[发明专利]网络切片管理方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202111101669.6 | 申请日: | 2021-09-18 |
| 公开(公告)号: | CN115843044A | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
| 发明(设计)人: | 高芳;张艳华;王成利;毛吉军;胡欣;王欣欣 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/06;H04W28/02 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 崔晓岚;张颖玲 |
| 地址: | 100053 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 网络 切片 管理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种网络切片管理方法,其特征在于,包括:
获取多次网络切片开通对应的历史业务需求数据和第一决策结果,形成第一数据集;
获取多次网络切片运行维护对应的历史网络切片性能监控数据和第二决策结果,形成第二数据集;
基于所述第一数据集和所述第二数据集训练生成相关性模型,所述相关性模型表征网络切片的网络质量数据与网络参数之间的相关性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一数据集和所述第二数据集训练生成相关性模型,包括:
对所述第一数据集和所述第二数据集基于设定的转换规则进行转换及合并处理,得到合并后的第三数据集;
基于预先建立的网络模型对所述第三数据集进行训练,得到所述相关性模型;
其中,所述历史业务需求数据和所述历史网络切片性能监控数据合并成所述第三数据集的网络质量数据,所述第一决策结果和所述第二决策结果合并成所述第三数据集的网络参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预先建立的网络模型为后向传播BP神经网络模型,所述基于预先建立的网络模型对所述第三数据集进行训练,得到所述相关性模型,包括:
基于所述第三数据集的网络质量数据和网络参数双向训练所述BP神经网络模型的权重值,得到所述相关性模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
发送所述相关性模型给网络切片管理功能设备。
5.一种网络切片管理方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用于管理网络切片的管理请求数据;
将所述管理请求数据基于设定的转换规则转换为网络切片的网络质量数据;
将所述网络质量数据输入如权利要求1至3任一项所述方法生成的相关性模型中,得到对应的网络参数;
基于所述网络参数管理网络切片。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述管理请求数据为请求开通网络切片的业务需求数据;所述基于所述网络参数管理网络切片,包括:
所述基于所述网络参数开通网络切片。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述网络参数开通网络切片,包括:
基于所述网络参数确定网络切片子网的需求信息,并生成网络切片实例标识;
将所述网络切片子网的需求信息和所述网络切片实例标识发送给网络切片子网管理功能设备。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述管理请求数据为已开通的网络切片运行过程中的网络切片性能监控数据;所述基于所述网络参数管理网络切片,包括:
所述基于所述网络参数对所述网络切片进行运行维护。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述网络参数对所述网络切片进行运行维护,包括:
基于所述网络参数调整所述网络切片的资源及配置;
确定所述调整后的所述网络切片的网络切换性能监控数据未满足服务等级协议SLA的目标参数,则基于所述相关性模型的连接权重调整所述网络参数,直至所述网络切片的网络切换性能监控数据满足SLA的目标参数。
10.一种网络切片管理装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取多次网络切片开通对应的历史业务需求数据和第一决策结果,形成第一数据集;
第二获取模块,用于获取多次网络切片运行维护对应的历史网络切片性能监控数据和第二决策结果,形成第二数据集;
相关性模型生成模块,用于基于所述第一数据集和所述第二数据集训练生成相关性模型,所述相关性模型表征网络切片的网络质量数据与网络参数之间的相关性。
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