【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种业务时延优化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，5g网络下业务需求逐渐增多，低时延、大带宽等应用业务层出不穷，为满足现有业务需求，当前无线资源调度常采用低时延队列(low-latency queuing，llq)的方式，该方式主要是优先级队列(priority queuing，pq)(或严格优先级(strict priority，sp))调度和基于类别的加权公平队列(class-based weighted fair queuing，cbwfq)调度的结合，对于每个类都有一定的带宽保障值，可能是比例或者固定值，当拥塞发生时，此时进行管制，高优先级队列也不能超过它的带宽分配值，非拥塞时则不进行管制，此时高优先级会获得超过该固定值的带宽。
2、llq是较为高级的服务质量(quality of service，qos)调度算法，它可以为时延和抖动敏感型应用的流量提供一个或多个有带宽保证的严格优先级队列，llq的最大优势在于其可以确保具有高优先级的流量得到及时处理，从而保证敏感应用程序的响应性和可靠性。
3、但是，相关技术中的llq算法重点关注在为语音等时延敏感型非算力应用业务提供专用队列，减少该类型应用的空口时延，存在未考虑时延敏感型算力应用业务的时延要求的缺陷。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种业务时延优化方法、装置、设备及存储介质，旨在解决相关技术中的llq算法重点关注在为语音等时延敏感型非算力应
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种业务时延优化方法，所述业务时延优化方法包括：
3、在检测到网络拥塞时，获取上行传输至基站的各类应用业务的卸载因子，所述各类应用业务包括时延敏感型算力应用业务、时延敏感型非算力应用业务以及非时延敏感型应用业务，所述卸载因子用于表示将业务卸载至基站和用户设备处理的参数；
4、根据所述卸载因子通过预设优化模型计算所述各类应用业务的最小保证带宽，所述预设优化模型用于在保证时延敏感型算力应用业务的优先级高于时延敏感型非算力应用业务，且保证时延敏感型算力应用业务的任务处理时延不大于时延敏感型非算力应用业务的任务处理时延的条件下，根据所述卸载因子计算各类应用业务的最小保证带宽；
5、根据所述最小保证带宽对所述各类应用业务的业务时延进行优化。
6、可选地，所述根据所述卸载因子通过预设优化模型计算所述各类应用业务的最小保证带宽之前，还包括：
7、计算时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延；
8、根据所述时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延构建算力应用业务时延优化算法；
9、基于所述算力应用业务时延优化算法构建预设优化模型，所述预设优化模型为神经网络模型。
10、可选地，所述计算时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
11、根据所述时延敏感型算力应用业务的卸载因子、任务长度、用户设备的处理能力以及处理每比特任务时所需的cpu转数计算所述时延敏感型算力应用业务的本地卸载任务的处理时延；
12、根据所述时延敏感型算力应用业务的卸载因子、任务长度、信号与干扰加信噪比、最小保证带宽、基站的算力处理能力、用户设备的处理能力以及处理每比特任务时所需的cpu转数计算所述时延敏感型算力应用业务的上行卸载任务的传输时延；
13、将所述本地卸载任务的处理时延与所述上行卸载任务的传输时延进行比较，并根据比较结果确定时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延。
14、可选地，所述计算时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
15、获取时延敏感型非算力应用业务的任务长度、信号与干扰加信噪比以及最小保证带宽；
16、根据所述时延敏感型非算力应用业务的任务长度、信号与干扰加信噪比以及最小保证带宽计算所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延。
17、可选地，所述根据所述时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延构建算力应用业务时延优化算法，包括：
18、在假设各类应用业务的传输功率和信道条件一致，且同类业务的最小保证带宽相同的前提下，根据所述时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延构建算力应用业务时延优化算法。
19、可选地，所述在检测到网络拥塞时，获取各类应用业务的卸载因子，包括：
20、在检测到网络拥塞时，获取基站的算力处理能力和用户设备的处理能力；
21、根据所述基站的算力处理能力和所述用户设备的处理能力获取各类应用业务的卸载因子。
22、可选地，所述在检测到网络拥塞时，获取上行传输至基站的各类应用业务的卸载因子之前，还包括：
23、实时采集上行传输至基站的各类应用业务的用户数据，并对所述用户数据进行预处理；
24、根据预处理后的用户数据确定业务需求，并根据所述业务需求和当前所用带宽检测是否网络拥塞。
25、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种业务时延优化装置，所述业务时延优化装置包括：
26、获取模块，用于在检测到网络拥塞时，获取上行传输至基站的各类应用业务的卸载因子，所述各类应用业务包括时延敏感型算力应用业务、时延敏感型非算力应用业务以及非时延敏感型应用业务，所述卸载因子用于表示将业务卸载至基站和用户设备处理的参数；
27、计算模块，用于根据所述卸载因子通过预设优化模型计算所述各类应用业务的最小保证带宽，所述预设优化模型用于在保证时延敏感型算力应用业务的优先级高于时延敏感型非算力应用业务，且保证时延敏感型算力应用业务的任务处理时延不大于时延敏感型非算力应用业务的任务处理时延的条件下，计算各类应用业务的最小保证带宽；
28、优化模块，用于根据所述最小保证带宽对所述各类应用业务的业务时延进行优化。
29、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种业务时延优化设备，所述业务时延优化设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的业务时延优化程序，所述业务时延优化程序配置为实现如上文所述的业务时延优化方法。
30、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有业务时延优化程序，所述业务时延优化程序被处理器执行时实现如上文所述的业务时延优化方法。
31、在本专利技术中，公开了在检测到网络拥塞时，获取上行传输至基站的各类应用业务的卸载因子，各类应用业务包括时延敏感型算力应用业务、时延敏感型非算力应用业务以及非时延敏感型应用业务，卸载因子用于表示将业务卸载至本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种业务时延优化方法，其特征在于，所述业务时延优化方法包括：
2.如权利要求1所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述根据所述卸载因子通过预设优化模型计算所述各类应用业务的最小保证带宽之前，还包括：
3.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述计算时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
4.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述计算时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
5.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述根据所述时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延构建算力应用业务时延优化算法，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述在检测到网络拥塞时，获取各类应用业务的卸载因子，包括：
7.如权利要求1至5中任一项所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述在检测到网络拥塞时，获取上行传输至基站的各类应用业务的卸载因子之前，还包括：
8.一种业务时延优化装置
9.一种业务时延优化设备，其特征在于，所述业务时延优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的业务时延优化程序，所述业务时延优化程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的业务时延优化方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有业务时延优化程序，所述业务时延优化程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项述的业务时延优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种业务时延优化方法，其特征在于，所述业务时延优化方法包括：
2.如权利要求1所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述根据所述卸载因子通过预设优化模型计算所述各类应用业务的最小保证带宽之前，还包括：
3.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述计算时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
4.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述计算时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延，包括：
5.如权利要求2所述的业务时延优化方法，其特征在于，所述根据所述时延敏感型算力应用业务的任务上行传输时延和所述时延敏感型非算力应用业务的任务上行传输时延构建算力应用业务时延优化算法，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的业务时延优化方...
【专利技术属性】
技术研发人员：董良琦，鞠震宇，郑康，孙凯，赵丹怀，王坚，孙庆，
申请(专利权)人：中国移动紫金江苏创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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