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NWDAF 网络数据分析功能

NWDAF 是什么

Section titled “NWDAF 是什么”

NWDAF（Network Data Analytics Function，网络数据分析功能）是 3GPP 在 5G 核心网里定义的一个网络功能（NF），职责是从网络里采数据，跑出分析结果，再把结果通过服务化接口交给其他网元或应用去用。

它要解决的问题很具体。4G 时代运营商也做网络分析，但数据采集靠的是各家厂商自己的接口、自己的日志格式、自己的探针，换一家厂商就得重做一遍集成。NWDAF 把「谁能被采数据、采什么、怎么采、结果长什么样」写进了规范，分析于是从一个厂商私有的旁路系统，变成了核心网里一个有标准接口的正式网元。

三份主要规范

  • TS 23.288 是主规范，定义 NWDAF 的架构、每个 Analytics ID 的输入输出和流程。看 NWDAF 应该从这份开始。
  • TS 29.520 是 stage 3，定义 Nnwdaf 服务的 HTTP/2 API 和 OpenAPI 描述。
  • TR 23.791 是 Rel-16 的立项研究报告，今天能看到的那批用例基本都来自它。

一句话概括它的定位：NWDAF 是控制面里的分析网元，输出的是给自动化决策用的数据，不是给人看的报表。

在 5GC 里的位置

Section titled “在 5GC 里的位置”

5GC 是服务化架构（SBA），所有网元挂在同一条总线上，互相以「服务」的形式调用。NWDAF 在这条总线上同时扮演两个角色：

                   ┌──────────── 数据源 ────────────┐
   AMF   SMF   PCF   UDM   NRF   AF(经 NEF)   OAM/管理面
     │     │     │     │     │        │           │
     └─────┴─────┴──┬──┴─────┴────────┴───────────┘
                    │  Namf/Nsmf/… _EventExposure（NWDAF 作为消费者）
                    ▼
            ┌───────────────┐
            │     NWDAF     │  采集 → 训练/推理 → 输出统计与预测
            └───────────────┘
                    │  Nnwdaf_EventsSubscription / Nnwdaf_AnalyticsInfo
     ┌──────────────┼──────────────┬────────────┐
     ▼              ▼              ▼            ▼
    PCF            AMF            SMF     NSSF / NEF+AF / 编排器
                （NWDAF 作为生产者，消费者拿去做决策）
  • 作为消费者：向 AMF、SMF、PCF、UDM、NRF 订阅事件，向 OAM 要无线侧和网元的性能数据，通过 NEF 拿应用侧数据。
  • 作为生产者：把分析结果暴露给 PCF、AMF、SMF、NSSF、NEF/AF、编排器。

消费者不需要预先知道 NWDAF 部署在哪。NWDAF 注册到 NRF 时会带上自己支持的 Analytics ID、服务区域、S-NSSAI 等信息，消费者拿 Analytics ID 去 NRF 做发现，就能找到合适的实例。

两组服务化接口

Section titled “两组服务化接口”

NWDAF 对外主要就两个服务，区别是一次性还是持续：

服务操作语义适用场景
Nnwdaf_AnalyticsInfoRequest一问一答，请求即返回决策点上临时查一次，比如选 UPF 前问一下 DN 性能
Nnwdaf_EventsSubscriptionSubscribe / Unsubscribe / Notify订阅后按周期或按阈值持续推送闭环监控，比如切片负载超阈值就通知

订阅时消费者要给出的关键参数：

参数含义
Analytics ID要哪一类分析，见下一节的清单
Target of Analytics Reporting分析对象是单个 UE、一组 UE，还是「任意 UE」
Analytics Filter Information过滤条件，比如 S-NSSAI、DNN、area of interest、应用 ID
Analytics target period时间窗。落在过去就是统计，落在未来就是预测
Preferred level of accuracy期望精度，NWDAF 据此选模型和数据量
Reporting thresholds阈值，只在越界时才通知，用来压低通知量

返回的结果分两类，这个区分很重要：

  • Statistics（统计）：面向过去某个时间窗的观测结果。
  • Prediction（预测）：面向未来，必须带 Confidence（置信度） 和 Validity Period（有效期）。
预测是会错的

消费者拿到预测就去改策略，等于把网络行为绑在了一个概率结果上。所以 confidence 和 validity period 不是装饰性字段，闭环逻辑里要真的读它们，并且要设计好预测失准时的回退路径。

Analytics ID 清单

Section titled “Analytics ID 清单”

Analytics ID 是 NWDAF 的核心词汇表，规范每加一版就会长一点。Rel-16 定下来的基础集合：

Analytics ID分析什么典型消费者拿去做什么
SLICE_LOAD_LEVEL切片实例的负载等级NSSF、PCF、AMF切片选择、准入控制、切片扩容
NF_LOAD单个 NF 的负载与预测编排器、OAMNF 扩缩容、NF 选择
NETWORK_PERFORMANCE区域内的网络性能与 gNB 状态编排器、AF容量规划、业务调度
SERVICE_EXPERIENCE观测到的业务体验（MOS 类指标）PCF、AF（经 NEF）调 QoS、调码率
UE_MOBILITYUE 的移动轨迹与位置预测AMF、SMF注册区与寻呼优化、边缘 UPF 选择
UE_COMMUE 的通信模式（何时收发、多大量）AMF、SMF、NEF生成 Expected UE Behaviour 参数、配 MICO/DRX
ABNORMAL_BEHAVIOURUE 的异常行为AMF、SMF、PCF识别被劫持或误用的终端，限速或断开
USER_DATA_CONGESTION特定位置的用户面拥塞AF（经 NEF）、PCF拥塞感知的内容分发
QOS_SUSTAINABILITY某区域内 QoS 能否维持AF（经 NEF）提前降级业务

Rel-17 之后陆续补进来的，按同一套框架工作，只是分析对象更细：DN_PERFORMANCE（数据网络侧性能，用于边缘应用重定位）、DISPERSION（数据与业务在时空上的分散度）、WLAN_PERFORMANCE、RED_TRANS_EXP（冗余传输体验）、SM_CONGESTION，以及 Rel-18 面向定位精度和端到端传输时间的几项。

看规范时的省力方法

TS 23.288 里每个 Analytics ID 的写法是固定的四段：输入参数、需要采集的数据（列明从哪个 NF 的哪个事件采）、输出格式、以及消费者侧的示例流程。摸清一个的结构，剩下的都能照着读。

数据从哪来

Section titled “数据从哪来”

NWDAF 自己不产生数据，全靠采。数据源有四类：

  1. 5GC 网元，走各自的 Event Exposure 服务：Namf_EventExposure（注册、可达性、位置变化）、Nsmf_EventExposure（PDU 会话建立释放、UP 路径变化）、Nudm_EventExposure、Npcf_EventExposure。
  2. NRF，拿 NF 的注册与状态信息。
  3. OAM / 管理面，拿无线侧和网元的性能测量。RAN 侧数据基本只能从这条路来，因为 NWDAF 和 gNB 之间没有直接接口。
  4. AF（应用功能），经由 NEF 上报应用层的体验数据，比如码率、卡顿、MOS。
数据采集才是真正的工程瓶颈

按规范直接实现，NWDAF 会向 AMF、SMF 发起大量订阅，per-UE 粒度的订阅尤其贵。多个 NWDAF 实例还可能向同一个 NF 重复订阅同一份数据。在真实网络的话务量下，「给核心网加了个分析功能」很容易变成「给核心网加了个持续负载」。Rel-17 引入的那套数据采集框架就是冲着这个问题来的。

Rel-17 之后：拆功能，拆数据通路

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MTLF 与 AnLF

Section titled “MTLF 与 AnLF”

Rel-17 把 NWDAF 内部按职责切成了两个逻辑功能：

逻辑功能全称干什么
MTLFModel Training Logical Function训练 ML 模型，通过 Nnwdaf_MLModelProvision 把模型（实际传的是模型文件地址）提供给 AnLF
AnLFAnalytics Logical Function用模型做推理，通过 Nnwdaf_AnalyticsInfo 和 Nnwdaf_EventsSubscription 对外输出分析

这个拆分的意义在于训练重、推理轻，两者的资源画像和生命周期完全不同。拆开之后，一个集中部署的 MTLF 训好模型，可以下发给多个部署在边缘的 AnLF 做低时延推理，各自按各自的节奏扩缩容。一个 NWDAF 实例可以只含 MTLF、只含 AnLF，或者两者都含，注册到 NRF 时会声明。

Rel-18 在这个基础上加了联邦学习：多个 MTLF 之间交换模型参数而不交换原始数据，用来解决数据出不了域（跨运营商、跨管理域、隐私合规）情况下的联合训练。

DCCF、MFAF、ADRF

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同样是 Rel-17 之后引入，专门对付上面那个采集瓶颈：

网元全称解决什么
DCCFData Collection Coordination Function协调数据采集，多个消费者要同一份数据时只向源 NF 订阅一次
MFAFMessaging Framework Adaptor Function3GPP 服务化接口与消息总线（Kafka 之类）之间的适配层，负责扇出分发
ADRFAnalytics Data Repository Function存历史数据和历史分析结果，NWDAF 不必自己长期囤数据

加上这三个之后，数据通路从「每个 NWDAF 各自去每个 NF 拉数据」变成了「统一采一次，进总线，按需分发，历史入库」。这基本上是把大数据平台那套采集与分发架构，用 3GPP 的网元形式重新表达了一遍。

一条走通的闭环

Section titled “一条走通的闭环”

QOS_SUSTAINABILITY 是最能说明 NWDAF 价值的例子，因为它输出的是未来，而消费者能拿这个未来做出有意义的动作：

  1. 车联网 AF 通过 NEF 订阅分析，Analytics ID 为 QOS_SUSTAINABILITY，过滤条件是某段高速的地理区域加上目标 5QI。
  2. NEF 做鉴权和参数映射，转成 Nnwdaf_EventsSubscription_Subscribe 发给 NWDAF。
  3. NWDAF 向 OAM 订阅该区域小区的无线侧 KPI，向 SMF、PCF 订阅会话与 QoS 通知，喂进模型。
  4. 模型判断未来十分钟内该区域无法维持目标 5QI，NWDAF 通过 Notify 上报，带上时间窗和置信度。
  5. AF 提前动作：把编队行驶降级为辅助驾驶，或者把车载视频码率降下来。

关键在第 5 步。如果没有第 4 步的提前量，AF 只能等 QoS 真的掉下去之后再反应，而那时候车已经开在那段路上了。分析的价值不在于看得准，在于看得早，早到还来得及做事。

部署时会撞上的问题

Section titled “部署时会撞上的问题”
  • 厂商合规程度参差。规范写了 Event Exposure，不代表在网的每个网元都实现了，或者实现得一致。RFP 阶段就要把 Analytics ID 和事件级别的支持列表写进去。
  • 4G/5G 共存期的数据割裂。集中式分析用例需要全网视角，而这段时期相当长，NWDAF 必须能和既有的分析系统对接，而不是另起炉灶。
  • 分析孤岛。运营商内部往往已经有收入保障、营销分析、网管分析等好几套系统，各自采一遍数据。让 NWDAF 变成第 N+1 个孤岛，收益会大打折扣。
  • 存处理过的数据，不是原始数据。除非法规要求留存，原始数据的存储成本增长比分析价值增长快得多。
  • 隐私与合规。per-UE 粒度的分析直接触及用户数据，跨域、跨运营商的场景更敏感，联邦学习在 Rel-18 被写进来就有这层考虑。
  • 闭环要有刹车。自动化动作由预测驱动，就必须有置信度门限、生效范围限制和人工接管路径。

和邻居们的区别

Section titled “和邻居们的区别”

分析在移动网络里不止一个入口，三者的时间尺度和归属域不同，实践中是互补关系：

NWDAFMDAF（MDAS）RIC（Near-RT / Non-RT）
归属3GPP SA2，5GC 控制面3GPP SA5，管理面（TS 28.104）O-RAN 联盟，RAN 域
数据视角会话、移动性、切片、业务体验网元性能与告警、配置、能耗无线侧的 UE 与小区级测量
时间尺度秒到分钟分钟到小时Near-RT 是 10ms 到 1s，Non-RT 大于 1s
接口服务化接口 Nnwdaf管理服务 MnSE2 / A1 / O1
典型动作改策略、选网元、调 QoS扩缩容、优化配置调度、切换、无线资源分配

规范索引

Section titled “规范索引”
规范内容
TS 23.288架构增强、Analytics ID 定义与流程，主规范
TS 29.520Nnwdaf 服务的 stage 3 API 与 OpenAPI
TS 23.501 / TS 23.5025GS 架构与流程，NWDAF 在其中的位置
TR 23.791Rel-16 立项研究，早期用例的来源
TR 23.700-81Rel-18 网络自动化研究，联邦学习、精度监控、漫游场景
TS 28.104管理面的 MDA，与 NWDAF 互补

参考

Section titled “参考”