本发明专利技术实施例涉及移动通信技术领域，公开了一种5G切片资源配置方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标数据和当前用户侧运行态体验质量；根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片服务等级协议需要的切片资源配置结果；根据所述切片资源配置结果通过网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作对所述待检测的网络切片以更新资源配置。通过上述方式，本发明专利技术实施例能够优化5G切片的资源配置策略，提升切片应用的业务感知，达到切片服务成本与性能之间的良好平衡。衡。衡。
【技术实现步骤摘要】
5G切片资源配置方法、装置、计算设备及计算机存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及移动通信
，具体涉及一种5G切片资源配置方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]网络切片(Network Slice)是端到端的逻辑功能和其所需的物理或虚拟资源集合，包括接入网、传输网、核心网等，网络切片可认为是5G网络中的虚拟化“专网”；网络切片基于网络功能虚拟化(Network Function Virtualization，NFV)的统一基础设施构建，实现低成本高效运营。网络切片技术可以实现通信网络的逻辑隔离，允许在每个网络切片中配置和重用网络元件及功能以满足特定的行业应用需求。
[0003]虽然切片资源在服务创建阶段进行了很好的规划，但仅仅这些还不能保证切片服务在整个生命周期中始终得到良好的保障。无线链路状况变化、业务负载地理上不对称和切片用户的动态分布等因素都可能导致切片体验质量(Quality of Experience，QoE)的波动。因此，只有在切片运行过程中对接入网、核心网和传输网等切片子域进行持续的监督和控制，才能有效的保障服务等级协议(Service level Agreement，SLA)需求。
[0004]现有5G网络切片的资源配置是在创建切片时依靠专家经验进行规划，规划后则固定不变、无法动态更新，当切片环境发生变化时也无法及时调整资源配置，需要人工进行更改，缺乏灵活性，效率较低，浪费资源、也引入了出错的风险。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种5G切片资源配置方法、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。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种5G切片资源配置方法，所述方法包括：获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标数据和当前用户侧运行态体验质量；根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片服务等级协议需要的切片资源配置结果；根据所述切片资源配置结果通过网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作对所述待检测的网络切片以更新资源配置。
[0007]在一种可选的方式中，所述获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标和当前用户侧运行态体验质量，包括：从所述网络切片管理功能实体中获取所述切片实时多维关键绩效指标数据；从网络数据分析功能实体中获取所述用户侧运行态体验质量；对所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量进行归一化预处理。
[0008]在一种可选的方式中，所述对所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量进行归一化预处理，包括：将所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量分别统一映射到[0，1]的范围内；将所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量分别缩放至预设的最小值与最大值之间。
[0009]在一种可选的方式中，所述根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户
侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片SLA需要的切片资源配置结果之前，包括：获取历史网络切片多维关键绩效指标数据和历史用户侧运行态体验质量并进行归一化处理；将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量输入切片资源配置模型进行训练，获取切片资源配置模型收敛的权重。
[0010]在一种可选的方式中，所述将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量输入所述切片资源配置模型进行训练，获取切片资源配置模型收敛的权重，包括：所述切片资源配置模型包括执行器网络和评判器网络，将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量分别输入所述执行器网络和所述评判器网络；固定所述评判器网络，更新所述执行器网络的执行函数找到所述Q函数的最大值；固定所述执行器网络，更新所述评判器网络的Q函数使其与目标函数接近，所述切片资源配置模型收敛。
[0011]在一种可选的方式中，所述根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片SLA需要的切片资源配置结果，包括：将所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量输入训练后的所述切片资源配置模型进行循环处理，直至所述切片资源配置模型收敛；获取所述切片资源配置模型收敛后的所述切片资源配置结果。
[0012]在一种可选的方式中，所述将所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量输入训练后的所述切片资源配置模型进行循环处理，直至所述切片资源配置模型收敛，包括：将所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量输入训练后的所述切片资源配置模型；通过所述切片资源配置模型输出切片资源配置更新结果；根据所述切片资源配置结果通过所述网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作至所述待检测的网络切片以更新资源配置；通过所述网络切片管理功能实体获取所述待检测的网络切片更新资源配置后的实时多维关键绩效指标数据以及切片SLA需求；通过奖励函数获取更新资源配置后的用户侧运行态体验质量；通过奖励函数根据更新资源配置后的所述实时多维关键绩效指标数据、用户侧运行态体验质量对是否符合所述切片SLA需求进行评分，计算对应的奖励并传输至所述切片资源配置模型；将更新资源配置后的所述实时多维关键绩效指标数据和所述当前用户侧运行态体验质量输入训练后的所述切片资源配置模型进行循环重复，直至所述切片资源配置模型收敛。
[0013]根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种5G切片资源配置装置，所述装置包括：数据获取单元，用于获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标数据和当前用户侧运行态体验质量；配置结果获取单元，用于根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片服务等级协议需要的切片资源配置结果；资源配置单元，用于根据所述切片资源配置结果通过网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作对所述待检测的网络切片以更新资源配置。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
[0015]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述5G切片资源配置方法的步骤。
[0016]根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述5G切片资源配置方法的步骤。
[0017]本专利技术实施例通过获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标数据和当前用户侧运行态体验质量；根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片服务等级协议需要的切片资源配置结果；根据所述切片资源配置结果通过网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作对所述待检测的网络本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种5G切片资源配置方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标数据和当前用户侧运行态体验质量；根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片服务等级协议需要的切片资源配置结果；根据所述切片资源配置结果通过网络切片管理功能实体下发切片资源配置更新动作对所述待检测的网络切片以更新资源配置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测的网络切片实时多维关键绩效指标和当前用户侧运行态体验质量，包括：从所述网络切片管理功能实体中获取所述切片实时多维关键绩效指标数据；从网络数据分析功能实体中获取所述用户侧运行态体验质量；对所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量进行归一化预处理。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量进行归一化预处理，包括：将所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量分别统一映射到[0，1]的范围内；将所述切片实时多维关键绩效指标数据和所述用户侧运行态体验质量分别缩放至预设的最小值与最大值之间。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策略获取符合切片SLA需要的切片资源配置结果之前，包括：获取历史网络切片多维关键绩效指标数据和历史用户侧运行态体验质量并进行归一化处理；将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量输入切片资源配置模型进行训练，获取切片资源配置模型收敛的权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量输入所述切片资源配置模型进行训练，获取切片资源配置模型收敛的权重，包括：所述切片资源配置模型包括执行器网络和评判器网络，将所述历史网络切片多维关键绩效指标数据和所述历史用户侧运行态体验质量分别输入所述执行器网络和所述评判器网络；固定所述评判器网络，更新所述执行器网络的执行函数找到所述Q函数的最大值；固定所述执行器网络，更新所述评判器网络的Q函数使其与目标函数接近，所述切片资源配置模型收敛。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时多维关键绩效指标数据与所述当前用户侧运行态体验质量应用资源配置策...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，郑屹峰，张卷卷，陈维新，章淑敏，林乐轩，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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