支持原生数据分析能力的5G核心网架构增强研究

任 驰，马瑞涛，穆 佳（中国联通研究院，北京 100048）

0 引言

移动网数据分析的需求由来已久，相关的工作也在4G 时代随着网络复杂度的提升以及应用的持续发展形成了较为完善的需求体系和应用方案。但随着移动网络的不断演进，移动业务也开始呈现出爆炸性发展的趋势，新场景、新业务层出不穷，对网络提出了越来越多、越来越复杂的资源管理和调度需求，而传统的网络数据分析往往需要通过外部的平台、硬件等非原生能力实现，系统的部署方案复杂，自动化程度相对较低，影响了后续决策调整和资源调度的实时性。

5G 网络面向更极致的业务体验，高速率、低时延以及高密度的部署场景，传统的数据分析架构已经很难满足对应的业务需求。而5G 核心网基于更灵活和轻量化的模块化、服务化架构设计，为网元间直接的数据采集和集成提供了可能，并为未来针对不同场景进行扩展和定制留下了空间，因此5G核心网原生数据分析能力的提出是水到渠成。在此背景下，3GPP 在Rel-16 和Rel-17 阶段设计了基于网络数据分析功能（Network Data Analytics Function，NWDAF）的5G 核心网数据分析架构，并定义了一系列的数据采集、存储、分析和管理的功能和流程，以满足5G整体网络发展下更快速和实时的网络自动化管理和优化需求。

1 整体架构概述

1.1 基础架构要求

为满足移动网络日益丰富的业务需求，支持虚拟化架构下5G 网络的动态、灵活和弹性的部署形态，3GPP 定义了NWDAF 及以其为核心的一系列数据采集、分析、存储和协调框架，以实现5G核心网内生的数据采集和分析能力，进而通过NWDAF 体系实现灵活、实时的网络及业务优化决策及网络资源动态调整。如5G 网络可以通过数据分析掌握特定时间段内特定区域的网络负载情况并作出拥塞预测，从而向应用服务器提供网络拥塞预警，为应用侧更新应用管理策略提供参考（比如自动驾驶类业务在接收到此类预警后重新规划路线绕开潜在的网络拥塞区域，或在进入可能出现网络拥塞的区域前降低自动驾驶等级）。NWDAF 可以使用服务化接口提供对应的服务，向服务消费者提供所需的数据分析能力，并可以通过其他服务化网元（如AMF、SMF）开放的服务化接口进行数据分析所必须的数据采集工作。

在部署形态层面，特定区域内（如PLMN 内）可能存在一个中心NWDAF和多个下级NWDAF的架构，甚至可以存在多级的/树状的部署架构。依据不同的应用和部署需求，下级NWDAF 可能独立部署，也可能和其他网元合设以支持灵活快速的数据实时采集能力。多NWDAF部署架构下，多个层级NWDAF可能分别支持不同的分析ID（Analytics ID）或服务于不同的服务区 域（NWDAF Serving Area），并 通 过 中 心/上 级NWDAF进行数据的统一分析管理。

在实际的数据采集和分析过程中，NWDAF 可以通过其开放的服务化接口直接接收来自NWDAF 服务消费者的分析请求并返回分析结果，或向数据源NF请求所需要的原始数据信息，其交互过程遵循服务化架构的通用标准流程，所对应的系统架构如图1所示。

图1 基于NWDAF直接交互模式的数据分析架构

在请求或订阅数据分析时，NWDAF 服务消费者可以在分析请求或分析订阅消息中详细描述分析的对象以及其他指导NWDAF 进行数据采集和数据分析的控制参数，这些控制参数可能包括（但不限于）：

a）以分析ID（Analytics ID）标记的请求的分析类型（如NF性能分析、UE异常行为分析等）。

b）分析报告目标。指示所请求的分析信息的对象，如特定的一个UE或一组UE，也可以针对所有UE。

c）报告门限。指示触发NWDAF 通知的条件，如某事件发生次数超出特定取值等。

d）分析目标时段。以一个包含开始时间和结束时间的时间间隔表达，如果时间间隔的开始时间和结束时间属于过去，则表示该请求是一个针对过去信息进行统计的请求，而属于未来则表示该请求是一个针对未来情况进行预测的请求。

e）分析输出策略。指示针对请求的分析，需要优先保障分析的准确性要求或分析输出的时间要求，如果是前者，则准确性未达到要求前，即使达到了请求中所要求的时间，NWDAF 也不会反馈分析信息，如果是后者则会严格遵循NWDAF 服务消费者指示的时间要求（时间间隔或时间周期）。

需要注意的是，为了不限制实际应用中的灵活性和可扩展性，3GPP所定义的要求只针对系统架构和接口交互的能力，而不涉及数据分析、模型训练算法的要求，具体的算法可以基于不同的应用需求和应用场景进行灵活的配置和管理。

NWDAF 可以通过调用如表1 所示的数据开放服务，从对应的数据源进行数据采集。

表1 数据源NF及其支持的数据开放服务

1.2 NWDAF能力分解

NWDAF 可以具备数据分析能力或模型训练能力之一，也可以同时具备2种能力，在这样的逻辑功能分解要求下，可将支持不同能力的NWDAF 视作不同的逻辑功能模块，分别为：

a）分析逻辑功能（AnLF）。包含分析逻辑功能（AnLF）的NWDAF 可以进行数据的推理，生成分析信息（如基于分析消费者的请求或订阅生成针对过往的统计分析，或针对未来的预测信息），并将分析信息作为其所提供的服务开放给分析消费者。

b）模型训练逻辑功能（MTLF）。包含模型训练逻辑功能（MTLF）的NWDAF 可以针对初始分析模型进行训练，并将完成训练的分析模型提供给AnLF使用。

分析服务的消费者可以基于服务化架构下的NF发现和选择机制通过NRF 发现支持所需能力的NWDAF（AnLF 能力、MTLF 能力，或同时支持2 种能力），在此基础上，NWDAF 还会将其所支持的分析ID（Analytics ID）、服务区域等信息作为NF 资料（Profile）的一部分注册到NRF 中，以支持分析服务消费者能够找到一个具体的NWDAF。

2 数据管理及分析增强要求

2.1 概述

为满足灵活的数据采集和存储管理能力，提升基于NWDAF 的数据分析系统的数据采集和分析效率，在NWDAF 的基础架构和功能分解要求的基础上，3GPP进一步定义了以下数据管理增强架构要求。

a）基于DCCF（Data Collection Coordination Func⁃tion）/MFAF（Messaging Framework Adaptor Function）的数据采集/分发协调框架。

b）基于ADRF（Analytics Data Repository Function）的数据存储和检索框架。

下文将分别介绍数据采集和分发协调，以及数据存储管理对应的系统架构和功能增强要求。

2.2 数据采集和分发的协调

2.2.1 数据协调架构

在直接通信模式（图1）的基础上，网络也可能通过基于DCCF/MFAF 的数据采集协调框架完成对应的数据或分析请求流程。DCCF 可以记录经过其所处理的每一个数据采集或分析请求流程以及后续的处理过程，从而避免不同的NWDAF 向同一个数据源重复采集相同的数据，或在某一分析请求已经完成并被返回给分析服务消费者后，不同的分析服务消费者请求同样范围的分析时重复相同的数据采集、分析和反馈流程。

基于DCCF/MFAF的数据协调架构如图2所示。

2.2.2 数据采集协调

在部署DCCF 的场景下，数据或分析消费者可以基于其本地配置选择直接向数据源或NWDAF 请求原始数据和分析数据，或是将数据/分析请求消息发送给DCCF，由DCCF 根据请求中所包含的信息判断数据采集和分析状态，并在需要时选择合适的数据源或NWDAF 执行对应的数据采集或分析请求流程。DC⁃CF 会持续地跟踪其所管理的处于活跃状态的数据处理过程，即DCCF 记录每一个独立的数据采集和数据分析流程，将其组成一个列表并在数据处理的过程中持续维护这个列表的状态。需要注意的是，在NWDAF 直接向数据源请求数据的情况下，NWDAF 也可以选择将其所进行的数据采集的相关信息（如数据源类型，所调用的服务，使用的Analytics ID 或Event ID，时间/地理范围等）注册到DCCF 中，以备DCCF 在未来进行查询和匹配，避免重复的数据采集和分析过程。

图2 基于DCCF框架的数据分析架构

理论上，一个DCCF 可以同时服务多个数据消费者或从多个数据源进行数据采集，但在实际的应用中还是建议一个数据消费者或数据源只和一个DCCF 或DCCF 组（DCCF Set）关联，如果DCCF 和数据消费者或数据源部署了多对多的关系，不同的DCCF 仍可能重复的从同一个数据源采集数据，这样就违背了数据采集协调框架设计的初衷。

2.2.3 数据分发协调

在应用了DCCF/MFAF 框架（图2）的情况下，原始数据和分析数据的采集和分发由DCCF/MFAF 统一进行协调和管理，系统可以通过2种方式进行数据协调，即：

a）由DCCF直接进行数据分发管理。

b）由消息框架（Messaging Framework）通过MFAF进行数据分发。

在通过DCCF 进行数据分发管理的情况下，数据源提供的原始数据或NWDAF 提供的分析数据将发送给DCCF 而不是直接发送给消费者NF，并由DCCF 基于之前收到的数据或分析请求统一协调并分发给对应的消费者NF，DCCF 也可以配置将所收到的数据存储在ADRF中以供未来检索和使用。

在原始数据分发协调的情况下，在向数据消费者进行数据分发之前，DCCF 可以基于数据消费者的数据采集请求消息中所包含的数据格式化指示和数据预处理指示进行对应的数据处理工作。其中，数据格式化指示中的信息指明DCCF 应在何时向数据请求者发送数据通知，如：是否缓存并定时发送数据通知，是否将多条数据通知合并在一条消息中发送，或当数据消费者同时请求了多个事件通知时，是否只有在所有事件均发生时才会向数据消费者发送通知。而数据预处理指示则指示DCCF 需将多个通知消息中所包含的数据进行提炼和归纳并形成统一的数据报告，并在向数据消费者发送的数据通知中以一个数据报告取代多个数据通知消息，减少所需要发送的数据量，降低对应接口的数据流量负荷。

在消息框架通过MFAF 进行数据分发管理的情况下，将由消息框架进行数据的格式化和预处理。需要说明的是，消息框架是针对数据采集和分发的可扩展需求所定义的支持非3GPP 协议的功能实体，因此不能直接和3GPP 网元功能进行交互，为此3GPP 定义了支持消息框架和3GPP 系统间协议转换和消息交互的消息框架适配器功能MFAF，MFAF通过服务化接口提供对应的服务分别向数据消费者和DCCF 进行交互。在实际的应用中，NF消费者的数据或分析请求仍发送给DCCF，由DCCF 在判断数据采集状态并确定需要发起新的请求后指示MFAF 进行数据采集，在DCCF 向MFAF 发送的指示消息中包含足够的信息以支持消息框架识别从数据源处获取的数据并进行数据格式化和数据预处理。消息框架完成数据处理后将其提供给MFAF，并由MFAF 根据DCCF 的指示将数据通知给数据的消费者。

2.3 数据存储管理

2.3.1 数据存储架构

ADRF 是为实现统一的原始数据和分析数据的存储和管理所定义的网络功能实体，ADRF 可以作为数据的消费者从DCCF/MFAF 或其他控制面NF 获取数据，也可以作为数据源由DCCF/MFAF 或NWDAF 从中检索并获取数据。

基于ADRF的数据存储架构如图3所示。

图3 基于ADRF的分析数据存储架构

2.3.2 数据存储要求

ADRF 通过对外开放的服务化接口提供对应的服务以实现数据（原始数据和已经完成分析的分析结果数据）的存储管理，NWDAF 或DCCF/MFAF 可以调用ADRF 的数据管理服务请求将已采集到或已完成分析的数据存储在ADRF 中，也可以在采集或分析数据的过程中预先判断之后收到的数据是否需要存储在ADRF 中，在后一种情况下NWDAF 或DCCF 将在收到分析数据或数据消费者发来的请求时，通过数据存储订阅请求预先要求ADRF 向其进行订阅，并在完成数据采集或数据分析后通知ADRF，触发ADRF 向其获取并存储对应的原始数据或分析数据。

在数据检索和获取方面，数据消费者可以向ADRF 直接请求所需要的特定时间窗口内的原始数据或分析数据，这个时间窗口一般为一个过去的时间段，由ADRF 确定数据的可用性后将其提供给数据消费者，如果所请求的数据尚未存储在ADRF 中，ADRF也可以指示对应的功能实体进行数据的获取活动。针对尚未产生的数据（即目标时间段为未来的时间），数据消费者通过订阅的方式向ADRF 进行数据的请求，进而触发ADRF 向对应的数据管理者进行数据订阅。

ADRF 也可能和其他NF 合设部署，在此情况下，如果ADRF 直接从与其合设的NF处获取了数据，其应将获取的数据情况注册到DCCF中，以备DCCF未来协调调用。

3 典型应用场景分析

3.1 概述

在向NWDAF 请求获取数据分析信息时，NWDAF服务消费者会在请求或订阅消息中指示所期望的分析场景，这些分析场景以不同的Analytics ID 进行标记，3GPP 系统在当前阶段支持的分析场景如表2 所示。

表2 5GC支持的分析ID（Analytics ID）列表

下文以UE 通信分析为例对典型事件分析进行介绍。

3.2 UE通信分析

UE通信分析的目标为支持更优化的针对UE业务的网络行为，包括灵活提供定制化的移动性管理策略，优化的流量路由管理，改善QoS及非激活定时器管理策略等。NWDAF 通过分析UE 的通信模式以及用户面流量模型，向5GC 中的其他NF 提供分析结果，作为后续执行优化策略的输入信息。

针对UE 通信分析，NWDAF 所需要采集的数据以及对应的数据源如表3所示。

经过NWDAF 的分析，NWDAF 可以向消费者提供UE 相关的统计信息或预测信息，针对统计分析的情况，NWDAF输出的分析结果如表4所示。

表3 UE通信分析所需的输入信息

表4 UE通信的统计分析输出信息

针对预测分析的情况，NWDAF 输出的分析结果和统计的基本相同，并在此基础上标明NWDAF 对分析结果的概率论断信息，提供分析的置信度作为NWDAF服务消费者后续决策的参考。

4 结束语

本文根据3GPP 相关标准的要求，重点分析了5G核心网原生数据分析的系统架构和功能增强要求，讨论了以NWDAF 为核心，以DCCF/MFAF 和ADRF 为辅助的数据管理框架，并以UE 通信分析为例介绍了典型的数据分析场景和主要数据的获取和输出要求。

当前阶段，3GPP 在Rel-16 和Rel-17 阶段仅提出了部分分析场景（见表2）对应的解决方案，而在实际的应用中，基于不同的网络部署方式和应用管理需求，对应的分析需求显然远不止限于规范定义的场景。3GPP 规范只是提供了基本的系统框架和不同场景的分析思路，在后续的部署和实践中则需要基于不同的需求和场景，参考该框架进一步思考如何提升NWDAF 架构的可扩展性和泛用性，推动NWDAF 架构和运营商已有的分析平台以及OSS/BSS 系统结合，以构建通用的、全场景的5G 网络原生的数据分析能力，真正实现网络整体的自动化管理和优化。