[发明专利]网络部署方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种网络部署方法、装置和计算机可读存储介质，涉及移动通信领域。网络部署方法包括：将获取的多个用户的网络切片需求信息进行聚类；根据聚类结果中每个类别中的网络切片需求信息，为每个类别建立部署模板；根据每个部署模板，为相应的用户部署相应的网络切片资源。本发明通过对用户的需求对应的网络切片需求信息聚类，进而为同一类用户按照相同的部署模板部署网络切片，可以节约网络资源、提高部署效率。

技术领域

本发明涉及移动通信领域，特别涉及一种网络部署方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

网络切片是一种按需组网的方式，可以令运营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端网络。不同的网络切片进行逻辑隔离，以适配各种各样类型的应用。在5G移动网络中，运营商可根据用户对网络的需求，为每个用户部署相应的网络切片。

发明内容

发明人经过分析后发现，不同用户之间的需求差异很大。如果严格按照每个用户的需求进行部署，会耗费较多的网络资源。

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：如何实现网络切片部署过程中对网络资源的消耗。

根据本发明一些实施例的第一个方面，提供一种网络部署方法，包括：将获取的多个用户的网络切片需求信息进行聚类；根据聚类结果中每个类别中的网络切片需求信息，为每个类别建立部署模板；根据每个部署模板，为相应的用户部署相应的网络切片资源。

在一些实施例中，网络部署方法还包括：确定与聚类结果中的各个类别的关联性低于预设程度的网络切片需求信息，作为差异化网络切片需求信息；根据差异化网络切片需求信息，为相应的用户部署相应的网络切片资源。

在一些实施例中，网络部署方法还包括：对已部署的网络切片的网络资源进行调整。

在一些实施例中，对已部署的网络切片的网络资源进行调整包括：获取使用同一网络切片的用户的更新的网络切片需求信息；根据更新的网络切片需求信息，对相应的网络切片的网络资源进行调整。

在一些实施例中，对已部署的网络切片的网络资源进行调整包括：将已部署的网络切片的实时信息输入到预先训练的机器学习模型中，获得机器学习模型预测的、更新的网络切片需求信息；根据更新的网络切片需求信息，对相应的网络切片的网络资源进行调整。

在一些实施例中，网络切片的实时信息包括网络切片下用户的体验质量QoE。

在一些实施例中，已部署的网络切片的实时信息是从网络数据分析功能NWDAF模块获取的。

在一些实施例中，对已部署的网络切片的网络资源进行调整包括：NWDAF监视并分析用户的体验质量QoE，并向NSSF、OAM提供QoE的数据分析；NSSF根据NWDAF提供的QoE数据分析，确定切片的SLA的履行程度；NSSF确定网络切片的用户允许数量，并通过接入和移动性管理功能AMF或OAM将切片的SLA履行程度通知给RAN，以便RAN处理切片SLA的实现、并在由OAM配置的RAN资源内调度每个切片的资源；OAM利用QoE的数据分析和预先训练的机器学习模型确定机器学习模型预测的、更新的网络切片需求信息，其中，机器学习模型是使用OAM的关键绩效指标和NWDAF的QoE训练的；OAM根据更新的网络切片需求信息，对相应的网络切片的网络资源进行调整，直到网络切片的各项指标稳定；当网络切片稳定时，OAM通知NSSF更新该网络切片的允许用户数。

在一些实施例中，根据每个部署模板，为相应的用户部署相应的网络切片资源包括：切片管理功能NSMF根据部署模板中的网络切片需求信息，确定切片子网实例的网络切片需求信息，并将切片子网实例的网络切片需求信息发送给子切片管理功能NSSMF；NSSMF根据切片子网实例的网络切片需求信息，确定网络服务资源模型和业务配置，并将网络服务资源模型和业务配置发送给网络功能虚拟化编排器NFVO；NFVO根据网络服务资源模型和业务配置实现切片子网实例的部署，以为部署模板对应的用户部署相应的网络切片。