一种容量规划方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种容量规划方法及装置。该方法包括：根据设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量匹配分布模型，得到匹配的第一分布模型，以及根据业务包的长度匹配分布模型，得到第二分布模型，并根据第一分布模型、第二分布模型、第一分布模型的分布参数以及第二分布模型的分布参数，执行带宽控制。由于是根据匹配的分布模型及分布模型的分布参数执行的带宽控制，因而有助于实现为用户提供更为准确的容量规划。

A capacity planning method and device

【技术实现步骤摘要】
一种容量规划方法及装置
本申请涉及移动通信
，尤其涉及一种容量规划方法及装置。
技术介绍
2014年，欧洲电信标准协会(TheEuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute，ETSI)提出移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)作为一种未来网络架构方案，通过在长期演进(LongTermEvolution，LTE)和第五代(5thgeneration，5G)移动网边缘(例如基站)提供信息技术(InformationTechnology，IT)服务环境和计算能力，将网络业务下沉到更接近用户的无线接入侧，从而减轻核心网的营运压力，并使得网络运营商可以改善用户体验。MEC的实现建立在合理的网络容量规划基础之上，关键步骤是合理预测网络流量，既要保障用户体验，又要控制营运成本，这不但是学术界的研究热点，也是工业界迫切需要解决的问题。随着智能设备的普及和各种网络应用的发展，网络业务日趋复杂，从话音业务为主逐渐转变为视频、交互式娱乐等数据业务为主。现网统计数据显示其业务量呈现显著的突发特性，因此传统话音网络所服从的“平均效应”不再适用，急需新的网络业务模型来刻画。传统的平均性能指标不能真实反映网络性能，现网统计数据表明平均性能指标(例如小时级平均)经常会掩盖忙时资源不足和忙时用户体验差，因此需要我们引入新的衡量指标来直接反映用户体验速率，进而准确地进行用户的容量规划。
技术实现思路
本申请提供一种容量规划方法及装置，用以提升用户的容量规划准确率。第一方面，本申请提供一种容量规划方法，包括：容量规划装置从业务测量装置接收第一分布模型的分布参数值和第二分布模型的分布参数值，第一分布模型和第二分布模型分别为业务测量装置获取到的设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量所匹配的分布模型和业务包的长度所匹配的分布模型。容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值，执行带宽控制。基于该方案，根据设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量匹配分布模型，得到匹配的第一分布模型，以及根据业务包的长度匹配分布模型，得到第二分布模型，并根据第一分布模型、第二分布模型、第一分布模型的分布参数以及第二分布模型的分布参数，执行带宽控制。由于是根据匹配的分布模型及分布模型的分布参数执行的带宽控制，因而有助于实现为用户提供更为准确的容量规划。在一种可能的实现方法中，容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、基站下行传输速率和所述传输时间间隔，确定用户体验速率分布模型。容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值、所述第二分布模型的分布参数值和服务质量要求参数值，执行带宽控制。基于该方案，引入了用户体验速率分布模型，且该用户体验速率分布模型式是根据设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量匹配的第一分布模型、业务包的长度匹配的第二分布模型、基站下行传输速率以及时间间隔的长度确定的，由于采用了传输时间间隔粒度的业务包的数量的分布模型和业务包的长度的分布模型，且业务包的长度是以比特为单位的，本方案可以得到每个传输时间间隔的业务总比特数的分布模型，从而提供了更为精细的比特级粒度，因此确定的用户体验速率分布模型可以更为精确地刻画用户的体验速率，进而可以实现为用户提供更为准确的容量规划。在一种可能的实现方式中，当业务测量装置部署于终端上，容量规划装置部署于基站上，则上述基站下行传输速率为该基站针对该终端的下行传输速率。在一种可能的实现方式中，当业务测量装置部署于基站上，容量规划装置部署于移动边缘计算服务器上，则上述基站下行传输速率为该基站针对该接入到该基站的所有的终端的下行传输速率的总和。在一种可能的实现方法中，所述服务质量要求参数值为预设的带宽利用率；容量规划装置根据用户体验速率分布模型、第一分布模型的分布参数值、第二分布模型的分布参数值和服务质量要求参数值，执行带宽控制，包括：容量规划装置根据用户体验速率分布模型、第一分布模型的分布参数值和第二分布模型的分布参数值和预设的带宽利用率，确定忙时用户平均体验速率值。容量规划装置根据忙时用户平均体验速率值，执行带宽控制。基于该方案，引入了忙时用户平均体验速率值，从而可以基于该参数，更为精细地刻画用户在忙时的体验速率，以便于更为准确地为用户提供容量规划。在一种可能的实现方法中，第一分布模型为Zeta分布模型，第一分布模型的分布模型参数包括s，第二分布模型为Pareto分布模型，第二分布模型的分布模型参数包括m和α。用户体验速率分布模型为：其中，Pr()为用户体验速率分布模型，x是用户体验速率的自变量，RU为用户体验速率，且t时刻的用户体验速率为R为基站下行传输速率，Q(t)为t时刻的基站上的队列长度，队列用于缓存业务包，τ为传输时间间隔，ζ()为黎曼函数，E[S]为一个传输时间间隔内到达的比特数的期望值，p0为到达的业务包的数量为零的概率。容量规划装置根据下列公式确定忙时用户平均体验速率值：其中，为忙时用户平均体验速率值，ε为预设的带宽利用率且0≤ε≤1。在一种可能的实现方法中，容量规划装置根据忙时用户平均体验速率值，执行带宽控制，包括：若忙时用户平均体验速率值与基站下行传输速率的差值大于第一差值阈值，则增加带宽。或者，若忙时用户平均体验速率值与基站下行传输速率的差值小于第二差值阈值，则减少带宽。在又一种可能的实现方法中，所述服务质量参数值为预设的用户体验速率满足度；容量规划装置根据用户体验速率分布模型、第一分布模型的分布参数值、第二分布模型的分布参数值和服务质量参数值，执行带宽控制，包括：容量规划装置根据用户体验速率分布模型、第一分布模型的分布参数值、第二分布模型的分布参数值和预设的用户体验速率满足度，确定用户体验速率下限值。容量规划装置根据用户体验速率下限值，执行带宽控制。基于该方案，引入了用户体验速率下限值，从而可以基于该参数，更为精细地刻画用户的体验速率，以便于更为准确地为用户提供容量规划。在一种可能的实现方法中，第一分布模型为Zeta分布模型，第一分布模型的分布模型参数包括s，第二分布模型为Pareto分布模型，第二分布模型的分布模型参数包括m和α。用户体验速率分布模型为：其中，Pr()为用户体验速率分布模型，x是用户体验速率的自变量，RU为用户体验速率，且t时刻的用户体验速率为R为基站下行传输速率，Q(t)为t时刻的基站上的队列长度，队列用于缓存业务包，τ为传输时间间隔，ζ()为黎曼函数，E[S]为一个传输时间间隔内到达的比特数的期望值，p0为到达的业务包的数量为零的概率。容量规划装置根据下列公式确定用户体验速率下限值：其中，Rmin为用户体验速率下限值，η为预设的用户体验速率满足度。在一种可能的实现方法中，容量规划装置根据用户体验速率下限值，执行带宽控制，包括：若用户体验速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种容量规划方法，其特征在于，包括：/n容量规划装置从业务测量装置接收第一分布模型的分布参数值和第二分布模型的分布参数值，所述第一分布模型和所述第二分布模型分别为所述业务测量装置获取到的设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量所匹配的分布模型和所述业务包的长度所匹配的分布模型；/n所述容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值，执行带宽控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种容量规划方法，其特征在于，包括：
容量规划装置从业务测量装置接收第一分布模型的分布参数值和第二分布模型的分布参数值，所述第一分布模型和所述第二分布模型分别为所述业务测量装置获取到的设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量所匹配的分布模型和所述业务包的长度所匹配的分布模型；
所述容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值，执行带宽控制。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值，执行带宽控制，包括：
所述容量规划装置根据所述第一分布模型、所述第二分布模型、基站下行传输速率和所述传输时间间隔，确定用户体验速率分布模型；
所述容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值、所述第二分布模型的分布参数值和服务质量要求参数值，执行带宽控制。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务质量要求参数值为预设的带宽利用率；
所述容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值、所述第二分布模型的分布参数值和服务质量要求参数值，执行带宽控制，包括：
所述容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值和预设的带宽利用率，确定忙时用户平均体验速率值；
所述容量规划装置根据所述忙时用户平均体验速率值，执行带宽控制。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一分布模型为Zeta分布模型，所述第一分布模型的分布模型参数包括s，所述第二分布模型为Pareto分布模型，所述第二分布模型的分布模型参数包括m和α；
所述用户体验速率分布模型为：



其中，Pr()为所述用户体验速率分布模型，RU为用户体验速率，且t时刻的用户体验速率为R为基站下行传输速率，Q(t)为t时刻的基站上的队列长度，所述队列用于缓存业务包，τ为所述传输时间间隔，ζ()为黎曼函数，E[S]为一个传输时间间隔内到达的比特数的期望值，p0为到达的业务包的数量为零的概率；
所述容量规划装置根据下列公式确定所述忙时用户平均体验速率值：



其中，为所述忙时用户平均体验速率值，ε为预设的带宽利用率且0≤ε≤1。


5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述容量规划装置根据所述忙时用户平均体验速率值，执行带宽控制，包括：
若所述忙时用户平均体验速率值与基站下行传输速率的差值大于第一差值阈值，则增加带宽；或者，
若所述忙时用户平均体验速率值与基站下行传输速率的差值小于第二差值阈值，则减少带宽。


6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务质量参数值为预设的用户体验速率满足度；
所述容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值、所述第二分布模型的分布参数值和服务质量要求参数值，执行带宽控制，包括：
所述容量规划装置根据所述用户体验速率分布模型、所述第一分布模型的分布参数值、所述第二分布模型的分布参数值和预设的用户体验速率满足度，确定用户体验速率下限值；
所述容量规划装置根据所述用户体验速率下限值，执行带宽控制。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一分布模型为Zeta分布模型，所述第一分布模型的分布模型参数包括s，所述第二分布模型为Pareto分布模型，所述第二分布模型的分布模型参数包括m和α；
所述用户体验速率分布模型为：



其中，Pr()为所述用户体验速率分布模型，RU为用户体验速率，且t时刻的用户体验速率为R为基站下行传输速率，Q(t)为t时刻的基站上的队列长度，所述队列用于缓存业务包，τ为所述传输时间间隔，ζ()为黎曼函数，E[S]为一个传输时间间隔内到达的比特数的期望值，p0为到达的业务包的数量为零的概率；
所述容量规划装置根据下列公式确定所述用户体验速率下限值：



其中，Rmin为用户体验速率下限值，η为预设的用户体验速率满足度。


8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述容量规划装置根据所述用户体验速率下限值，执行带宽控制，包括：
若所述用户体验速率下限值与基站下行传输速率的差值大于第三差值阈值，则增加带宽；或者，
若所述忙时用户平均体验速率值与基站下行传输速率的差值小于第四差值阈值，则减少带宽。


9.如权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述容量规划装置从所述业务测量装置接收所述第一分布模型的标识信息和第二分布模型的标识信息，所述第一分布模型的标识信息用于标识选择的所述第一分布模型，所述第二分布模型的标识信息用于标识选择的所述第二分布模型。


10.如权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述容量规划装置从所述业务测量装置接收业务到达模型的标识信息，所述业务到达模型的标识信息用于标识选择的所述第一分布模型和所述第二分布模型所对应的业务到达模型；
所述容量规划装置根据所述业务到达模型的标识信息，确定选择的所述第一分布模型和所述第二分布模型。


11.一种容量规划方法，其特征在于，包括：
业务测量装置获取设定时长内的每个传输时间间隔内的业务包的数量和所述业务包的长度；
所述业务测量装置确定与所述业务包的数量匹配的第一分布模型的分布参数值，以及确定与所述业务包的长度匹配的第二分布模型的分布参数值；
所述业务测量装置向容量规划装置发送所述第一分布模型的分布参数值和所述第二分布模型的分布参数值。


12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述业务测量装置确定与所述业务包的数量匹配的第一分布模型的分布参数值，包括：
所述业务测量装置使用所述业务包的数量拟合至少两个分布模型，得到每个分布模型的拟合度和所述分布模型的分布参数值；
所述业务测量装置确定拟合度最高的分布模型为所述业务包的数量匹配的第一分布模型，以及确定所述拟合度最高的分布模型的分布参数值为所述第一分布模型的分布参数值。


13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述至少两个分布模型包括以下分布模型中的一种或多种：
泊松分布模型、Zeta分布模型。


14.如权利要求11-13任一项所述的方法，其特征在于，所述业务测量装置确定与所述业务包的长度匹配的第二分布模型的分布参数值，包括：
所述业务测量装置使用所述业务包的长度拟合至少两个分布模型，得到每个分布模型的拟合度和所述分布模型的分布参数值；
所述业务测量装置确定拟合度最高的分布模型为所述业务包的长度匹配的第二分布模型，以及确定所述拟合度最高的分布模型的分布参数值为所述第二分布模型的分布参数值。


15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述至少两个分布模型包括以下分布模型中的一种或多种：
指数分布模型、P...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭曦，白铂，张弓，兰宇，戚浩峰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44