本发明专利技术实施例涉及通信技术领域，公开了一种切片实例备份任务调度方法、装置和设备。方法包括：获取最近T时间段的切片实例备份拓扑数据；将所述最近T时间段的切片实例备份拓扑数据输入切片实例备份任务调度模型，得到与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作；将所述与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作下发并实施。本发明专利技术实施例调度效率高且较为精确。例调度效率高且较为精确。例调度效率高且较为精确。
【技术实现步骤摘要】
切片实例备份任务调度方法、装置和电子设备
[0001]本专利技术实施例涉及通信
，具体涉及一种切片实例备份任务调度方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
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 Functions 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]切片管理架构主要由通信服务管理功能(Communication Service Management Function，CSMF)、切片管理功能(Network Slice Management Function，NSMF)、子切片管理功能(Network Slice Subnet Management Function，NSSMF)组成。一个网络切片所构成的逻辑网络是通过该网络切片实例(Network Slice Instance，NSI)来实现，网络切片实例是一个真实运行的逻辑网络，能满足一定网络特性或服务需求，通过实例化网络切片的各个网络功能和对应的资源来构成一个网络切片。其中：
[0004]CSMF：完成用户业务通信服务的需求订购和处理，负责将运营商/第三方客户的通信服务需求转化为对网络切片的需求，并通过和NSMF之间的接口向NSMF发送对网络切片的需求，如创建、终结、修改网络切片实例请求等。
[0005]NSMF：负责接收CSMF发送的网络切片需求，对网络切片实例的生命周期、性能、故障等进行管理，编排网络切片实例的组成，分解网络切片实例的需求为各网络切片子网实例或网络功能的需求，向各NSSMF发送网络切片子网实例管理请求。
[0006]NSSMF：接收从NSMF下发的网络切片子网部署需求，对网络切片子网实例进行管理，编排网络切片子网实例的组成，将网络切片子网的SLA需求映射为网络服务的QoS(Quality of Service，服务质量)需求，向欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute，ETSI)NFV域的NFVO系统下发网络服务的部署请求。
[0007]切片备份过程会大量消耗设备性能、影响业务使用体验。目前5G切片备份任务执行窗口预测主要依赖于专家经验，人工判断是否为切片使用低谷来确定备份窗口。由于切片网络结构复杂、节点繁多、节点间关系多样，预测难度较大。
[0008]因此，现有技术的方案效率较低，且难以评估各切片实例在执行备份任务时的互相影响情况，人工预测备份窗口不够精确，备份窗口的误判有可能导致切片用户业务使用受阻。
技术实现思路
[0009]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种切片实例备份任务调度方法、装置、电子
设备和计算机可读存储介质，用于解决现有技术中切片实例备份任务调度效率较低、不够精确的问题。
[0010]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种切片实例备份任务调度方法，所述方法包括：
[0011]获取最近T时间段的切片实例备份拓扑数据；
[0012]将所述最近T时间段的切片实例备份拓扑数据输入切片实例备份任务调度模型，得到与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作；
[0013]将所述与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作下发并实施。
[0014]在一种可选的方式中，所述切片实例备份任务调度模型通过如下方法训练得到：
[0015]获取历史的切片实例备份拓扑数据；
[0016]搭建基于深度确定性策略梯度的训练网络，所述训练网络包括执行器和评判器；
[0017]将所述历史的切片实例备份拓扑数据输入所述训练网络的执行器，得到与所述历史的切片实例对应的备份时间窗口调度动作；
[0018]将所述历史的切片实例备份拓扑数据以及所述备份时间窗口调度动作输入所述评判器，得到评价所述备份时间窗口调度动作选择的价值函数的Q值；
[0019]将所述Q值反馈给所述执行器，由所述执行器根据所述Q值确定对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口；
[0020]根据所述对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口调整所述训练网络的参数，得到训练完成的切片实例备份任务调度模型。
[0021]在一种可选的方式中，所述获取历史的切片实例备份拓扑数据之后，所述方法还包括：
[0022]根据所述历史的切片实例备份拓扑数据构建历史的切片实例备份拓扑图；
[0023]将所述历史的切片实例备份拓扑图转换为切片实例拓扑邻接矩阵A和切片实例拓扑特征矩阵X；
[0024]所述将所述历史的切片实例备份拓扑数据输入所述训练网络的执行器，包括：
[0025]将所述切片实例拓扑邻接矩阵A和所述切片实例拓扑特征矩阵X输入所述训练网络的执行器，作为切片实例备份状态。
[0026]在一种可选的方式中，所述切片实例拓扑邻接矩阵A包括所述历史的切片实例中各切片实例的连接关系，所述切片实例拓扑特征矩阵X包括所述历史的切片实例中各切片实例最近T时间段KPI运行状态特征、备份时间窗口所需大小、上次备份执行时间和上次备份执行结果。
[0027]在一种可选的方式中，所述历史的切片实例备份拓扑图为：以所述历史的切片实例作为图的节点、以所述历史的切片实例间网元功能共享关系作为图的边、以所述历史的切片实例的每个T时间段KPI运行状态和备份状态作为节点特征的切片实例备份拓扑图。
[0028]在一种可选的方式中，所述执行器和所述评判器均包括图神经网络；
[0029]其中，所述执行器的图神经网络包括动作目标网络和动作估计网络，所述评判器的图神经网络包括评价目标网络和评价估计网络；
[0030]所述根据所述对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口调整所述训练网络的参数，包括：
[0031]训练所述动作估计网络和所述评价估计网络的参数；
[0032]每隔预设时间复制所述动作目标网络和所述评价目标网络的参数，作为所述动作估计网络和所述评价估计网络的参数。
[0033]在一种可选的方式中，所述将所述历史的切片实例备份拓扑数据输入所述训练网络的执行器之前，所述方法还包括：
[0034]初始化所述执行器和所述评判器；
[0035]在训练过程的第一学习过程时，为所述备份时间窗口调度动作选择初始化一个随机过程，得到初始的切片实例备份拓扑状态；
[0036]在训练过程的第二学习过程及后续学习过程时，选取并执行备份时间窗口调度动作,得到回报值和新的切片实例备份拓扑状态；
[0037]设置目标函数y
i
为：
[0038]y...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种切片实例备份任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取最近T时间段的切片实例备份拓扑数据；将所述最近T时间段的切片实例备份拓扑数据输入切片实例备份任务调度模型，得到与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作；将所述与所述T时间段的切片实例对应的备份时间窗口调度动作下发并实施。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述切片实例备份任务调度模型通过如下方法训练得到：获取历史的切片实例备份拓扑数据；搭建基于深度确定性策略梯度的训练网络，所述训练网络包括执行器和评判器；将所述历史的切片实例备份拓扑数据输入所述训练网络的执行器，得到与所述历史的切片实例对应的备份时间窗口调度动作；将所述历史的切片实例备份拓扑数据以及所述备份时间窗口调度动作输入所述评判器，得到评价所述备份时间窗口调度动作选择的价值函数的Q值；将所述Q值反馈给所述执行器，由所述执行器根据所述Q值确定对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口；根据所述对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口调整所述训练网络的参数，得到训练完成的切片实例备份任务调度模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史的切片实例备份拓扑数据之后，所述方法还包括：根据所述历史的切片实例备份拓扑数据构建历史的切片实例备份拓扑图；将所述历史的切片实例备份拓扑图转换为切片实例拓扑邻接矩阵A和切片实例拓扑特征矩阵X；所述将所述历史的切片实例备份拓扑数据输入所述训练网络的执行器，包括：将所述切片实例拓扑邻接矩阵A和所述切片实例拓扑特征矩阵X输入所述训练网络的执行器，作为切片实例备份状态。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述切片实例拓扑邻接矩阵A包括所述历史的切片实例中各切片实例的连接关系，所述切片实例拓扑特征矩阵X包括所述历史的切片实例中各切片实例最近T时间段KPI运行状态特征、备份时间窗口所需大小、上次备份执行时间和上次备份执行结果。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述历史的切片实例备份拓扑图为：以所述历史的切片实例作为图的节点、以所述历史的切片实例间网元功能共享关系作为图的边、以所述历史的切片实例的每个T时间段KPI运行状态和备份状态作为节点特征的切片实例备份拓扑图。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述执行器和所述评判器均包括图神经网络；其中，所述执行器的图神经网络包括动作目标网络和动作估计网络，所述评判器的图神经网络包括评价目标网络和评价估计网络；所述根据所述对所述历史的切片实例影响最小的备份时间窗口调整所述训练网络的参数，包括：
训练所述动作估计网络和所述评价估计网络的参数；每隔预设时间复制所述动作目标网络和所述评价目标网络的参数，作为所述动...
【专利技术属性】
技术研发人员：何宇，邢彪，陈维新，程佳鸣，
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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