WO2023005326A1 - 数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质 - Google Patents

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WO2023005326A1
WO2023005326A1 PCT/CN2022/091527 CN2022091527W WO2023005326A1 WO 2023005326 A1 WO2023005326 A1 WO 2023005326A1 CN 2022091527 W CN2022091527 W CN 2022091527W WO 2023005326 A1 WO2023005326 A1 WO 2023005326A1
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胡挺
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中兴通讯股份有限公司
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/12—Arrangements for remote connection or disconnection of substations or of equipment thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/34—Addressing or accessing the instruction operand or the result ; Formation of operand address; Addressing modes
    • G06F9/345—Addressing or accessing the instruction operand or the result ; Formation of operand address; Addressing modes of multiple operands or results
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/24—Connectivity information management, e.g. connectivity discovery or connectivity update
    • H04W40/246—Connectivity information discovery
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/18—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on predicted events

Definitions

  • the present application relates to the technical field of communications, in particular to a data processing method, a network element, and a computer-readable storage medium.
  • the network data analysis function (Network Data Analytics Function, NWDAF) network element is a network function (Network Function, NF) network proposed in the fifth generation mobile communication technology core network (5th Generation Mobile Communication Technology Core Network, 5GC) system Yuan.
  • NWDAF network element can receive the request information initiated by other NF network elements to subscribe or query the data analysis results, and then request the NF network element or the Operation Administration and Maintenance (OAM) network element that provides the original data to obtain the requested information Corresponding related data.
  • NWDAF Network Data Analytics Function
  • NF Network Function
  • 5GC Fifth Generation Mobile Communication Technology Core Network
  • the NWDAF network element will process the request data from the NF network element or OAM network element that provides the original data according to the request information initiated by different initiators, and each processing is independent and isolated from each other. , therefore, when the content of the request information initiated by different initiators is repeated, the resource consumption of the NWDAF network element will be increased, which is not conducive to the rational utilization of the resources of the NWDAF network element.
  • Embodiments of the present application provide a data processing method, a network element, and a computer-readable storage medium.
  • an embodiment of the present application provides a data processing method, including: receiving first request information, wherein the first request information is used to request data information corresponding to a first object; receiving second request information, Wherein, the second request information is used to request data information corresponding to the second object; when there is an intersection object between the first object and the second object, determine the target data information that needs to be obtained from the server according to the intersection object ; Request the target data information from the server.
  • the embodiment of the present application also provides a network element, including: a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and operable on the processor, and the processor implements the above when executing the computer program.
  • a network element including: a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and operable on the processor, and the processor implements the above when executing the computer program.
  • the embodiment of the present application further provides a computer-readable storage medium storing computer-executable instructions, and the computer-executable instructions are used to execute the above data processing method.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a flowchart of a data processing method provided by an embodiment of the present application.
  • Fig. 3 is a flowchart of a specific method of step S300 in Fig. 2;
  • Fig. 4 is a flowchart of a specific method of step S310 in Fig. 3;
  • Fig. 5 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 6 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 7 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 8 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 9 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • Fig. 10 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 11 is a flowchart of another specific method of step S300 in FIG. 2;
  • Fig. 12 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • Fig. 13 is a flowchart of a data processing method provided by another embodiment of the present application.
  • Fig. 14 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided in a specific example of the present application.
  • Fig. 15 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • Fig. 16 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • Fig. 17 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • Fig. 18 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • the present application provides a data processing method, a network element, and a computer-readable storage medium. After receiving the first request information for requesting data information corresponding to a first object, and receiving the request for requesting data information corresponding to a second object In the case of the second request information of the data information, first judge whether there is an intersection object between the first object and the second object, and when there is an intersection object between the first object and the second object, determine the target that needs to be obtained from the server according to the intersection object data information, and then request the target data information from the server.
  • the request information requests data information from the server respectively, so the times of requesting data information from the server can be reduced, thereby reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided by an embodiment of the present application.
  • the system architecture includes a first network element 110, a second network element 120, a third network element 130, and a server 140, wherein both the first network element 110 and the second network element 120 are service consumers role, the third network element 130 is an NF network element with a data collection function and a data analysis function, and the server 140 is a data provider role.
  • the first network element 110 and the second network element 120 are respectively connected in communication with the third network element 130 , and the third network element 130 is connected in communication with the server 140 .
  • the first network element 110 and the second network element 120 can be different NF network elements, for example, they can be session management function (Session Management Function, SMF) network elements, network exposure functions (Network Exposure Function, NEF ) network element, application function (Application Function, AF) network element, etc., which are not specifically limited in this embodiment.
  • SMF Session Management Function
  • NEF Network Exposure Function
  • AF Application Function
  • the server 140 can be an OAM network element or a different NF network element, for example, it can be a network storage function (Network Repository Function, NRF) network element, access and mobility management function (Access and Mobility Management Function, AMF) network elements, session management function (Session Management Function, SMF) network elements, AF network elements, etc., which are not specifically limited in this embodiment.
  • NRF Network Repository Function
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • SMF Session Management Function
  • the third network element 130 may be an NWDAF network element or another NF network element with a data collection function and a data analysis function, which is not specifically limited in this embodiment.
  • the third network element 130 has at least the following functions:
  • the result can be NF load data, slice load data, network load data, user equipment (User Equipment, UE) data, etc.;
  • the third network element 130 can output statistical results based on its stored historical data; when the desired data analysis is data predictive analysis, the third network element 130 can use AI algorithms to analyze The data is processed for prediction and the prediction result is output.
  • the third network element 130 receives a subscription request, the third network element 130 needs to carry relevant analysis results in the notification information fed back to the initiator of the subscription request; The three network elements 130 will carry relevant analysis results in the query response fed back to the initiator of the query request without performing a subsequent notification process.
  • the third network element 130 can The data is merged, and only one piece of data corresponding to the target NF instance is saved, and repeated subscription requests are not sent to the server 140, which can reduce the number of times subscription requests are initiated, thereby reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • the third network element 130 when the first network element 110 subscribes to the third network element 130 for the future load prediction result of a target NF instance, and specifies to collect data every 1 minute, the third network element 130 will send the server 140 subscribes to the load change notification message of the target NF instance, and saves the load data obtained from the server 140 every 1 minute.
  • the third network element 130 does not initiate a repeated request to the server 140 about the For the subscription request of the load change notification message of the target NF instance, the acquired load data is sampled every 2 minutes, and the obtained sampled data is used as the load data corresponding to the subscription request initiated by the second network element 120 .
  • the third network element 130 will first initiate a service discovery request to the server 140 to obtain the identification information of all NF instances of the same type as the target NF instance, and then according to these identification information and the target The identification information of the NF instance determines the identification information that does not exist in the third network element 130, and then requests the server 140 for load prediction results corresponding to the identification information that does not exist in the third network element 130.
  • Figure 2 is a flow chart of a data processing method provided by an embodiment of the present application, the data processing method can be applied to NF network elements with data collection functions and data analysis functions, for example, it can be applied to as shown in Figure 1
  • the data processing method may include but not limited to step S100, step S200, step S300 and step S400.
  • Step S100 Receive first request information, where the first request information is used to request data information corresponding to a first object.
  • the first object may be a single object or a collection of objects, which is not specifically limited in this embodiment.
  • the first object may include more than two sub-objects, wherein these sub-objects have the same object type.
  • the first object may be a user plane function (User Plane Function, UPF) network element.
  • UPF User Plane Function
  • the data information corresponding to the first object may be the statistical information of the historical data of the first object in a certain historical period, or the data information of the first object at the current moment, or it may be The forecast data information of the first object in a certain future time period is not specifically limited in this embodiment.
  • the first request information may be request information sent by the first network element 110 as shown in FIG. 1 .
  • Step S200 Receive second request information, where the second request information is used to request data information corresponding to a second object.
  • the second object may be a single object or a collection of objects, which is not specifically limited in this embodiment.
  • the second object may include more than two sub-objects, wherein these sub-objects have the same object type.
  • the second object may be a UPF network element.
  • the data information corresponding to the second object may be the statistical information of the historical data of the second object in a certain historical period, or the data information of the second object at the current moment, or it may be The forecast data information of the second object in a certain future time period is not specifically limited in this embodiment.
  • the second request information may be request information sent by the second network element 120 as shown in FIG. 1 .
  • Step S300 When there is an intersection object between the first object and the second object, determine the target data information to be obtained from the server according to the intersection object.
  • step S100 since the first request information for requesting data information corresponding to the first object is received in step S100, the second request information for requesting data information corresponding to the second object is received in step S200 , so you can first judge whether there is an intersection object between the first object and the second object, and when there is an intersection object between the first object and the second object, determine the target data information that needs to be obtained from the server according to the intersection object, so that the subsequent steps can be sent to The server requests the target data information, so as to complete the data acquisition requests initiated by the initiator of the first request information and the initiator of the second request information.
  • intersection refers to a set composed of common elements of two sets. For example, suppose there are set A and set B, then the set composed of the same elements belonging to set A and set B is the intersection of set A and set B.
  • the first object and the second object are a single object, or when both the first object and the second object are object collections, and the first object and the second object are the same, it means that the first object ( or the second object) is the intersection object.
  • the data information (such as statistical information or forecast data information) corresponding to the first object (or the second object) is the target data information to be obtained from the server.
  • the first object is a single object and the second object is a set of objects, it means that the first object is the intersection object.
  • the data information (such as statistical information or prediction data information, etc.) corresponding to the second object is The target data information that needs to be obtained from the server.
  • the second object is a single object and the first object is a set of objects, it means that the second object is the intersection object.
  • the data information (such as statistical information or prediction data information, etc.) corresponding to the first object is The target data information that needs to be obtained from the server.
  • both the first object and the second object are object collections, and the first object and the second object are not the same, it means that some sub-objects in the first object are the intersection objects.
  • the first object and the second object The data information (such as statistical information or forecast data information) corresponding to the union object of the object is the target data information that needs to be obtained from the server.
  • Step S400 Request target data information from the server.
  • step S300 since the target data information that needs to be obtained from the server is determined in step S300, the target data information can be requested from the server, and the data initiated by the initiator of the first request information and the initiator of the second request information can be completed. Get request.
  • the corresponding data request information can be constructed first according to the target data information, and the relevant information of the object corresponding to the target data information can be carried in the data request information (such as object identification, etc.), and then send the data request information to the server, requesting the server to return the target data information.
  • step S300 is further described. After the first request information is received prior to the second request information, and the request corresponding to the first object has been requested from the server according to the first request information
  • step S300 may include but not limited to step S310 and step S320.
  • Step S310 When the second object is not an intersection object, determine that the intersection object is a complement object of the second object.
  • the second object when the second object is not the intersection object, it means that the first object is the intersection object, or some sub-objects in the first object and some sub-objects in the second object are the intersection object. Since the first request information is received before the second request information, and the data information corresponding to the first object has been requested from the server according to the first request information, in order to avoid requesting repeated data information from the server, it can be determined first
  • the intersection object is a complement object of the second object, so that subsequent steps can determine the target data information to be obtained from the server according to the complement object, so as to reduce the number of requests for data information from the server.
  • Step S320 Determine the data information corresponding to the complement object as the target data information to be acquired from the server.
  • the data information corresponding to the complement object can be determined as the target data information that needs to be obtained from the server, so that subsequent steps only
  • the target data information needs to be requested from the server, and there is no need to request data information from the server separately for the first request information and the second request information, thereby reducing the number of requests for data information from the server, reducing resource consumption, and enabling resources to be used reasonably Purpose.
  • step S310 is further described.
  • the first object is an intersection object and the second object is a set of all objects of the same type as the first object
  • step S310 It may include but not limited to step S311, step S312 and step S313.
  • Step S311 Send service query information to the server, wherein the service query information is used to query identification information of all objects of the same type as the first object.
  • the first object is an intersection object and the second object is a collection of all objects of the same type as the first object
  • the service query information of the identification information of all objects of the same type as the first object so that in the subsequent steps, the identification information of all objects of the same type as the first object sent by the server according to the service query information can be received, and then the The complement object of the intersection object in the second object is determined according to the identification information.
  • Step S312 receiving the identification information of all objects sent by the server according to the service query information.
  • step S311 since the service query information is sent to the server in step S311, the identification information of all objects sent by the server according to the service query information can be received, so that subsequent steps can determine the intersection object at the The complement object of the two objects.
  • Step S313 Determine the complement object of the intersection object in the second object according to the identification information of the first object and the identification information of all objects.
  • the corresponding data information can determine the identification information of objects that have not been requested from the server according to the identification information of the first object and the identification information of all objects sent by the server according to the service query information.
  • the identification information of the object of the intersection object is the identification information of the complement object of the intersection object in the second object.
  • the complement object of the intersection object in the second object can be determined, so that the subsequent steps can be based on the complement
  • the set object determines the target data information that needs to be obtained from the server, so as to reduce the number of requests for data information from the server.
  • the data processing method may further include, but not limited to, step S500 , step S600 , step S700 and step S800 .
  • Step S500 Receive first data information corresponding to the first object sent by the server.
  • the first data information corresponding to the first object sent by the server can be received, so that the subsequent steps can be based on the first data information corresponding to the first object.
  • a data message sends the required data message to the originator of the first request message.
  • a new request information may be reconstructed according to the first request information, so as to use the new request information to request data information corresponding to the first object from the server.
  • Step S600 Receive the target data information sent by the server.
  • step S400 since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that subsequent steps can obtain data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • Step S700 Determine the second data information corresponding to the intersection object in the first data information.
  • the received first data information includes data information corresponding to the intersection object, and since the data information corresponding to the intersection object belongs to the Therefore, the second data information corresponding to the intersection object can be determined in the first data information, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the second object according to the second data information.
  • the first data information includes the data information corresponding to the intersection object, only one copy of the data information corresponding to the intersection object needs to be saved, thereby saving storage resources.
  • Step S800 Obtain third data information corresponding to the second object according to the target data information and the second data information.
  • the target data information sent by the server is received in step S600, and the second data information corresponding to the intersection object is determined in step S700, the target data information is the data information corresponding to the complement object , the second data information is the data information corresponding to the intersection object, therefore, both the target data information and the second data information are part of the data information corresponding to the second object, so, according to the target data information and The second data information obtains the third data information corresponding to the second object, so that the subsequent step can send the required data information to the originator of the second request information according to the third data information.
  • the data processing method is further described.
  • the data processing method may also include But not limited to the following steps:
  • Step S900 Perform prediction processing on the first data information to obtain first prediction information
  • Step S1000 Perform prediction processing on the third data information to obtain second prediction information
  • Step S1100 Send the first prediction information to the originator of the first request information
  • Step S1200 Send the second prediction information to the originator of the second request information.
  • step S800 since the first data information is received in step S500, and the third data information is obtained in step S800, when both the first request information and the second request information request data prediction analysis , can perform prediction processing on the first data information to obtain the first prediction information, and perform prediction processing on the third data information to obtain the second prediction information, then send the first prediction information to the originator of the first request information, and send the second prediction information
  • the second prediction information is sent to the originator of the second request information, so as to complete the data request processing for the first request information and the second request information.
  • the AI algorithm model can be used to perform prediction processing on the first data information and the third data information respectively, so that the first data information corresponding to the first data information can be obtained.
  • the AI algorithm model is a conventional algorithm model in the field, and an AI algorithm model with different functions can be selected according to different application scenarios, which is not specifically limited in this embodiment.
  • step S300 is further described, when the first request information is received before the second request information, and the data information corresponding to the first object has been requested from the server according to the first request information
  • step S300 may also include but not limited to the following steps:
  • the target data information to be obtained from the server is empty.
  • the second object when the second object is an intersection object, it means that the data information requested by the first request information includes the data information requested by the second request information.
  • the data information corresponding to the first object so it can be determined that the target data information that needs to be obtained from the server is empty, that is to say, there is no need to request new data information from the server, so the number of times to request data information from the server can be reduced. To achieve the purpose of reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • the data processing method may further include, but not limited to, steps S1300 and S1400.
  • Step S1300 Receive fourth data information corresponding to the first object sent by the server.
  • the fourth data information corresponding to the first object sent by the server can be received, so that the subsequent steps can be based on the first object.
  • the fourth data information sends the required data information to the originator of the first request information.
  • Step S1400 Determine fifth data information corresponding to the second object in the fourth data information.
  • the data information requested by the first request information includes the data information requested by the second request information, so the fourth data information received in step S1300 includes The data information corresponding to the second object has been obtained, therefore, the fifth data information corresponding to the second object can be determined in the fourth data information, so that the subsequent steps can send the second request information to the originator of the second request information according to the fifth data information Send the required data information.
  • the fourth data information includes the data information corresponding to the second object, only one copy of the data information corresponding to the first object needs to be saved, thereby saving storage resources.
  • step S1400 is further described, when the first object is the same as the second object, and the first request information requests to obtain the data information corresponding to the first object every first time interval, the second request
  • step S1400 may include but not limited to the following steps:
  • Fifth data information corresponding to the second object is collected in the fourth data information by using the ratio of the first time to the second time as the sampling ratio.
  • the first time and the second time are different. Since the fourth data information acquired from the server includes data information corresponding to the second object, there is no need to additionally request the server for data information corresponding to the second object. In addition, because the first request information requests to obtain the data information corresponding to the first object at intervals of the first time, and the second request information requests to obtain the data information corresponding to the second object at intervals of the second time, so the first time and The ratio of the second time is used as a sampling ratio, and the fifth data information corresponding to the second object is collected in the fourth data information. Therefore, the number of times of requesting data information from the server can be reduced, thereby achieving the purpose of reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • the data processing method is further described.
  • the data processing method may also include But not limited to the following steps:
  • Step S1500 Perform prediction processing on the fourth data information to obtain third prediction information
  • Step S1600 Perform prediction processing on the fifth data information to obtain fourth prediction information
  • Step S1700 Send the third prediction information to the originator of the first request information
  • Step S1800 Send the fourth prediction information to the originator of the second request information.
  • step S1300 since the fourth data information is received in step S1300, and the fifth data information is obtained in step S1400, when both the first request information and the second request information request data prediction analysis , can perform prediction processing on the fourth data information to obtain the third prediction information, and perform prediction processing on the fifth data information to obtain the fourth prediction information, then send the third prediction information to the originator of the first request information, and send the first request information
  • the four prediction information is sent to the originator of the second request information, so as to complete the data request processing for the first request information and the second request information.
  • the AI algorithm model can be used to perform prediction processing on the fourth data information and the fifth data information respectively, so that the fourth data information corresponding to the fourth data information can be obtained.
  • the AI algorithm model is a conventional algorithm model in the field, and an AI algorithm model with different functions can be selected according to different application scenarios, which is not specifically limited in this embodiment.
  • step S300 is further described.
  • step S300 may also include but not limited to the following steps:
  • the data information corresponding to the first object is determined as the target data information to be acquired from the server.
  • the data information corresponding to the first object that needs to be requested from the server includes The data information corresponding to the second object needs to be requested from the server.
  • the data information corresponding to the first object can be determined as the target data information that needs to be obtained from the server, that is, In other words, in the subsequent steps, it is only necessary to request the data information corresponding to the first object from the server, and there is no need to additionally request the data information corresponding to the second object from the server, thereby reducing the number of times of requesting data information from the server and achieving a reduction in Resource consumption, the purpose of enabling resources to be used reasonably.
  • the data processing method may further include but not limited to the steps S1900 and step S2000.
  • Step S1900 Receive target data information sent by the server.
  • step S400 since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information
  • the target data information received in this step is the target data information corresponding to the first object. Data information.
  • Step S2000 Determine sixth data information corresponding to the second object in the target data information.
  • the data information requested by the first request information includes the data information requested by the second request information, so the target data information received in step S1900 includes The data information corresponding to the second object, therefore, the sixth data information corresponding to the second object can be determined in the target data information, so that the subsequent step can send its second request information to the originator of the second request information according to the sixth data information The required data information.
  • the target data information includes the data information corresponding to the second object, only one copy of the data information corresponding to the first object needs to be saved, thereby saving storage resources.
  • step S2000 is further described, when the first object is the same as the second object, and the first request information requests to obtain the data information corresponding to the first object every third time interval, the second request
  • step S2000 may include but not limited to the following steps:
  • the sixth data information corresponding to the second object is collected in the target data information.
  • the third time is different from the fourth time. Since the target data information acquired from the server includes the data information corresponding to the second object, there is no need to additionally request the data information corresponding to the second object from the server. In addition, since the first request information requests to obtain the data information corresponding to the first object at intervals of the third time, and the second request information requests to obtain the data information corresponding to the second object at intervals of the fourth time, so the third time and The ratio of the fourth time is used as a sampling ratio, and the sixth data information corresponding to the second object is collected in the target data information. Therefore, the number of times of requesting data information from the server can be reduced, thereby achieving the purpose of reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • the data processing method is further described.
  • the data processing method may also include But not limited to the following steps:
  • Step S2100 Perform prediction processing on the target data information to obtain fifth prediction information
  • Step S2200 Perform prediction processing on the sixth data information to obtain sixth prediction information
  • Step S2300 Send the fifth prediction information to the originator of the first request information
  • Step S2400 Send the sixth prediction information to the originator of the second request information.
  • the target data information is received in step S1900, and the sixth data information is obtained in step S2000, when both the first request information and the second request information request data prediction and analysis,
  • the fifth prediction information can be obtained by performing prediction processing on the target data information
  • the sixth prediction information can be obtained by performing prediction processing on the sixth data information, and then, the fifth prediction information is sent to the originator of the first request information, and the sixth prediction information The information is sent to the originator of the second request information, so as to complete the data request processing for the first request information and the second request information.
  • the AI algorithm model can be used to perform prediction processing on the target data information and the sixth data information respectively, so that the fifth prediction information corresponding to the target data information can be obtained and sixth prediction information corresponding to the sixth data information.
  • the AI algorithm model is a conventional algorithm model in the field, and an AI algorithm model with different functions can be selected according to different application scenarios, which is not specifically limited in this embodiment.
  • step S300 is further described.
  • step S300 may include but not limited to the following steps:
  • Step S330 When the second object is not an intersection object, determine the intersection object in the complement object of the second object;
  • Step S340 Determine the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the complement object as target data information to be acquired from the server.
  • steps S330 to S340 in this embodiment and steps S310 to S320 in the embodiment shown in FIG. 3 belong to parallel technical solutions.
  • the second object when the second object is not the intersection object, it means that the first object is the intersection object, or part of the sub-objects in the first object and part of the sub-objects in the second object are the intersection object. Since the first request information and the second request information are received at the same time, it means that the data information corresponding to the first object needs to be requested from the server, and the data information corresponding to the second object needs to be requested from the server, and there are duplicate contents .
  • the data processing method may also include but not limited to Step S2500 and Step S2600.
  • Step S2500 Receive the target data information sent by the server.
  • step S400 since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the second object according to the target data information.
  • the data information corresponding to the two objects since the target data information is requested from the server in step S400, the target data information sent by the server can be received, so that the subsequent steps can obtain the data information
  • step S400 the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the complement object are determined as the target data information to be obtained from the server, so the received in this step
  • the target data information includes data information corresponding to the first object and data information corresponding to the complement object.
  • Step S2600 In the target data information, determine seventh data information corresponding to the first object, and determine eighth data information corresponding to the second object.
  • the target data information received in step S2500 since the target data information received in step S2500 includes the data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the complement object, the target data information corresponding to the first object can be determined The seventh data information, and determining the eighth data information corresponding to the second object, so that the subsequent steps can send the required data information to the originator of the first request information according to the seventh data information, and according to the eighth data information
  • the data information sends the required data information to the originator of the second request information.
  • the received target data information includes the seventh data information corresponding to the first object and the data information corresponding to the complement object, it may be first determined in the seventh data information that the object corresponding to the intersection object
  • the eighth data information corresponding to the second object is obtained according to the data information corresponding to the intersection object and the data information corresponding to the complement object.
  • the target data information includes the data information corresponding to the intersection object, only one copy of the data information corresponding to the intersection object needs to be saved, thereby saving storage resources.
  • the data processing method is further described.
  • the data processing method may also include But not limited to the following steps:
  • Step S2700 Perform prediction processing on the seventh data information to obtain seventh prediction information
  • Step S2800 Perform prediction processing on the eighth data information to obtain eighth prediction information
  • Step S2900 Send the seventh prediction information to the originator of the first request information
  • Step S3000 Send the eighth prediction information to the originator of the second request information.
  • the seventh data information and the eighth data information are obtained in step S2600, when the first request information and the second request information both request data prediction and analysis, the seventh data information can be The seventh prediction information is obtained by performing prediction processing on the information, and the eighth prediction information is obtained by performing prediction processing on the eighth data information, and then, the seventh prediction information is sent to the originator of the first request information, and the eighth prediction information is sent to the first The initiator of the second request information, so as to complete the data request processing for the first request information and the second request information.
  • the AI algorithm model can be used to perform prediction processing on the seventh data information and the eighth data information respectively, so that the seventh data information corresponding to the seventh data information can be obtained. Seven prediction information and eighth prediction information corresponding to the eighth data information.
  • the AI algorithm model is a conventional algorithm model in the field, and an AI algorithm model with different functions can be selected according to different application scenarios, which is not specifically limited in this embodiment.
  • FIG. 14 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided in a specific example of the present application.
  • the system architecture shown in FIG. 14 it includes a first SMF network element, a second SMF network element, a NWDAF network element and an NRF network element.
  • the first SMF network element sends a first subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of the first UPF.
  • the NWDAF network element sends a second subscription request to the NRF network element to subscribe to the first UPF load change notification.
  • the NRF network element After the NRF network element receives the second subscription request, when the load data of the first UPF changes, the NRF network element will send a notification request carrying the load data of the first UPF to the NWDAF network element.
  • the NWDAF network element Yuan will sample the load data of the first UPF every cycle according to the repetition period parameter carried in the first subscription request, and save the load data as the training sample data of the AI algorithm model.
  • the second SMF network element sends a third subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction result of the first UPF, then the NWDAF network element will send the data information requested by the first subscription request and the data information requested by the third subscription request to the NWDAF network element.
  • the data information is merged, and new subscription requests to NRF network elements are not repeated.
  • the NWDAF network element can use the load data saved by it as the training sample data of the AI algorithm model , but the value of the payload data is 0.
  • the first SMF network element sends a first subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of the first UPF, and the repetition period is 1 minute.
  • the NWDAF network element will send the NRF
  • the network element sends a second subscription request to subscribe to the load change notification of the first UPF; at this time, the second SMF network element sends a third subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction result of the first UPF, and the repetition period is 2 minutes , then the NWDAF network element will no longer send a new subscription request to the NRF network element, but will sample the load data of the first UPF obtained at a sampling rate of 1/2, and the obtained sampling data will be the same as the first UPF load data 3.
  • the payload data corresponding to the subscription request is
  • FIG. 15 is a schematic diagram of a system architecture for executing a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • the system architecture shown in FIG. 15 it includes a first SMF network element, a second SMF network element, a NWDAF network element and an NRF network element.
  • the first SMF network element sends a first subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of the first UPF.
  • the NWDAF network element sends a second subscription request to the NRF network element to subscribe to the first UPF load change notification.
  • the NRF network element After the NRF network element receives the second subscription request, when the load data of the first UPF changes, the NRF network element will send a notification request carrying the load data of the first UPF to the NWDAF network element. At this time, the NWDAF network element Yuan will sample the load data of the first UPF every cycle according to the repetition period parameter carried in the first subscription request, and save the load data as the training sample data of the AI algorithm model.
  • the second SMF network element sends a third subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of the first UPF and the load prediction results of the second UPF, then the NWDAF network element will send the first subscription request and the third subscription request In other words, the NWDAF network element will only send the fourth subscription request to the NRF network element to subscribe to the load change notification of the second UPF, and will not repeat the notification to the NRF network element.
  • the element initiates a subscription request for the load change notification of the first UPF.
  • the fourth subscription request sent by the NWDAF network element to the NRF network element is only to subscribe to the first UPF load change notification.
  • the load change notification of the second UPF so the NWDAF network element will only save a copy of the load data of the first UPF and a copy of the load data of the second UPF, which can save the storage resources of the NWDAF network element.
  • FIG. 16 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • the first SMF network element sends a first subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of the first UPF.
  • the NWDAF network element sends a second subscription request to the NRF network element to subscribe to the first UPF load change notification.
  • the second SMF network element sends a third subscription request to the NWDAF network element to subscribe to the load prediction results of all UPFs, then the NWDAF network element will first send a service discovery request to the NRF network element, and after the discovery of the service discovery request
  • the condition information field carries the information that the NF type is UPF.
  • the NRF network element when the NRF network element receives the service discovery request, the NRF network element will send a service discovery response to the NWDAF network element, and the service discovery response will carry the matching discovery request.
  • the NWDAF network element after receiving the service discovery response, the NWDAF network element will determine the specific UPF that does not exist in the NWDAF network element according to the first UPF and all UPFs, and then send the fourth UPF to the NRF network element.
  • FIG. 17 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • the first SMF network element sends a first query request to the NWDAF network element to query the load prediction results of the first UPF in a certain period of time in the future.
  • the NWDAF network element can immediately start the relevant model training and prediction processing according to these load data; if the NWDAF network element does not have enough load data of the first UPF inside the NWDAF network element, the NWDAF network element will send the first subscription request to the NRF network element to subscribe The load change notification of the first UPF, and the NRF network element will send a notification request to the NWDAF network element when the load data of the first UPF changes, and send the new load data of the first UPF to the NWDAF network element.
  • the NWDAF network element After the NWDAF network element completes load prediction according to the load data of the first UPF and obtains the prediction result, the NWDAF network element will send a first query response to the first SMF network element, and carry the prediction result in the first query response.
  • the second SMF network element sends a second query request to the NWDAF network element to query the load prediction results of the first UPF in another period of time in the future, and the NWDAF network element will combine the first query request and the second query request , that is to say, the NWDAF network element no longer repeatedly initiates new subscription requests to the NRF network element, but uses the load data of the first UPF stored inside the NWDAF network element to perform model training and prediction processing corresponding to the second query request, And after obtaining the prediction result, send the prediction result to the second SMF network element.
  • FIG. 18 is a flowchart of a data processing method provided in another specific example of the present application.
  • the first NF network element sends the first subscription request to the NWDAF network element, requesting to predict the mobility of a certain UE in a certain period of time in the future. Since the mobility data is mainly related to the AMF network element and the OAM network element, therefore The NWDAF network element will first send a second subscription request to the AMF network element to subscribe to the mobility data of the UE, and the AMF network element will reply a corresponding second subscription response to the NWDAF network element and send a second notification request to the NWDAF network element.
  • the NWDAF network element may also send a third subscription request to the AF network element to subscribe to relevant service data, and collect relevant data from the OAM network element.
  • the NWDAF network element After the NWDAF network element completes the mobility prediction for the UE, it will carry the corresponding prediction result in the first notification request.
  • the second NF network element sends a fourth subscription request to the NWDAF network element, requesting to predict the mobility of the UE in another period of time in the future.
  • the NWDAF network element will merge the first subscription request and the fourth subscription request, and no longer initiate a new subscription request to the AMF network element, OAM network element or AF network element, but use the internal storage of the NWDAF network element.
  • the mobility data of the UE is subjected to model training and prediction processing corresponding to the fourth subscription request, and after the prediction result is obtained, the prediction result is sent to the second NF network element.
  • an embodiment of the present application also provides a network element, where the network element includes: a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and operable on the processor.
  • the processor and memory can be connected by a bus or other means.
  • memory can be used to store non-transitory software programs and non-transitory computer-executable programs.
  • the memory may include high-speed random access memory, and may also include non-transitory memory, such as at least one magnetic disk storage device, flash memory device, or other non-transitory solid-state storage devices.
  • the memory may include memory located remotely from the processor, which remote memory may be connected to the processor via a network. Examples of the aforementioned networks include, but are not limited to, the Internet, intranets, local area networks, mobile communication networks, and combinations thereof.
  • the network element in this embodiment can be applied as the third network element 130 in the embodiment shown in FIG. 1, and the network element in this embodiment can constitute the system in the embodiment shown in FIG. 1 As a part of the architecture, these embodiments all belong to the same inventive concept, so these embodiments have the same implementation principle and technical effect, and will not be described in detail here.
  • the non-transitory software programs and instructions required to realize the data processing method of the above-mentioned embodiment are stored in the memory, and when executed by the processor, the data processing method in the above-mentioned embodiment is executed, for example, the above-described execution in FIG. 2
  • the network element embodiments described above are only illustrative, and the units described as separate components may or may not be physically separated, that is, they may be located in one place, or may be distributed to multiple network units. Part or all of the modules can be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of this embodiment.
  • an embodiment of the present application also provides a computer-readable storage medium, the computer-readable storage medium stores computer-executable instructions, and the computer-executable instructions are executed by a processor or a controller, for example, by the above-mentioned Execution by a processor in the network element embodiment can cause the above-mentioned processor to execute the data processing method in the above-mentioned embodiment, for example, execute the method steps S100 to S400 in FIG. 2 and the method steps S310 to S310 in FIG. 3 described above.
  • This embodiment of the application includes: receiving first request information and second request information, the first request information is used to request data information corresponding to the first object, and the second request information is used to request data information corresponding to the second object; when There is an intersection object between the first object and the second object, and the target data information to be obtained from the server is determined according to the intersection object; and then the target data information is requested from the server.
  • the first object and the second object when there is an intersection object between the first object and the second object, first determine the target data information that needs to be obtained from the server according to the intersection object, and then request the target data information from the server, without the need for the second object
  • the first request information and the second request information respectively request data information from the server, so the times of requesting data information from the server can be reduced, thereby reducing resource consumption and enabling resources to be used reasonably.
  • Computer storage media includes, but is not limited to, RAM, ROM, EEPROM, flash memory or other memory technology, CD-ROM, digital versatile disk (DVD) or other optical disk storage, magnetic cartridges, tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or can Any other medium used to store desired information and which can be accessed by a computer.
  • communication media typically embodies computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave or other transport mechanism, and may include any information delivery media .

Landscapes

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Abstract

一种数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质。其中，数据处理方法包括：接收第一请求信息，第一请求信息用于请求与第一对象对应的数据信息(S100)；接收第二请求信息，第二请求信息用于请求与第二对象对应的数据信息(S200)；当第一对象与第二对象存在交集对象，根据交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息(S300)；向服务器请求目标数据信息(S400)。

Description

数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质
相关申请的交叉引用
本申请基于申请号为202110842794.6、申请日为2021年07月26日的中国专利申请提出，并要求该中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容在此引入本申请作为参考。
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其是一种数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质。
背景技术
网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)网元是第五代移动通信技术核心网(5th Generation Mobile Communication Technology Core Network，5GC)系统中提出的一种网络功能(Network Funct ion，NF)网元。NWDAF网元能够接收其他NF网元发起的订阅或查询数据分析结果的请求信息，然后向提供原始数据的NF网元或操作维护管理(Operation Administration and Maintenance，OAM)网元请求获取与该请求信息对应的相关数据。
然而，在目前的一些情况下，NWDAF网元会根据不同发起者发起的请求信息分别进行向提供原始数据的NF网元或OAM网元请求数据的处理，而且各个处理之间相互独立并相互隔离，因此，当不同发起者发起的请求信息存在内容重复时，将会增大NWDAF网元的资源消耗，不利于NWDAF网元的资源的合理利用。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本申请实施例提供了一种数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：接收第一请求信息，其中，所述第一请求信息用于请求与第一对象对应的数据信息；接收第二请求信息，其中，所述第二请求信息用于请求与第二对象对应的数据信息；当所述第一对象与所述第二对象存在交集对象，根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息；向所述服务器请求所述目标数据信息。
第二方面，本申请实施例还提供了一种网元，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面所述的数据处理方法。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上的数据处理方法。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
图1是本申请一个实施例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图；
图2是本申请一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图3是图2中步骤S300的一个具体方法的流程图；
图4是图3中步骤S310的一个具体方法的流程图；
图5是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图6是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图7是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图8是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图9是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图10是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图11是图2中步骤S300的另一个具体方法的流程图；
图12是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图13是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；
图14是本申请一个具体示例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图；
图15是本申请另一个具体示例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图；
图16是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图；
图17是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图；
图18是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请提供了一种数据处理方法、网元以及计算机可读存储介质，在接收到用于请求与第一对象对应的数据信息的第一请求信息，以及接收到用于请求与第二对象对应的数据信息的第二请求信息的情况下，先判断第一对象与第二对象是否存在交集对象，当第一对象与第二对象存在交集对象时，根据该交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，然后向服务器请求该目标数据信息。由于在第一对象与第二对象存在交集对象的情况下，先根据该交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，再向服务器请求该目标数据信息，因此无需针对第一请求信息和第二请求信息分别向服务器请求数据信息，所以能够减少向服务器请求数据信息的次数，从而能够降低资源的消耗，使得资源能够被合理利用。
下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。
如图1所示，图1是本申请一个实施例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图。在图1的示例中，该系统架构包括第一网元110、第二网元120、第三网元130和服务器140，其中，第一网元110和第二网元120均为服务消费者角色，第三网元130为具备数据采集功能和数据分析功能的NF网元，服务器140为数据提供者角色。第一网元110和第二网元120分别与第三网元130通信连接，第三网元130和服务器140通信连接。
根据不同的应用场景，第一网元110和第二网元120可以为不同的NF网元，例如可以为会话管理功能(Session Management Function，SMF)网元、网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)网元、应用功能(Application Function，AF)网元等，本实施例对此并不作具体限定。
根据不同的应用场景，服务器140可以为OAM网元或者不同的NF网元，例如可以为网络存储功能(Network Repository Function，NRF)网元、接入和移动性管理功能(Access and Mobility Management Function，AMF)网元、会话管理功能(Session Management Function，SMF)网元、AF网元等，本实施例对此并不作具体限定。
第三网元130可以为NWDAF网元或者其他具备数据采集功能和数据分析功能的NF网元，本实施例对此并不作具体限定。
第三网元130至少具有如下功能：
(1)接收第一网元110或第二网元120发起的针对期望数据分析的结果的订阅或查询，其中，该期望数据分析可以为数据统计分析或数据预测分析中的至少一种，该结果可以为NF负载数据、切片负载数据、网络负载数据、用户设备(User Equipment，UE)数据等；
(2)向服务器140请求相关的网络数据或者UE数据等；
(3)对从服务器140获取到的数据进行分析，例如基于人工智能(Artificial Intelligence，AI)算法和获取到的数据，对机器学习模型进行训练，最终输出预测结果；
需要说明的是，当期望数据分析为数据统计分析，第三网元130可以基于其保存的历史数据输出统计结果；当期望数据分析为数据预测分析，第三网元130可以使用AI算法对相关数据进行预测处理并输出预测结果。当第三网元130接收到的是订阅请求，第三网元130需要在反馈给订阅请求发起者的通知信息中携带相关的分析结果；当第三网元130接收到的是查询请求，第三网元130会在反馈给查询请求发起者的查询响应中携带相关的分析结果，而无需执行后续的通知流程。
在一实施方式中，当第一网元110和第二网元120先后向第三网元130订阅同一个目标NF实例的未来负载预测结果时，第三网元130可以对该目标NF实例的数据进行合并，只保存一份与该目标NF实例对应的数据，并且不向服务器140发起重复的订阅请求，能够减少订阅请求的发起次数，从而能够降低资源的消耗，使得资源能够被合理利用。
在一实施方式中，当第一网元110向第三网元130订阅了一个目标NF实例的未来负载预测结果，并且指定了每间隔1分钟采集一次数据，则第三网元130会向服务器140订阅该目标NF实例的负载变更通知消息，并且会每间隔1分钟保存一次从服务器140中获取到的负载数据。当第二网元120向第三网元130订阅了该目标NF实例的未来负载预测结果，并且指定了每间隔2分钟采集一次数据，则第三网元130不向服务器140发起重复的关于该目标NF实例的负载变更通知消息的订阅请求，而是在已经获取到的负载数据中，每间隔2分钟采样一次，得到的采样数据作为与第二网元120发起的订阅请求对应的负载数据。
在一实施方式中，在第一网元110向第三网元130订阅了一个目标NF实例的未来负载预测结果之后，第 二网元120向第三网元130订阅与该目标NF实例类型相同的所有NF实例的负载预测结果，则第三网元130会先向服务器140发起一次服务发现请求，获取与该目标NF实例类型相同的所有NF实例的标识信息，接着根据这些标识信息和该目标NF实例的标识信息确定第三网元130中不存在的标识信息，然后向服务器140请求这些第三网元130中不存在的标识信息所对应的负载预测结果。
本申请实施例描述的系统架构以及应用场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着系统架构的演变和新应用场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
本领域技术人员可以理解的是，图1中示出的系统架构并不构成对本申请实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
基于上述系统架构，下面提出本申请的数据处理方法的各个实施例。
如图2所示，图2是本申请一个实施例提供的数据处理方法的流程图，该数据处理方法可以应用于具备数据采集功能和数据分析功能的NF网元，例如可以应用于如图1所示系统架构中的第三网元130。该数据处理方法可以包括但不限于有步骤S100、步骤S200、步骤S300和步骤S400。
步骤S100：接收第一请求信息，其中，第一请求信息用于请求与第一对象对应的数据信息。
需要说明的是，第一对象可以是单个对象，也可以是对象集合，本实施例对此并不作具体限定。当第一对象为对象集合时，第一对象可以包括有两个以上的子对象，其中，这些子对象具有相同的对象类型。在一实施方式中，第一对象可以为用户面功能(User Plane Function，UPF)网元。
需要说明的是，与第一对象对应的数据信息，可以为该第一对象在某一历史时段内的历史数据的统计信息，也可以为该第一对象在当前时刻的数据信息，还可以为该第一对象在某一未来时段内的预测数据信息，本实施例对此并不作具体限定。
需要说明的是，第一请求信息可以为如图1所示的第一网元110发送的请求信息。
步骤S200：接收第二请求信息，其中，第二请求信息用于请求与第二对象对应的数据信息。
需要说明的是，第二对象可以是单个对象，也可以是对象集合，本实施例对此并不作具体限定。当第二对象为对象集合时，第二对象可以包括有两个以上的子对象，其中，这些子对象具有相同的对象类型。在一实施方式中，第二对象可以为UPF网元。
需要说明的是，与第二对象对应的数据信息，可以为该第二对象在某一历史时段内的历史数据的统计信息，也可以为该第二对象在当前时刻的数据信息，还可以为该第二对象在某一未来时段内的预测数据信息，本实施例对此并不作具体限定。
需要说明的是，第二请求信息可以为如图1所示的第二网元120发送的请求信息。
步骤S300：当第一对象与第二对象存在交集对象，根据交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S100中接收到了用于请求与第一对象对应的数据信息的第一请求信息，在步骤S200中接收到了用于请求与第二对象对应的数据信息的第二请求信息，因此可以先判断第一对象与第二对象是否存在交集对象，当第一对象与第二对象存在交集对象时，根据该交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，以便于后续步骤可以向服务器请求该目标数据信息，从而完成第一请求信息的发起方以及第二请求信息的发起方所发起的数据获取请求。
需要说明的是，交集是指两个集合的共有元素所组成的集合。例如，假设有集合A和集合B，那么，由属于集合A且属于集合B的相同元素组成的集合即为集合A和集合B的交集。在一实施方式中，当第一对象和第二对象均为单个对象，或者当第一对象和第二对象均为对象集合，并且第一对象和第二对象相同时，即说明第一对象(或第二对象)即为该交集对象，此时，第一对象(或第二对象)所对应的数据信息(例如统计信息或预测数据信息等)，即为需要从服务器获取的目标数据信息。当第一对象为单个对象，第二对象为对象集合时，即说明第一对象为该交集对象，此时，第二对象所对应的数据信息(例如统计信息或预测数据信息等)，即为需要从服务器获取的目标数据信息。当第二对象为单个对象，第一对象为对象集合时，即说明第二对象为该交集对象，此时，第一对象所对应的数据信息(例如统计信息或预测数据信息等)，即为需要从服务器获取的目标数据信息。当第一对象和第二对象均为对象集合，并且第一对象和第二对象不相同时，即说明第一对象中的某些子对象为该交集对象，此时，第一对象和第二对象的并集对象所对应的数据信息(例如统计信息或预测数据信息等)，即为需要从服务器获取的目标数据信息。
步骤S400：向服务器请求目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S300中确定了需要从服务器获取的目标数据信息，因此可以向服务器请求该目标数据信息，完成第一请求信息的发起方以及第二请求信息的发起方所发起的数据获取请求。
需要说明的是，在向服务器请求该目标数据信息的过程中，可以先根据该目标数据信息构建对应的数据请求信息，并在该数据请求信息中携带与该目标数据信息对应的对象的相关信息(例如对象标识等)，然后向服务器发送该数据请求信息，请求服务器返回该目标数据信息。
本实施例中，通过采用包括上述步骤S100至步骤S400的数据处理方法，在接收到用于请求与第一对象对应的数据信息的第一请求信息，以及接收到用于请求与第二对象对应的数据信息的第二请求信息的情况下，先判断第一对象与第二对象是否存在交集对象，当第一对象与第二对象存在交集对象时，根据该交集对象确 定需要从服务器获取的目标数据信息，然后向服务器请求该目标数据信息。由于在第一对象与第二对象存在交集对象的情况下，先根据该交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，再向服务器请求该目标数据信息，因此无需针对第一请求信息和第二请求信息分别向服务器请求数据信息，所以能够减少向服务器请求数据信息的次数，从而能够降低资源的消耗(例如占用的网络带宽、CPU资源等)，使得资源能够被合理利用。
在一实施例中，如图3所示，对步骤S300进行进一步的说明，在第一请求信息先于第二请求信息被接收到，并且已经根据第一请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息的情况下，步骤S300可以包括但不限于有步骤S310和步骤S320。
步骤S310：当第二对象不为交集对象，确定交集对象在第二对象的补集对象。
本步骤中，当第二对象不为交集对象时，即说明第一对象为该交集对象，或者第一对象中的部分子对象和第二对象中的部分子对象为该交集对象。由于第一请求信息先于第二请求信息被接收到，并且已经根据第一请求信息向服务器请求了与第一对象对应的数据信息，因此，为了避免向服务器请求重复的数据信息，可以先确定该交集对象在第二对象的补集对象，以便于后续步骤能够根据该补集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，达到减少向服务器请求数据信息的次数的目的。
需要说明的是，由属于集合A而不属于集合B的元素组成的集合，称为集合B在集合A的补集。因此，第二对象中除了交集对象之外的剩余部分，即为该交集对象在第二对象的补集对象。
步骤S320：将与补集对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S310中确定了交集对象在第二对象的补集对象，因此可以将与该补集对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息，以便于后续步骤只需向服务器请求该目标数据信息，无需针对第一请求信息和第二请求信息分别向服务器请求数据信息，从而能够减少向服务器请求数据信息的次数，达到降低资源消耗，使得资源能够被合理利用的目的。
在一实施例中，如图4所示，对步骤S310进行进一步的说明，在第一对象为交集对象，并且第二对象为与第一对象类型相同的所有对象的集合的情况下，步骤S310可以包括但不限于有步骤S311、步骤S312和步骤S313。
步骤S311：向服务器发送服务查询信息，其中，服务查询信息用于查询与第一对象类型相同的所有对象的标识信息。
本步骤中，在第一对象为交集对象，并且第二对象为与第一对象类型相同的所有对象的集合的情况下，为了避免向服务器请求重复的数据信息，可以先向服务器发送用于查询与第一对象类型相同的所有对象的标识信息的服务查询信息，以便于在后续步骤中可以接收由服务器根据该服务查询信息而发送的与第一对象类型相同的所有对象的标识信息，进而能够根据这些标识信息确定交集对象在第二对象的补集对象。
步骤S312：接收服务器根据服务查询信息发送的所有对象的标识信息。
本步骤中，由于在步骤S311中向服务器发送了服务查询信息，因此可以接收由服务器根据该服务查询信息而发送的所有对象的标识信息，以便于后续步骤可以根据这些标识信息确定交集对象在第二对象的补集对象。
步骤S313：根据第一对象的标识信息和所有对象的标识信息，确定交集对象在第二对象的补集对象。
本步骤中，由于第一请求信息先于第二请求信息被接收到，并且已经根据第一请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息，因此，为了避免向服务器重复请求与第一对象对应的数据信息，可以根据第一对象的标识信息和由服务器根据服务查询信息而发送的所有对象的标识信息，确定还没有向服务器请求的对象的标识信息，此时，这些还没有向服务器请求的对象的标识信息，即为该交集对象在第二对象的补集对象的标识信息，所以，根据这些标识信息能够确定交集对象在第二对象的补集对象，以便于后续步骤能够根据该补集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，达到减少向服务器请求数据信息的次数的目的。
在一实施例中，如图5所示，该数据处理方法还可以包括但不限于有步骤S500、步骤S600、步骤S700和步骤S800。
步骤S500：接收服务器发送的与第一对象对应的第一数据信息。
本步骤中，由于预先已经根据第一请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息，因此可以接收服务器发送的与该第一对象对应的第一数据信息，以便于后续步骤能够根据该第一数据信息向第一请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
需要说明的是，在接收到第一请求信息之后，可以根据该第一请求信息重新构建一个新的请求信息，从而使用该新的请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息。
步骤S600：接收服务器发送的目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S400中向服务器请求了目标数据信息，因此可以接收服务器发送的该目标数据信息，以便于后续步骤能够根据该目标数据信息得到与第二对象对应的数据信息。
步骤S700：在第一数据信息中确定与交集对象对应的第二数据信息。
本步骤中，由于第一对象和第二对象存在交集对象，因此接收到的第一数据信息中包括有与交集对象对应的数据信息，由于该交集对象对应的数据信息属于与第二对象对应的数据信息中的一部分，因此可以先在 第一数据信息中确定与交集对象对应的第二数据信息，以便于后续步骤可以根据该第二数据信息得到与第二对象对应的数据信息。
需要说明的是，由于第一数据信息中包括了与交集对象对应的数据信息，因此只需保存一份与交集对象对应的数据信息即可，从而能够节省存储资源。
步骤S800：根据目标数据信息和第二数据信息得到与第二对象对应的第三数据信息。
本步骤中，由于在步骤S600中接收到了服务器发送的目标数据信息，并且在步骤S700中确定了与交集对象对应的第二数据信息，而该目标数据信息为与该补集对象对应的数据信息，该第二数据信息为与该交集对象对应的数据信息，因此，该目标数据信息和该第二数据信息均为与第二对象对应的数据信息的一部分，所以，可以根据该目标数据信息和该第二数据信息得到与第二对象对应的第三数据信息，以便于后续步骤能够根据该第三数据信息向第二请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
在一实施例中，如图6所示，对该数据处理方法进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有以下步骤：
步骤S900：对第一数据信息进行预测处理得到第一预测信息；
步骤S1000：对第三数据信息进行预测处理得到第二预测信息；
步骤S1100：将第一预测信息发送至第一请求信息的发起方；
步骤S1200：将第二预测信息发送至第二请求信息的发起方。
本实施例中，由于在步骤S500中接收到了第一数据信息，在步骤S800中得到了第三数据信息，因此，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，可以对第一数据信息进行预测处理得到第一预测信息，以及对第三数据信息进行预测处理得到第二预测信息，接着，将第一预测信息发送至第一请求信息的发起方，将第二预测信息发送至第二请求信息的发起方，从而完成针对第一请求信息以及第二请求信息的数据请求处理。
需要说明的是，在获得了第一数据信息和第三数据信息之后，可以利用AI算法模型分别对第一数据信息和第三数据信息进行预测处理，从而可以得到与第一数据信息对应的第一预测信息以及与第三数据信息对应的第二预测信息。需要说明的是，AI算法模型是本领域的常规算法模型，根据不同应用场景可以选择具有不同功能的AI算法模型，本实施例对此并不作具体限定。
另外，在一实施例中，对步骤S300进行进一步的说明，在第一请求信息先于第二请求信息被接收到，并且已经根据第一请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息的情况下，步骤S300还可以包括但不限于有以下步骤：
当第二对象为交集对象，确定需要从服务器获取的目标数据信息为空。
需要说明的是，本实施例中的步骤，与如图3所示实施例中的步骤S310至步骤S320，属于并列的技术方案。
本实施例中，当第二对象为交集对象时，说明第一请求信息所请求的数据信息中，包括了第二请求信息所请求的数据信息，由于预先已经根据第一请求信息向服务器请求了与第一对象对应的数据信息，因此可以确定需要从服务器获取的目标数据信息为空，即是说，不需要再向服务器请求新的数据信息，所以，能够减少向服务器请求数据信息的次数，达到降低资源消耗，使得资源能够被合理利用的目的。
在一实施例中，如图7所示，在第二对象为交集对象的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有步骤S1300和步骤S1400。
步骤S1300：接收服务器发送的与第一对象对应的第四数据信息。
本步骤中，由于预先已经根据第一请求信息向服务器请求与第一对象对应的数据信息，因此可以接收服务器发送的与该第一对象对应的第四数据信息，以便于后续步骤能够根据该第四数据信息向第一请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
步骤S1400：在第四数据信息中确定与第二对象对应的第五数据信息。
本步骤中，由于第二对象为交集对象，因此第一请求信息所请求的数据信息中包括了第二请求信息所请求的数据信息，所以，步骤S1300中接收到的第四数据信息中，包括了与第二对象对应的数据信息，因此，可以在第四数据信息中确定与第二对象对应的第五数据信息，以便于后续步骤能够根据该第五数据信息向第二请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
需要说明的是，由于第四数据信息中包括了与第二对象对应的数据信息，因此只需保存一份与第一对象对应的数据信息即可，从而能够节省存储资源。
另外，在一实施例中，对步骤S1400进行进一步的说明，在第一对象与第二对象相同，并且第一请求信息请求每间隔第一时间获取与第一对象对应的数据信息，第二请求信息请求每间隔第二时间获取与第二对象对应的数据信息的情况下，步骤S1400可以包括但不限于有以下步骤：
以第一时间与第二时间的比值作为采样比例，在第四数据信息中采集与第二对象对应的第五数据信息。
需要说明的是，第一时间和第二时间不相同。由于从服务器获取到的第四数据信息中包括了与第二对象对应的数据信息，因此不需要额外再向服务器请求与第二对象对应的数据信息。此外，由于第一请求信息请求每间隔第一时间获取与第一对象对应的数据信息，第二请求信息请求每间隔第二时间获取与第二对象对应 的数据信息，因此可以以第一时间与第二时间的比值作为采样比例，在第四数据信息中采集与第二对象对应的第五数据信息。所以，能够减少向服务器请求数据信息的次数，从而达到降低资源消耗，使得资源能够被合理利用的目的。
在一实施例中，如图8所示，对该数据处理方法进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有以下步骤：
步骤S1500：对第四数据信息进行预测处理得到第三预测信息；
步骤S1600：对第五数据信息进行预测处理得到第四预测信息；
步骤S1700：将第三预测信息发送至第一请求信息的发起方；
步骤S1800：将第四预测信息发送至第二请求信息的发起方。
本实施例中，由于在步骤S1300中接收到了第四数据信息，在步骤S1400中得到了第五数据信息，因此，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，可以对第四数据信息进行预测处理得到第三预测信息，以及对第五数据信息进行预测处理得到第四预测信息，接着，将第三预测信息发送至第一请求信息的发起方，将第四预测信息发送至第二请求信息的发起方，从而完成针对第一请求信息以及第二请求信息的数据请求处理。
需要说明的是，在获得了第四数据信息和第五数据信息之后，可以利用AI算法模型分别对第四数据信息和第五数据信息进行预测处理，从而可以得到与第四数据信息对应的第三预测信息以及与第五数据信息对应的第四预测信息。需要说明的是，AI算法模型是本领域的常规算法模型，根据不同应用场景可以选择具有不同功能的AI算法模型，本实施例对此并不作具体限定。
另外，在一实施例中，对步骤S300进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息为同时被接收到的情况下，步骤S300还可以包括但不限于有以下步骤：
当第二对象为交集对象，将与第一对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
需要说明的是，本实施例中的步骤，与如图3所示实施例中的步骤S310至步骤S320，属于并列的技术方案。
本实施例中，在第一请求信息和第二请求信息为同时被接收到的情况下，当第二对象为交集对象时，说明需要向服务器请求的与第一对象对应的数据信息，包括了需要向服务器请求的与第二对象对应的数据信息，此时，为了避免向服务器请求重复的数据信息，可以将与第一对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息，即是说，后续步骤中只需向服务器请求与第一对象对应的数据信息即可，不需要额外再向服务器请求与第二对象对应的数据信息，从而能够减少向服务器请求数据信息的次数，达到降低资源消耗，使得资源能够被合理利用的目的。
在一实施例中，如图9所示，在第一请求信息和第二请求信息同时被接收到，并且第二对象为交集对象的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有步骤S1900和步骤S2000。
步骤S1900：接收服务器发送的目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S400中向服务器请求了目标数据信息，因此可以接收服务器发送的该目标数据信息，以便于后续步骤能够根据该目标数据信息得到与第一对象对应的数据信息以及与第二对象对应的数据信息。
需要说明的是，由于在执行步骤S400之前，将与第一对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息，因此本步骤中接收到的目标数据信息即为与第一对象对应的数据信息。
步骤S2000：在目标数据信息中确定与第二对象对应的第六数据信息。
本步骤中，由于第二对象为交集对象，因此第一请求信息所请求的数据信息中包括了第二请求信息所请求的数据信息，所以，步骤S1900中接收到的目标数据信息中，包括了与第二对象对应的数据信息，因此，可以在目标数据信息中确定与第二对象对应的第六数据信息，以便于后续步骤能够根据该第六数据信息向第二请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
需要说明的是，由于目标数据信息中包括了与第二对象对应的数据信息，因此只需保存一份与第一对象对应的数据信息即可，从而能够节省存储资源。
另外，在一实施例中，对步骤S2000进行进一步的说明，在第一对象与第二对象相同，并且第一请求信息请求每间隔第三时间获取与第一对象对应的数据信息，第二请求信息请求每间隔第四时间获取与第二对象对应的数据信息的情况下，步骤S2000可以包括但不限于有以下步骤：
以第三时间与第四时间的比值作为采样比例，在目标数据信息中采集与第二对象对应的第六数据信息。
需要说明的是，第三时间和第四时间不相同。由于从服务器获取到的目标数据信息中包括了与第二对象对应的数据信息，因此不需要额外再向服务器请求与第二对象对应的数据信息。此外，由于第一请求信息请求每间隔第三时间获取与第一对象对应的数据信息，第二请求信息请求每间隔第四时间获取与第二对象对应的数据信息，因此可以以第三时间与第四时间的比值作为采样比例，在目标数据信息中采集与第二对象对应的第六数据信息。所以，能够减少向服务器请求数据信息的次数，从而达到降低资源消耗，使得资源能够被合理利用的目的。
在一实施例中，如图10所示，对该数据处理方法进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息均 为请求进行数据预测分析的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有以下步骤：
步骤S2100：对目标数据信息进行预测处理得到第五预测信息；
步骤S2200：对第六数据信息进行预测处理得到第六预测信息；
步骤S2300：将第五预测信息发送至第一请求信息的发起方；
步骤S2400：将第六预测信息发送至第二请求信息的发起方。
本实施例中，由于在步骤S1900中接收到了目标数据信息，在步骤S2000中得到了第六数据信息，因此，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，可以对目标数据信息进行预测处理得到第五预测信息，以及对第六数据信息进行预测处理得到第六预测信息，接着，将第五预测信息发送至第一请求信息的发起方，将第六预测信息发送至第二请求信息的发起方，从而完成针对第一请求信息以及第二请求信息的数据请求处理。
需要说明的是，在获得了目标数据信息和第六数据信息之后，可以利用AI算法模型分别对目标数据信息和第六数据信息进行预测处理，从而可以得到与目标数据信息对应的第五预测信息以及与第六数据信息对应的第六预测信息。需要说明的是，AI算法模型是本领域的常规算法模型，根据不同应用场景可以选择具有不同功能的AI算法模型，本实施例对此并不作具体限定。
在一实施例中，如图11所示，对步骤S300进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息为同时被接收到的情况下，步骤S300可以包括但不限于有以下步骤：
步骤S330：当第二对象不为交集对象，确定交集对象在第二对象的补集对象；
步骤S340：将与第一对象对应的数据信息，以及与补集对象对应的数据信息，确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
需要说明的是，本实施例中的步骤S330至步骤S340，与如图3所示实施例中的步骤S310至步骤S320，属于并列的技术方案。
本实施例中，当第二对象不为交集对象时，即说明第一对象为该交集对象，或者第一对象中的部分子对象和第二对象中的部分子对象为该交集对象。由于第一请求信息和第二请求信息为同时被接收到，说明需要向服务器请求的与第一对象对应的数据信息，以及需要向服务器请求的与第二对象对应的数据信息，存在重复的内容。为了避免向服务器请求重复的数据信息，可以先确定该交集对象在第二对象的补集对象，然后将与该第一对象对应的数据信息以及与该补集对象对应的数据信息，确定为需要从服务器获取的目标数据信息，所以，在后续步骤中，可以根据该目标数据信息重新构建一个新的请求信息，再通过该新的请求信息获取该目标数据信息，达到减少向服务器请求数据信息的次数的目的。
在一实施例中，如图12所示，在第一请求信息和第二请求信息同时被接收到，并且第二对象不为交集对象的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有步骤S2500和步骤S2600。
步骤S2500：接收服务器发送的目标数据信息。
本步骤中，由于在步骤S400中向服务器请求了目标数据信息，因此可以接收服务器发送的该目标数据信息，以便于后续步骤能够根据该目标数据信息得到与第一对象对应的数据信息以及与第二对象对应的数据信息。
需要说明的是，由于在执行步骤S400之前，将与第一对象对应的数据信息，以及与补集对象对应的数据信息，确定为需要从服务器获取的目标数据信息，因此本步骤中接收到的目标数据信息包括了与第一对象对应的数据信息以及与补集对象对应的数据信息。
步骤S2600：在目标数据信息中，确定与第一对象对应的第七数据信息，以及确定与第二对象对应的第八数据信息。
本步骤中，由于在步骤S2500中接收到的目标数据信息包括了与第一对象对应的数据信息以及与补集对象对应的数据信息，因此可以在目标数据信息中，确定与第一对象对应的第七数据信息，以及确定与第二对象对应的第八数据信息，以便于后续步骤能够根据该第七数据信息向第一请求信息的发起方发送其所需要的数据信息，以及根据该第八数据信息向第二请求信息的发起方发送其所需要的数据信息。
需要说明的是，由于接收到的目标数据信息包括了与第一对象对应的第七数据信息以及与补集对象对应的数据信息，因此，可以先在该第七数据信息中确定与交集对象对应的数据信息，然后根据与交集对象对应的数据信息以及与补集对象对应的数据信息，得到与第二对象对应的第八数据信息。
需要说明的是，由于目标数据信息中包括了与交集对象对应的数据信息，因此只需保存一份与交集对象对应的数据信息即可，从而能够节省存储资源。
在一实施例中，如图13所示，对该数据处理方法进行进一步的说明，在第一请求信息和第二请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，该数据处理方法还可以包括但不限于有以下步骤：
步骤S2700：对第七数据信息进行预测处理得到第七预测信息；
步骤S2800：对第八数据信息进行预测处理得到第八预测信息；
步骤S2900：将第七预测信息发送至第一请求信息的发起方；
步骤S3000：将第八预测信息发送至第二请求信息的发起方。
本实施例中，由于在步骤S2600中得到了第七数据信息和第八数据信息，因此，在第一请求信息和第二 请求信息均为请求进行数据预测分析的情况下，可以对第七数据信息进行预测处理得到第七预测信息，以及对第八数据信息进行预测处理得到第八预测信息，接着，将第七预测信息发送至第一请求信息的发起方，将第八预测信息发送至第二请求信息的发起方，从而完成针对第一请求信息以及第二请求信息的数据请求处理。
需要说明的是，在获得了第七数据信息和第八数据信息之后，可以利用AI算法模型分别对第七数据信息和第八数据信息进行预测处理，从而可以得到与第七数据信息对应的第七预测信息以及与第八数据信息对应的第八预测信息。需要说明的是，AI算法模型是本领域的常规算法模型，根据不同应用场景可以选择具有不同功能的AI算法模型，本实施例对此并不作具体限定。
为了更加清楚的说明本申请实施例提供的数据处理方法的处理流程，下面以具体的示例进行说明。
示例一：
如图14所示，图14是本申请一个具体示例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图。在如图14所示的系统架构中，包括有第一SMF网元、第二SMF网元、NWDAF网元和NRF网元。在本示例中，第一SMF网元向NWDAF网元发送第一订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，此时，NWDAF网元会向NRF网元发送第二订阅请求以订阅第一UPF的负载变更通知。当NRF网元接收到该第二订阅请求之后，当第一UPF的负载数据发生了变化，NRF网元会向NWDAF网元发送携带有第一UPF的负载数据的通知请求，此时，NWDAF网元会按照第一订阅请求中携带的重复周期参数，每个周期取样一次第一UPF的负载数据，并将这些负载数据进行保存以作为AI算法模型的训练样本数据。此时，第二SMF网元向NWDAF网元发送第三订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，则NWDAF网元会将第一订阅请求所请求的数据信息和第三订阅请求所请求的数据信息进行合并，不再重复向NRF网元发起新的订阅请求。
需要说明的是，当NRF网元接收到NWDAF网元发送的第二订阅请求之后，如果NRF网元一直不发送通知请求，NWDAF网元可以把其保存的负载数据作为AI算法模型的训练样本数据，只是该负载数据的数值为0。
示例二：
参照如图14所示的具体示例，第一SMF网元向NWDAF网元发送第一订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，并且重复周期为1分钟，此时，NWDAF网元会向NRF网元发送第二订阅请求以订阅第一UPF的负载变更通知；此时，第二SMF网元向NWDAF网元发送第三订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，并且重复周期为2分钟，那么NWDAF网元将不再向NRF网元发送新的订阅请求，而是在获取到的第一UPF的负载数据中，以1/2的采样比例进行采样，得到的采样数据即为与第三订阅请求对应的负载数据。
示例三：
如图15所示，图15是本申请另一个具体示例提供的用于执行数据处理方法的系统架构的示意图。在如图15所示的系统架构中，包括有第一SMF网元、第二SMF网元、NWDAF网元和NRF网元。在本示例中，第一SMF网元向NWDAF网元发送第一订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，此时，NWDAF网元会向NRF网元发送第二订阅请求以订阅第一UPF的负载变更通知。当NRF网元接收到该第二订阅请求之后，当第一UPF的负载数据发生了变化，NRF网元会向NWDAF网元发送携带有第一UPF的负载数据的通知请求，此时，NWDAF网元会按照第一订阅请求中携带的重复周期参数，每个周期取样一次第一UPF的负载数据，并将这些负载数据进行保存以作为AI算法模型的训练样本数据。此时，第二SMF网元向NWDAF网元发送第三订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果以及第二UPF的负载预测结果，则NWDAF网元会将第一订阅请求和第三订阅请求中与第一UPF的负载预测结果相关的信息进行合并，即是说，NWDAF网元后续只会向NRF网元发送第四订阅请求以订阅第二UPF的负载变更通知，不再重复向NRF网元发起针对第一UPF的负载变更通知的订阅请求。
需要说明的是，由于NWDAF网元会向NRF网元发送的第二订阅请求仅为订阅第一UPF的负载变更通知，而NWDAF网元会向NRF网元发送的第四订阅请求仅为订阅第二UPF的负载变更通知，因此NWDAF网元内部只会保存一份第一UPF的负载数据以及一份第二UPF的负载数据，从而能够节省NWDAF网元的存储资源。
示例四：
如图16所示，图16是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图。在本示例中，第一SMF网元向NWDAF网元发送第一订阅请求以订阅第一UPF的负载预测结果，此时，NWDAF网元会向NRF网元发送第二订阅请求以订阅第一UPF的负载变更通知。此时，第二SMF网元向NWDAF网元发送第三订阅请求以订阅所有UPF的负载预测结果，则NWDAF网元会先向NRF网元发送一次服务发现请求，并且在该服务发现请求的发现条件信息字段中携带NF类型为UPF的信息，此时，当NRF网元接收到该服务发现请求之后，NRF网元会向NWDAF网元发送服务发现响应，并且在该服务发现响应中携带符合发现条件的所有的UPF信息，此时，NWDAF网元在接收到该服务发现响应之后，会根据第一UPF和所有的UPF确定NWDAF网元中不存在的具体UPF，接着向NRF网元发送第四订阅请求以订阅除了第一UPF之外的其他UPF的负载变更通知。
示例五：
如图17所示，图17是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图。在本示例中，第一SMF网元向NWDAF网元发送第一查询请求以查询第一UPF在未来某段时间的负载预测结果，如果NWDAF网元内部具有足够的第一UPF的负载数据，则NWDAF网元可以根据这些负载数据立即启动相关的模型训练和预测处理；如果NWDAF网元内部不具有足够的第一UPF的负载数据，则NWDAF网元会向NRF网元发送第一订阅请求以订阅第一UPF的负载变更通知，而NRF网元则会在第一UPF的负载数据发生变化时向NWDAF网元发送通知请求， 把第一UPF的新的负载数据发送给NWDAF网元。当NWDAF网元根据第一UPF的负载数据完成负载预测而得到预测结果之后，NWDAF网元会向第一SMF网元发送第一查询响应，并且在该第一查询响应中携带该预测结果。此时，第二SMF网元向NWDAF网元发送第二查询请求以查询第一UPF在未来的另一段时间的负载预测结果，则NWDAF网元会对第一查询请求和第二查询请求进行合并，即是说，NWDAF网元不再重复向NRF网元发起新的订阅请求，而是利用NWDAF网元内部保存的第一UPF的负载数据进行与第二查询请求对应的模型训练和预测处理，并在得到预测结果之后，将该预测结果发送给第二SMF网元。
示例六：
如图18所示，图18是本申请另一个具体示例提供的数据处理方法的流程图。在本示例中，第一NF网元向NWDAF网元发送第一订阅请求，要求预测某个UE在未来某段时间的移动性，由于移动性数据主要与AMF网元以及OAM网元有关，因此NWDAF网元会先向AMF网元发送第二订阅请求以订阅该UE的移动性数据，而AMF网元会向NWDAF网元回复对应的第二订阅响应并且向NWDAF网元发送第二通知请求。根据实际情况，NWDAF网元也可能会向AF网元发送第三订阅请求以订阅相关的业务数据，并且向OAM网元采集相关数据。当NWDAF网元完成针对UE的移动性预测后，会在第一通知请求中携带对应的预测结果。此时，第二NF网元向NWDAF网元发送第四订阅请求，要求预测该UE在未来的另一段时间的移动性。此时，NWDAF网元会对第一订阅请求和第四订阅请求进行合并，不再向AMF网元、OAM网元或者AF网元发起新的订阅请求，而是利用NWDAF网元内部保存的该UE的移动性数据进行与第四订阅请求对应的模型训练和预测处理，并在得到预测结果之后，将该预测结果发送给第二NF网元。
另外，本申请的一个实施例还提供了一种网元，该网元包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。
处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
需要说明的是，本实施例中的网元，可以应用为例如图1所示实施例中的第三网元130，本实施例中的网元能够构成例如图1所示实施例中的系统架构的一部分，这些实施例均属于相同的发明构思，因此这些实施例具有相同的实现原理以及技术效果，此处不再详述。
实现上述实施例的数据处理方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的数据处理方法，例如，执行以上描述的图2中的方法步骤S100至S400、图3中的方法步骤S310至S320、图4中的方法步骤S311至S313、图5中的方法步骤S500至S800、图6中的方法步骤S900至S1200、图7中的方法步骤S1300至S1400、图8中的方法步骤S1500至S1800、图9中的方法步骤S1900至S2000、图10中的方法步骤S2100至S2400、图11中的方法步骤S330至S340、图12中的方法步骤S2500至S2600、图13中的方法步骤S2700至S3000。
以上所描述的网元实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
此外，本申请的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述网元实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的数据处理方法，例如，执行以上描述的图2中的方法步骤S100至S400、图3中的方法步骤S310至S320、图4中的方法步骤S311至S313、图5中的方法步骤S500至S800、图6中的方法步骤S900至S1200、图7中的方法步骤S1300至S1400、图8中的方法步骤S1500至S1800、图9中的方法步骤S1900至S2000、图10中的方法步骤S2100至S2400、图11中的方法步骤S330至S340、图12中的方法步骤S2500至S2600、图13中的方法步骤S2700至S3000。
本申请实施例包括：接收第一请求信息和第二请求信息，第一请求信息用于请求与第一对象对应的数据信息，第二请求信息用于请求与第二对象对应的数据信息；当第一对象与第二对象存在交集对象，根据交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息；然后向服务器请求目标数据信息。根据本申请实施例的方案，在第一对象与第二对象存在交集对象的情况下，先根据该交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，再向服务器请求该目标数据信息，无需针对第一请求信息和第二请求信息分别向服务器请求数据信息，因此能够减少向服务器请求数据信息的次数，从而能够降低资源的消耗，使得资源能够被合理利用。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指 令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本申请的若干实施进行了具体说明，但本申请并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (18)

  1. 一种数据处理方法，包括：
    接收第一请求信息，其中，所述第一请求信息用于请求与第一对象对应的数据信息；
    接收第二请求信息，其中，所述第二请求信息用于请求与第二对象对应的数据信息；
    当所述第一对象与所述第二对象存在交集对象，根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息；
    向所述服务器请求所述目标数据信息。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一请求信息先于所述第二请求信息被接收到，并且已经根据所述第一请求信息向所述服务器请求与所述第一对象对应的数据信息；
    所述根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，包括：
    当所述第二对象不为所述交集对象，确定所述交集对象在所述第二对象的补集对象；
    将与所述补集对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一对象为所述交集对象，所述第二对象为与所述第一对象类型相同的所有对象的集合；
    所述确定所述交集对象在所述第二对象的补集对象，包括：
    向所述服务器发送服务查询信息，其中，所述服务查询信息用于查询与所述第一对象类型相同的所有对象的标识信息；
    接收所述服务器根据所述服务查询信息发送的所述所有对象的标识信息；
    根据所述第一对象的标识信息和所述所有对象的标识信息，确定所述交集对象在所述第二对象的补集对象。
  4. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述数据处理方法还包括：
    接收所述服务器发送的与所述第一对象对应的第一数据信息；
    接收所述服务器发送的所述目标数据信息；
    在所述第一数据信息中确定与所述交集对象对应的第二数据信息；
    根据所述目标数据信息和所述第二数据信息得到与所述第二对象对应的第三数据信息。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息均为请求进行数据预测分析；
    所述数据处理方法还包括：
    对所述第一数据信息进行预测处理得到第一预测信息；
    对所述第三数据信息进行预测处理得到第二预测信息；
    将所述第一预测信息发送至所述第一请求信息的发起方；
    将所述第二预测信息发送至所述第二请求信息的发起方。
  6. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一请求信息先于所述第二请求信息被接收到，并且已经根据所述第一请求信息向所述服务器请求与所述第一对象对应的数据信息；
    所述根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，包括：
    当所述第二对象为所述交集对象，确定需要从服务器获取的目标数据信息为空。
  7. 根据权利要求6所述的方法，其中，所述数据处理方法还包括：
    接收所述服务器发送的与所述第一对象对应的第四数据信息；
    在所述第四数据信息中确定与所述第二对象对应的第五数据信息。
  8. 根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一对象与所述第二对象相同，所述第一请求信息请求每间隔第一时间获取与所述第一对象对应的数据信息，所述第二请求信息请求每间隔第二时间获取与所述第二对象对应的数据信息，所述第一时间与所述第二时间不相同；
    所述在所述第四数据信息中确定与所述第二对象对应的第五数据信息，包括：
    以所述第一时间与所述第二时间的比值作为采样比例，在所述第四数据信息中采集与所述第二对象对应的第五数据信息。
  9. 根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息均为请求进行数据预测分析；
    所述数据处理方法还包括：
    对所述第四数据信息进行预测处理得到第三预测信息；
    对所述第五数据信息进行预测处理得到第四预测信息；
    将所述第三预测信息发送至所述第一请求信息的发起方；
    将所述第四预测信息发送至所述第二请求信息的发起方。
  10. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息为同时被接收到；
    所述根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，包括：
    当所述第二对象为所述交集对象，将与所述第一对象对应的数据信息确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
  11. 根据权利要求10所述的方法，其中，所述数据处理方法还包括：
    接收所述服务器发送的所述目标数据信息；
    在所述目标数据信息中确定与所述第二对象对应的第六数据信息。
  12. 根据权利要求11所述的方法，其中，所述第一对象与所述第二对象相同，所述第一请求信息请求每间隔第三时间获取与所述第一对象对应的数据信息，所述第二请求信息请求每间隔第四时间获取与所述第二对象对应的数据信息，所述第三时间与所述第四时间不相同；
    所述在所述目标数据信息中确定与所述第二对象对应的第六数据信息，包括：
    以所述第三时间与所述第四时间的比值作为采样比例，在所述目标数据信息中采集与所述第二对象对应的第六数据信息。
  13. 根据权利要求11或12所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息均为请求进行数据预测分析；
    所述数据处理方法还包括：
    对所述目标数据信息进行预测处理得到第五预测信息；
    对所述第六数据信息进行预测处理得到第六预测信息；
    将所述第五预测信息发送至所述第一请求信息的发起方；
    将所述第六预测信息发送至所述第二请求信息的发起方。
  14. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息为同时被接收到；
    所述根据所述交集对象确定需要从服务器获取的目标数据信息，包括：
    当所述第二对象不为所述交集对象，确定所述交集对象在所述第二对象的补集对象；
    将与所述第一对象对应的数据信息，以及与所述补集对象对应的数据信息，确定为需要从服务器获取的目标数据信息。
  15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述数据处理方法还包括：
    接收所述服务器发送的所述目标数据信息；
    在所述目标数据信息中，确定与所述第一对象对应的第七数据信息，以及确定与所述第二对象对应的第八数据信息。
  16. 根据权利要求15所述的方法，其中，所述第一请求信息和所述第二请求信息均为请求进行数据预测分析；
    所述数据处理方法还包括：
    对所述第七数据信息进行预测处理得到第七预测信息；
    对所述第八数据信息进行预测处理得到第八预测信息；
    将所述第七预测信息发送至所述第一请求信息的发起方；
    将所述第八预测信息发送至所述第二请求信息的发起方。
  17. 一种网元，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至16任意一项所述的数据处理方法。
  18. 一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至16任意一项所述的数据处理方法。
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