数字孪生网络的编排方法、数字孪生网络及介质

摘要

本申请公开了一种数字孪生网络DTN的编排方法、数字孪生网络及介质，所述DTN的孪生网络层包括功能模型子层、孪生网络子层以及基础模型子层；所述孪生网络子层在接收到所述功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息的情况下，对所述第k场景仿真需求信息进行解析，确定第k解析结果；其中，k为大于或等于1的整数；所述孪生网络子层从所述基础模型子层获取与所述第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型；其中，所述单体模型，包括网元的多元表示模型；所述拓扑模型，包括至少两个所述网元之间的拓扑关系信息；所述孪生网络子层基于与所述第k解析结果对应的拓扑模型，对与所述第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果。

说明书

技术领域

本申请涉及网络技术领域，尤其涉及一种数字孪生网络(Digital Twin Network，DTN)的编排方法、DTN及介质。

背景技术

结合数字孪生技术的DTN是一种能够实现物理网络实体与虚拟孪生体之间相互映射的网络系统，其核心价值在与网络实时闭环控制、低成本试错、从设计到组网的全生命周期管理以及网络可视化呈现。然而，相关技术中还无法实现针对具体场景的、基于物理网络实体进行数字化网络编排的方法。

发明内容

基于以上问题，本申请实施例提供了一种DTN的编排方法、DTN及介质，通过本申请实施例提供的编排方法，DTN的孪生网络子层在接收到功能模型子层发送的场景仿真需求的情况下，对场景仿真需求进行解析能够确定解析结果，并从基础模型子层获取与解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，然后基于拓扑模型对单体模型进行编排得到编排结果，从而实现了DTN针对场景仿真需求的网元编排。

本申请实施例提供的技术方案是这样的：

本申请实施例提供了一种DTN的编排方法，所述DTN的孪生网络层包括功能模型子层、孪生网络子层以及基础模型子层；所述方法包括：

所述孪生网络子层在接收到功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息的情况下，对所述第k场景仿真需求信息进行解析，确定第k解析结果；其中，所述第一接口为所述孪生网络子层与所述DTN的功能模型子层之间的数据传输接口；k为大于或等于1的整数；

所述孪生网络子层从所述基础模型子层获取与所述第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型；其中，所述单体模型，包括网元的多元表示模型；所述拓扑模型，包括至少两个所述网元之间的拓扑关系信息；

所述孪生网络子层基于与所述第k解析结果对应的拓扑模型，对与所述第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果。

本申请实施例还提供了一种DTN，所述DTN的孪生网络层包括功能模型子层、孪生网络子层以及功能模型子层；其中：

所述功能模型子层，用于确定第k场景仿真需求信息，并发送所述第k场景仿真需求信息至所述孪生网络子层；

所述孪生网络子层，用于在接收到所述第k场景仿真需求信息的情况下，对所述第k场景仿真需求信息进行解析，确定第k解析结果；其中，k为大于或等于1的整数；

所述孪生网络子层，还用于从所述基础模型子层获取与所述第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，并基于所述第k解析结果对应的拓扑模型，对与所述第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果；其中，所述单体模型，包括网元的多元表示模型；所述拓扑模型，包括至少两个所述网元之间的拓扑关系信息。

本申请实施例还提供了另一种DTN，所述DTN包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时，能实现如前任一所述DTN的编排方法

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，能够实现如前任一所述的DTN的解析方法。

由以上可以知道，本申请实施例提供的DTN的编排方法，在DTN的孪生网络子层接收到功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息并对其进行解析确定第k解析结果的情况下，能够从DTN的基础模型子层获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，然后基于与第k解析结果对应的拓扑模型对与第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果，从而实现了DTN针对具体的场景仿真需求信息的网元编排。

附图说明

图1为相关技术中DTN的架构示意图；

图2A为本申请实施例提供DTN的编排方法的第一流程示意图；

图2B为本申请实施例提供的孪生网络子层获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型的流程示意图；

图2C为本申请实施例提供的对第k编排结果的仿真验证的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的DTN编排方法的第二流程示意图；

图4为本申请实施例提供的DTN的第一结构示意图；

图5为本申请实施例提供的DTN的第二结构示意图；

图6为本申请实施例提供的DTN的第三结构示意图。

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。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

DTN是一种具有物理网络实体以及虚拟孪生体、且能够实现物理网络实体以及虚拟孪生体之间实时相互映射的网络系统。DTN的核心价值在于网络实时闭环控制，低成本试错、从设计到组网的全生命周期管理以及网络可视化。在相关技术中，DTN的构建还停留在对网络设备以及拓扑可视化的研究和探索方面，而可视化的建模方法并不能实现DTN的网络虚拟映射、低成本试错以及内外闭环控制等功能，因此也无法实现对具体场景的网元的编排和仿真。

图1为相关技术中DTN的架构示意图。

如图1所示，DTN包括网络应用层101、孪生网络层102以及物理网络层103；其中，网络应用层101用于实现网络创新技术验证、网络可视化、意图验证、网络管理以及网络维护和优化等功能。

孪生网络层102为DTN的核心部分，其包括数据共享仓库1021、服务映射模型1022以及网络孪生体管理1023三个部分。其中，数据共享仓库1021用于实现数据管理、数据服务、数据存储以及数据采集等功能，数据共享仓库1021中的数据涉及用户业务、网络配置以及运行状态；数据采集仓库1021可以与服务映射模型1022之间进行数据交互，服务映射模型1022从数据采集仓库1021获取数据之后能够通过迭代优化以及仿真验证能够实现得到功能模型以及基础模型。服务映射模型1022用于规划、建设、维护、优化以及运行，在其生成基础模型即网元模型、以及功能模型即拓扑模型之后，可以在网络规划、流量建模、安全建模、故障诊断、调度优化、质量保障等发面进行迭代优化以及仿真验证。网络孪生体管理1023能够实现模型管理、安全管理以及拓扑管理，网络孪生体管理1023也能够与服务映射模型1022之间进行数据交互。

物理网络层103包括各种物理网络实体、以及各种物理网络实体之间的网络连接结构。数据共享仓库1021能够从物理网络层103采集各种网络数据，服务映射模型用于向物理网络层103下发控制命令。网络应用层101与孪生网络层102之间实现能力调用以及意图翻译的数据交互。

然而，上述架构虽然完备，但也只是提供了一种网络架构，相关技术中并不存在针对具体场景的网络编排方案。

基于以上问题，本申请实施例提供了一种DTN的编排方法、DTN及介质。本申请实施例提供DTN的编排方法，能够实现根据具体的场景仿真需求确定对应的单体模型以及拓扑模型，并基于拓扑模型对单体模型进行编排，从而得到编排结果，进而实现了DTN针对具体的场景仿真需求的编排部署。

本申请实施例提供DTN的编排方法，可以通过DTN的处理器实现。

需要说明的是，上述处理器可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。

在本申请实施例中，DTN的孪生网络层包括功能模型子层、孪生网络子层以及基础模型子层。

在一种实施方式中，功能模型子层，可以包括图1所示的孪生网络层102中的部分模块；示例性的，功能模型子层，可以包括图1所示的服务映射模型1022中用于实现规划、建设、维护、优化、运营等功能的模块；示例性的，功能模型子层，可以实现DTN与网络应用层的对接，其能够接收网络应用层发送的场景需求信息，并对场景需求信息进行解析，从而确定第k场景仿真需求信息。

在一种实施方式中，孪生网络子层，可以包括图1所示的孪生网络层102中的部分模块，示例性的，孪生网络子层可以包括图1中的服务映射模型1022；示例性的，孪生网络子层可以包括图1中的服务映射模型1022以及网络孪生体管理1023；示例性的，孪生网络子层，可以包括服务映射模型1022中的部分子模块以及网络孪生体管理1023中的部分子模块；示例性的，可以对服务映射模型1022以及网络孪生体管理1023的所有功能对应的子模块进行分析，将服务映射模型1022以及网络孪生体管理1023中的部分子模块划分至孪生网络子层。

在一种实施方式中，基础模型子层，可以为DTN中包含有多种单体模型以及多种拓扑模型的模块；示例性的，基础模型子层，可以为图1所示的服务映射模型1022中包括网元模型以及拓扑模型的模块部分。

图2A为本申请实施例提供DTN的编排方法的第一流程示意图。如图1所示，该编排方法可以包括步骤201至步骤203：

步骤201、孪生网络子层接收到功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息的情况下，对第k场景仿真需求信息进行解析，确定第k解析结果。

其中，k为大于或等于1的整数。

相应的，在未接收到第k场景仿真需求信息的情况下，孪生网络子层可以不执行解析操作。

在一种实施方式中，第k场景仿真需求信息，可以包括至少一个维度的仿真时间、仿真环境、与该场景对应的优化目标等至少一种信息。

在一种实施方式中，在k大于或等于2的情况下，第k场景仿真需求信息可以与第k-1场景仿真需求信息不同。

在一种实施方式中，第k场景仿真需求信息，可以包含针对网络布局优化、数据传输效率优化、网络容量优化、以及网络能耗优化中的至少一种场景优化的需求信息。

示例性的，在第k场景仿真需求信息针对的网络为已部署网络的情况下，第k场景仿真需求信息中任一需求的实现和/或满足，可以通过对已部署网络中至少一个网元的设置方式、连接关系、状态控制、功耗管理、以及功能实现中的至少一个方面进行改善优化而实现。

示例性的，在第k场景仿真需求信息针对的网络为尚未部署网络的情况下，第k场景仿真需求信息中任一需求的满足和/或实现，可以通过根据对尚未部署网络的整体功能实现，对尚未部署网络中所需要的网元的数量、类型、功能、状态、以及连接关系中的至少一个方面的设置和优化。

也就是说，在本申请实施例中，第k场景仿真需求信息中任一需求的满足和/或控制，均可以通过对网元的设置优化以及改善实现。

在一种实施方式中，第k解析结果，可以包括为了满足第k场景需求信息所需要的网元的功能、种类、数量、网元之间的关联关系、网元之间关联关系的强弱、以及至少一种网元的复用状态中的至少一种信息。

在一种实施方式中，孪生网络子层对第k场景仿真需求信息进行解析，确定第k解析结果，可以通过以下任一方式实现：

孪生网络子层对第k场景仿真需求信息进行解析，对第k场景仿真需求信息中相同类型的需求信息进行更小粒度的划分，并将划分结果确定为第k解析结果。

孪生网络子层根据第k场景仿真需求信息确定解析方式，然后按照解析方式对第k场景仿真需求信息中的每一场景仿真需求按照优先级或重要性进行分类划分，并将分类划分的结果确定为第k解析结果。

步骤202、孪生网络子层从基础模型子层获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型。

其中，单体模型，包括网元的多元表示模型；拓扑模型，包括至少两个网元之间的拓扑关系信息。

在一种实施方式中，网元可以包括图1所示的物理网络层中实际的物理网元，比如交换机、路由器等，还可以包括图1所示的物理网络层中的虚拟网元，比如容器节点。

在一种实施方式中，网元的多元表示模型，可以是对网元进行多维度描述得到的。示例性的，网元的多元表示模型，可以包括网元的名称、类型、功能、以及端口数量中的至少两种信息。

在一种实施方式中，拓扑模型，可以以拓扑结构的形式，表征其所包含的至少两个网元之间的拓扑结构、或者其实现数据处理功能时数据在各个网元之间的流转拓扑结构；示例性的，拓扑结构的表示形式，可以包括向量形式、图像形式、语义表述形式、以及拓扑图形式的可视化模型文件。

示例性的，拓扑关系信息，可以包括拓扑模型中至少两个网元之间是否连接以及如何连接的信息。

在一种实施方式中，由于网元与单体模型之间具备一一对应的关联关系，因此，拓扑模型所对应的网络结构包含的至少两个网元之间的拓扑关系信息，可以通过至少两个单体模型之间的拓扑结构的形式表现。比如，拓扑模型中的拓扑关系信息，可以通过至少两个单体模型之间的连接方式、单体模型的接口数量以及单体模型之间的信令交互方式，体现拓扑模型对应的网络结构所包含的至少两个网元之间的连接方式、网元的接口数量以及各个网元之间的信令交互方式。

步骤203、孪生网络子层基于与第k解析结果对应的拓扑模型，对与第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果。

在一种实施方式中，孪生网络子层基于与第k解析结果对应的拓扑模型，对与第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果，可以是通过以下方式实现的：

孪生网络子层对与第k解析结果对应的单体模型即多元表示模型进行多元梳理，得到梳理结果，然后基于与第k解析结果对应的拓扑模型，对多元梳理结果中各个网元的功能、端口、以及连接关系等进行编排，从而得到第k编排结果。

由以上可以知道，本申请实施例提供的应用于DTN的编排方法，在孪生网络子层接收到功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息并对其进行解析确定第k解析结果的情况下，能够从基础模型子层中获取获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，然后基于与第k解析结果对应的拓扑模型对与第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果，从而实现了DTN针对具体的场景仿真需求信息的网元编排。

基于前述实施例，本申请实施例提供的DTN的编排方法中，DTN还包括网络应用层；

示例性的，本申请实施例提供的DTN的编排方法，还可以包括以下操作：

功能模型子层接收网络应用层发送的场景需求信息，对场景需求信息进行解析，确定第k场景仿真需求信息，并通过第一接口发送第k场景仿真需求信息至孪生网络子层。

其中，第一接口为孪生网络子层与DTN的功能模型子层之间的数据传输接口。

示例性的，网络应用层，可以为图1所示的网络应用层101，其所发送的场景需求信息可以包括网络创新技术验证、网络可视化、意图验证、网络管理、以及网络维护和优化中的至少一种；示例性的，网络应用层发送的场景需求信息，可以是针对实际的物理网络的，比如针对物联网部分区域的网络时延优化；示例性的，网络应用层发送的场景需求信息，可以是针对待部署网络的，比如针对即将在某区域部署的无线通信网络中至少一个小区的容量的仿真验证。

示例性的，场景需求信息的数量可以为多个，也就是说，网络应用层可以一次性发送多个场景需求信息至功能模型子层，功能模型子层可以对多个场景需求信息进行解析，得到第k场景仿真需求信息，此时，第k场景仿真需求信息可以包括对一个网络的至少两个维度、或者至少两种应用场景的优化需求信息。

示例性的，网络应用层发送的场景需求信息，可以是以配置文件的形式体现的，其中，配置文件中各种数据的组织形式，可以根据网络应用层与功能模型子层之间的传输协议确定。

在一种实施方式中，第一接口，可以为孪生网络子层与功能模型子层之间传输场景需求信息、反馈场景仿真结果、以及各种控制命令的接口。

由以上可知，功能模型子层在接收到网络应用层发送的场景需求信息之后，能够对场景需求信息进行解析确定第k场景仿真需求信息并发送至孪生网络子层，如此，功能模型子层与孪生网络子层之间相互独立又相互依赖，一方面能够实现对网络应用层的场景需求信息的高效解析，另一方面又能提高孪生网络子层针对具体应用场景的编排效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的DTN的编排方法，孪生网络子层从基础模型子层获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，可以通过图2B实现，图2B为本申请实施例提供的孪生网络子层获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型的流程示意图，如图2B所示，该流程可以包括步骤202-1至步骤202-3：

步骤202-1、孪生网络子层对第k解析结果进行处理，得到第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息，并通过第二接口发送第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息至基础模型子层。

其中，第二接口为基础模型子层与孪生网络子层之间的数据传输接口。

在一种实施方式中，第k单体配置信息，可以包括单体模型所需要实现的功能、单体模型的数量、以及单体模型的类型中的至少一种信息。

在一种实施方式中，第k拓扑配置信息，可以表示包括网络拓扑的类型、结构、以及网络拓扑的单体模型之间的连接关系中的至少一种信息。

在一种实施方式中，第二接口，可以实现孪生网络子层与基础模型子层之间包括单体模型、拓扑模型、第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息在内的数据传输。

步骤202-2、基础模型子层通过第二接口接收到第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息之后，基于第k单体配置信息从单体模型库中搜索与第k解析结果对应的单体模型，以及基于第k拓扑配置信息从拓扑模型库中搜索与第k解析结果对应的拓扑模型。

在一种实施方式中，单体模型库中，可以包含多个单体模型，示例性的，这些单体模型的类型、功能、端口数量、以及名称可以各不相同。

在一种实施方式中，拓扑模型库中，可以包含多种拓扑模型，这些拓扑模型的类型、功能、以及应用场景可以各不相同；示例性的，不同的拓扑模型中包含的网元或单体模型的数量以及功能可以均不相同。

在一种实施方式中，单体模型库对单体模型的管理、以及拓扑模型库对拓扑模型的管理，可以通过对单体模型添加单体索引信息、以及为拓扑模型添加拓扑索引信息的方式实现，如此，可以改善单体模型以及拓扑模型的搜索效率。示例性的，单体索引信息，可以包括单体模型的类型、功能、端口数量、以及应用场景中的至少一种信息；拓扑索引信息，可以包括拓扑模型的类型、功能、应用场景、以及网元数量中的至少一种信息。

在一种实施方式中，基础模型子层基于第k单体配置信息从单体配置库中搜索与第k解析结果对应的单体模型，可以是基于第k单体配置信息中的单体模型的类型、功能、端口数量、以及应用场景等至少一种信息，与单体索引信息中相同维度的信息进行匹配的方式实现的。

在一种实施方式中，基础模型子层基于第k拓扑配置信息从拓扑配置库中搜索与第k解析结果对应的拓扑模型，可以是基于第k拓扑配置信息中的拓扑模型的类型、功能、网元数量、以及应用场景等至少一种信息，与拓扑索引信息中相同维度的信息进行匹配的方式实现的。

步骤202-3、孪生网络子层通过第二接口获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型。

由以上可知，本申请实施例提供DTN的编排方法中，孪生网络子层在确定第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息之后，能够将这些信息发送至基础模型子层，在基础模型子层基于第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息确定与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型之后，还能将与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型发送至孪生网络子层，从而实现了DTN中各个子层之间的功能解耦合，提高了各个子层之间的数据处理效率，从而能够提高孪生网络子层针对具体应用场景的编排效率。

基于前述实施例，本申请实施例提供的DTN的编排方法中，DTN的孪生网络子层还包括数据采集存储子层。

示例性的，在基础模型子层基于第k单体配置信息从单体模型库中搜索与第k解析结果对应的单体模型，以及基于与第k拓扑配置信息从拓扑模型库中搜索与第k解析结果对应的拓扑模型之前，还可以执行步骤B1至步骤B2：

步骤B1、基础模型子层从数据采集存储子层获取网络数据，对网络数据中的网元数据进行多维度建模，得到单体模型库。

示例性的，网络数据可以包括设备信息、故障告警、关键绩效指标(KeyPerformance Indicator，KPI)等结构化数据，以及网元之间的拓扑信息、链路运行状态等至少一种类型的数据。

在一种实施方式中，数据采集存储子层，可以为DTN中用于从物理网络层采集数据、整理数据的模块，示例性的，数据采集存储子层，可以为图1所示的服务映射模型102中的数据共享仓库1021。

在一种实施方式中，对网元数据进行多维度建模表征，可以包括获取网元数据的多元信息表示，并基于网元的功能特征对多元信息表示进行关联建模而得到的信息表征。

在一种实施方式中，单体模型库，可以是基础模型子层数据采集存储子层采集和/或存储的网络数据之后，对网络数据进行整合以及分析后得到的。

示例性的，基础模型子层可以通过第三接口从数据采集存储子层中获取网络数据；示例性的，第三接口，为基础模型子层与数据采集存储子层之间的数据传输接口。

在一种实施方式中，第三接口，可以实现数据采集存储子层与基础模型子层之间的网络数据以及网络数据采集指令等数据的传输。

在本申请实施例中，第一接口、第二接口与第三接口数据传输所采用的协议，可以根据第一接口、第二接口以及第三接口传输数据类型而改变。本申请实施例对此不作限定。

在一种实施方式中，单体模型库，可以是基础模型子层接收到数据采集存储子层和/或存储的网络数据之后，对网络数据进行解析分类，得到多个与网元功能相关的数据之后，再对网元功能相关的数据进行整合而得到的。

步骤B2、基础模型子层对网络数据中的网元关联关系进行分析，得到拓扑模型库。

在一种实施方式中，拓扑模型库可以包含与物理网络层中的实际网络部署对应的多种拓扑模型，还可以包括与历史编排结果对应的历史拓扑模型，即通过本申请实施例提供的编排方式得到的、智能化的自动生成的拓扑模型。

在一种实施方式中，网元关联关系，可以包括网元之间是否具备关联关系、关联关系强弱、关联关系为单向还是双向中的至少一种信息，本申请实施例对此不作限定。

由以上可知，在本申请实施例提供的DTN的编排方法中，基础模型子层能够预先从数据采集存储子层中获取网络数据，并对网络数据以及网络数据中的网元关联关系进行分析，得到单体模型库以及拓扑模型库，从而为孪生网络子层对第k场景仿真需求信息进行解析以及进一步的编排奠定基础，提高了DTN的编排效率。

在本申请实施例提供的DTN的编排方法中，拓扑模型库包括网元关联信息以及与网元关联信息对应的可视化模型；单体模型库包括网元的N元组信息以及与N元组信息对应的可视化模型。

其中，网元关联信息包括网元之间的向量关系信息；N为大于或等于2的整数。

在一种实施方式中，网元关联信息，可以包括网元之间是否具备关联关系、网元之间的关联关系的强弱、以及网元之间关联关系产生的条件中的至少一种信息。

在一种实施方式中，网元之间的向量关系信息，可以包括网元之间连接的方向性，比如单向连接还是双向连接。示例性的，网元之间的向量关系信息，可以通过可视化模型的形式体现，也可以通过语义表达的形式体现，本申请实施例对此不作限定。

在一种实施方式中，网元关联信息的可视化模型，可以包括图例、图标、图像、以及图例图标图像之间的连接关系的直观呈现模型，其可以更直观的、以二维或三维的形式呈现网元之间的关联信息。

示例性的，网元的N元组信息，可以包括网元的多元表示模型，其可以包括网元属性、网元类型、网元的数据处理规则、网元与其它网元之间的关系、网元的状态切换条件、以及网元数据处理相关的公理等中的至少两种。其中，网元属性，可以包括网元的特征、特点和参数；网元类型，可以包括网元的种类、名称以及标识等；网元的数据处理规则，可以包括网元的数据转发逻辑、数据传输协议等；网元与其它网元之间的关系，可以包括网元与其它网元之间的连接关系；网元的状态切换条件，可以包括网元状态切换前后的属性、及其与其它网元之间连接关系的变化；网元数据处理相关的公理，可以包括网元的数据处理的先验知识的声明。

示例性的，网元的多元表示模型包括N个维度的信息的情况下，可以称为网元的N元组信息。示例性的，与N元组信息对应的可视化模型，可以是通过包含图像、图示、图例的可视化组合形式展示网元的N元组信息的模型。

由以上可知，本申请实施例中，单体模型库中包含了网元的N元组信息以及与N元组信息对应的可视化模型，拓扑模型库中包含了网元关联关系以及与网元关联关系对应的可视化模型，也就是说，单体模型库以及拓扑模型库中包含了物理网络层中网元以及网络结构的、多个维度的信息，从而使得基于单体模型库中的单体模型以及拓扑模型库中的拓扑模型进行编排时，能有效的提高编排的效率，缩短编排时间，从而实现了编排流程的优化。

基于前述实施例，本申请实施例提供的DTN的编排方法，还可以包括对第k编排结果的仿真验证操作，图2C为本申请实施例提供的对第k编排结果的仿真验证的流程示意图，如图2C所示，该流程可以包括步骤204至步骤205：

步骤204、孪生网络子层对第k编排结果进行仿真验证，得到第k验证结果。

在一种实施方式中，第k验证结果，可以包括第k编排结果以及对第k编排结果进行仿真验证得到的至少一个维度的、表征第k编排结果的数据处理能力的信息；示例性的，表征第k编排结果的数据处理能力的信息，可以包括第k编排结果的数据处理时延、数据处理稳定性、数据吞吐量、以及数据并发能力中的至少一种信息。

在一种实施方式中，孪生网络子层对第k编排结果进行仿真验证，得到第k验证结果，可以是通过以下任一方式实现的：

在第k场景仿真需求信息中未设置仿真验证条件的情况下，孪生网络子层获取默认仿真验证环境，并设置默认仿真验证条件，然后基于默认仿真验证条件，在默认仿真验证环境中对第k编排结果进行仿真验证，得到第k验证结果。

在第k场景仿真需求信息中设置仿真验证条件的情况下，孪生网络子层从第k场景仿真需求信息中获取仿真验证环境以及仿真验证条件，并基于仿真验证条件，在仿真验证环境中进行仿真验证，得到第k验证结果。

其中，仿真验证环境，包括执行仿真验证的操作系统以及采用的仿真软件等；仿真验证条件，可以包括仿真验证所依据的数据、仿真验证执行的时间、以及触发仿真验证的时机中的至少一种数据。

步骤205、在第k验证结果与目标验证结果不匹配的情况下，孪生网络子层发送第k验证结果至功能模型子层；在第k验证结果与目标验证结果匹配的情况下，孪生网络子层确定第k编排结果为最终编排结果。

在一种实施方式中，目标验证结果，可以是功能模型子层发送至孪生网络子层的，还可以是孪生网络子层从功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息中解析得到的，本申请实施例对此不作限定。

在一种实施方式中，第k验证结果与目标验证结果匹配的情况下，孪生网络子层确定第k编排结果为最终编排结果之后，还可以通过第一接口将第k验证结果发送至功能模型子层，功能模型子层接收到第k验证结果之后，可以向网络应用层输出第k验证结果。

示例性的，若第k验证结果与目标验证结果不匹配，则孪生网络子层可以通过第一接口发送第k验证结果至功能模型子层，以供功能模型子层基于第k验证结果下发进一步的编排指示。

由以上可知，本申请实施例提供的编排方法，在孪生网络子层得到第k验证结果之后，能够根据第k验证结果与目标验证结果之间的匹配关系确定第k编排结果是否为最终编排结果，并且，在确定第k编排结果不为最终编排结果的情况下，还能够向功能模型子层发送第k验证结果。也就是说，在本申请实施例中，无论第k编排结果是否为最终编排结果，DTN都能够对第k编排结果进行全方位的判断和处理，从而能够进一步提高DTN编排的效率，改善DTN编排的稳定性和全面性。并且，通过对孪生网络子层的编排操作的自动化控制，达到了解析操作以及编排操作的自组织、自驱动以及自运行的目的，提高了功能模型子层的解析操作、以及DTN的编排操作的智能化水平，还能够减少整个过程中的人工干预，提高解析以及编排的效率以及准确性。

基于前述实施例，本申请实施例提供的DTN的编排方法中，孪生网络层发送第k验证结果至功能模型子层之后，还可以执行以下操作：

功能模型子层基于第k验证结果，确定第k+1场景仿真需求信息，并发送第k+1场景仿真需求信息至孪生网络子层。

在一种实施方式中，功能模型子层可以对第k验证结果进行分析，确定第k编排结果中不能满足目标验证结果的原因，并基于该原因以及场景需求信息，确定第k+1场景仿真需求信息，然后将第k+1场景仿真需求信息发送至孪生网络子层。

在一种实施方式中，孪生网络子层在接收到第k+1场景仿真需求信息的情况下，可以对第k+1场景仿真需求信息进行解析，得到第k+1解析结果，然后从基础模型子层中获取与第k+1解析结果对应的拓扑模型以及单体模型，并基于与第k+1解析结果对应的拓扑模型，对第k+1解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k+1编排结果，从而实现DTN的迭代编排操作。

由以上可知，本申请实施例提供的DTN的编排方法，功能模型子层接收到第k验证结果之后，能够基于第k验证结果确定第k+1场景仿真需求信息，并发送第k+1场景仿真需求信息至孪生网络子层，从而通过功能模型子层以及孪生网络子层之间的相互协作完成编排操作的迭代优化，进而提高了编排操作的自动化以及智能化程度。

图3为本申请实施例提供的DTN编排方法的第二流程示意图。

在图3中，DTN30的孪生网络层301可以包括功能模型子层3011、孪生网络子层3012、基础模型子层3013以及数据采集存储子层3014。需要说明的是，图3中的各个步骤可以是通过DTN30的处理器实现的。如图3所示，该流程可以包括以下步骤：

步骤1、实时同步物理网络数据。

示例性的，实时同步物理网络数据，可以是数据采集存储子层3014主动发起的操作；示例性的，数据采集存储子层3014能够实时的获取物理网络层103中的网络数据。

步骤2、对网络数据执行处理、存储、服务等操作。

示例性的，数据采集存储子层3014在对网络数据进行处理、存储、服务等操作之后，还可以将网络数据划分为网元相关的数据以及与拓扑结构相关的数据。

步骤3、获取网元数据以及拓扑数据。

示例性的，基础模型子层3013可以向数据采集存储子层3014发送获取网元数据以及拓扑数据的指令。

步骤4、发送网元数据以及拓扑数据。

示例性的，数据采集存储子层3014在接收到获取网元数据以及拓扑数据的指令之后，可以发送网元数据以及拓扑数据至基础模型子层3013。

步骤5、构建单体模型库和拓扑模型库。

示例性的，基础模型子层3013可以对网元数据以及拓扑数据进行多个维度的分析，从而得到单体模型以及拓扑模型，基于多个单体模型以及多个拓扑模型，可以分别构建单体模型库以及拓扑模型库。

步骤6、向DTN发送场景需求信息。

示例性的，步骤6可以是网络应用层101执行的；示例性的，网络应用层101可以将场景需求信息至功能模型子层3011。

示例性的，场景需求信息可以为包括至少两种场景需求的配置文件。

步骤7、对场景仿真需求信息进行解析，得到场景仿真策略。

示例性的，步骤7可以是功能模型子层3011执行的；其中，这里的场景仿真策略，可以为前述实施例中的第k场景仿真需求信息。

步骤8、发送场景仿真策略。

示例性的，功能模型子层3011可以通过第一接口发送场景仿真策略即第k场景仿真需求信息至孪生网络子层3012。

步骤9、编排体解析场景仿真策略得到解析结果。

示例性的，这里的解析结果，可以为前述实施例中的第k解析结果。

示例性的，编排体，可以为孪生网络子层3012中用于执行编排操作的模块。

步骤10、孪生网络子层3012中的编排体根据解析结果，获取单体模型和拓扑模型。

示例性的，编排体可以通过第二接口向基础模型子层3013发送第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息。这里的单体模型以及拓扑模型，可以是与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型。

步骤11、基础模型子层3013发送单体模型和拓扑模型。

示例性的，基础模型子层3013可以根据第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息分别在单体模型库以及拓扑模型库中，搜索与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，在搜索结束之后，可以通过第二接口发送与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型至孪生网络子层3012。

步骤12、编排体根据拓扑模型将单体模型进行编排，并进行场景仿真。

示例性的，编排体可以根据与第k解析结果对应的拓扑模型，对与第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果，然后再对第k编排结果进行场景仿真，从而得到第k仿真结果。

步骤13、发送仿真结果。

示例性的，这里的仿真结果可以为前述实施例中的与目标验证结果匹配的第k仿真结果。示例性的，功能模型子层3011在接收到第k仿真结果之后，可以向网络应用层101展示第k仿真结果中的第k编排结果。

步骤14、发送目标仿真结果。

示例性的，目标仿真结果，可以为前述实施例中的与目标验证结果匹配的第k验证结果。

示例性的，功能模型子层3011发送目标仿真结果至网络应用层101。

示例性的，网络应用层101在接收到目标仿真结果之后，可以对其中的第k编排结果及最终编排结果进行可视化的呈现。

由以上可知，本申请实施例提供的DTN30的孪生网络层301中的基础模型子层3013，能够获取数据采集存储子层3014中的网络数据，实时构建单体模型库以及拓扑模型库，功能模型子层3011能够接收网络应用层101的场景需求信息，并基于场景需求信息确定第k场景仿真需求信息，并将该信息发送至孪生网络子层3012，以供孪生网络子层3012对第k场景仿真需求信息进行解析得到第k解析结果，并基于第k解析结果从基础模型子层3013中获取单体模型以及拓扑模型，然后基于拓扑模型对单体模型进行编排、仿真验证，从而得到第k验证结果。

如此，DTN30中的各个子层的功能相互独立又相互关联，从而能够提高了解析、编排以及仿真的效率，从而提供了一种高效可靠的网络结构的编排解析方法。

并且，在解析编排之前，数据采集存储子层3014中已经存储有单体模型以及拓扑模型，从而使得DTN在编排的过程中具备了快速部署、动态调整、可复用的能力，进而很大程度上增强了其灵活性、扩展性、节能性，可实现以场景为驱动的仿真、验证等。

基于前述实施例，本申请实施例还提供了一种DTN30，图4为本申请实施例提供的DTN30的第一结构示意图。如图4所示，DTN30的孪生网络层301可以包括功能模型子层3011、孪生网络子层3012以及基础模型子层3013。

在一种实施方式中，功能模型子层3011，用于在接收网络应用层发送的场景需求信息的情况下，对场景需求信息进行解析，确定第k场景仿真需求信息，通过第一接口发送第k场景仿真需求信息至孪生网络子层3012；其中，第一接口，为孪生网络子层与功能模型子层之间的数据传输接口。

在一种实施方式中，DTN30还包括网络应用层；孪生网络子层3012，用于对第k解析结果进行处理，得到第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息，并通过第二接口发送第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息至基础模型子层3013；其中，第二接口为基础模型子层与孪生网络子层之间的数据传输接口；

基础模型子层3013，用于通过第二接口接收到第k单体配置信息以及第k拓扑配置信息之后，基于第k单体配置信息从单体模型库中搜索与第k解析结果对应的单体模型，以及基于第k拓扑配置信息从拓扑模型库中搜索与第k解析结果对应的拓扑模型；

孪生网络子层3012，还用于通过第二接口从基础模型子层3013获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型。

在一些实施方式中，孪生网络层301还包括数据采集存储子层3014；基础模型子层3013，用于从DTN的数据采集存储子层3014获取网络数据，对网络数据中的网元数据进行多维度建模表征，得到单体模型库；

基础模型子层3013，还用于对网络数据中的网元关联关系进行分析，得到拓扑模型库。

在一种实施方式中，拓扑模型库包括网元关联信息以及与网元关联信息对应的可视化模型；其中，网元关联信息包括网元之间的向量关系信息；

单体模型库包括网元的N元组信息以及与N元组信息对应的可视化模型；其中，N为大于或等于2的整数。

在一种实施方式中，孪生网络子层3012，用于对第k编排结果进行仿真验证，得到第k验证结果；在第k验证结果与目标验证结果不匹配的情况下，孪生网络子层发送第k验证结果至功能模型子层3011；在第k验证结果与目标验证结果匹配的情况下，孪生网络子层3012确定第k编排结果为最终编排结果。

在一种实施方式中，功能模型子层3011，用于基于第k验证结果，确定第k+1场景仿真需求信息，并发送第k+1场景仿真需求信息至孪生网络子层3012。

基于前述实施例，本申请实施例还提供了另一种DTN30，图5为本申请实施例提供的DTN30的第二结构示意图。如图5所示，DTN30的孪生网络层可以包括功能模型子层3011、孪生网络子层3012、基础模型子层3013以及数据采集存储子层3014；DTN30还可以包括网络应用层101。其中，功能模型子层3011能够接收网络应用层101发送的场景需求信息，并对场景需求信息进行解析，得到第k场景仿真需求信息，第k场景仿真需求信息可以包括流量拟真、资源分配、资源均衡调度以及新设备部署等；然后通过功能模型子层3011与孪生网络子层3012之间的第一接口将第k场景仿真需求信息发送至孪生网络子层3012中。

孪生网络子层3012包含智能编排体30121，用于对第k场景仿真需求信息进行解析，得到第k解析结果，并通过孪生网络子层3012与基础模型子层3013之间的第二接口获取与第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型，然后基于与第k解析结果对应的拓扑模型，对于第k解析结果对应的单体模型进行编排，得到第k编排结果，示例性的，第k编排结果可以包括多个虚拟机(Virtual Machine，VM)与多个交换机(Switch，SW)之间的数据连接(Data Communication，DC)。

在第k验证结果与目标验证结果不匹配的情况下，功能模型子层3011可以基于第k验证结果确定第k+1场景仿真需求信息，并发送至孪生网络子层3012，从而启动编排操作的迭代优化过程；在第k验证结果与目标验证结果匹配的情况下，确定第k编排结果为最终编排结果。

基础模型子层3013中可以包含单体模型库30131以及拓扑模型库30132；示例性的，单体模型库30131可以为前述实施例中的第一模型库；拓扑模型库30132可以为前述实施例中的第二模型库。单体模型库30131中可以包括孪生交换机、孪生服务器、以及孪生路由器等多种单体模型；拓扑模型库可以包括真实拓扑模型以及智能生成拓扑模型，其中，真实拓扑模型，可以与物理网络层103中的网络拓扑对应，智能生成拓扑模型，可以是最终的目标编排结果。

数据采集存储子层3014，可以实现采集测量、运行控制、数据处理以及数据服务功能。数据采集存储子层3014可以将其从物理网络层采集的包括VM、SW、以及DC相关的网络数据发送至基础模型子层3013，以供其更新单体模型库30131以及拓扑模型库30132。

基于前述实施例，本申请实施例还提供了DTN30的第二结构示意图，图6为本申请实施例提供的DTN30的第三结构示意图，如图6所示，DTN30可以包括处理器601以及存储器602，其中，存储器602中存储有计算机程序，处理器601执行该计算机程序时能实现如前任一实施例所述的DTN的编排方法。

上述处理器601可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。

上述存储器602，可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，flash memory，硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid State Disk，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器601提供指令和数据。基于前述实施例，本申请实施例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中存储有计算机程序，该计算机程序被电子设备的处理器执行时，能够实现如前任一实施例所述的编排方法或如前任一实施例所述的解析方法。

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。

本申请所提供的各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。

本申请所提供的各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。

本申请所提供的各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。

需要说明的是，上述计算机可读存储介质可以是ROM、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性随机存取存储器(Ferromagnetic Random Access Memory，FRAM)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种电子设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。

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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件节点的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所描述的方法。

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。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。