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CN112055380B - 用于预测话务量的方法和装置 - Google Patents

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CN112055380B CN201910490641.2A CN201910490641A CN112055380B CN 112055380 B CN112055380 B CN 112055380B CN 201910490641 A CN201910490641 A CN 201910490641A CN 112055380 B CN112055380 B CN 112055380B
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Abstract

本申请提供了一种用于预测话务量的方法和装置，能够进行话务量的预测，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响。该方法包括：第二管理设备向第一管理设备发送第一消息，该第一消息用于请求第一管理设备进行话务量预测，第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，该预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；该第一管理设备接收第一消息，并根据所述预测需求信息，针对该预测对象，确定上述话务类型对应的话务量。

Description

用于预测话务量的方法和装置
技术领域
本申请涉及通信领域，特别涉及通信领域中一种用于预测话务量的方法和装置。
背景技术
随着终端设备的增加和业务的多样性，网络变得越来越复杂，导致网络运维难度越来越大。网络优化和网络资源按需调度是业务快速保障、提升客户体验的关键因素。
现有的网络优化机制都是在发现网络性能衰减(例如流量阻塞)之后，再考虑采取措施来优化网络，而网络优化又是一个耗时的过程，即需要执行优化算法、效果评估、决策、重配置等必要步骤，因此，会在一定时间内影响业务需求，可能导致一定时间内没有用户接入、用户接入耗时长、卡顿等问题。
在5G业务(例如，增强移动宽带(enhance mobile broadband，eMBB)业务、大规模物联网(massive machine type communications，mMTC)业务、低时延高可靠连接(ultra-reliable and low latency communications，URLLC)业务)中，业务的动态性要求更高。有限的无线资源如何灵活调度，来保障多业务以及海量用户成了最大的挑战点。现有的无线资源都是采用静态分配的方式分配，会造成某些时间点、某些地区的无线资源过多，或者某些时间点、某些地区无线资源的不足，资源分配不合理，影响业务需求。
发明内容
本申请提供一种用于预测话务量的方法和装置，能够进行话务量的预测，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响。
第一方面，提供了一种用于预测话务量的方法，其特征在于，包括：第一管理设备接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量。
本申请实施例的用于预测话务量的方法，通过第一管理设备根据第二管理设备发送的预测对象、话务类型和预测需求信息，能够对满足预测需求信息的预测对象的话务量进行预测，使得网络可以根据得到的话务预测量按需分配资源，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响，从而提高系统性能。
示例性地，上述第一管理设备可以通过收集持续采集一段时间内并分析上述第一消息中包括的话务类型对应的上述预测对象的至少一个历史话务量，分析对这一段时间内的历史话务量进行分析，得到历史话务量的规律，进行进而根据所述该历史话务量的规律进而根据该至少一个历史话务量，得到确定满足上述预测需求信息的话务预测量，即本申请实施例中的根据预测需求信息所确定的话务类型对应的话务预测量。
在本申请实施例中，通过预测的方法获得的话务量可以称为话务预测量，实际话务预测量可以称为话务量或者历史话务量，但应理解，这仅仅是为了便于区分话务量的实际值和预测值，本申请实施例对其名称不作限定。上述话务量又可以称为业务量，还可以具有其他名称，本申请实施例对此不作限定。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
上述用户数可以为注册用户数、或者激活用户数。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
示例性地，该第一消息可以携带用于指示上述预测对象的信息，例如，业务标识、网络标识、网元标识、网络功能标识、小区标识等。示例性地，该网络标识用于标识本次预测服务的对象，网络可以指子网络(subnetwork)、网络切片(network slice)、网络切片子网络(network slice subnet)等，则对应地，网络标识表示可以是子网络标识、网络切片实例标识、网络切片子网络实例标识、或者网络切片选择辅助标识(single network sliceselection assistance identifier，s-NSSAI)等。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，所述方法还包括：所述第一管理设备根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
示例性地，第一消息包括预测对象，那么在第一管理设备接收到第一消息之后，该第一管理设备可以在该预测对象的管理对象下创建话务量预测服务，即配置话务量预测服务信息，用于本次话务量的预测。具体地，该第一管理设备可以将上述话务类型、预测粒度、预测周期等信息包括在本次的话务量预测服务信息中。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，包括：当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测周期时，所述第一管理设备采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，确定所述话务类型对应的话务量之前，所述方法还包括：所述第一管理设备根据所述第一消息，确定与所述预测对象关联的预测子对象；所述第一管理设备向所述预测子对象的管理设备发送第七消息，所述第七消息用于请求所述预测子对象的管理设备进行所述预测子对象的话务量预测。
示例性地，第一管理设备可以根据预测对象确定预测子对象，例如，可以将本次网络业务量预测分为接入网业务量预测和核心网业务量预测，或者分为不同区域的网络业务量预测，或者分为不同站点的网络业务量预测。第一管理设备可以分别向预测子对象的管理设备发送请求进行预测子对象的话务量预测的第七消息，预测子对象的管理设备在接收到第七消息之后，可以在该预测子对象的管理对象下为该预测子对象配置话务量预测服务信息。
应理解，一个管理对象只对应一个管理设备，但一个管理设备下可以对应多个管理对象。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
应理解，第一管理设备可以向第二管理设备发送包括至少一个话务预测量的话务量预测结果。该至少一个话务预测量可以是上述第一管理设备根据预测对象、话务类型和预测需求信息确定的。示例性地，若上述第二消息携带了多个话务预测量，则该多个话务预测量可以分别对应一个时间信息，例如，多个话务预测量的数量为24个，分别对应了一天中的24小时，该话务预测量可以为每个小时中话务预测量的最大值、或者话务预测量的最小值、或者话务预测量的平均值等，本申请实施例对此不作限定。在一种可能的实现方式中，上述时间信息可以与该多个话务预测量一起携带在第二消息中，时间信息与话务预测量一对一绑定。在另一种可能的实现方式中，第一管理设备和第二管理设备可以预先约定好多个话务预测量的发送顺序，使得多个话务预测量的发送顺序与约定好的时间顺序对应，第二管理设备即可根据约定获取特定时间对应的话务预测量。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；所述第一管理设备根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
应理解，上述查询对象包括预测对象的全部或部分，上述查询粒度包括预测粒度的全部或部分。这样，第一管理设备才可以根据查询对象和查询粒度，获得对应的话务预测量。可选地，上述第三消息中还包括查询时间，用于对特定时间点或特定时间段的话务量进行预测。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；所述第一管理设备根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值；所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
应理解，上述评估对象包括所述预测对象的全部或部分，具体评估情况与上述查询对象类似，此处不再赘述。在本申请实施例中，第二管理设备可以向第一管理设备发送的第五消息中携带话务量需求值，第一管理设备可以直接根据话务量需求值，结合评估对象和评估时间，判断该评估对象的话务量是否能够在评估时间满足该话务量需求值即可。因此，本申请实施例的话务量评估的结果为“是”或“否”。
可选地，若上述话务量评估的结果为“否”，第二管理设备可以对话务量需求值进行调整，重新进行评估，但本申请实施例对此不作限定。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第一消息为话务量测量控制请求，所述话务量测量控制请求中还携带预测指示信息，所述预测指示信息用于指示所述第一管理设备进行话务量预测。
应理解，上述第一消息可以是一个仅用于请求话务量预测的消息，也可以复用其他消息，本申请实施例对此不作限定。在一种可能的实现方式中，上述第一消息包括在话务量测量控制请求消息中，即该话务量测量控制请求消息不仅请求第一管理设备进行话务量测量控制，还通过其中携带的第一消息请求第一管理设备进行话务量预测。
第二方面，提供了另一种用于预测话务量的方法，其特征在于，包括：第二管理设备向第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
第三方面，提供了一种装置，用于执行上述各个方面或各个方面任意可能的实现方式中的方法。具体地，该装置包括用于执行上述各个方面或各个方面任意可能的实现方式中的方法的单元。一种设计中，该装置可以包括执行上述各个方面中所描述的方法/操作/步骤/动作所一一对应的模块，该模块可以是硬件电路，也可是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。
在一种设计中，该装置为通信芯片，通信芯片可以包括用于发送信息或数据的输入电路或者接口，以及用于接收信息或数据的输出电路或者接口。
在另一种设计中，该装置为通信设备，通信设备可以包括用于发送信息或数据的发射机，以及用于接收信息或数据的接收机。
在另一种设计中，该装置用于执行上述各个方面或各个方面中任意可能的实现方式中的方法，该装置可以配置在网络设备中，或者该装置本身即为网络设备。
第四方面，提供了一种装置，该装置包括：处理器，该处理器与存储器耦合，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得该装置执行上述各个方面或各个方面任意可能实现方式中的通信方法。
可选地，所述处理器为一个或多个，所述存储器为一个或多个。
可选地，所述存储器可以与所述处理器集成在一起，或者所述存储器与处理器分离设置。
可选地，该通信设备还包括，发射机(发射器)和接收机(接收器)，发射机和接收机可以分离设置，也可以集成在一起，称为收发机。
第五方面，提供了一种通信系统，包括：第一管理设备和第二管理设备；该第二管理设备用于：向该第一管理设备发送第一消息，该第一消息用于请求该第一管理设备进行话务量预测，该第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，该预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，该预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；该第一管理设备用于：接收该第一消息，并根据该预测需求信息，针对该预测对象，确定该话务类型对应的话务预测量，向该第二管理设备发送该话务预测量；该第二管理设备还用于：接收该话务预测量。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该第一管理设备用于：在根据该预测需求信息，针对该预测对象，确定该话务类型对应的话务预测量之前，根据该第一消息，在该预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，该话务量预测服务信息用于指示按照该预测需求信息对该话务类型的话务量进行预测，该话务量预测服务信息包括该话务类型和该预测需求信息。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该第一管理设备用于：当该预测需求信息包括该预测粒度时，按照该预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定该预测粒度下、该话务类型对应的话务预测量；或者，当该预测需求信息包括该预测周期时，采集话务量，并根据采集到的话务量，确定该预测周期内、该话务类型对应的话务预测量；或者，当该预测需求信息包括该预测粒度和该预测周期时，按照该预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定该预测粒度下、该预测周期内、该话务类型对应的话务预测量。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该第一管理设备还用于：向该第二管理设备发送第二消息，该第二消息用于表示话务量预测结果，该第二消息携带该话务类型对应的至少一个话务预测量；该第二管理设备还用于：接收该第二消息。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该第二管理设备还用于：向该第一管理设备发送第三消息，该第三消息用于请求该第一管理设备返回话务预测量，该第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；该第一管理设备还用于：接收该第三消息，并根据该第三消息，向该第二管理设备发送第四消息，该第四消息用于表示该查询对象在该查询粒度下的话务预测量；该第二管理设备还用于：接收该第四消息。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该第二管理设备还用于：向该第一管理设备发送第五消息，该第五消息请求进行话务量评估，该第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；该第一管理设备还用于：接收该第五消息，并根据该第五消息，判断该评估对象是否能够在该评估时间满足该话务量需求值，向该第二管理设备发送第六消息，该第六消息用于表示该话务量评估的结果；该第二管理设备还用于：接收该第六消息。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
结合第五方面，在第五方面的某些实现方式中，该预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
第六方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机运行时，使得所述计算机执行上述各个方面或各个方面的任一种可能实现方式中的方法。
第七方面，提供了一种计算机可读介质，用于存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述各个方面或各个方面的任一种可能的实现方式中的方法的指令。
第八方面，本申请实施例提供了一种芯片系统，该芯片系统包括一个或多个处理器，用于从存储器中调用并运行存储器中存储的指令，使得上述各个方面或各个方面的任一种可能实现方式中的方法被执行。该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
其中，该芯片系统可以包括用于发送信息或数据的输入电路或者接口，以及用于接收信息或数据的输出电路或者接口。
附图说明
图1是本申请的系统架构的示意性结构图。
图2是本申请的用于预测话务量的方法的示意性流程图。
图3是本申请的另一用于预测话务量的方法的示意性流程图。
图4是本申请的另一用于预测话务量的方法的示意性流程图。
图5是本申请的装置的示意性框图。
图6是本申请的另一装置的示意性框图。
图7是本申请的另一装置的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
本申请实施例的技术方案可以应用于各种通信系统，例如：长期演进(long termevolution，LTE)系统、LTE频分双工(frequency division duplex，FDD)系统、LTE时分双工(time division duplex，TDD)、通用移动通信系统(universal mobiletelecommunication system，UMTS)、第五代(5th generation，5G)系统或新无线(newradio，NR)或者其他演进的通信系统等。
图1示出了本申请实施例可以应用的系统架构100。该系统架构100可以包括业务运营系统110和网络管理系统120。
其中，业务运营系统110用于提供业务运营功能，包括：业务发放、业务保障、业务调度等功能。示例性地，业务运营系统110可以包括垂直行业的业务运营系统，或者运营商的业务运营系统，例如，业务支撑系统(business support system，BSS)或者能够实现通信服务管理功能(communication service management function，CSMF)的系统。
网络管理系统120用于提供网络运维功能，包括：网络的生命周期管理、网络的部署、网络的故障管理、网络的性能管理、网络的配置管理、网络的保障等。上述网络可以包括一个或者多个网元，或者一个或多个子网络。示例性地，网络管理系统120可以是能够实现网络切片管理功能(network slice management function，NSMF)的系统，或者能够实现管理数据分析功能(management data analytical function，MDAF)的系统。
可选地，上述系统架构100还可以包括域管理系统130和一个或多个网元140。域管理系统130用于提供域内网络运维功能，即子网络或者网元的运维功能。域管理系统130可以提供子网络或者网元的生命周期管理、子网络或者网元的部署、子网络或者网元的故障管理、子网络或者网元的性能管理、子网络或者网元的保障等。上述子网络可以包括一个或者多个网元。示例性地，域管理系统130可以是能够实现网络切片子网络管理功能(networkslice subnet management function)的系统、域管理器(domain manager，DM)、或者网元管理器(element manager，EM)等。
网元140是提供网络服务的实体，可以包括核心网网元和接入网网元。其中，核心网网元可以是接入和移动性管理功能(access and mobility management function，AMF)网元、会话管理功能(session management function，SMF)网元、策略控制功能(policycontrol function，PCF)网元、网络数据分析单元(network data analysis function，NWDAF)网元、网络存储功能(network repository function，NRF)网元、网关等设备。接入网网元可以是用于与终端设备通信的设备，该接入网网元也可以称为接入网设备或无线接入网设备，可以是传输接收点(transmission reception point，TRP)，还可以是LTE系统中的演进型基站(evolved NodeB，eNB或eNodeB)，还可以是家庭基站(例如，home evolvedNodeB，或home Node B，HNB)、基带单元(base band unit，BBU)，还可以是云无线接入网络(cloud radio access network，CRAN)场景下的无线控制器，或者该接入网网元可以为中继站、接入点、车载设备、可穿戴设备以及5G网络中的网络设备或者未来演进的PLMN网络中的网络设备等，可以是WLAN中的接入点(access point，AP),可以是新型无线系统(newradio，NR)系统中的gNB，本申请实施例并不限定。在一种网络结构中，接入网网元可以包括集中单元(centralized unit，CU)节点、或分布单元(distributed unit，DU)节点、或包括CU节点和DU节点的RAN设备、或者控制面CU节点(CU-CP节点)和用户面CU节点(CU-UP节点)以及DU节点的RAN设备。
图1中的业务运营系统110和网络管理系统120的相关功能可以通过管理设备来实现，示例性地，可以将业务运营系统110和网络管理系统120的所有功能通过软件的方式集成在管理设备中。在本文中，网络管理系统120对应的网络实体为第一管理设备，业务运营系统110对应的网络实体为第二管理设备。为便于描述，本文将用于实现上述各个系统的网络实体称为管理设备，采用第一管理设备和第二管理设备对本申请实施例进行描述。但应理解，上述网络实体还可以具有其他名称，本申请实施例对此不作限定。
域管理系统130与业务运营系统110和网络管理系统120，对应的网络实体为管理设备。图1示例性地示出了一个域管理系统130和该域管理系统130下所管理的三个网元140。可选地，该系统架构100可以包括其他域管理系统以及其他域管理系统下所管理的其它数量的网元，本申请实施例对此不做限定。可选地，该系统架构100还可以包括网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例不限于此。
在本申请实施例中，管理设备包括硬件层、运行在硬件层之上的操作系统层，以及运行在操作系统层上的应用层。该硬件层包括中央处理器(central processing unit，CPU)、内存管理单元(memory management unit，MMU)和内存(也称为主存)等硬件。该操作系统可以是任意一种或多种通过进程(process)实现业务处理的计算机操作系统，例如，Linux操作系统、Unix操作系统、Android操作系统、iOS操作系统或windows操作系统等。该应用层包含浏览器、通讯录、文字处理软件、即时通信软件等应用。并且，本申请实施例并未对本申请实施例提供的方法的执行主体的具体结构特别限定，只要能够通过运行记录有本申请实施例的提供的方法的代码的程序，以根据本申请实施例提供的方法进行通信即可，例如，本申请实施例提供的方法的执行主体可以是网络设备，或者，是网络设备中能够调用程序并执行程序的功能模块。
另外，本申请的各个方面或特征可以实现成方法、装置或使用标准编程和/或工程技术的制品。本申请中使用的术语“制品”涵盖可从任何计算机可读器件、载体或介质访问的计算机程序。例如，计算机可读介质可以包括，但不限于：磁存储器件(例如，硬盘、软盘或磁带等)，光盘(例如，压缩盘(compact disc，CD)、数字通用盘(digital versatile disc，DVD)等)，智能卡和闪存器件(例如，可擦写可编程只读存储器(erasable programmableread-only memory，EPROM)、卡、棒或钥匙驱动器等)。另外，本文描述的各种存储介质可代表用于存储信息的一个或多个设备和/或其它机器可读介质。术语“机器可读介质”可包括但不限于，无线信道和能够存储、包含和/或承载指令和/或数据的各种其它介质。
随着终端设备的增加和业务的多样性，网络变得越来越复杂，导致网络运维难度越来越大。网络优化和网络资源按需调度是业务快速保障、提升客户体验的关键因素。
现有的网络优化机制都是在发现网络性能衰减(例如流量阻塞)之后，再考虑采取措施来优化网络，而网络优化又是一个耗时的过程，即需要执行优化算法、效果评估、决策、重配置等必要步骤，因此，会在一定时间内影响业务需求，可能导致一定时间内没有用户接入、用户接入耗时长、卡顿等问题。
在5G业务(例如，增强移动宽带(enhance mobile broadband，eMBB)业务、大规模物联网(massive machine type communications，mMTC)业务、低时延高可靠连接(ultra-reliable and low latency communications，URLLC)业务)中，业务的动态性要求更高。有限的无线资源如何灵活调度，来保障多业务以及海量用户成了最大的挑战点。现有的无线资源都是采用静态分配的方式分配，会造成某些时间点、某些地区的无线资源过多，或者某些时间点、某些地区无线资源的不足，资源分配不合理，影响业务需求。
有鉴于此，本申请实施例提出了一种方法，能够进行话务量的预测，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响。
图2示出了本申请实施例的用于预测话务量的方法200的示意性流程图。该方法200可以应用于图1所示的系统架构100，但本申请实施例不限于此。
S210，第二管理设备向第一管理设备发送第一消息，则对应地，所述第一管理设备接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户。
S220，所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对上述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量。
S230，所述第一管理设备向所述第二管理设备发送话务预测量，则对应地，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量。
本申请实施例的用于预测话务量的方法，通过第一管理设备根据第二管理设备发送的预测对象、话务类型和预测需求信息，能够对满足预测需求信息的预测对象的话务量进行预测，使得网络可以根据得到的话务预测量按需分配资源，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响，从而提高系统性能。
示例性地，第二管理设备可以向第一管理设备发送请求进行话务量预测的第一消息，该第一消息可以包括预测对象、话务类型和预测需求信息，以使得第一管理设备根据预测需求信息，针对预测对象，确定话务类型对应的话务预测量。换句话说，第一管理设备可以对该预测对象的、满足上述预测需求信息的话务类型对应的话务量进行预测，并向第二管理设备返回话务预测量。
示例性地，上述第一管理设备可以通过持续采集一段时间内上述话务类型对应的上述预测对象的历史话务量，对这一段时间内的历史话务量进行分析，得到历史话务量的规律，进而根据该历史话务量的规律确定满足上述预测需求信息的话务预测量，即本申请实施例中的根据预测需求信息所确定的话务类型对应的话务预测量。
在本申请实施例中，通过预测的方法获得的话务量可以称为话务预测量，实际话务预测量可以称为话务量或者历史话务量，但应理解，这仅仅是为了便于区分话务量的实际值和预测值，本申请实施例对其名称不作限定。上述话务量又可以称为业务量，还可以具有其他名称，本申请实施例对此不作限定。
应理解，上述第一消息可以是一个仅用于请求话务量预测的消息，也可以复用其他消息，本申请实施例对此不作限定。在一种可能的实现方式中，上述第一消息包括在话务量测量控制请求消息中，即该话务量测量控制请求消息不仅请求第一管理设备进行话务量测量控制，还通过其中携带的第一消息请求第一管理设备进行话务量预测。
其中，预测粒度表示本次预测服务所支持的预测范围，具体可以包括下列一个或多个：
1)预测区域，表示本次预测服务可以针对该网络作用的区域粒度进行话务量预测。具体可以通过区域代码(例如行政区域代码或者跟踪区域码(track area code))、或者区域的经纬度信息(例如一组经纬度点来描述区域信息)来表示。
2)预测站点，表示本次预测服务可以针对站点粒度进行话务量预测。该站点可以表示接入网的站点(例如，基站)或者核心网的站点(例如，AMF、UPF)等。具体可以通过站点的标识来表示，例如基站的标识或核心网网元的标识。基站的标识也可以为基站的管理对象的标识，核心网网元的标识也可以为该核心网网元的管理对象的标识。
3)预测小区，表示本次预测服务可以针对小区粒度进行话务量预测。具体可以通过小区的标识或小区的管理对象的标识来表示。
4)预测切片，包括网络切片(network slice，NS)实例、网络切片子网络实例(network slice subnet，NSS)，表示本次预测服务可以针对网络切片、网络切片实例或者网络切片子网络实例粒度进行话务量预测。
5)预测租户，表示本次预测服务可以针对租户粒度进行话务量预测。具体可以通过租户的标识来表示。
6)预测业务类型，表示本次预测服务可以针对业务类型粒度进行话务量预测。示例性地，该业务类型可以为eMBB、URLLC、海量物联网(massive internet of things，mIoT)、无线宽带到户(wireless to the x，WTTx)、视频(video)、语音(voice)等。
7)预测陆上公用移动通信网(public land mobile communications network，PLMN)，表示本次预测服务可以针对PLMN粒度进行话务量预测。
其中，预测周期表示本次预测服务需要支持的最大预测时间。例如，当预测周期为1周时，本次预测服务要支持1周以内的话务量的预测。又例如，当预测周期为1天时，本次预测服务要支持1天以内的话务量的预测。
上述话务类型表示本次预测服务需要支持的话务量的类型。作为一个可选的实施例，所述话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制(radio resource control，RRC)连接数、物理资源块(physical resource block，PRB)数量、PRB使用率、或负载情况。上述用户数可以为注册用户数、或者激活用户数，本申请实施例对此不作限定。
作为一个可选的实施例，所述预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
示例性地，基于上述预测对象的预测具体可以包括下列多种情况：
当上述预测对象为业务时，表示需要预测指定业务的话务预测量。
当上述预测对象为网络时，表示需要预测指定网络的整体的话务预测量。
当上述预测对象为业务和网络时，表示需要预测指定网络内的指定业务的话务预测量。
当上述预测对象为网元时，表示需要预测指定网元的话务预测量。
当上述预测对象为网络功能时，表示需要预测指定网络功能的话务预测量。
当上述预测对象为小区时，表示需要预测指定小区的话务预测量。
当上述预测对象为小区和网络时，表示需要预测指定小区内的指定网络的话务预测量。一个小区可以支持多个网络。
应理解，预测对象的具体内容还存在其他多种可能，此处不再一一列举。
示例性地，该第一消息可以携带用于指示上述预测对象的信息，例如，业务标识、网络标识、网元标识、网络功能标识、小区标识等。示例性地，该网络标识用于标识本次预测服务的对象，网络可以指子网络(subnetwork)、网络切片(network slice)、网络切片子网络(network slice subnet)等，则对应地，网络标识表示可以是子网络标识、网络切片实例标识、网络切片子网络实例标识、或者网络切片选择辅助标识(single network sliceselection assistance identifier，s-NSSAI)等。
应理解，上述网络标识也可以是相应网络的管理对象的标识，例如，网络切片实例标识可以是网络切片管理对象的标识，网络切片子网络实例标识可以是网路切片子网络管理对象的标识，子网络标识可以是子网络管理对象的标识，本申请实施例对此不作限定。
在本申请实施例中，第一管理设备可以根据预测需求信息包括的内容，通过不同的方式确定上述话务类型对应的话务预测量。作为一个可选的实施例，所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，包括：
当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测周期时，所述第一管理设备采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
下面分别对上述三种情况进行详细说明。
情况一、预测需求信息包括预测粒度，第一管理设备可以按照预测粒度采集话务量，并确定该预测粒度下、话务类型对应的话务预测量。
以下，结合具体实施例，以预测对象是网络1、话务类型是用户数为例，详细介绍上述预测话务量的方法。下面实施例中的话务量预测均指对用户数的预测，即话务量和话务预测量均为用户数，不再一一赘述。
1)预测粒度为预测区域。
假设网络1能够覆盖多个区域，分别为区域1、区域2、区域3，预测粒度为预测区域，则表示第一消息请求针对该网络1对应的区域粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，区域1)、(网络1，区域2)、(网络1，区域3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的区域信息，即区域1、区域2、区域3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个区域之间的对应关系，得到网络1的各个区域的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个区域的话务量，得到各个区域的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个区域的话务预测量。例如，针对(网络1，区域1)每天早、中、晚的话务量，同一天中早、中、晚的话务量不同，但每天的早、中、晚话务量类似，如星期一早上的话务量和星期二早上的话务量类似，这样，采用上述方法可以推算出以后每天的早、中、晚的话务预测量；又例如，在每个星期日早上，区域1(有教堂)的话务量都很大，则采用上述方法可以推算出以后每个星期日早上区域1的话务预测量。
2)预测粒度为预测站点。
假设网络1包含多个站点，分别为站点1、站点2、站点3，预测粒度为预测站点，则表示第一消息请求针对该网络1包含的站点粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，站点1)、(网络1，站点2)、(网络1，站点3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的站点信息，即站点1、站点2、站点3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个站点之间的对应关系，得到网络1的各个站点的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个站点的话务量，得到各个站点的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个站点的话务预测量。
3)预测粒度为预测小区。
假设网络1包含多个小区，分别为小区1、小区2、小区3，预测粒度为预测小区，则表示第一消息请求针对该网络1包含的小区粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，小区1)、(网络1，小区2)、(网络1，小区3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的小区信息，即小区1、小区2、小区3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个小区之间的对应关系，得到网络1的各个小区的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个小区的话务量，得到各个小区的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个小区的话务预测量。
4)预测粒度为预测切片。
假设网络1包含多个网络切片实例，分别为网络切片实例1、网络切片实例2、网络切片实例3，预测粒度为预测切片，则表示第一消息请求针对该网络1包含的切片粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，网络切片实例1)、(网络1，网络切片实例2)、(网络1，网络切片实例3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的网络切片实例信息，即网络切片实例1、网络切片实例2、网络切片实例3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个网络切片实例之间的对应关系，得到网络1的各个网络切片实例的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个网络切片实例的话务量，得到各个网络切片实例的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个网络切片实例的话务预测量。
5)预测粒度为预测租户。
假设网络1包含多个租户，分别为租户1、租户2、租户3，预测粒度为预测租户，则表示第一消息请求针对该网络1包含的租户粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，租户1)、(网络1，租户2)、(网络1，租户3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的租户信息，即租户1、租户2、租户3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个租户之间的对应关系，得到网络1的各个租户的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个租户的话务量，得到各个租户的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个租户的话务预测量。
6)预测粒度为预测业务类型。
假设网络1包含多个业务类型，分别为业务类型1、业务类型2、业务类型3，预测粒度为预测业务类型，则表示第一消息请求针对该网络1包含的业务类型粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，业务类型1)、(网络1，业务类型2)、(网络1，业务类型3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的业务类型信息，即业务类型1、业务类型2、业务类型3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个业务类型之间的对应关系，得到网络1的各个业务类型的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个业务类型的话务量，得到各个业务类型的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个业务类型的话务预测量。
7)预测粒度为预测PLMN。
假设网络1包含多个PLMN，分别为PLMN 1、PLMN 2、PLMN 3，预测粒度为预测PLMN，则表示第一消息请求针对该网络1包含的PLMN粒度进行话务量预测。具体可以包括对(网络1，PLMN 1)、(网络1，PLMN 2)、(网络1，PLMN 3)分别进行话务量预测。
示例性地，上述第一管理设备在收到第一消息之后，可以获取网络1包含的PLMN信息，即PLMN 1、PLMN 2、PLMN 3的信息；该第一管理设备采集网络1的话务量，分析网络1的话务量与各个PLMN之间的对应关系，得到网络1的各个PLMN的话务量；该第一管理设备分析网络1对应的各个PLMN的话务量，得到各个PLMN的话务量的规律，进而推算出网络1对应的各个PLMN的话务预测量。
情况二、上述预测需求信息包括预测周期，第一管理设备可以采集话务量并确定预测周期内、上述话务类型对应的话务预测量。
以预测对象是网络1、话务类型是用户数为例，该第一管理设备可以采集网络1的话务量，分析网络1的话务量，确定预测周期内的话务预测量，这里的话务量和话务预测量均指的是用户数。
情况三、上述预测需求信息包括预测粒度和预测周期，第一管理设备可以按照预测粒度采集话务量，并确定该预测粒度下、预测周期内、上述话务类型对应的话务预测量。具体方法与前面类似，此处不再赘述。
作为一个可选的实施例，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，所述方法还包括：所述第一管理设备根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
示例性地，第一消息包括预测对象，那么在第一管理设备接收到第一消息之后，该第一管理设备可以在该预测对象的管理对象下创建话务量预测服务，即配置话务量预测服务信息，用于本次话务量的预测。具体地，该第一管理设备可以将上述话务类型、预测粒度、预测周期等信息包括在本次的话务量预测服务信息中。
作为一个可选的实施例，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，所述方法还包括：所述第一管理设备根据所述第一消息，确定与所述预测对象关联的预测子对象；所述第一管理设备向所述预测子对象的管理设备发送第七消息，所述第七消息用于请求所述预测子对象的管理设备进行所述预测子对象的话务量预测。
示例性地，第一管理设备可以根据预测对象确定预测子对象，例如，可以将本次网络业务量预测分为接入网业务量预测和核心网业务量预测，或者分为不同区域的网络业务量预测，或者分为不同站点的网络业务量预测。第一管理设备可以分别向预测子对象的管理设备发送请求进行预测子对象的话务量预测的第七消息，预测子对象的管理设备在接收到第七消息之后，可以在该预测子对象的管理对象下为该预测子对象配置话务量预测服务信息。
应理解，一个管理对象只对应一个管理设备，但一个管理设备下可以对应多个管理对象。在一种可能的实现方式中，本申请实施例中的预测子对象的管理设备可以为图1中的域管理设备130，管理对象可以为图1中的网元140。
在本申请实施例中，第二管理设备可以通过多种方式对话务量进行预测。
作为一个可选的实施例，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
则对应地，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的上述第二消息。
应理解，第一管理设备可以向第二管理设备发送包括至少一个话务预测量的话务量预测结果。该至少一个话务预测量可以是上述第一管理设备根据预测对象、话务类型和预测需求信息确定的。示例性地，若上述第二消息携带了多个话务预测量，则该多个话务预测量可以分别对应一个时间信息，例如，多个话务预测量的数量为24个，分别对应了一天中的24小时，该话务预测量可以为每个小时中话务预测量的最大值、或者话务预测量的最小值、或者话务预测量的平均值等，本申请实施例对此不作限定。在一种可能的实现方式中，上述时间信息可以与该多个话务预测量一起携带在第二消息中，时间信息与话务预测量一对一绑定。在另一种可能的实现方式中，第一管理设备和第二管理设备可以预先约定好多个话务预测量的发送顺序，使得多个话务预测量的发送顺序与约定好的时间顺序对应，第二管理设备即可根据约定获取特定时间对应的话务预测量。
在本申请实施例中，第一管理设备可以按照约定的上报周期向第二管理设备发送上述第二消息，例如，每隔2天发送一次，或者每隔1周发送一次。可选地，该上报周期可以为上述第一消息中携带的预测周期，即第二管理设备可以通过第一消息指示第一管理根据该预测周期上报所预测的话务预测量。
作为一个可选的实施例，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；则对应地，所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第三消息。所述第一管理设备根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量，则对应地，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第四消息。
应理解，上述查询对象包括预测对象的全部或部分，上述查询粒度包括预测粒度的全部或部分。这样，第一管理设备才可以根据查询对象和查询粒度，获得对应的话务预测量。可选地，上述第三消息中还包括查询时间，用于对特定时间点或特定时间段的话务量进行预测。
示例性地，基于上述查询对象的预测具体可以包括下列多种情况：
当上述查询对象为网络标识时，指示查询指定网络整体的话务预测量。
当查询对象为区域信息或者区域的经纬度信息时，指示要查询指定区域内的话务预测量。
当查询对象为区域信息和网络标识时，指示要查询指定区域内相应网络的话务预测量。应理解，一个区域可以对应多个网络。
当查询对象为站点信息时，指示查询指定站点的话务预测量。
当查询对象为站点信息和网络标识时，指示查询指定站点对应的网络的话务预测量。应理解，一个站点可以支持多个网络。
当查询对象为小区信息时，指示查询指定小区的话务预测量。
当查询对象为小区信息和网络标识时，指示查询指定小区的相应网络的话务预测量。应理解，一个小区可以支持多个网络。
当查询对象为切片信息时，指示查询指定切片的话务预测量。
当查询对象为切片信息和网络标识时，指示查询指定网络支持的指定切片的话务预测量。应理解，一个网络可以支持多个切片。
当查询对象为租户信息时，指示查询指定租户的话务预测量。
当查询对象为租户信息和网络标识时，指示查询指定网络支持的指定租户的话务量。应理解，一个网络可以支持多个租户。
当查询对象为业务类型时，指示查询指定业务类型的话务预测量。
当查询对象为业务类型和网络标识时，指示查询指定网络的相应指定业务类型的话务预测量。
应理解，查询对象的具体内容还存在其他多种可能，此处不再一一列举。
作为一个可选的实施例，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；则对应地，所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第五消息，所述第一管理设备根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值；所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果；则对应地，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
应理解，上述评估对象包括所述预测对象的全部或部分，具体评估情况与上述查询对象类似，此处不再赘述。在本申请实施例中，第二管理设备可以向第一管理设备发送的第五消息中携带话务量需求值，第一管理设备可以直接根据话务量需求值，结合评估对象和评估时间，判断该评估对象的话务量是否能够在评估时间满足该话务量需求值即可。因此，本申请实施例的话务量评估的结果为“是”或“否”。
可选地，若上述话务量评估的结果为“否”，第二管理设备可以对话务量需求值进行调整，重新进行评估，但本申请实施例对此不作限定。
应理解，上述实施例中第一、第二、第三、第四以及各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请实施例的范围，例如，区分不同的消息等。
下面，以第一管理设备为网络管理系统，第二管理设备为业务运行系统为例，结合域管理系统对本申请实施例进行详细说明。
图3示出了本申请实施例的另一用于预测话务量的方法300的示意性流程图。该方法300可以应用于图1所示的系统架构100，但本申请实施例不限于此。
S301，业务运营系统向网络管理系统发送第一消息，则对应地，网络管理系统接收该第一消息。该第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，该预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，该预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户。
S302，网络管理系统根据第一消息，配置话务量预测服务信息，该话务量预测服务信息包括上述话务类型和预测需求信息。
S303，网络管理系统向域管理系统发送第七消息，则对应地，域管理系统接收该第七消息，该第七消息用于请求所述预测子对象的管理设备进行所述预测子对象的话务量预测。
S304，域管理系统根据第七消息，配置话务量预测子服务信息。
S305，域管理系统向网络管理系统发送配置确认消息，表示对应的话务量预测子服务配置成功，则对应地，网络管理系统接收该配置确认消息。
S306，网络管理系统向业务运营系统发送配置确认消息，表示话务量预测服务配置成功，则对应地，业务运营系统接收该配置确认消息。
可选地，S307～S309示出了业务运营系统进行业务量查询的过程。
S307，业务运营系统向网络管理系统发送第三消息，则对应地，网络管理系统接收该第三消息，该第三消息用于请求网络管理系统返回话务预测量，该第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息。
S308，网络管理系统进行查询，即根据相关话务量预测服务信息和话务量预测子服务信息，从而确定话务预测量。
S309，网络管理系统向业务运营系统发送第四消息，则对应地，业务运营系统接收该第四消息，该第四消息用于表示上述查询对象在上述查询粒度下的话务预测量。
可选地，S310～S312示出了业务运营系统进行业务量评估的过程。
S310，业务运营系统向网络管理系统发送第五消息，则对应地，网络管理系统接收该第五消息，该第五消息请求进行话务量评估，该第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值。
S311，网络管理系统进行评估，即调用相关话务量预测服务和话务量预测子服务，从而确定话务量评估结果，该话务量评估结果表示上述评估对象是否能够在上述评估时间满足上述话务量需求值。
S312，网络管理系统向业务运营系统发送第六消息，该第六消息携带上述话务量评估结果，则对应地，业务运营系统接收该第六消息。
本申请实施例的用于预测话务量的方法，通过第一管理设备根据第二管理设备发送的预测对象、话务类型和预测需求信息，能够对满足预测需求信息的预测对象的话务量进行预测，使得网络可以根据得到的话务预测量按需分配资源，有利于避免因资源分配不合理对业务的影响，从而提高系统性能。
图4示出了本申请实施例的另一用于预测话务量的方法400的示意性流程图。该方法400可以应用于图1所示的系统架构100，但本申请实施例不限于此。
S401，业务运营系统向网络管理系统发送订购无人机飞行的话务量预测服务的请求，相当于上述实施例中的第一消息，该请求中携带无人机业务需求信息，例如，最大用户数、时延、区域信息等，则对应地，网络管理系统接收该请求。
S402，网络管理系统通过与无人机业务对应的域管理系统进行交互，配置上述话务量预测服务的相关信息。
S403，网络管理系统向业务运营系统发送配置确认消息，表示上述话务量预测服务配置成功，则对应地，业务运营系统接收该配置确认消息。
可选地，S404～S406示出了业务运营系统进行无人机的业务量查询的过程。
S404，业务运营系统向网络管理系统发送无人机飞行意图，该无人机飞行意图具体可以包括飞行时间、出发地、目的地等信息，则对应地，网络管理系统接收该无人机飞行意图。
S405，网络管理系统根据上述无人机飞行意图，进行查询，从而确定话务量预测值。
S406，网络管理系统根据上述话务量预测值确定无人机飞行路线，并向业务运营系统发送该无人机飞行路线，则对应地，业务运行系统接收该无人机飞行路线。
可选地，S407～S410示出了业务运营系统进行无人机的业务量评估的过程。
S407，业务运营系统向网络管理系统发送无人机飞行路线，无人机飞行路线具体可以包括飞行时间、出发地、目的地、经过的飞行区域等信息，则对应地，网络管理系统接收该无人机飞行路线。
S408，网络管理系统根据上述无人机飞行路线，进行评估，确定经过的飞行区域的话务量是否能够支撑该无人机飞行任务，从而确定话务量评估结果。
S409，网络管理系统向业务运营系统发送该话务量评估结果，则对应地，业务运行系统接收该话务量评估结果。
可选地，在上述话务量评估结果为“否”的情况下，可以继续执行S410，即业务运营系统调整无人机飞行路线，继续进行评估，直到话务量评估结果为“是”为止。
本申请实施例的用于预测话务量的方法，通过网络管理系统配置无人机业务的话务量预测服务，使得业务运营系统可以根据飞行任务确认合理的飞行路线，提高网络资源的使用率。
应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
上文中结合图1至图4，详细描述了根据本申请实施例的用于预测话务量的方法，下面将结合图5至图7，详细描述根据本申请实施例的装置。
图5示出了本申请实施例提供的装置500。该装置500可以是第一管理设备，也可以是能够支持第一管理设备实现其功能的装置，例如是可以用于第一管理设备中的芯片或芯片系统。该装置500包括：收发单元510和处理单元520。进一步地，该收发单元510可以包括接收单元和发送单元，其中接收单元用于执行下述收发单元510对应的接收流程，发送单元用于执行下述收发单元510对应的发送流程。
该收发单元520用于：接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；该处理单元520用于：根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量。
可选地，所述话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
可选地，所述预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
可选地，所述处理单元520还用于：在根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
可选地，所述处理单元520具体用于：当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测周期时，采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
可选地，所述收发单元510还用于：向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
可选地，所述收发单元510还用于：接收来自所述第二管理设备的第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
可选地，所述收发单元510还用于：接收来自所述第二管理设备的第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；所述处理单元520还用于：根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值；所述收发单元510还用于：向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
应理解，这里的装置500以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以指应用特有集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中，本领域技术人员可以理解，装置500可以具体为上述实施例中的终端设备或网络设备，装置500可以用于执行上述方法实施例中与第一管理设备对应的各个流程和/或步骤，为避免重复，在此不再赘述。
图6示出了本申请实施例提供的装置600。该装置600可以是第二管理设备，也可以是能够支持第二管理设备实现其功能的装置，例如是可以用于第二管理设备中的芯片或芯片系统。该装置600包括：发送单元610和接收单元620。
该发送单元610用于：向第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；该接收单元620用于：接收来自所述第一管理设备的话务预测量。
可选地，所述话务类型包括下列至少一个：用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
可选地，所述预测对象包括下列至少一个：业务、网络、网元、网络功能、或小区。
可选地，所述接收单元620具体用于：接收来自所述第一管理设备的第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
可选地，所述发送单元610具体用于：向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；所述接收单元620具体用于：接收来自所述第一管理设备的第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
可选地，所述发送单元610具体用于：向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；所述接收单元620具体用于：接收来自所述第一管理设备的第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
应理解，这里的装置600以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以指应用特有集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中，本领域技术人员可以理解，装置600可以具体为上述实施例中的终端设备或网络设备，装置600可以用于执行上述方法实施例中与第一管理设备对应的各个流程和/或步骤，为避免重复，在此不再赘述。
上述各个方案的装置500具有实现上述方法中第一管理设备执行的相应步骤的功能；装置600具有实现上述方法中第二管理设备执行的相应步骤的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块；例如发送单元和接收单元可以由通信接口替代，其它单元，如处理单元等可以由处理器替代，分别执行各个方法实施例中的收发操作以及相关的处理操作。在本申请实施例中，通信接口可以是电路、模块、总线、总线接口、收发器等可以实现通信功能的装置。
在本申请的实施例，图5和图6中的装置也可以是芯片或者芯片系统，例如：片上系统(system on chip，SoC)。对应地，接收单元和发送单元可以是该芯片的收发电路，在此不做限定。
图7示出了本申请实施例提供的另一装置700。该装置700包括处理器710、收发器720。可选地，该装置700还可以包括存储器750。可选地，存储器750可以包括于处理器710中。其中，处理器710、收发器720和存储器750通过内部连接通路互相通信，存储器750用于存储指令，处理器710用于执行存储器750存储的指令，以实现本申请实施例提供的方法。
在一种可能的实现方式中，装置700用于执行本申请实施例提供的方法中第一管理设备对应的各个流程和步骤。
其中，处理器710用于：通过收发器720接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；根据所述预测需求信息，确定所述话务类型对应的话务量。
在一种可能的实现方式中，装置700用于执行本申请实施例提供的方法中第二管理设备对应的各个流程和步骤。
其中，处理器710用于：通过收发器720向第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；通过收发器720接收来自所述第一管理设备的话务预测量。
应理解，装置700可以具体为上述实施例中的第一管理设备或第二管理设备，并且可以用于执行上述方法实施例中与第一管理设备或第二管理设备对应的各个步骤和/或流程。可选地，存储器750可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。处理器710可以用于执行存储器中存储的指令，并且当处理器710执行存储器中存储的指令时，处理器710用于执行上述与该第一管理设备或第二管理设备对应的方法实施例的各个步骤和/或流程。
应理解，在本申请实施例中，上述装置的处理器可以是中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器执行存储器中的指令，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述任意一个实施例的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机可读介质，该计算机可读介质存储有程序代码，当该程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图2至图4所示实施例中任意一个实施例的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种系统，其包括前述的一个或多个终端设备以及一个或多个网络设备。
在本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a、b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例中描述的各方法步骤和单元，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各实施例的步骤及组成。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请实施例中，在无逻辑矛盾的前提下，各实施例之间可以相互引用，例如方法实施例之间的方法和/或术语可以相互引用，例如装置实施例之间的功能和/或术语可以相互引用，例如装置实施例和方法实施例之间的功能和/或术语可以相互引用。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
本申请实施例提供的方法中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、网络设备、用户设备或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机可以存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如，SSD)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (34)

1.一种用于预测话务量的方法，其特征在于，包括：
第一管理设备接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；
所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，包括：
当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测周期时，所述第一管理设备采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，所述方法还包括：
所述第一管理设备根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：
所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：
所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；
所述第一管理设备根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之后，所述方法还包括：
所述第一管理设备接收来自所述第二管理设备的第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；
所述第一管理设备根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值；
所述第一管理设备向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述话务类型包括下列至少一个：
用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预测对象包括下列至少一个：
业务、网络、网元、网络功能、或小区。
8.一种用于预测话务量的方法，其特征在于，包括：
第二管理设备向第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，所述话务预测量是所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定的所述话务类型对应的话务预测量，
其中，当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，所述话务预测量是所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测周期时，所述话务预测量是所述第一管理设备采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，所述话务预测量是所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：
所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
11.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，在所述第二管理设备向第一管理设备发送第一消息之后，所述方法还包括：
所述第二管理设备向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的话务预测量，包括：
所述第二管理设备接收来自所述第一管理设备的第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
12.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述话务类型包括下列至少一个：
用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
13.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述预测对象包括下列至少一个：
业务、网络、网元、网络功能、或小区。
14.一种装置，其特征在于，包括：
收发单元，用于接收来自第二管理设备的第一消息，所述第一消息用于请求第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；
处理单元，用于根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，
其中，所述处理单元具体用于：当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测周期时，采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：
在根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
17.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
接收来自所述第二管理设备的第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；
根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
18.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
接收来自所述第二管理设备的第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；
所述处理单元还用于：
根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值；
所述收发单元还用于：
向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
19.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述话务类型包括下列至少一个：
用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
20.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述预测对象包括下列至少一个：
业务、网络、网元、网络功能、或小区。
21.一种装置，其特征在于，包括：
发送单元，用于向第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；
接收单元，用于接收来自所述第一管理设备的话务预测量，所述话务预测量是所述第一管理设备根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，
其中，当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，所述话务预测量是所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测周期时，所述话务预测量是所述第一管理设备采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，
当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，所述话务预测量是所述第一管理设备按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定的所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述接收单元具体用于：
接收来自所述第一管理设备的第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量。
23.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述发送单元具体用于：
向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；
所述接收单元具体用于：
接收来自所述第一管理设备的第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量。
24.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述发送单元具体用于：
向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；
所述接收单元具体用于：
接收来自所述第一管理设备的第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果。
25.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述话务类型包括下列至少一个：
用户数、用户分布、用户激活比、覆盖、吞吐量、无线资源控制RRC连接数、物理资源块PRB数量、PRB使用率、或负载情况。
26.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述预测对象包括下列至少一个：
业务、网络、网元、网络功能、或小区。
27.一种装置，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的指令，当所述指令被运行时，使得所述装置执行权利要求1至13中任一项所述的方法。
28.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1至13中任一项所述的方法。
29.一种芯片系统，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片系统的通信设备执行权利要求1至13中任一项所述的方法。
30.一种通信系统，其特征在于，包括：第一管理设备和第二管理设备；
所述第二管理设备用于：向所述第一管理设备发送第一消息，所述第一消息用于请求所述第一管理设备进行话务量预测，所述第一消息包括预测对象、话务类型和预测需求信息，所述预测需求信息包括预测粒度和/或预测周期，其中，所述预测粒度包括下列至少一个：预测区域、预测业务类型、预测切片、预测小区、预测陆上公用移动通信网PLMN、或预测租户；
所述第一管理设备用于：接收所述第一消息，并根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量，向所述第二管理设备发送所述话务预测量；
其中，所述第一管理设备具体用于：当所述预测需求信息包括所述预测粒度时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测周期时，采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；或者，当所述预测需求信息包括所述预测粒度和所述预测周期时，按照所述预测粒度采集话务量，并根据采集到的话务量，确定所述预测粒度下、所述预测周期内、所述话务类型对应的话务预测量；
所述第二管理设备还用于：接收所述话务预测量。
31.根据权利要求30所述的通信系统，其特征在于，所述第一管理设备用于：在根据所述预测需求信息，针对所述预测对象，确定所述话务类型对应的话务预测量之前，根据所述第一消息，在所述预测对象的管理对象下配置话务量预测服务信息，所述话务量预测服务信息用于指示按照所述预测需求信息对所述话务类型的话务量进行预测，所述话务量预测服务信息包括所述话务类型和所述预测需求信息。
32.根据权利要求30或31所述的通信系统，其特征在于，所述第一管理设备还用于：向所述第二管理设备发送第二消息，所述第二消息用于表示话务量预测结果，所述第二消息携带所述话务类型对应的至少一个话务预测量；
所述第二管理设备还用于：接收所述第二消息。
33.根据权利要求30或31所述的通信系统，其特征在于，所述第二管理设备还用于：向所述第一管理设备发送第三消息，所述第三消息用于请求所述第一管理设备返回话务预测量，所述第三消息携带查询对象的信息和查询粒度的信息；
所述第一管理设备还用于：接收所述第三消息，并根据所述第三消息，向所述第二管理设备发送第四消息，所述第四消息用于表示所述查询对象在所述查询粒度下的话务预测量；
所述第二管理设备还用于：接收所述第四消息。
34.根据权利要求30或31所述的通信系统，其特征在于，所述第二管理设备还用于：向所述第一管理设备发送第五消息，所述第五消息请求进行话务量评估，所述第五消息携带评估对象的信息、评估时间的信息和话务量需求值；
所述第一管理设备还用于：接收所述第五消息，并根据所述第五消息，判断所述评估对象是否能够在所述评估时间满足所述话务量需求值，向所述第二管理设备发送第六消息，所述第六消息用于表示所述话务量评估的结果；
所述第二管理设备还用于：接收所述第六消息。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113056016B (zh) * 2021-03-17 2022-07-12 中国联合网络通信集团有限公司 一种共建共享的资源块配置方法和接入网设备
CN113723665A (zh) * 2021-07-20 2021-11-30 山东环维通讯科技有限公司 一种呼叫中心话务预测方法以及具有该方法的设备及装置
WO2024063678A1 (en) * 2022-09-19 2024-03-28 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Determining a configuration of a wireless network
WO2024217661A1 (en) * 2023-04-17 2024-10-24 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Technique for subscriber number estimation in a network analytics context
CN118964219B (zh) * 2024-10-18 2025-02-28 恒丰银行股份有限公司 一种用于非功能测试的测试资源管理方法、设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104901827A (zh) * 2014-03-07 2015-09-09 中国移动通信集团安徽有限公司 一种基于用户业务结构的网络资源评估方法及装置
CN105873087A (zh) * 2015-01-22 2016-08-17 中国移动通信集团浙江有限公司 一种网络指标预测方法、装置及电子设备
CN106469332A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据处理方法及装置
CN107301466A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 中国移动通信集团四川有限公司 对业务负载及资源配置与性能关系的预测方法及预测系统

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6272450B1 (en) * 1998-06-16 2001-08-07 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Cellular network traffic simulator (cents)
JP3647677B2 (ja) * 1999-07-26 2005-05-18 富士通株式会社 ネットワークのシミュレーションモデル生成装置、その方法、及びその方法を実現するプログラムを記録した記録媒体
FI113329B (fi) * 2002-02-15 2004-03-31 Validitas Oy Laite pakettikytkentäisen solukkoradioverkon testaamiseksi
US7561876B2 (en) * 2003-02-21 2009-07-14 Groundhog Technologies Inc. System with user interface for network planning and mobility management optimization in a mobile communication network and method thereof
DE10344346A1 (de) * 2003-09-24 2005-04-28 Siemens Ag Verfahren zur Laststeuerung in einem Paketdatennetz
US8391248B2 (en) * 2003-11-28 2013-03-05 Telecom Italia S.P.A. Method for evaluating the performances of a mobile telephony network
CN1894893A (zh) * 2003-12-16 2007-01-10 株式会社Ntt都科摩 通信系统、通信方法、网络负载预测节点以及网络结构管理节点
US20090319247A1 (en) * 2008-06-18 2009-12-24 Eads Na Defense Security And Systems Solutions Inc Systems and Methods for A Simulated Network Environment and Operation Thereof
US20140046645A1 (en) * 2009-05-04 2014-02-13 Camber Defense Security And Systems Solutions, Inc. Systems and methods for network monitoring and analysis of a simulated network
CN101778400B (zh) * 2010-01-08 2012-06-27 哈尔滨工业大学 基于数据库的话务量分析与预测系统及使用该系统的话务量预测方法
US20120020216A1 (en) * 2010-01-15 2012-01-26 Telcordia Technologies, Inc. Cognitive network load prediction method and apparatus
US9204319B2 (en) * 2014-04-08 2015-12-01 Cellco Partnership Estimating long term evolution network capacity and performance
CN103987056A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 南京华苏科技有限公司 基于大数据统计模型的无线网络话务量预测方法
US9930548B2 (en) * 2014-12-01 2018-03-27 Verizon Patent And Licensing Inc. Identification of wireless communication congestion
US10506457B2 (en) * 2015-09-30 2019-12-10 Telecom Italia S.P.A. Method for managing wireless communication networks by prediction of traffic parameters
CN108476406A (zh) * 2016-01-08 2018-08-31 瑞典爱立信有限公司 用于包括网络分片的网络中的接入控制
US11197202B2 (en) * 2016-02-17 2021-12-07 Nec Corporation System and method for operating a wireless network
US20170339022A1 (en) * 2016-05-17 2017-11-23 Brocade Communications Systems, Inc. Anomaly detection and prediction in a packet broker
KR102277946B1 (ko) * 2017-03-17 2021-07-16 삼성전자주식회사 차량의 무선 통신을 지원하기 위한 방법들 및 장치들
US10735273B2 (en) * 2017-07-31 2020-08-04 Accenture Global Solutions Limited Using machine learning to make network management decisions
US10582526B2 (en) * 2017-11-30 2020-03-03 Verizon Patent And Licensing Inc. System and method for measuring end-to-end channel capacity entropy
US11121957B2 (en) * 2018-12-28 2021-09-14 Intel Corporation Dynamic quality of service in edge cloud architectures
EP3949152A4 (en) * 2019-04-01 2022-07-13 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ.) BASE STATIONS AND METHODS FOR WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104901827A (zh) * 2014-03-07 2015-09-09 中国移动通信集团安徽有限公司 一种基于用户业务结构的网络资源评估方法及装置
CN105873087A (zh) * 2015-01-22 2016-08-17 中国移动通信集团浙江有限公司 一种网络指标预测方法、装置及电子设备
CN106469332A (zh) * 2015-08-19 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据处理方法及装置
CN107301466A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 中国移动通信集团四川有限公司 对业务负载及资源配置与性能关系的预测方法及预测系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Study of Enablers for Network Automation for 5G (Release 16);3GPP TSG SSA;《3GPP TSG SSA TR 23.791 V1.0.0》;20180930;第13、25-27页 *

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