5G网络切片的七种武器（四）
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5G网络切片的关键能力，除了我们之前介绍的超高带宽、超低时延、海量连接三大基础能力，以及按需定制、安全隔离两大核心能力以外，还有对行业应用至关重要的“切片服务等级保障SLA”（Service Level Assurance）。它使得5G网络切片可以给行业应用提供可定制、可感知、可预期的通信服务质量，并将其作为完整业务系统中的一环，实现对业务质量的端到端管控。本篇我们介绍网络切片实现SLA保障的框架。
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武器五：切片SLA保障
我们将从网络切片提供的特性集、切片SLA、用户业务体验质量（QoE）出发，讨论不同维度的切片质量保障目标、方法和框架。
01.GSMA定义的35类网络切片特性
作为全球主要运营商的联盟，GSMA是移动通信系统需求的主要提出单位之一，作为5G的关键技术，GSMA也提出了网络切片的模板，将网络切片能够提供的各种属性进行了总结，这被称为通用网络切片模板（GST：Generic Network Slice Template），同时还有网络切片类型（NEST：Network Slice Type），就是GST里各类属性取了值进行定义的一类网络切片，两者之间的关系如下：
同时，GSMA对网络切片用户从应用案例、应用需求、GST、NEST到网络切片实例构建的过程做了简单的描述，如下图：
GSMA在2019年10月发布的《GenericNetwork Slice Template V2.0》上更新了网络切片的35类特性，列表简单总结如下：
以上35类属性基本涵盖了5G网络切片能够提供的各种网络特性的完整集合，切片租户可选择进行组合以满足应用需求。
02. 切片服务等级保障（SLA）
切片服务等级保障SLA是切片服务提供商（NSP：Network Slice Provider）向切片用户（NSC：Network Slice Consumer）提供网络切片服务质量的保障内容，包括一些通信服务的质量属性，比如用户数、速率、时延、移动性等等，切片用户将会依据这些SLA指标设计他的应用程序。
3GPP 在TS 28.541规范中定义了切片服务保障等级要求（SLR：Service Level Requirement），对7类属性进行了规定：
可以看出，相对于GSMA需求定义的35类网络切片属性，3GPP的规定大大缩水了。这也说明目前对网络切片的SLA保障还处在初级阶段，无论是从定义、内容、保障机制上都还并不完善。
03. 切片用户业务体验质量（QoE：Quality of Experience）
SLA更多的从通信服务本身的指标进行定义，体现的是以网络为中心，而从其服务对象，也就是用户的角度来看，这些关键指标并不能完全代表其对通信服务的体验质量，为此提出了以用户为中心的QoE概念，它将用户在使用通信服务过程中的所有触点中体验到的主客观感知，通过大数据分析的方式进行呈现，并针对性的进行用户服务和精准营销。
对于网络切片用户来说，由于其面临的场景更复杂，以用户为中心，构建基于体验的业务质量保障体系可能更重要。首先，网络切片用户对网络的指标要求更多、更高；其次，网络切片的保障面临的情况更复杂，保障难度更高；然后，网络切片服务质量降级对用户的影响更大，造成的后果更严重；最后，也可能是最重要的一点，SLA指标和切片用户业务质量表现之间可能并不能够简单的对应。
基于以上因素，在切片用户业务质量和网络指标之间建立对应的模型，通过对网络质量的评估，准确感知用户体验到的业务质量，同时当指标下降的时候，可以对网络进行精准、动态调整。3GPP在SA2中立项的FS_eNA中对针对业务的MOS评估进行了研究，一种思路是借助NWDAF框架进行模型训练：
以NWDAF为数据采集中心，通过采集业务的MOS（Measurement of Service）数据、网络数据（RAN、CN、TN、UE）、切片数据（切片管理系统），引入人工智能和机器学习技术，构建业务MOS和网络之间的关联关系和模型。
04. 切片服务质量保障
网络切片服务质量保障的一种方式是基于SLA指标测量和端到端协调机制，以时延为例，通过端到端测量（按照测量方式，分为分段测量和端到端测量；按照测试的位置，分为带内测量和带外测量；按照测试的粒度，分为切片级和用户级）掌握切片或者切片内用户的的时延性能，然后按照一定的协调机制，如R16中正在研究的TSN，由切片用户给出切片的时延/抖动等要求，在包传输的每个环节加上时间戳，核心网、传输、基站、终端在接收到包的时候，根据当前已经用去的时间和时延/抖动的要求，采用适当的处理策略，以实现端到端时延要求。
这种方式依赖于对关键指标的端到端测量，以及网络每个环节的协调处理机制，然后这种静态的处理方式缺少对于网络运行情况的输入，这可能会出现两种情况，一种是实际的处理策略由于网络的负载情况导致实际结果的不确定性，另一种是为了保证指标的达成，采取保守的处理方式，导致网络资源的浪费。因此，建立一种包括更多输入的、基于预测的、动态的保障方式对于提供切片服务质量的确定性和资源的优化利用都是有好处的。
这可以借助NWDAF的框架来实现，首先在切片规划部署阶段，切片管理系统访问NWDAF，依据网络当前的运行状态以及关键SLA的指标达成情况、资源占用情况等等信息，按照训练出的模型进行新建切片的资源规划、切片SLA参数配置等等；然后在切片的运行期间，NWDAF持续分析切片SLA、QoE的情况，当出现服务质量降级或者即将降级的时候，动态的调整网络切片的资源和参数配置，通过引入人工智能构建SLA、QoE的运行曲线拟合，还可以实现预测性维护。
RAN侧的资源调度中也可以引入这种智能化的思路。目前网络切片的RAN侧保障主要通过调度的方式来实现，通过切片优先级、切片级的GBR/MBR配置，对切片在RAN侧的业务表现进行保障，但由于用户的移动性和无线环境的复杂性，使得静态的参数配置无法满足业务质量的要求，而且引入切片后的调度算法变得复杂的同时，其整体业务表现和业务吸纳能力很难实现最优化，通过NWDAF的引入，将RAN侧的调度和当前QoE的运行情况对应起来，可能是一种更有效的方式。
值得注意的是，NWDAF在2018年3月在3GPP SA2实现了WI立项，并触发了 SA5 和 RAN3工作组的相关工作，受到了极大的关注，也取得了较大的进展，但整体仍然处于开放状态，需要在数据采集和整合、业务模型开发、数据分析、与各子网和切片管理的整合、切片策略适配等各方面还需要定义和规范。
05. 总结
从需求侧，GSMA规定了网络切片提供网络属性的完整集合；但实际执行中基于传统SLA的切片服务等级保障并不完善，而且和用户实际体验的业务质量间存在差异；面向用户体验的QoE，以及通过NWDAF构建业务MOS和网络SLA之间的模型，提供了一种评估用户业务质量的途径，并有可能实现业务性能和网络资源的精确平衡。
网络切片服务质量的保障，可以采用基于端到端性能测量和协调机制的静态调整和保障方式，但可能存在性能不确定和资源浪费的问题；通过NWDAF，引入人工智能，可以实现切片规划时的资源精确匹配和切片运维时的切片动态调整，更准确、更经济地实现网络切片服务质量的保障。
END
| 作者：无界
「5G行业应用」特邀专栏作家，超15年TMT从业经历，长期关注通信、信息技术和相关产业领域，对5G、人工智能、物联网等关键使能技术及其对行业数字化转型的相互作用有深入洞察。
下期预告
下期推出《5G最新进展深度解析——技术应用篇》，敬请期待。
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