CN104160659B - 用于通信网络的管理和操作的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例利用高级的统计数据分析学来预测和提供用于针对在诸如3G/4G网络的网络中的服务接入QoE问题的根本原因分析的推荐。使用FCAPS作为预测器变量，实施例被配置成将问题设立为预测性回归或分类问题来估计服务接入QoE相关的指标。某些实施例使用来自RAN日志的网络撤销登记信息基于例如树和集成方法执行各种非线性统计建模算法的训练和调谐。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求在2012年3月12日提交的美国临时申请号61/609,529的权益。通过引用该较早提交的申请的全部内容将该较早提交的申请的内容并入本文。
技术领域
本发明的实施例一般地涉及通信网络，并且更具体地涉及网络管理和操作，以及数据分析学和机器学习。
背景技术
通信网络提供网络性能数据来使能网络的监视和管理。故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）是国际标准化组织（ISO）的电信管理网络模型和针对网络管理的框架。故障、配置、管理、性能和安全是ISO模型将网络管理任务限定到其中的管理类别。
故障管理被用于识别、隔离、修正和日志记录在通信网络中发生的故障。故障管理可以使用趋势分析来预测差错，使得网络一直是可用的。
配置管理可以包括从网络设备收集和存储配置、标识简化设备的配置的方式、跟踪配置改变以及作扩张和定标（scaling）的计划。
计费管理基于用户或客户的使用统计向用户或客户开账单。计费管理也可以确保强制执行使用配额。
性能管理监视和确定网络的效率，并且可以针对未来的需要准备网络。网络性能包括例如吞吐量、百分比利用、差错率和响应时间。
安全管理一般是指用于控制对网络的元素的接入的过程。这些过程可以包括例如认证和加密。
出于异常原因的由消费者或用户使用的服务/设备的撤销登记引起服务接入问题，并且可以显著地影响用户的体验质量（QoE）。因此，网络服务提供商将FCAPS数据用于针对异常网络撤销登记的修正活动的监视、分析和执行。当会话在进行中时或者在会话在进行中的期间的切换时，这样的事件可以例如在网络进入/会话建立的期间发生。可以由移动设备或站、无线电接入网络（RAN）中的网络元素、核心网和/或服务实体发起网络撤销登记。
发明内容
一个实施例涉及一种方法，所述方法包括接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据，以及接收会话日志。该方法也包括将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到被配置用于生成离线和在线预测并且用于提供服务接入体验质量（QoE）问题的离线的根本原因推荐的输入集合和输出集合中。然后，所述方法可以包括基于输出集合的、被配置用于在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中学习的模型的离线训练、评价和证实，以及利用训练的、评价的和证实的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
另一实施例涉及一种装置。所述装置包括至少一个处理器和包括计算机程序代码的至少一个存储器。所述至少一个存储器和计算机程序代码利用至少一个处理器使得装置至少来接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据，以及接收会话日志。进一步使得装置来将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到被配置用于生成离线和在线预测并且用于提供服务接入体验质量（QoE）问题的离线的根本原因推荐的输入集合和输出集合中。也使得装置来基于输出集合离线地训练、评价和证实被配置用于在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中学习的模型，并且利用训练的、评价的和证实的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
另一实施例包括一种装置。所述装置包括用于接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据以及接收会话日志的装置。所述装置也包括用于将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到被配置用于生成离线和在线预测并且用于提供服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐的输入集合和输出集合中的装置。所述装置可以进一步包括用于基于输出集合的、被配置用于在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中学习的模型的离线训练、评价和证实的装置，以及用于利用训练的、评价的和证实的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐的装置。
另一实施例涉及在计算机可读介质上实现的计算机程序。所述计算机程序被配置成控制处理器来执行过程。所述过程包括接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据以及接收会话日志。所述过程也包括将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到被配置用于生成离线和在线预测并且用于提供服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐的输入集合和输出集合中。然后所述过程可以包括基于输出集合的、被配置用于在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中学习的模型的离线训练、评价和证实，以及利用训练的、评价的和证实的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
附图说明
为了对本发明的适当的理解，应该参考附图，其中：
图1图示了根据本发明的一个实施例的***；
图2图示了根据一个实施例的方法的流程图；以及
图3图示了根据一个实施例的装置。
具体实施方式
将容易地理解，如在本文的图中一般地描述和图示的那样，可以在各种不同的配置中布置和设计本发明的部件。因此，如在附图中表示的那样，预测和提供用于针对在通信网络中的服务接入体验质量问题的根本原因分析的推荐的***、方法、装置和计算机程序产品的实施例的以下详细的描述不意图限制本发明的范围，而是仅表示本发明的选择的实施例。
如果期望，则可以以不同的顺序和/或彼此同时地执行以下讨论的不同功能。更进一步地，如果期望，则一个或多个的描述的功能可以是可选的，或者可以被组合。同样，以下描述应被认为仅是本发明的原理、教导和实施例的说明，并且不是它们的限制。
服务提供商可以从在RAN处收集的日志提取网络撤销登记信息，并且可以执行分析来标识根本原因网络撤销登记问题。然而，服务提供商和卖方至少面临该方法的以下问题。
诸如网络撤销登记信息的从网络收集的所有的数据被后处理和人工地分析。数据的大小使这样的分析非常困难并且耗时。例如，取决于网络，存在许多类型的撤销登记。微波接入全球互操作性（WiMax）网络具有可以被报告为撤销登记的原因/种类的309个不同的撤销登记（DEREG）代码。在长期演进（LTE）网络中，仅无线电资源控制（RRC）就具有25个或更多针对释放/拒绝的原因（例如拒绝（1）、释放（6）、故障（8）、协议差错原因（（6）、RAT间改变故障（4）……等等）。
附加地，市场的大小可以使处理撤销登记问题困难。例如，芝加哥城市具有3500个WiMax接入点（AP），它们对于3个星期的持续时间生成2.5 GB PM统计数据和1.5 GB的撤销登记日志。
因此，每个卖方/服务提供商/客户必须采取特别的步骤来监视撤销登记。通常，数据库被开发来管理数据和呈现报告。
客户拥有设备（CPE）撤销登记关键性能指标（KPI）在根本原因分析中是不足的。含义模糊的原因代码需要特别的分析并且需要频繁地接进卖方的专门知识，由此在卖方利润上施加消耗。这样，针对所有关键客户需要软件分析和测试（SWAT）团队。
而且，由于时间和成本，使得传统统计方法表现效率低，以及甚至简单地无能力甚至标识根本原因的骤降（nose dive）的区域。
鉴于上述，本发明的某些实施例呈现完全的技术方案来提供用于通信网络的智能网络管理功能性，其使用不同的机器学习算法作为建模引擎。某些实施例使用网络统计作为输入对用户体验的中断（outage）和撤销登记进行建模，并且提供在线推荐和可视化工具两者，以及离线报告生成引擎。
一个实施例利用高级的统计数据分析学来预测和提供用于针对在诸如3G/4G网络的网络中的服务接入QoE问题的根本原因分析的推荐。使用FCAPS数据作为预测器变量，某些实施例被配置成将问题设立为预测性的回归或者分类问题，来估计服务接入QoE相关的指标。某些实施例基于例如树和集成方法（ensemble method）使用来自RAN日志的网络撤销登记信息来执行各种非线性统计建模算法的训练和调谐。
如在图1中图示的那样，实施例可以包括两个模块，离线模块100和在线预测模块110。在某些实施例中，离线模块100和在线预测模块110可以包括被配置成由在硬件中实施的处理器执行的软件代码或者可执行的指令。同样，离线模块100和在线预测模块110可以是硬件和软件的组合。在其他实施例中，可以在硬件中，诸如在专用集成电路（ASIC）、可编程门阵列（PGA）、现场可编程门阵列（FPGA）等等中完全地实施离线模块100和在线预测模块110。
离线模块100包括基于由服务器收集的历史数据的统计模型训练和调谐。在一个实施例中，离线模块100被配置成输出用于各种类别的服务接入QoE问题的根本原因推荐。在线预测模块110使用由离线模块100提供的调谐的模型来输出使用实时数据的估计的服务接入QoE指标。
图2图示了根据一个实施例的、离线模块100和在线预测模块110的功能性。根据该实施例，在线预测模块110收集包括FCAPS数据的网络数据，准备预测器变量，执行聚合（aggregation）来以选择的间隔生成样本，并且将输入数据准备和提供到离线模块100。离线模块100从会话日志提取撤销登记条目。然后离线模块100可以执行聚合来以设置的间隔生成样本，执行高级别的QoE服务接入分类，准备输出数据并且针对每个类别准备训练和证实评价集合。然后，离线模块100可以执行训练功能，执行证实功能，执行评价功能以及更新模型。
在实施例中，更新的模型被提供到在线预测模块110，所述在线预测模块110使用由离线模块100提供的更新的模型来输出实时预测结果，即使用实时数据的估计的服务接入QoE指标。
更具体地，图2图示了可以由在线模块110结合离线模块100执行的方法的流程图的一个示例。在该示例中，方法在200处开始，并且在210处收集网络FCAPS数据205。在215处，方法可以包括准备预测器变量，并且在220处执行聚合来以（一个或多个）选择的间隔生成样本。在225处，准备输入数据集合。然后，在235处，方法可以进行到从会话日志233提取撤销登记条目。在240处，方法可以包括执行聚合来以（一个或多个）设置的间隔生成样本，并且在245处执行高级别的QoE服务接入分类。方法可以包括在250处准备输出数据集合。在实施例中，在数据库300中存储输入数据和输出数据集合。方法可以进一步包括在255处针对如在步骤245中分类的每个类别准备训练、证实和评价设置。在260、265和270处，可以执行和利用训练功能、证实功能和评价功能来更新模型400。然后，更新的模型400可以被用于在230处执行预测功能。在一个实施例中，预测功能的结果也可以被存储在数据库300中。
因此，本发明的实施例提供生成、创建和/或提供用于在通信网络中的服务接入QoE相关问题的预测和根本原因推荐的方法、装置和/或计算机程序产品。一个实施例使用FCAPS数据作为预测器变量应用高级统计数据分析学，并且将问题设立为预测性的回归或者分类问题来估计服务接入QoE相关的指标。某些实施例出于离线地训练、评价和证实模型用于针对服务接入QoE问题的根本原因分析的推荐的生成的目的，利用历史FCAPS数据来创建输入集合以及利用来自RAN日志的信息来创建输出集合。然后，实施例可以以实时FCAPS数据应用离线创建的模型，以便预测服务接入QoE问题。然后，可以提供该信息用于针对根本原因分析的可视化、离线分析、监视和深潜（deep dive）。
一个实施例涉及用于在通信网络中的服务接入QoE问题的预测和根本原因推荐的方法。方法包括在离线（历史的）和在线模式中从网络管理实体接收和利用FCAPS数据，并且从网络元素接收会话日志。方法进一步包括将数据分类、分割和准备到输入和输出集合中，使得数据可以被用于生成离线和在线预测，并且可以被用于提供根本原因推荐。所述方法也可以包括模型的离线训练、评价和证实，使用机器学习算法与监督以及未监督的方法的组合建立所述模型，其中所述模型被建立用于在服务接入QoE问题的区域中学习。所述方法进一步包括将训练的模型用于针对服务接入QoE问题的离线根本原因推荐和可视化，以及针对用于服务接入QoE问题的在线预测和可视化利用离线训练的模型和其结果。
在某些实施例中，本文描述的任何方法的功能性可以由在存储器或者其他计算机可读的或有形的介质中存储并且由处理器执行的软件实施。在其他实施例中，可以由硬件例如通过专用集成电路（ASIC）、可编程门阵列（PGA）、现场可编程门阵列（FPGA）或者硬件和软件的任何其他组合的使用执行所述功能性。
上文提及的计算机可读介质可以至少部分地由传输线、压缩盘、数字视频盘、磁盘、全息盘或带、闪存、磁阻存储器、集成电路或者任何其他数字处理装置存储器设备实现。
图3图示了根据一个实施例的装置10。在实施例中，装置10可以是被配置成预测和提供用于针对在网络中的服务接入QoE问题的根本原因分析的推荐的网络元素或实体。例如，根据实施例，装置10可以是网络元素，诸如在网络管理域中的应用服务器。在某些实施例中，由装置10提供的功能性将驻留在网络管理***或元素管理***的客户体验管理（CEM）和/或操作支持***（OSS）层或者链接到诸如OSS、核和RAN的网络的其他元素的应用服务器中。
装置10包括用于处理信息和执行指令或操作的处理器22。处理器22可以是任何类型的通用或专用处理器。虽然在图3中示出了单个处理器22，但是根据其他实施例可以利用多个处理器。事实上，作为示例，处理器22可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器（“DSP”）、现场可编程门阵列（“FPGA”）、专用集成电路（“ASIC”）和基于多核处理器架构的处理器中的一个或多个。
装置10进一步包括耦合到处理器22的存储器14，用于存储信息和可以由处理器22执行的指令。存储器14可以是一个或多个存储器并且可以是适于本地应用环境的任何类型，并且可以使用诸如基于半导体的存储器设备、磁存储器设备和***、光存储器设备和***、固定存储器和可移除存储器的任何适合的易失性或非易失性数据存储器技术实施所述存储器14。例如，存储器14可以由随机访问存储器（“RAM”）、只读存储器（“ROM”）、诸如磁盘或光盘的静态存储或者任何其他类型的非瞬时性机器或计算机可读介质的任何组合组成。存储在存储器14中的指令可以包括程序指令或计算机程序代码，当由处理器22执行时，所述程序指令或计算机程序代码使得装置10能够执行如本文描述的任务。
装置10也可以包括用于将信号和/或数据传输到装置10并且从装置10接收信号和/或数据的一个或多个天线（未示出）。装置10可以进一步包括收发机28，所述收发机28将信息调制到载波波形上用于由（一个或多个）天线传输，并且将经由（一个或多个）天线接收的信息解调用于由装置10的其他元素进一步地处理。在其他实施例中，收发机28可以能够直接地传输和接收信号或数据。
处理器22可以执行与装置10的操作相关联的功能，包括但不限于，天线增益/相位参数的预编码、形成通信消息的单独比特的编码和解码、信息的格式化和装置10的总体控制，包括涉及通信资源的管理的过程。
在实施例中，存储器14存储当由处理器22执行时提供功能性的软件模块。模块可以包括上文讨论的离线模块100和在线预测模块。模块也可以包括针对装置10提供操作***功能性的操作***15。存储器也可以存储诸如应用或程序的一个或多个功能模块18以针对装置10提供附加的功能性。装置10的部件可以在硬件中实施或者实施为硬件和软件的任何适合的组合。
根据一个实施例，装置10可以被配置成在离线（历史的）和在线模式中从网络管理实体接收和利用FCAPS数据，并且被配置成从网络元素接收会话日志。装置10可以被进一步配置成将数据分类、分割和准备到输入和输出集合中，使得数据可以被利用来生成离线和在线预测并且提供根本原因推荐。装置10也可以被配置成离线地训练、评价和证实模型，使用机器学习算法与监督以及未监督的方法的组合建立所述模型，其中所述模型被建立用于在服务接入QoE问题的区域中学习。然后，装置10可以将训练的模型用于针对服务接入QoE问题的离线根本原因推荐和可视化。进一步地，装置10可以利用离线训练的模型并且将其结果应用于服务接入QoE问题的在线预测和可视化。
鉴于上述，本发明的实施例可以辅助管理的服务提供商（GNOC/SOC）、优化服务提供商和操作者建立专家***来理解影响最终用户服务的主要指标（leading indicator）以及将显著的效率引入执行网络管理问题的根本原因分析中。可以在向操作者提供的工具中采用本发明的实施例。附加地，实施例将虑及从前的（onetime）分析的性能来产生报告。重要的是，实施例将导致较快的根本原因分析和来自GNOC/SOC的多卖方网络的较好的监视。因此，通过缩短根本原因分析的时间，将减少进入解决现场问题的利润消耗。较短的分析周期也将导致对客户的问题的较快的响应时间。
应注意，在本说明书中描述的某些功能特征已经被呈现为模块、功能或应用，以便更特别地强调它们的实施独立性。例如，模块、功能或应用可以被实施为包括常规VLSI电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管或其他分立部件的现成的半导体的硬件电路。模块、功能或应用也可以在诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等等的可编程硬件设备中实施。
也可以在用于由各种类型的处理器执行的软件中部分或者完全地实施模块、功能和应用。可执行代码的标识的模块可以例如包括计算机指令的一个或多个物理或逻辑的块，其可以例如被组织为对象、过程或功能。然而，标识的模块的可执行不必物理地定位在一起，但是可以包括存储在不同的位置中的全异的（disparate）指令，当其逻辑地结合到一起时，包括模块并且实现其所述的用途。
的确，可执行代码的模块可以是单个指令，或者许多指令，并且甚至可以分布在若干不同的代码段上、分布在不同程序之中以及跨若干存储器设备分布。类似地，在本文中，操作数据可以在模块之内被标识和图示，并且可以以任何适合的形式实现，以及被组织在任何适合类型的数据结构之内。操作数据可以被收集为单个数据集合，或者可以分布在不同位置上，包括分布在不同存储器设备上，并且可以至少部分地仅作为在***或网络上的电子信号存在。
可以在一个或多个实施例中以任何适合的方式组合本发明的描述的特征、优势和特性。相关技术领域的技术人员将认识到，可以在没有特定实施例的具体特征或优势中的一个或多个的情况下实行本发明。在其他情况下，可以在某些实施例中认识到可能不在本发明的所有实施例中存在的附加特征和优势。
本领域普通技术人员将容易理解可以以不同顺序的步骤和/或以不同于公开的那些配置的配置中的硬件实行如上文讨论的本发明。因此，虽然已经基于这些优选的实施例描述了本发明，但是本领域技术人员将清楚在保持在本发明的精神和范围内时，某些修改、变型和替代结构将是清楚的。因此，为了确定本发明的范围和边界，应该参考所附的权利要求书。
Claims (15)
1.一种用于通信网络的管理和操作的方法，其包括：
在线模块接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据；
所述在线模块将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到输入集合中，
在线模块通过使用被配置为实时离线学习的模型，从输入集合中生成在线预测服务接入体验质量（QoE）问题；
在线模块，将输入集合提供给离线模块；
离线模块，接收输入集合和会话日志，并根据会话日志准备输出集合；
离线模块，通过使所述离线模块在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中基于输出集合学习来离线训练模型；
离线模块周期地向在线模块提供经过训练的模型；以及
离线模块利用经过训练的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
2.根据权利要求1所述的方法，其中接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据包括在在线和离线模式中从至少一个网络管理实体接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中接收会话日志包括从至少一个网络元素接收会话日志。
4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括从会话日志提取撤销登记条目。
5.根据权利要求1所述的方法，其中由在线模块准备输入集合并且由离线模块准备输出集合。
6.一种用于通信网络的管理和操作的装置，其包括：
至少一个处理器；以及
包括计算机程序代码的至少一个存储器，
所述装置还包括在线模块和离线模块；
所述至少一个存储器和计算机程序代码利用至少一个处理器被配置成使得装置至少：
在线模块接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据；
在线模块将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到输入集合中，
所述在线模块通过使用被配置为实时离线学习的模型，从输入集合中生成在线预测服务接入体验质量（QoE）问题；
在线模块，将输入集合提供给离线模块；
离线模块，接收输入集合和会话日志，并根据会话日志准备输出集合；
离线模块，通过使所述离线模块在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中基于输出集合学习来离线训练模型；
离线模块周期地向在线模块提供经过训练的模型；以及
离线模块利用经过训练的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
7.根据权利要求6所述的装置，其中至少一个存储器和计算机程序代码被利用至少一个处理器进一步配置成使得装置在在线和离线模式中从至少一个网络管理实体接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其中至少一个存储器和计算机程序代码被利用至少一个处理器进一步配置成使得所述装置从至少一个网络元素接收会话日志。
9.根据权利要求6所述的装置，其中至少一个存储器和计算机程序代码被利用至少一个处理器进一步配置成使得所述装置从会话日志提取撤销登记条目。
10.根据权利要求6所述的装置，其中至少一个存储器和计算机程序代码被利用至少一个处理器进一步配置成使得所述装置将输入集合和输出集合存储在数据库中。
11.一种包括计算机程序的计算机可读存储介质，其中计算机程序被配置成控制处理器来执行过程，其包括：
在线模块接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据；
在线模块将故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据分类、分割和准备到输入集合中，
所述在线模块通过使用被配置为实时离线学习的模型，从输入集合中生成在线预测服务接入体验质量（QoE）问题；
在线模块，将输入集合提供给离线模块；
离线模块，接收输入集和和会话日志，并根据会话日志准备输出集合；
离线模块，通过使所述离线模块在服务接入体验质量（QoE）问题的区域中基于输出集合学习来离线训练模型；
离线模块周期地向在线模块提供经过训练的模型；以及
所述离线模型利用经过训练的模型来执行预测功能以提供针对服务接入体验质量（QoE）问题的离线根本原因推荐。
12.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质，其中接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据包括在在线和离线模式中从至少一个网络管理实体接收故障、配置、管理、性能和安全（FCAPS）数据。
13.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质，其中接收会话日志包括从至少一个网络元素接收会话日志。
14.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质，进一步包括从会话日志提取撤销登记条目。
15.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质，进一步包括将输入集合和输出集合存储在数据库中。
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