[发明专利]经由使用预测在可见性网络中进行近似均匀负载平衡

权利要求书

1.一种经由使用预测在可见性网络中进行近似均匀负载平衡的方法，包括：

由所述可见性网络中的分组代理接收从核心网络复制的控制分组，所述控制分组包括设备标识符以及基于所述设备标识符创建用户会话的请求；

由所述分组代理基于所述设备标识符以及一个或多个参数来确定所述用户会话的等级值，所述等级值指示将在所述用户会话期间在所述核心网络中生成的网络流量的量；

由所述分组代理基于所述等级值为所述用户会话选择所述分组代理的出口端口；以及

由所述分组代理通过所选择的出口端口转发对于所述用户会话的后续控制和数据流量。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述核心网络是移动网络，并且其中所述设备标识符是国际移动订户身份(IMSI)或国际移动设备身份(IMEI)。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个参数包括历史网络使用信息。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个参数包括由所述分组代理针对先前用户会话确定的先前等级值。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个参数包括所述用户的计费信息、日历信息或当前设备位置。

6.如权利要求1所述的方法，还包括由所述分组代理从所述分组代理外部的另一个系统或设备接收所述一个或多个参数中的至少一个。

7.如权利要求1所述的方法，其中确定所述等级值包括：

提供所述设备标识符以及所述一个或多个参数作为到基于神经网络的预测器的输入。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述分组代理针对由所述分组代理接收到的每个设备标识符维护所述基于神经网络的预测器的一个实例。

9.如权利要求7所述的方法，其中所述基于神经网络的预测器包括第一级和第二级，

其中，第一级被配置为向第二级提供所述设备标识符和所述一个或多个参数的压缩表示，以及

其中，第二级被配置为基于所述压缩表示来预测所述用户会话的所述等级值。

10.如权利要求9所述的方法，其中通过以下操作针对给定用户训练第二级：

提供包括与所述给定用户相关联的输入参数的向量作为到第二级的输入；

设置为所述向量手动分配的等级值作为第二级的目标输出；以及

调整第二级中的一个或多个网络权重，以生成所述手动分配的等级值。

11.如权利要求1所述的方法，其中选择所述出口端口包括：

计算所述等级值的散列函数，以及

生成与所述等级值对所述分组代理的出口端口的总数取模对应的输出值。

12.如权利要求1所述的方法，还包括：

将所述核心网络的用户分类到多个聚类中。

13.如权利要求12所述的方法，还包括：在确定所述等级值之前：

确定与所述设备标识符相关联的用户是否是新用户；以及

响应于所述用户是新用户：

识别所述多个聚类中所述用户所属的聚类；

检索识别出的聚类中的用户的平均网络使用值和平均等级值；以及

至少部分地基于平均使用值和平均等级值来确定所述用户会话的所述等级值。

14.如权利要求1所述的方法，其中所述等级值的较高值指示将在所述用户会话期间在所述核心网络中生成较多的网络流量，并且其中所述等级值的较低值指示将在所述用户会话期间在所述核心网络中生成较少的网络流量。