面向5G 通信的大数据驱动网络切片管理研究与设计

周晓峰

（杭州简单点科技有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

数字化时代，通信技术的快速发展对社会的各个方面产生深远影响。5G通信作为一项颠覆性的技术，不仅提供更高的传输速度和更低的时延，还支持大规模物联网、智能城市和更多创新性的应用。网络切片作为5G 通信的核心概念之一，为不同的业务场景提供个性化和定制化的网络服务[1]。本研究旨在深入探讨大数据驱动的网络切片管理方法，通过设计创新性的算法和框架，提升网络切片的性能和效率。

1 网络切片管理框架设计

网络切片管理框架旨在实现对网络切片的智能管理和优化。该框架主要由数据收集模块、大数据处理模块、网络切片算法模块以及实时调度和监控模块组成。

1.1 数据收集模块

数据收集模块负责从5G 通信环境中收集实际网络数据，包括网络性能、用户行为、资源利用等[2]。通过监测5G 通信环境，收集关键的性能指标、用户行为和资源利用情况，并将这些数据传递给大数据处理模块。

1.2 大数据处理模块

大数据处理模块利用大数据处理框架对收集到的数据进行深度分析，以发现潜在的模式、趋势和关联性。通过提取有用的数据特征，为网络切片算法提供有力的数据支持。

1.3 网络切片算法模块

网络切片算法模块主要用于设计切片算法和优化策略。根据大数据分析结果，设计智能算法，包括但不限于动态切片调整、资源优化、故障预测等，确保算法能够根据实时环境变化进行灵活调整[3]。

1.4 实时调度和监控模块

实时调度和监控模块用于实时监控网络切片的性能，并根据实时数据进行调度和优化，确保网络切片在动态环境中持续有效。

2 网络切片算法设计

2.1 切片算法的设计

在网络切片算法的设计采用动态切片调整算法，确保网络能够在不同场景下灵活、智能地应对变化[4]。例如，对带宽、时延等关键性能指标进行监测和分析，以便对网络切片进行即时优化，确保网络资源得到有效的利用[5]。在动态切片调整设计中，文章采用基于强化学习的动态网络切片调整算法。

第一，状态空间。定义网络切片调整的状态，包括当前网络负载、各切片的带宽利用率、时延等。定义状态空间为

式中：si表示第i个状态，i=1,2,…,n。

第二，动作空间。定义可执行的动作，包括调整某个切片的带宽分配、重新配置切片资源等。定义动作空间为

式中：aj表示第j个动作，j=1,2,…,j。

第三，奖励函数。设计奖励函数，根据网络性能的改善情况给予奖励或惩罚。奖励函数可以表示为

式中：R(s,a)表示在状态s执行动作a后的即时奖励；α和β表示调整奖励权重的超参数；T表示带宽利用率的提升幅度，通过比较调整前后的带宽利用率得到；L表示时延的增加量，通过比较调整前后的时延得到。

第四，策略。强化学习算法通过学习一种策略，即在给定状态s下选择动作a的概率分布，用公式表示为

式中：π(s,a)表示状态s选择动作a的概率；Q(s,a)表示状态s选择动作a的估计值，即强化学习算法学到的动作值函数，用于表示给定状态下采取某个动作的预期回报或价值；ε表示转化概率分布参数，用于控制在选择动作时探索和利用的权衡；φmax[Q(s,a)]表示将Q(s,a)转化为概率分布。

第四，动作值函数。动作值函数在强化学习中表示状态s选择动作a的预期累积奖励，用于衡量在给定状态下采取某个动作的优劣程度。在强化学习的Q-learning 算法中，动作值函数的更新公式为

式中：τ表示折扣因子，即对未来奖励的重视程度；λ表示学习率，控制更新的步长；maxQ(s′,a′)表示在下一个状态s′中选择动作a′的最大动作值。

动作值函数的目标是通过学习调整，使Q(s,a)趋近于真实值。

采用φmax(·)函数将动作值函数Q(s,a)转换成概率分布，即将一组实数转换为概率分布，表示在给定状态s下选择每个动作的概率，计算公式为

通过转换，将动作值函数的估计值转换为在给定状态下采取每个动作的概率，因此在策略选择时更容易平衡探索和利用。

2.2 算法步骤

算法包括数据输入、数据分析、算法执行以及实时监控等步骤。

第一，数据输入。需要输入实时收集的网络数据，如带宽使用情况、时延、连接数等关键性能指标。通过网络传感器或监测设备，算法能够实时获取这些数据。

第二，数据分析。接收到实时数据后，算法利用大数据处理模块进行数据分析，以提取关键特征和趋势。这可能涉及到对数据的统计分析、机器学习模型的训练或预测等过程，以便更好地理解当前网络状态和未来趋势。

第三，算法执行。根据数据分析结果，执行相应的算法操作，如切片调整、资源分配或故障预测等。算法执行需要借助先前定义的基于强化学习的动态网络切片调整算法，用代码表示为

上述代码中，Dynamic Slice Adjustment Algorithm类封装基于强化学习的动态网络切片调整算法。在执行该算法时，首先会获取当前的网络状态current_state，创建算法对象；其次使用select_action 方法根据当前状态选择一个合适的动作，并获得相应的奖励和下一个状态；最后通过update_q_table 方法更新Q表，以记录每个状态下各个动作的值，并返回所选择的动作action。

第四，实时监控。算法通过实时监控网络切片的性能来不断调整算法参数，确保算法能够适应动态变化的通信环境，并及时作出调整。

2.3 切片算法的优化

为提高切片算法的性能，将计算任务分解成多个并行的子任务，使算法能够更有效地利用多核处理器和分布式计算资源，从而加速整个处理过程。通过采用合理的缓存策略和内存管理，可以降低数据访问延迟，提高算法的运行效率。例如，合理利用缓存可以减少对慢速存储介质的访问次数，从而加速算法的执行。此外，精心设计的数据结构和算法可以减少内存占用，提高整体效率。

为确保算法在不同规模的网络环境下保持高效性和可扩展性，需要定期进行性能测试。通过全面的性能测试，可以在大规模网络和高负载情况下验证算法的稳定性和高效性，及时发现潜在的瓶颈和优化空间。

采用分布式计算技术是提高切片算法可扩展性的有效手段。在大规模网络中，分布式计算允许算法在多台计算机上同时运行，从而更好地处理高并发和大规模数据。而采用分布式架构可以实现横向扩展，使系统在需要时能够轻松应对不断增长的网络规模。

3 结 论

文章深入研究了面向5G 通信的大数据驱动网络切片管理，重点关注网络切片算法的设计和优化，并提出一个综合设计框架。在网络切片算法的设计中，文章详细阐述基于强化学习的动态网络切片调整算法，并提供奖励函数和策略的具体实现方法。本研究为5G 通信中的网络切片管理提供一套全面且实用的设计和实现方案，为未来智能化、高效化的通信网络建设提供有力支持。