CN112838942A - 网络运维方法、电子设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及通信领域，公开了一种网络运维方法、电子设备以及计算机存储介质。本发明网络运维方法中，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标，根源指标是指网络切片中对SLA指标有影响的虚拟网络功能VNF模块的性能指标，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化。本发明能够实现网络切片的智能优化，即，实现智能化网络运维，保证网络的质量。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信领域，特别涉及一种网络运维方法、电子设备以及存储介质。
背景技术
为了使网络***正常运行，我们需要进行网络运维。在传统网络中，由于故障往往是专用设备引起的，所以专用设备会通过故障告警方式快速反馈出来，运维人员以告警为核心进行运维，从而保障网络***正常运行。随着第五代移动通信技术(5th-Generation，简称5G)的发展，网络切片发挥着关键技术，该技术允许运营商将单一的物理基础设施切割成多个虚拟的端到端的网络，每一个网络切片都可获得逻辑独立的网络资源，且各网络切片之间可相互绝缘。即，5G网络中的虚拟网络功能替代了传统网络中的专用设备，网络故障通常不再是真实的物理硬件的故障。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在如下问题：由于5G网络中的故障通常不再是真实的物理硬件的故障，所以传统网络运维方式已经不再适用于5G网络，采用传统网络的运维方式难以保证5G网络***的正常运行。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种网络运维方法、电子设备以及存储介质，能够智能的优化网络切片的性能，保证网络质量。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供了一种网络运维方法，包括：监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标，根源指标是指网络切片中对SLA指标有影响的虚拟网络功能VNF模块的性能指标，从监测值为异常的SLA指标的根源指标筛选出监测值为异常的根源指标，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化。
本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及，与至少一个处理器通信连接的存储器。其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的网络运维方法。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的网络运维方法。
本发明实施例相对于现有技术而言，监测网络切片的SLA指标，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标，并根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化。即，本发明实施例自动筛选出监测值为异常的根源指标，而不需要将SLA指标展现出来让运维人员进行分析，使得数据分析智能化，实现网络切片的智能优化，从而保证网络的质量。
另外，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标，包括：根据预获取的SLA指标与根源指标的对应关系，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。本实施例提供了快速获得监测值为异常的SLA指标的根源指标的一种具体方式。
另外，SLA指标与根源指标的对应关系的预获取方式为：对网络切片运营过程中采用的性能模型进行分析，得到SLA指标与根源指标的对应关系。本实施例提供了得到SLA指标与根源指标的对应关系的一种方法，由此得到的SLA指标与根源指标的对应关系能够较真实地反映出网络切片所在业务场景下的各指标之间的影响关系，从而便于准确地找到网络切片中的异常根源。
另外，根源指标的监测值为异常是指根源指标的监测值不在根源指标的正常取值范围内；根源指标的正常取值范围通过以下方式预先设定：获取SLA指标的多个历史正样本，每个历史正样本包括SLA指标的正常的历史监测值以及SLA指标正常情况下，根源指标的历史监测值，根据多个历史正样本中的根源指标的历史监测值，设定根源指标的正常取值范围。本实施例提供了筛选监测值为异常的根源指标的一种方式，利用历史正样本分析根源指标的正常取值范围，使得最终设定的正常取值范围符合实际情况。
另外，根据SLA指标的多个历史正样本中的根源指标的历史监测值，设定根源指标的正常取值范围中，若SLA指标为多个，根据每个SLA指标的多个历史样本中的根源指标的历史监测值，确定每个SLA指标下的根源指标的正常取值范围，对于每个根源指标，将根源指标在每个SLA指标下的正常取值范围的交集设定为根源指标的正常取值范围。本实施例提供了在同一个根源指标对多个SLA指标均存在影响的情况下，对根源指标的正常取值范围的一种优化方式。
另外，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化，包括：若监测值为异常的根源指标为多个，分析多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择影响程度满足预设条件的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，基于待调整根源指标的监测值对网络切片进行优化。本实施例从监测值为异常的多个根源指标中，根据权重确定出对SLA指标影响最大的根源指标，并将其作为待调整根源指标；相对于根据监测值为异常的每个根源指标均对网络切片进行优化而言，优化速度更快，且由于选择的是对SLA指标影响最大的根源指标，优化的准确度也很高；即，使得对网络切片的优化既快又准。
另外，影响程度表征为根源指标对SLA指标的权重，分析多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择影响程度满足预设条件的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，包括：获取多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重，并选择权重最大的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。本实施例中，将权重最大的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，能够筛选出最影响监测值为异常的SLA指标的根源指标，使得优化网络切片的依据更加可靠。
另外，获取多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重，并选择权重最大的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，包括：根据根源指标与根源指标对SLA指标的权重的对应关系获取多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重，并选择权重最大的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。本实施例提供了能够快速地获取监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重的一种方式。
另外，根源指标与根源指标对SLA指标的权重的的对应关系通过以下方式得到：获取SLA指标的多个历史样本，每个历史样本包括SLA指标的历史监测值以及SLA指标的根源指标的历史监测值，根据SLA指标的多个历史样本得到根源指标与权重的对应关系。本实施例提供了能够智能地得到根源指标与根源指标对SLA指标的权重的对应关系的一种方式。
另外，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化，包括：根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。其中，监测值为异常的根源指标为目标VNF模块的性能指标。若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则根据其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整。本实施例中，若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的相同的多个操作指令，则选择其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整，相比于将生成的所有操作指令都作用于目标VNF模块来说，能够避免不必要的操作指令影响网络切片的优化，可以减少资源调整和参数配置上的开销。
另外，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化，包括：根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。其中，监测值为异常的根源指标为目标VNF模块的性能指标。若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整。其中，两种相对的操作指令是指在对目标VNF模块的功能调整上起到相反作用的两种操作指令。本实施例中，若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整，相比于将生成的所有操作指令都作用于目标VNF模块来说，能够避免不必要的操作指令影响网络切片的优化，可以减少资源调整和参数配置上的开销。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明第一实施例中网络运维方法的流程图；
图2是本发明第一实施例中编排定义切片以及SLA指标的示意图；
图3是本发明第一实施例中指标关系图的示意图；
图4是本发明第二实施例中网络运维方法的流程图；
图5是本发明第三实施例中网络运维方法的流程图；
图6是本发明第四实施例中网络运维方法的流程图；
图7是本发明第五实施例中网络运维方法的流程图；
图8是本发明第五实施例中网络运维方法的另一流程图；
图9是本发明第六实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施例涉及一种网络运维方法，可以应用于服务器，比如：服务器，在此不做限定。本实施例中，服务器识别出网络切片的监测值为异常的SLA指标，并得到监测值为异常的SLA指标的根源指标，继而从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标，并根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化。
下面对本实施例的网络运维方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。具体流程如图1所示，包括：
步骤101，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标。
在一个具体的例子中，服务器会时刻监测网络切片的SLA指标，并将监测到的SLA指标存储起来以便后续需要时进行分析。其中，SLA指标包括时延、吞吐量、用户数等，在此不做限定。在监测的过程中，服务器可能会识别出监测值为异常的SLA指标。其中，判定SLA指标的监测值是否异常的标准可以根据实际情况设置，比如：对SLA指标设置预警阈值，那么，如果SLA指标的监测值超过预警阈值，服务器就可以判定其是监测值为异常的SLA指标。需要说明的是，实际应用中可以对不同的SLA指标设定不同的预警阈值。
步骤102，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。
在一个具体的例子中，根源指标可以指网络切片中对SLA指标有影响的虚拟网络功能VNF模块的性能指标，也就是说，根源指标会影响SLA指标。假设SLA指标指的是时延，那么相应的，监测值为异常的SLA指标的根源指标也可以是时延。
在一个具体的例子中，服务器根据预获取的SLA指标和根源指标的对应关系，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。SLA指标与根源指标的对应关系的预获取方式可以是服务器对网络切片中采用的性能模型进行分析得到。在对网络切片进行管理与编排时，运维人员可以根据业务的需要，选定合适的通信服务类型以及通信服务类型对应的模板，模板中包含了业务相关的所有性能模型，且性能模型上设置有网络切片的SLA指标质量要求、预警阈值、计算公式等。其中，通信服务类型包括：增强移动宽带(Enhanced MobileBroadband，简称eMBB)通信、极可靠低延迟通信(Ultra Reliable Low LatencyCommunications，简称uRLLC)、海量机器类通信(massive Machine Type ofCommunication，简称mMTC)等，在此不做限定。另外，每个网络切片至少包括无线子切片、承载子切片和核心网子切片，以适配各类型的服务与应用。如图2所示的编排定义切片以及SLA指标，根据业务的需要运维人员选定通信服务类型为eMBB型，那么相应的网络切片类型也为eMBB型。以SLA指标中的时延为例，图2中设置的质量要求为小于10ms，预警阈值为不小于8ms，计算公式为[核心网子切片][时延]+[无线子切片][时延]+[承载网子切片][时延]。需要说明的是，网络切片的SLA指标质量要求、预警阈值、计算公式等可以根据实际情况设定，上述内容仅为举例说明。当业务开通后，在对网络切片进行运维的过程中，服务器可以获取网络切片的以及网络切片以下所有资源层次的与性能模型相关的信息，并根据获取到的信息找到SLA指标和根源指标对应关系。在实际应用中，SLA指标和根源指标的对应关系可以用指标关系图表示，如图3指标关系图中网络切片为eMBB型，SLA指标为时延。
步骤103，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。
在一个具体的例子中，如果服务器监测到SLA指标的监测值为异常，那么根据该SLA指标可以找到对它有影响的根源指标，接着，服务器从获得的所有根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。根源指标的监测值为异常可以指根源指标的监测值不在根源指标的正常取值范围内。根源指标的正常取值范围可以通过以下方式预先设定：服务器获取SLA指标的多个历史正样本；其中，每个历史正样本包括SLA指标的正常的历史监测值以及SLA指标正常情况下根源指标的历史监测值；服务器获取到历史正样本之后，会根据多个历史正样本中的根源指标的历史监测值设定根源指标的正常取值范围。更优的，若SLA指标为多个，服务器会根据历史样本中的根源指标的历史监测值确定每个SLA指标下的根源指标的正常取值范围，对于每个根源指标，服务器将根源指标在每个SLA指标下的正常取值范围的交集设定为根源指标的正常取值范围；通过这种方式缩小筛选范围，能够更准确的筛选出监测值为异常的根源指标。根源指标的正常取值范围设定完成后，服务器即可从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值不在正常取值范围内的根源指标。
在一个具体的例子中，服务器根据指标关系图找到监测值为异常的SLA指标的根源指标后，从中筛选出监测值为异常的根源指标，即，定位引起SLA指标监测值异常问题的根源指标。本实施例进行反向分析定位引起问题的根源指标，即，先找到监测值为异常的SLA指标的根源指标，再从中筛选出监测值为异常的根源指标，提高了定位引起问题的根源指标的效率，能够降低网络运维的开销。
步骤104，根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化。
在一个具体的例子中，假设服务器从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标，由于根源指标指的是网络切片中对SLA指标有影响的虚拟网络功能VNF模块的性能指标，所以服务器可以根据监测值为异常的根源指标定位到相应的VNF模块。进一步地，服务器会分析判断管理该VNF模块的***类型，并结合***类型对网络切片进行优化。其中，***类型包括管理与编排(Management and Orchestration，简称MANO)***、网元管理***(Element Management System，简称EMS)等，在此不做限定。如果由MANO***管理该VNF模块，由于VNF模块的功能由若干虚拟化的网络功能模块组件(Virtualisted Network Function Component，简称VNFC)实现，所以相关***可以对VNFC进行调配，比如：增加或减少VNFC的数量，在此不做限定。如果由EMS管理该VNF模块，相关***可以对配置参数进行调整，比如：降低设备配置，在此不做限定。即，本实施例根据监测值为异常的根源指标，并针对不同的管理***对网络切片进行优化，以此来提高或降低VNF模块的业务承载能力，从而提升网络质量或释放闲置资源。
在本实施例中，服务器监测网络切片的SLA指标，自动进行分析并获取监测值为异常的SLA指标的根源指标，以找到影响监测值为异常的SLA指标的根源指标。然后从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标，从而智能的定位出引起SLA指标监测值异常问题的根源指标，最后对网络切片进行优化。本实施例实现了网络切片的智能优化，即，智能化网络运维，能够保证网络质量。
本发明的第二实施例涉及一种网络运维方法。第二实施例与第一实施例大致相同，主要区别之处在于：本发明第二实施例提供了根据监测值为异常的根源指标对网络切片进行优化的一种具体方式，即，从多个监测值为异常的根源指标中选择影响程度满足预设条件的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，最后基于待调整根源指标的监测值对网络切片进行优化。
下面对本实施例的网络运维方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。具体流程如图4所示，包括：
步骤401，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标。与步骤101类似，在此不再赘述。
步骤402，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。与步骤102类似，在此不再赘述。
步骤403，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。与步骤103类似，在此不再赘述。
需要说明的是，下述步骤404与步骤405可以作为步骤104的具体实现方式。
步骤404，若监测值为异常的根源指标为多个，分析多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择影响程度满足预设条件的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。
在一个具体的例子中，影响程度可以表征为根源指标对SLA指标的权重。服务器可以根据根源指标与根源指标对SLA指标的权重的对应关系找到监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重，并将权重最大的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。其中，根据根源指标与根源指标对SLA指标的权重的对应关系可以通过下述方法得到：服务器根据监测到的SLA指标的历史样本，即SLA指标的历史监测值及其根源指标的历史监测值，得到该对应关系。
步骤405，基于待调整根源指标的监测值对网络切片进行优化。
在一个具体的例子中，假设存在一个权重最大的监测值为异常的根源指标，那么服务器可以定位到待调整根源指标相应的VNF模块。进一步地，服务器会分析管理该VNF模块的***，并结合***类型对网络切片进行优化。其中，***类型包括MANO***、EMS等，在此不再赘述。具体结合***类型对网络切片进行优化的方法步骤104具体的例子中有记载，在此不再赘述。
在本实施例中，若监测值为异常的根源指标为多个，服务器分析多个监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择影响程度满足预设条件的监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，最后基于待调整根源指标的监测值对网络切片进行优化。本实施例进行反向分析定位引起问题的根源指标，提高了定位引起问题的根源指标的效率，尤其是存在多个监测值为异常的根源指标时，能够快速的定位最主要的根源指标，实现了更加智能且准确的对网络切片进行优化，从而实现智能化网络运维。
本发明第三实施例涉及一种网络运维方法。第三实施例与第一实施例大致相同，主要区别在于：在本发明的第三实施例中，在从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标之后，服务器会根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。其中，监测值为异常的根源指标为目标VNF模块的性能指标。若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则根据其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
下面对本实施例的网络运维方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。具体流程如图5所示，包括：
步骤501，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标。与步骤101类似，在此不再赘述。
步骤502，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。与步骤102类似，在此不再赘述。
步骤503，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。与步骤103类似，在此不再赘述。
需要说明的是，下述步骤504与步骤505可以作为步骤104的具体实现方式。
步骤504，根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。
在一个具体的例子中，监测值为异常的根源指标可以是目标VNF模块的性能指标。假设监测值为异常的SLA指标的根源指标的监测值不在根源指标的正常取值范围内，则服务器将其作为监测值为异常的根源指标。由于根源指标指对SLA指标有影响的VNF模块的性能指标，所以服务器可以根据监测值为异常的根源指标找到相应的目标VNF模块，并生成对目标VNF模块的操作指令。
步骤505，若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则根据其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
在一个具体的例子中，假设服务器根据多个监测值为异常的SLA指标最终定位到同一个目标VNF模块，并且在第一时间窗口1s内不同的时间点上生成对该目标VNF模块的多个降低设备配置参数的操作指令，那么，服务器可以从这些相同的操作指令中选择一个操作指令发送给相关***，以执行降低设备配置参数的动作。需要说明的是，在本段举例说明中第一时间窗口为1s，但在实际应用中，服务器可以根据多个监测值为异常的SLA指标定位到同一个目标VNF模块，并在同一时间点生成对该目标VNF模块的多个相同的操作指令，那么，那么服务器可以从这些相同的操作指令中选择一个操作指令，以执行降低设备配置参数的动作。
在一个具体的例子中，假设服务器根据同一个监测值为异常的SLA指标最终定位到同一个目标VNF模块，在第一时间窗口1s内的不同时间点上生成对该目标VNF模块的多个降低设备配置参数的操作指令，那么，服务器可以从这些相同的操作指令中选择一个操作指令发送给相关***，以执行降低设备配置参数的动作。在本实施例中，通过生成操作指令的方式对网络切片进行优化。并且，如果第一时间窗口内存在对目标VNF模块的相同的多个操作指令，则服务器选择其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整。由于第一时间窗口内生成针对同一个目标VNF模块的相同的操作指令，所以可以只选择其中一个操作指令作用于目标VNF模块，能够避免不必要的操作指令影响网络切片的优化，比如：在第一时间窗口内，某VNF模块执行操作指令时接收到相同的操作指令，那么该相同的操作指令可以认为是不需要执行的，也就是说，由于网络运维过程中会生成不需要执行的操作指令，上述这种情况可能会增加网络运维的开销，本实施例可以实现智能化网络运维。
本发明第四实施例涉及一种网络运维方法。第四实施例与第三实施例大致相同，主要区别在于：在本发明的第四实施例中，服务器根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令后，若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
下面对本实施例的网络运维方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。具体流程如图6所示，包括：
步骤601，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标。与步骤101类似，在此不再赘述。
步骤602，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。与步骤102类似，在此不再赘述。
步骤603，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。与步骤103类似，在此不再赘述。
步骤604，根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。与步骤504类似，在此不再赘述。
步骤605，若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
在一个具体的例子中，两种相对的操作指令可以指在对目标VNF模块的功能调整上起到相反作用的两种操作指令，第二时间窗口可以指运维周期。假设在运维周期1s内生成对目标VNF模块的A、B两种操作指令。其中，操作指令A代表增加VNFC的数量，操作指令B代表减少VNFC的数量，那么，服务器可以选择操作指令A或B对目标VNF模块进行功能性调整，即，增加VNFC的数量或者减少VNFC的数量，从而实现对该运维周期内生成的相对的操作指令的优化。需要说明的是，增加和减少的对象为相同的VNFC，即，假设操作指令A表示增加VNFC-a，那么操作指令B表示减少VNFC-a。更优选的，选择操作指令时，保证增加VNFC的数量优先于减少VNFC的数量，这样可以尽量避免减少VNFC的数量后又进行增加的情况，即，资源周期性变更的现象，能够降低智能化网络运维过程中的资源调配的功耗，提高资源复用度。
在本实施例中，如果在第二时间窗口内存在目标VNF模块的两种相对的操作指令，则服务器选择其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整，能够避免不必要的操作指令影响网络切片的优化，即，避免第二时间窗口内VNF模块在执行某操作指令时接收到相对的操作指令的情况，实现智能化网络运维。
本发明的第五实施例涉及一种网络运维方法。第五实施例与第三实施例大致相同，主要区别在于：在本发明的第五实施例中，若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则服务器选择其中一个操作指令，并检测在第二时间窗口内是否存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，若存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整，其中，第二时间窗口大于等于第一时间窗口。
下面对本实施例的网络运维方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。具体流程如图7所示，包括：
步骤701，监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标。与步骤101类似，在此不再赘述。
步骤702，获取监测值为异常的SLA指标的根源指标。与步骤102类似，在此不再赘述。
步骤703，从监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标。与步骤103类似，在此不再赘述。
步骤704，根据监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令。与步骤504类似，在此不再赘述。
步骤705，判断在第一时间窗口内是否存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令。若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则进入步骤706；否则，进入步骤707。
在一个具体的例子中，假设在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2、B，其中A1、A2为相同的操作指令，比如：表示增加VNFC的数量，在此不做限定，需要说明书的是，A1、A2表示的是增加相同的VNFC。当服务器监测到存在相同的操作指令A1、A2，会进入步骤706。
在一个具体的例子中，假设在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的互不相同的操作指令：A、B、C，比如：操作指令A表示增加VNFC的数量，操作指令B表示减少VNFC的数量，操作指令C表示降低设备配置参数。在这种情况下，步骤705结束后进入步骤707。
步骤706，从多个相同的操作指令中选择一个操作指令。步骤706结束后进入步骤707。
在一个具体的例子中，假设在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2、B，其中A1、A2为相同的操作指令，比如：均表示增加VNFC的数量，在此不做限定。在这种情况下，服务器会从操作指令A1、A2中选择操作指令A1或A2，并进入步骤707。
步骤707，判断在第二时间窗口内是否存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令。若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则进入步骤708；否则，进入步骤709。
在一个具体的例子中，第二时间窗口可以大于等于第一时间窗口。两种相对的操作指令可以指在对目标VNF模块的功能调整上起到反作用的两种操作指令。假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2、B，其中A1、A2为相同的操作指令，比如：均表示增加VNFC的数量，B与A1和A2为相对的操作指令，比如：表示减少VNFC的数量，也就是说，在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，那么步骤707结束后进入步骤708。需要说明的是，A1、A2表示增加相同的VNFC，而两种相对的操作指令，以操作指令A1、B为例，假设操作指令A1表示增加VNFC-a，那么操作指令B表示减少VNFC-a。
在一个具体的例子中，假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2，其中A1、A2为相同的操作指令，也就是说，在第二时间窗口内不存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，那么步骤707步骤结束后进入步骤709。
步骤708，选择其中一种操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
在一个具体的例子中，假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2、B1、B2，其中，A1和A2、B1和B2分别为相同的操作指令，且A1和A2表示A类操作指令，比如：表示增加VNFC的数量，B1和B2表示B类操作指令，比如：表示减少VNFC的数量。另外，A类操作指令和B类操作指令是两种相对的操作指令，那么服务器会选择A类操作指令中的一个操作指令或B类操作指令中的一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整，即增加VNFC的数量或减少VNFC的数量。
步骤709，根据操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
在一个具体的例子中，假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、BC1，A1和C1表示不同的操作指令，且不是相对的操作指令，，那么服务器根据操作指令A1和C1对目标VNF模块进行功能调整。需要说明的是，本实施例先判断第一时间窗口内是否存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，再判断第二时间窗口内是否存在对目标VNF模块的相对的操作指令，那么，第二时间窗口可以大于等于第一时间窗口，但实际应用中，也可以调整判断的顺序，即先判断第二时间窗口内是否存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，再判断第一时间窗口内是否存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，那么，第一时间窗口可以大于等于第二时间窗口。在这种情况下，服务器执行步骤701至704之后，如图8所示，开始执行如下步骤：
步骤805，判断在第二时间窗口内是否存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令。若在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的两种相对的操作指令，则进入步骤806；否则，进入步骤807。与步骤707类似，在此不再赘述。
步骤806，从两种相对的操作指令中选择一种操作指令。步骤806结束后进入步骤807。
在一个具体的例子中，假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、B，其中A1可以表示增加VNFC的数量，在此不做限定。另外，操作指令B与操作指令A1是相对的操作指令，比如：表示减少VNFC的数量。在这种情况下，服务器会从操作指令A1和B中选择一种操作指令，并进入步骤707。
步骤807，判断在第一时间窗口内是否存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令。若在第一时间窗口内存在对目标VNF模块的多个相同的操作指令，则进入步骤808；否则，进入步骤809。与步骤705类似，在此不在赘述。
步骤808，选择其中一个操作指令对目标VNF模块进行功能调整。
在一个具体的例子中，假设在第二时间窗口内存在对目标VNF模块的操作指令：A1、A2，其中A1、A2为相同的操作指令，比如：均表示增加VNFC的数量。那么服务器会选择操作指令A1或A2对目标VNF模块进行功能调整，即增加VNFC的数量。
步骤809，根据操作指令对目标VNF模块进行功能调整。与步骤709类似，在此不再赘述。
在本实施例中，服务器可以尽可能的从相同的、相对的操作指令中选择一个或一种操作指令作用于目标VNF模块。由于作用与目标VNF模块的操作指令是经过筛选的，所以本实施例能够避免不必要的操作指令影响网络切片的优化，减少资源调整和参数配置上的开销，从而实现智能化网络运维。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明第六实施例涉及一种服务器，如图9所示，包括：至少一个处理器901，以及，与至少一个处理器通信连接的存储器902。其中，存储器902存储有可被至少一个处理器901执行的指令，指令被至少一个处理器901执行，以使至少一个处理器901能够执行上述的网络运维方法。
其中，存储器902和处理器901采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器901和存储器902的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器901处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器901。
处理器901负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时、***接口、电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器902可以被用于存储处理器901在执行操作时所使用的数据。其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
本发明第七实施例涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (13)
1.一种网络运维方法，其特征在于，包括：
监测网络切片的服务等级协议SLA指标，并识别出监测值为异常的SLA指标；
获取所述监测值为异常的SLA指标的根源指标；所述根源指标是指所述网络切片中对所述SLA指标有影响的虚拟网络功能VNF模块的性能指标；
从所述监测值为异常的SLA指标的根源指标中筛选出监测值为异常的根源指标；
根据所述监测值为异常的根源指标对所述网络切片进行优化。
2.根据权利要求1所述的网络运维方法，其特征在于，所述获取所述监测值为异常的SLA指标的根源指标，包括：
根据预获取的所述SLA指标与根源指标的对应关系，获取所述监测值为异常的SLA指标的根源指标。
3.根据权利要求2所述的网络运维方法，其特征在于，所述SLA指标与根源指标的对应关系的预获取方式为：
对所述网络切片运营过程中采用的性能模型进行分析，得到所述SLA指标与根源指标的对应关系。
4.根据权利要求1所述的网络运维方法，其特征在于，所述根源指标的所述监测值为异常是指所述根源指标的所述监测值不在所述根源指标的正常取值范围内；所述根源指标的正常取值范围通过以下方式预先设定：
获取所述SLA指标的多个历史正样本；每个所述历史正样本包括所述SLA指标的正常的历史监测值以及所述SLA指标正常情况下所述根源指标的历史监测值；
根据所述SLA指标的多个历史正样本中的所述根源指标的历史监测值，设定所述根源指标的正常取值范围。
5.根据权利要求4所述的网络运维方法，其特征在于，所述根据所述SLA指标的多个历史正样本中的所述根源指标的历史监测值，设定所述根源指标的正常取值范围中，若所述SLA指标为多个，根据每个所述SLA指标的多个历史样本中的所述根源指标的历史监测值，确定每个所述SLA指标下的所述根源指标的正常取值范围；
对于每个所述根源指标，将所述根源指标在每个所述SLA指标下的正常取值范围的交集设定为所述根源指标的正常取值范围。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的网络运维方法，其特征在于，所述根据所述监测值为异常的根源指标对所述网络切片进行优化，包括：
若所述监测值为异常的根源指标为多个，分析多个所述监测值为异常的根源指标对所述监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择所述影响程度满足预设条件的所述监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标；
基于所述待调整根源指标的监测值对所述网络切片进行优化。
7.根据权利要求6所述的网络运维方法，其特征在于，所述影响程度表征为所述根源指标对所述SLA指标的权重；
所述分析多个所述监测值为异常的根源指标对所述监测值为异常的SLA指标的影响程度，并选择影响程度满足预设条件的所述监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，包括：
获取多个所述监测值为异常的根源指标对所述监测值为异常的SLA指标的权重，并选择所述权重最大的所述监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。
8.根据权利要求7所述的网络运维方法，其特征在于，所述获取多个所述监测值为异常的根源指标对监测值为异常的SLA指标的权重，并选择所述权重最大的所述监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标，包括：
根据所述根源指标与所述根源指标对所述SLA指标的权重的对应关系，获取多个所述监测值为异常的根源指标对所述监测值为异常的SLA指标的权重，并选择所述权重最大的所述监测值为异常的根源指标作为待调整根源指标。
9.根据权利要求8所述的网络运维方法，其特征在于，所述根源指标与所述根源指标对所述SLA指标的权重的对应关系，通过以下方式得到：
获取所述SLA指标的多个历史样本；每个所述历史样本包括所述SLA指标的历史监测值以及所述SLA指标的根源指标的历史监测值；
根据所述SLA指标的多个历史样本得到所述根源指标与所述根源指标对所述SLA指标的权重的对应关系。
10.根据权利要求1至5中任一项所述的网络运维方法，其特征在于，所述根据所述监测值为异常的根源指标对所述网络切片进行优化，包括：
根据所述监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令；其中，所述监测值为异常的根源指标为所述目标VNF模块的性能指标；
若在第一时间窗口内存在对所述目标VNF模块的多个相同的操作指令，则根据其中一个所述操作指令对所述目标VNF模块进行功能调整。
11.根据权利要求1至5中任一项所述的网络运维方法，其特征在于，所述根据所述监测值为异常的根源指标对所述网络切片进行优化，包括：
根据所述监测值为异常的根源指标生成对目标VNF模块的操作指令；其中，所述监测值为异常的根源指标为所述目标VNF模块的性能指标；
若在第二时间窗口内存在对所述目标VNF模块的两种相对的操作指令，则选择其中一种所述操作指令对所述目标VNF模块进行功能调整；其中，两种相对的所述操作指令是指在对所述目标VNF模块的功能调整上起到相反作用的两种操作指令。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至11中任一项所述的网络运维方法。
13.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的网络运维方法。
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113420935A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-09-21 | 中国工商银行股份有限公司 | 故障定位方法、装置、设备和介质 |
| CN114422332A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-29 | 深圳艾灵网络有限公司 | 网络切片控制方法、装置、处理设备及存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107534575A (zh) * | 2015-10-21 | 2018-01-02 | 华为技术有限公司 | 一种网络虚拟化环境下的监控方法、监控装置和网络节点 |
| CN107872339A (zh) * | 2016-09-27 | 2018-04-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种虚拟化网络中的运维实现方法及装置、虚拟网络*** |
| WO2018085973A1 (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-17 | 华为技术有限公司 | 一种网络切片的管理方法、单元和*** |
| CN108632065A (zh) * | 2017-03-20 | 2018-10-09 | 华为技术有限公司 | 管理网络切片实例的方法、网络设备和*** |
| CN108809671A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-11-13 | 华为技术有限公司 | 通信方法、网络设备和*** |
| CN109218047A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | ***通信有限公司研究院 | 网络切片处理方法及装置、通信***及存储介质 |
| CN109391505A (zh) * | 2017-08-11 | 2019-02-26 | 华为技术有限公司 | 网络实例管理方法及相关设备 |
| US20190102717A1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Microservice auto-scaling for achieving service level agreements |
| US20190191480A1 (en) * | 2017-12-19 | 2019-06-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Instantiating intelligent service delivery parameters within protected hardware |
-
2019
- 2019-11-25 CN CN201911167712.1A patent/CN112838942A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107534575A (zh) * | 2015-10-21 | 2018-01-02 | 华为技术有限公司 | 一种网络虚拟化环境下的监控方法、监控装置和网络节点 |
| CN107872339A (zh) * | 2016-09-27 | 2018-04-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种虚拟化网络中的运维实现方法及装置、虚拟网络*** |
| WO2018085973A1 (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-17 | 华为技术有限公司 | 一种网络切片的管理方法、单元和*** |
| CN108632065A (zh) * | 2017-03-20 | 2018-10-09 | 华为技术有限公司 | 管理网络切片实例的方法、网络设备和*** |
| CN108809671A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-11-13 | 华为技术有限公司 | 通信方法、网络设备和*** |
| CN109218047A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | ***通信有限公司研究院 | 网络切片处理方法及装置、通信***及存储介质 |
| CN109391505A (zh) * | 2017-08-11 | 2019-02-26 | 华为技术有限公司 | 网络实例管理方法及相关设备 |
| US20190102717A1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Microservice auto-scaling for achieving service level agreements |
| US20190191480A1 (en) * | 2017-12-19 | 2019-06-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Instantiating intelligent service delivery parameters within protected hardware |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| EVGENIA KAPASSA: "SLAs in 5G: A Complete Framework Facilitating VNF- and NS- Tailored SLAs Management", 《2018 32ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS WORKSHOPS (WAINA)》, 23 July 2018 (2018-07-23) * |
| 张春莲;孟庆岩;: "基于告警大数据的设备质量后评估体系研究", 山东通信技术, no. 02, 15 June 2016 (2016-06-15) * |
| 曹璞;莫民;: "高校网络运维服务等级协议设计", 深圳职业技术学院学报, no. 05, 20 September 2016 (2016-09-20) * |
| 毛斌宏;: "5G网络切片管理架构设计探讨", 移动通信, no. 10, 15 October 2018 (2018-10-15) * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113420935A (zh) * | 2021-07-01 | 2021-09-21 | 中国工商银行股份有限公司 | 故障定位方法、装置、设备和介质 |
| CN114422332A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-29 | 深圳艾灵网络有限公司 | 网络切片控制方法、装置、处理设备及存储介质 |
| CN114422332B (zh) * | 2022-03-16 | 2022-07-12 | 深圳艾灵网络有限公司 | 网络切片控制方法、装置、处理设备及存储介质 |
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