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深度解析 3GPP TS 29.552：5.7.5 Network Performance Analytics (网络性能分析)

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好的，我们继续深入5G“智慧大脑”NWDAF的能力清单。在前几篇文章中，我们已经分别探讨了切片负载、业务体验和NF负载这三个重要维度的分析流程。现在，我们将视角抬得更高，从一个更宏观、更整体的角度，审视‘洞- 察者’(Insight-AI)是如何扮演一位“网络健康巡检员”，对一个区域乃至全网的整体性能进行把脉和诊断的。

深度解析 3GPP TS 29.552：5.7.5 Network Performance Analytics (网络性能分析)

本文技术原理深度参考了3GPP TS 29.552 V18.7.0 (2024-12) Release 18规范中关于“5.7.5 Network Performance Analytics”的核心章节，旨在为读者详细拆解NWDAF是如何融合多源数据，对一个地理区域或整个网络的性能状况进行综合评估和预测，从而为网络规划、优化和重大事件保障提供宏观决策支持。

前言：从“微观诊断”到“宏观体检”

如果说NF负载分析是对网络中某个“器官”（NF实例）的精细化检查，业务体验分析是对某个“病人”（用户/应用）的个性化诊断，那么网络性能分析 (Network Performance Analytics) 则更像是一次覆盖一个区域甚至整个系统的**“年度健康体检”**。

它的目标不是定位单个用户的卡顿，也不是预警单个UPF的过载，而是回答一些更宏观、更具战略性的问题：

  • “未来科技博览会”所在的整个CBD区域，网络整体的健康度如何？

  • 与上个月相比，本市核心城区的5G网络性能是提升了还是下降了？

  • 在即将到来的跨年夜，哪个区域最有可能成为网络拥塞的热点？

这些宏观的性能洞察，对于网络规划部门进行基站扩容决策、优化部门进行区域性的参数调整，以及运维部门进行重大事件的资源预部署，都具有不可替代的价值。

为了完成这次“宏观体检”，‘洞察者’需要综合利用其强大的数据收集和分析能力。本次，我们将让运营商的**网络规划与优化团队（“Net-Optimizers”）**作为‘洞察者’的客户。他们需要一份关于“未来科技博览会”展馆周边区域的、详尽的网络性能报告，以评估前期网络建设的成效，并为后续的常态化保障制定优化策略。

本文将深入5.7.5节的信令流程，看看‘洞察者’是如何完成这次从“微观”到“宏观”的视角切换，为“Net-Optimizers”团队提供那份宝贵的“区域网络性能白皮书”的。

1. 任务简报：网络性能分析的目标与维度

这项分析任务的核心是评估一个指定“兴趣区域 (Area of Interest)”内的网络性能。

规范原文引用 (Clause 5.7.5 Introduction):

This procedure is used by the NF to obtain the network performance analytics which are calculated by the NWDAF based on the information collected from the AMF, NRF and/or OAM.

‘洞察者’向“Net-Optimizers”介绍道：“要完成这份区域性能报告，我需要从三个关键部门收集情报：AMF负责告诉我‘人’的情况，NRF负责告诉我‘设备’的情况，而OAM则提供了最详尽的‘现场’性能数据。”

  • 分析对象: 一个由TAI列表或小区ID列表定义的地理区域。

  • 分析维度 (NetworkPerfType): 规范定义了多种性能维度，消费者可以按需索取：

    • NUM_OF_UE: 区域内的用户数。这是衡量网络繁忙程度最基础的指标。

    • SESS_SUCC_RATE: 会话建立成功率。反映了网络服务的可用性。

    • INTER_RAT_HO_SUCC_RATE: 异系统切换成功率（如5G到4G）。

    • INTRA_RAT_HO_SUCC_RATE: 同系统切换成功率（如5G基站之间）。

    • GBR_DATA_VOL: GBR（保证比特率）业务的流量。

    • NON_GBR_DATA_VOL: Non-GBR业务的流量。

    • …等等。

  • 分析ID: NETWORK_PERFORMANCE

2. 行动方案：解构网络性能分析的信令流程

规范中的 “Figure 5.7.5-1: Procedure for Network Performance Analytics” 为我们展示了‘洞察者’生成这份“体检报告”的详细流程。这个流程体现了如何根据消费者请求的不同“体检项目”（NetworkPerfType），智能地选择不同的“检查设备”（数据源）。

阶段一：任务启动与基础信息收集 (步骤1 - 3)

“Net-Optimizers”团队向‘洞察者’发起订阅：“请为博览会区域（由TAI列表定义），持续提供‘用户数’和‘切换成功率’这两项网络性能分析。每小时上报一次。”

步骤1a-1c：发起分析请求

“Net-Optimizers”（作为消费者）通过Nnwdaf_AnalyticsInfo_Request或Nnwdaf_EventsSubscription_Subscribe发起请求，analyticsId为NETWORK_PERFORMANCE，eventFilter中包含了areaOfInterest和请求的nwPerfType列表。

步骤2a-3b：从NRF获取NF状态信息

规范原文引用 (Step 2a-2b):

If the event is set to “NETWORK_PERFORMANCE”, the NWDAF may invoke Nnrf_NFManagement_NFStatusSubscribe service operation…to subscribe to NF (e.g. SMF, UPF) load and status information.

‘洞察者’的第一步是了解这个区域内，提供服务的“器官们”（NF）是否健康。

  • 动作: 向NRF发起Nnrf_NFManagement_NFStatusSubscribe订阅。

  • 目的: 监控服务于该区域的SMF、UPF等NF的负载和状态。如果一个区域的UPF普遍处于高负载状态，那么该区域的整体网络性能自然会下降。

  • 信息流 (3a-3b): 当有NF的负载或状态发生变化时，NRF会通过_Notify通知‘洞察者’。这为宏观的性能评估提供了基础的上下文。

阶段二：针对特定性能维度的深度数据收集 (步骤4 - 7)

在这一阶段，‘洞察者’会根据“Net-Optimizers”请求的具体nwPerfType，启动不同的数据收集子流程。

场景一：分析“用户数 (NUM_OF_UE)” (步骤4a-6b)

规范原文引用 (Step 4a-4b):

…if the type of network performance is set to “NUM_OF_UE”, the NWDAF invokes Nnrf_NFDiscovery_Request service operation…to discover the AMF(s) belonging to the AMF Region(s) that include(s) the Area of Interest.

  1. 发现区域内的AMF (4a-4b)：‘洞察者’首先需要知道哪个或哪些AMF在为博览会区域提供服务。它向NRF发起NFDiscovery请求，查询条件是覆盖该区域的AMF Region ID。

  2. 向AMF订阅用户数 (5a-5b)：找到目标AMF后，‘洞察者’向它们发起Namf_EventExposure_Subscribe订阅，请求上报该区域内的UE数量。

  3. AMF上报 (6a-6b)：AMF会周期性地或在UE数量变化满足阈值时，通过_Notify向‘洞察者’上报统计结果。

场景二：分析其他性能指标 (如切换成功率、流量等) (步骤7)

规范原文引用 (Step 7):

The NWDAF may collect “Performance measurement” to the OAM to get the status and load information and the performance per Cell Id in the Area of Interest…

对于“切换成功率”、“业务流量”、“时延”、“丢包率”等更底层的无线和传输性能指标，最全面、最权威的数据来源是OAM。

  • 动作: ‘洞察者’通过标准的管理接口（如3GPP定义的TS 28.552性能测量规范），向OAM发起性能数据收集任务。

  • 收集内容: OAM会从RAN（无线接入网）和Transport Network（传输网）收集和汇总大量的性能计数器（Performance Counters）。例如：

    • ho.SuccOutIntraSrv.Gnb (同系统切换出成功次数)

    • ho.AttOutIntraSrv.Gnb (同系统切换出尝试次数)

    • pmPdcpPduVolumeDl (PDCP层下行数据量)

  • 数据交付: OAM会将这些测量结果以文件（如XML格式）或流式数据的形式，提供给‘洞察者’。

阶段三：综合分析与报告交付 (步骤8 - 14)

规范原文引用 (Step 8):

The NWDAF calculates the network performance analytics based on the data collected from AMF, NRF and/or OAM.

‘洞察者’汇集了所有需要的“体检项目”数据。

  1. 分析计算 (Step 8): AnLF开始进行综合分析：

    • 指标计算: 根据从OAM获取的原始计数器，计算出最终的KPI。例如：

      切换成功率 = (切换成功次数 / 切换尝试次数) * 100%

    • 数据融合: 将来自不同源的数据进行关联分析。例如，将AMF上报的用户数增长趋势，与OAM上报的小区吞吐量下降趋势进行关联，可能会发现“用户激增导致性能瓶颈”的结论。

    • 趋势预测: 基于历史性能数据（可能来自ADRF），预测未来一段时间内网络性能的演进趋势。

  2. 生成报告 (Step 13)：‘洞察者’生成了一份完整的“博览会区域网络性能报告”，其中包含了：

    • 当前性能快照: 区域内总用户数、各小区的切换成功率、总流量等。

    • 历史趋势分析: 过去24小时内，用户数和性能KPI的变化曲线。

    • 预测性洞察: “预计下午3点人流高峰期，3号展馆门口的小区切换成功率将下降至95%以下，存在掉话风险。”

  3. 交付报告 (Step 9 & 14): ‘洞察者’将这份报告通过_Notify（订阅场景）或_Request的响应（查询场景），交付给“Net-Optimizers”团队。

闭环完成：“Net-Optimizers”团队收到这份详尽的报告后，可以：

  • 评估网络现状: 对比实际性能与规划目标，评估网络建设的成效。

  • 指导参数优化: 针对预测到的切换成功率下降风险，提前对3号展馆门口小区的切换参数（如切换门限、迟滞时间）进行微调。

  • 支撑规划决策: 如果报告显示该区域的容量已长期处于饱和状态，这将成为向管理层申请扩容投资的有力数据支撑。

总结：网络优化的“智能罗盘”

5.7.5节的网络性能分析流程，为5G网络提供了一个功能强大的“智能罗盘”。它将NWDAF从服务于微观的实时控制，提升到了服务于宏观的网络规划与优化的战略层面。

  • 宏观与微观的结合: 该流程巧妙地结合了宏观信息（如NRF的NF状态）和微观数据（如AMF的用户数、OAM的性能计数器），实现了对网络性能的全面、多维度评估。

  • 按需、灵活的分析: 通过NetworkPerfType参数，消费者可以像在菜单上点菜一样，灵活地选择自己关心的性能维度，NWDAF则会智能地启动相应的数据收集流程，实现了分析的按需、精准和高效。

  • 打通数据到决策的链路: 网络性能分析的最终输出，不再是原始、杂乱的性能数据报表，而是经过加工、提炼并带有预测性洞察的“分析产品”。它直接服务于网络规划、优化和运维等核心生产部门的决策流程，将数据智能的价值发挥到了最大。

这项能力，使得运营商能够更科学、更精细、更前瞻地管理和演进其庞大的5G网络，确保在投入有限的资源下，实现网络性能和用户体验的最大化。

在下一篇文章中，我们将继续深入5.7节，将焦点从宏观的网络性能，再次拉回到微观的用户个体，探讨一个与移动性管理息息相关的分析——5.7.6 UE Mobility Analytics (UE移动性分析)，看看‘洞察者’是如何成为一名“行为预测专家”，精准预测用户的移动轨迹的。

FAQ 环节

Q1：网络性能分析（5.7.5）和业务体验分析（5.7.3）有什么区别和联系？

A1：它们是两个不同层面但又密切相关的分析。

  • 区别:

    • 视角不同: 网络性能分析是从网络侧视角出发，关注的是网络自身的健康度（如成功率、容量），其指标是客观的KPI。业务体验分析是从用户/应用侧视角出发，关注的是用户的主观感受，其指标是QoE/MOS分。

    • 粒度不同: 网络性能分析通常是区域性、宏观的，分析对象是一个区域内的所有用户和业务。业务体验分析通常是个体化、微观的，分析对象是某个特定用户或应用的端到端体验。

  • 联系: 网络性能是业务体验的基础。一个区域的整体网络性能差（如高丢包率），那么该区域内用户的业务体验大概率也不会好。NWDAF在进行业务体验分析时，会将网络性能分析的结果作为其输入之一。反之，大面积的用户业务体验下降，也预示着网络性能可能出现了问题。

Q2：为什么分析“用户数”需要找AMF，而分析“切换成功率”主要找OAM？

A2：这取决于不同网元的功能职责和数据来源。

  • AMF (接入和移动性管理功能)：它的核心职责之一就是管理UE的注册状态和连接状态。因此，哪个UE在哪个TAI、处于连接态还是空闲态，AMF是最清楚的。它是统计“人头数”的最权威来源。

  • OAM (运维管理系统)：它的核心职责是监控网络设备的性能，特别是无线接入网（RAN）的设备。切换成功与否，是基站（gNB）之间交互的结果，gNB会将切换尝试次数、成功次数等大量的性能计数器（Performance Counter）上报给OAM系统。因此，OAM是获取无线网络性能KPI的最直接、最全面的来源。

Q3：规范中的“Performance measurement” to the OAM具体是指什么？有标准化的接口吗？

A3：是的，这背后有一套完整的3GPP标准。这里的“Performance measurement”通常指的是3GPP TS 28.xxx系列规范中定义的性能管理（PM）框架。

  • 接口: 传统上，网元与OAM之间通过文件（FTP/SFTP）或流式协议（CORBA, SNMP等）上报性能数据。在更现代的架构中，也越来越多地采用基于HTTP/NetConf的标准化管理接口。

  • 数据模型: TS 28.552等规范详细定义了5G网络的性能测量项（Performance Measurements），例如我们提到的切换成功率、数据量等。每个测量项都有唯一的标识符、定义和计算公式。

NWDAF作为数据消费者，会向OAM发起一个“测量任务”，指定它需要哪些测量项、测量对象（如哪些小区）、测量周期等。OAM再根据这个任务，去配置和收集底层网元的数据。

Q4：NWDAF的性能分析结果，能精确到哪个物理范围？

A4：分析的精度取决于消费者在请求时提供的areaOfInterest的粒度，以及数据源（特别是OAM）能提供的数据粒度。

  • 高层级: 可以是一个AMF Region或一组TAI，覆盖一个城市或一个省，用于宏观的性能监控。

  • 中层级: 可以是一组小区ID（NCGI），覆盖一个商业区、一条高速公路或一个大型场馆，用于区域性的优化。

  • 精细级: 在某些场景下，如果与GMLC等定位系统结合，甚至可以关联到更精细的地理网格或室内楼层，但这需要更强大的数据收集和处理能力。

总的来说，NWDAF支持从宏观到微观的多层次性能分析。

Q5：网络性能分析为什么需要NRF的数据？NRF不是只负责NF的注册和发现吗？

A5：NRF在这个流程中扮演了两个重要角色：

  1. 作为发现平台: NWDAF需要分析一个区域，它首先得知道这个区域由哪些NF（特别是AMF）服务，这个“发现”的动作就需要通过查询NRF来完成。

  2. 作为NF状态/负载信息源: 5G标准规定，NF在向NRF注册时，可以上报自己的负载信息 (nfLoad)。NRF不仅存储这个信息，还提供订阅服务。这意味着，NRF也成为了一个轻量级的、全网NF负载信息的“汇集中心”。NWDAF通过订阅NRF，可以高效地获取网络中所有相关NF的宏观健康状况，这为评估一个区域的整体性能提供了非常重要的背景信息。

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