[发明专利]网络切片用户面容量配置方法、装置和系统

说明书

本申请公开了一种网络切片用户面容量配置方法、装置和系统，涉及网络和人工智能领域。其中的方法包括：获取非网管数据、网管数据和网络切片特定数据；将非网管数据、网管数据和网络切片特定数据输入至切片用户面业务量预测模型，预测得到每个网络切片的用户面容量需求；根据预测的用户面容量需求和用户面当前容量，确定每个网络切片的用户面实例需要调整的容量；根据每个网络切片的用户面实例需要调整的容量，确定用户面联合容量调整策略；将用户面联合容量调整策略发送至核心网子切片管理网元，以对多个用户面实例执行联合容量调整。本公开能够提高资源利用率。

技术领域

本公开涉及网络和人工智能领域，尤其涉及一种网络切片用户面容量配置方法、装置和系统。

背景技术

5G网络切片可以在一张物理的5G网络基础上切分出多个虚拟的端到端网络，即网络切片允许网络运营商通过公共网络基础设施提供具有服务或租户特定功能的专用虚拟网络，以此支持各种类型服务的不同特征需求。

网络切片在提供网络能力灵活性的同时，在管理和运维，切片实例的生命周期管理等方面存在一些挑战，例如，切片内资源分配策略依赖于人工和静态的配置，无法满足实时业务需求。不同切片间网络业务量往往动态变化，无法准确感知各切片用户面负载以调整虚拟资源分配，导致资源利用率低。

发明内容

本公开要解决的一个技术问题是，提供一种网络切片用户面容量配置方法、装置和系统，能够提高资源利用率。

根据本公开一方面，提出一种网络切片用户面容量配置方法，包括：获取非网管数据、网管数据和网络切片特定数据；将非网管数据、网管数据和网络切片特定数据输入至切片用户面业务量预测模型，预测得到每个网络切片的用户面容量需求；根据预测的用户面容量需求和用户面当前容量，确定每个网络切片的用户面实例需要调整的容量；根据每个网络切片的用户面实例需要调整的容量，确定用户面联合容量调整策略；将用户面联合容量调整策略发送至核心网子切片管理网元，以对多个用户面实例执行联合容量调整。

在一些实施例中，根据非网管数据中的终端级数据，利用分类模型，确定网络切片对应的业务场景；将非网管数据、网管数据、网络切片特定数据和网络切片对应的业务场景输入至切片用户面业务量预测模型，预测得到相应网络切片的用户面容量需求。

在一些实施例中，用户面联合容量调整策略包括优先在网络切片之间进行用户面实例容量调整。

在一些实施例中，根据每个网络切片的用户面实例需要调整的容量，确定需要缩容的用户面实例对应的可缩容总量和需要扩容的用户面实例对应的总扩容量；若总扩容量小于等于可缩容总量，则在网络切片之间进行用户面实例容量调整；若总扩容量大于可缩容总量，且总扩容量与可缩容总量之差小于等于资源池可用容量，则优先在网络切片之间进行用户面实例容量调整，直到可缩容总量耗尽后，基于资源池可用容量向还需要扩容的用户面实例调配容量；若总扩容量大于可缩容总量，且总扩容量与可缩容总量之差大于资源池可用容量，则优先在网络切片之间进行用户面实例容量调整，再将资源池可用容量分配给还需要扩容的用户面实例，直到资源池可用容量耗尽。

在一些实施例中，优先在网络切片之间进行用户面实例容量调整包括：确定需要扩容的用户面实例的优先级；按照需要扩容的用户面实例的优先级顺序，将需要缩容的用户面实例对应的可缩容总量分配给需要扩容的用户面实例。

在一些实施例中，将资源池可用容量分配给还需要扩容的用户面实例包括：按照需要扩容的用户面实例的优先级顺序，将资源池可用容量分配给还需要扩容的用户面实例。

在一些实施例中，基于历史非网管数据、历史网管数据、历史网络切片特定数据和业务场景对AI模型进行训练，得到切片用户面业务量预测模型。

在一些实施例中，基于历史非网管数据中的终端级数据对分类模型进行训练，以便根据训练好的分类模型进行网络切片业务场景的识别。