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一种电信网络资源建模新方法
作者:张毅
1 引言
随着通信技术的不断发展及用户需求的不断增多,电信业务逐步向综合化、智能化、多样化方向发展。单纯地依靠某一专业网络已不能为用户提供丰富多彩的个性化服务。因此,如何对全网络资源进行统一管理和调度,构建跨专业网络综合资源管理及业务运营分析系统是各运营商必须解决的问题。构建信息模型是网络管理系统建设的基础和前提。一个好的信息模型可以极大地提高网络管理系统建设的效率,有力地保证系统的可伸缩性;相反,一个不好的信息模型则会导致相应的系统建设效率低下,建成的网管系统无法满足实际的管理需求。
SID(shared information data model)是TMF提出的构建共享信息模型的通用框架,为各运营商构建网络资源信息模型提供了参考。分析了SID的模型结构,由此推导出了电信网的资源模型结构,并采用面向对象的方式来描述网络中的各类资源。但并没有给出真正意义上的建模方法。参考文献[3]根据数据的来源、功能和支撑业务的不同,将网络数据分为了基础网络数据维、运行支撑数据维和业务流程数据维。并将建模过程分解为数据抽象、模型表示和关系挖掘3个步骤。但这3个步骤描述过于简单抽象,无法指导实际的建模工作。在SID的基础上,构建了电信网络资源基础元模型。该元模型具有较好的通用性和扩展性。然而,并没有给出从元模型到各专业网络模型的扩展方法。
针对上述不足,提出了一种以组网方式为基础,以端口为核心的电信网络资源建模方
法,详细描述了建模的每一个步骤。依据该建模方法,建模人员对电信网络中的资源进行统一建模,以实现对全网资源的统一调度和综合管理。为了验证该建模方法的有效性,依据该方法构建了LTE(long term evolution)资源信息模型。并且从类的复杂度、继承树深度宽度比和类间耦合性3个方面对所构建的LTE信息模型的质量进行了客观的分析。
2 电信资源建模方法
本文所提出的资源建模方法采用从总体到局部,以端口为核心,逐步扩展的建模思维。具体流程如图1所示。
2.1 确定网络
电信网具有明显的分层结构,如图2所示,从上到下依次可分为业务层、传送层和物理层。业务层为用户直接提供业务。传送层利用传输设备的解复用功能提供远距离通信的透明通道。传送层中节点之间的中继链路又由物理层的光缆、电缆或微波所承载。不仅在不同专业网络间存在分层关系,在同一专业网络中也有明确的层次,各专业网络基本上又可以分为接入层、骨干层、核心层等。因此,建模的首要任务是分析网络的组网方式,确定其由哪些层次组成以及所承载的业务。
2.2识别节点
该步骤的目的是根据组网方式,识别出网络中的节点。本文所说的网络节点是一个复合资源。所谓复合资源是指将物理资源和相应的逻辑资源结合起来,真正能进行通信的功能实体。因此,网络节点是一个同时具有物理特征、逻辑特征或空间特征的可管理实体。例如,“基站”是一个典型的节点示例,它是BTS(base transceiver station)硬件设备、天线、铁塔等物理资源的集合,也是站址、小区、载频号、逻辑端口等空间资源或逻辑资源的集合。
2.3标识链接
根据识别出的网络节点,分析节点间的关系。并根据节点之间的关系,将节点进行连接。在每个连接的两端均生成独立的端口,从而构成基础的网络结构模型。此处的端口既包含物理端口,也包含逻辑端口。端口是网络中设备连接的端点,以端口为核心对网络资源进行建模,可以清晰地描述网络拓扑,避免信息的丢失。
2.4细化设备
上述几步是从复合资源的角度对网络进行整体上的描述。此步是以网络节点的物理端口为核心,对网络进行物理层面的细化,包括如下细化内容。
·该物理端口所在的设备容器,如板卡、槽位、机框、
机盘、机柜、机架等。
·与该物理端口直接相连的物理连接,如双绞线、光缆、光线等。
2.5描述能力
本步骤是从逻辑资源的角度对网络进行描述。逻辑资源描述了网络以及网络中不可见的逻辑实体及相互关系。因此,逻辑资源在网络资源信息模型中被视为资源的“大脑”,反映资源所承载的业务。所以,可以通过逻辑资源表达网络的相关能力,具体的细化内容如下。
·逻辑连接,如两个MSC (mobile switching center)之
间的话路中继、SDH(synchronous digital hierarchy)
的线路时隙等。与逻辑端口相关联的逻辑连接表示
了两端口间消息传递的逻辑实体。
·与逻辑端口相关的物理端口。通常,逻辑端口会与
物理端口绑定在一起,这种绑定关系描述了网络拓
扑模型的各组成部分是如何细化和分工的。
2.6关系挖掘
在进行以上步骤时,都需要判定实体间的关系。根据UML (unified modeling language)2.0,实体之间的关系可分为依赖、关联、继承、聚合和组合。关系挖掘的具体流程如图3所示。
·如果两个类之间存在“是”的描述,那么这两个类之间存在一种关系——继承。在继承关系中“是”后面的类称为父类,前面的类称为子类。
·聚合是关联关系的一种特例,它体现的是整体与部分的关系,即“拥有”的关系。此时整体与部分之间是可分离的,它们可以具有各自的生命周期,部分可以属于多个整体对象,也可以被多个整体对象共享。
·组合关系体现的是一种“包含”的关系,这种关系比聚合关系更强,也称为强聚合,它同样体现整体与部分的关系。但此时整体与部分是不可分的,整体的生命周期结束也就意味着部分生命周期结束。
·如果两个类之间存在“关联”关系,那么它们之间的关系为关联关系。关联关系标识两个类之间存在某种语义上的关联。它是一种结构关系,规定了一种事物对象可以与另一种事物的对象相连。
·关联定位:当连接的某一端是一个一般一特殊结构时,要考虑连接线应该连接到结构中的哪个类符号上。原则是:如果这个关联适应结构中的每一个 的对象实例,则应该连接到一般类上;如果只适合其中某些特殊类,则应该连接到相应的特殊类上。
·给出关联名角色名:给关联取一个适当的名字,以表示这个关联描述了一种什么关系。
·多重性分析:对于每个关联,从它每个端点上的类来考察,看本端的一个对象实例可以和另一端的多少对象实例发生关联,以确定另一端对象实例的数据约束,把分析结果标注到连接线的另一端。确定关联的多重性对于清晰地描述一个关联是不可缺少的重要步骤,对关联的实现也至关重要。
·当要指明一个事物使用另一个事物时,即“使用”,就使用依赖关系。
2.7空间发现
空间资源主要包括安装网络设备的地域以及网络管理所划分的逻辑区域,如行政管理区域、维护管理区域、站点、机房等。
2.8模型描述
实体及实体关系分析完成后,应采用模型化语言将其定义和描述。为使信息模型具有较强的通用性和可移植性,应采用语义透明的模型描述语言。UML是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。因此,建议采用UML作为模型描述语言。
3 LTE信息模型
图4所描述的部分网络资源元模型,可以在此元模型的基础上,根据提出的建模方法进行逐步扩展,从而构建LTE网络资源信息模型。根据图5可知,LTE
网络由两部分组成,分别是EPC (evolved packet core)和E-UTRAN(evolved universal terrestrial radio access network).因此,对LTE网络中的资源建模涉及核心网和无线网两个专业网络。并且,其所承载的业务包括信令和话务。LTE网络是一种具体的网络,因此“LTE网络”实体可继承自图4中的“网络”实体。
根据LTE组网方式可知,LTE网络节点总体上可分为LTE无线网节点和LTE核心网节点。具体包括DRA(diameter routing agent).HSS (home subscriber server)、PCRF (policy and charging rule function).MM (mobilitymanagement entity).SGW(serving gateway).PGW(PDN gateway)、eNode B。并且在实际中,SGW和PGW常被SAE-GW(system architecture evolution gateway)代替,SAE-GW是SGW和PGW的合设网元.同时具备SGW和PGW两种网元设备的功能。HSS又分为集中式和分布式两种。其中,集中式HSS负责对业务进行逻辑处理,同时存储用户数据:分布式HSS将业务逻辑与数据分离,下挂FE(front end)和BE (back end)两个物理实体。为了满足系统负荷均衡分担和设备的容灾性,在LTE网络中引入了pool的概念,一个MME pool由多个MME组成。对于SGW、SAE-GW、PGW同样定义了SGW pool、SAE-GW pool、PGW pool。以上所描述的LTE网络节点根据其所属的不同专业网络,分别继承自“LTE无线网节点”实体和“LTE核心网节点”实体。而“LTE无线网节点”和“LTE核心网节点”均继承自元模型中的
“网络节点”。
以上是从复合资源的角度对LTE网络资源进行建模。实际中,LTE网络节点包含许多物理设备,物理设备又包含硬件。因此,一个LTE核心网节点包含多个LTE核心网物理设备。而一个LTE核心网物理设备也包含多个LTE核心网硬件,如板卡、机槽、机框等。LTE无线网节点也同样如此。
根据图5可知,eNode B没有直接与核心网设备相连,而是由传输网承载。因此,可以从逻辑角度描述它们之间的连接关系、设备接口以及所承载的话务和信令业务。根据安装网络设备的地域以及网络管理所划分的逻辑区域,可生成机房、铁塔等实体。
在确定上述实体间的关系时,可根据图3所示的关系挖掘流程进行判定。最后,采用UNL语言对上述实体及实体间关系进行了描述。完整的LTE资源信息模型如图6所示。该模型完整地描述了LTE网络中资源实体及实体间的关系。并且,信息模型与物理模型相比具有通用性、可移植性等特点,其应用不依赖于具体的平台。虽然元模型具有较好的通用性和可扩展性,但往往过于抽象,在实际使用时,需要对其进行扩展。
4模型分析
为了对信息模型的质量进行客观的分析,本文参考黄鹂声等提出的信息模型质量评价方法,并结合实际情况,从类的复杂度、继承树深度宽度比和类间耦合性3个方面对所构建的LTE信息模型进行了评价。
(1)类的复杂度
类的复杂度又称建模粒度一致性,主要评价类粗细的一致程度。统计每个类的内部元素(属性、动作、通知等),分别记为R1,R2,…,Rn,其中n表示模型中类的个数。其计算过程如下所示:
表明一致性越好,K的最大值为1,若K
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