用于自动生成训练数据以分析通信网络新配置的系统、方法和计算机程序技术方案

根据一个实施例，提供了一种用于训练基于AI的网络管理系统的系统、方法和计算机程序产品。在使用中，接收用于通信网络的第一配置的日志数据和第一网络配置数据。另外，接收用于通信网络的第二配置的第二网络配置数据。此外，基于日志数据和第二网络配置数据，产生用于通信网络的第二配置的模拟日志数据。于通信网络的第二配置的模拟日志数据。于通信网络的第二配置的模拟日志数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动生成训练数据以分析通信网络新配置的系统、方法和计算机程序


[0001]本专利技术涉及模拟通信网络的模拟日志数据的自动生成，并且更具体地涉及为特定计划的网络配置和/或拓扑生成人工日志数据的训练模拟系统。

技术介绍

[0002]在由基于AI的网络管理和/或业务流程系统使用规则管理的通信网络的背景下，在一般方法中，基于AI的网络管理系统包括生成规则的AI规则生成引擎，AI分析引擎使用它们来管理通信网络。AI规则生成引擎基于从由要管理的网络生成的日志数据得出的训练数据生成规则。
[0003]在一个实施例中，可以根据负载和客户需求的不断发展变化，使用网络管理系统来改变通信网络的配置和/或拓扑。随着通信网络的改变，日志数据也会改变，会导出新的训练数据，并且AI规则生成引擎应生成一组更新的规则。AI规则生成引擎需要非常丰富的训练数据，这意味着通信网络应该运行相对较长的时间才能生成从中导出训练数据的日志数据。因此，AI分析引擎使用的规则可能总是过时的。
[0004]因此，需要解决与现有技术相关的这些和/或其他问题。

技术实现思路

[0005]根据一个实施例，提供了一种用于训练基于AI的网络管理系统的系统，方法和计算机程序产品。在使用中，接收用于通信网络的第一配置的日志数据和第一网络配置数据。另外，接收用于通信网络的第二配置的第二网络配置数据。此外，基于日志数据和第二网络配置数据，产生用于通信网络的第二配置的模拟日志数据。
附图说明
[0006]图1示出了根据一个实施例的一种用于训练基于AI的网络管理系统的方法。
[0007]图2A示出了根据一个实施例的通信网络和网络管理系统。
[0008]图2B示出了根据一个实施例的网络管理系统。
[0009]图2C示出了根据一个实施例的网络管理系统。
[0010]图3示出了根据一个实施例的事件日志时间线。
[0011]图4A示出了根据一个实施例的用于处理日志数据的方法。
[0012]图4B示出了根据一个实施例的使用AI模型的运行时过程的方法。
[0013]图5示出了根据一个实施例的网络管理系统。
[0014]图6示出了根据一个实施例的网络管理系统。
[0015]图7示出了根据一个实施例的系统。
[0016]图8示出了根据一个实施例的框图。
[0017]图9示出了根据一个实施例的软件程序的框图。
[0018]图10示出了根据一个实施例的通信网络系统。
[0019]图11示出了根据一个实施例的用于自动生成训练数据的系统流程图。
[0020]图12示出了根据一个实施例的模拟评估的布置。
[0021]图13示出了根据一种可能的实施方式的网络架构。
[0022]图14示出了根据一个实施例的示例性系统。
具体实施方式
[0023]现代的公共数字通信网络向非常大量的客户提供许多与通信有关的服务，其中每个客户可以使用各种服务。另外，每个客户可以以各种方式使用每个服务。在一个实施例中，许多客户的业务需求可能会迅速改变，从而影响通信服务的使用方式。因此，业务动态(尤其是不断增长的业务动态)可能会影响网络动态以及网络和网络服务的配置。
[0024]网络功能虚拟化(NFV)的一个目的是实现与在通用计算机上运行的软件一样多的网络功能。这样，基于通用计算机的网络/群集，几乎可以在网络上的任何地方实例化虚拟(化)的网络功能(VNF)。实例化VNF的能力使网络功能可以在整个网络中迁移，进而可能导致网络重新配置。此外，快速迁移和网络重新配置可以节省资本支出(CAPEX)和运营支出(OPEX)的成本。
[0025]在本说明书的上下文中，术语“成本”可以指任何类型的支出(例如与增加的资本支出(CAPEX)和/或增加的运营支出(OPEX)相关)以及减少收入或收入增加限制。在一个实施例中，OPEX可以包括例如为任何网络实体供电和/或散发由于任何网络实体的操作而产生的热量的电费。另外，OPEX还可能包括因使用任何类型的硬件和/或软件(包括处理能力，存储，传输等)而向任何第三方付款。
[0026]此外，在本说明书的上下文中，术语“服务配置”可以指适用于特定服务的网络配置。这样的特定服务可以由特定客户(本文称为“请求方”)请求和/或提议，用于特定时间段、地区和/或业务结构。这样，服务配置可以应用于一个或更多个通信网络的整个基础或子集。
[0027]例如，代替将网络规划为组合的最坏情况(例如最高的预期累积需求)，可以通过根据优化的，与时间有关的配置来更准确地规划网络，从而减少CAPEX。此后，可以通过将运行中的VNF迁移到一个或更多个中心位置并关闭未使用的数据中心来在需求低时减少OPEX。节省成本可能是NFV背后的推动力之一。因此，快速有效地重新配置网络可能是NFV和电信市场发展的关键因素。
[0028]另外，快速地(并且成本有效地)重新配置网络的能力可以使网络运营商更快地引入新服务，缩短上市时间并降低入门成本。快速和自动的重新配置还使客户能够在实际使用之前不久就对服务提出要求(例如，服务水平协议或SLA)，并在有限的时间内请求服务。总之，快速和自动的重新配置可以减少网络运营商，一种或更多种软件服务的运营商和/或客户(例如消费者)之间进行业务的时间和成本。
[0029]通过连续优化和重新配置网络，可以期望网络适应恒定的服务需求流。优化的网络(配置)可以包括在提供所有必需服务(基于服务水平协议(SLA)或类似形式的服务需求定义)的同时，以接近其当前最大容量运行的网络。随着实际(实时)需求的变化，可以通过添加或删除基础结构(例如，打开或关闭硬件)以及通过迁移和实例化或删除VNF来更改网
络配置。
[0030]网络管理系统应该能够足够早地预测需要网络重新配置的情况，以使网络能够在实际需要出现之前计算优化的新配置并对其进行影响(编排)。由于网络的复杂性和需求变化的速度，可能需要使用人工智能(AI)来满足这种技术需求。
[0031]这样，网络管理系统通常可以涉及电信和/或数据通信，并且更具体地涉及电信网络和/或数据网络的管理，并且更具体地涉及使用人工智能(AI)的网络管理。
[0032]图1示出了根据一个实施例的用于训练基于AI的网络管理系统的方法100。应当注意，在一个实施例中，基于AI的网络管理系统(包括但不限于AI分析系统和业务流程系统)可以用于维持提供给网络客户的服务质量。此外，它还可用于降低运营成本(包括通过关闭资源以减少能耗)。在一个实施例中，基于AI的网络管理系统，尤其是AI分析引擎，可以检测和/或预测负载变化以及时改变网络配置，以避免服务劣化并利用成本降低。
[0033]在一个实施例中，为了提高网络管理系统检测和预测负载变化的能力，例如，AI分析引擎和/或业务流程系统可以通过更改监视功能的速率或通过更改用于报告所监视的特定参数的改变的阈值来更改监视规则。
[0034]如图所示，接收用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机程序产品，包括存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可执行指令，该计算机可执行指令在由处理器执行时指示所述处理器：接收用于通信网络的第一配置的日志数据和第一网络配置数据；接收用于所述通信网络的第二配置的第二网络配置数据；以及基于所述日志数据和所述第二网络配置数据，产生用于所述通信网络的所述第二配置的模拟日志数据。2.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，产生模拟日志数据包括基于所述日志数据使用模拟规则。3.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为使用所述模拟日志数据来训练AI学习引擎。4.根据权利要求3所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为基于所述日志数据产生用于所述通信网络的所述第二配置的所述第二网络配置数据的的模拟测试数据。5.根据权利要求4所述的计算机程序产品，其中，所述AI学习引擎创建分析规则以分析所述日志数据。6.根据权利要求5所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为使用所述模拟测试数据来测试所述分析规则。7.根据权利要求5所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为通过使用所述分析规则来分析由所述通信网络的所述第二配置产生的第三日志数据来产生所述通信网络的第三配置。8.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述日志数据包括所述通信网络的网络事件的标识，或者所述通信网络的当前网络配置的标识中的至少一项。9.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述模拟日志数据用于补充所述日志数据，所述补充日志数据用于训练AI学习引擎。10.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为：确定日志数据的数量低于预定阈值；以及基于所述模拟日志数据和所述网络配置数据产生附加的日志数据。11.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品被配置为基于所述日志数据和所述模拟日志数据，由AI学习引擎检测分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：N，
申请(专利权)人：阿姆多克斯发展公司，
类型：发明
国别省市：