用于移动边缘计算的方法，设备和系统与流程

本公开一般涉及移动边缘计算(mec)领域，并且更具体地涉及用于在用户移动期间支持mec服务的方法、装置和系统。

背景技术：

在5g网络中，存在用于低延迟(ll)通信的若干期望和架构使能器，例如：在无线电接入网络(ran)级别处，将提供ll无线电链路；在ran中，协议栈将支持ll；以及ll交换和移动性将由架构按需提供/作为服务提供。除ll移动网络外，还需要应用组件卸载来构建低延迟服务。为了满足这种要求，需要将边缘计算组件(ecc)被放置在用户设备(ue)附近。为了支持这种ll和应用组件卸载，移动边缘计算(mec)的概念已经被开发。在mec中，移动边缘计算服务器(mecs)位于移动网络的边缘附近并靠近网络中的接入点(ap)。

由于电信网络中的用户的移动性增加，已经出现了关于如何处理用户订阅的服务的挑战。例如，当用户在不同的地理区域移动时，出现的一个问题是用户的服务是否应当从其托管服务的原始mecs迁移出来，并移动到新的mecs。另一个问题是当用户在整个网络中移动时如何保持高qos。通过mecs进行此类用户迁移也存在成本效率问题；特别是关于跨mecs迁移服务的成本(例如由于ecc之间的大量通信和启动新虚拟机的成本)。

技术实现要素：

一种电信网络中的方法，该网络包括至少一个服务区域，该方法包括：在该网络处，在服务区域中的对应服务区域内分布移动边缘计算服务器；在该移动边缘计算服务器处，在该对应服务区域内分布至少一个接入点；在该移动边缘计算服务器处，确定该对应服务区域内的移动边缘计算区域；其中该接入点中的至少一个接入点位于该移动边缘计算区域中的对应移动边缘计算区域内。

一种电信网络中的系统包括至少一个移动边缘计算服务器，该至少一个移动边缘计算服务器在该网络的对应服务区域中操作，该至少一个移动边缘计算服务器被配置为定义该对应服务区域中的至少一个对应服务区域内的至少一个移动边缘计算区域；以及至少一个接入点，该至少一个接入点被分布在该对应服务区域中的至少一个对应服务区域内，其中该接入点中的至少一个接入点位于该移动边缘计算区域中的对应移动边缘计算区域内。

提供了一种电信网络中的装置，该装置在网络的至少一个服务区域中操作，该至少一个服务区域包括至少一个接入点。该装置包括处理器和存储器。处理器被配置为定义该对应服务区域中的至少一个对应服务区域内的至少一个移动边缘计算区域；识别至少一个接入点，该至少一个接入点位于该至少一个服务区域内的该至少一个移动边缘计算区域内。

附图说明

为了辅助正确理解本公开，应参考附图，在附图中：

图1是根据现有实施方式的示例mec模型；

图2是根据本公开的实施例的示例mec模型；

图3是示出根据本公开的实施例的方法的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的系统；以及

图5示出了根据本公开的实施例的装置。

具体实施方式

本申请提供了一种用于在用户移动期间支持llmec服务的方法、系统和装置。具体地，图1示出了示例mec模型100，其关注于城市环境中的llv2x(车辆到车辆或车辆到基础设施)服务。如图1所示，提供了覆盖整个城市的两个低延迟服务区域(llsa)。llsa1和llsa2彼此重叠，并且由网络元件(ne)和ll连接形成。具体地，在本实施例中，llsa1和llsa2由ap和/或mecs以及在它们相应的llsa中的ap/mecs之间形成的ll连接形成。

mecs被部署到每个llsa中；换句话说，mecs1被部署到llsa1中，mecs2被部署到llsa2中。每个mecs可以接受在相应的llsa中经由ap连接的v2x应用的多个ecc。如图1所示，有两条主要道路，即道路a102和道路b104，其中大量的车辆业务流进入城市。由于道路a和道路b都进入模型中间/附近的城市，llsa1和llsa2重叠。因此，分别位于llsa1和llsa2的交叉/重叠中的ap集合106和ap集合108具有到mecs1和mecs2的ll连接，导致双重覆盖。当用户沿着相同的业务流从一个ap移动到另一个ap、但是由于这种移动而从llsa1跨越到llsa2时，这种布置可能导致连续性和覆盖问题。这种移动在本文中称为mecs间迁移，并且可导致例如服务连续性问题、成本问题和qos问题。

再次转到图1，移动边缘计算区域(meca)在每个llsa内被定义。具体而言，meca1在llsa1中被定义，meca2在llsa2中被定义。从图1中可以清楚地看出，meca没有映射到对应llsa中的车辆业务流。换句话说，虽然道路a102在llsa1内被提供，但是沿道路a的一些ap位于meca2内。类似地，尽管道路b104位于llsa2内，但沿道路b的一些ap位于meca1内。因此，因为llsa1中的ap不完全位于meca1内并且llsa2中的ap不完全位于meca2内，因此mecs间迁移的数量增加。

为了减少这种mecs间迁移，并且根据申请的本实施例，车辆流量统计由网络收集，并且优选地由网络中的控制器收集，该控制器可以是集中式的或分布式的，如将在下面进一步详细描述。基于车辆流量统计，可以选择每个相应llsa内的ap集合来定义对应的移动边缘计算区域(meca)。

图2示出了根据本申请的实施例的模型200，其中基于车辆业务量统计来创建meca。图2中的车辆业务流与图1中的相同，mecs和llsa的位置也是如此。然而，在模型200中，并且根据本申请的实施例，基于llsa1内的道路a202和llsa2内的道路b204的车辆业务量统计来创建meca。作为这些统计的结果，定义meca1和meca2，使得它们分别映射到道路a202和道路b204的主要业务流。这种映射减少了mecs间迁移的数量，因为沿着道路a202的ap206和沿着道路b204的ap208各自被定义在单独的meca内。虽然mecs间迁移可能仍然沿着不太主导的路径发生(即，沿着道路c210和道路d212)，但是沿着占主导地位的高业务量车辆路径的mecs间迁移的数量完全或大大减少。现在将参考图3描述用于定义这种meca的方法。

图3示出了根据本公开的实施例的在电信网络中执行的方法300。如上所述，网络包括至少一个服务区域。在302处，移动边缘计算服务器(mecs)被分布在服务区域中的一个对应服务区域内。然后，mecs(在图4中示出并在下面进一步详细描述)在对应服务区域(304)内分布至少一个接入点(ap)。

例如，可以基于存储在网络中的业务流统计(在mecs处或在单独的控制器处)来分布至少一个接入点。此外，如图1和2所示，ap可以被分布在位于重叠服务区域之间的交叉区域中。在一些情况下，在交叉区域中分布至少一个接入点是基于对应mecs(mecs)的容量。换句话说，并且如本领域中已知的，可以在llsa1和llsa2的重叠/交叉内定义一些ap，因为对应的mecs可能无法处理来自ap的负载。由于每个llsa内的业务流特性，mecs还可以在llsa的交叉区域内分布ap。可以做出这样的决定以防止对利用网络的用户/车辆的qos产生不利影响。

在306处，mecs确定对应服务区域内的移动边缘计算区域(meca)，使得至少一个接入点位于meca中的对应meca内。替代地，与mecs通信的单独控制器可以确定对应服务区域内的meca。方法300还包括在308处将接入点分布在对应meca内。在另一个实施例中，ap可以分布在对应meca中的至少一个中。在该实施例中，如果至少一个ap属于两个meca，例如如果meca中的一个停止正常运行，则第二meca可以接管，直到第一meca的问题已经解决。

如上面参考图2所示，基于业务量统计，将接入点分布在meca中的对应meca内。还预期ap可以基于体验质量度量和/或提供低延迟服务的能力来分布在meca中的对应一个内。应当理解，ap可以基于流量统计、体验质量(qoe)度量、可靠性(即，最大化运营商服务的稳健性)以及提供ll服务的能力中的一个或其组合而被分布在meca中。还应理解，ap可以基于其他标准在meca之间分布，例如由网络运营商设置的kpi、成本矩阵和覆盖度量。此外，仍然可以基于当前在用户设备上运行的应用来不同地分布ap。换句话说，如果用户正在运行安全关键应用，则可以基于可靠性来分布ap；如果用户正在运行视频共享应用，则可以例如基于qoe来分布ap。这些度量可以例如通过每个llsa中的mecs，通过服务于整个网络的单独的集中控制器，或者通过遍布网络的一组分布式控制器来计算和存储，由网络计算和存储。然后可以通过例如位于网络内的这种集中式移动边缘计算控制器，或者通过分布式移动边缘计算控制器集合来计算meca，其可以是每个对应llsa内的独立设备，或者是例如位于对应mecs内的组件。

根据本公开，所定义的meca本质上是动态的，并且可以根据例如车辆业务量统计的改变而快速改变。这种改变不是基于时间的，并且例如可以在控制器(下面参照图5描述)已经计算出每个llsa内的更新的主要业务路线时发生。在每个定义的meca内，ecc和/或用户利用的其他应用的迁移可以在每个ap之间发生，而不需要跨mecs迁移。这与图1所示模型中的ecc/应用迁移形成对比，其中由于不太优化的meca，ecc/迁移可能需要例如从mecs1移动到mecs2。本公开减少了对这种mecs间迁移的需要，并且在一些情况下，消除了对这种mecs间迁移的需要。

在本公开中，如果需要进行meca间迁移(即，当ecc在同一meca内的第一ap和第二ap之间迁移时)，关于何时完成这种迁移的决定可以例如由运营商基于分析/自学习/kpi检查来设置或由供应商基于分析/自学习/kpi检查来确定。关于何时完成meca迁移的这种决定不在本申请的范围内，因此这里将不再进一步详细讨论。完成这种迁移的时间间隔可以在的范围内，其中立即指示在ap-切换(ho)时发生了meca间迁移。替代地，例如由于成本统计、qoe统计或其他使推迟有益的因素，迁移可以推迟一段时间。如果需要，则将发生ecc的mecs间迁移，这需要定义体系结构和迁移过程/方法以支持ecc的无缝迁移。5g移动应用的ecc可以是无状态的或有状态的。在有状态的情况下，迁移过程可能比在其他情况下更复杂。ecc的mecs间迁移的这些细节不在本公开的范围内，因此这里将不再进一步详细描述。

图4示出了根据本实施例的电信网络中的系统400。系统400包括在网络的对应服务区域404中操作的至少一个mecs402。如上所述，至少一个mecs402可以被配置为在至少一个对应服务区域内定义至少一个meca406。系统400还包括分布在对应服务区域404中的至少一个内的至少一个接入点408，其中至少一个接入点位于对应meca内。ap408可以基于流量统计、体验质量度量和提供低延迟服务的能力中的至少一个而分布在对应meca内。其他可以考虑的统计数据是例如运营商设置的kpi、成本要求和覆盖要求。

系统400还可以包括集中式移动边缘计算控制器(或控制器)410，其被配置为存储相关网络数据并计算应在每个对应服务区域内分布ap和meca的位置/方式。替代地，系统400还可包括至少一个分布式移动边缘计算控制器或分布式控制器(未示出)。分布式控制器可以位于对应mecs内，或者作为位于对应llsa内的独立组件被提供。

现在转到图5，根据本公开的实施例提供了电信网络中的装置500。装置500在网络的至少一个服务区域中操作，该至少一个服务区域包括至少一个接入点。装置500包括处理器502和与处理器通信的存储器504。处理器502被配置为：定义所述对应服务区域中的至少一个对应服务区域内的至少一个meca，以及识别至少一个接入点，所述至少一个接入点位于所述至少一个服务区域内的所述至少一个meca内。在本公开的一个实施例中，装置500是集中式移动边缘计算控制器，其被配置为管理每个meca。在本公开的另一个实施例中，装置500是至少一个分布式移动边缘计算控制器，其被配置为管理meca中的对应meca。

处理器502还被配置为基于以下中的至少一项在所述meca中的所述对应meca内分布所述接入点：业务量统计、体验质量度量和提供低延迟服务的能力。例如，统计/度量可以由供应商/运营商提供并存储在位于存储器504内的数据库中。例如，可以使用业务量矩阵t来计算从一个ap到另一个ap的典型业务量(即，ue切换的数量)，业务量矩阵t聚合可用ue的信息。例如，使用该矩阵t，处理器502可以计算这样的业务数据，或者它可以由供应商/运营商提供。

如本领域中已知的，处理器502还可以包括自学习能力，使得随着时间的推移，处理器可以例如基于在一天的类似时间或在类似的全市事件期间的过去车辆统计来预测车辆业务量统计。类似地，自学习能力可以包括由处理器运行的软件，其可以基于存储在存储器504中的先前qoe、成本和延迟数据来预测qoe、成本和延迟模式。这种机器学习能力在本领域中是已知的并且可以帮助提高定义的meca的准确性。处理器502还可以被配置为与在对应meca内行进的用户设备(ue)通信，并将从ue接收的测量值保存在存储器504中；处理器502可以使用这样的测量来进一步改进所定义的meca的准确度以及ap如何在每个相应的meca内分布。

本方法、系统和装置提供最优和动态meca，该meca减少了在用户移动期间ecc/应用的昂贵的mecs间迁移的数量。此外，因为meca部分地基于关于对应mecs的可用容量信息，所以属于对应mecs的ap能够并且具有允许迁移ecc的能力。利用本公开，关于ap的决定基于统计(诸如车辆业务量、qoe、成本或其他kpi)而不是仅依赖于每个用户的资源分布/计算。使用此类统计信息有利于单个用户计算，因为统计信息是每个用户的聚合知识。

在本公开中，基于例如车辆统计、qoe、ll要求、成本和qos，针对每个llsa计算meca。可以配置meca，使得它们在单个mecs内包括ap，从而大大减少网络内的mecs间迁移的数量。任意ecc迁移都可以在ap沿着相同的车辆路径和相同的meca内发生，这可以比位于分离且不同的meca中的ap之间的ecc迁移更具成本和带宽效率。

本公开的实施例可以用(由一个或多个处理器执行的)软件、硬件(例如专用集成电路)或软件和硬件的组合来实现。在示例实施例中，软件(例如应用逻辑、指令集合)被维护在各种传统的非暂时性计算机可读介质中的任意一个上。在本文件的上下文中，“非暂时性计算机可读介质”可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令以供诸如计算机的指令执行系统、装置或设备使用或与诸如计算机的指令执行系统、装置或设备结合使用的任意介质或部件。非暂时性计算机可读介质可以包括计算机可读存储介质(例如存储器或其他设备)，其可以是可以包含或存储指令以供诸如计算机的指令执行系统、装置或设备使用或与诸如计算机的指令执行系统、装置或设备结合使用的任意介质或部件。这样，本发明包括计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质承载其中体现的计算机程序代码，用于与计算机一起使用，该计算机程序代码包括用于执行如前所述的方法及其变体中的任意一个。此外，本公开还包括一种装置，其包括一个或多个处理器，以及包括计算机程序代码的一个或多个存储器，其中一个或多个存储器和计算机程序代码与一个或多个处理器一起被配置为使得如前所述的装置执行如前所述的方法及其变体中的任意一个。

如果需要，本文讨论的不同功能可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，如果需要，上述功能中的一个或多个可以是可选的或可以组合。

尽管在独立权利要求中阐述了本公开的各个方面，但是本公开的其他方面包括来自所描述的实施例和/或从属权利要求的特征与独立权利要求的特征的其他组合，而不仅仅是在权利要求中明确阐述的组合。

本文还应注意，虽然以上描述了本公开的示例实施例，但是这些描述不应被视为具有限制意义。相反，在不脱离所附权利要求限定的本公开的范围的情况下，可以进行若干变化和修改。

本领域普通技术人员将容易理解，如上所讨论的本公开可以以不同顺序的步骤和/或与不同于所公开的那些硬件的配置中的硬件元件来实践。因此，尽管已经基于这些优选实施例描述了本公开，但是对于本领域技术人员显而易见的是，某些修改、变体和替代构造将是显而易见的，同时保持在本公开的精神和范围内。因此，为了确定本公开的范围和界限，应当参考所附权利要求。

可以在说明书和/或附图中找到的以下缩写定义如下：

ap接入点

ecc边缘计算组件

ho切换

ll低延迟

llsa低延迟服务区域

mec移动边缘计算

meca移动边缘计算区域

mecs移动边缘计算服务器

qoe体验质量

qos服务质量

ran无线接入网

ue用户设备

v2x车辆到车辆或车辆到基础设施