供应商分域部署方法、装置、计算设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及通信技术领域，公开了一种供应商分域部署方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：获取供应商的行为数据；将供应商的行为数据输入到分类模型中，得到供应商的行为类型，其中，分类模型是通过多组训练数据训练得到的，多组训练数据中每一组训练数据均包括：供应商的行为数据和用来表示供应商的行为类型的标识信息；根据供应商的行为类型，对供应商进行分域部署。通过上述方式，本发明专利技术实施例实现了自动识别供应商的行为类型，并根据供应商的行为类型，对供应商进行分域部署，从而提高了网络服务性能。

【技术实现步骤摘要】
供应商分域部署方法、装置、计算设备及计算机存储介质
本专利技术实施例涉及通信
，具体涉及一种供应商分域部署方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
技术介绍
网络功能虚拟化是运营商网络转型的方向，在网络功能虚拟化引入初期，云化网元和非云化网元共存，云化网元部署在虚拟平台上的网元层，非云化网元部署在传统硬件平台上的网元层，为了便于扩容和缩容，需要将业务波动较大的服务供应商优先部署在虚拟平台上，而业务稳定的服务供应商部署在硬件平台上。在实现本专利技术实施例的过程中，专利技术人发现：现有的服务供应商分域部署方式是通过本领域技术人员根据经验挑选出业务波动较大的服务提供商，部署在虚拟平台上，但是由于服务供应商数量众多，且不断有新增和减少，现有的技术无法满足自动化运维的需求。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种供应商分域部署方法、装置、计算设备及计算机存储介质，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种供应商分域部署方法，所述方法包括：获取供应商本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种供应商分域部署方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取供应商的行为数据；/n将所述供应商的行为数据输入到分类模型中，得到所述供应商的行为类型，其中，所述分类模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中每一组训练数据均包括：供应商的行为数据和用来标识供应商的行为类型的标识信息；/n根据所述供应商的行为类型，对所述供应商进行分域部署。/n

【技术特征摘要】
1.一种供应商分域部署方法，其特征在于，所述方法包括：
获取供应商的行为数据；
将所述供应商的行为数据输入到分类模型中，得到所述供应商的行为类型，其中，所述分类模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中每一组训练数据均包括：供应商的行为数据和用来标识供应商的行为类型的标识信息；
根据所述供应商的行为类型，对所述供应商进行分域部署。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为类型包含平稳型和非平稳型，所述根据所述供应商的行为类型，对所述供应商进行分域部署，包括：
将所述行为类型为平稳型的供应商部署在硬件平台，将所述行为类型为非平稳型的供应商部署在虚拟平台。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取供应商的行为数据后，所述方法还包括：
将所述行为数据进行归一化处理，得到标准行为数据；
所述将所述供应商的行为数据输入到分类模型中，得到所述供应商的行为类型，包括：
将所述标准行为数据输入到分类模型中，得到所述供应商的行为类型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取供应商的行为数据之前，所述方法还包括：
构建神经网络模型；
根据所述多组训练数据对所述神经网络模型进行训练，得到分类模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，包括：
构建包含一个输入层、一个输出层及六个隐藏层的深度神经网络模型，其中，所述六个隐藏层包含两个卷积层、一个dropout层，一个池化层、一个平整层和一个全连接层。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，张卷卷，凌啼，章淑敏，何婷婷，叶晓燕，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33