를 마인딩한 후, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과를 생성하는 것;
    을 포함하는 NWDAF.
  52. EC AS에 있어서,
    상기 EC AS는,
    메모리 내의 프로그램을 판독하기 위한 프로세서; 및
    프로세서의 제어하에 데이터를 수신하고 송신하기 위한 송수신기; 를 포함하되, 상기 프로세서는,
    UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, EC AS가 NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하는 단계;
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 단계; 및
    EC AS가 상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 단계; 를 수행하기 위한 것인,
    EC AS.
  53. 제52 항에 있어서,
    상기 EC AS는,
    EC AS가 AF 요청 영향 트래픽 라우팅(AF request influence traffic routing) 프로세스를 통해, SMF에 상기 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 통지하는 것;
    을 더 포함하는 EC AS.
  54. 제52 항에 있어서,
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과를 수신하는 것은, 적어도 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포를 포함하는 것인 EC AS.
  55. 제53 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    EC 애플리케이션의 사용자 체험 분포는,
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    EC AS.
  56. 제52 항에 있어서,
    EC AS가 NWDAF에서 리턴한 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하는 것은,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션 식별자;
    에지 컴퓨팅 애플리케이션이 속하는 슬라이스 식별자; 및
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능; 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    EC AS.
  57. 제56 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은,
    DNAI로 표시된 EC 애플리케이션이 소재하는 위치; 및
    UE를 위해 서비스를 제공하는 사용자 평면 앵커(UPF); 중 하나의 정보 또는 그 조합을 포함하며,
    UE가 지정된 영역에서 지정된 UPF를 통하여 타겟 데이터 네트워크에서 Application에 액세스할 시의 네트워크 성능은,
    평균 전송 레이트;
    최대 전송 레이트;
    평균 전송 지연;
    최대 전송 지연;
    평균 패킷 로스 레이트;
    해당 분석이 유효한 영역 정보;
    해당 분석 결과가 유효한 시간대; 및
    예측의 정확도 추정; 중 하나의 파라미터 또는 그 조합을 포함하는 것인,
    EC AS.
  58. 제57 항에 있어서,
    에지 컴퓨팅 애플리케이션을 서비스하는 네트워크 성능은, 트래픽 성능을 보장할 수 있는 Anchor UPF 추천 정보를 포함하는 것인 EC AS.
  59. UPF의 확정 장치에 있어서,
    상기 UPF의 확정 장치는,
    NWDAF에 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 SMF 송신 모듈;
    NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 SMF 수신 모듈; 및
    상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 UPF를 제공하는 것을 확정하기 위한 SMF 확정 모듈;
    을 포함하는 UPF의 확정 장치.
  60. 정보 제공 장치에 있어서,
    상기 정보 제공 장치는,
    SMF 및/또는 AF에서 송신한 지정된 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 성능 분석 요청을 수신하기 위한 NWDAF 수신 모듈;
    상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과를 생성하기 위한 것이되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 NWDAF 생성 모듈; 및
    사용자 평면 앵커를 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 것이거나, 및/또는 타겟 애플리케이션을 선택하기 위해, SMF에 상기 사용자 체험 분석 결과 또는 성능 분석 결과를 리턴하기 위한 NWDAF 송신 모듈;
    을 포함하는 정보 제공 장치.
  61. UPF의 확정 장치에 있어서,
    상기 UPF의 확정 장치는,
    UE가 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 시, NWDAF에 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 요청 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 요청을 송신하기 위한 EC AS 송신 모듈;
    NWDAF에서 리턴한 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과를 수신하기 위한 것이되, 사용자 체험 분석 결과 및/또는 성능 분석 결과에는 UE가 소재하는 위치 영역, 애플리케이션이 소재하는 위치, 사용자 평면 앵커 위치 중 하나 또는 그 조합과, 상기 애플리케이션의 사용자 체험 분석 및/또는 성능 분석의 대응관계가 포함되는 것인 EC AS 수신 모듈; 및
    상기 애플리케이션의 상기 사용자 체험 분석 결과 및/또는 상기 애플리케이션의 성능 분석 결과에 따라, UE를 위해 에지 컴퓨팅 서비스를 획득하는 최적의 EC AS가 소재하는 타겟 DNAI를 제공하는 것을 확정하기 위한 것이되, 상기 DNAI는 SMF가 UPF를 재선택하는데 사용되는 것인 EC AS 확정 모듈;
    을 포함하는 UPF의 확정 장치.
  62. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 제1 항 내지 제29 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 것인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US11895537B2 (en) * 2021-05-11 2024-02-06 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for supporting multi-access edge computing using application-based quality of service flows
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
CN116170763A (zh) * 2021-11-24 2023-05-26 大唐移动通信设备有限公司 基于模型传输状态分析的信息处理方法及装置
CN117560290A (zh) * 2022-08-03 2024-02-13 维沃移动通信有限公司 数据特征分析方法、装置及网络设备
US20240064623A1 (en) * 2022-08-22 2024-02-22 Dish Wireless L.L.C. Intelligent anchor point movement
CN116095750B (zh) * 2023-01-13 2023-10-31 广州爱浦路网络技术有限公司 数据面转发方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10986516B2 (en) * 2017-03-10 2021-04-20 Huawei Technologies Co., Ltd. System and method of network policy optimization
CN108738086B (zh) * 2017-04-21 2020-08-07 华为技术有限公司 一种用户面重选的方法及装置
CN114125961A (zh) * 2018-02-13 2022-03-01 华为技术有限公司 传输控制方法、装置和系统
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
US10904947B2 (en) * 2018-05-16 2021-01-26 Huawei Technologies Co., Ltd. Message and system for application function influence on traffic routing
KR20200018220A (ko) * 2018-08-10 2020-02-19 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 네트워크 트래픽 관리 방법 및 장치
CN113179540B (zh) * 2018-10-22 2023-11-03 华为技术有限公司 一种移动切换方法及相关设备
KR20210037416A (ko) * 2019-09-27 2021-04-06 삼성전자주식회사 이동 통신 시스템에서 nwdaf를 활용한 서비스의 탐지 및 서비스의 특성 분석을 위한 방법 및 장치
CN115022176B (zh) * 2019-11-06 2023-08-22 腾讯科技（深圳）有限公司 Nwdaf网元的选择方法、装置、电子设备及可读存储介质

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