CN121357230A - 基于双链路的内容数据获取方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于双链路的内容数据获取方法和装置，用以提高通信用户的内容数据获取效率。本申请提供的方案应用于边缘计算设备MEC，包括：接收用户终端的内容数据请求，内容数据请求携带用户终端请求获取的目标内容数据的请求信息；基于内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示用户终端基于内容数据请求在用户终端与云中心之间建立第二业务链路；预测第一业务链路和第二业务链路对目标内容数据的传输质量，以确定第一业务链路和第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；通过本地用户面功能UPF设备控制用户终端通过目标业务链路获取至少部分目标内容数据。

Description

基于双链路的内容数据获取方法和装置

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种基于双链路的内容数据获取方法和装置。

背景技术

在通信技术领域，边缘计算技术（Mobile Edge Computing，MEC）能高效实现通信用户需求，提高系统容量。然而，在实际应用场景中，边缘计算存储空间和计算资源有限，部分用户请求获取的内容数据未缓存在边缘服务器的缓存中。在此情况下，往往需要用户设备与云中心建立通信连接，以获取所需的内容数据。然而，这种方式的数据传输效率低，用户业务体验较差。

如何提高通信用户的内容数据获取效率，是本申请所要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种基于双链路的内容数据获取方法和装置，用以提高通信用户的内容数据获取效率。

第一方面，提供了一种基于双链路的内容数据获取方法，应用于边缘计算设备MEC，包括：

接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；

基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路；

预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；

通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

第二方面，提供了一种基于双链路的内容数据获取装置，应用于边缘计算设备MEC，包括：

接收模块，接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；

建立模块，基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路；

预测模块，预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；

控制模块，通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序可操作来使计算机执行如第一方面的方法的部分或全部步骤。

在本申请实施例中，边缘计算设备MEC首先接收用户终端的内容数据请求，该内容数据请求携带用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；然后，于内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示用户终端基于内容数据请求在用户终端与云中心之间建立第二业务链路；接着，预测第一业务链路和第二业务链路对目标内容数据的传输质量，以确定第一业务链路和第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；随后，通过本地用户面功能UPF设备控制用户终端通过目标业务链路获取至少部分目标内容数据。通过本申请实施例提供的方案，能基于用户终端的内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，在用户终端和云中心之间建立第二业务链路，进而预测这两条业务链路的传输质量，并通过UPF控制用户终端从传输质量较高的业务链路获取目标内容数据，充分利用链路传输资源，有效提高通信用户的内容数据获取效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1a是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之一；

图1b是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的建立业务链路的流程示意图；

图2a是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之二；

图2b是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之三；

图3是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之四；

图4是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之五；

图5a是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之六；

图5b是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的矩阵运算示意图；

图5c是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的参数特征检测流程示意图；

图5d是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之七；

图6a是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之八；

图6b是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取方法的流程示意图之九；

图7是本申请的一个实施例一种基于双链路的内容数据获取装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。

在通信技术领域，用户设备可以通过内容数据请求向MEC获取目标内容数据。如果目标内容数据存储是MEC的缓存资源，则可以由MEC直接将目标内容数据提供给用户设备，以满足用户设备的内容数据需求。

在实际应用中，边缘计算服务器存储和计算资源有限，无法满足用户全部的业务请求的资源内容缓存。当存在用户发起未在边缘计算服务器的内容资源请求时，没有完善的解决措施，往往会导致用户业务时延或者资源浪费。

为了解决相关技术中存在的问题，本申请实施例提供一种基于双链路的内容数据获取方法，如图1a所示，应用于边缘计算设备MEC，包括：

S11：接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息。

本步骤中，内容数据请求可以是用户终端在需求获取目标内容数据时向MEC发送的。该内容数据请求携带目标内容数据的指示信息，该指示信息用于表示用户设备请求获取的目标内容数据，例如可以是目标内容数据的地址、标识、类型等信息。

S12：基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路。

本步骤中，在MEC与云中心之间建立第一业务链路，该第一业务链路能用于MEC向云中心执行资源卸载，从而将卸载得到的目标内容数据提供给用户设备。另外，MEC指示用户终端建立第二业务链路，以通过第二业务链路向云中心请求获取目标内容数据。

参见图1b所示的交互流程，用户终端首先将内容数据请求发送给EMC，EMC对接收到的内容数据请求可以通过本地DNS（Domain Name System，域名系统）模块解析等方式执行处理，以获取其中携带的指示信息。基于该指示信息，按照虚线框所示的两部分分别建立第一业务链路和第二业务链路。需要说明的是，在EMC接收到内容数据请求并解析出其中的指示信息后，可以同时建立上述第一业务链路和第二业务链路，也可以依次建立这两个业务链路。图1b仅用于示出业务链路的交互方式，而非限定两条业务链路的建立顺序。

其中，第二业务链路可以基于MEC的UPF（User Plane Function，用户面功能）分流规则实现构建。例如，预先由本地 MEC AF（Application Function，应用功能）将UPF分流规则通过N5/N33接口告知PCF（Point Coordination Function，点协调工作模式）PC (PointCoordinator, 点协调器)将分流策略配置给 SMF（SessionManagement function，会话管理功能）。SMF对所有流量进行集中调度，可采用 LADN（Local Area Data Network）、UL-CL（Uplink Classifier）分流或 Multi-Homing 分流等方案实现边缘 UPF 的分流选择，并将需要分流的本地流量通过本地边缘 UPF 卸载，对于非本地流量则通过本地 UPF 发送到中心 UPF 处理。这样可避免所有流量都迂回中心网络，减轻骨干网传输的压力和建网成本，提升网内分组数据的承载效率与用户业务体验。

举例而言，参见图1b中建立第二业务链路所示的虚线框中的步骤。MEC基于解析得到的指示信息，向用户终端发送云中心资源地址信息，以指示用户终端与云中心之间建立第二业务链路。其中，用户终端可以基于云中心资源地址信息发送云中心内容数据请求到本地UPF，有本地UPF将内容数据请求路由至中心UPF，再由中心UPF将内容数据请求路由至云中心，从而云中心在接收到内容数据请求后与用户终端之间建立终端业务链路，即第二业务链路。

参见图1b中建立第一业务链路所示的虚线框中的步骤。MEC根据解析到的指示信息，向本地UPF路由上述用户终端的内容数据请求，进而由本地UPF将内容数据请求路由至中心UPF，再由中心UPF将内容数据请求路由至云中心，从而云中心在接收到内容数据请求后与MEC之间建立MEC业务链路，即第一业务链路。

上述第一业务链路能用于MEC从云中心卸载目标内容数据，进而将目标内容数据提供至用户终端。上述第二业务链路能用于用户终端与云中心直接链接，以从云中心直接获取目标内容数据。通过本申请实施例提供的方案，当用户触发内容数据请求时，会先将请求路由至MEC侧，可以由进行向云中心的资源卸载后再发送给用户，或由用户直接与云中心建链实现内容数据的获取。本申请实施例提供的方案中，通过双链接建立机制，实现用户、MEC与云中心的业务链路搭建，构建的双链路均可以实现内容数据获取。

S13：预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路。

本步骤中，基于已构建的第一业务链路和第二业务链路，执行传输质量预测。具体而言，可以分别获取这两条业务链路的传输参数，以预测目标内容数据的传输质量。其中，传输质量例如包括传输连续性、传输效率、链路稳定性等。

具体而言，可以基于预设规则应用统计学参数汇总采集到的业务链路参数来预测业务链路的传输质量。或者，也可以应用大模型来预测业务链路的传输质量。

S14：通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

本步骤中，在确定传输质量较高的目标业务链路后，通过本地UPF设备控制用户终端通过质量较高的目标业务链路获取上述目标内容数据，以提高目标内容数据的传输效率。

其中，本地UPF设备在本步骤中可以用于控制用户终端通过目标业务链路启动获取目标内容数据。或者，也可以用于控制用户终端从当前传输目标内容数据的业务链路切换至质量较高的目标业务链路。

举例而言，本申请实施例提供的方案中，可以预先在第一业务链路和第二业务链路中预先设定一条默认业务链路。比如说，用户终端在建立第二业务链路之后，即刻通过第二业务链路传输目标内容数据。在通过本方案确定了目标业务链路之后，如果目标业务链路不是上述默认业务链路，则通过本地UPF设备控制用户终端从默认业务链路切换至目标业务链路。例如，从正在传输目标内容数据的第二业务链路切换至第一业务链路。这种方式能优化用户终端侧感知，即在用户终端发起请求后尽快通过已建立的业务链路开始传输目标内容数据，随后再通过切换业务链路的方式实现传输质量优化。

通过本申请实施例提供的方案，能基于用户终端的内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，在用户终端和云中心之间建立第二业务链路，进而预测这两条业务链路的传输质量，并通过UPF控制用户终端从传输质量较高的业务链路获取目标内容数据，充分利用链路传输资源，有效提高通信用户的内容数据获取效率。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图2所示，在上述步骤S12之前，即在基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路之前，还包括：

S21：解析所述内容数据请求，得到所述指示信息中的地址信息。

本申请实施例提供的方案中，MEC在接收到内容数据请求后，可以根据DNS（DomainName System，域名系统）地址解析模块或者DPI（Deep Packet Inspect，深度报文识别）等方式，实现终端请求的内容数据的地址信息（URL或iP）获取。

参见图2b所示的流程，首先由用户终端向MEC发送内容数据请求。MEC可以通过DNS或DPI等方式执行解析，以获取到内容数据请求中携带的指示信息，该指示信息例如是目标内容数据的资源地址。

S22：在所述MEC的缓存数据中查询是否存在命中所述内容数据请求的数据。

本步骤中，MEC查询缓存数据中是否存在命中内容数据请求的数据。如果存在，则可以直接执行分流，执行内容数据本地服务，将已经缓存的目标内容数据提供给用户终端。

S23：如果未命中，则基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路。

如果在缓存数据中未查询到目标内容数据，则需要将请求转发至云中心以建立两条业务链路，以从云中心获取目标内容数据。

一方面，MEC与云中心之间建立第一业务链路。MEC侧根据解析到的内容数据地址信息，通过自身的数据缓存机制，触发相同地址的内容数据请求。由MEC侧的本地UPF通过核心网UPF的路由能力，实现MEC数据缓存模块与云中心的业务建链。

另一方面，MEC指示用户终端与云中心之间建立第二业务链路，终端侧通过UPF（本地与核心网）通过路由能力，实现与云中心的业务数据链路建立，能实现数据的流转。

随后，可以通过链路效率比对模块从两条业务链路中确定哪一条业务链路的传输质量更高，进而保持传输质量更高的目标业务链路，以保证用户终端采用较优的业务链路获取目标内容数据，有效提高目标内容数据的传输效率。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图3所示，上述步骤S12中，基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，包括：

S31：基于所述地址信息，通过本地UPF设备和核心网UPF设备向所述云中心发送所述内容数据请求，以在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路。

本申请实施例提供的方案，在MEC的业务数据本地分流的应用场景中，当用户的内容数据请求未命中MEC的缓存资源时，从本地UPF设备通过N9发送给核心网UPF设备，再路由至云中心，实现终端与云中心的业务链路建立。

另一方面，根据MEC获取的终端的内容地址信息，由MEC触发业务数据请求至云中心，即建立一份内容数据的两个链路，实现内容数据获取的双路链接。数据流转过程中，结合用户与MEC缓存模块获取的内容资源效率对比，实现链路的切换或释放。合理分配资源获取方式，保障内容数据获取的及时性和业务质量，充分发挥边缘计算的网络信息开发能力。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图4所示，上述步骤S13中，预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路，包括：

S41：获取待预测业务链路的历史传输参数，所述待预测业务链路为所述第一业务链路或所述第二业务链路。

本申请实施例提供的方案可以通过链路传输效率对比模块实现，可以分别对第一业务链路和第二业务链路确定传输效率，以量化评定这两条业务链路的传输质量。

本步骤中获取的历史传输参数可以是最近一段时间内待预测业务链路的传输参数。举例而言，在一种应用场景下，用户终端与云中心之间建立第二业务链路后，可以随即开始传输目标内容数据。那么，本步骤中可以基于用户终端和云中心之间链路已经在发生的数据交互动作，结合有线部分（云中心至本地UPF）和无线部分（gNB至终端）获取历史传输数据。

在一种应用场景下，MEC与云中心之间建立的第一业务链路可以包括有线传输部分，针对该有线传输部分获取历史传输数据。

其中，历史传输数据具体可以包括最大带宽（kbps）信息及利用情况，链路数据下发回路时延（ms）、数据下发流量（Byte）、数据下载时长（ms）、s数据包个数（pkt）、数据包传输质量（pktretrans)等信息，用以在后续步骤中计算传输效率。

S42：基于所述历史传输参数和对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率，其中，所述特征权值基于对应的历史传输参数的周期性和/或波动性确定。

本步骤中，基于上述步骤获取的历史传输参数计算传输效率。可选的，链路传输效率计算方式如下：

EFF_k=(Byte*8/(ms*1.024))/bw-(pktretrans/pkt)

其中，角标k表示某一次业务请求的标识。以视频业务为例，一次业务请求为M3U8的索引文件以及对应的视频TS文件。

随后，结合历史传输数据（MEC和无线侧数据缓存和分发效率）和MEC侧的网络信息开放功能实现目标切换链路传输效率预测最终决策判断业务链路。

本步骤中，采用二级指数平滑算法对待预测业务链路的传输效率实现预测，具体如下：

EFF_K+1 ⁽²⁾=a*(a*EFF_k+(1-a)EFF_k-1)+(1-a)EFF_k-1 ⁽²⁾

其中a为加权系数，在本实例中称为特征权值，它基于历史传输数据中时序序列的周期性和/或波动性确定，实际特征权值的确定规则可以根据需求灵活设定。比如说，可以通过以下方式确定特征权值：

当时间序列呈稳定的水平趋势时，α应取较小值，如0.1～0.2；

当时间序列波动较大，现强周期性时，α应取中小值，如0.3～0.5；

当时序序列有波动，现强周期性时，α应取中大值，如0.6～0.8；

当时序序列无波动，呈现稳定状态时，α应取大值，如0.9～1.0。

下面结合一个实例说明本方案，在本实例中， MEC至云中心的传输路径较为稳定，即时间序列呈稳定的水平趋势。而gNB至终端侧用户位置和业务行为有一定的随机性，即幅度变换相对较大。

假设有三次连续的业务请求（K=1,2,3），每次请求都涉及从云中心到终端的数据传输。以下是这三次请求的一些关键参数值：

对于K=1：EFF1=(100000/8/(200/1.024))/5000-(5/500)

对于K=2：EFF2=(110000/8/(210/1.024))/4800-(8/550)

对于K=3：EFF3=(120000/8/(220/1.024))/4700-(12/60)

通过计算这些值，可以得到每个业务请求的实际链路传输效率。使用二级指数平滑算法预测第四次业务请求（K+1）的链路传输效率。假设加权系数α为中间值，如α=0.4（由于gNB至终端侧存在较大的波动性所以选取该值），则：

EFF4(2)=a*(a*EFF3+(1-a)EFF2)+(1-a)EFF3(2)

其中EFF3(2)是上一次预测的值，假设初始预测值与实际值相同，则可以使用上述公式来预测下一步的链路传输效率，并且过程可以持续进行，从而能不断更新预测模型并适应网络条件的变化，提高传输质量预测的有效性。

S43：将所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输效率大的业务链路确定为目标业务链路。

本步骤中，基于上述步骤预测的传输效率，将传输效率较大的业务链路确定为目标业务链路，从而在后续步骤中控制用于终端通过传输效率大大目标业务链路获取目标内容数据，保障目标内容数据的传输质量。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图5a所示，上述步骤S42中，基于所述历史传输参数和对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率，包括：

S51：对所述历史传输参数执行特性检测，得到多项特性指标，所述特性指标包括波动特性指标和/或周期特性指标。

在实际应用中，MEC所需缓存的内容资源不同，加权系数往往需要按照不同业务的数据包特征相应设定。

本申请实施例中，在数据特征识别方面，可以建立流特征的深度智能识别，提取各类业务数据对象特征，将样本映射为高维的特征向量。

以流媒体业务类型为例，基于机器学习的流量问题处理的数据单位为流（例如五元组相同的数据包序列），对一条流样本x可以提取平均包长avg_pack，最小传包间隔等信息min_timegap，并将这些信息映射到向量的固定维度上，从而将该流构造成一条特征向量x=[avg_pack, min_timegap, ... ...]，如下表所示：

本申请实施例提供的方案中，基于MEC历史缓存数据，结合业务向量矩阵，构建特征识别模型，用以支撑不同的业务类型特征向量输出，能有效实现MEC缓存的视频内容、企业项目软件内容、不同业务线条的数据流及其他随机的业务信息的区分，支撑加权系数有效分类。

其中，业务标签可以定义为参数。在本实例中，参见图5b所示的矩阵运算示意图，A矩阵（t1）中 c_i是业务标签、 kpi是各类数据特征值。B矩阵（t2）中，第一列为网络中不同网元、kpi是各类数据特征值。A矩阵和B矩阵进行矩阵加和运算，并按照时序进行迭代计算，用以支撑加权系数的周期行分类结果输出。

矩阵t1中，第一列中ci₁为不同类型业务标识，后续列中位于同一行的kpi01_t1，kpi01_t2……kpi01_tn为同一特征值在不同时间切片上的特征向量值。例如，包大小在每500ms一个切片上的特征向量值。同理，kpi02_t1，kpi02_t2例如为包间隔在不同时间切片上的特征向量值。

矩阵t2中，mme₁为同一类业务在某端到端网元标识。后续列中位于同一行的kpi01_t1，kpi01_t2为同一特征值（比如包大小）在不同时间切片上（每500ms为一个切片）的特征向量值。同理，kpi02_t1，kpi02_t2.为（比如包间隔）在不同时间切片上的特征向量值。

本申请实施例中，业务标识可以代表业务在端到端链路上的整体特征量化值，网元标识为业务在不同网元节点上的特征量化值。本方案中，通过矩阵加和运算实现同一业务在不同网元上的偏移计算，支撑边缘MEC→核心网→基站→终端这一部分链路上的特征识别，并基于特征计算结果实现业务及报文特征状态区分。

S52：通过特性指标匹配的预设算法模型分别对多项特性指标执行预测，得到多项预测特性指标。

本步骤中，可以基于时间、空间、网元、终端等多种维度，面向强周期、弱周期和区间形三种数据波动特征，采用DNN、LightGBM和HistoryMean算法进行集成，并结合Transformer算法进行权值寻优，实现不同维度的链路质量预测。其中，参数特征检测流程如图5c所示。

本方案中，对采集的时序数据的波动性和平稳性等特征进行检测。根据检测结果，将指标区分为无波动指标和有波动的指标。对有波动的指标根据自相关性和周期性等特征，区分为无周期指标、强周期指标和弱周期指标。在对指标自动识别分类的基础上，对不同特征的指标采用不同的机器学习和深度学习算法，实现对链路质量指标的预测。

S53：通过多头自注意力变换模型确定所述多项预测特性指标分别对应的特征权值。

参见图5d，通过上述步骤S52，将历史时间序列按照检测结果输入至对应的模型算法中执行预测，得到多个多项预测特性指标。例如，通过DNN算法得到预测结果1，通过LightGBM算法得到预测结果2，通过History Mean算法得到预测结果3。本步骤中，将多项预测特性指标输入多头自注意力变换模型（Transformer模型），该Transformer模型包括编码器和解码器，结构如图5d所示。通过多投资注意力变换模型对上述算法的预测结果执行修正，执行预测结果融合寻优，得到寻优后的预测结果。其中，针对不同周期特征的不同预测算法，为提升链路质量动态预测，针对多预测算法集成模型并结合Transformer算法进行权值寻优，实现最优的预测结果输出。

S54：基于所述多项预测特性指标和分别对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率。

本步骤中，应用上述算法模型寻优后的特征权值，采用二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率。本方案中，针对时序数据的波动性和平稳性等特征，采用适当的算法模型执行预测，能充分利用模型优势，对多维度特征执行有效预测。进而通过多头自注意力变换模型实现寻优整合，提升特征权值有效性，优化预测的传输效率的质量。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图6a所示，上述步骤S12中，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路，包括：

S61：指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路并通过所述第二业务链路获取所述目标内容数据。

本步骤中，MEC指示用户终端与云中心之间建立第二业务链路。例如可以包括，指示用户终端通过本地UPF和中心UPF，将内容数据请求路由至云中心，从而在云中心和用户终端之间建立第二业务链路。

在建立第二业务链路之后，无需等待第一业务链路建立或传输质量比对判定结果，用户终端可以直接通过第二业务链路启动获取目标内容数据。这样，用户终端发起内容数据请求后能尽快感知到内容数据传输，优化用户终端侧的体验。

其中，在所述目标业务链路为所述第一业务链路的情况下，上述步骤S14中，通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据，包括：

S62：通过本地UPF设备监听所述用户终端通过所述第二业务链路获取所述目标内容数据的进度，并在所述用户终端已获取数据与所述MEC已缓存数据满足预设同步规则时，控制所述用户终端从所述第二业务链路切换至所述第一业务链路以接续获取所述目标内容数据。

本申请实施例提供的方案中，目标业务链路是第一业务链路，则需要控制用户终端切换链路，采用传输质量较优的第一业务链路继续完成目标业务链路的后续传输。

本步骤中，通过本地UPF设备监听用户终端已经获取的目标内容数据的进度，以及，获取MEC已缓存数据的进度，以便选定合适的时机切换链路。

其中，参见图6b所示的流程，用户终端通过业务链路获取内容数据时，UPF可以通过DPI的应用层交互信息识别能力实现终端链路的报文信息交互跟踪，获取终端内容数据请求报文信息。基于本地UPF的路由功能，实现传输层的链路忙闲态监控，UPF将内容数据索引推送至MEC侧。MEC可以根据内容数据报文交互情况，预先获取用户终端后续内容数据。其中，MEC增加报文步长后申请内容数据，以提前获取用户终端未来即将获取的内容数据。UPF监控终端侧内容数据进程，做MEC侧内容数据同步性检测。当数据与MEC侧预先获取的一致时，由本地UPF实现链路的切换，由终端所在的第二业务链路切换至MEC所在的第一业务链路，实现内容数据的继续流转，并由MEC将后续通过第一业务链路传输的内容数据分发至用户终端，以实现用户终端获取完整的目标内容数据。另外，UPF还可以发起终端侧链路释放请求至云中心，避免用户终端额外占用链路传输资源。

本申请实施例提供的方案，通过DPI功能能实现终端侧链路中应用层信息的获取，例如包括内容数据地址信息和媒体格式等，有效实现终端获取目标内容数据的进度监听。另外，UPF能将内容数据地址等报文信息推送给MEC的缓存模块，MEC侧可以根据报文信息预先三个步长（可灵活设定数量）实现内容数据请求。例如M3U8索引文件现有ID的基础上增加ID实现视频索引及数据获取。进而，在用户终端的内容数据获取进程与MEC侧初始获取的报文携带数据一致时，判定满足预设同步规则，由UPF实现链路的切换，实现MEC向用户终端分发后续数据，另外， UPF主动发起终端切换前的链路的释放请求。

本申请实施例提供的方案中，在链路构建方面，当缓存数据未命中时，MEC侧与云中心的链路建立并保持激活状态，能有效实现链路灵活切换与数据高效分发。在链路择优方面，本方案基于MEC侧和无线侧链路的历史数据分发效率，结合MEC的无线网络开发能力，基于二次指数平滑算法能有效实现链路 传输效率预测，实现目标切换链路的业务分发持续能力预测。在用户终端感知方面，本方案基于本地UPF的路由功能，基于双链路不同进程的内容数据获取，有效提升了MEC的分流作用，同时终端侧链路的优先建立也保障了用户业务感知的实时性。本方案充分发挥了MEC侧数据缓存的优速效果，实现内容数据的提前获取，当与终端数据同步时实现数据由MEC侧获取并分发至用户，能够有效结合MEC的网络信息开发能力，实现内容数据与网络状态的动态匹配，保障了用户感知。

为了解决相关技术中存在的问题，本申请实施例还提供一种基于双链路的内容数据获取装置70，如图7所示，应用于边缘计算设备MEC，包括：

接收模块71，接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；

建立模块72，基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路；

预测模块73，预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；

控制模块74，通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

通过本申请实施例提供的装置，首先接收用户终端的内容数据请求，该内容数据请求携带用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；然后，于内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示用户终端基于内容数据请求在用户终端与云中心之间建立第二业务链路；接着，预测第一业务链路和第二业务链路对目标内容数据的传输质量，以确定第一业务链路和第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；随后，通过本地用户面功能UPF设备控制用户终端通过目标业务链路获取至少部分目标内容数据。通过本申请实施例提供的方案，能基于用户终端的内容数据请求在MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，在用户终端和云中心之间建立第二业务链路，进而预测这两条业务链路的传输质量，并通过UPF控制用户终端从传输质量较高的业务链路获取目标内容数据，充分利用链路传输资源，有效提高通信用户的内容数据获取效率。

其中，本申请实施例提供的装置中的上述模块还可以实现上述方法实施例提供的方法步骤。或者，本申请实施例提供的装置还可以包括除上述模块以外的其他模块，用以实现上述方法实施例提供的方法步骤。且本申请实施例提供的装置能够实现上述方法实施例所能达到的技术效果。

优选的，本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于双链路的内容数据获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于双链路的内容数据获取方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、随机存取存储器（RandomAccess Memory，简称RAM）、磁碟或者光盘等。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序可操作来使计算机执行上述一种基于双链路的内容数据获取方法实施例的部分或全部步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于双链路的内容数据获取方法，其特征在于，应用于边缘计算设备MEC，包括：

接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；

基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路；

预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；

通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路之前，还包括：

解析所述内容数据请求，得到所述指示信息中的地址信息；

在所述MEC的缓存数据中查询是否存在命中所述内容数据请求的数据；

如果未命中，则基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，包括：

基于所述地址信息，通过本地UPF设备和核心网UPF设备向所述云中心发送所述内容数据请求，以在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路，包括：

获取待预测业务链路的历史传输参数，所述待预测业务链路为所述第一业务链路或所述第二业务链路；

基于所述历史传输参数和对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率，其中，所述特征权值基于对应的历史传输参数的周期性和/或波动性确定；

将所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输效率大的业务链路确定为目标业务链路。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述历史传输参数和对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率，包括：

对所述历史传输参数执行特性检测，得到多项特性指标，所述特性指标包括波动特性指标和/或周期特性指标；

通过特性指标匹配的预设算法模型分别对多项特性指标执行预测，得到多项预测特性指标；

通过多头自注意力变换模型确定所述多项预测特性指标分别对应的特征权值；

基于所述多项预测特性指标和分别对应的特征权值通过二级指数平滑算法预测目标时段内所述待预测业务链路的传输效率。

6.如权利要求1~5中任一项所述的方法，其特征在于，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路，包括：

指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路并通过所述第二业务链路获取所述目标内容数据；

其中，在所述目标业务链路为所述第一业务链路的情况下，所述通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据，包括：

通过本地UPF设备监听所述用户终端通过所述第二业务链路获取所述目标内容数据的进度，并在所述用户终端已获取数据与所述MEC已缓存数据满足预设同步规则时，控制所述用户终端从所述第二业务链路切换至所述第一业务链路以接续获取所述目标内容数据。

7.一种基于双链路的内容数据获取装置，其特征在于，应用于边缘计算设备MEC，包括：

接收模块，接收用户终端的内容数据请求，所述内容数据请求携带所述用户终端请求获取的目标内容数据的指示信息；

建立模块，基于所述内容数据请求在所述MEC与云中心之间建立第一业务链路，以及，指示所述用户终端基于所述内容数据请求在所述用户终端与云中心之间建立第二业务链路；

预测模块，预测所述第一业务链路和所述第二业务链路对所述目标内容数据的传输质量，以确定所述第一业务链路和所述第二业务链路中传输质量高的目标业务链路；

控制模块，通过本地用户面功能UPF设备控制所述用户终端通过所述目标业务链路获取至少部分所述目标内容数据。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。