与本公开的示例实施例一致的装置和方法涉及优化分布式网络设备中的过程功耗的方法。
背景技术：
1、在相关技术中，无线电接入网络(ran)是电信系统中的重要组件，因为它将终端用户设备(或用户设备)连接到网络的其它部分。ran包括将终端用户设备连接到核心网络的各种网络元件(ne)的组合。传统上，特定ran的硬件和/或软件是供应商特定的。
2、已出现开放ran(o-ran)技术以使多个供应商能够向电信系统提供硬件和/或软件。为此，o-ran将ran功能分解为集中式单元(cu)、分布式单元(du)和无线电单元(ru)。cu是用于托管ran的无线电资源控制(rrc)、服务数据适配协议(sdap)和/或分组数据汇聚协议(pdcp)子层的逻辑节点。du是托管ran的无线电链路控制(rlc)、媒体接入控制(mac)和物理(phy)子层的逻辑节点。ru是将来自天线的无线电信号转换为可通过fronthaul传输到du的数字信号的物理节点。因为这些实体在它们之间具有开放的协议和接口，所以它们可以由不同的供应商开发。
3、图1是现有技术o-ran架构的示图，图2是在功能视图中的具有非实时(nrt)ran智能控制器(ric)架构的现有技术服务管理和编排(smo)架构的示图，并且图3是在服务视图中的具有nrt ric的现有技术smo架构的示图。参考图1到图3，o-ran架构中的ran功能由ric控制和优化。ric是软件定义的组件，其实现模块化应用以促进o-ran系统中所需的多供应商可操作性，以及自动化和优化ran操作。ric分为两种类型：nrt ric和近实时ric(nrtric)。
4、nrt ric是非实时控制回路的控制点，并且在smo框架内在大于1秒的时间尺度上操作。其功能通过称为rapp(图1-图3中的rapp1，rapp n)的模块化应用来实现，并且包括：跨a1接口提供基于策略的引导和富集，a1接口是实现nrt ric和nrt ric之间的通信的接口；执行数据分析；用于ran优化的人工智能/机器学习(ai/ml)训练和推理；和/或通过o1接口推荐配置管理动作，该o1接口是将smo连接到ran管理元件(例如，nrt ric，o-ran集中式单元(o-cu)，o-ran分布式单元(o-du)等)的接口。
5、nrt ric在10毫秒和1秒之间的时间尺度上操作，并且经由e2接口连接到o-du，o-cu(分解为o-cu控制平面(o-cu-cp)和o-cu用户平面(o-cu-up))以及开放演进式nodeb(o-enb)。nrt ric使用e2接口以通过近实时控制回路来控制底层ran元件(e2节点/网络功能(nf))。nrt ric通过策略来监测、暂停/停止、覆盖和控制e2节点(o-cu，o-du和o-enb)。例如，nrt在e2节点的激活功能上设置策略参数。此外，nrt ric托管xapp以实现诸如服务质量(qos)优化、移动性优化、切片优化、干扰减轻、负载平衡、安全性等功能。两种类型的ric一起工作以优化o-ran。例如，nrt ric通过a1接口提供由nrt ric强制执行并用于ran优化的策略，数据和人工智能(ai)/机器学习(ml)模型，并且nrt返回策略反馈(即，由nrt ric设置的策略如何工作)。
6、nrt ric位于其中的smo框架管理和编排ran元件。具体地，smo管理和编排被称为o-ran云(o-云)的内容。o-云是托管ric、o-cu和o-du、支持软件组件(例如，操作系统和运行时环境)以及smo本身的物理ran节点的集合。换句话说，smo从内部管理o-云。o2接口是smo和其驻留的o-云之间的接口。通过o2接口，smo提供基础设施管理服务(ims)和部署管理服务(dms)。
7、每个o-云节点通常包括一个或多个处理器或cpu，并且每个这样的处理器消耗给定量的功率。cpu功率管理的一种已知方法是修改处理器的c状态和p状态。更具体地，通常有两种方式来管理cpu所消耗的功率：(1)通过将cpu的某些子系统(诸如存储器的一个或多个核或特定高速缓存)完全断电来消除所述子系统所消耗的功率(即，通过消除对cpu的相关联子系统的电压供应来减少或关闭某些功能)；或者，(2)通过降低cpu(或其一个或多个子系统)的电压和/或频率来降低功耗。在这两个选项中，前者通过修改处理器的“c状态”(也称为“空闲状态”或“空闲功率节省状态”)来实现，而后者通过修改“p状态”(也称为“执行功率节省状态”)来实现。
8、通常，c状态和p状态从零开始编号(例如，c0，c1和p0，p1)。一般惯例是，数目越高，节省的功率就越多。c0意味着不省电，因为一切都通电。同样，p0表示最大性能，因此表示所使用的最大频率、电压和功率。不同的cpu具有不同的c状态和p状态。
9、关于c状态，每个处理器通常具有其自己的单独的c状态集合。作为一个示例，在高级配置和电源接口(acpi)电源管理规范下定义的基本c状态包括：
10、c0：活动，cpu/核心正在执行指令。p状态在此是相关的，cpu/核心可以以其最大性能(因此在p0)或以较低的性能/功率(因此在除p0之外的任何情况下)来操作。
11、c1：停止，不执行任何操作，但是它可以瞬间返回到c0。由于它不工作(但停止)，p状态与c1或除c0之外的任何cx无关。
12、c2：停止时钟，类似于c1，但是返回到c0需要更长的时间。
13、c3：睡眠。它可以返回到c0，但是它将花费相当长的时间。
14、附加地，大多数现代cpu在单个封装中具有多个核。因此，c状态还可以被划分为核心c状态(cc状态)和封装c状态(pc状态)。pc状态的原因是在处理器中存在其他(共享)组件，这些组件也可以在使用它们的所有核被断电之后被断电(例如，共享高速缓存)。然而，用户或程序员通常不能操纵pc状态，因为用户和程序员不直接与封装交互，而是与各个核交互。因此，用户和程序员只能直接影响cc状态，而pc状态则基于核的cc状态被间接影响。
15、p状态仅与cpu核处于c0状态有关，因为cpu必须通电以执行代码。p状态允许更改cpu核的电压和频率(换言之，操作点)以降低cpu的功耗。存在对应于不同操作点(电压-频率对)的一组p状态，并且给定的p状态指的是一个这样的操作点。最高(频率和电压)操作点通常是最大性能状态，即，p0。正如c状态一样，不同的cpu具有不同的可用p状态。
16、本公开的示例实施例提供了一种方法和系统，其中通过调整并入到o-云节点中的一个或多个处理器的c状态来管理所述节点的功耗。
17、在相关技术中，包括在o-云节点中的cpu可以以全容量运行，并且因此以全功率运行，即使在节点上发生的业务量不保证这样的操作容量也不保证相关联的功耗，从而导致不必要的和低效的功耗。
技术实现思路
1、根据实施例，提供了用于修改电信网络的o-云基础设施内的开放云(o-云)节点中的处理器的c状态以便降低与o-云基础设施内的处理器相关联的功耗的系统和方法。
2、根据实施例，一种管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云(o-云)节点的功耗的方法，该方法由至少一个处理器执行，该方法包括：由服务管理编排(smo)框架内的联合o-云编排和管理模块(focom)获得用于修改电信网络的o-云基础设施内的o-云节点的处理器的c状态的请求；由focom经由o2接口向基础设施管理服务模块ims发送用于修改o-云节点处理器的c状态的请求；由ims经由o2接口接收用于修改o-云节点的处理器的c状态的请求；由ims控制用于修改o-云节点的处理器的c状态的请求的实现；以及由ims经由o2接口向focom发送对o-云节点的处理器的c状态修改的确认。
3、该方法还可以包括：由非实时无线电智能控制器(nrt ric)监测通过o2接口接收的o-云数据；分析o-云数据，并且基于该分析来标识在o-云基础设施内要被修改的o-云节点；以及向focom发送o-云节点c状态修改请求。
4、该方法还可以包括：由用户监测通过o2接口接收的o-云数据；分析o-云数据并且基于该分析来标识在o-云基础设施内要被更改的o-云节点；以及向focom发送o-云节点c状态修改请求。
5、该方法还可以包括由focom向用户和非实时无线电智能控制器(nrt ric)中的至少一者发送对o-云节点的过程的c状态修改的确认。
6、通过o2接口接收的o-云数据可以包括处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
7、根据一个实施例，一种用于管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云(o-云)节点的功耗的系统包括：至少一个存储器，其被配置为存储计算机程序代码；以及至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为访问所述至少一个存储器并且按照所述计算机程序代码所指示地操作，所述计算机程序代码包括：o-云基础设施实现代码，其被配置为使至少一个处理器实现：(i)服务管理编排(smo)框架内的联合o-云编排和管理模块(focom)，(ii)基础设施管理服务模块(ims)，以及(iii)smo和ims之间的o2接口；获得代码，其被配置为使至少一个处理器通过focom获得用于修改电信网络的o-云基础设施内的o-云节点的处理器的c状态的请求；发送代码，其被配置为使至少一个处理器经由o2接口从focom向ims发送请求，以修改o-云节点的处理器的c状态；控制代码，其被配置为使至少一个处理器通过ims实现用于修改o-云节点的处理器的c状态的请求；以及发送代码，其被配置为使至少一个处理器经由o2接口从ims向focom发送对o-云节点的处理器的c状态修改的确认。
8、o-云基础设施实现代码还可以包括：被配置为使至少一个处理器实现非实时无线电智能控制器(nrt ric)的代码，并且其中计算机程序代码还可以包括：监测代码，其被配置为使至少一个处理器通过所述nrt ric经由o2接口来接收o-云数据；分析代码，其被配置为使至少一个处理器通过nrt ric来分析o-云数据，并且基于该分析，标识要在o-云基础设施内修改的o-云节点；以及发送代码，其被配置为使至少一个处理器通过nrt ric向focom发送o-云节点c状态修改请求。
9、该系统还可以包括人机接口，其被配置为允许用户经由o2接口接收和分析o-云数据，并且还允许用户向focom发送o-云节点c状态修改请求。
10、o-云基础设施实现代码还可以包括被配置为使至少一个处理器实现非实时无线电智能控制器(nrt ric)的代码，并且其中计算机程序代码还包括发送代码，其被配置为使至少一个处理器通过focom向用户和nrt ric中的至少一者发送对o-云节点的过程的c状态修改的确认。
11、根据一个实施例，提供了一种其中存储有指令的非暂态计算机可读介质，该指令在由处理器执行时使得处理器执行管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云(o-云)节点的功耗的方法，该方法包括：由服务管理编排(smo)框架内的联合o-云编排和管理模块(focom)获得用于修改电信网络的o-云基础设施内的o-云节点的处理器的c状态的请求；由focom经由o2接口向基础设施管理服务模块ims发送用于修改o-云节点的处理器c状态的请求；由ims经由o2接口接收用于修改o-云节点的处理器的c状态的请求；由ims控制用于修改o-云节点的处理器的c状态的请求的实现；由ims经由o2接口向focom发送对o-云节点的处理器的c状态修改的确认。
12、其中存储有指令的非暂态计算机可读介质，该指令在由处理器执行时可以使处理器执行以下附加操作：由非实时无线电智能控制器(nrt ric)监测通过o2接口接收的o-云数据；分析o-云数据，并且基于分析来标识在o-云基础设施内要被修改的o-云节点；以及向focom发送o-云节点c状态修改请求。
13、其中存储有指令的非暂态计算机可读介质，该指令在由处理器执行时可以使处理器执行以下附加操作：由用户监测通过o2接口接收的o-云数据；分析该o-云数据，并且基于该分析来标识要在所述o-云基础设施内被更改的o-云节点；以及向focom发送o-云节点c状态修改请求。
14、其中存储有指令的非暂态计算机可读介质，该指令在由处理器执行时可以使处理器执行以下附加操作：由focom向用户和非实时无线电智能控制器(nrt ric)中的至少一者发送对o-云节点的过程的c状态修改的确认。
15、其它方面将在以下描述中部分地阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或可通过实践所呈现的本公开的实施例来实现。
1.一种管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云o-云节点的功耗的方法，所述方法由至少一个处理器执行，并且包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
6.根据权利要求2所述的方法，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
8.一种用于管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云o-云节点的功耗的系统，所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述o-云基础设施实现代码还包括：被配置为使得所述至少一个处理器实现非实时无线电智能控制器nrt ric的代码，并且其中所述计算机程序代码还包括：
10.根据权利要求8所述的系统，还包括人机接口，所述人机接口被配置为允许用户经由所述o2接口接收和分析o-云数据，并且还允许所述用户向所述focom发送所述o-云节点c状态修改请求。
11.根据权利要求8所述的系统，其中所述o-云基础设施实现代码还包括：被配置为使得所述至少一个处理器实现非实时无线电智能控制器nrt ric的代码，并且其中所述计算机程序代码还包括发送代码，所述发送代码被配置为使得所述至少一个处理器通过所述focom向用户和所述nrt ric中的至少一者发送对所述o-云节点的过程的所述c状态修改的确认。
12.根据权利要求9所述的系统，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
13.根据权利要求10所述的系统，其中所述o-云基础设施实现代码还包括：被配置为使得所述至少一个处理器实现非实时无线电智能控制器nrt ric的代码，并且其中所述计算机程序代码还包括发送代码，所述发送代码被配置为使得所述至少一个处理器由所述focom向所述用户和所述nrt ric中的至少一者发送对所述o-云节点的过程的所述c状态修改的确认。
14.根据权利要求13所述的方法，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
15.一种非暂态计算机可读介质，其中存储有指令，当所述指令由处理器执行时，使得所述处理器执行管理电信网络的o-云基础设施内的一个或多个开放云o-云节点的功耗的方法，所述方法包括：
16.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中所述方法还包括：
17.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中所述方法还包括：
18.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中所述方法还包括：
19.根据权利要求16所述的非暂态计算机可读介质，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
20.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中通过所述o2接口接收的所述o-云数据包括：处理器利用率和存储器利用率中的至少一者。
