NFV网元的需求资源预测方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本发明专利技术涉及5G核心网技术领域，提供一种NFV网元的需求资源预测方法、系统、电子设备和存储介质。所述需求资源预测方法包括：响应于需求资源预测请求，确定目标网络功能虚拟化NFV网元和变动用户数；基于所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型，根据所述变动用户数预测变动业务量；基于所述目标NFV网元的业务量与资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动资源使用量；根据资源使用约束条件和所述变动资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的需求资源量。本发明专利技术能够基于变动用户数准确预测出目标NFV网元的资源需求变动，使上层应用层基于本方案快速测算出新增/减少用户规模所对应的资源变动情况，实现目标NFV网元的精准扩缩容。现目标NFV网元的精准扩缩容。现目标NFV网元的精准扩缩容。

【技术实现步骤摘要】
NFV网元的需求资源预测方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及5G核心网
，具体地说，涉及一种NFV网元的需求资源预测方法、系统、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]传统核心网组网方式中，网元设备以专用设备的状态进行建设，厂商在网元设备上部署专用的应用软件，并由厂商提供的网管系统进行管理。
[0003]NFV(Network Function Visualization)网络功能虚拟化后，网元设备的形态发生了改变，从专用设备转变为通用设备，通过虚拟机、虚拟化技术及软件定义实现网元功能；在面向三层解耦的目标推进过程中，虚拟化网络提高了通用设备的可替换性及可扩展性。
[0004]传统网元设备的增容、扩建依赖于专用设备的开发、采购、部署、调试等多个环节步骤，扩容周期较长。NFV架构下，5G(5th Generation Mobile Communication Technology，第五代移动通信技术)核心网(简称5GC)三层解耦的网络提供了实现快速扩缩容的可能性，通用服务器构成5GC网元的基本硬件设备，通过虚拟化技术快速部署网络功能。
[0005]为实现快速扩缩容部署的能力应用，需要对当前5GC网络中各个网元的容量做出精准评估。在NFV分层架构下，5GC网元的功能实现是通用硬件设备虚拟化后的通过软件定义完成的，对于网元容量的评估方式有别于传统方式。因此，传统的容量估算方法无法满足NFV分解耦架构下快速扩缩容的需求，即在NFV分层解耦架构下，上层应用系统(如NFVO，NFV Orchestrator)无法精确掌握扩缩容业务量与所需资源之间的对应关系，无法满足精确化资源管理需求。
[0006]需要说明的是，上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本专利技术提供一种NFV网元的需求资源预测方法、系统、电子设备和存储介质，能够基于变动用户数/变动业务量准确预测出目标NFV网元的资源需求变动，使上层应用层基于本方案快速测算出新增/减少用户规模或新增/减少业务规模所对应的资源变动情况，实现对目标NFV网元的精准扩缩容。
[0008]根据本专利技术的一个方面，提供一种NFV网元的需求资源预测方法，包括：响应于需求资源预测请求，确定目标网络功能虚拟化NFV网元和变动用户数；基于所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型，根据所述变动用户数预测变动业务量；基于所述目标NFV网元的业务量与资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动资源使用量；根据资源使用约束条件和所述变动资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的需求资源量。
[0009]在一些实施例中，所述基于所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型之前，还包括：获取所述目标NFV网元生产的用户行为数据和业务量数据；对所述用户行为数据进行分析，获得单位用户不同时间段的业务量分布，建立所述目标NFV网元的基于时间序列的单位用户业务量分布模型；对所述业务量数据进行分析，获得不同时间段的业务量分布，建立所述目标NFV网元的基于所述时间序列的业务量分布模型；对所述单位用户业务量分布模型和所述业务量分布模型进行基于所述时间序列的关联叠加，获得用户数与业务量的基于不同时间段的映射关系，并对所述映射关系进行基于各时间段的聚合统计，获得所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型。
[0010]在一些实施例中，所述基于所述目标NFV网元的业务量与资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动资源使用量，包括：基于所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动虚拟机资源使用量；基于虚拟机资源使用量与物理机资源使用量映射模型，根据所述变动虚拟机资源使用量预测变动物理机资源使用量；所述根据资源使用约束条件和所述变动资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的需求资源量，包括：分别根据虚拟机资源使用约束条件和所述变动虚拟机资源使用量、及物理机资源使用约束条件和所述变动物理机资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的虚拟机需求量和物理机需求量。
[0011]在一些实施例中，所述基于所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型之前，还包括：获取所述目标NFV网元生产的业务量数据和占用的虚拟机资源使用数据；对所述业务量数据进行分析，获得不同时间段的业务量分布，并对各时间段的业务量数据进行环比计算，建立所述目标NFV网元的业务量环比分布模型；对所述虚拟机资源使用数据进行分析，获得所述目标NFV网元占用的每个虚拟机的不同时间段的虚拟资源使用量分布，并对各所述时间段的虚拟资源使用量数据进行环比计算，建立所述目标NFV网元占用的虚拟资源使用量环比分布模型；对所述业务量环比分布模型和所述虚拟资源使用量环比分布模型进行关联叠加，获得所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型，所述业务量与虚拟机资源使用量映射模型中的虚拟机资源使用量包括最大虚拟机资源使用量和平均虚拟机资源使用量。
[0012]在一些实施例中，所述基于虚拟机资源使用量与物理机资源使用量映射模型之前，还包括：获取所述目标NFV网元占用的虚拟机资源使用数据，并根据虚拟机与物理机的关联关系，获取承载所述目标NFV网元占用的虚拟机的物理机资源使用数据；对所述虚拟机资源使用数据进行分析，获得所述目标NFV网元占用的每个虚拟机的不同时间段的虚拟资源使用量分布，并对各所述时间段的虚拟资源使用量数据进行环比计算，建立所述目标NFV网元占用的虚拟资源使用量环比分布模型；对所述物理机资源使用数据进行分析，获得承载所述目标NFV网元占用的虚拟机的每个物理机的不同时间段的物理资源使用量分布，并对各所述时间段的物理资源使用量数据进行环比计算，建立承载所述目标NFV网元的物理资源使用量环比分布模型；对所述虚拟资源使用量环比分布模型和所述物理资源使用量环比分布模型进行关联叠加，获得所述虚拟机资源使用量与物理机资源使用量映射模型，所述虚拟机资源使用量与物理机资源使用量映射模型中，虚拟机资源使用量包括最大虚拟机资源使用量和平均虚拟机资源使用量，物理机资源使用量包括最大物理机资源使用量和平均物理机资源使用量。
[0013]在一些实施例中，获取所述目标NFV网元占用的虚拟机资源使用数据，包括：获取所述目标NFV网元的跨层资源关联拓扑；对所述跨层资源关联拓扑进行分析，获得所述目标NFV网元占用的虚拟机标识；根据所述虚拟机标识，自云资源池中获取所述虚拟机标识对应的虚拟机资源使用数据。
[0014]在一些实施例中，所述虚拟机资源使用约束条件指示单位虚拟机的资源使用量的最大值和平均值，所述物理机资源使用量约束条件指示单位物理机的资源使用量的最大值和平均值；所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的虚拟机需求量和物理机需求量，包括最大虚拟机需求量和平均虚拟机需求量、及最大物理机需求量和平均物理机需求量。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种NFV网元的需求资源预测方法，其特征在于，包括：响应于需求资源预测请求，确定目标网络功能虚拟化NFV网元和变动用户数；基于所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型，根据所述变动用户数预测变动业务量；基于所述目标NFV网元的业务量与资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动资源使用量；根据资源使用约束条件和所述变动资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的需求资源量。2.如权利要求1所述的需求资源预测方法，其特征在于，所述基于所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型之前，还包括：获取所述目标NFV网元生产的用户行为数据和业务量数据；对所述用户行为数据进行分析，获得单位用户不同时间段的业务量分布，建立所述目标NFV网元的基于时间序列的单位用户业务量分布模型；对所述业务量数据进行分析，获得不同时间段的业务量分布，建立所述目标NFV网元的基于所述时间序列的业务量分布模型；对所述单位用户业务量分布模型和所述业务量分布模型进行基于所述时间序列的关联叠加，获得用户数与业务量的基于不同时间段的映射关系，并对所述映射关系进行基于各时间段的聚合统计，获得所述目标NFV网元的用户数与业务量映射模型。3.如权利要求1所述的需求资源预测方法，其特征在于，所述基于所述目标NFV网元的业务量与资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动资源使用量，包括：基于所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型，根据所述变动业务量预测变动虚拟机资源使用量；基于虚拟机资源使用量与物理机资源使用量映射模型，根据所述变动虚拟机资源使用量预测变动物理机资源使用量；所述根据资源使用约束条件和所述变动资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的需求资源量，包括：分别根据虚拟机资源使用约束条件和所述变动虚拟机资源使用量、及物理机资源使用约束条件和所述变动物理机资源使用量，确定所述目标NFV网元的基于所述变动用户数的虚拟机需求量和物理机需求量。4.如权利要求3所述的需求资源预测方法，其特征在于，所述基于所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型之前，还包括：获取所述目标NFV网元生产的业务量数据和占用的虚拟机资源使用数据；对所述业务量数据进行分析，获得不同时间段的业务量分布，并对各时间段的业务量数据进行环比计算，建立所述目标NFV网元的业务量环比分布模型；对所述虚拟机资源使用数据进行分析，获得所述目标NFV网元占用的每个虚拟机的不同时间段的虚拟资源使用量分布，并对各所述时间段的虚拟资源使用量数据进行环比计算，建立所述目标NFV网元占用的虚拟资源使用量环比分布模型；对所述业务量环比分布模型和所述虚拟资源使用量环比分布模型进行关联叠加，获得所述目标NFV网元的业务量与虚拟机资源使用量映射模型，所述业务量与虚拟机资源使用
量映射模型中的虚拟机资源使用量包括最大虚拟机资源使用量和平均虚拟机资源使用量。5.如权利要求3所述的需求资源预测方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周辉，邢亮，姜松，宋阿芳，李玉娟，张骅，陈强，楼彤彤，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：