信令控制方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品与流程

1.本技术涉及通信技术领域，特别是涉及一种信令控制方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。


背景技术：

2.随着通信技术的发展，对网络通信的高速率、低时延、高可靠性的通信要求越来越高。随之出现的，网络通信的注册请求也越来越多，对于核心网设备来说，若短时间内接收到大量终端同时发起的注册请求，则极大可能会出现信令过载的问题，形成浪涌注册；而浪涌注册会造成业务处理异常。
3.传统技术中，运维人员手动设置核心网设备的信令容量阈值，并持续监控核心网设备的实际信令负载，在核心网设备出现信令过载的情况下，人工应急介入调整信令容量阈值。
4.然而，传统的对于信令过载的处理方法，存在效率低的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对信令过载的处理效率的信令控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种信令控制方法。该方法包括：
7.根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况；
8.根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；
9.若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载。
10.在其中一个实施例中，根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，包括：
11.将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过预设信令负载预测模型对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数；预设信令负载预测模型为基于信令处理网元的历史各个时段的信令负载指标参数训练得到。
12.在其中一个实施例中，信令负载指标参数包括至少一种指标参数，信令负载预测模型包括与各指标参数分别对应的指标参数预测模型；将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过预设信令负载预测模型对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，包括：
13.针对信令负载指标参数中的各指标参数，确定与指标参数对应的目标指标参数预测模型；
14.将信令处理网元在当前时段内的指标参数，输入至目标指标参数预测模型中，通过目标指标参数预测模型对信令处理网元在下一时段的指标参数进行预测处理，得到指标参数对应的预测指标参数。
15.在其中一个实施例中，根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载，包括：
16.根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果；
17.根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。
18.在其中一个实施例中，根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载，包括：
19.若存在至少一个指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载，则确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载。
20.在其中一个实施例中，指标参数包括请求消息，根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果，包括：
21.针对各请求消息，比较请求消息对应的预测请求消息数量是否大于或等于请求消息对应的请求消息阈值；
22.若请求消息对应的预测请求消息数量大于或等于请求消息对应的请求消息阈值，则确定请求消息在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
23.在其中一个实施例中，指标参数包括活动用户，根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果，包括：
24.针对各活动用户，比较活动用户对应的预测活动用户数量是否小于或等于活动用户对应的活动用户阈值；
25.若活动用户对应的预测活动用户数量小于或等于活动用户对应的活动用户阈值，则确定活动用户在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
26.在其中一个实施例中，若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载，包括：
27.若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则向信令转发网元发送第一信令流控请求，以指示信令转发网元减少向信令处理网元发送的信令数据；
28.向入口网元发送第二信令流控请求，以指示入口网元减少向信令处理网元发送的信令数据。
29.在其中一个实施例中，第一信令流控请求中包括信令转发网元单位时间内的出向流控值，第二信令流控请求中包括入口网元单位时间内的出向流控值，单位时间内的出向流控值与信令过载程度呈负相关。
30.在其中一个实施例中，入口网元包括4g入口网元、5g入口网元和volte入口网元，
volte入口网元的信令流控优先级大于4g入口网元和5g入口网元的信令流控优先级。
31.第二方面，本技术还提供了一种信令控制装置。该装置包括：
32.预测模块，用于根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况；
33.确定模块，用于根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；
34.执行模块，用于若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载。
35.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中的信令控制方法的步骤。
36.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的信令控制方法的步骤。
37.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的信令控制方法的步骤。
38.上述信令控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，服务器根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数；接着，根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载；其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况。也就是说，本技术中，在对信令处理网元的信令过载进行处理时，是通过信令处理网元当前时段的信令负载指标参数来预测下一时段的预测信令负载指标参数，并基于下一时段的预测信令负载指标参数来判断下一时段是否会出现信令过载情况；也即，本技术中能够对信令处理网元的信令过载情况进行提前预测，并在预测到信令处理网元在下一时段可能会出现信令过载时，提前采取信令流控策略来减少信令处理网元的信令负载，从而避免信令处理网元出现信令过载；相比于在信令处理网元已经出现信令过载才采取信令流控策略的方式而言，采用本技术的提前预测方式，能够更大程度地降低信令处理网元出现信令过载的概率，甚至能够确保信令处理网元不再出现信令过载情况；从而保证信令处理网元的稳定高效运行，大大提高了对信令处理网元出现的信令过载的处理效率。
39.另外，采用本技术中的方法，在网络通信的过程中，无需运维人员参与，也无需运维人员对信令处理网元进行实时监控，减少了人力投入；且相比于人为判断信令过载和人为调整信令容量的方法，采用本技术的方法，也能大大提高信令过载的处理效率。
附图说明
40.图1为传统的信令过载控制示意图；
41.图2为一个实施例中信令控制方法的应用环境图；
42.图3为一个实施例中信令控制方法的流程示意图；
43.图4为另一个实施例中信令控制方法的流程示意图；
44.图5为另一个实施例中信令控制方法的流程示意图；
45.图6为本技术提出的信令控制示意图；
46.图7为本技术提出的信令流控示意图；
47.图8为一个实施例中信令控制装置的结构框图；
48.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
49.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
50.本技术实施例提出的信令控制方法，适用于通信技术领域，尤其适用于网络技术与安全领域，其可以应用于4g/5g/volte等核心网场景。
51.承载网络中断恢复或容灾倒换、批量物联网终端被配置在同一时间接入网络等原因，会导致大量终端在短时间内同时发起注册请求，形成浪涌注册，为4g核心网中的归属用户服务器(home subscriber server，hss)/5g核心网中的统一数据管理(unified data management，udm)带来大量的信令负载；如信令负载超出hss/udm的处理能力上限，会造成业务消息的大量失败或丢弃处理，导致持续性地用户无4g/5g信号或者数据/呼叫/短信业务异常等。
52.参考图1所示，行业现有方法通常是由运维人员估算网络处理能力，在入口网元配置“静态”的信令容量阈值，防范浪涌注册。但“静态”阈值估算精度低，且无法适应网络处理能力动态变化(如网元故障引起的处理能力下降等)，需运维人员后续持续观测hss/udm信令负载指标数据，在需要时人工应急介入调整信令容量阈值。
53.具体地，运维人员根据运维经验估算网络整体处理能力，在长期演进语音承载(voice over long-term evolution，volte)、4g核心网(evolved packet core，epc)、5g核心网(5g core，5gc)的入口网元配置信令容量阈值，限制单位时间通过的注册信令，防范浪涌注册冲击；接着，运维人员观测hss、udm的信令负载相关指标数值，判断是否产生信令过载；如判断产生信令过载，运维人员应急介入，在volte、epc、5gc的入口网元调整信令容量阈值。
54.然而，传统地通过运维人员人工进行信令监控并对信令过载进行处理的方式，存在处理效率低的问题，不利于网络的高效运行。
55.基于此，本技术实施例提出了一种信令控制方法，基于网络数据分析功能(network data analytics function，nwdaf)对hss/udm的浪涌注册进行防护，无需人工参与，能够提高信令过载的处理效率。
56.本技术实施例提供的信令控制方法，可以应用于如图2所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信，该服务器104可以为核心网服务器，数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智
能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
57.在一个实施例中，如图3所示，提供了一种信令控制方法，以该方法应用于图2中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
58.步骤302，根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数。
59.其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况。例如：该信令负载指标参数可以包括但不限于信令处理网元接收到的请求消息、活动用户等指标参数；信令处理网元可以包括hss、udm等。
60.示例性地，服务器可以获取信令处理网元在当前时段内的各信令负载指标参数，并根据各信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的各信令负载指标参数分别进行预测处理，得到与各信令负载指标参数分别对应的各预测信令负载指标参数。
61.示例性地，针对各信令负载指标参数，服务器都可以根据当前时段内的信令负载指标参数以及历史各个时段内的信令负载指标参数，对下一时段的信令负载指标参数进行预测，从而得到与该信令负载指标参数对应的预测信令负载指标参数。
62.可选地，针对各信令负载指标参数，服务器可以根据历史各个时段内的信令负载指标参数，构建与该信令负载指标参数对应的预设信令负载预测模型；例如：可以基于历史各个时段内的信令负载指标参数对初始深度学习时序预测(temporal fusion transformers，简称tft)算法进行训练，从而得到与该信令负载指标参数对应的预设信令负载预测模型，形成指标推理预测能力。
63.基于此，服务器便可以将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过预设信令负载预测模型对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数。
64.进一步地，在信令负载指标参数包括至少一种指标参数的情况下，上述信令负载预测模型则包括与各指标参数分别对应的指标参数预测模型；那么，服务器在将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过预设信令负载预测模型对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，就可以包括：针对信令负载指标参数中的各指标参数，确定与指标参数对应的目标指标参数预测模型，接着，将信令处理网元在当前时段内的指标参数，输入至与指标参数对应的目标指标参数预测模型中，通过该目标指标参数预测模型对信令处理网元在下一时段的指标参数进行预测处理，得到指标参数对应的预测指标参数。
65.步骤304，根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。
66.示例性地，服务器可以基于信令负载指标参数对应的预设信令过载条件，来判断该预测信令负载指标参数是否满足该预设信令过载条件；若预测信令负载指标参数满足该预设信令过载条件，则可以说明信令处理网元在下一时段会出现信令过载；若预测信令负载指标参数不满足该预设信令过载条件，则可以说明信令处理网元在下一时段不会出现信令过载。
67.在信令负载指标参数包括多种指标参数的情况下，针对各指标参数，可以分别设置对应的预设信令过载条件；那么，在一种实现方式中，若存在一种预测信令负载指标参数满足与之对应的预设信令过载条件，则可以说明信令处理网元在下一时段会出现信令过载；在另一种实现方式中，若存在多种预测信令负载指标参数同时满足与之对应的预设信令过载条件，则可以说明信令处理网元在下一时段会出现信令过载。
68.需要说明的是，该多种预测信令负载指标参数可以包括同一类型的信令负载指标参数下的多种预测信令负载指标参数，如包括请求消息类型下的多种不同的请求消息；也可以包括不同类型的信令负载指标参数下的多种预测信令负载指标参数，如包括请求消息类型下的至少一种请求消息和活动用户类型下的至少一种活动用户。另外，无论是同一类型的信令负载指标参数下的多种预测信令负载指标参数，还是不同类型的信令负载指标参数下的多种预测信令负载指标参数，均可以包括相同信令处理网元的多种预测信令负载指标参数，如hss网元的多种预测信令负载指标参数；也可以包括不同信令处理网元的多种预测信令负载指标参数，如hss网元的至少一种预测信令负载指标参数和udm网元的至少一种预测信令负载指标参数；本技术实施例中对多种预测信令负载指标参数同时进行信令过载判断时所涉及到的各预测信令负载指标参数的种类组合不做具体限定。
69.步骤306，若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载。
70.其中，信令流控流程用于对信令处理网元所接收到的信令进行限制，以减小信令处理网元的信令负载。示例性地，该信令流控流程可以包括对核心网中的入口网元的信令容量阈值进行修改，以降低入口网元输出的信令流量，从而降低信令处理网元所接收到的信令流量，减小信令处理网元的信令负载。
71.示例性地，服务器可以在确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载的情况下，可以执行信令流控流程，向核心网中的入口网元发送信令流控请求，以指示入口网元减少向信令处理网元所发送的信令流量。
72.上述信令控制方法中，服务器根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数；接着，根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载；其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况。也就是说，本技术中，在对信令处理网元的信令过载进行处理时，是通过信令处理网元当前时段的信令负载指标参数来预测下一时段的预测信令负载指标参数，并基于下一时段的预测信令负载指标参数来判断下一时段是否会出现信令过载情况；也即，本技术中能够对信令处理网元的信令过载情况进行提前预测，并在预测到信令处理网元在下一时段可能会出现信令过载时，提前采取信令流控策略来减少信令处理网元的信令负载，从而避免信令处理网元出现信令过载；相比于在信令处理网元已经出现信令过载才采取信令流控策略的方式而言，采用本技术的提前预测方式，能够更大程度地降低信令处理网元出现信令过载的概率，甚至能够确保信令处理网元不再出现信令过载情况；从而保证信令处理网元的稳定高效运行，大大提高了对信令处理网元出现的信令过载的处理效率。
73.另外，采用本技术中的方法，在网络通信的过程中，无需运维人员参与，也无需运
维人员对信令处理网元进行实时监控，减少了人力投入；且相比于人为判断信令过载和人为调整信令容量的方法，采用本技术的方法，也能大大提高信令过载的处理效率。
74.图4为另一个实施例中信令控制方法的流程示意图。本实施例涉及的是服务器根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载的一种可选的实现过程，在上述实施例的基础上，如图4所示，上述步骤304包括：
75.步骤402，根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果。
76.其中，预测指标参数可以用于表征信令处理网元在下一时段的信令负载情况，如该预测指标参数可以包括下一时段的请求消息数量、下一时段的活动用户数量等；请求消息数量越多，可以说明下一时段的信令负载越大，可能出现信令过载；活动用户数量越少，也可以说明下一时段的信令负载越大，可能出现信令过载。
77.可选地，对于不同的指标参数，可以分别设置不同的指标过载阈值，用于对不同的预测指标参数进行信令过载的判断。
78.基于此，针对各指标参数，服务器可以根据该指标参数对应的预测指标参数以及该指标参数对应的指标过载阈值，来判断该指标参数在下一时段是否会出现信令过载，从而得到信令过载结果。
79.示例性地，在指标参数包括请求消息的情况下，服务器可以针对各请求消息，比较请求消息对应的预测请求消息数量是否大于或等于请求消息对应的请求消息阈值；若请求消息对应的预测请求消息数量大于或等于请求消息对应的请求消息阈值，则可以确定请求消息在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
80.示例性地，在指标参数包括活动用户的情况下，服务器可以针对各活动用户，比较活动用户对应的预测活动用户数量是否小于或等于活动用户对应的活动用户阈值；若活动用户对应的预测活动用户数量小于或等于活动用户对应的活动用户阈值，则可以确定活动用户在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
81.步骤404，根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。
82.示例性地，服务器可以根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，若确定各信令过载结果中存在至少一个指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载，那么，可以确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载。
83.示例性地，服务器也可以根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，在确定存在预设数量的指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载的情况下，确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载。也就是说，在存在多个指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载的情况下，才确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载。
84.本实施例中，服务器根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果；并根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。即通过对各个指标参数分别进行信令过载的判断，从而根据各个指标参数的信令过载结果来进一步确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；采用该方法，能够
对多种指标参数分别进行判断，实现更细粒度的信令过载判断，从而提高对信令过载的判断准确性。
85.图5为另一个实施例中信令控制方法的流程示意图。本实施例涉及的是在确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载的情况下，执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载的一种可选的实现过程，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述步骤306包括：
86.步骤502，若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则向信令转发网元发送第一信令流控请求，以指示信令转发网元减少向信令处理网元发送的信令数据。
87.其中，信令转发网元可以为与信令处理网元通信连接，且用于向信令处理网元发送信令数据的网元；即该信令转发网元可以用于接收入口网元发送的信令数据，并将该信令数据转发至信令处理网元。示例性地，该信令转发网元可以包括3g或4g(如lte)网络中的功能网元(diameter route agent，dra)。
88.对于该第一信令流控请求，其可以用于指示信令转发网元减少向信令处理网元发送的信令数据；示例性地，信令转发网元在接收到该第一信令流控请求的情况下，可以根据信令转发网元当前的出向流控值和预设流控缩小值，来对自身的出向流控值进行减小处理，得到减小后的出向流控值，该减小后的出向流控值可以作为信令转发网元在下一时段的出向流控值；其中，对于该预设流控缩小值，其可以为信令转发网元中的预设值，也可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况向该信令转发网元发送的流控缩小值。
89.也就是说，在该第一信令流控请求中可以携带预设流控缩小值，以便信令转发网元可以基于该第一信令流控请求中携带的预设流控缩小值和当前的出向流控值，来确定减小后的出向流控值。可选地，对于第一信令流控请求中携带的预设流控缩小值，其可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况来确定的，即随着信令处理网元的信令过载程度越高，对应的预设流控缩小值越大，以使得信令转发网元在下一时段的出向流控值越小；也即预设流控缩小值与信令过载程度呈正相关。
90.示例性地，在该第一信令流控请求中还可以包括信令转发网元单位时间内的出向流控值，也即在本示例中，服务器也可以直接告知信令转发网元，其在下一时段的出向流控值；这样对于信令转发网元而言，就不需要再额外计算下一时段的出向流控值，从而能够减少信令转发网元的数据处理量。可选地，对于该第一信令流控请求中携带的信令转发网元单位时间内的出向流控值，其也可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况来确定的，即随着信令处理网元的信令过载程度越高，对应的单位时间内的出向流控值越小，也即单位时间内的出向流控值与信令过载程度呈负相关。
91.步骤504，向入口网元发送第二信令流控请求，以指示入口网元减少向信令处理网元发送的信令数据。
92.其中，入口网元可以为与终端通信连接，且用于接收终端发送的信令数据的网元，入口网元将终端发送的信令数据发送至信令转发网元，并通过信令转发网元将该信令数据转发至信令处理网元。示例性地，入口网元可以包括4g入口网元、5g入口网元和volte入口网元等，如：epc中的移动性管理实体(mobility management entity，mme)网元、5gc中的接入和移动管理功能(access and mobility management function，amf)网元、以及volte对应的代理会话边界控制器(proxy session border controller，psbc)网元。
93.对于该第二信令流控请求，其可以用于指示入口网元减少向信令处理网元发送的信令数据；示例性地，入口网元在接收到该第二信令流控请求的情况下，可以根据入口网元当前的出向流控值和预设流控缩小值，来对自身的出向流控值进行减小处理，得到减小后的出向流控值，该减小后的出向流控值可以作为入口网元在下一时段的出向流控值；其中，对于该预设流控缩小值，其可以为入口网元中的预设值，也可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况向该入口网元发送的流控缩小值。
94.也就是说，在该第二信令流控请求中可以携带预设流控缩小值，以便入口网元可以基于该第二信令流控请求中携带的预设流控缩小值和当前的出向流控值，来确定减小后的出向流控值。可选地，对于第二信令流控请求中携带的预设流控缩小值，其可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况来确定的，即随着信令处理网元的信令过载程度越高，对应的预设流控缩小值越大，以使得入口网元在下一时段的出向流控值越小；也即预设流控缩小值与信令过载程度呈正相关。
95.示例性地，在该第二信令流控请求中还可以包括入口网元单位时间内的出向流控值，也即在本示例中，服务器也可以直接告知入口网元，其在下一时段的出向流控值；这样对于入口网元而言，就不需要再额外计算下一时段的出向流控值，从而能够减少入口网元的数据处理量。可选地，对于该第二信令流控请求中携带的入口网元单位时间内的出向流控值，其也可以为服务器基于信令处理网元的信令过载情况来确定的，即随着信令处理网元的信令过载程度越高，对应的单位时间内的出向流控值越小，也即单位时间内的出向流控值与信令过载程度呈负相关。
96.示例性地，在入口网元包括4g入口网元、5g入口网元和volte入口网元的情况下，考虑到用户的实用性习惯，当前很多应用程序app可替代语音联系，因此，可优先重点抑制psbc网元，以实现数据业务的优先恢复。也就是说，volte入口网元的信令流控优先级可以大于4g入口网元和5g入口网元的信令流控优先级，即在向入口网元发送第二信令流控请求时，可以先向volte入口网元(如psbc网元)发送第二信令流控请求，接着，在预设间隔时长后，再向4g入口网元和5g入口网元发送第二信令流控请求。
97.本实施例中，在确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载的情况下，可以先向信令转发网元发送第一信令流控请求，以指示信令转发网元减少向信令处理网元发送的信令数据；接着，再向入口网元发送第二信令流控请求，以指示入口网元减少向信令处理网元发送的信令数据。即本实施例中，可以先控制与信令处理网元连接的信令转发网元的出向流控值，以直接减少信令转发网元对信令处理网元的信令冲击，保证信令处理网元在信令冲击下不严重过载；接着，再控制入口网元的出向流控值，从而从信令源头缓解信令处理网元的信令处理压力，解决信令处理网元出现的信令过载问题；从而提高信令过载的处理效率和处理效果。
98.在一个实施例中，提供了一种信令控制方法的完整实施例。该实施例中，信令控制方法可以应用于服务器，且在该服务器中可以包括网络数据分析功能(network data analytics function，nwdaf)网元，借助于nwdaf网元来实现对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数的预测，从而实现对信令处理网元出现的信令过载情况进行提前预判和防护。
99.示例性地，参考图6所示。该信令控制方法可以包括以下步骤：
100.①
通过nwdaf网元从hss网元和udm网元中，获取信令处理网元hss/udm在当前时段的信令负载指标参数和历史各时段的信令负载指标参数；其中，信令负载指标参数可以包括“请求消息”数量和“活动用户”数量等指标参数；
101.②
通过nwdaf网元中的mtlf(训练)组件，在深度学习算法，如时序预测算法(temporal fusion transformers，tft)的基础上，针对各指标参数，根据历史各时段的指标参数进行模型训练，从而得到各指标参数分别对应的指标参数预测模型，形成指标推理预测能力；
102.③
通过nwdaf网元中的anlf(推理)组件，采用mtlf(训练)组件提供的各指标参数预测模型，根据当前时段的各指标参数对下一时段的各指标参数进行推理，预测得到信令处理网元hss/udm在下一时段的预测指标参数，并向“hss/udm信令负载智控应用”提供预测分析报告；
103.④
通过“hss/udm信令负载智控应用”获得nwdaf网元发送的hss/udm的预测指标参数分析报告，并判断信令处理网元hss/udm是否会出现信令过载；
104.⑤
如判断信令处理网元hss/udm会出现信令过载，则“hss/udm信令负载智控应用”执行信令流控流程，以减小信令处理网元hss/udm的信令负载。
105.其中，关于信令负载指标参数，nwdaf网元可以采集hss网元和udm网元的请求消息和活动用户等方面的统计指标参数数据，接着，基于深度学习tft算法训练得到机器学习(machine learning，ml)模型，实现对各指标的预测推理，以利用人工智能方法提前感知信令负载的变化。
106.参考表1所示，其示出了一些信令负载指标参数及信令过载判断条件。
107.表1
[0108][0109][0110]
对于“hss/udm信令负载智控应用”，其可以持续地从nwdaf网元中获取hss网元和udm网元的各预测指标参数，当预测指标参数符合信令过载条件的情况下，可以提前预判信
令处理网元hss/udm出现了信令过载，则此时，可以向dra、psbc、mme、amf等网元下发合适的信令流控策略。
[0111]
关于信令流控策略，可参考图7所示，包括以下步骤：
[0112]
①
在“hss/udm信令负载智控应用”判断出信令处理网元hss/udm会发生信令过载的情况下，可以下发信令流控策略；首先，将信令传输网元dra的出向流控值减低，可直接减少dra对hss/udm的信令冲击，从而保护hss、udm在信令冲击下不严重过载；
[0113]
②“
hss/udm信令负载智控应用”下发流控策略到入口网元psbc、mme和amf，以限制入口网元单位时间内的初始注册通过次数，从而减少到4g/5g/volte域的新用户注册上线；能够进一步从信令源头缓解hss/udm的信令压力。另外，考虑到用户的实用性习惯，当前很多应用程序app可替代语音联系，因此，也可优先重点抑制psbc网元，以实现数据业务的优先恢复。
[0114]
本实施例中，通过nwdaf网元采集hss网元和udm网元的“请求消息”和“活动用户”指标数据；并通过nwdaf网元在深度学习tft算法基础上，采用所采集的历史各时段的指标数据训练获得指标预测模型，形成指标推理预测能力；接着，通过“hss/udm信令负载智控应用”从nwdaf网元获取指标预测值，并判断是否发生浪涌注册导致的hss/udm信令过载；进而，在确定出现信令过载的情况下，通过“hss/udm信令负载智控应用”向dra、sbc、mme和amf网元下发信令流控策略，最终缓解hss/udm的信令压力。
[0115]
相比于传统的信令过载处理方式，本实施例中的信令过载控制方案具备以下优势：
[0116]
(1)通过结合nwdaf网元能力、基于深度学习预测指标值，提前预判信令过载，避免传统的“根据实际指标值检测判断信令过载”的方式的滞后性，及早预判hss/udm的信令过载问题；
[0117]
(2)通过“hss/udm信令负载智控应用”可自动判断和处置hss/udm的信令过载，在信令过载后通过自动在信令传输网元dra进行信令流控，以直接缓解hss/udm的信令压力，以及在4g/5g/volte域的入口网元(mme、amf、psbc)进行信令流控，以从信令源头来减少hss/udm的信令请求，及时应对避免信令过载的进一步蔓延。
[0118]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0119]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的信令控制方法的信令控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个信令控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于信令控制方法的限定，在此不再赘述。
[0120]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种信令控制装置，包括：预测模块802、确定模块804和执行模块806，其中：
[0121]
预测模块802，用于根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况。
[0122]
确定模块804，用于根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。
[0123]
执行模块806，用于若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载。
[0124]
在其中一个实施例中，预测模块802，用于将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过预设信令负载预测模型对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数；预设信令负载预测模型为基于信令处理网元的历史各个时段的信令负载指标参数训练得到。
[0125]
在其中一个实施例中，信令负载指标参数包括至少一种指标参数，信令负载预测模型包括与各指标参数分别对应的指标参数预测模型；预测模块802，包括：
[0126]
第一确定子模块，用于针对信令负载指标参数中的各指标参数，确定与指标参数对应的目标指标参数预测模型；
[0127]
预测子模块，用于将信令处理网元在当前时段内的指标参数，输入至目标指标参数预测模型中，通过目标指标参数预测模型对信令处理网元在下一时段的指标参数进行预测处理，得到指标参数对应的预测指标参数。
[0128]
在其中一个实施例中，确定模块804，包括：
[0129]
判断子模块，用于根据各指标参数对应的预测指标参数、以及各指标参数对应的指标过载阈值，判断各指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果；
[0130]
第二确定子模块，用于根据各指标参数在下一时段的信令过载结果，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。
[0131]
在其中一个实施例中，第二确定子模块，用于若存在至少一个指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载，则确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载。
[0132]
在其中一个实施例中，指标参数包括请求消息，判断子模块，包括：
[0133]
第一比较单元，用于针对各请求消息，比较请求消息对应的预测请求消息数量是否大于或等于请求消息对应的请求消息阈值；
[0134]
第一确定单元，用于若请求消息对应的预测请求消息数量大于或等于请求消息对应的请求消息阈值，则确定请求消息在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
[0135]
在其中一个实施例中，指标参数包括活动用户，判断子模块，包括：
[0136]
第二比较单元，用于针对各活动用户，比较活动用户对应的预测活动用户数量是否小于或等于活动用户对应的活动用户阈值；
[0137]
第二确定单元，用于若活动用户对应的预测活动用户数量小于或等于活动用户对应的活动用户阈值，则确定活动用户在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。
[0138]
在其中一个实施例中，执行模块806，包括：
[0139]
第一发送子模块，用于若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则向信令转发网元发送第一信令流控请求，以指示信令转发网元减少向信令处理网元发送的信令数据；
[0140]
第二发送子模块，用于向入口网元发送第二信令流控请求，以指示入口网元减少向信令处理网元发送的信令数据。
[0141]
在其中一个实施例中，第一信令流控请求中包括信令转发网元单位时间内的出向流控值，第二信令流控请求中包括入口网元单位时间内的出向流控值，单位时间内的出向流控值与信令过载程度呈负相关。
[0142]
在其中一个实施例中，入口网元包括4g入口网元、5g入口网元和volte入口网元，volte入口网元的信令流控优先级大于4g入口网元和5g入口网元的信令流控优先级。
[0143]
上述信令控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0144]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储各指标预测模型以及各时段的各指标数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信令控制方法。
[0145]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0146]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例中的信令控制方法的步骤。
[0147]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的信令控制方法的步骤。
[0148]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的信令控制方法的步骤。
[0149]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0150]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器
(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0151]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0152]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种信令控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对所述信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，所述信令负载指标参数用于表征所述信令处理网元的信令负载情况；根据所述预测信令负载指标参数，确定所述信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；若确定所述信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小所述信令处理网元的信令负载。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对所述信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，包括：将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过所述预设信令负载预测模型对所述信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数；所述预设信令负载预测模型为基于所述信令处理网元的历史各个时段的信令负载指标参数训练得到。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信令负载指标参数包括至少一种指标参数，所述信令负载预测模型包括与各所述指标参数分别对应的指标参数预测模型；所述将信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数输入至预设信令负载预测模型中，通过所述预设信令负载预测模型对所述信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，包括：针对所述信令负载指标参数中的各所述指标参数，确定与所述指标参数对应的目标指标参数预测模型；将信令处理网元在当前时段内的所述指标参数，输入至所述目标指标参数预测模型中，通过所述目标指标参数预测模型对所述信令处理网元在下一时段的所述指标参数进行预测处理，得到所述指标参数对应的预测指标参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测信令负载指标参数，确定所述信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载，包括：根据各所述指标参数对应的预测指标参数、以及各所述指标参数对应的指标过载阈值，判断各所述指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果；根据各所述指标参数在下一时段的信令过载结果，确定所述信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述指标参数在下一时段的信令过载结果，确定所述信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载，包括：若存在至少一个所述指标参数在下一时段的信令过载结果表征会出现信令过载，则确定所述信令处理网元在下一时段会出现信令过载。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述指标参数包括请求消息，所述根据各所述指标参数对应的预测指标参数、以及各所述指标参数对应的指标过载阈值，判断各所述指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果，包括：针对各所述请求消息，比较所述请求消息对应的预测请求消息数量是否大于或等于所
述请求消息对应的请求消息阈值；若所述请求消息对应的预测请求消息数量大于或等于所述请求消息对应的请求消息阈值，则确定所述请求消息在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述指标参数包括活动用户，所述根据各所述指标参数对应的预测指标参数、以及各所述指标参数对应的指标过载阈值，判断各所述指标参数在下一时段是否会出现信令过载，得到信令过载结果，包括：针对各所述活动用户，比较所述活动用户对应的预测活动用户数量是否小于或等于所述活动用户对应的活动用户阈值；若所述活动用户对应的预测活动用户数量小于或等于所述活动用户对应的活动用户阈值，则确定所述活动用户在下一时段会出现信令过载，得到表征会出现信令过载的信号过载结果。8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述若确定所述信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小所述信令处理网元的信令负载，包括：若确定所述信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则向信令转发网元发送第一信令流控请求，以指示所述信令转发网元减少向所述信令处理网元发送的信令数据；向入口网元发送第二信令流控请求，以指示所述入口网元减少向所述信令处理网元发送的信令数据。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一信令流控请求中包括所述信令转发网元单位时间内的出向流控值，所述第二信令流控请求中包括所述入口网元单位时间内的出向流控值，所述单位时间内的出向流控值与信令过载程度呈负相关。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述入口网元包括4g入口网元、5g入口网元和volte入口网元，所述volte入口网元的信令流控优先级大于所述4g入口网元和所述5g入口网元的信令流控优先级。11.一种信令控制装置，其特征在于，所述装置包括：预测模块，用于根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对所述信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，所述信令负载指标参数用于表征所述信令处理网元的信令负载情况；确定模块，用于根据所述预测信令负载指标参数，确定所述信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；执行模块，用于若确定所述信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小所述信令处理网元的信令负载。12.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种信令控制方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。该方法包括：根据信令处理网元在当前时段内的信令负载指标参数，对信令处理网元在下一时段的信令负载指标参数进行预测处理，得到预测信令负载指标参数，其中，信令负载指标参数用于表征信令处理网元的信令负载情况；根据预测信令负载指标参数，确定信令处理网元在下一时段是否会出现信令过载；若确定信令处理网元在下一时段会出现信令过载，则执行信令流控流程，以减小信令处理网元的信令负载。采用本方法，能够对信令处理网元的信令过载情况进行提前预测，并提前采取信令流控策略减少信令处理网元的信令负载，从而避免信令处理网元出现信令过载；提高信令过载的处理效率。过载的处理效率。过载的处理效率。


技术研发人员：何晓武 向勇 邓勇 毛斌宏 李凌
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2023.07.20
技术公布日：2023/9/20