面向5G 通信的大數據驅動網絡切片管理研究與設計

周曉峰

（杭州簡單點科技有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

數字化時代，通信技術的快速發展對社會的各個方面產生深遠影響。5G通信作為一項顛覆性的技術，不僅提供更高的傳輸速度和更低的時延，還支持大規模物聯網、智能城市和更多創新性的應用。網絡切片作為5G 通信的核心概念之一，為不同的業務場景提供個性化和定制化的網絡服務[1]。本研究旨在深入探討大數據驅動的網絡切片管理方法，通過設計創新性的算法和框架，提升網絡切片的性能和效率。

1 網絡切片管理框架設計

網絡切片管理框架旨在實現對網絡切片的智能管理和優化。該框架主要由數據收集模塊、大數據處理模塊、網絡切片算法模塊以及實時調度和監控模塊組成。

1.1 數據收集模塊

數據收集模塊負責從5G 通信環境中收集實際網絡數據，包括網絡性能、用戶行為、資源利用等[2]。通過監測5G 通信環境，收集關鍵的性能指標、用戶行為和資源利用情況，并將這些數據傳遞給大數據處理模塊。

1.2 大數據處理模塊

大數據處理模塊利用大數據處理框架對收集到的數據進行深度分析，以發現潛在的模式、趨勢和關聯性。通過提取有用的數據特征，為網絡切片算法提供有力的數據支持。

1.3 網絡切片算法模塊

網絡切片算法模塊主要用于設計切片算法和優化策略。根據大數據分析結果，設計智能算法，包括但不限于動態切片調整、資源優化、故障預測等，確保算法能夠根據實時環境變化進行靈活調整[3]。

1.4 實時調度和監控模塊

實時調度和監控模塊用于實時監控網絡切片的性能，并根據實時數據進行調度和優化，確保網絡切片在動態環境中持續有效。

2 網絡切片算法設計

2.1 切片算法的設計

在網絡切片算法的設計采用動態切片調整算法，確保網絡能夠在不同場景下靈活、智能地應對變化[4]。例如，對帶寬、時延等關鍵性能指標進行監測和分析，以便對網絡切片進行即時優化，確保網絡資源得到有效的利用[5]。在動態切片調整設計中，文章采用基于強化學習的動態網絡切片調整算法。

第一，狀態空間。定義網絡切片調整的狀態，包括當前網絡負載、各切片的帶寬利用率、時延等。定義狀態空間為

式中：si表示第i個狀態，i=1,2,…,n。

第二，動作空間。定義可執行的動作，包括調整某個切片的帶寬分配、重新配置切片資源等。定義動作空間為

式中：aj表示第j個動作，j=1,2,…,j。

第三，獎勵函數。設計獎勵函數，根據網絡性能的改善情況給予獎勵或懲罰。獎勵函數可以表示為

式中：R(s,a)表示在狀態s執行動作a后的即時獎勵；α和β表示調整獎勵權重的超參數；T表示帶寬利用率的提升幅度，通過比較調整前后的帶寬利用率得到；L表示時延的增加量，通過比較調整前后的時延得到。

第四，策略。強化學習算法通過學習一種策略，即在給定狀態s下選擇動作a的概率分布，用公式表示為

式中：π(s,a)表示狀態s選擇動作a的概率；Q(s,a)表示狀態s選擇動作a的估計值，即強化學習算法學到的動作值函數，用于表示給定狀態下采取某個動作的預期回報或價值；ε表示轉化概率分布參數，用于控制在選擇動作時探索和利用的權衡；φmax[Q(s,a)]表示將Q(s,a)轉化為概率分布。

第四，動作值函數。動作值函數在強化學習中表示狀態s選擇動作a的預期累積獎勵，用于衡量在給定狀態下采取某個動作的優劣程度。在強化學習的Q-learning 算法中，動作值函數的更新公式為

式中：τ表示折扣因子，即對未來獎勵的重視程度；λ表示學習率，控制更新的步長；maxQ(s′,a′)表示在下一個狀態s′中選擇動作a′的最大動作值。

動作值函數的目標是通過學習調整，使Q(s,a)趨近于真實值。

采用φmax(·)函數將動作值函數Q(s,a)轉換成概率分布，即將一組實數轉換為概率分布，表示在給定狀態s下選擇每個動作的概率，計算公式為

通過轉換，將動作值函數的估計值轉換為在給定狀態下采取每個動作的概率，因此在策略選擇時更容易平衡探索和利用。

2.2 算法步驟

算法包括數據輸入、數據分析、算法執行以及實時監控等步驟。

第一，數據輸入。需要輸入實時收集的網絡數據，如帶寬使用情況、時延、連接數等關鍵性能指標。通過網絡傳感器或監測設備，算法能夠實時獲取這些數據。

第二，數據分析。接收到實時數據后，算法利用大數據處理模塊進行數據分析，以提取關鍵特征和趨勢。這可能涉及到對數據的統計分析、機器學習模型的訓練或預測等過程，以便更好地理解當前網絡狀態和未來趨勢。

第三，算法執行。根據數據分析結果，執行相應的算法操作，如切片調整、資源分配或故障預測等。算法執行需要借助先前定義的基于強化學習的動態網絡切片調整算法，用代碼表示為

上述代碼中，Dynamic Slice Adjustment Algorithm類封裝基于強化學習的動態網絡切片調整算法。在執行該算法時，首先會獲取當前的網絡狀態current_state，創建算法對象；其次使用select_action 方法根據當前狀態選擇一個合適的動作，并獲得相應的獎勵和下一個狀態；最后通過update_q_table 方法更新Q表，以記錄每個狀態下各個動作的值，并返回所選擇的動作action。

第四，實時監控。算法通過實時監控網絡切片的性能來不斷調整算法參數，確保算法能夠適應動態變化的通信環境，并及時作出調整。

2.3 切片算法的優化

為提高切片算法的性能，將計算任務分解成多個并行的子任務，使算法能夠更有效地利用多核處理器和分布式計算資源，從而加速整個處理過程。通過采用合理的緩存策略和內存管理，可以降低數據訪問延遲，提高算法的運行效率。例如，合理利用緩存可以減少對慢速存儲介質的訪問次數，從而加速算法的執行。此外，精心設計的數據結構和算法可以減少內存占用，提高整體效率。

為確保算法在不同規模的網絡環境下保持高效性和可擴展性，需要定期進行性能測試。通過全面的性能測試，可以在大規模網絡和高負載情況下驗證算法的穩定性和高效性，及時發現潛在的瓶頸和優化空間。

采用分布式計算技術是提高切片算法可擴展性的有效手段。在大規模網絡中，分布式計算允許算法在多臺計算機上同時運行，從而更好地處理高并發和大規模數據。而采用分布式架構可以實現橫向擴展，使系統在需要時能夠輕松應對不斷增長的網絡規模。

3 結 論

文章深入研究了面向5G 通信的大數據驅動網絡切片管理，重點關注網絡切片算法的設計和優化，并提出一個綜合設計框架。在網絡切片算法的設計中，文章詳細闡述基于強化學習的動態網絡切片調整算法，并提供獎勵函數和策略的具體實現方法。本研究為5G 通信中的網絡切片管理提供一套全面且實用的設計和實現方案，為未來智能化、高效化的通信網絡建設提供有力支持。