5G网络切片的分配处理方法、装置及计算设备与流程

5g网络切片的分配处理方法、装置及计算设备
技术领域
1.本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种5g网络切片的分配处理方法、装置及计算设备。


背景技术：

2.第五代移动通信网络(简称5g)主要有3种应用场景，embb增强型移动宽带业务、mmtc低功耗海量连接的物联网业务、urllc低时延高可靠的自动驾驶、工业自动化、无人机运输等业务。5g技术不仅是移动网络技术的升级换代，而且使得应用场景可以更加复杂化、多元化，这些应用场景对网络架构提出了更高要求。为了更好的支持5g网络应用场景，同时降低网络运营成本，5g引入了网络切片技术，将大量的物理网络基础设备组成虚拟逻辑网络资源并按照5g网络的各个应用场景划分成一个个小的虚拟逻辑网络单元，它们之间通过接口方式进行信息交互与传递，通过多种安全技术进行资源逻辑隔离，实现了按需组网的灵活部署模式。
3.现有技术中，按照租户的需求直接进行5g网络切片划分，不同租户请求的5g网络切片各异，5g网络直接划分成为诸多零碎的切片后，存在着剩余切片资源无法再被利用的碎片化现象，不能根据灵活多变的实际情况动态及时的调整5g网络切片，不能满足5g网络切片的复杂应用场景，严重情况下会造成5g网络切片的各种资源浪费甚至耗尽的现象，以及请求处理时延较长的问题。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的5g网络切片的分配处理方法、装置及计算设备。
5.根据本发明的一个方面，提供了一种5g网络切片的分配处理方法，包括：
6.接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；
7.根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；
8.将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；
9.其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
10.可选地，方法进一步包括：计算5g网络的切片碎片率；判断切片碎片率是否达到预定值；若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
11.可选地，计算5g网络的切片碎片率进一步包括：判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
12.可选地，切片碎片率等于切片碎片的切片资源量之和与5g网络的最大可用切片资源量的比值。
13.可选地，将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果进一步包括：
14.根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；
15.根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；
16.判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；
17.若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。
18.可选地，切片资源包括以下中的一种或多种：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
19.根据本发明的另一方面，提供了一种5g网络切片的分配处理装置，包括：
20.接收模块，适于接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；
21.第一资源分配模块，适于根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；
22.第二资源分配模块，适于将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；
23.其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
24.可选地，装置进一步包括：
25.预警模块，适于计算5g网络的切片碎片率；判断切片碎片率是否达到预定值；若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
26.可选地，预警模块进一步适于：
27.判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
28.可选地，切片碎片率等于切片碎片的切片资源量之和与5g网络的最大可用切片资源量的比值。
29.可选地，第二资源分配模块进一步适于：
30.根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；
31.根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；
32.判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；
33.若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。
34.可选地，切片资源包括以下中的一种或多种：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
35.根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和
通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
36.所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述5g网络切片的分配处理方法对应的操作。
37.根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述5g网络切片的分配处理方法对应的操作。
38.根据本发明的5g网络切片的分配处理方法、装置及计算设备，通过接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。通过上述方式，基于机器学习的方式确定既能够满足终端需求又能够使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。
39.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
40.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
41.图1示出了本发明实施例提供的5g网络切片的分配处理方法的流程图；
42.图2示出了本发明另一实施例提供的5g网络切片的分配处理方法的流程图；
43.图3示出了5g网络切片碎片化的示意图；
44.图4示出了本发明实施例提供的5g网络切片的分配处理装置的结构示意图；
45.图5示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
46.下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
47.图1示出了本发明实施例提供的5g网络切片的分配处理方法的流程图，该方法可由任意具有数据处理能力的计算设备来执行，如图1所示，该方法包括以下步骤：
48.步骤s110，接收至少一个终端发送的切片资源分配请求。
49.租户在5g网络信号覆盖范围内通过终端设备鉴权后接入5g网络，并发送请求申请网络切片。其中，终端设备可以是智能手机、自动驾驶车载电脑、物联网雷达传感器等等。
50.步骤s120，根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果。
51.本实施例的方法中，首先根据终端对应的切片资源分配请求，确定能够满足该切片资源分配请求的初始切片资源分配结果，切片资源分配结果也就是切片资源分配策略，表征的是为该终端分配的网络切片的切片资源量。具体地，5g无线接入网ran按照服务等级协议sla，根据用户应用场景确定相应的网络切片分配策略。
52.步骤s130，将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源。其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
53.其中，剩余切片资源量指的是按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源之后5g网络中的剩余可用切片资源量。
54.在直接按照租户的切片资源分配请求确定得到初始切片资源分配结果之后，对初始切片资源分配结果进行调整，以使最终得到的切片资源分配结果是最优的，按照调优得到的切片资源分配结果为终端分配切片资源。
55.具体地，采用机器学习的方式对初始切片资源分配结果进行调整，将初始切片资源分配结果作为切片资源分配模型的输入，切片资源分配模型通过不断地迭代，最终输出目标切片资源分配结果，最终输出的目标切片资源分配结果能够匹配切片资源分配请求，并且，按照该目标切片资源分配结果为终端分配网络切片之后，此时的剩余切片碎片资源量最小。
56.根据本实施例所提供的5g网络切片的分配处理方法，接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果；其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使切片碎片率最小的切片资源分配结果。通过上述方式，基于机器学习的方式确定既能够满足终端需求又能够使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。
57.图2示出了本发明另一实施例提供的5g网络切片的分配处理方法的流程图，该方法可由任意具有数据处理能力的计算设备来执行。如图2所示，该方法包括以下步骤：
58.步骤s210，接收至少一个终端发送的切片资源分配请求。
59.租户在5g网络信号覆盖范围内通过终端设备鉴权后接入5g网络，并发送请求申请网络切片。其中，终端设备可以是智能手机、自动驾驶车载电脑、物联网雷达传感器等等。
60.例如在tk时刻，接收到ue终端设备发送的切片资源分配请求，其中，k是时间标识。
61.步骤s220，计算5g网络的切片碎片率。
62.判断5g网络的切片碎片率，也即判断5g网络切片碎片化的程度。其中，5g网络可以指的是整个或者局部的5g网络，例如，5g网络可以是目前通信运营商按照省或地市等行政区域划分的物理分割的5g网络切片。
63.在一种可选的方式中，本步骤的具体实施方式为：判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。其中，切片碎片指的是无法再被分配使用的切片资源，也即无法覆盖终端的切片
资源分配请求的切片资源。图3示出了5g网络切片碎片化的示意图，如图3所示，切片碎片通常情况下资源量都比较小，无法再被分配使用。该方式中，首先判断5g网络中是否存在网络切片无法匹配接收到的切片资源分配请求，这样的网络切片也就是切片碎片，然后，根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
64.具体计算公式如下：
[0065][0066]
其中，k是时间标识，r(pk)为tk时刻的切片碎片率，右等式公式的分子为各个切片碎片的切片资源量之和，分母是最大可用切片资源量。
[0067]
步骤s230，判断切片碎片率是否达到预定值。
[0068]
实际应用中，可以根据实际需求对该预定值进行调节。
[0069]
步骤s240，若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
[0070]
如果切片碎片率达到预定值，则表明此时5g网络已经是处于碎片化的状态，则生成预警信息发送给维护终端。比如，通过生成预警信息并通过h5页面、短信息或者社交软件等平台工具发送给维护终端，以便维护终端侧的维护人员获知网络碎片化状态并及时处理。
[0071]
相应地，用计算公式表示预警处理的方案如下：
[0072][0073]
其中，r(pk)为tk时刻的切片碎片率，δ，为预定值，g(pk)为1表示发送预警信息，0表示不发送预警信息。
[0074]
若判断出无线网络中剩余的所有网络切片均为切片碎片，此时，各个切片碎片的切片资源量之和就等于最大可用切片资源量与已使用切片的切片资源量的差值，切片碎片率的计算公式如下：
[0075][0076]
其中，右等式的分子表示的是最大可用切片资源量减去已使用切片的切片资源量之和，也就是剩余空闲零碎但是无法再被分配使用的切片碎片的切片资源量，分母表示的是最大可用切片资源量。
[0077]
进一步地，若判断当前剩余网络切片全都是切片碎片，生成预警信息并通知相应的维护终端，本方法到此结束，不再执行后续的步骤。
[0078]
步骤s250，根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果。
[0079]
根据切片资源分配请求，确定各个终端的初始切片资源分配策略，其中，切片资源包括：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
[0080]
例如，对应分配的5g网络切片集合为最大可用切片资源量
为这些网络切片所占用的计算处理器资源集合为最大可用计算处理器资源为这些网络切片占用的内存资源集合为最大可用内存资源量为这些网络切片占用的存储资源集合为最大可用存储资源量为这些网络切片占用的网络带宽集合为最大可用网络带宽资源量为用数学方法表示网络切片所占用的计算处理器资源、内存资源、存储资源、网络带宽资源如下公式所示：
[0081][0082][0083]
步骤s260，将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
[0084]
其中，剩余切片资源量指的是按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源之后5g网络中的剩余可用切片资源量。
[0085]
以网络切片碎片化最小为目标，按照计算处理器资源量、内存资源量、存储资源量、网络带宽资源量和可用的网络切片之间的约束规则，建立切片资源分配模型，通过计算机机器学习的方式不断的迭代计算如何分配网络切片使得碎片化最小，根据组合优化的思路求解最优目标，如果未达到网络切片碎片化最小最优的目标，说明模型未收敛，则继续计算并训练修正模型，如果模型收敛，则停止此次迭代，并且按照计算所得的分配策略动态自动的划分网络切片，实现网络切片碎片化治理调优。
[0086]
具体地：根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。其中，第一次迭代过程中，模型的输入量为初始切片资源分配结果，根据该初始切片资源分配结果计算一个初始剩余切片碎片资源量，后续过程中，在该初始剩余切片碎片资源量的基础上不断进行迭代，直到模型收敛。
[0087]
其中，判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件可以是：判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否大于预设差值阈值；若是，则确定不满足模型收敛条件；反之，则确定满足模型收敛条件。也可以是：判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否大于预设阈值，并且，迭代次数不超过预定迭代次数，若是，则确定不满足模型收敛条件，反之，则确定满足模型收敛条件。实际应用中，预设差值阈值以及预定迭代次数均可以根据实际需要进行调节。
[0088]
具体地，切片资源分配模型的目标为：
[0089][0090]
约束条件为：
[0091][0092]
切片资源分配模型的机器学习的迭代过程为首先输入当前划分网络切片策略计算初始碎片量f(pk)，然后按照约束规则重新优化组合划分切片并计算切片碎片量f'(pk)，通过评价函数δf(pk)计算重新优化组合切片碎片量f'(pk)与上一次碎片量f(pk)的差值，评价函数如下：
[0093]
δf(pk)＝f'(pk)-f(pk)
[0094]
如果重新优化组合划分切片后的碎片量f'(pk)比上一次碎片量f(pk)更小，则应该接受这样比较好的划分切片策略，否则说明重新组合后碎片量更大，需要舍弃再继续下一次组合迭代过程，在迭代过程中，比较评价函数δf(pk)与预定义的模型收敛阈值ε，如果δf(pk)》ε并且未达到最多迭代次数限制λ，则说明模型未收敛需要继续迭代训练修正模型即由f'(pk)替换f(pk)再计算新的f'(pk)，否则说明模型收敛终止迭代，输出机器计算过程中得到切片碎片化最小的策略作为最优分配方案。
[0095]
根据本实施例所提供的5g网络切片的分配处理方法，一方面，以网络切片碎片化最小化为目标，按照计算处理器资源量、内存资源量、存储资源量、网络带宽资源量和可用的网络切片量之间的约束规则，建立切片资源分配模型，通过计算机机器学习的方式不断的迭代计算如何分配网络切片使得碎片化最小，如果未达到网络切片碎片化最小最优的目标，说明模型未收敛，则继续计算并训练修正模型，如果模型收敛，则停止此次迭代，并且按照计算所得的最优分配策略动态自动的划分网络切片，通过这种方式，能够确定既满足终端需求又能够使切片碎片化最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。另一方面，当检测到存在剩余许多空闲零碎的较小切片资源但是无法再被分配使用的情况，此时，计算网络切片的碎片率，如果网络切片的碎片率超过预定义的阈值，则判定此时的5g网络切片碎片化比较严重，产生预警信息通过一些平台工具通知网络运维人员及时处理，从而实现了碎片化预警。
[0096]
图4示出了本发明实施例提供的5g网络切片的分配处理装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：
[0097]
接收模块41，适于接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；
[0098]
第一资源分配模块42，适于根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；
[0099]
第二资源分配模块43，适于将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，
预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；
[0100]
其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
[0101]
一种可选的方式中，装置进一步包括：
[0102]
预警模块，适于计算5g网络的切片碎片率；判断切片碎片率是否达到预定值；若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
[0103]
一种可选的方式中，预警模块进一步适于：判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
[0104]
一种可选的方式中，切片碎片率等于切片碎片的切片资源量之和与5g网络的最大可用切片资源量的比值。
[0105]
一种可选的方式中，第二资源分配模块43进一步适于：
[0106]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；
[0107]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；
[0108]
判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；
[0109]
若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。
[0110]
一种可选的方式中，切片资源包括以下中的一种或多种：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
[0111]
通过上述方式，基于机器学习的方式确定既能够满足终端需求又能够使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。
[0112]
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的5g网络切片的分配处理方法。
[0113]
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：
[0114]
接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；
[0115]
根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；
[0116]
将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；
[0117]
其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
[0118]
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：
[0119]
计算5g网络的切片碎片率；
[0120]
判断切片碎片率是否达到预定值；
[0121]
若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
[0122]
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；
[0123]
若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
[0124]
在一种可选的方式中，切片碎片率等于切片碎片的切片资源量之和与5g网络的最大可用切片资源量的比值。
[0125]
在一种可选的方式中，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：
[0126]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；
[0127]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；
[0128]
判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；
[0129]
若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。
[0130]
在一种可选的方式中，切片资源包括以下中的一种或多种：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
[0131]
通过上述方式，基于机器学习的方式确定既能够满足终端需求又能够使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。
[0132]
图5示出了本发明计算设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
[0133]
如图5所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(communications interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
[0134]
其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述用于计算设备的5g网络切片的分配处理方法实施例中的相关步骤。
[0135]
具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
[0136]
处理器502可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
[0137]
存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0138]
程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：
[0139]
接收至少一个终端发送的切片资源分配请求；
[0140]
根据切片资源分配请求，确定至少一个终端的初始切片资源分配结果；
[0141]
将初始切片资源分配结果输入至切片资源分配模型，预测得到至少一个终端的目标切片资源分配结果，按照目标切片资源分配结果为至少一个终端分配切片资源；
[0142]
其中，目标切片资源分配结果是匹配切片资源分配请求的切片资源分配结果中使
剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果。
[0143]
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
[0144]
计算5g网络的切片碎片率；
[0145]
判断切片碎片率是否达到预定值；
[0146]
若切片碎片率达到预定值，生成预警信息并通知相应的维护终端。
[0147]
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
[0148]
判断当前剩余网络切片中是否存在无法满足切片资源分配请求的切片碎片；
[0149]
若是，则根据切片碎片的切片资源量计算切片碎片率。
[0150]
在一种可选的方式中，切片碎片率等于切片碎片的切片资源量之和与5g网络的最大可用切片资源量的比值。
[0151]
在一种可选的方式中，所述程序510使所述处理器502执行以下操作：
[0152]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n-1次切片资源分配结果，计算按照第n-1次切片资源分配结果分配切片资源之后的第一剩余切片碎片资源量；n大于1；
[0153]
根据迭代过程中切片资源分配模型输出的第n次切片资源分配结果，计算按照第n次切片资源分配结果分配切片资源之后的第二剩余切片碎片资源量；
[0154]
判断第二剩余切片碎片资源量与第一剩余切片碎片资源量的差值是否满足模型收敛条件；
[0155]
若是，则将第n次切片资源分配结果作为目标切片资源分配结果。
[0156]
在一种可选的方式中，切片资源包括以下中的一种或多种：切片占用的计算处理器资源、切片占用的内存资源、切片占用的存储资源、切片占用的网络带宽资源。
[0157]
通过上述方式，基于机器学习的方式确定既能够满足终端需求又能够使剩余切片碎片资源量最小的切片资源分配结果，使得切片分配更加合理，避免切片资源碎片化，从而达到节约切片资源的目的。
[0158]
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
[0159]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0160]
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
[0161]
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地
改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0162]
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0163]
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0164]
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。