CN103260193A - 策略控制装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种策略控制装置与方法，用于解决移动互联网中的策略管控问题，该策略控制装置分别连接移动互联网中的运营支撑系统OSS及网元，用于从所述运营支撑系统OSS中获取所述基站子系统的负载数据，对所述负载数据进行处理后与预设的策略触发条件进行比较，得到比较结果，根据所述比较结果获取相应的策略，并根据所述策略通过所述网元对所述基站子系统实施流控处理。采用本发明的技术方案，实现对基站的智能管控，而这种智能管控的依据是从基站采集负载数据，因此具有全局性和有效性。

Description

策略控制装置与方法

技术领域

本发明属于移动互联网领域，涉及数据业务技术，更具体的，涉及一种策略控制装置与方法。

背景技术

目前移动互联网流量管控手段主要包括带宽限制、优先级控制、流量压缩、内容缓冲等等，各种管控手段的使用需要配置策略进行指挥。策略包括管控手段的触发条件，如在管控手段使用的特定的区域、特定的时段、特定的业务、以及特定的终端等等；策略也包括管控手段的控制参数，如带宽限制的带宽上限，流量压缩的压缩比，内容缓冲的URL等等。

目前移动互联网中策略管控的方案主要有以下两种方案，一种是在执行管控手段的装置中配置和管理策略；一种是使用集中的策略配置和管理方式，即将策略配置和管理的功能独立出来放在专门的装置中，下发策略到多台执行管控手段的装置。前一种方案代表例子为在路由器上直接配置端口带宽限制的条目；后一种方案的代表例子策略与计费控制(PCC，Policy Control andCharging)，在PCC方案中，使用策略与计费规则决策实体(PCRF，PolicyControl Rule Function)管理和下发策略，执行策略的是策略及计费执行功能(PCEF，Policy Control Enforcement Function)，PCEF功能通常位于网关GGSN(GPRS Gateway Support Node)。

各管控手段的使用目的主要有以下几个方面：

第一、网络资源优化，如通过带宽限制缓解在端口和链路上的流量压力，通过带宽限制和优先级控制缓解在小区中无线资源的压力；

第二、用户体验提升，如通过流量压缩缩短用户下载网页的时间，通过内容缓冲缩短用户流量在互联网中传送的时间；

第三、经营提升，如通过保证高价值用户的带宽进行用户体验的保障，进而提高高价值用户忠诚度；抑制低价值用户流量和资源占用，从而提升单位流量收益。

各管控手段的策略制定目前方式为人工静态方式，策略的内容(判决条件与策略参数)由网络管理人员根据个人经验、网络信息、以及市场经营信息制定，网络管理人员根据个人经验、网络信息的变化以及市场经营信息的变化人工进行策略的更新、策略的生效、以及策略的终止。但是，人工静态的策略管控方式存在如下缺陷：

1)时间维度上，现有的数据业务流量管控方案未利用无线接入网侧的实时负载信息来对调控策略进行动态反馈，而是静态地根据人工经验和BOSS业务数据等进行策略配置，而静态的策略配置会使得策略缺乏时效性和精准性，从而影响管控的效果。

(2)现有管控方案的数据来源不够全面，依靠BOSS用户数据/历史业务数据等来进行管控的效果是一种粗粒度的管控方式。

(3)管控目标维度上，因为现有管控方案选取调控目标是的调控目标小区的选取是非实时和静态的，历史上数据业务过载的区域不一定一直是过载的，因而会对一些不必要采取管控的小区进行了管控，影响了用户体验和营收。或者无法对一些新的热点小区及时跟进进行有效管控。

(4)管控手段上，现有管控方案未能充分立体地使用现网中各个流量控制网元(GGSN/WAP网关/BSC等)进行协调立体有序的流量管控，而是在各个网元上相对独立无序地进行管控，无法达到立体管控的优良效果。

综上，现有技术中存在管控效果不理想的问题。

发明内容

本发明提供一种策略控制装置与方法，用于解决现有技术存在的管控效果不理想的问题。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供一种策略控制装置，并采用以下技术方案：

策略控制装置，应用于移动互联网中的策略控制，所述策略控制装置分别连接移动互联网中的运营支撑系统OSS及网元，用于从所述运营支撑系统OSS中获取基站子系统的负载数据，对所述负载数据进行处理后与预设的策略触发条件进行比较，得出比较结果，根据所述比较结果获取相应的策略并根据所述策略通过所述网元对所述基站子系统实施流控处理。

进一步地，所述策略控制装置包括：数据处理器，连接运营支撑系统OSS，用于对从所述运营支撑系统OSS中获取的所述基站子系统的负载数据并对所述负载数据进行数据清洗及负载指标计算，得出数据计算结果；存储器，用于存储所述预设的策略与所述预设的触发条件；触发器，连接所述数据处理器与所述存储器，用于将接收到的所述数据计算结果与所述预设的策略触发条件进行比较后得到所述策略，并将所述策略下发；发送装置，连接所述触发器，用于接收与所述策略，并将书所述策略发送至所述网元。

进一步地，策略控制装置还包括：用户业务信息数据库，连接所述触发器，用于为所述触发器提供用户业务信息，所述触发器还用于根据所述数据计算结果向所述用户业务数据库获取所述用户业务信息，并根据所述业务用户信息及所述数据计算结果生成精细化的策略。

进一步地，策略控制装置还包括：数据接口，连接数据输入源，用于为所述策略控制装置提供参考数据，所述参考数据用于为所述策略控制装置获取下发策略提供计算依据。

进一步地，所述负载数据在被获取时均标明采集时间，该带有时间属性的所述负载数据用于根据所述触发条件生成策略列表，通过所述策略列表产生所述实时策略。

进一步地，所述带有时间属性的所述负载数据还用于通过预测算法实现对未来预定时间的负载预测，根据预测的结果对所述基站子系统进行策略调整。

根据本发明的另外一个方面，提供一种策略控制方法，并采用以下技术方案：

策略控制方法包括：获取基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得到处理结果；将所述处理结果与预设的策略触发条件进行对比，得到比较结果；根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网元对所述基站子系统实施流控处理。

进一步地，所述负载数据在被采集时，均标明采集的时间，所述策略控制装置获取基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得到处理结果步骤包括；所述策略控制装置对所述负载数据进行数据清洗及负载指标计算，生成负载指标时间列表，所述策略控制装置将所述负载数据与预设的策略触发条件进行对比，得到比较结果步骤包括：所述策略控制装置将所述负载指标时间列表与所述预设的策略触发条件进行对比，得出各个时间段下的策略列表。

进一步地，在所述策略控制装置根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述策略通过网元对对所述基站子系统实施流控处理步骤之后，所述策略控制方法还包括：所述策略控制装置根据所述负载指标时间列表获取各个历史时间的负载序列；所述策略控制装置根据所述历史时间的负载序列预算出未来相同时间的负载信息，用于对所述基站子系统进行策略调整。

进一步地，在所述策略控制装置根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网元对对所述基站子系统实施流控处理步骤之后，所述策略控制方法还包括：所述策略控制装置判断所述相应的策略是否涉及用户的业务信息，并得到判断结果；在所述判断结果为所述相应的策略涉及所述用户的业务信息时，所述策略控制装置通过用户业务信息数据库获取所述用户的业务信息。

因此，通过本发明的上述技术方案，可以看出，本发明具有以下有益效果：

1、提出了在网络中建设集中管控智能策略中心IPC，IPC具有的灵活性和可扩充性，是实现全面利用现网数据，实时流控和立体流控的基础装置；

2、提出了从接入网负载信息反馈到IPC生成实时策略并影响接入网负载的基于反馈的流控方式；

3、在2的基础上，提出了一种基于历史和准实时数据进行预测功能节点，根据预测结果可以对流控策略进行实时调整。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1表示本发明实施例所述的策略控制装置与基站子系统和网元的工作原理示意图；

图2表示本发明实施例所述的策略控制装置内部结构示意图；

图3表示本发明实施例所述的策略控制装置与现网网元的连接示意图；

图4表示本发明实施例所述的策略控制方法主要流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

图1表示本发明实施例所述的策略控制装置与基站子系统和网元的工作原理示意图。

参见图1所示，策略控制装置IPC30分别连接移动互联网中的运营支撑系统OSS(图1中未示)及流控网元50，用于从所述运营支撑系统OSS中获取所述BSS10的负载数据，对所述负载数据进行处理后与预设的策略触发条件进行比较，得一比较结果，根据所述比较结果触发相应的实时策略，通过所述流控网元50根据所述实时策略对BSS10实施流控处理。

在本实施例的上述技术方案中，IPC30采集BSS10的负载数据生成流控指令进行数据业务流控，从而影响到BSS10负载的反馈工作方式。更具体的说，IPC30从OSS采集BSS10跟数据业务相关的数据计算出接入网中的无线负载指标，这些负载指标可包括：

a.现网所有小区的无线利用率；

b.小区的半速率比例；

c.数据业务占无线资源比例；

d.每PDCH承载流量等。

上述的所有指标都附属有时间属性，标明指标的采集时间。那么所有这些指标都是一个具有完全同步时间区间的时间序列。IPC30对上述带有时间属性的负载数据进行处理后，与预存的策略触发条件进行比较，产生实时的控制策略，并将该实时控制策略通过流控网元50对BSS10实施流控处理。

上述技术方案的优势在于，本发明在移动互联网流量管控方案中引入集中式的策略控制装置，即智能策略中心IPC(Intelligent Policy Centre)设备来实现对管控时间/目标/手段/用户群等的精细化动态策略管控。IPC利用从OSS系统获取的动态负载信息来判断出管控小区、用户群和时间，并综合立体驱动多种网元实现有效的数据业务管控，从而保证有限的无线资源来保障高价值用户的用户体验。

图2表示本发明实施例所述的策略控制装置内部结构示意图。

参见图2所示，优选地，所述策略控制装置30包括：数据处理器31，连运营支撑系统OSS(图2中未示)，用于对从所述OSS中获取的所述负载数据进行处理，得一数据处理结果；存储器37，用于存储所述预设的策略与所述预设的触发条件；触发器33，连接所述数据处理器31与所述存储器37，用于将接收到的所述数据处理结果与所述预设的策略触发条件进行比较，并下发与所述比较结果对应的策略；发送装置，可以为处理下发器35，连接所述触发器33，用于接收与所述比较结果对应的策略，并将与所述比较结果对应的策略发送至网元(图2中未示)。

根据本实施例的上述技术方案，IPC的数据处理器31从OSS采集的跟数据业务相关的数据计算出接入网中的无线负载指标，这些负载指标可包括：

a.现网所有小区的无线利用率；

b.小区的半速率比例；

c.数据业务占无线资源比例；

d.每PDCH承载流量等。

所有指标都附属有时间属性，标明指标的采集时间。那么所有这些指标都是一个具有完全同步时间区间的时间序列。触发器33从数据处理器31中得到的负载指标时间序列与存储器37中的触发条件比较来确定触发的策略列表。

优选地，策略控制装置还包括用户业务信息数据库39，连接所述触发器33，用于为所述触发器33提供用户业务信息。

用户业务信息数据库39为所述触发器33提供用户业务信息，在获取现网各小区的实时或者历史无线负载原始数据后对原始数据进行数据清洗和负载指标计算，并根据负载指标计算和从BOSS中获得的用户业务实现以下精细化的流控策略生成：

a.针对全网或者特定小区的流控策略；

b.针对某个用户群组或者特定用户的流控策略；

c.针对某个时间段的流控策略；

d.或者是a、b、c的任意组合。

数据清洗主要是将不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类数据进行修正、过滤等操作，使得数据符合使用要求。

将上述策略通过控制接口下发到PCC结构中的PCRF策略控制节点，或者WAP/Web网关，或者Web/P2P Cache CDN启动。

图3表示本发明实施例所述的策略控制装置与现网网元的连接示意图。

参见图3所示，在本实施例中，结合PCC方案，通过下发策略至PCRF，由GGSN中的PCEF对热点小区在忙时来的PDP Context Active Request(PDPContext Active Request是移动用户与移动网络之间的信令名称，用户发起，为的是用户请求接入移动网络要进行上网)进行相应的QoS控制，包括对特定小区/特定用户/特定时间内的PDP(Packet Data Protocol，分组报文协议)Context(PDP Context，代表已经接入移动网络的一个用户实体)设定优先级和最大上下行速率等；在全网忙小区达到一定数量后指令WAP Gateway启动对图片/视频的有损压缩，减少全网用户的媒体数据流量消耗来节省空中无线资源；在全网忙小区达到一定数量后启动Web Cache CDN，CDN(Content DistributeNetwork，内容分布网络)，互联网内容缓冲分布网络，部署在运营商之内，用来缓冲存储互联网的内容，用户访问可以不直接访问内容提供商，而是从互联网内容缓冲分布网络提取内容，这样可以提高用户上网的体验；通过GGSN控制一些永远在线即时通信服务的信道闲置时间来更加有效利用信道资源。

优选地，策略控制装置还包括：数据接口(图中未示)，用于连接数据输入源，用于为所述策略控制装置提供所述负载数据或参考数据。

在本实施例的上述技术方案中，在策略控制装置上设置数据接口，该数据接口可以是连接OSS的接口，但该接口还可以连接其他数据源，可以较为容易加入新的数据输入，让IPC可以参考更多的数据，以制定更成分灵活的策略，也可以通过该数据接口加入更多的控制手段，使得策略控制手段更为丰富和立体。

优选地，所述负载数据在被获取时均标明采集时间，用于根据所述触发条件生成所述实时策略。

优选地，所述负载数据在被获取时均标明采集时间还用于通过预测算法实现对未来时间的负载预算，根据所述负载预测对所述基站进行策略调整。

在上述的两个实施例中，假设采样的历史时间区间集合为T＝{t₁，t₂…t_i}，那么所有指标集合为LI＝{li₁，li₂，li₃…li_m}，其中，li_m＝{li_mt，t∈T}，那么LI_t(i)＝{li_1t(i)，li_2t(i)…li_mt(i)}，t(i)＝t_i；

其中，LI_t(i)表示某个时间片t(i)下的所有指标的集合。

通过上述数据处理，LI_t(i)表示某个时间片t(i)下的所有指标的集合与预设的策略与触发条件比较，来确定实时的触发策略列表。

而且，在所有这些计算出的历史负载时间序列的基础上，可以运用预测算法实现对未来某个时间的负载预测，假设预测算法为g运算，其中，g运算可以是某种网络流量预测算法，可以运用自回归(AR)、滑动平均(MA)、差分自回归移动平均(ARMA)和FARIMA等等线性或者非线性模型为基础的算法，具体算法不在此文中展开。

假设预测时间集合为：S＝{s₁，s₂…s_i}，

那么指标LI_S＝g(LI_T)，因此，某个指标的触发条件结果c_n在时间片s(i)下可以表示为：{c_ns(i)＝fn{li_1ts(i)，li_2s(i)…li_ms(i)}，c_ns(i)＝0，1}。

c_ns(i)意为将所有在s(i)时间片上的指标作相应的运算得到0或者1，1代表在将来某个时间s(i)上负载指标综合上来说使得某个策略触发条件在未来相同的时间成立，0则表示不成立。如果S与T的时间间隔比较小，那么IPC可以实现准实时的策略调整。那么IPC可以根据预测数据计算出需要流控的热点小区和小区的流控时间或者全网的流控时间，从而可以有针对性地调度流控设备进行流控。

图4表示本发明实施例所述的策略控制方法主要流程图。

参见图4所示，策略控制方法包括：

S401：策略控制装置获取基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得一处理结果；

S403：所述策略控制装置将所述处理结果与预设的策略触发条件进行对比，得一比较结果；

S405：所述策略控制装置根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网网元对所述基站子系统实施流控处理。

在本实施例的上述技术方案中，在步骤S401中，IPC利用从OSS系统获取的动态BSC负载信息来供IPC管控策略参考，并且获取的负载数据均标明采集时间，对带有时间属性的负载数据进行处理，该处理可以包括：生成负载指标时间列表以及与所述预设的策略触发条件进行对比，得出各个时间段下的策略列表，根据处理结果与预设的触发条件进行比较，并综合立体驱动多种网元实行有效的实时策略管控，从而保证有限的无线资源来保障高价值用户的用户体验。

优选地，所述负载数据在被采集时，均标明采集的时间，所述策略控制装置获取基站的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得一处理结果步骤包括；

所述策略控制装置对所述负载数据进行处理，生成负载指标时间列表。

该处可以使用上述相同的实施例来说明，假设采样的历史时间区间集合为T＝{t₁，t₂…t_i}，那么所有指标集合为LI＝{li1，li2，li3…lim}，其中，lim＝{limt，t∈T}，那么Lit(i)＝{li_1t(i)，li_2t(i)…li_mt(i)}，t(i)＝ti；L_it(i)则为负载指标时间列表。

通过本实施例的技术方案，负载指标时间序列与预设的策略及预设的策略触发条件比较来确定触发的策略列表。这样，每个时间片下均对应一组策略，在采集的负载指标满足某一触发条件时，即实时触发相应的策略。

优选，在所述策略控制装置根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述策略通过网元对所述基站子系统实施流控处理步骤之后，所述策略控制方法还包括：

所述策略控制装置根据所述负载指标时间列表获取各个历史时间的负载序列；

所述策略控制装置根据所述历史时间的负载序列预算出未来相同时间的负载信息，用于对所述基站进行策略调整。

在本实施例的上述技术方案中，通过上述的负载指标时间列表，获取历史负载时间序列，例如获取时间为10:00点这一历史时间的负载列表，该列表可以包括一段时期内，例如从2000年12月10日至2000年12月20日这一历史时期内每个10:00的负载，然后形成负载列表，通过运用预测算法实现对2000年12月21日负载预测，假设预测算法为g运算。假设预测时间集合为S＝{s₁，s₂…s_i}，那么指标LI_S＝g(LI_T)，因此，某个指标的触发条件结果c_n在时间片s(i)下可以表示为：c_ns(i)＝f_n{li_1s(i)，li_2s(i)…li_mts(i)}，c_ns(i)＝0，1；意为将所有在s(i)时间片上的指标作相应的运算得到0或者1，1代表在将来某个时间s(i)上负载指标综合上来说使得某个策略触发条件在未来相同时间成立、0则表示不成立。例如：m＝2，li₁为半速率比例指标，li₂为数据业务无线资源占比指标，那么如果策略设定f_n判断为li₁＞33.3％而且li₂＞40％，那么如果预测此时li₁＝40％而且li₂＝42％，那么策略触发条件c_n将会为1，即将触发对应策略控制。

优选地，在所述策略控制装置根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网发送至所述基站步骤之后，所述策略控制方法还包括：

所述策略控制装置判断所述相应的策略是否涉及用户的业务信息，并得一判断结果；

在所述判断结果为所述相应的策略涉及所述用户的业务信息时，所述策略控制装置通过用户业务信息数据库获取所述用户的业务信息。

通过本实施例的上述技术方案，如果触发的策略需要涉及用户的业务组等业务信息，策略触发器将会从BOSS用户数据库中获取相应信息，这些用户信息可以包括：

a.用户所属的套餐类型，

b.用户组类型，如数据业务保证组等。

因此，通过本发明的上述实施例，可以看出，本发明具有以下有益效果：

1、提出了在网络中建设集中管控智能策略中心IPC，IPC具有的灵活性和可扩充性，是实现全面利用现网数据，实时流控和立体流控的基础装置；

2、提出了从接入网负载信息反馈到IPC生成实时策略并影响接入网负载的基于反馈的流控方式；

3、在2的基础上，提出了一种基于历史和准实时数据进行忙时和忙小区的预测功能节点，根据预测结果可以对流控策略进行实时调整。

4、提出了一种立体统筹数据业务流控方式的实现方法，可以更加有效和有针对性地节省无线资源。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种策略控制装置，应用于移动互联网中的策略控制，其特征在于，所述策略控制装置分别连接移动互联网中的运营支撑系统OSS及网元，用于从所述运营支撑系统OSS中获取基站子系统的负载数据，对所述负载数据进行处理后与预设的策略触发条件进行比较，得出比较结果，根据所述比较结果获取相应的策略并根据所述策略通过所述网元对所述基站子系统实施流控处理。

2.如权利要求1所述的策略控制装置，其特征在于，所述策略控制装置包括：

数据处理器，连接运营支撑系统OSS，用于从所述运营支撑系统OSS中获取所述基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行数据清洗及负载指标计算，得出数据计算结果；

存储器，用于存储所述预设的策略与所述预设的触发条件；

触发器，连接所述数据处理器与所述存储器，用于将接收到的所述数据计算结果与所述预设的策略触发条件进行比较后得到所述策略，并将所述策略下发；

发送装置，连接所述触发器，用于接收与所述策略，并将所述策略发送至所述网元。

3.如权利要求2所述的策略控制装置，其特征在于，

还包括用户业务信息数据库，连接所述触发器，用于为所述触发器提供用户业务信息；

所述触发器还用于根据所述数据计算结果向所述用户业务数据库获取所述用户业务信息，并根据所述业务用户信息及所述数据计算结果生成所述策略。

4.如权利要求2或3所述的策略控制装置，其特征在于，还包括：

数据接口，连接数据输入源，用于为所述策略控制装置提供参考数据，所述参考数据用于为所述策略控制装置获取下发策略提供计算依据。

5.如权利要求1所述的策略控制装置，其特征在于，所述负载数据在被获取时均标明采集时间，该带有时间属性的所述负载数据用于根据所述触发条件生成策略列表，通过所述策略列表产生所述实时策略。

6.如权利要求5所述的策略控制装置，其特征在于，所述带有时间属性的所述负载数据还用于通过预测算法实现对未来预定时间的负载预测，根据预测的结果对所述基站子系统进行策略调整。

7.一种策略控制方法，其特征在于，包括：

获取基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得到处理结果；

将所述处理结果与预设的策略触发条件进行对比，得到比较结果；

根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网元对所述基站子系统实施流控处理。

8.如权利要求7所述的策略控制方法，其特征在于，所述负载数据在被采集时，均标明采集的时间，

获取基站子系统的负载数据，并对所述负载数据进行处理，得到处理结果步骤包括：

对所述负载数据进行数据清洗及负载指标计算，生成负载指标时间列表；

将所述负载数据与预设的策略触发条件进行对比，得到比较结果步骤包括：

将所述负载指标时间列表与所述预设的策略触发条件进行对比，得出各个时间段下的策略列表。

9.如权利要求8所述的策略控制方法，其特征在于，在根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述策略通过网元对对所述基站子系统实施流控处理步骤之后，还包括：

根据所述负载指标时间列表获取各个历史时间的负载序列；

根据所述历史时间的负载序列预算出未来相同时间的负载信息，用于对所述基站子系统进行策略调整。

10.如权利要求7所述的策略控制方法，其特征在于，在根据所述比较结果触发相应的策略，并将所述相应的策略通过网元对对所述基站子系统实施流控处理步骤之后，还包括：

判断所述相应的策略是否涉及用户的业务信息，并得到判断结果；

在所述判断结果为所述相应的策略涉及所述用户的业务信息时，通过用户业务信息数据库获取所述用户的业务信息。

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