流量优化方法及装置、设备、存储介质与流程

1.本技术实施例涉及通信技术，涉及但不限于一种流量优化方法及装置、设备、存储介质。


背景技术：

2.边缘计算(mobile edge computing，mec)通过将业务下沉至网络边缘，以减少网络传输和多级业务转发带来的网络时延，进而可满足第五代移动通信技术(5thgeneration mobile networks，5g)等服务对带宽和时延等的严苛要求。其中，如何监控边缘计算设备中部署的边缘应用的流量拥塞状况，以及给出相应的流量优化策略，并未有很好的解决办法。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例提供的流量优化方法及装置、设备、存储介质是这样实现的：
4.根据本技术实施例的一个方面，提供一种流量优化方法，所述方法应用于边缘计算设备中的流量监控组件，所述方法包括：获取终端的第一应用的网络接入参数；基于所述网络接入参数，获取所述边缘计算设备中用于为所述第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息；其中，所述流量信息包括所述第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：ran、upf、数据平面；对所述流量信息进行分析，得到所述第二应用对应的流量拥塞状况；根据所述流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供一种流量优化装置，布署在边缘计算设备上，包括：第一获取模块，用于获取终端的第一应用的网络接入参数；第二获取模块，用于所述网络接入参数，获取边缘计算设备中用于为所述第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息；其中，所述流量信息包括所述第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：ran、upf、数据平面；分析模块，用于对所述流量信息进行分析，得到所述第二应用对应的流量拥塞状况；执行模块，用于根据所述流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本技术实施例所述的方法。
7.根据本技术实施例的一个方面，提供一种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本技术实施例提供的所述的方法。
8.在本技术实施例中，布署在边缘计算设备上流量监控组件获取终端的第一应用的网络接入参数，基于网络接入参数，获取第二应用在边缘计算设备中的各个转发节点处的流量信息，并对流量信息进行分析，得到第二应用对应的流量拥塞状况，以及根据流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略。
9.由此可见，在本技术实施例中，首先，流量监控组件是对边缘计算设备上的第二应用进行监控的，而不是对整个设备进行监控，这样能够更有针对性地对第二应用进行流量
优化，从而使第二应用能够更好地服务于第一应用。其次，流量监控组件在获取边缘计算设备中第二应用的流量信息时，并非是仅获取无线网络ran处的流量信息，而是至少获取包括无线网络ran、用户层面upf和数据平面等各个转发节点处的流量信息。这样，一方面，通过获取第二应用在各个转发节点处的流量信息，能够更加准确地反映第二应用的流量拥塞状况，进而利于提供更加合理的优化方案；另一方面，获取第二应用在各个节点处的流量信息，则能够识别第二应用在各个节点处存在的流量拥塞状况，从而能够更加准确地查找出流量拥塞的发生位置和拥塞发生原因。
10.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
11.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于说明本技术的技术方案。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
13.图1为本技术实施例提供的一种流量优化方法的实现流程示意图；
14.图2为本技术实施例提供的一种流量优化方法的实现流程示意图；
15.图3为本技术实施例提供的一种流量优化方法的实现流程示意图；
16.图4为相关技术中的边缘计算设备的流量传输示意图；
17.图5为本技术实施例提供的一种边缘计算设备中的流量传输示意图；
18.图6为本技术实施例提供的流量优化的处理方法的实现流程示意图；
19.图7为本技术实施例提供的流量优化装置的结构示意图；
20.图8为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
21.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本技术，但不用来限制本技术的范围。
22.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
23.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
24.需要指出，本技术实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以
使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
25.随着接入互联网的设备数量的激增，将所有设备的数据通过网络上传至云计算中心，再利用云计算中心的计算能力来解决设备的计算需求问题的方式开始存在不足，如出现计算速度不能满足实时性要求，用户数据隐私存在泄露风险，以及云计算中心的能耗大等问题。
26.针对于此，边缘计算应运而生，边缘计算是在网络边缘执行计算的一种新型计算方式，边缘计算设备具有执行计算和数据分析的处理能力，将原有云计算模型执行的部分或全部计算任务迁移到网络边缘计算设备上，降低云服务器的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高万物互联时代数据的处理效率。边缘计算并不是为了取代云计算，而是对云的补充计算，为移动计算、物联网等相关技术提供一个更好的计算平台。
27.本技术实施例提供一种流量优化方法，该方法应用于边缘计算设备，边缘计算设备，是指将人工智能算法从云计算中心转移到网络边缘的电子设备。该电子设备在实施的过程中可以为各种类型的具有信息处理能力的设备，例如所述电子设备可以包括个人所有的移动设备(如智能手机、穿戴式设备)，也可以是终端设备(如网关、监视摄影机、银行atm)，或是其他物联网设备等。该方法所实现的功能可以通过电子设备中的处理器调用程序代码来实现，当然程序代码可以保存在计算机存储介质中，可见，该电子设备至少包括处理器和存储介质。
28.图1为本技术实施例提供的流量优化方法的实现流程示意图，所述方法应用于边缘计算设备中的流量监控组件，如图1所示，该方法可以包括以下步骤101至步骤104：
29.步骤101，流量监控组件获取终端的第一应用的网络接入参数。
30.在一些实施例中，流量监控组件为流量引擎(traffic engine)，所述流量监控组件，作为边缘计算设备的服务组件，能够采集数据转发节点处的流量信息，且对流量信息具有处理能力。
31.在一些实施例中，网络接入参数至少包括以下至少之一：网际互连协议(internet protocol，ip)地址、端口、协议号。
32.在一些实施例中，可以通过执行以下实施例中的步骤201至步骤202来实现步骤101。
33.步骤102，流量监控组件基于网络接入参数，获取边缘计算设备中用于为第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息。
34.其中，流量信息包括第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：无线接入网络(radio access network，ran)、用户层面(user port function，upf)、数据平面。
35.在本技术实施例中，流量监控组件在获取边缘计算设备中第二应用的流量信息时，并非是仅获取无线网络ran处的流量信息，而是至少获取包括无线网络ran、用户层面和数据平面等各个转发节点处的流量信息。这样，一方面，通过获取第二应用在各个转发节点处的流量信息，能够更加准确地反映第二应用的流量拥塞状况，进而利于提供更加合理的优化方案；另一方面，获取第二应用在整个传输链路的各个节点处的流量信息，则能够识别第二应用在各个节点处存在的流量拥塞状况，从而能够更加准确地查找出流量拥塞的发生位置和拥塞发生原因。
36.在一些实施例中，第二应用为边缘应用(mobile edge computing application，
mec app)。
37.在一些实施例中，所述流量信息至少包括以下至少之一：上行带宽、下行带宽、丢包信息、网络延时。
38.步骤103，流量监控组件对流量信息进行分析，得到第二应用对应的流量拥塞状况。
39.在一些实施例中，流量监控组件通过定期收集第二应用在各个转发节点处的流量信息，并基于各个转发节点处的流量信息，分析得到第二应用的流量拥塞状况。在一些实施例中，所述流量拥塞状况包括流量拥塞级别和拥塞百分率等。
40.步骤104，流量监控组件根据流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略。
41.在一些实施例中，可以通过执行如下实施例中的步骤303至步骤304来实现步骤104。
42.在本技术实施例中，流量监控组件是对第二应用进行监控，而不是对整个终端设备进行监控，这样，能够更有针对性地对第二应用进行流量优化，从而使第二应用能够更好地服务于第一应用。
43.其中，流量拥塞状况至少包括流量拥塞的发生位置和流量拥塞的发生原因。相应地，流量监控组件可以根据流量拥塞的具体发生位置和发生原因，有针对性地执行相应的流量优化策略。
44.图2为本技术实施例提供的流量优化方法的实现流程示意图，所述方法应用于边缘计算设备中的流量监控组件，如图2所示，该方法可以包括以下步骤201至步骤205：
45.步骤201，流量监控组件接收第二应用发起的监控请求。
46.需要说明的是，监控请求可以由第二应用根据实际需求发起，也就是说，当第二应用确定其需要被监控流量拥塞状况时，即可向流量监控组件发起监控请求。
47.步骤202，流量监控组件对监控请求进行解析，得到监控请求携带的第一应用的网络接入参数。
48.这里，第二应用用于为终端设备上的第一应用提供业务数据流。举例来说，假设终端的第一应用为应用a，应用a具有视频播放功能，当应用a播放某一段视频时，可以向第二应用发起业务请求，并将自身的网络接入参数发送给第二应用，以使第二应用为第一应用提供业务数据流。在一些实施例中，第二应用为边缘服务器。
49.第二应用在接收到第一应用发送的网络接入参数后，在第二应用向流量监控组件发起监控请求时，也可以将网络接入参数发送给流量监控组件；或者，通过监控请求携带网络接入参数一起发送给流量监控组件，对此并不做限定。
50.步骤203，流量监控组件基于网络接入参数，获取边缘计算设备中用于为第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息；其中，流量信息包括第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：ran、upf、数据平面；
51.步骤204，流量监控组件对流量信息进行分析，得到第二应用对应的流量拥塞位置。
52.在本技术实施例中，第二应用发生流量拥塞的位置，可能是边缘计算设备中各个转发业务数据流的节点(如ran、upf或数据平面)中的至少之一。
53.步骤205，流量监控组件根据流量拥塞位置，执行相应的拥塞调整策略。
54.在一些实施例中，可以通过执行以下实施例中的步骤303至步骤304来实现步骤205。
55.在本技术实施例中，流量监控组件通过确定出流量拥塞位置，并基于流量拥塞位置执行对应的拥塞调整策略，从而能够更有针对性地进行调控，进而更好地改善流量拥塞问题。
56.在一些实施例中，流量监控组件还可以根据流量拥塞状况，重新获取第二应用的流量信息，以基于重新获取的流量信息，确定第二应用的流量拥塞状况。
57.这里，对于流量监控组件重新获取第二应用的流量信息的时机不做限定。在一些实施例中，流量监控组件可以在第二应用未发生流量拥塞的情况下，也重新获取第二应用的流量信息，并重新确定第二应用的流量拥塞状况。这种定期重新获取流量信息的方式，能够避免出现第二应用在一定时间内发生了流量拥塞而未被监控到的现象。
58.在另一些实施例中，流量监控组件还可以在第二应用发生流量拥塞的情况下，重新获取第二应用的流量信息，并重新确定第二应用的流量拥塞状况。如此，一方面，流量监控组件能够继续对第二应用进行监控，以确定接下来的时段内第二应用是否还继续产生流量拥塞，或者，流量监控组件继续监控在执行调整策略后，第二应用是否还存在流量拥塞；另一方面，如果流量监控组件在较短间隔内重新确定出第二应用不存在流量拥塞，那么就不需要对第二应用的流量拥塞状况进行调整，从而能够节约设备功耗。
59.图3为本技术实施例提供的流量优化方法的实现流程示意图，所述方法应用于边缘计算设备中的流量监控组件，如图3所示，该方法可以包括以下步骤301至步骤304：
60.步骤301，流量监控组件获取终端的第一应用的网络接入参数；
61.步骤302，流量监控组件基于网络接入参数，获取边缘计算设备中用于为第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息；其中，流量信息包括第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：ran、upf、数据平面；
62.步骤303，流量监控组件获取第二应用的数据传输指标。
63.可以理解地，第二应用在对第一应用提供业务数据流时是有数据传输指标的。当转发节点处不能够满足第二应用的数据传输指标时，说明可能在该转发节点处发生了流量拥塞。
64.这里，对于确定第二应用的数据传输指标的方式不做限定。例如，在一些实施例中，数据传输指标为预先设置好的，流量监控组件可直接获取第二应用的数据传输指标。
65.又如，在另一些实施例中，第二应用的数据传输指标可以由第二应用在历史时刻的流量拥塞状况来确定，如通过执行如下步骤3031至步骤3032来实现：
66.步骤3031，流量监控组件获取第二应用的历史流量拥塞位置和对应的历史调整参数。
67.这里，流量监控组件获取的是第二应用在历史时段内产生流量拥塞的位置(即产生流量拥塞的转发节点)和在所述位置处对应的调整参数(即调整策略)。可以理解地，当历史时段足够长时，流量监控组件一般能够获取到第二应用在各个不同的转发节点处产生流量拥塞时对应的调整参数。
68.步骤3032，流量监控组件根据历史流量拥塞位置和对应的历史调整参数，确定第二应用的数据传输指标。
69.这里，在确定出第二应用的数据传输指标后，流量监控组件即可根据接收到的监控请求对第二应用进行监控，以确定其在各个转发节点处是否满足数据传输指标，如果不满足，则可以执行相应的调整策略。
70.在一些实施例中，流量监控组件根据第二应用的历史流量拥塞位置和对应的调整方案，还能够确定出对第二应用在各个转发节点处较为合理的优化方案。这样，流量监控组件可以在第二应用未发起监控请求的情况下，基于历史优化方案，智能化地对第二应用进行流量监控和优化，而无需第二应用参与。
71.步骤304，流量监控组件根据流量拥塞位置和数据传输指标，执行相应的拥塞调整策略。
72.在本技术实施例中，流量监控组件在执行拥塞调整策略时，是根据流量拥塞位置和数据传输指标来执行的，也即，是根据第二应用的实际质量需求来对应调整的，从而方便一次性将第二应用的流量状况调整至传输指标值。
73.在一些实施例中，可以通过执行如下步骤3041至步骤3043来实现步骤304：
74.步骤3041，在流量拥塞位置在ran处的情况下，流量监控组件根据数据传输指标，调整ran的数据传输速率的影响参数。
75.这里，可以通过确定ran的数据传输速率的影响参数的第一调整值；然后根据第一调整值，调整数据传输速率。第一调整值可以为差值或者目标值，本技术对此不做限定。
76.步骤3042，在流量拥塞位置在upf处的情况下，流量监控组件根据数据传输指标，调整第二应用在upf中占用的带宽和/或优先级。
77.这里，可以通过确定第二应用在upf中占用的带宽的第二调整值和/或优先级的第三调整值；然后根据第二调整值调整边缘应用在upf中占用的带宽，和/或，根据第三调整值调整边缘应用在所述upf中的优先级。
78.步骤3043，在所流量拥塞位置在数据平面处的情况下，流量监控组件根据数据传输指标，调整第二应用在数据平面中占用的带宽和/或优先级。
79.这里，可以通过确定边缘应用在data plane中占用的带宽的第四调整值和/或优先级的第五调整值；然后根据第四调整值调整边缘应用在data plane中占用的带宽，和/或，根据第五调整值调整边缘应用在data plane中的优先级。
80.在一些实施例中，在根据流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略之后，还包括：
81.流量监控组件根据各个转发节点的数据传输参数，发送提示消息给第二应用，以便第二应用根据提示消息降低数据传输指标；其中，提示消息用于提示无法满足第二应用当前的数据传输指标。
82.这里，对于数据传输参数的形式不做限定，例如，数据传输参数可以是速率，也可以是一段时间内转发的数据量。
83.另外，对于流量监控组件发送提示消息的时机也不做限定。例如，流量监控组件在对转发节点处执行对应的优化策略后，确定仍旧不满足数据传输指标，则可以对第二应用发送提示消息，以使第二应用降低自身的数据传输指标。或者，流量监控组件也可以在任意时刻发送提示消息，以提示第二应用降低自身的数据传输指标。
84.mec边缘计算的流量主要是针对从用户终端到边缘应用app的数据(如图4所示)，中间通过无线接入网络ran接入，经过核心网用户面功能upf到达边缘计算平台mep，由mep
的边缘应用mec app负责处理。
85.远程网络程序接口规范(remote network interface specification，rnis)是边缘平台(边缘计算设备的一种示例)上提供的服务，负责收集边缘应用相关的无线网络信息，包括ran上cell粒度的物理资源块(physical rb，prb)利用率信息、l2的度量信息(承载粒度的prb利用率，cell中有千兆以太网(gigabit ethernet，gbe)、非保障流比特速率(non-guaranteed bit rate，nongbr)承载的用户的个数、cell的gdb、nongbr承载丢包率、吞吐、流量等)，以及终端的bear粒度的prb利用率、rab信息(如承载的服务质量(quality of service，qos)参数)，mec app先与mep交互获取用户身份id，可以向mep的ranis提供流量特征(比如用户身份id，的ip地址、服务的地址、端口、协议等)，获取无线网络信息，边缘应用基于此判定自身流量在ran处的拥塞、丢包等状态，然后边缘应用自身做出相应的处理，比如与mep的带宽管理功能(bandwidth management service，bwms)交互，调整qos参数，如ran处的gbr(保证带宽速率)，mbr(最大带宽速率)，或者mec app调整自身的qos要求，如降低视频的码率(视频流量)从而来降低带宽需求，进而达到优化业务质量的目的。
86.其中，流量优化存在以下几个问题：
87.(1)首先要求边缘应用mec app理解无线网络信息，并判断自身的业务流是否存在qos问题，同时能对流量进行优化，这对边缘应用提出了要求：rnis提供的是无线网络的资源占用率信息(例如物理资源块的利用率、承载的带宽利用率，信号的质量等)，属于低层次接口，与应用的流量特征参数(体现为应用的地址、端口、协议)之间没有直接的映射关系，边缘应用mec app需要经过复杂的业务流程处理，才能获取自身的业务流对应的无线网络资源；处理过程涉及到移动网络的专业知识；
88.(2)只有单一信息来源：rnis信息只提供ran的空口相关信息，对传输过程中的整个链路缺少完整的感知，无法识别因其他节点导致的业务质量问题，边缘应用mec app无法确定业务体验不佳的原因，无法找到导致体验不佳的网络位置及其原因；
89.(3)同样的，边缘应用mec app，仅能够对特定的网络节点进行配置和控制，而无法做出有针对性的调控，调控效果受限；
90.(4)在多个mec app同时部署的情况下，边缘应用mec app也可能存在冲突的业务质量需求；同时这部分反馈、分析和优化处理分散在各个边缘应用中，从而会导致存在重复的优化处理，增加了系统的部署成本；
91.(5)最后各个边缘应用需要与mep上的多个服务(如用户侧标识(user experience identity，ueid)、bwms等服务)或周边进行交互，才可以达到流量优化的目的，增加了业务的复杂度，同时耦合度高，也会增加故障率。
92.为解决上述问题，本技术实施例引入流量引擎(traffic engine)，它可以作为边缘计算的服务，采集网络业务质量数据，分析导致业务质量的原因对外(边缘应用mec app)提供业务质量感知和流量优化服务能力。
93.如图5所示，traffic engine通过定期的收集监控rnis无线网络信息，核心网upf或者data plane数据平面的流量统计信息，综合多个节点的信息，分析出如下信息：
94.(1)当前的边缘应用mec app是否出现业务质量的状况；
95.(2)出现问题的网络位置。
96.traffic engine可以将业务质量状况提供给边缘应用mec app；边缘应用mec app
作为traffic engine的消费者或者使用者，可以从中获得业务质量状况(如是否存在流量拥塞)。
97.traffic engine可以接收边缘应用mec app的业务质量需求；综合多个应用的业务质量需求，针对导致业务质量的网络设备，给出特定的业务质量参数，比如：
98.(1)通过ric接口修改ran处的radio bear的policy(mbr，gbr等)；
99.(2)或者修改mec app在核心网upf的带宽、优先级等；
100.(3)或者修改mec app在mep dataplane的带宽、优先级等；
101.(4)对接核心网控制面，下发qos参数；
102.(5)或者返回网络无法满足所需质量需求，mec app自身调整(降低)业务质量要求；可多次交互，以达成最终可接受的业务质量要求。
103.边缘应用mec app作为traffic engine的消费者或者使用者，可以从中获得业务质量状况(如是否拥塞)，同时由traffic engine自动的完成流量优化的目的。
104.在本技术实施例中，(1)traffic engine通过边缘计算平台对外统一，将专业的无线网络信息转化为边缘应用能够理解的流量带宽信息，能够直接提供接口给边缘应用mec app进行是否存在数据流拥塞的判断，降低了rnis服务使用的复杂度；降低了边缘应用对无线网络的知识要求，降低开发难度。
105.(2)traffic engine与内部多个服务交互，屏蔽了复杂的分析和处理流程，边缘应用mec app仅与traffic engine交互，简化了边缘应用mec app的复杂度，使其更加轻量化，专注于业务本身，同时避免了流量优化功能在边缘应用中的冗余。
106.(3)traffic engine作为统一的边缘计算流量优化，它可以提供更加丰富和强大的能力，比如流量监控，它不仅可以监控ran的流量统计信息，同时也可以统计核心网upf，数据平面data plane上的流量信息，帮助其更加准确的反应边缘应用mec app的流量拥塞状况，以及提供更加合理的优化方案。
107.(4)traffic engine可以依托边缘计算平台计算的ai能力，无需mec app提供即可智能识别mec app的业务质量需求，以及出现业务质量问题的原因，帮助边缘应用更加合理，高效地优化流量，同时可以提供一定的扩展能力，满足mec app特定的需求。
108.(5)traffic engine以mec边缘计算平台微服务形式对外提供流量优化功能。
109.图6给出了一种流量优化的处理方法，如图6所示，包括以下步骤601至步骤605：
110.步骤601，边缘应用mec app发起请求(即监控请求)，作为mep平台流量优化引擎的消费者使用该服务，同时提供对应的流量特征参数(即网络接入参数)，比如终端的ip地址，端口或者协议号等等；
111.步骤602，traffic engine收到来自mec app的请求之后，根据边缘应用提供的流量特征，进行相应的监控，其中包括无线接入网络ran，用户面功能upf和数据面data plane(即转发节点的一种示例)的流量，比如此特征的流量上下行带宽、是否存在丢包，延时等情况的统计信息(即流量信息的一种示例)；
112.步骤603，traffic engine根据流量监控从不同的网元节点/数据面收集的统计数据进行分析；
113.步骤604，traffic engine综合收集到的统计数据，确定边缘应用mec app的是否存在流量拥塞(或者拥塞级别，百分率等)；如果存在，执行步骤605；否则，返回执行步骤
602，继续监控mec app的流量拥塞状况。
114.步骤605，针对mec app的流量拥塞状况给出相应的对策。具体地，针对不同的流量拥塞发生地，执行不同的策略。比如流量拥塞发生在无线接入网络ran处，可能通过ric api接口(a1-p)去调整ran处的参数(保证比特速率gbr或者最大比特率mbr等)；如果拥塞发生在upf，则需要调整流量所在端口的带宽，或者数据平面data plane存在拥塞，相应的也要调整数据面流量参数，最终达到优化流量的目的。
115.在一些实施例中，traffic engine也可以引入人工智能(artificial intelligence，ai)的能力，可以根据边缘计算平台mep中收集到边缘应用mec app的流量特征，拥塞状况及发生地方，给出一些相对合理和全面的优化方案，达到流量优化智能化。
116.在本技术实施例中，首先引入流量引擎(traffic engine)的概念，它可以作为边缘计算平台的微服务或者其他方式存在，流量引擎将网络相关的复杂概念如rnis服务提供的信息，对外提供简单易用的边缘应用mec app业务流质量反馈的能力。其次它可以与mec平台内部的多个服务交互，完成边缘应用mec app流量的监控，分析和优化等功能，不需要mec app针对数据流量进行监控和优化处理，减少了应用的接口和逻辑复杂度。再次它可以提供类似端到端的优化方案，包括边缘应用数据流量经过的整个路径，比如ran，upf或者data plane等。最后它还可以借助ai的能力，智能识别边缘计算平台mep中收集到边缘应用mec app的流量特征，学习数据流的合理参数形成经验，基于历史经验进行流量优化；通过流量智能识别应用，无需应用参与，主动优化，达到流量优化智能化。
117.应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术中方法的各个步骤，但这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
118.基于前述的实施例，本技术实施例提供一种流量优化装置，该装置包括所包括的各模块、以及各模块所包括的各单元，可以通过处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(cpu)、微处理器(mpu)、数字信号处理器(dsp)或现场可编程门阵列(fpga)等。
119.图7为本技术实施例流量优化装置的结构示意图，如图7所示，所述流量优化装置布署在边缘计算设备上，所述流量优化装置700包括第一获取模块701、第二获取模块702、分析模块703和执行模块704，其中：
120.第一获取模块701，用于获取终端的第一应用的网络接入参数；第二获取模块702，用于所述网络接入参数，获取边缘计算设备中用于为所述第一应用提供业务数据流的第二应用的流量信息；其中，所述流量信息包括所述第二应用在以下至少之一的转发节点处的流量信息：ran、upf、数据平面；分析模块703，用于对所述流量信息进行分析，得到所述第二应用对应的流量拥塞状况；执行模块704，用于根据所述流量拥塞状况，执行相应的流量优化策略。
121.在一些实施例中，第一获取模块701还包括接收单元和解析单元，所述接收单元，用于接收所述第二应用发起的监控请求；所述解析单元，用于对所述监控请求进行解析，得到所述监控请求携带的所述第一应用的网络接入参数；其中，所述网络接入参数是所述第一应用发送给所述第二应用的。
122.在一些实施例中，所述流量拥塞状况包括流量拥塞位置；所述执行模块704，包括调整单元，用于根据所述流量拥塞位置，执行相应的拥塞调整策略。
123.在一些实施例中，所述执行模块704，还包括第一获取单元，所述第一获取单元，用于获取所述第二应用的数据传输指标；所述调整单元，用于根据所述流量拥塞位置和所述数据传输指标，执行相应的拥塞调整策略。
124.在一些实施例中，所述获取单元还包括获取子单元和确定子单元，所述获取子单元，用于获取所述第二应用的历史流量拥塞位置和对应的历史调整参数；所述确定子单元，用于根据所述历史流量拥塞位置和对应的历史调整参数，确定所述第二应用的数据传输指标。
125.在一些实施例中，所述装置700还包括发送模块，所述发送模块，用于根据各个所述转发节点的数据传输参数，发送提示消息给所述第二应用，以便所述第二应用根据所述提示消息降低所述数据传输指标；其中，所述提示消息用于提示无法满足所述第二应用当前的数据传输指标。
126.在一些实施例中，所述执行模块704，包括第二获取单元，所述第二获取单元，用于根据所述流量拥塞状况，重新获取所述第二应用的流量信息，以基于从新获取的流量信息，确定所述第二应用的流量拥塞状况。
127.以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本技术装置实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述而理解。
128.需要说明的是，本技术实施例中图7所示的流量优化装置对模块的划分是示意性的，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。另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独物理存在，也可以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。也可以采用软件和硬件结合的形式实现。
129.需要说明的是，本技术实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本技术实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
130.本技术实施例提供一种电子设备，图8为本技术实施例的电子设备的硬件实体示意图，如图8所示，所述电子设备800包括存储器801和处理器802，所述存储器801存储有可在处理器802上运行的计算机程序，所述处理器802执行所述程序时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。
131.需要说明的是，存储器801配置为存储由处理器802可执行的指令和应用，还可以缓存在处理器802以及电子设备800中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(flash)或随机访问存储器(random access memory，ram)实现。
132.本技术实施例提供一种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上述实施例中提供的方法中的步骤。
133.本技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的方法中的步骤。
134.这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本技术存储介质、存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述而理解。
135.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”或“一些实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本技术的各种实施例中，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，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
136.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如对象a和/或对象b，可以表示：单独存在对象a，同时存在对象a和对象b，单独存在对象b这三种情况。
137.需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物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，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
138.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，如：多个模块或组件可以结合，或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，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
139.上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块；既可以位于一个地方，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全部模块来实现本实施例方案的目的。
140.另外，在本技术各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各模块分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中；上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
141.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存
储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
142.或者，本技术上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
143.本技术所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
144.本技术所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
145.本技术所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
146.以上所述，仅为本技术的实施方式，但本技术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技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。