Method, apparatus, and system for data processing

Abstract

Provided are method, apparatus, and system for data processing, where the request for configuring the first network function to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane may be obtained by the first network function from the second network function. Through the request, the first network function can know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and can obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the first network function can process different types of data. In this way, based on the configuration from the second network function, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.

Description

METHOD, APPARATUS, AND SYSTEM FOR DATA PROCESSINGCROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS

[0001] This disclosure claims priority to US provisional patent application No. 63 / 682, 604, filed on August 13, 2024, which is hereby incorporated by reference in its entirety.TECHNICAL FIELD

[0002] The present disclosure relates generally to the field of wireless communications technologies and, in particular, to method, apparatus, and system for data processing.BACKGROUND

[0003] Future networks (e.g., 5.5G network, 6G network) would support more diversified types of data. There will be extremely large amount of data (e.g., sensing data) in future network, these data may be collected via different network planes. How to collect and manage these data should be considered for future networks.

[0004] This background information is provided to reveal information believed by the applicant to be of possible relevance to the present disclosure. No admission is necessarily intended, nor should be construed, that any of the preceding information constitutes prior art against the present disclosure.SUMMARY

[0005] This present disclosure provides method, apparatus, and system for data processing.

[0006] According to a first aspect, a method for data processing is described, where the method includes: obtaining a request from a second network function, where the request is for configuring a first network function to  perform data processing on first data on a control or management (C / M) plane and second data on a data plane; and performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0007] This solution can be performed by the first network function such as a processing service function (PSF) in a network. The request for configuring the first network function to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane may be obtained by the first network function from the second network device, such as a task control function (TCF) in the network. Through the request, the first network function can know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and can obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the first network function can process different types of data. In this way, based on the configuration from the second network function, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.

[0008] In a possible implementation of the first aspect, the one or more parameters include at least one of following parameters: association information, a data plane tunnel identifier (ID) , a session ID, a fusion indication, data source information, or an address of the first network function.

[0009] By including one or more of the association information, the data plane tunnel ID, or the session ID in the request, the first network function can know the parameter (s) used for marking data packets. Different data packets marked with a same parameter or a same set of parameters are correlated, and may be, for example, aggregated together for data fusion. After receiving data packets, the first network function can clearly know, based on the one or more parameters of these data packets, whether they are correlated with each other such as whether one data packet should be aggregated with another data packet for data fusion. Meanwhile, by including the fusion indication, the first network function can know that the data fusion is required for different types of data such as first data on the C / M plane and second data on the data plane. Furthermore, by including the data source information, the first network function can know which source the different types of data is originated from. In this way, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0010] In a possible implementation of the first aspect, the association information is an association ID (AID) , a set of parameters, or an input of a calculation function.

[0011] Because the association information can be any one of the AID, the set of parameters, or the input of the calculation function, the data packets can be marked according to actual needs, and thus flexibility and reasonability of marking manners may be improved. For example, the AID can be used for the first network function to directly identify which data packets should be processed together under the scenarios with high time delay. The set of parameters can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with time delay and privacy requirements. The input of the calculation function can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with high privacy requirements.

[0012] In a possible implementation of the first aspect, the data plane tunnel ID is a general packet radio service (GPRS) tunnelling protocol for user plane (GTP-U) tunnel end ID (TEID) identifying a GTP-U tunnel, a quick user datagram protocol (UDP) internet connections (QUIC) connection ID identifying a QUIC connection, or a media over QUIC (MoQ) session ID identifying a MoQ session. In some cases, the MoQ session ID is a uniform resource identifier (URI) .

[0013] Because the data plane tunnel ID can be different types of ID, the data plane tunnel can be identified according to actual needs, thereby various application scenarios can be accommodated. For example, the QUIC ID can adapt to the application scenarios requiring higher safety and / or higher speed. The TEID can adapt to the application scenarios requiring higher flexibility. The MoQ Session ID can adapt to the application scenarios requiring high scale and low latency data distribution. Refer to Internet Engineering Task Force (IETF) Request for Comments (RFC) 8999 and 9000 for more details on QUIC protocol. Refer to IETF Internet-Draft draft-ietf-moq-transport-05 for more details on MoQ transport.

[0014] In a possible implementation of the first aspect, the session ID is for identifying a connection, and the connection is based on one or more protocols of: a hypertext transfer protocol (HTTP) , a transmission control protocol (TCP) , a UDP, a QUIC, a MoQ, or a packet forwarding control protocol (PFCP) .

[0015] Because the session ID can be used for identifying connections based on various protocols, flexibility and diversity of data delivery may be improved.

[0016] In a possible implementation of the first aspect, the first data is obtained from a third network function via a second network function through a first interface between the second network function and the third network function and a second interface between the first network function and the second network function.

[0017] In a possible implementation of the first aspect, a connection identified by the session ID is established on the second interface.

[0018] Because the first data can be obtained from the third network function via the second network function through the first interface and the second interface, the second network function can participate in collecting the second data on the C / M plane from the data source, thereby facilitating the data management and distribution in a centralized way.

[0019] In a possible implementation of the first aspect, the first data is obtained from a third network function through a third interface between the first network function and the third network function.

[0020] In a possible implementation of the first aspect, a connection identified by the session ID is established on the third interface.

[0021] Because the first data can be obtained from the third network function through the third interface between the first network function and the third network function, it is not required for the second network function to participate in collecting the first data on the C / M plane from the data source, thereby reducing the processing overhead of the second network function.

[0022] In a possible implementation of the first aspect, the third network function is deployed on the C / M plane.

[0023] In a possible implementation of the first aspect, the first network function and the second network function are for providing a first service, and the third network function is for providing a second service.

[0024] In a possible implementation of the first aspect, the first service includes an integrated sensing and communication (ISAC) service.

[0025] In a possible implementation of the first aspect, the first service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or artificial intelligence (AI) related data, and the second service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data.

[0026] In a possible implementation of the first aspect, the third network function includes one or more of: a network data analytics function (NWDAF) , a data collection coordination function (DCCF) , a messaging framework adaptor function (MFAF) , a location management function (LMF) , an analytics data repository function (ADRF) , and a management data analytics function (MDAF) .

[0027] The first network function, the second network function, and the third network function can provide services for a variety of data consumers. The third network function such as NWDAF, DCCF, and MFAF of control plane can be enhanced to support the service related to the first network function and the second network function such as the DAM service in an evolutionary solution.

[0028] In a possible implementation of the first aspect, performing the data processing on the first data and the second data includes: performing data fusion on the first data and the second data.

[0029] Because the data packets from different service functions can be aggregated together for data fusion, data sharing and fusion between different service functions can be achieved.

[0030] In a possible implementation of the first aspect, the request includes the association information, and when the first data is marked with same association information as the second data, the first data is correlated with the second data.

[0031] In a possible implementation of the first aspect, performing the data processing on the first data and the second data includes: performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with  the same association information.

[0032] In a case that the request includes the association information, different data packets can be marked with the same association to indicate the correlation between them. For example, whether different data packets can be aggregated together for data fusion can be determined based on the association information of the different data packets. In this way, by using the association information to mark the data packets, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network.

[0033] In a possible implementation of the first aspect, the request includes the association information and the data plane tunnel ID, and the first data marked with the association information is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0034] In a possible implementation of the first aspect, performing the data processing on the first data and the second data includes: performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on  the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0035] In a case that the request includes the association information and the data plane tunnel ID, the association information and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets which can be processed together, for example, identifying different data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the data plane tunnel ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a data plane tunnel with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the data plane tunnel.

[0036] In a possible implementation of the first aspect, the request includes the association information and the session ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data marked with the association information.

[0037] In a possible implementation of the first aspect, performing the data processing on the first data and the second data includes: performing data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second  data marked with the association information.

[0038] In a case that the request includes the association information and the session ID, the association information and the session ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the session ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a C / M plane connection with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the C / M plane connection.

[0039] In a possible implementation of the first aspect, the request includes the session ID and the data plane tunnel ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0040] In a possible implementation of the first aspect, performing the data processing on the first data and the second data includes: performing data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second  data delivered on the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0041] In a case that the request includes the session ID and the data plane tunnel ID, the session ID and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the session ID and the data plane tunnel ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets with the association information.

[0042] In a possible implementation of the first aspect, the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID is established on a fourth interface between the first network function and a fourth network function.

[0043] The data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID can be established on the fourth interface between the first network function such as a PSF and the fourth network function such as a user plane function (UPF) . In this way, the first network function can easily identify data packets on the data plane with the data plane tunnel ID of the data plane tunnel between the first network function and the fourth network function, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0044] In a possible implementation of the first aspect, the request includes a fusion indication, and the fusion indication is for indicating that data fusion is to be performed on the first data and the second data.

[0045] Because the request can include the fusion indication, the first network function can clearly know that the obtained first data on the C / M plane and second data on the data plane is required to be aggregated together, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0046] In a possible implementation of the first aspect, the request includes data source information, and the data source information is for indicating one or more of: an area in which the second data is to be collected, or a time when the second data is to be collected.

[0047] Because the request can include data source information, the first network function can clearly know where the second data is to be collected or when the second data is to be collected, thereby the first network function can obtain the second data on the data plane correctly.

[0048] In a possible implementation of the first aspect, the second data is obtained from a fourth network function via a fourth interface.

[0049] In a possible implementation of the first aspect, the fourth network function is deployed on the data plane, and the fourth network function is a data trustworthy gateway (data-TW-GW) or a UPF.

[0050] The second data such as sensing data can be obtained from the fourth network function such as UPF on the data plane, thereby the first network function can obtain the second data on the data plane via the fourth network function directly.

[0051] In a possible implementation of the first aspect, the method further includes: obtaining the second data from a first data source; and obtaining the first data from a second data source.

[0052] In a possible implementation of the first aspect, the first network function is deployed on the data plane, and the second network function is deployed on the C / M plane.

[0053] In a possible implementation of the first aspect, the first network function is a data analysis and management (DAM) -PSF, and the second network function is a DAM-TCF.

[0054] The first network function deployed on the data plane can obtain the second data from the first data source and obtain the first data from the second data source so as to perform data fusion on the first data and the second data. In this way, the second data on the data plane and the first data on the C / M plane can be shared and processed within network.

[0055] According to a second aspect, a method for data processing is described, where the method includes: sending a request to a first network function, where the request is for configuring the first network function to perform  data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; where the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the  request.

[0056] This solution can be performed by a second network function such as a TCF in a network. The second network function can send, to the first network function such as a PSF, the request for configuring the first network function to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane. Through the request, the second network function can let the first network function know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the first network function can process different types of data. In this way, based on the configuration from the second network function, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.

[0057] In a possible implementation of the second aspect, the one or more parameters include at least one of following parameters: association information, a data plane tunnel ID, a session ID, a fusion indication, data source information, or an address of the first network function.

[0058] By including one or more of the association information, the data plane tunnel ID, or the session ID in the request, the second network function can let the first network function know the parameter (s) used for marking data packets. Different data packets marked with a same parameter or a same set of parameters are correlated, and may be, for example, aggregated together for data fusion. After receiving data packets, the first network function can clearly know, based on the one or more parameters of these data packets, whether they are correlated with each other such as whether one data packet should be aggregated with another data packet for data fusion. Meanwhile, by including the fusion indication, the second network function can let the first network function know that the data fusion is required for different types of data such as first data on the C / M plane and second data on the data plane. Furthermore, by including the data source information, the second network function can let the first network function know which source the different types of data is originated from. In this way, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0059] In a possible implementation of the second aspect, the association information is an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function.

[0060] Because the association information can be any one of the AID, the set of parameters, or the input of the calculation function, the data packets can be marked according to actual needs, and thus flexibility and reasonability of marking manners may be improved. For example, the AID can be used for the first network function to directly identify which data packets should be processed together under the scenarios with high time delay. The set of parameters can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with time delay and privacy requirements. The input of the calculation function can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with high privacy requirements.

[0061] In a possible implementation of the second aspect, the data plane tunnel ID is a GTP-U TEID identifying a GTP-U tunnel, a QUIC connection ID identifying a QUIC connection, or a MoQ session ID identifying a MoQ session. In some cases, the MoQ session ID is a URI.

[0062] Because the data plane tunnel ID can be different types of ID, the data plane tunnel can be identified according to actual needs, thereby various application scenarios can be accommodated. For example, the QUIC ID can adapt to the application scenarios requiring higher safety and / or higher speed. The TEID can adapt to the application scenarios requiring higher flexibility. The MoQ Session ID can adapt to the application scenarios requiring high scale and low latency data distribution.

[0063] In a possible implementation of the second aspect, the session ID is for identifying a connection, and the connection is based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP.

[0064] Because the session ID can be used for identifying connections based on various protocols, flexibility and diversity of data delivery may be improved.

[0065] In a possible implementation of the second aspect, the first data is obtained from a third network function via a second network function through a first interface between a second network function and the third network function and a second interface between the first network function and the second network function.

[0066] In a possible implementation of the second aspect, the second network function is a DAM-TCF.

[0067] In a possible implementation of the second aspect, a connection identified by the session ID is established on the second interface.

[0068] Because the first data can be obtained from the third network function via the second network function through the first interface and the second interface, the second network function can participate in collecting the second data on the C / M plane from the data source, thereby facilitating the data management and distribution in a centralized way.

[0069] In a possible implementation of the second aspect, the first data is obtained from a third network function via a third interface between the first network function and the third network function.

[0070] In a possible implementation of the second aspect, a connection identified by the session ID is established on the third interface.

[0071] Because the first data can be obtained from the third network function through the third interface between the first network function and the third network function, it is not required for the second network function to participate in collecting the first data on the C / M plane from the data source, thereby reducing the processing overhead of the second network function.

[0072] In a possible implementation of the second aspect, the third network function is deployed on the C / M plane.

[0073] In a possible implementation of the second aspect, the first network function and the second network function are for providing a first service, and the third network function is for providing a second service.

[0074] In a possible implementation of the second aspect, the first service includes an ISAC service.

[0075] In a possible implementation of the second aspect, the first service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data, and the second service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data.

[0076] In a possible implementation of the second aspect, the third network function includes one or more of: a NWDAF, a DCCF, a MFAF, a LMF, an ADRF, and a MDAF.

[0077] The first network function, the second network function, and the third network function can provide services for a variety of data consumers. The third network function such as NWDAF, DCCF, and MFAF of control plane can be enhanced to support the service related to the first network function and the second network function such as the DAM service in an evolutionary solution.

[0078] In a possible implementation of the second aspect, the request includes the association information, and when the first data is marked with same association information as the second data, the first data is correlated with the second data.

[0079] In a case that the request includes the association information, different data packets can be marked with the same association to indicate the correlation between them. For example, whether different data packets can be aggregated together for data fusion can be determined based on the association information of the different data packets. In this way, by using the association information to mark the data packets, the second network function can let the first network function easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network.

[0080] In a possible implementation of the second aspect, the request includes the association information and the data plane tunnel ID, and the first data marked with the association information is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0081] In a case that the request includes the association information and the data plane tunnel ID, the association information and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets which can be processed together, for example, identifying different data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the data plane tunnel ID, the second network function can let the first network function easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a data plane tunnel with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the data plane tunnel.

[0082] In a possible implementation of the second aspect, the request includes the association information and the session ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data marked with the association information.

[0083] In a case that the request includes the association information and the session ID, the association information and the session ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the session ID, the second network function can let the first network function easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a C / M plane connection with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the C / M plane connection.

[0084] In a possible implementation of the second aspect, the request includes the session ID and the data plane tunnel ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0085] In a case that the request includes the session ID and the data plane tunnel ID, the session ID and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the session ID and the data plane tunnel ID, the second network function can let the first network function easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets with the association information.

[0086] In a possible implementation of the second aspect, the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID is established on a fourth interface between the first network function and a fourth network function.

[0087] The data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID can be established on the fourth interface between the first network function such as a PSF and the fourth network function such as a UPF. In this way, data packets on the data plane with the data plane tunnel ID of the data plane tunnel between the first network function and the fourth network function can be easily identified by the first network function, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0088] In a possible implementation of the second aspect, the request includes a fusion indication, and the fusion indication is for indicating that data fusion is to be performed on the first data and the second data.

[0089] Because the request can include the fusion indication, the second network function can let the first network function clearly know that the obtained first data on the C / M plane and second data on the data plane is required to be aggregated together, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0090] In a possible implementation of the second aspect, the request includes data source information, and the data source information is for indicating one or more of: an area in which the second data is to be collected, or a time when the second data is to be collected.

[0091] Because the request can include data source information, the second network function can let the first network function clearly know where the second data is to be collected or when the second data is to be collected, thereby the first network function can obtain the second data on the data plane correctly.

[0092] In a possible implementation of the second aspect, the second data is obtained from a fourth network function via a fourth interface.

[0093] In a possible implementation of the second aspect, the fourth network function is deployed on the data plane, and the fourth network function is a data-TW-GW or a UPF.

[0094] The second data such as sensing data can be obtained from the fourth network function such as the UPF on the data plane, thereby the first network function can obtain the second data on the data plane via the fourth network function directly.

[0095] In a possible implementation of the second aspect, the method further includes: obtaining the first data from a second data source; and sending the first data to the first network function.

[0096] In a possible implementation of the second aspect, the first network function is deployed on the data plane, and the second network function is deployed on the C / M plane.

[0097] In a possible implementation of the second aspect, the first network function is a DAM-PSF.

[0098] The second network function deployed on the C / M plane can obtain the first data from the second data source and then send it to the first network function deployed on the data plane such that the first network function can perform data fusion on the first data and the second data. In this way, the second data on the data plane and the first data on the C / M plane can be shared and processed within network.

[0099] According to a third aspect, a method for data processing is described, where the method includes:  sending a request to a second network function, where the request is for configuring the second network function to  process first data on a C / M plane; obtaining a response from the second network function, where the response is for acknowledging a receipt of the  request; where the first data is processed based on one or more parameters in the request.

[0100] This solution can be performed by the first network function such as a DAM in a network. The first network function can send, to the second network function such as a NWDAF, the request for configuring the second network function to process first data on the C / M plane. Through the request, the first network function can let the second network function know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis, and obtain one or more parameters from the request which may be required for processing the first data. Then, by processing the first data based on one or more parameters in the request, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function.

[0101] In a possible implementation of the third aspect, the one or more parameters include at least one of following parameters: association information, an indication on whether to collect data, an indication on whether to analyze data, data source information, an address of a first network function, or a session ID.

[0102] By including the association information in the request, the first network function can let the second network function know the parameter (s) used for marking data packets. Different data packets marked with same association information can be sent to the first network function together. Meanwhile, by including the indication on whether to collect data and / or the indication on whether to analyze data, the first network function can let the second network function know what it should do for the first data. Furthermore, by including the data source information, the first network function can let the second network function know which source the first data is originated from. And by including the address of the first network function, the first network function can let the second network function know where the first data should be sent. Then by including the session ID, the first network function can let the second network function know which connection between the first network function and the second network function the data should be delivered to. In this way, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0103] In a possible implementation of the third aspect, the first network function is a DAM.

[0104] In a possible implementation of the third aspect, the method further includes: obtaining second data on a data plane from a first data source; obtaining the first data from a second data source; and performing data fusion on the first data and the second data.

[0105] The first network function such as the DAM can obtain the second data from the first data source and obtain the first data from the second data source so as to perform data fusion on the first data and the second data. In this way, the second data on the data plane and the first data on the C / M plane can be shared and processed within network.

[0106] In a possible implementation of the third aspect, performing data fusion on the first data and the second data includes one or more of: performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with  the same association information, performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on a  data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID, performing data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second  data marked with the association information, or performing data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second  data delivered on a data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID.

[0107] There are many ways for marking the data packets, for example, by using association information, data plane tunnel ID, and / or session ID. In this way, by using different ways to mark the data packets, the first network function can easily and clearly know which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network.

[0108] In a possible implementation of the third aspect, configuring the second network function to process first data includes one or more of: configuring the second network function to collect the first data, configuring the second network function to discover a second data source, or configuring the second network function to analyze the first data.

[0109] In a possible implementation of the third aspect, the second network function includes one or more of: a NWDAF, a DCCF, a MFAF, a LMF, an ADRF, and a MDAF.

[0110] The first network function can send, to the second network function such as the NWDAF, the request for configuring the second network function to process first data on the C / M plane. Through the request, the first network function can let the second network function know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis. Then, by processing the first data in such way, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function.

[0111] According to a fourth aspect, a method for data processing is described, where the method includes: obtaining a request from a first network function, where the request is for configuring a second network function to  process first data on a C / M plane; sending a response to the first network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request;  and processing the first data based on one or more parameters in the request.

[0112] This solution can be performed by the second network function such as a NWDAF in a network. The second network function can obtain the request for configuring the second network function to process first data on the C / M plane from the first network function such as a DAM. Through the request, the second network function can know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis, and can obtain one or more parameters from the request which may be required for processing the first data. Then, by processing the first data based on one or more parameters in the request, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function.

[0113] In a possible implementation of the fourth aspect, the one or more parameters include at least one of following parameters: association information, an indication on whether to collect data, an indication on whether to analyze data, data source information, an address of the first network function, or a session ID.

[0114] By including the association information in the request, the second network function can know the parameter (s) used for marking data packets. Different data packets marked with same association information can be sent to the first network function together. Meanwhile, by including the indication on whether to collect data and / or the indication on whether to analyze data, the second network function can know what it should do for the first data. Furthermore, by including the data source information, the second network function can know which source the first data is originated from. And by including the address of the first network function, the second network function can know where the first data should be sent. Then by including the session ID, the second network function can know which connection between the first network function and the second network function the data should be delivered to. In this way, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0115] In a possible implementation of the fourth aspect, processing the first data includes one or more of: collecting the first data, discovering a second data source, or analyzing the first data.

[0116] The second network function can obtain the request for configuring the second network function to process first data on the C / M plane from the first network function. Through the request, the second network function can know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis. Then, by processing the first data in such way, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function.

[0117] In a possible implementation of the fourth aspect, processing the first data includes collecting the first data, and the method further includes: obtaining the first data from a second data source; and sending the first data to the first network function.

[0118] The second network function can obtain the first data from the second data source and then send it to the first network function so that the first network function can perform data fusion on the first data and other data such as second data on the data plane. In this way, the second data on the data plane and the first data on the C / M plane can be shared and processed within network.

[0119] In a possible implementation of the fourth aspect, sending the first data to the first network function includes one or more of: sending the first data, where the first data is marked with the association information, sending the first data via a connection corresponding to the session ID, sending an analytics result of the first data, where the analytics result is marked with the association information, or  sending an analytics result of the first data via a connection corresponding to the session ID.

[0120] In a possible implementation of the fourth aspect, the first network function is a DAM, and the second network function includes one or more of: a NWDAF, a DCCF, a MFAF, a LMF, an ADRF, and a MDAF.

[0121] The data packets can be marked by association information and the connection between the first network function and the second network function can be identified by the session ID. In this way, based on the association and the session ID, the second network function can send the first data and / or the analytics result of the first data in a clear way.

[0122] According to a fifth aspect, a method for data processing is described, where the method includes: sending, by a second network function, a request to a first network function, where the request is for configuring the  first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; obtaining, by the first network function, the request from the second network function; and performing, by the first network function, the data processing on the first data and the second data based on one or  more parameters in the request.

[0123] This solution can be performed by a system including the first network function such as a PSF in a network and the second network function such as a TCF in the network. The request for configuring the first network function to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane may be obtained by the first network function from the second network function. Through the request, the second network function can let the first network function know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the first network function can process different types of data. In this way, based on the configuration from the second network function, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.

[0124] According to a sixth aspect, a method for data processing is described, where the method includes:  sending, by a first network function, a request to a second network function, where the request is for configuring the  second network function to process first data on a C / M plane; obtaining, by the second network function, the request from the first network function; sending, by the second network function, a response to the first network function, where the response is for  acknowledging a receipt of the request; obtaining, by the first network function, the response from the second network function; and processing, by the second network function, the first data based on one or more parameters in the request.

[0125] This solution can be performed by a system including the first network function such as a DAM in a network and the second network function such as a NWDAF in the network. The first network function can send, to the second network function, the request for configuring the second network function to process first data on the C / M plane. Through the request, the first network function can let the second network function know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis, and obtain one or more parameters from the request which may be required for processing the first data. Then, by processing the first data based on one or more parameters in the request, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function.

[0126] According to a seventh aspect, a communication apparatus is described. The communication apparatus has a function of implementing the first aspect or any possible implementation of the first aspect. For example, the communication apparatus includes a corresponding module, unit, or means for performing operations in the first aspect or any possible implementation of the first aspect. The module, unit, or means may be specifically implemented by using software, may be implemented by using hardware, or may be implemented by using software in combination with hardware.

[0127] According to an eighth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus has a function of implementing the second aspect or any possible implementation of the second aspect. For example, the communication apparatus includes a corresponding module, unit, or means for performing operations in the second aspect or any possible implementation of the second aspect. The module, unit, or means may be specifically implemented by using software, may be implemented by using hardware, or may be implemented by using software in combination with hardware.

[0128] According to a ninth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus has a function of implementing the third aspect or any possible implementation of the third aspect. For example, the communication apparatus includes a corresponding module, unit, or means for performing operations in the third aspect or any possible implementation of the third aspect. The module, unit, or means may be specifically implemented by using software, may be implemented by using hardware, or may be implemented by using software in combination with hardware.

[0129] According to a tenth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus has a function of implementing the fourth aspect or any possible implementation of the fourth aspect. For example, the communication apparatus includes a corresponding module, unit, or means for performing operations in the fourth aspect or any possible implementation of the fourth aspect. The module, unit, or means may be specifically implemented by using software, may be implemented by using hardware, or may be implemented by using software in combination with hardware.

[0130] According to an eleventh aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus includes a memory and one or more processors. The memory is configured to store a part or all of a necessary computer program or instructions for implementing a function in the first aspect or any possible implementation of the first aspect. The one or more processors may execute the computer program or the instructions, and when the computer program or the instructions is / are executed, the communication apparatus is enabled to implement the method in the first aspect or any possible implementation of the first aspect.

[0131] According to a twelfth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus includes a memory and one or more processors. The memory is configured to store a part or all of a necessary computer program or instructions for implementing a function in the second aspect or any possible implementation of the second aspect. The one or more processors may execute the computer program or the instructions, and when the computer program or the instructions is / are executed, the communication apparatus is enabled to implement the method in the second aspect or any possible implementation of the second aspect.

[0132] According to a thirteenth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus includes a memory and one or more processors. The memory is configured to store a part or all of a necessary computer program or instructions for implementing a function in the third aspect or any possible implementation of the third aspect. The one or more processors may execute the computer program or the instructions, and when the computer program or the instructions is / are executed, the communication apparatus is enabled to implement the method in the third aspect or any possible implementation of the third aspect.

[0133] According to a fourteenth aspect, another communication apparatus is described. The communication apparatus includes a memory and one or more processors. The memory is configured to store a part or all of a necessary computer program or instructions for implementing a function in the fourth aspect or any possible implementation of the fourth aspect. The one or more processors may execute the computer program or the instructions, and when the computer program or the instructions is / are executed, the communication apparatus is enabled to implement the method in the fourth aspect or any possible implementation of the fourth aspect.

[0134] In some implementations, the communication apparatus may further include an interface circuit, and the processor is configured to communicate with another apparatus or component through the interface circuit.

[0135] In some implementations, the communication apparatus may further include the memory.

[0136] According to a fifteenth aspect, a communication system is described. The communication system includes multiple communication apparatuses configured to perform the method according to any one of the possible designs of the above aspects or any possible implementation of the above aspects.

[0137] According to a sixteenth aspect, a computer-readable storage medium is described. The computer-readable storage medium stores computer-readable instructions, and when a computer reads and executes the computer-readable instructions, the computer is enabled to perform the method according to any one of the possible designs of the above aspects or any possible implementation of the above aspects.

[0138] According to a seventeenth aspect, this disclosure provides a computer program product. When a computer reads and executes the computer program product, the computer is enabled to perform the method according to any one of the possible designs of the above aspects or any possible implementation of the above aspects.

[0139] This disclosure encompasses various implementations, including not only method implementations, but also other implementations such as apparatus implementations and implementations related to non-transitory computer readable storage media. Implementations may incorporate, individually or in combinations, the features disclosed herein.

[0140] The present disclosure provides method, apparatus, and system for data processing, where the request for configuring the first network function to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane may be obtained by the first network function from the second network function. Through the request, the first network function can know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and can obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the first network function can process different types of data. In this way, based on the configuration from the second network function, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0141] Reference will now be made, by way of example, to the accompanying drawings which show example implementations of the present disclosure, and in which:

[0142] FIG. 1 shows a simplified schematic illustration of 5G NFs for data collection and management on control plane according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0143] FIG. 2 shows a simplified schematic illustration of 6G system conceptual structure according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0144] FIG. 3 shows a simplified schematic illustration of deployment of 6G system according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0145] FIG. 4 shows a simplified schematic illustration of an apparatus in a communication system according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0146] FIG. 5 shows a simplified schematic illustration of interfaces between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0147] FIG. 6 shows a simplified schematic illustration of possible ways for data sharing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0148] FIG. 7 shows a schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0149] FIG. 8 shows a procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0150] FIG. 9 shows call flows for data sharing between service A function and service B functions via indirect interface on C / M plane according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0151] FIG. 10 shows another procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0152] FIG. 11 shows another call flow for data sharing between service A function and service B functions via direct interface according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0153] FIG. 12 shows another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0154] FIG. 13 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0155] FIG. 14 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0156] FIG. 15 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0157] FIG. 16 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0158] FIG. 17 shows a schematic flowchart of a procedure of data collection and pre-processing according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0159] FIG. 18 shows a schematic flowchart of a procedure of data analytics according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0160] FIG. 19 shows a schematic flowchart of a procedure of data de-privatization according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0161] FIG. 20 shows a schematic flowchart of a procedure of data delivery from service requester to data destination according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0162] FIG. 21 shows a simplified schematic illustration of network architecture to implement DAM service in evolutionary way according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0163] FIG. 22 shows a simplified schematic illustration of network architecture to implement DAM service in revolutionary way according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0164] FIG. 23 shows a schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0165] FIG. 24 shows another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0166] FIG. 25 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0167] FIG. 26 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0168] FIG. 27 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0169] FIG. 28 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0170] FIG. 29 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0171] FIG. 30 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0172] FIG. 31 shows a schematic structural diagram of an apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0173] In the following description, reference is made to the accompanying figures, which form part of the present disclosure, and which show, by way of illustration, specific aspects of implementations of the present disclosure or specific aspects in which implementations of the present disclosure may be used. It is understood that implementations of the present disclosure may be used in other aspects and include structural or logical changes not depicted in the figures. The following detailed description, therefore, is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present disclosure is defined by the appended claims.

[0174] There are different types of data to be collected, analyzed and managed in the future network. The different types of data includes 3GPP data and non-3GPP data. In some cases, the 3GPP data includes: 3GPP-based sensing data, network data, AI related data, UE subscription data, etc. In some cases, the non-3GPP data includes non-3GPP-based sensing data (e.g., sensing data from Radar, LiDAR, or WiFi) , sensor data (e.g., data from camera sensor, video sensor) , and other data (e.g., data from digital user / world / twin, 3rd party data) .

[0175] In some cases, 3GPP-based sensing data includes raw sensing signal, sensing measurement data, pre-processed sensing data (e.g., compressed sensing data) , and sensing result (e.g., result obtained with analyzing 3GPP-based sensing data) . In some cases, sensing result can be obtained with analyzing both 3GPP-based sensing data and non-3GPP-based sensing data) .

[0176] In some cases, network data includes the data collected from network functions (e.g., control plane or user plane logical network functions) , e.g., channel measurement data, positioning data, location tracking data, UE connectivity management data, session management data, slice usage data, traffic monitor and detection data (e.g., traffic statistics data, ) , and other data for network operations, administration and maintenance.

[0177] In some cases, AI related data includes AI model (e.g., AI model structure, parameter) , AI dataset for training (inference, test or verification) , intermediate data generated during training (inference, test or verification) (e.g., gradient value) .

[0178] The data source can be terminal device (e.g., UE, vehicle, radar, sensor, and actuator) , wireless or wired physical infrastructure, virtual network function, and even 3rd parties. For example, the network data (e.g., network operation data) from network functions (NFs) , 3GPP-based sensing data from UE and RAN, Non-3GPP-based sensing data from Radar, LiDAR, or WiFi nodes.

[0179] FIG. 1 shows a simplified schematic illustration of 5G NFs for data collection and management on control plane according to one or more example implementations of the present disclosure. In previous networks (e.g., 5G network) , as in FIG. 1, data could be collected, analyzed and managed via network functions such as NWDAF, DCCF, MFAF, LMF, ADRF, MDAF, etc. Some other techniques such as Minimization of Drive Tests (MDT) and self-organizing network (SON) are also used to collect, analyze and manage data.

[0180] Previous networks (e.g., 5G network) deploy logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, and LMF) to support data service (e.g., data collection, analytics and management service) . However, 1) they are only deployed on C / M plane, and 2) they mainly focus on parts of the network data (e.g., channel measurement data, positioning data, network operation data) and data from third party (e.g., via AF) . Moreover, 3) . Protection of privacy which can be included in or inferred from data is less considered in previous network.

[0181] Future networks (e.g., 5.5G network, 6G network) should support more diversified types of data including 3GPP data (e.g., 3GPP-based sensing data, network data, AI related data, UE subscription data) and non-3GPP data (e.g., 3rd party data, sensor data, non-3GPP-based sensing data) . The data consumers could be devices, network functions and 3rd party applications, etc. There will be extremely large amount of data (e.g., sensing data) in future network, the burden will be huge if the data is still collected, analyzed and delivered on C / M plane.

[0182] How to collect, analyse and manage more diversified types of data should be considered for future network, at the same time, data privacy protection should be considered.

[0183] This disclosure solves the following problem with the assumption that data service A which is supported only by C / M plane function, and data service B which is supported by both C / M function and data plane function, coexist in future network (s) : - How data service A and data service B share data (e.g., for data fusion / aggregation) with each other.

[0184] The data service A can be but is not limited to the service supported by logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, and LMF) on C / M plane. In some cases, service A focus on the data managed by the logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, and LMF) , e.g., network data.

[0185] The data service B can be but is not limited to the service supported by both logical functions on C / M plane and logical functions on data plane. In some cases, service B focus on new types of data, e.g., 3GPP-based sensing data, non-3GPP-based sensing data, AI related data, and sensor data.

[0186] The data service A can be but is not limited to the service provided by previous network (e.g., 5G network) . The data service B can be but is not limited to the service provided by future network (e.g., 5.5G network, 6G network) . Both data service A and data service B can be provided at the same time by a network (e.g., in a previous network, or a future network) .

[0187] Data Plane is defined as a plane which includes a collection of data process functions of XaaS services and is used for traffic processing and / or transmission. Data plane can be a new plane deployed in a revolutionary method in future network, or an enhanced plane (e.g., enhanced user plane) in an evolutionary method in future network. For example, in a revolutionary method, the Data Plane include Data-TW-GW, RAN node and XaaS PSF. As another example, in an evolutionary method, the Data Plane include UPF+, RAN node and XaaS PSF. If the XaaS service is only for packet data unit (PDU) connectivity, the Data Plane include UPF+ and RAN node, without XaaS PSF.

[0188] In some cases, one or more of data Service A and data Service B include ISAC services, e.g., data Service B includes ISAC service.

[0189] This disclosure protects the hybrid mode of data collection and management, where both service A function (e.g., NWDAF on C / M plane plane) and service B functions (e.g., DAM-TCF on C / M plane, DAM-PSF on data plane) are deployed. The Service A function is for a type of data (e.g., network data) and Service B functions are for another type of data (e.g., sensing data, AI related data) . The interfaces between service A function and service B functions are defined, and 4 possible ways of data sharing and processing (e.g., data fusion of network data and sensing data) between service A function and service B functions are protected. New procedures on C / M plane and new actions of data plane functions (e.g., GW / UPF+, DAM-PSF) are protected, and the new information in C / M plane message and new information encapsulated in data plane packet are also protected.

[0190] With this method, data sharing and fusion can be performed within network on C / M plane and data plane, for different types of data, e.g., network data (or analytics results and AI model) from control plane, 6G new types of data (e.g., sensing data, AI data) from data plane.

[0191] An evolutionary solution of a 6G system architecture design and procedure design are described in the present disclosure. The evolutionary solution is designed by enhancement of 5G system.

[0192] The proposed 6G network architecture has been designed with a few important principles and requirements: openness, trustworthiness, simplicity in standardization, scalability, rapid deployment of 6G networks and future-proofing.

[0193] The proposed 6G network architecture design applies modularization strategy, utilizes service-based (XaaS) concepts and network virtualization techniques.

[0194] For all of the procedure designs, we are trying modularization of procedures. A procedure of the 6G System may include some procedures that can be reused by other procedures. Such a reusable procedure is defined as a basic procedure.

[0195] A complex procedure can, thus, include multiple sequential or parallel basic procedures. It is expected that such methodology can simplify designs of procedures.

[0196] The 6G System leverages service-based architecture and XaaS concept. XaaS services in the 6G System are categorized into three layers. FIG. 2 shows a simplified schematic illustration of 6G system conceptual structure according to one or more example implementations of the present disclosure.

[0197] Infrastructure Layer includes infrastructures supporting 6G services. Among them are wireless networks (RAN, Core Network (CN) infrastructures, Cloud / data center infrastructures, satellite networks, storage / database infrastructures, and sensing networks, and etc. These infrastructures can be provided by a single provider or by multiple providers.

[0198] In FIG. 2, each XaaS service is provided by identified 5G logical functions. In the evolutionary solution, a XaaS service can be provided with 5G enhancement by more than one approaches. The figure above is only an example.

[0199] In the 6G System conceptual structure: - Network for AI (NET4AI) is a new type of service in 6G CN / RAN which enables network with the capability to  conduct / execute AI training / inferencing task (s) . i.e., AI task (s) , by network-based computing and communication resources. In this disclosure, the evolutionary solution to support NET4AI service by enhancing the network data analytics function (NWDAF) in 5G system are described. - A NET4Data service provides a decentralized architecture for data stakeholders to collaboratively manage data  lifecycle events. These data lifecycle events include data storage and data sharing. The data could be public, private, sensitive, confidential. In the present disclosure, the NET4Data service could be integrated into the 5GS, or could be enhanced by the 5GS. - DAM focus on different types of data: network data (e.g., data collected from network functions, XaaS service) ,  ISAC data (3GPP-based sensing data (e.g., from UE and RAN) , Non-3GPP-based sensing data (e.g., from Radar, LiDAR, WiFi Sensing) ) , sensor data (e.g., data from camera sensor, video sensor) , and other data (e.g., Digital user data, 3rd party data, synthetization data, and AI data) . DAM provides services for a variety of data consumers, e.g., XaaS service, 3rd party, NF, UE, etc. 5G system logical functions for example: NWDAF, DCCF, and MFAF of control plane can be enhanced to support DAM service in an evolutionary solution. - Network for Digital World (NET4DW) as a service provides the capability of intelligent integration / synthesis of  information from the physical world and digital world (DW) . Customers of NET4DW can be individuals, industries, governments. The customers can have the capability of creation, control, and management of a variety of applications running in the DW such as virtual reality applications. DW services can be supported by enhancing 5G functions and adding new functions (e.g., an evolutionary solution) where necessary. - Network for connectivity (NET4CON) as a service provides a capability to support exchange of messages and data  among new 6G services. The basic capabilities of NET4CON include to manage logical topology among XaaS services and between 6G XaaS services and all types of 6G system customers, to introduce intelligent GWs for controlling dynamic forwarding based on configured procedure principle and to support anonymous interactions among these XaaS services and customers by the introduced intelligent GWs. The NET4CON service is provided by enhancement of 5G system. - Mission Management (MM) as a Service provides a capability to program provisioning of XaaS services at Service  Layer to provide mission services. A mission is to achieve a designated goal, known as mission goal, which includes providing PDU connectivity and optionally providing data processing. The MM services include the following: mission information management service, mission session management service, mission execution and access management service. - Resource Management (RM) as a Service provides a capability of life-cycle management of a variety of slices and  over-the-air resource assignment to wireless devices. - Service Provisioning Management (SPM) as a Service provides a capability of control and management of 6G  service access by customers and provisioning of requested services. The capability is provided by ID management, unified authentication, anonymous service authorization and key management. - Connectivity Management (CM) as a service provides a capability of reachability management of 6G wireless  devices and D-users in NET4DW in order to support connectivity establishment between wireless devices / D-Users and XaaS services of 6G System. Note that physical locations of D-Users can be changed. A CM service can be deployed across multiple BAS domains. - Protocol as a Service provides a capability to design service customized protocol stacks for identified interfaces.

[0200] FIG. 3 shows a simplified schematic illustration of deployment of 6G system according to one or more example implementations of the present disclosure, where FIG. 3 is used to show one example of deployment of the 6G system in evolutionary solution.

[0201] The “+” represents “enhanced” , for example, the 5G AMF-Mobility function is enhanced, denoted as AMF-Mobility+, the 5G RRC function is enhanced, denoted as RRC+, the 5G Network Repository Function (NRF) is enhanced, denoted as NRF+, the 5G SMF is enhanced, denoted as SMF+, the 5G Network Exposure Function (NEF) is enhanced, denoted as NEF+, the 5G Authentication Server Function (AUSF) is enhanced, denoted as AUSF+, other enhanced functions are not described in detail herein.

[0202] C / M Radio Bearer (C / M RB) of a 6G device: over-the-air connection for carrying control signaling for over-the-air interface management and C / M plane messages. A 6G device can have multiple C / M RBs.

[0203] Data Radio Bearer (Data RB) of a 6G device: over-the-air connection for carrying Data plane traffic. A 6G device can have multiple Data RBs.

[0204] RB endpoint: endpoint of an RB at network side. An endpoint of an RB protocol stack (e.g., PDCP) can be in, e.g., a RAN BAS domain, but not limited to. In other words, an RB endpoint can be flexibly deployed / selected for a device.

[0205] RB handler: over-the-air interface protocol stack handler. An RB handler is defined as a logical function which perform RB protocol stack operations after getting configurations. A protocol handler is PDCP-only handler or whole protocol stack handler. An RB handler accepts RB configuration from CM service. An RB handler also accepts security configuration, e.g., keying material, from Service Provisioning Management (SPM) service.

[0206] The NET4CON service which is main service impacting on 6G system architecture is implemented by enhanced 5G Service Communication Proxy (SCP+) as C / M plane GW and enhanced 5G User Plane Function (UPF+) as data plane GW. Proposed per device / D-User C / M session and data session are defined as logical connection between a device / D-User and its serving SCP+ (C / M-TW-GW) and serving UPF+ (Data-TW-GW) . All XaaS services are deployed across multiple BAS / clouds.

[0207] The 6G customer can be of various types, including a device (e.g., electronic device ED, terminal device) , apparatus, a chip, an equipment (e.g., user equipment) etc. For example, the customer may be an individual customer, a business customer, etc. The 6G customer is used to connect persons, objects, machines, etc. The 6G customer may be widely used in various scenarios including, for example, cellular communications, device-to-device (D2D) , vehicle to everything (V2X) , peer-to-peer (P2P) , machine-to-machine (M2M) , MTC, internet of things (IoT) , virtual reality (VR) , augmented reality (AR) , mixed reality (MR) , metaverse, digital twin, industrial control, self-driving, remote medical, smart grid, smart furniture, smart office, smart wearable, smart transportation, smart city, drones, robots, remote sensing, passive sensing, positioning, navigation and tracking, autonomous delivery and mobility, etc.

[0208] Each 6G customer represents any suitable end user device for wireless operation and may include such devices (or may be referred to but not limited to) as a user equipment (UE) or a user device or a terminal device, a wireless transmit / receive unit (WTRU) , a mobile station, a fixed or mobile subscriber unit, a cellular telephone, a station (STA) , a MTC device, a personal digital assistant (PDA) , a smartphone, a laptop, a computer, a tablet, a wireless sensor, a consumer electronics device, a smart book, a vehicle, a car, a truck, a bus, a train, or an IoT device, wearable devices (such as a watch, a pair of glasses, head mounted equipment, etc. ) , an industrial device, or an apparatus in (e.g. module, modem, or chip) or including the forgoing devices, among other possibilities. Future generation 6G customer may be referred to using other terms. When an 6G customer performs (or is configured to perform) a method described herein, it may be interpreted as the ED, one or more module (or units) in the ED, a circuit or chip, or a combination thereof, may perform the method. For example, the circuit or chip may include a modem chip, also referred to as a baseband chip, a system on chip (SoC) including a modem core, or system in package (SIP) , and the like, and may be responsible for one or more communication functions in the ED.

[0209] FIG. 4 shows a simplified schematic illustration of an apparatus in a communication system according to one or more example implementations of the present disclosure, e.g., the 6G system in FIG. 3. The apparatus 320 may be an electronic device (e.g. ED or other 6G customer) , a network node such as RAN, any components in RAN, CN or any Network Function of CN. As shown in Figure. 4, apparatus 320 may include at least one processor 260. Only one processor 260 is illustrated to avoid congestion in the drawing. The processor 260 may perform (or control the apparatus 320 to perform) operations (or methods) described herein as being performed by the apparatus 320.

[0210] When the apparatus is RAN, components of the RAN or the apparatus is the UE, the apparatus 320 may further include a transmitter 252 and a receiver 254 coupled to one or more antennas. One, some, or all of the antennas may alternatively be panels. The transmitter 201 and the receiver 203 may be integrated, e.g. as a transceiver. The transceiver is configured to modulate data or other content for transmission by at least one antenna or network interface controller (NIC) . The transceiver is also configured to demodulate data or other content received by the at least one antenna. Each transceiver includes any suitable structure for generating signals for wireless or wired transmission and / or processing signals received wirelessly or by wire. Each antenna includes any suitable structure for transmitting and / or receiving wireless or wired signals. In present disclosure, the transceiver (or transmitter 252 and / or receiver 254) may be viewed as an interface circuit.

[0211] The apparatus 320 may include at least one memory 258. The memory 258 stores instructions used to perform operations described herein. The memory 258 may also stores data used, generated, or collected by the apparatus 320. For example, the memory 258 could store software instructions or modules configured to implement some or all of the functionality and / or embodiments described herein and that are executed by one or more processor 260.

[0212] A person skilled in the art should understand that embodiments of this disclosure may be provided as a method, an apparatus (or system) , computer-readable storage medium, or a computer program product. Therefore, this disclosure may use a form of a hardware-only embodiment, a software-only embodiment, or an embodiment with a combination of software and hardware. Moreover, this disclosure may use a form of a computer program product that is implemented on one or more computer-usable storage media (including but not limited to a disk memory, an optical memory, and the like) that include computer-usable program code.

[0213] The following describes an implementation showing network architecture for hybrid mode of data collection and management. FIG. 5 shows a simplified schematic illustration of interfaces between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure. As in FIG. 5, both service A function (e.g., NWDAF on C / M plane) and service B functions (e.g., DAM-TCF on C / M plane, DAM-PSF on data plane) are deployed. In some cases, service A function (s) include one or more of: NWDAF, DCCF, MAFA, LMF, ADRF, and MDAF. Service A function is deployed on C / M plane. For example, NWDAF can perform data collection (DC) , data analytics (DA) , and data delivery (DD) . Service B functions include functions on C / M plane and functions on data plane. This disclosure takes DAM service as a type of Service B as an example. DAM-TCF is deployed on C / M plane, DAM-PSF is deployed on data plane.

[0214] In some cases, one or more of Service A and Service B include Integrated Sensing and Communication (ISAC) services, e.g., Service B includes ISAC service.

[0215] In some cases, as in FIG. 5, it illustrates the network architecture to implement Service B (e.g., DAM service) by remaining previous network logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, and MFAF) unchanged or evolved and introducing additional functions (e.g., DAM-TCF, DAM-PSF) of Service B. On C / M plane, both previous logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, and MFAF) and DAM-TCFs are deployed, and on data plane, new function DAM-PSFs are deployed. In the figure, other network functions are considered to be evolved from previous networks, e.g., SCP+ on control plane and UPF+ on data plane. In the figure, it does not rule out the possibility that other network functions are deployed with revolutionary way, e.g., the SCP+ is deployed as C / M-TW-GW, and the UPF+ is deployed as Data-TW-GW. Different DAM-PSFs in the same or different network domains can be connected directly (e.g., in mesh topology) or indirectly (e.g., via UPF+) . DAM-TCFs control and configure the DAM-PSFs. The functions (data collection, data analytics and data delivery) of previous network logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, and MFAF) keep unchanged or evolved to manage NF data (e.g., data from CN NFs) , and DAM-TCF and DAM-PSF manage other data (e.g., ISAC data) for data collection, data analytics, data delivery and data de-privatization (with newly introduced data de-privatization function) . Previous network logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, and MFAF) and DAM-PSF can exchange data via direct interface between them, or via UPF+ indirectly (e.g., there is SBI-based interface between NWDAF and UPF in latest 5G release) , or via DAM-TCF indirectly. For example, some types of raw data (e.g., NF data from NFs) can be reported to NWDAF+ and then to DAM-PSF, and the other types of raw data (e.g., ISAC data) can be reported to DAM-PSF directly.

[0216] The Service A function is for a type of data (e.g., network data) and Service B functions are for another type of data (e.g., sensing data, sensor data, AI related data) . It does not rule out other possibilities, for example, both service A function and service B functions are for the same type of data (e.g., network data, AI related data, or sensing data) .

[0217] There are interfaces between service A function and service B functions. For example, the interface on C / M plane between service A function (e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, or LMF) and service B C / M plane function (e.g., DAM-TCF) . The interface on C / M plane can be SBI-based or not. The interface between the service A function and service B data plane function (e.g., DAM-PSF) . The interface can be SBI-based or not.

[0218] There is interface between service B C / M plane function (e.g., DAM-TCF) and service B data plane function (e.g., DAM-PSF) . The interface can be SBI-based or not.

[0219] There are interfaces between service B functions and other NFs. For example, the service B C / M plane function (e.g., DAM-TCF) has interfaces with other C / M plane functions (e.g., AF, SCP+, AMF+) . The service B C / M plane function (e.g., DAM-TCF) may have interfaces with other data plane functions (e.g., Data-TW-GW / UPF+) which is not illustrated in FIG. 5. The service B data plane function (e.g., DAM-PSF) has interface with other data plane functions (e.g., Data-TW-GW / UPF+, RAN node, AS / DN) . The service B data plane function (e.g., DAM-PSF) can connect to RAN node directly via direct interface or indirectly via intermediate functions (e.g., Data-TW-GW / UPF+) , can connect to AS / DN directly or indirectly via intermediate functions (e.g., Data-TW-GW / UPF+) . The RAN node can connect to core network on C / M plane, e.g., via AMF+, SCP+ or other functions.

[0220] There are some other interfaces as illustrated in FIG. 5.

[0221] As in FIG. 5, Hierarchical deployment of service B functions (e.g., DAM functions) are enabled. The service B functions (e.g., DAM functions) can be deployed in the cloud center, the transport network, core network and even extended into RAN or end-device. Global and domain service B functions (e.g., DAM functions) cooperate to provide service. The global service B functions (e.g., DAM function) is in charge of a whole service, and coordinates the domain service B functions (e.g., DAM functions) . For example, domain service B functions (e.g., DAM function) is deployed in RAN, and global service B functions (e.g., DAM function) is deployed in core network. Global and domain service B functions (e.g., DAM functions) interact on C / M plane and exchange data on data plane for cooperation.

[0222] The following describes an implementation showing service B and its functions and interfaces. Taking DAM service as an example of Service B in this Embodiment, its detailed services, functions, and interfaces are described.

[0223] An entity with both data analysis function and data collection function may know private information about an object from the collected raw data if the entity wants. It may incur huge privacy and security issues. It recommends decoupling the data de-privatization functions with the data collection function and data analysis functions. The decoupling could avoid that all functions are owned and managed by one single entity. For example, the decoupled functions could be in the responsibilities of different players.

[0224] Data de-privatization is executed before the data is shared within a network or across different networks. It enables the flexible and trustworthy intra-and inter-network data sharing, and releases the concern about the leakage of data privacy. It applies to the current network ecosystem, also applies to future multi-party ecosystem where network participations are not only the operator, but also other players such as virtual network service provider, 3rd parties, etc.

[0225] At the same time, it should not rule out the possibility that different DAM services are deployed in integrated manner.

[0226] DAM service includes data collection as a service (DCaaS) , data de-privatization as a service (DPaaS) , data analytics as a service (DAaaS) , and data delivery as a service (DDaaS) . DAM service collects data from data source, and manages the lifecycle of the collected data, e.g., to perform data statistic feature analytics, data privacy protection, data pre-processing (e.g., data cleaning, data normalization, data stitching, data filtering, data aggregation) , data sharing, and data wiping. The collected data can be network data (e.g., traffic statistics data, network operation data) , sensing data (3GPP-based data, non-3GPP-based data) , sensor data (e.g., IoT data) , AI related data (e.g., generative data, synthetic data) , etc. The data source can be terminal device (e.g., UE, vehicle, radar, sensor, and actuator) , wireless or wired physical infrastructure, virtual network function, and even 3rd parties.

[0227] DAM (Data Analytics and Management) provides unified data collection, privacy protection, analytics, delivery and management service for a variety of data consumers, e.g., NET4AI, AI4NET, NET4Data, NET4DW, NET4CON, 3rd parties, etc. DAM collects data from data source and then delivers data to DAM customer. Before delivering data to DAM customer, DAM may perform data de-privatization and data analytics.

[0228] DAM service includes Data collection as a service (DCaaS) . DCaaS collects data from data source. The data can be network data, sensing data, IoT data, data for AI, synthetic data, etc. The data source can be terminals (e.g., UE, vehicle, radar, sensor, and actuator) , physical infrastructure, virtual network function, and even 3rd parties. DCaaS performs data pre-processing if the data is non-directly useable, useless or redundant, to obtain the final target data. One or multiple DAM nodes of DCaaS may participate into data pre-processing to obtain the final target data. DCaaS may collect synthetic model or synthetic data of original data from data source for efficient data collection.

[0229] DAM service includes Data de-privatization as a service (DPaaS) . DPaaS protects the privacy of the data and prevents the leakage of the privacy to any unauthorized entity. The privacy may be contained in the data, or can be inferred from the data. The privacy can be identification, location, trajectory, state, activity, biometric feature, data statistical characteristic, data feature, network topology, network configuration and any other private information which can be included in or inferred from the data. DPaaS outputs the de-privatized data after performing data sanitization with privacy-preserving methods. DPaaS may generate synthetic model or synthetic data of the original private data, and output the synthetic model or synthetic data to data consumer instead of the original private data for privacy protection.

[0230] DAM service includes Data analytics as a service (DAaaS) . DAaaS analyzes and mines insight and knowledge from data. For example, DAaaS extracts data information from the raw data, and calculates correlation level between data items or datasets. The extracted information can be metadata, data representation, data feature, data statistical characteristics, etc. The data correlation level indicates the coherency between different data items or datasets. The mined insight and knowledge can be used for data retrieval and data discovery.

[0231] DAM service includes Data delivery as a service (DDaaS) . DDaaS delivers data to appropriate one or multiple destinations. The data can be original data or post-processed data. The destination can be a final DAM customer or an intermediate DAM nodes executing DAM tasks. Security should be guaranteed during the data delivery. For example, ciphering and integrity protection should be provided to the data over the air and wired link. Data forwarding may be terminated at an entity (e.g., a DAM node) within the network or an entity (e.g., an application server (AS) out of the network. DDaaS decides data forwarding path for traffic steering, traffic aggregation, loop transmission, etc. Data forwarding at each entity may be based on the path selection information configured to each entity or the path selection information encapsulated in packet header. Data processing may be executed along data forwarding. The data processing includes data pre-processing in DCaaS, data de-privatization in DPaaS and data analytics in DAaaS. Data processing may executed in sequence or parallel among multiple entities. In this case, DDaaS should work together with DCaaS, DAaaS and DPaaS. DDaaS may support unified data query and data provision.

[0232] DAM service functions include C / M plane (e.g., DAM-TCF, DAM-SCF) and Data plane function (e.g., DAM-PSF) . To establish resources (e.g., connectivity resource, data processing resource, and storage resource) for executing a DAM service, DAM C / M plane (e.g., DAM TCFs) selects and configures DAM data plane (i.e., DAM PSFs) , setups the connections between DAM PSFs, and setups the connections between DAM PSF and external entities (e.g., Data-TW-GW / UPF+) .

[0233] DAM service functions could be deployed as slice or distributed within the network infrastructures (e.g., within RAN, CN, clouds of 3rd parties, terminal, etc. )

[0234] DAM-TCF includes TCF for DCaaS (DC-TCF) , DC-TCF transmits and receives messages to interact with data source, DAM customer, network functions of DAM consortium, and other network functions. DC-TCF selects data collection &pre-processing (DCP) rule as per customer’s request. The DCP rule may indicate what data should be collect from which data source. The DCP rule may indicate how the final target data can be obtained from raw data, e.g., the rule to modify and clean non-directly useable data, and to filter useless or redundant data. For example, the DCP rule indicates a function or an algorithm with which to process the data, metrics on data processing, data processing treatment parameter, and metrics on data collection. DC-TCF selects DC-PSFs. DC-TCF may select DC-PSF based on the capability of DCP-PSF, access overhead, network topology, mobility, communication link state, DCP-PSF’s connectivity with external entity (e.g., data-TW-GW) , etc. DC-TCF configures the selected DCP rule to the selected DC-PSFs. DC-TCF maintains data information on original data and maintains data correlation information. The data information may be original data’s metadata, data representation, data name, data title, key word, semantics, data attribute, data feature, application category, etc. Data correlation information indicates the coherency of different data items or datasets. The data information may be reported by data source e.g. via registration, or may be extracted from original data e.g. with the assistance of DAaaS. Data discovery and data retrieval may be performed based on the data and data correlation information. DC-TCF discovers and selects data source, e.g., with the joint consideration of the data consumer’s requirement, data correlation information, data access overhead, etc.

[0235] DAM-TCF includes TCF for DPaaS (DP-TCF) . DP-TCF transmits and receives messages to interact with DAM customer, network functions of DAM consortium, and other network functions. DP-TCF selects data de-privatization rule as per DAM customer’s request. The data de-privatization rule indicates how to de-privatize data. The rule may include but is not limited to de-privatization method, algorithm (e.g., privacy protection algorithm, ciphering key and other parameters for privacy protection) , security mode, metrics (e.g., privacy level, accuracy level) , etc. The security mode indicates that none, one or more than one of: security protection and privacy protection, are to be executed on one or both of: a user plane (UP) and a control plane (CP) . For example, the security mode indicates none, one or more than one of security protection and privacy protection are to be executed over the air. DP-TCF selects DP-PSFs, and configures the selected data de-privatization rule to the selected DP-PSFs.

[0236] DAM-TCF includes TCF for DAaaS (DA-TCF) . DA-TCF transmits and receives messages to interact with DAM customer, network functions of DAM consortium, and other network functions. DA-TCF selects data analytics rule as per DAM customer’s request. Data analytics rule is to indicate how to mine insight and knowledge from the original data. The data analytics rule may be data analytics model, algorithm, metrics (e.g., analytics accuracy) , etc. DCaaS may be a customer of DAaaS. In this case, data analytics rule may indicate how to mine data information (e.g., metadata, data representation, data feature, etc. ) on original data or how to calculate data correlation information. Data correlation information indicates the coherency of different data items or datasets. The correlation may be equality or inequality, similarity or dissimilarity, inclusion or exclusion dependency, transitive correlation, etc. The mined data information or data correlation information may be feedback to DCaaS for further maintenance. They can be used for data discovery and data retrieval. DA-TCF selects DP-PSFs, and configures the selected data analytics rule to the selected DP-PSFs.

[0237] DAM-TCF includes TCF for DDaaS (DD-TCF) . DD-TCF transmits and receives messages to interact with DAM customer, network functions of DAM consortium, and other network functions. DD-TCF selects data delivery rule as per DAM customer’s request. The data delivery rule indicates how the data can be delivered to one or multiple destinations. The data delivery rule may include data forwarding path selection information, data forwarding treatment parameters, etc. The data forwarding treatment parameters include data loss rate, data transfer latency, etc. DD-TCF selects DD-PSF, and configures the selected data delivery rule to the selected DD-PSF. Data forwarding path may be scheduled and programmed by DD-TCF for the involved DD-PSFs. The path may include radio link and wired tunnels. The path may include multiple segments in sequence and parallel. Data forwarding path selection information may be configured by DD-TCF to all the involved DD-PSF. For example, one-shot tunnels between the DD-PSFs along the path may be established under the control of DD-TCF, and the mapping between one or multiple previous-hop tunnels and one or multiple next-hop tunnels are configured to each of the involved DD-PSFs along the path. Or, the data forwarding path selection information may be only configured by DD-TCF to parts of the involved DD-PSFs along the path. For example, it is only configured to the firstly involved DD-PSF. Parts of the involved DD-PSFs may encapsulate the path selection information into packet header, and the other involved DD-PSFs forward data to one or multiple next-hop DD-PSFs based on the instruction of the path selection information encapsulated in the packet header.

[0238] DAM-PSF includes PSF for DCaaS (DC-PSF) . DC-PSF executes data collection and pre-processing task under the control of DC-TCF. One or multiple DC-PSFs may participate into data pre-processing to obtain the final target data. Several DC-PSFs may work together to collect and preprocess data to serve a specific data consumer, and one of the DC-PSF may serve as the DC-PSF anchor. Each of the DC-PSFs may execute different data collection and preprocessing tasks, the collected and processed data can be exchanged between the DC-PSFs and the final target data is aggregated at the DC-PSF anchor.

[0239] DAM-PSF includes PSF for DPaaS (DP-PSF) . DP-PSF executes data de-privatization task under the control of DP-TCF. DP-PSF should support privacy-preserving computation if the original data needs to be transparent to the DP-PSF. For example, the generative model training which does not touch the real original data is executed at DP-PSF while the discriminative model training which touch the real original data is executed at data source.

[0240] DAM-PSF includes PSF for DAaaS (DA-PSF) . DA-PSF executes data analytics task under the control of DA-TCF. DA-PSF should also support privacy-preserving computation if the original data need be transparent to the DA-PSF.

[0241] DAM-PSF includes PSF for DDaaS (DD-PSF) . DD-PSF execute data delivery task under the control of DD-PSF to deliver the original data or the processed version of the original data to one or multiple destinations. One or multiple DD-PSFs deliver data via a specific data forwarding path. The path selection information can be indicated to each DD-PSF via configuration message from DD-TCF or via being encapsulated into packet header. The DD-PSF deliver data via the path determined by the path selection information. DD-PSF may perform packet header encapsulation and decapsulation on the path selection information. For example, DD-PSF may update the information and delete expired information in the packet header. The data processing configuration information may be encapsulated into packet header together with the path selection information.

[0242] In some cases, besides DAM-TCF, there are DAM service control function (DAM-PSF) on C / M plane.

[0243] DAM-SCF includes SCF for DCaaS (DC-SCF) . DC-SCF customizes, orchestrates and provisions DCaaS. DC-SCF builds, updates and manages Data Collection and Pre-processing (DCP) rule library. The rules can be configured to or invoked by DC-TCF and DC-PSF. The data to be collected can be raw data, data model, data representation, and synthetic data. DCP rule is for but not limited to data cleaning, data normalization, data filtering, data stitch, data compression, data synthetization, feature engineering, dataset classification, data structuring, and data representation management. Each rule can be used to provide services of specific requirements.

[0244] DAM-SCF includes SCF for DPaaS (DP-SCF) . DP-SCF customizes, orchestrates and provisions DPaaS. DP-SCF builds, updates and manages data de-privatization method library. The methods can be configured to or invoked by DP-TCF and DP-PSF. Data de-privatization method includes but is not limited to obfuscation-based method (e.g., K-anonymity, differential privacy, pseudonym) , cryptography-based method (e.g., homomorphic encryption, functional encryption, multi-party computation, zero knowledge) , hardware-based method (e.g., secure enclave, TEE) , and AI-based method (e.g., generative adversarial network (GAN) , auto-encoder) . Each method can be used to provide services of specific requirements.

[0245] DAM-SCF includes SCF for DAaaS (DA-SCF) . DA-SCF customizes, orchestrates and provisions DAaaS. DA-SCF builds, updates and manages data analytics model library. The models can be configured to or invoked by DA-TCF and DA-PSF. Data analytics model is for but not limited to data mining, data representation learning, feature extraction, data embedding, dataset classification, data labeling, and data correlation evaluation. Each model can be used to provide services of specific requirements.

[0246] DAM-SCF includes SCF for DDaaS (DD-SCF) . DD-SCF customizes, orchestrates and provisions DDaaS. DD-SCF builds, updates and manages data delivery rule library. The rule can be configured to or invoked by DD-TCF and DD-PSF. The delivered data can be the original data, or post-processed (e.g., posted analytics) data. The data delivery rule is for but not limited to traffic steering, data forwarding, data aggregation, and routing. Each rule can be used to provide services of specific requirements.

[0247] Hierarchical Architecture are enabled for the deployment of DAM service. The DAM functions can be deployed in the cloud center, the transport network, core network and even extended into RAN or end-device. Hierarchical deployment of DAM functions are enabled. Global and domain DAM functions cooperate to provide service. The global DAM function is in charge of a whole DAM service, and coordinates the domain DAM functions. For example, domain DAM function is deployed in RAN, and global DAM function is deployed in core network. Global and domain DAM functions interact on C / M plane and exchange data on data plane for cooperation.

[0248] In some cases, on C / M plane, for DAM TCFs, there may be global TCFs and domain TCFs. The global TCF controls a whole DAM service with the involvement of one or multiple of DCaaS, DPaaS, DAaaS and DDaaS. The domain TCF controls one service or a subset services involved in the whole DAM service. For example, a domain TCF controls one of DCaaS, DPaaS, DAaaS and DDaaS. The global DAM TCF is the anchor TCF contacting with external entity. The external entity can be DAM customer, data source, Mission Control Function (MCF) , C / M-TW-GW, etc. The global TCF receives service request from external entity, maps and assigns the involved DAM tasks to specific domain TCFs.

[0249] In some cases, on C / M plane, for DAM SCFs, there may be global SCFs and domain SCFs. The global DAM SCF is the anchor SCF contacting with external entity.

[0250] In some cases, on data plane, some of the DAM PSFs may be active as boarder DAM PSFs, and the boarder DAM PSFs can be connected to external entity. The external entity on data plane can be DAM customer, data source, Mission Control Function (MCF) , Data-TW-GW, etc. For example, one of the DD-PSFs may be selected to be the anchor point to deliver data to DAM customer. There can be ingress / egress DAM PSFs to get / deliver input / output data from / to external entity on data plane. The external entity (e.g., MCF) on control plane and DAM TCFs may cooperate to select boarder DAM PSFs to execute DAM tasks, e.g., via bottom-up or top-down approaches.

[0251] One or multiple DAM service modules may be deployed at CN, RAN and UE. Each service DAM module may provide one or multiple of DCaaS, DPaaS, DAaaS and DDaaS, and consist of the corresponding DAM functions on C / M plane and data plane. Different DAM functions may be deployed separately or integratedly.

[0252] In some cases, DAM functions of C / M plane and data plane could be deployed as new type of network entities in core network, RAN and UE. For example, DAM PSF unit and DAM TCF unit can be deployed as new core network functions or new RAN node.

[0253] In some cases, DAM functions of C / M plane and data plane could be deployed in new type of protocol layers in CN, RAN and UE. The new protocol layer carries data and signalling of DAM service. Different from the traditional connectivity-oriented protocol layer, the payload of the data on the new protocol layer can be parsed and processed during being delivered. The original data or the processed version of the data can be forwarded by current entity to peer entity of the new protocol layer. The new protocol layer can be the overlay, and its underlay protocols are not limited.

[0254] In some cases, DAM service module can be an internal or external plug-play component of RAN node. As an internal component of RAN node, DAM service module may be deployed between the central unit (CU) and distributed unit (DU) and connects to CN via CU. As an external component of RAN node, DAM service module may connect to CN directly.

[0255] In some cases, wireless DAM node between RAN node and terminal may be deployed, e.g., for efficient data collection over the air.

[0256] DAM session, or termed as data processing session is to provide DAM service with the involvement of one or multiple of DAM PSFs. It is the association between the DAM customer (e.g., a UE, an AS) and the last involved one or multiple DAM PSFs or data networks (DNs) . For example, it can be established between a UE and a DAM PSF deployed in core network. DAM session is to execute one or multiple tasks of data collection, data preprocessing, data de-privatization, data analytics, and data delivery. In most cases, DAM session is aimed at data processing instead of solely data forwarding. Establishing a DAM session needs to establish all of the resources (e.g., connectivity resource, data processing resource, and storage resource) used to complete the DAM tasks, e.g., it needs DAM C / M plane function to select and configure DAM PSFs and setup the connections between DAM PSFs.

[0257] In some cases, through the DAM session, the data may be processed in different nodes flexibly, e.g., in CN PSF, RAN PSF and UE PSF. We also do not limit the number of RAN PSFs, UE PSFs, and CN PSFs participating in a DAM session, e.g., a DAM session may go through several RAN nodes and these RAN nodes may cooperate to process the DAM data in sequence or parallel.

[0258] In some cases, a DAM session includes one or multiple DAM quality of service (QoS) flows. DAM QoS flow is the finest granularity of QoS differentiation in DAM service. Traffic in the same QoS flow receives the same data forwarding treatment and data processing treatment.

[0259] In some cases, new radio bearers (e.g., XRB) dedicated for DAM service may be established over the air on C / M plane and data plane. The new bearer provides specific quality of service (QoS) on both data forwarding and data processing. The new bearer could allow data to be terminated at or sourced from RAN. Unicasting, multicasting and broadcasting transmission is supported by the new bearer.

[0260] In some cases, traffic of DAM session, DAM QoS flow and DAM bearer may be mapped with each other, e.g., as per QoS requirement.

[0261] C / M plane of DAM (e.g., DAM TCF) may configure and control DAM PSF via interface P1, e.g., in data plane establishment procedure. The selected DAM PSF may be activated or deactivated via control message from C / M plane of DAM (e.g., DAM TCF) via interface P1.

[0262] It recommends that one DAM PSF is only controlled by one DAM TCF over interface P1, while one DAM TCF could control one or multiple DAM PSFs over interface P1.

[0263] One or multiple DAM service modules may be deployed. The DAM TCF and DAM PSF of different DAM service modules cannot be connected via interface P1 directly. DAM PSF connects to DAM TCF of the same DAM service module.

[0264] DAM PSF and DAM TCF exchange and align their capability information on DAM service via interface P1, e.g., in interface management procedure. The capability information may indicate that a DAM service is supported by the PSF or TCF in specific network via specific cell for specific terminals. The capability information may also indicate the PSF’s or TCF’s supported DCP rules, data de-privatization methods, data analytics models and data delivery rules. These capabilities may be configured by management plane to TCF and PSF, or may depend on the SCF the TCF and PSF being connected to. The P1 interface may be successfully setup if there is overlapped capability between DAM TCF and DAM PSF, otherwise failed.

[0265] Before configuring a DAM PSF over interface P1, a DAM TCF may interact with other DAM TCFs, for example, a DAM TCF on UE side may firstly receive signaling from a TCF on RAN side over new radio bearer (e.g., XRB) dedicated for DAM service, and then the DAM TCF on UE side configures the DAM PSF on UE side.

[0266] The DCP rule library, data de-privatization method library, data analytics model library and data delivery rule library maintained by C / M plane of DAM (e.g., DAM SCF) can be notified to, configured to or invoked by DAM PSF via interface P1.

[0267] Unicasting, multicasting and broadcasting signaling over interface P1 are allowed.

[0268] Different functions in C / M plane of DAM (e.g., DAM TCFs) connect with each other via interface P2, and signaling can be exchanged via interface P2.

[0269] The interconnected DAM TCFs may belong to the same network domain or not. For example, all of them belong to CN or RAN; or, one or multiple of them belong to CN and the others belong to RAN; or, one or multiple of them belong to UE and the others belong to CN and RAN.

[0270] The interconnected DAM TCFs may belong to the same type of DAM service or not. For example, a global DC-TCF coordinates multiple domain DC-TCFs via interface P2, or a DC-TCF sends message to a DA-TCF for data analytics request via interface P2, or a global DAM TCF contacting with external entities assigns DAM tasks to specific one or multiple of the involved DC-TCF, DP-TCF, DA-TCF and DD-TCF via interface P2.

[0271] We shall note that one or multiple DAM service modules may be deployed. The DAM TCFs of different DAM service modules may be also connected via interface P2.

[0272] A DAM TCF may notify its capability information to a peer DAM TCF via interface P2. The notified capability of a DAM TCF may be the overlapped capability supported by both the DAM TCF and at least one of its connected DAM PSFs. For example, the former DAM TCF can be at RAN, and the peer DAM TCF can be at CN. As another example, the former DAM TCF can be at RAN, and the peer DAM-TCF can be at UE. In this case, the interface P2 is over the air, and the notification message can be a broadcast or unicast message, e.g., a radio resource control (RRC) message, a system information (SI) , or a newly defined over-the-air signaling delivered on new signaling radio bearer (e.g., XRB) dedicated for DAM service.

[0273] Unicasting, multicasting and broadcasting signaling over interface P2 are allowed.

[0274] Different DAM PSFs connect with each other via interface P3, the original data or the processed version of data can be exchanged via interface P3.

[0275] The interconnected DAM PSFs may belong to the same network domain or not. For example, all of them belong to CN or RAN; or, one or multiple of them belong to CN and the others belong to RAN; or, one or multiple of them belong to UE and the others belong to CN and RAN.

[0276] The interconnected DAM PSFs may belong to the same type of DAM service or not. For example, an anchor DC-PSF aggregates data received from other DC-PSFs via P3, or an egress DC-PSF outputs its collected and preprocessed data to an ingress DP-PSF via P3 for further data privacy protection.

[0277] We shall note that one or multiple DAM service modules may be deployed. The DAM PSFs of different DAM service modules may be also connected via interface P3.

[0278] A DAM PSF at RAN may exchange data with another DAM PSF at CN via interface P3. As another example, a DAM PSF at RAN may exchange data with another DAM PSF at UE via interface P3. In this case, the interface P3 is over the air, and the data can be delivered via a new radio bearer (e.g., XRB) dedicated for DAM service.

[0279] Unicasting, multicasting and broadcasting data transmission over interface P3 are allowed.

[0280] On C / M plane, there is interface between boarder DAM TCF and external entity (e.g., C / M-TW-GW, MCF, data source, data customer) .

[0281] On data plane, there is interface between boarder DAM PSF and external entity (e.g., Data-TW-GW, data source, data customer) .

[0282] In specific deployment scenario, there may be interface between DAM function and other network entities. For example, in split RAN architecture, DAM PSF and TCF have interfaces connected to CU and DU.

[0283] DAM provides DCaaS, DPaaS, DAaaS and DDaaS service. These services can be provided by different service providers. These service providers could form a trustworthy DAM consortium. DAM consortium could be supported by a DAM-chain (e.g., blockchain) to be trustworthy. DAM actions on data operation (e.g., data collection, data preprocessing, data de-privatization and data analytics) could be recorded on DAM-chain to be auditable and traceable. Data information (e.g., metadata, data representation, data feature, and Hash value of data) and data correlation information can be recorded on DAM-chain for data discovery and data retrieval.

[0284] One or more of DCaaS, DPaaS, DAaaS and DDaaS can provide services cooperatively or independently to customer.

[0285] The following describes an implementation showing possible ways for data sharing between service A function and service B functions. FIG. 6 shows a simplified schematic illustration of possible ways for data sharing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure. As in FIG. 6, both service A function (e.g., NWDAF on C / M plane) and service B functions (e.g., DAM-TCF on C / M plane, DAM-PSF on data plane) are deployed. In some cases, service A function includes one or more of: NWDAF, DCCF, MAFA, LMF, ADRF, and MDAF. Service A function is deployed on C / M plane. Service B functions include functions on C / M plane and functions on data plane. The service A function can support service A and the service B functions can support service B. In some cases, service A focus on the data managed by the logical functions (e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, and LMF) , e.g., network data. In some cases, service B focus on new types of data, e.g., 3GPP-based sensing data, non-3GPP-based sensing data, AI related data, and sensor data. In other words, during the procedure for the service A function to provide the service A, the network data for example may occur. And during the procedure for the service B function to provide the service B, the sensing data for example may occur. This disclosure takes NWDAF as an example of Service A function, and takes DAM-PSF and DAM-TCF as an example of Service B functions, where NWDAF and DAM-PSF need to share data to each other, e.g., for data fusion. In the disclosure, we term data fusion and data aggregation interchangeably. For example, NWDAF need send its collected data such as data collected on the C / M plane (e.g., network data) to DAM-PSF. DAM-PSF perform data fusion of its collected data such as data collected on the data plane (e.g., sensing data) and the data sent by NWDAF. The following methods also applied to the cases where DAM-PSF need send its collected data to NWDAF and NWDAF performs data fusion.

[0286] In some cases, NWDAF sends its collected data (e.g., network data) to DAM-PSF via DAM-TCF (as the first way illustrated in FIG. 6: NWDAF → DAM-TCF → DAM-PSF) . For example, NWDAF sends it collected data to DAM-TCF on C / M plane, then DAM-TCF sends the data to DAM-PSF via the interface between DAM-TCF and DAM-PSF.

[0287] In some cases, NWDAF sends its collected data to DAM-PSF directly via a direct interface between them (as the second way illustrated in FIG. 6: NWDAF→DAM-PSF) .

[0288] In some cases, NWDAF sends its collected data to DAM-PSF via data plane function (e.g., UPF+) on data plane, e.g., via the interface (e.g., SBI-based interface) between NWDAF and data plane function (e.g., UPF+) . NWDAF first sends its collected data to the data plane function, then the data plane function sends the data to DAM-PSF (as the third way illustrated in FIG. 6: NWDAF → UPF+ → DAM-PSF) .

[0289] In some cases, the data (e.g., network data) to be collected is discovered by NWDAF and sent to DAM-PSF directly without being collected by NWDAF, and the DAM-PSF itself also collects data (e.g., sensing data) targeted by DAM service (as the fourth way illustrated in FIG. 6) . NWDAF performs data discovery of the data to be collected, and notifies the discovery result (e.g., data source location) to DAM-PSF. DAM-PSF collects the data directly from the data source without collecting by NWDAF. NWDAF can notify the discovery result to DAM-PSF via direct interface between NWDAF and DAM-PSF or via other functions (e.g., DAM-TCF) . In some cases, NWDAF triggers to setup the connection between DAM-PSF and data source (e.g., NFs, RAN nodes, UE) to collect data from the data source. If necessary, NWDAF may interact with other functions (e.g., DAM-TCF, SCP+) to setup the connection.

[0290] FIG. 7 shows a schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by a first network function such as a PSF in a network. Optionally, the first network function could be other device that has similar function (for example, the first network function can be a computer machine in a data center, a communication module, a chip, or any network element in the network) , which is not limited herein. The first network function could also be a whole device. As shown in FIG. 7, the method may include the following steps.

[0291] S710, obtaining a request from a second network function, where the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane.

[0292] S720, performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0293] In details, in some possible implementations, the first network function can be a DAM-PSF, and the second network function can be a DAM-TCF. Meanwhile, in some possible implementations, the first network function can be deployed on the data plane and the second network function can be deployed on the C / M plane. The C / M plane represents control or management plane herein. The C / M plane is defined as a plane which includes a collection of control or management functions and is used for implementing protocol processing, route calculation, forwarding control, system management, control and configuration on data plane functions, interaction or configuration between C / M plane functions, and system security. For example, the C / M plane includes NWDAF and DAM-TCF. Then, referring back to FIG. 5, taking the first network function being a PSF on the data plane and the second network function being a TCF on the C / M plane as an example. In details, the first network function such as the PSF can obtain the request from the second network function such as the TCF, where the request is for configuring the PSF to perform data processing on first data on the C / M plane and second data on the data plane. At this time, the PSF has not collected the first data and the second data. In other words, the configuration procedure is performed before the data sharing and data fusion procedure. In addition to the configuration of the PSF, the TCF can also configure or interact with the NWDAF for enabling the NWDAF to process the data such as collect data, analyze data, and so on.Once the PSF is initiated to collect data and perform data processing, it can obtain different types of data and perform the data processing on the different types of data based on the configuration from the TCF.

[0294] FIG. 8 shows a first procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure. FIG. 10 shows a second procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 8 and FIG. 10, in some cases, a TCF triggers to setup the connection between the PSF and data source (e.g., via UPF, RAN nodes, UE) to collect data from the data source. Thus, the PSF on the data plane itself can collect the second data on the data plane from the data source. In the present disclosure, the second data on the data plane can be sensing data from data plane. In FIG. 8, the data source from which the PSF collects data on data plane is illustrated as UE. We shall note that it is not limited to UE, it can be other types of data source such as, RAN node (e.g., providing sensing data) , CN NF (e.g., providing AI related data) , terminal (e.g., camera, sensor, and actuator) connected to UE, etc. Moreover, as shown in FIG. 8 and FIG. 10. The NWDAF on the C / M plane can collect the first data on the C / M plane from the data source and then send it to the PSF on the data plane via interface (s) so that the PSF on the data plane can collect the first data on the C / M plane. In the present disclosure, the first data on the C / M plane can be network data from C / M plane. The data source from which the service B function (e.g., PSF) collects data via data plane can be the same or different from the data source from which the service A function (e.g., NWDAF) collects data via C / M plane.

[0295] Through the request, the PSF can know that it is requested to perform data processing, such as data fusion, on the first data on the C / M plane and the second data on the data plane, and can obtain one or more parameters from the request which may be required for performing the data processing. Then, by performing the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request, the PSF can process different types of data. In this way, based on the configuration from the TCF, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the PSF side, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane.

[0296] In some cases, data processing (also termed as in-network processing, in-network computing, in-network data processing, data computing, processing, or computing, interchangeably) can be but not limited to AI training, AI inference, data pre-processing, data de-privatization (data privacy protection) , data cleaning, data collection, data analytics, processing on sensing / ISAC data (e.g., sensing data compression, sensing data analytics, sensing data pre-processing, sensing data fusion) , data sanitization, data management, data normalization, useless data filtering, data feature engineering, data compression, data embedding, data representation learning, and data feature extraction.

[0297] In some possible implementations, the first network function can perform data fusion on the first data and the second data. The data packets from different service functions can be aggregated together for data fusion, for example, the first data on the C / M plane collected from the NWDAF and the second data on the data plane collected from the PSF itself can be aggregated together for data fusion. And thus, data sharing and fusion between different service functions can be achieved. Usually, the data packet can include header and payload, where the payload contains the data to be sent, while the data packet used herein can be interchanged with data in the present disclosure, which is not limited herein.

[0298] In some possible implementations, the one or more parameters include at least one of following parameters: association information, a data plane tunnel ID, a session ID, a fusion indication, data source information, or an address of the first network function. The association information is for marking the data packets. The data plane tunnel ID is for identifying a data plane tunnel which delivers data, the session ID is for identifying a session, the session is for representing a connection (e.g., C / M plane connection, C / M plane session) between the TCF and the PSF, the fusion indication is for indicating that data fusion is needed for data from C / M plane and data from data plane, the data source information is for indicating where or when the second data is obtained, and the address of the first network function is for indicating where the first network function is located. Therefore, by including one or more of the association information, the data plane tunnel ID, or the session ID in the request, the PSF can know the parameter (s) used for marking data packets. Different data packets marked with a same parameter or a same set of parameters are correlated, and may be, for example, aggregated together for data fusion. After receiving data packets, the PSF can clearly know, based on the one or more parameters of these data packets, whether they are correlated with each other such as whether one data packet should be aggregated with another data packet for data fusion. Meanwhile, by including the fusion indication, because the fusion indication can indicate that data fusion is needed for data from C / M plane and data from data plane, the PSF can know that the data fusion is required for different types of data such as first data on the C / M plane and second data on the data plane. Furthermore, by including the data source information, because the data source information can indicate where or when the second data is obtained, the PSF can know which source the different types of data are originated from. In this way, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0299] As for the one or more parameters, in some possible implementations, the association information can be an association ID (AID) , a set of parameters, or an input of a calculation function. The AID can be understood as an ID used for associating data packets, and the data packet marked with the same AID should be processed together. The set of parameters can be understood as a series of parameters such as QoS parameters including data quality level, data compression ratio, processing latency / priority, etc., and the data packet marked with the same set of parameters should be processed together. The calculation function can be understood as a mathematical function. In some cases, different input values of a calculation function may lead to a same output results of the calculation function. Then the different data packets should also be processed together.

[0300] The first network function will directly identify which data packets should be processed together based on the AID under the scenarios with high time delay. The set of parameters can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with time delay and privacy requirements. The input of the calculation function can be used for the first network function to indirectly identify which data packets should be processed together under the scenarios with high privacy requirements.

[0301] In some possible implementations, the data plane tunnel ID can be a GTP-U TEID identifying a GTP-U tunnel, a QUIC connection ID identifying a QUIC connection, or a MoQ session ID identifying a MoQ session. In some cases, the MoQ session ID is a URI. Furthermore, in some possible implementations, the session ID can be for identifying a connection, and the connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP. For the data plane tunnel ID, because the data plane tunnel ID can be different types of ID, the data plane tunnel can be identified according to actual needs, thereby various application scenarios can be accommodated. For example, the QUIC ID can adapt to the application scenarios requiring higher safety and / or higher speed. The TEID can adapt to the application scenarios requiring higher flexibility. The MoQ Session ID can adapt to the application scenarios requiring high scale and low latency data distribution.

[0302] And for the session ID, because the session ID can be used for identifying connections based on various protocols (e.g., HTTP-based connection, TCP-based connection, UDP-based connection, QUIC-based connection, MoQ-based connection, PFCP-based connection) , flexibility and diversity of data delivery may be improved. In some possible implementations, the session ID can be for identifying a connection, and the connection can be based on one or more protocols of:a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP.

[0303] In some possible implementations, after obtaining the request from the second network function, the first network function may send a response to the second network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request. Moreover, in some possible implementations, the response may be for indicating whether the request is accepted or rejected. If accepting the request, the first network function may send the response including an indication for indicating the request is accepted to the second network function. In this case, the response may carry the indication or the response itself can be the indication, such as a field of the response can represent the indication. If rejecting the request, the first network function may send the response including a rejection for indicating the request is rejected to the second network function. There are many possibilities that the first network function rejects the request from the second network function, such as in busy, and so on, which is not limited herein. Similarly, the response may carry the rejection or the response itself can be the rejection, such as a field of the response can represent the rejection.

[0304] Further, there are two main procedures for data sharing and processing between service A function and service B functions. FIG. 8 shows a first procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure. FIG. 10 shows a second procedure for data sharing and processing between service A function and service B functions according to one or more example implementations of the present disclosure.,

[0305] Firstly, the first procedure described in FIG. 8 and FIG. 9 is illustrated, where FIG. 9 shows call flows for data sharing between service A function and service B functions via indirect interface on C / M plane according to one or more example implementations of the present disclosure. In some possible implementations, the first data can be obtained from the third network function via the second network function through a first interface between the second network function and the third network function and a second interface between the first network function and the second network function. The first network function can be a DAM-PSF, and the second network function can be a DAM-TCF. In some possible implementations, the third network function can include one or more of: a NWDAF, a DCCF, a MFAF, a LMF, an ADRF, and a MDAF. Moreover, in some possible implementations, the third network function can be deployed on the C / M plane. FIG. 8 and FIG. 10 take the third network function being NWDAF as an example. In some possible implementations, a connection identified by the session ID is established on the second interface, which can be treated as the solid line between the TCF and the PSF. The connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP. In details, based on the FIG. 8, the NWDAF can obtain the first data on C / M plane from the second data source and then send the first data to the TCF through the first interface, which can be treated as the solid line between the NWDAF and the TCF. After obtaining the first data, the TCF will forward the first data to the PSF through the second interface, where the connection identified by the session ID can be established. In this way, because the first data can be obtained from the NWDAF via the TCF through the first interface and the second interface, the TCF can participate in collecting the second data on the C / M plane from the second data source, thereby facilitating the data management and distribution in a centralized way.

[0306] The above-mentioned data source can be referred to FIG. 9. In some possible implementations, the first network function can obtain the second data from a first data source, and obtain the first data from a second data source. Certainly, under the first procedure, as shown in FIG. 9, the PSF can obtain the first data from the second data source via the NWDAF and TCF, which represents that the TCF can participate in collecting the second data on the C / M plane from the data source. As for the second data, in some possible implementations, the second data can be obtained from a fourth network function such as UPF via a fourth interface. In some possible implementations, the fourth network function can be deployed on the data plane and the fourth network function can be a data-TW-GW or a UPF, FIG. 8 and FIG. 10 take the fourth network function being UPF as an example. In details, as shown in FIG. 9, the PSF can obtain the second data from the first data source via the UPF directly.

[0307] Furthermore, under the first procedure, the above mentioned one or more parameters included in the request will be illustrated in details.

[0308] In some possible implementations, the request can include the association information, and when the first data is marked with same association information as the second data, the first data is correlated with the second data. Correspondingly, in some possible implementations, the first network function can perform data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with the same association information. In details, in a case that the request includes the association information, different data packets can be marked with the same association to indicate the correlation between them. For example, whether different data packets can be aggregated together for data fusion can be determined based on the association information of the different data packets. In this way, by using the association information to mark the data packets, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network.

[0309] Referring back to FIG. 9, the request can include association information (AInf) , and the AInf is for indicating that the first data marked with the AInf and sent to PSF on C / M plane by NWDAF is correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) with the second data collected by PSF itself on data plane marked with the same AInf. Moreover, as mentioned above, the association information can be an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function. Thus, different data packets marked with the same AID can be aggregated together for data fusion. Different data packets marked with the same set of parameters can be aggregated together for data fusion. And different data packets may be marked with a same input value of a calculation function, then the different data packets can be aggregated together for data fusion.

[0310] In some possible implementations, the request can include the association information and the data plane tunnel ID, and the first data marked with the association information is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. Correspondingly, in some possible implementations, the first network function can perform data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. In details, in a case that the request includes the association information and the data plane tunnel ID, the association information and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets which can be processed together, for example, identifying different data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the data plane tunnel ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a data plane tunnel with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the data plane tunnel.

[0311] Referring back to FIG. 9, the request can include AInf and the data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) , the AInf and the data plane tunnel ID are for indicating that the first data marked with the AInf is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. For example, they are for indicating that the first data sent to PSF on C / M plane by NWDAF which is marked with the AInf is correlated with the second data collected by PSF itself via a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0312] In some possible implementations, the request can include the association information and the session ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data marked with the association information. Correspondingly, the first network function can perform data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second data marked with the association information. In details, in a case that the request includes the association information and the session ID, the association information and the session ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the association information and the session ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets transferred via a C / M plane connection with association information, or encapsulate the association information in a data packet transferred via the C / M plane connection.

[0313] Referring back to FIG. 9, the request can include the session ID (e.g., C / M plane session ID) and the AInf, and the session ID and the AInf are for indicating that the first data delivered on the connection (e.g., C / M plane connection between the TCF and the PSF) is correlated with the second data marked with the AInf. For example, they are for indicating that the first data sent to the DAM-PSF via the connection (e.g., C / M plane connection) is correlated with the second data marked with the AInf and collected by the DAM-PSF itself via the data plane.

[0314] In some possible implementations, the request can include the session ID and the data plane tunnel ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. Correspondingly, the first network function can perform data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second data delivered on the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. In details, in a case that the request includes the session ID and the data plane tunnel ID, the session ID and the data plane tunnel ID can be used together for identifying correlated data packets that can be processed together, for example, for identifying data packets that can be aggregated together for data fusion. In this way, by identifying data packets with the session ID and the data plane tunnel ID, the first network function can easily and clearly know which data packets should be processed together such as which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network, and being especially suitable for an application scenarios that it is inconvenient to mark the data packets with the association information.

[0315] Referring back to FIG. 9, the request can include the session ID (e.g., C / M plane session ID) and the data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ session ID) , and the session ID and the data plane tunnel ID are for indicating that the first data delivered on the connection (e.g., C / M plane connection) is correlated with the second data delivered on the data plane tunnel. For example, they are for indicating that the first data sent to the DAM-PSF via the connection (e.g., C / M plane connection) is correlated with the second data collected by the DAM-PSF itself via the data plane tunnel are correlated.

[0316] In some possible implementations, the request can include a fusion indication, and the fusion indication is for indicating that data fusion is to be performed on the first data and the second data. In details, the request can include the fusion indication, and thus, based on the fusion indication, the first network function can clearly know that it is instructed to aggregate the obtained first data on the C / M plane and second data on the data plane together, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0317] Referring back to FIG. 9, the request can include an indication, and the indication is for indicating that data fusion is needed for the first data from C / M plane and the second data from data plane.

[0318] In some possible implementations, the request can include data source information, and the data source information is for indicating one or more of: an area in which the second data is to be collected, or a time when the second data is to be collected. In details, at the beginning, the PSF can obtain the request from the TCF for configuring the PSF to perform the data processing such as data fusion on the first data and the second data. Once the PSF is initiated to collect data, because the request can include data source information, the first network function can clearly know where the second data is to be collected or when the second data is to be collected, thereby the first network function can obtain the second data on the data plane correctly.

[0319] Referring back to FIG. 9, the request can include data source information, e.g., area, time, etc., and the data source information is for indicating that the second data (e.g., sensing data) should be collected by DAM-PSF in specific area and / or specific time.

[0320] Meanwhile, in some possible implementations, the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID can be established on a fourth interface between the first network function and the fourth network function. In this way, the first network function can easily know which data plane tunnel is established on the fourth interface, thereby facilitating implementation of the data fusion on data plane.

[0321] Then, FIG. 8 and FIG. 9 will be described as follows in details.

[0322] As in FIG. 8, taking NWDAF as an example of Service A function, taking DAM service as an example of Service B, NWDAF and DAM-PSF need to share data to each other, e.g., for data fusion. For example, NWDAF need send its collected data (e.g., network data) to DAM-PSF. DAM-PSF perform data fusion of its collected data (e.g., sensing data) and the data sent by NWDAF. The following methods also applied to the cases where DAM-PSF need send its collected data to NWDAF and NWDAF performs data fusion.

[0323] For example, as in FIG. 8, DAM-PSF collects data (e.g., sensing data) via data plane, e.g., UE, RAN, and UPF+ are involved in the data collection on data plane. NWDAF sends its collected data (e.g., network data) to DAM-PSF via DAM-TCF (as the first way illustrated in FIG. 6: NWDAF → DAM-TCF → DAM-PSF) . In FIG. 9, the call flows are illustrated.

[0324] The detailed procedures are as follows:

[0325] S9001. DAM-TCF send a message (the request in S710) to DAM-PSF for data collection request.

[0326] In some cases, the message includes an AInf. The Association information can be: an Association ID (AID) , a set of parameters, or an input of a calculation function.

[0327] Different data packets marked with the same AID are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) .

[0328] Different data packets marked with the same set of parameters are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) .

[0329] Different data packets may be marked with a same input value of a calculation function, Then the different data packets are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) . In some cases, different input values of a calculation function but the different input values lead to a same output results of the calculation function. Then the different data packets are also correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) . In this disclosure, we term the same input of a calculation as the same AInf, also term the different inputs which lead to a same output results of a calculation function as the same AInf.

[0330] The AInf indicates that the data marked with the AInf and sent to DAM-PSF on C / M plane by NWDAF are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) with the data collected by DAM-PSF itself on data plane marked with the same AInf (e.g., the same AID, the same set of parameters, or the input value (s) resulting in the same output value of a calculation function) . The AInf may be encapsulated in C / M plane packet (e.g., in HTTP packet header or payload) . The AInf may be encapsulated in data plane packet (e.g., in GTP-U / PSF packet header) .

[0331] The message includes an AInf and a data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) , they are used to indicate that the data marked with the AInf are correlated with the data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. For example, they are used to indicate that the data sent to DAM-PSF on C / M plane by NWDAF which is marked with the AInf are correlated with the data collected by DAM-PSF itself via a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. In some cases, the data plane tunnel could be a tunnel between DAM-PSF and Data-TW-GW or UPF+.

[0332] In some cases, the message includes a session ID (e.g., C / M plane session ID) and an AInf. The session ID identifies a connection (e.g., C / M plane connection, C / M plane session) between the DAM-TCF and the DAM-PSF. In some possible implementations, the connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP. The AInf is to be encapsulated in the data to be collected by the DAM-PSF itself via data plane. The session ID and the AInf indicate that the data delivered via the connection (e.g., C / M plane connection) and the data marked with the AInf are correlated. For example, the session ID and the AInf indicate that the data sent to the DAM-PSF via the connection (e.g., C / M plane connection) and the data marked with the AInf and collected by the DAM-PSF itself via the data plane are correlated.

[0333] In some cases, the message includes a session ID (e.g., C / M plane session ID) and a data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ session ID) . The session ID identifies a connection (e.g., C / M plane connection) between the DAM-TCF and the DAM-PSF. The data plane tunnel ID identifies a data plane tunnel between the DAM-PSF and a data plane function (e.g., Data-TW-GW or UPF+) . The session ID and the data plane tunnel ID indicate that the data delivered via the connection (e.g., C / M plane connection) and the data delivered via the data plane tunnel are correlated. For example, the session ID and the data plane tunnel ID indicate that the data sent to the DAM-PSF via the connection (e.g., C / M plane connection) and the data collected by the DAM-PSF itself via the data plane tunnel are correlated.

[0334] In some cases, the message includes an Indication, the indication indicates that data fusion is needed for data from C / M plane and data from data plane.

[0335] In some cases, the message includes data source information, e.g., area, time, etc. It indicates that data (e.g., sensing data) should be collected by DAM-PSF in specific area and / or specific time.

[0336] S9002. DAM-PSF sends DAM-TCF a data collection response message.

[0337] S9003. DAM-TCF send a message to NWDAF for data collection request.

[0338] In some cases, the message includes an AInf. The Association information can be: an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function. The AInf is to be marked together with the data to be sent to DAM-PSF via DAM-TCF on C / M plane. For example, the AInf is encapsulated in HTTP header or payload.

[0339] In some cases, the message includes an Indication on whether data should be collected by NWDAF, or only data source discovery without collecting data is need. In this case, the Indication indicates that data should be collected by NWDAF.

[0340] In some cases, the message includes an Indication on whether data analytics is needed by NWDAF, e.g., with AI methods, and AI result is output to DAM-PSF for data fusion, instead of the raw data collected by NWDAF.

[0341] In some cases, the message includes data source information, e.g., area, time, etc. It indicates that data (e.g., network data) should be collected by NWDAF in specific area and / or specific time. The NWDAF performs data discovery based on the data source information for the following up data collection.

[0342] S9004. DAM-PSF collects data (e.g., sensing data) from data source 1.

[0343] In some cases, if an AInf is configured in Step 9001, the data will be marked with the AInf. For example, the AInf will be encapsulated in the data by data source or other intermediate functions (e.g., RAN node, Data-TW-GW, or UPF+) .

[0344] In some cases, the data will be collected by DAM-PSF via its dedicated data plane tunnel (e.g., transport network layer (TNL) tunnel (e.g., GTP-U tunnel, QUIC connection, MoQ session) identified by the tunnel ID included in the message of Step 9001.

[0345] S9005. NWDAF collects data (e.g., network data) from data source 2, then sends the collected data to the DAM-TCF, then the DAM-TCF sends the data to the DAM-PSF.

[0346] In some cases, if the message in Step 9003 includes an Indication on that data should be collected by NWDAF, the NWDAF collects data from data source 2.

[0347] In some cases, if an AInf is configured in Step 9003, the data sent to DAM-TCF by NWDAF will be marked with the AInf. For example, the AInf will be encapsulated in the data by data source or NWDAF.

[0348] In some cases, the data will be sent to DAM-PSF by DAM-TCF via dedicated connection (e.g., HTTP-based connection, HTTP-based C / M plane session. TCP-based connection, QUIC-based connection, MoQ-based connection, PFCP-based connection) identified by the session ID included in the message of Step 9001.

[0349] In some cases, the data will be sent to DAM-PSF by DAM-TCF via dedicated C / M plane connection (e.g., HTTP-based connection, HTTP-based C / M plane session. TCP-based connection, QUIC-based connection, MoQ-based connection, PFCP-based connection) identified by the C / M plane session ID included in the message of Step 9001.

[0350] In some cases, if the message in Step 9003 includes an Indication on that data analytics is needed by NWDAF, e.g., with AI methods, the NWDAF collects raw data from data source, performs analytics on the raw data and then sends the analytics results (e.g., AI result) to DAM-PSF via DAM-TCF.

[0351] In some cases, the data sent by NWDAF to the DAM-TCF is not marked with the AInf, and the DAM-TCF marks the data sent to the DAM-PSF via the connection (e.g., C / M plane connection) between the DAM-TCF and DAM-PSF with the AInf.

[0352] S9006. DAM-PSF performs data processing (e.g., data fusion) .

[0353] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data sent by NWDAF on C / M plane via DAM-TCF and data collected by itself on data plane.

[0354] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data sent by NWDAF on C / M plane via DAM-TCF and data collected by itself on data plane marked with the same AInf.

[0355] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data sent by NWDAF on C / M plane marked with the AInf included in the message of Step 9001 and data collected by itself via a dedicated data plane tunnel identified by the tunnel ID included in the message of Step 9001.

[0356] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data sent by NWDAF on C / M plane via a dedicated C / M plane connection (e.g., C / M plane session) identified by the C / M plane session ID included in the message of Step 9001 and data collected by itself on data plane marked with the AInf included in the message of Step 9001.

[0357] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data sent by NWDAF on C / M plane via a dedicated C / M plane connection (e.g., C / M plane session) identified by the C / M plane session ID included in the message of Step 9001 and data collected by itself via a dedicated data plane tunnel identified by the tunnel ID included in the message of Step 9001.

[0358] Secondly, the second procedure described in FIG. 10 and FIG. 11 is illustrated, where FIG. 11 shows another call flow for data sharing between service A function and service B functions via direct interface according to one or more example implementations of the present disclosure. In some possible implementations, the first data can be obtained from a third network function through a third interface between the first network function and the third network function. The third interface can be seen as the solid line between the NWDAF and the PSF in FIG. 10, or the third interface can be seen as the dashed line between the NWDAF and the PSF in FIG. 10 and Figure 8. Similar with the procedure described in FIG. 8 and FIG. 9, take the first network function being a DAM-PSF, the second network function being a DAM-TCF and the third network function being NWDAF as an example in this procedure. In details, based on the FIG. 10, the NWDAF can obtain the first data on C / M plane from the second data source and then send the first data to the PSF through the third interface, thus it is not required for the TCF to participate in collecting the first data on the C / M plane from the second data source, thereby reducing the processing overhead of the TCF. In some possible implementations, a connection identified by the session ID can be established on the third interface. In some cases, the connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP.

[0359] The above-mentioned data source can be referred to FIG. 11. In some possible implementations, the first network function can obtain the second data from a first data source, and obtain the first data from a second data source. Certainly, under the second procedure, as shown in FIG. 11, the PSF can obtain the first data from the second data source directly, which represents that it is not required for the TCF to participate in collecting the first data on the C / M plane from the second data source. As for the second data, in some possible implementations, the second data can be obtained from a fourth network function such as UPF via a fourth interface. In some possible implementations, the third network function can be deployed on the C / M plane, and in some possible implementations, the fourth network function can be deployed on the data plane. In details, as shown in FIG. 11, the PSF can obtain the second data from the first data source via the UPF directly.

[0360] Furthermore, under the second procedure, the above mentioned one or more parameters included in the request will be illustrated in details.

[0361] The association information included in the request can be seen from implementation of the first procedure, which is not repeated herein. The detailed example can be referred back to FIG. 11, the request can include the AInf, and the AInf is for indicating that the first data marked with the AInf and sent to PSF by NWDAF directly is correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) with the second data collected by PSF itself on data plane marked with the same AInf. Moreover, as mentioned above, the association information can be an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function. Thus, different data packets marked with the same AID can be aggregated together for data fusion. Different data packets marked with the same set of parameters can be aggregated together for data fusion. And different data packets may be marked with a same input value of a calculation function, then the different data packets can be aggregated together for data fusion.

[0362] The association information and the data plane tunnel ID included in the request can be seen from implementation of the first procedure, which is not repeated herein. The detailed example can be referred back to FIG. 11, the request can include AInf and the data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) , and the AInf and the data plane tunnel ID are for indicating that the first data marked with the AInf is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. For example, they are for indicating that the first data sent to PSF by NWDAF directly which is marked with the AInf is correlated with the second data collected by PSF itself via a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.

[0363] The association information and the session ID included in the request can be seen from implementation of the first procedure, which is not repeated herein. The detailed example can be referred back to FIG. 11, the request can include the session ID (e.g., C / M plane session ID) and the AInf, and the session ID and the AInf are for indicating that the first data delivered on the connection is correlated with the second data marked with the AInf. For example, they are for indicating that the first data sent to the DAM-PSF via the connection is correlated with the second data marked with the AInf and collected by the DAM-PSF itself via the data plane.

[0364] The session ID and the data plane tunnel ID included in the request can be seen from implementation of the first procedure, which is not repeated herein. The detailed example can be refer back to FIG. 11, the request can include the session ID (e.g., C / M plane session ID) and the data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) , and the session ID and the data plane tunnel ID are for indicating that the first data delivered on the connection is correlated with the second data delivered on the data plane tunnel. For example, they are for indicating that the first data sent to the DAM-PSF via the connection is correlated with the second data collected by the DAM-PSF itself via the data plane tunnel are correlated.

[0365] The fusion indication and / or the data source information included in the request can be seen from implementation of the first procedure, which is not repeated herein.

[0366] Meanwhile, similar as the first procedure, in some possible implementations, the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID can be established on a fourth interface between the first network function and the fourth network function.

[0367] Then, FIG. 10 and FIG. 11 will be described as follows in details.

[0368] As in FIG. 10, taking NWDAF as an example of Service A function, taking DAM service as an example of Service B, NWDAF and DAM-PSF need to share data to each other, e.g., for data fusion. For example, NWDAF need send its collected data (e.g., network data) to DAM-PSF. DAM-PSF perform data fusion of its collected data (e.g., sensing data) and the data sent by NWDAF. The following methods also applied to the cases where DAM-PSF need send its collected data to NWDAF and NWDAF performs data fusion.

[0369] As in FIG. 10, DAM-PSF collects data (e.g., sensing data) via data plane, e.g., UE, RAN, and UPF+ are involved in the data collection on data plane. NWDAF sends its collected data (e.g., network data) to DAM-PSF directly via a direct interface between them (as the second way illustrated in FIG. 6: NWDAF→DAM-PSF) . In FIG. 11, the call flows are illustrated.

[0370] The detailed procedures are as follows:

[0371] S1101. DAM-TCF send a message (the request in S710) to DAM-PSF for data collection request.

[0372] In some cases, the message includes an Association information (AInf) . The Association information can be: an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function.

[0373] Different data packets marked with the same AID are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) .

[0374] Different data packets marked with the same set of parameters are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) .

[0375] Different data packets may be marked with a same input value of a calculation function, Then the different data packets are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) . In some cases, different input values of a calculation function but the different input values lead to a same output results of the calculation function. Then the different data packets are also correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) . In this disclosure, we term the same input of a calculation as the same AInf, also term the different inputs which lead to a same output results of a calculation function as the same AInf.

[0376] The AInf indicates that the data marked with the AInf and sent to DAM-PSF by NWDAF directly are correlated (e.g., to be aggregated together for data fusion) with the data collected by DAM-PSF itself on data plane marked with the same AInf (e.g., the same AID, the same set of parameters, or the input value (s) resulting in the same output value of a calculation function) . The AInf may be encapsulated in packet (e.g., in HTTP packet header or payload) . The AInf may be encapsulated in data plane packet (e.g., in GTP-U / PSF packet header) .

[0377] The message includes an Association information (AInf) and a data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) , they are used to indicate that the data marked with the AInf are correlated with the data delivered via a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. For example, they are used to indicate that the data sent to DAM-PSF by NWDAF directly which is marked with the AInf are correlated with the data collected by DAM-PSF itself via a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID. In some cases, the data plane tunnel could be a tunnel between DAM-PSF and Data-TW-GW / UPF+.

[0378] In some cases, the message includes a session ID (e.g., a C / M plane session ID) and an AInf. The session ID identifies a connection between the NWDAF and the DAM-PSF. In some possible implementations, the connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP. The AInf is to be encapsulated in the data to be collected by the DAM-PSF itself via data plane. The session ID and AInf indicate that the data delivered via the connection and the data marked with the AInf are correlated. For example, the session ID and AInf indicate that the data sent to the DAM-PSF via the connection and the data marked with the AInf and collected by the DAM-PSF itself via the data plane are correlated.

[0379] In some cases, the message includes a session ID (e.g., a C / M plane session ID) and a data plane tunnel ID (e.g., GTP-U tunnel ID, QUIC connection ID, MoQ Session ID) . The session ID identifies a connection between the NWDAF and the DAM-PSF. The data plane tunnel ID identifies a data plane tunnel between the DAM-PSF and a data plane function (e.g., Data-TW-GW / UPF+) . The session ID and the data plane tunnel ID indicate that the data delivered via the connection and the data delivered via the data plane tunnel are correlated. For example, the session ID and the data plane tunnel ID indicate that the data sent to the DAM-PSF via the connection and the data collected by the DAM-PSF itself via the data plane tunnel are correlated.

[0380] In some cases, the message includes an Indication, the Indication indicates that data fusion is needed for data from C / M plane and data from data plane.

[0381] In some cases, the message includes data source information, e.g., area, time, etc. It indicates that data (e.g., sensing data) should be collected by DAM-PSF in specific area and / or specific time.

[0382] S1102. DAM-PSF sends DAM-TCF a data collection response message.

[0383] S1103. DAM-TCF send a message to NWDAF for data collection request.

[0384] In some cases, the message includes an Association information (AInf) . The Association information can be: an AID, a set of parameters, or an input of a calculation function. The AInf is to be marked together with the data to be sent to DAM-PSF directly. For example, the AInf is encapsulated in HTTP header or payload.

[0385] In some cases, the message includes an Indication on whether data should be collected by NWDAF, or only data source discovery without collecting data is need. In this case, the Indication indicates that data should be collected by NWDAF.

[0386] In some cases, the message includes an Indication on whether data analytics is needed by NWDAF, e.g., with AI methods, and AI result is output to DAM-PSF for data fusion, instead of the raw data collected by NWDAF.

[0387] In some cases, the message includes data source information, e.g., area, time, etc. It indicates that data (e.g., network data) should be collected by NWDAF in specific area and / or specific time.

[0388] In some cases, the message includes a DAM-PSF address to notify NWDAF the address of the DAM-PSF. The NWDAF uses the address to directly connect and / or send data to the DAM-PSF.

[0389] In some cases, the NWDAF receives a session ID, the session ID identifies a connection between the NWDAF and the DAM-PSF. The session ID can be included in the message or other messages sent by the DAM-TCF or other functions (e.g., C / M plane function, or DAM-PSF) . The connection can be a C / M plane connection (e.g., C / M plane session) . In some possible implementations, the connection can be based on one or more protocols of: a HTTP, a TCP, a UDP, a QUIC, a MoQ, or a PFCP. The NWDAF sends data via the connection to the DAM-PSF.

[0390] S1104. DAM-PSF collects data (e.g., sensing data) from data source 1.

[0391] In some cases, if an AInf is configured in Step 1101, the data will be marked with the AInf. For example, the AInf will be encapsulated in the data by data source or other intermediate functions (e.g., RAN node, Data-TW-GW, or UPF+) .

[0392] In some cases, the data will be collected by DAM-PSF via its dedicated data plane tunnel (e.g., transport network layer (TNL) tunnel (e.g., GTP-U tunnel, QUIC connection, MoQ Session) identified by the tunnel ID included in the message of Step 1101.

[0393] S1105. NWDAF collects data (e.g., network data) from data source 2, then sends the collected data to the DAM-PSF via the direct interface between the NWDAF and the DAM-PSF.

[0394] In some cases, if the message in Step 1103 includes an Indication on that data should be collected by NWDAF, the NWDAF collects data from data source 2.

[0395] In some cases, if an AInf is configured in Step 1103, the data sent to DAM-PSF by NWDAF will be marked with the AInf. For example, the AInf will be encapsulated in the data by data source or NWDAF.

[0396] In some cases, the data will be sent to DAM-PSF by NWDAF via a dedicated connection (e.g., HTTP-based connection, HTTP-based C / M plane session) identified by the session ID included in the message of Step 1101.

[0397] In some cases, if the message in Step 1103 includes an Indication on that data analytics is needed by NWDAF, e.g., with AI methods, the NWDAF collects raw data from data source, performs analytics on the raw data and then sends the analytics results (e.g., AI result) to DAM-PSF via the direct interface.

[0398] S1106. DAM-PSF performs data processing (e.g., data fusion) .

[0399] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data directly sent by NWDAF and data collected by itself. In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data directly sent by NWDAF and data collected by itself on data plane marked with the same AInf.

[0400] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data directly sent by NWDAF marked with the AInf included in the message of Step 1101 and data collected by itself via a dedicated data plane tunnel identified by the tunnel ID included in the message of Step 1101.

[0401] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data directly sent by NWDAF via a dedicated connection (e.g., C / M plane session) identified by the session ID included in the message of Step 1101 and data collected by itself on data plane marked with the AInf included in the message of Step 1101.

[0402] In some cases, DAM-PSF performs data fusion, e.g., to aggregate data directly sent by NWDAF via a dedicated connection (e.g., C / M plane session) identified by the session ID included in the message of Step 1101 and data collected by itself via a dedicated data plane tunnel identified by the tunnel ID included in the message of Step 1101.

[0403] For these two main procedures for data sharing and processing between service A function and service B functions, in some possible implementations, the first network function and the second network function can be for providing a first service, which is similar as service A mentioned above, and the third network function can be for providing a second service, which is similar as service B mentioned above. In some possible implementations, the first service can include an ISAC service. And in some possible implementations, the first service can be for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data, and the second service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data. In details, during the procedure for the first network function to provide the first service, sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, and / or AI related data may occur. And during the procedure for the second network function to provide the second service, sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, and / or AI related data may occur. Further, the type of data for the first service may be same as that for the second service or may be different from that for the second service. Thus, the first network function, the second network function, and the third network function can provide services for a variety of data consumers. The third network function of control plane can be enhanced to support the service related to the first network function and the second network function in an evolutionary solution.

[0404] The above describes a method for data processing in terms of the first network function such as the PSF. Then a method for data processing is described in terms of the second network function such as the TCF. In details, FIG. 12 shows another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by the second network function such as the TCF. Optionally, the second network function could be other device that has similar function (for example, the second network function can be a computer machine in a data center, a communication module, a chip, or any network element in the network) , which is not limited herein. The second network function could also be a whole device. As shown in FIG. 12, the method may include the following steps.

[0405] S1210, sending a request to a first network function, where the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; where the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0406] This solution performed by the second network function such as the TCF is interrelated with the solution performed by the first network function such as the PSF. Therefore, the details of this solution can be seen from the solution performed by the first network function, which is not repeated herein.

[0407] Referring back to FIG. 7 and FIG. 12, the method for data processing is described in terms of the PSF and the TCF respectively. However, referring back to FIG. 5, FIG. 6, and FIG. 8 to FIG. 11, the PSF and TCF can be integrated within the DAM. In other words, the DAM can be treated as a whole device. Based on this, FIG. 13 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by a first network function such as a DAM. Optionally, the first network function could be other device that has similar function (for example, the first network function can be a computer machine in a data center, a communication module, a chip, or any network element in the network) , which is not limited herein. The first network function could also be a whole device. As shown in FIG. 13, the method may include the following steps.

[0408] S1310, sending a request (the message in S9003 and the message in S1103) to a second network function (the third network function in the above first procedure and the second procedure) , where the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane.

[0409] S1320, obtaining a response from the second network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request; where the first data is processed based on one or more parameters in the request.

[0410] In detail, in some possible implementations, the first network function can be a DAM. In other words, the TCF and PSF mentioned above can be treated as a whole DAM. Moreover, in some possible implementations, the second network function can include one or more of: a NWDAF, a DCCF, a MFAF, a LMF, an ADRF, and a MDAF. Therefore, throughout the implementation of FIG. 13 and FIG. 14, the first network function can be the DAM and the second network function can be the NWDAF, which is different from that in the implementation of FIG. 7 and FIG. 12. Then, referring back to FIG. 5, taking the first network function being a DAM and the second network function being a NWDAF as an example, the first network function such as the DAM can send, to the second network function such as the NWDAF, the request for configuring the NWDAF to process first data on the C / M plane. Through the request, the DAM can let the NWDAF know that it is requested to process the first data, such as data collection, data source discovery, data analysis, and obtain one or more parameters from the request which may be required for processing the first data. Then, by processing the first data based on one or more parameters in the request, the NWDAF can share the data on the C / M plane with the DAM, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the DAM. The detailed actions or steps performed by the TCF and PSF for collecting and processing the data can be seem from the above implementation related to the TCF and PSF, which is not repeated herein.

[0411] For the one or more parameters included in the request, in some possible implementations, the one or more parameters can include at least one of following parameters: association information, an indication on whether to collect data, an indication on whether to analyze data, data source information, an address of a first network function, or a session ID. The association information, the data source information, the address of the first network function, and the session ID are similar as that defined in the request in S710, which is not repeated herein for brevity. The indication on whether to collect data is for instructing the second network function to collect data or not. In some cases, the second network function needs to collect data. In some other cases, the second network function is not required to collect data while it is required to discover the data source of the data. The indication on whether to analyze data is for instructing the second network function to analyze data or not. In this way, by including the association information in the request, the first network function can let the second network function know the parameter (s) used for marking data packets. In some cases, the second network function such as the NWDAF is required to mark the collected data with the association information, and thus, by using the association information, the second network can assist in the data fusion. Different data packets marked with same association information can be sent to the first network function together. Meanwhile, by including the indication on whether to collect data and / or the indication on whether to analyze data, the first network function can let the second network function know what it should do for the first data. Furthermore, by including the data source information, the first network function can let the second network function know which source the first data is originated from. And by including the address of the first network function, the first network function can let the second network function know where the first data should be sent. Then by including the session ID, the first network function can let the second network function know which connection between the first network function and the second network function the data should be delivered to. Therefore, by including one or more parameters in the request, various application scenarios can be accommodated.

[0412] Moreover, in some possible implementations, the first network function can send the request to the second network function for configuring the second network function to collect the first data, to discover a second data source (which is the same as the second data source as mentioned above) , and / or to analyze the first data. In details, the second network function may collect the first data by itself from the second data source, while there is also option that the second network function only perform data source discovery without collecting data (for example, referring to FIG. 6, option 4 indicates that the data is not collected by the NWDAF) . Moreover, data analytics is needed by the second network function, e.g., with AI methods, and AI result is output to the first network function for data fusion, instead of the raw data collected by the second network function.

[0413] In addition to that the response is for acknowledging the receipt of the request, in some possible implementations, the response may be for indicating whether the request is accepted or rejected. If accepting the request, the second network function may send the response including an indication for indicating the request is accepted to the first network function. In this case, the response may carry the indication or the response itself can be the indication, such as a field of the response can represent the indication. If rejecting the request, the second network function may send the response including a rejection for indicating the request is rejected to the first network function. There are many possibilities that the second network function rejects the request from the first network function, such as in busy, and so on, which is not limited herein. Similarly, the response may carry the rejection or the response itself can be the rejection, such as a field of the response can represent the rejection.

[0414] Furthermore, in some possible implementations, the first network function can obtain second data on a data plane from a first data source (which is the same as the first data source as mentioned above) , obtain the first data from a second data source, and perform data fusion on the first data and the second data. In details, the first network function such as the DAM can obtain the second data from the first data source and obtain the first data from the second data source. The first data described herein is collected by the second network function and may be processed by the second network function. Thus, the first network function can perform data fusion on the first data and the second data. In this way, the second data on the data plane and the first data on the C / M plane can be shared and processed within network.

[0415] As for how to perform data fusion on the first data and the second data, due to many ways for marking the data packets, in some possible implementations, the first network function can perform data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with the same association information, perform data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on a data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID, perform data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second data marked with the association information, or perform data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second data delivered on a data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID. In this way, by using different ways to mark the data packets, the first network function can easily and clearly know which data packets should be aggregated together for data fusion, thereby assisting in data sharing and data processing of the first network function within network. The details procedure for performing data fusion based on different parameters can be seem from the above implementation related to the TCF and PSF, which is not repeated herein.

[0416] The above describes a method for data processing in terms of the first network function such as the DAM. Then a method for data processing is described in terms of the second network function. In details, FIG. 14 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by a second network function such as a NWDAF. Optionally, the second network function could be other device that has similar function (for example, the second network function can be a computer machine in a data center, a communication module, or a chip, sensor, or actuator) , which is not limited herein. The second network function could also be a whole device. As shown in FIG. 14, the method may include the following steps.

[0417] S1410, obtaining a request from a first network function, where the request is for configuring a second network function to process first data on a C / M plane.

[0418] S1420, sending a response to the first network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request.

[0419] S1430, processing the first data based on one or more parameters in the request.

[0420] This solution performed by the second network function such as NWDAF is interrelated with the solution performed by the first network function such as the DAM. Therefore, the details of this solution can be seen from the solution performed by the first network function, which is not repeated herein.

[0421] In the solution performed by the first network function such as the DAM, the first network function can obtain second data on a data plane from a first data source, obtain the first data from a second data source, and perform data fusion on the first data and the second data. Correspondingly, in this solution performed by the second network function such as the NWDAF, the second network function can obtain the first data from a second data source, and send the first data to the first network function. Further, because the data packets can be marked by the association information and the connection between the first network function and the second network function can be identified by the session ID, there are many situations for the second network function to send the first data to the first network function. In details, the second network function can send the first data, where the first data is marked with the association information, send the first data via a connection corresponding to the session ID, send an analytics result of the first data, where the analytics result is marked with the association information, and / or send an analytics result of the first data via a connection corresponding to the session ID. In this way, based on the association and the session ID, the second network function can send the first data and / or the analytics result of the first data in a clear way.

[0422] FIG. 15 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by a system including a first network function such as a PSF and a second network function such as a TCF. The first network function performing the implementation as described in FIG. 7. The second network function performing the implementation as described in FIG. 12. As shown in FIG. 15, the method may include the following steps.

[0423] S1510, a second network function sends a request to a first network function, where the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane.

[0424] S1520, the first network function obtains the request from the second network function.

[0425] S1530, the first network function performs the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0426] Some messages, such as the request (and the optional response as described in implementations of FIG. 7) , may be exchanged between the first network function and the second network function, and through these messages, different types of data including first data on the C / M plane and second data on the data plane can be collected and processed at the first network function, and thus, data sharing and data processing can be performed within the network on C / M plane and data plane for different types of data, e.g., network data from control plane and new types of data, such as sensing data and AI related data, from data plane. The procedure for exchanging messages and other steps are similar as described above, which is not repeated herein for brevity.

[0427] FIG. 16 shows yet another schematic flowchart of a method for data processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The method can be implemented by a system including a first network function such as a DAM and a second network function such as a NWDAF. The first network function performing the implementation as described in FIG. 13. The second apparatus performing the implementation as described in FIG. 14. As shown in FIG. 16, the method may include the following steps.

[0428] S1610, a first network function sends a request to a second network function, where the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane.

[0429] S1620, the second network function obtains the request from the first network function.

[0430] S1630, the second network function sends a response to the first network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request.

[0431] S1640, the first network function obtains the response from the second network function.

[0432] S1650, the second network function processes the first data based on one or more parameters in the request.

[0433] Some messages, such as the request and the response, may be exchanged between the first network function and the second network function, and through these messages, the second network function can share the data on the C / M plane with the first network function, so that different types of data at least including the first data on the C / M plane can be collected and processed at the first network function. The procedure for exchanging messages and other steps are similar as described above, which is not repeated herein for brevity.

[0434] The above mainly introduces the configuration from the TCF to the PSF for enabling the PSF to perform the data processing such as the data fusion. Then the following would introduce more configurations and interactions between TCF and PSF of service B (e.g., DAM service) for enabling the PSF to perform the data processing including but not limited to: data pre-processing, data collection, data de-privatization, data analytics, or data delivery.

[0435] FIG. 17 shows a schematic flowchart of a procedure of data collection and pre-processing according to one or more example implementations of the present disclosure. The service B (e.g., DCaaS of DAM service) can performs data pre-processing. Taking DCaaS of DAM as an example, DCaaS collects data from data source, and it will perform data pre-processing if the collected data is non-directly useable, useless or redundant, and obtain the final target data for the service requester. One or multiple DC-PSFs may participate into data pre-processing in sequence or parallel to obtain the final target data.

[0436] There are different data pre-processing types, e.g., data cleaning, data normalization, data filtering, data stitch, data compression, data synthetization, feature engineering, dataset classification, data structuring, and data aggregation.

[0437] DCaaS maintains different kinds of data pre-processing methods and deploys the execution resources and environments, and provides service using suitable data pre-processing method for specific service requirement (QoS) from Service Requester.

[0438] As in FIG. 17, it illustrates the procedure to collect data from data source, and perform data pre-processing if the collected data is non-directly useable, useless or redundant, to obtain the final target data.

[0439] S1701. DAM service request (Ndam_DataCollection_Request) message from Service Requester to DAM for data collection. The service request is to collect raw data from Data Sources, (if necessary) pre-process raw data into target data, and deliver the target data to a Data Storage.

[0440] Service Requester could be a device, a XaaS service (e.g., MM) , another DAM service (e.g., DAaaS) , or a 3rd party.

[0441] The message includes one or more parameters: data source information (e.g., data source ID, location) , data information (e.g. data representation, data feature) indicating what data is required, target data requirement (e.g., data format, data structure) indicating the requirement on the final target data, data quality requirement, DAM QoS, data valid information (e.g., valid time, valid area (e.g., cell, TAC, location, network) ) , number of required datasets, correlation between required datasets, dataset size, application category (identified by category ID) indicating the application the required data will be used for.

[0442] The message may be included in a container of a mission session establishment request message.

[0443] The DC-TCF may check whether there is reusable data which was already collected and stored before, if there is, Steps 1702-1704 and 1708 could be skipped.

[0444] S1702. DC-TCF performs data source discovery based on the constructed Data Information and Data Correlation Information.

[0445] S1703. Data collection require (Nds_DataCollection_Require) message from DC-TCF to Data Source (s) . The Data Source (s) is selected in Step 1702. Some of the information received in Step 1701 may be included this message.

[0446] S1704. Data collection acknowledge (Nds_DataCollection_Acknowledge) message from Data Source to DC-TCF to notify its consent for data collection.

[0447] S1705. DC-TCF selects one or more DC-PSFs to perform data collection and (optional) data pre-processing, and constructs Data Query Statement, Data Collection and Pre-processing (DCP) Rules, and Requirement on final target data.

[0448] The PSF selection may be performed with the consideration of locations and contextual information of data sources. The locations or contextual information of data sources may be retrieved by DAM from Connectivity Management (CM) service. Some of the selected DC-PSF are border PSFs to connect with external entities (e.g., Data-TW-GW) , some of them are internal PSFs.

[0449] Data Query Statement is to indicate what raw data should be collect from which data sources, including one or more parameters: data information (e.g., data representation) indicating the data to be collected, data (source) address.

[0450] DCP Rule is to indicate how the collected raw data should be pre-processed to get the final target data, e.g., the rule to modify and clean non-directly useable data, to filter useless or redundant data.

[0451] DCP rule includes one or more parameters: data preprocessing function indicating the function with which the raw data should be pre-processed, data information (e.g., data representations indexing the data to be pre-processed) , Data Correlations Information (e.g., the correlation between different involved datasets to help DC-PSF pre-process data) , and condition (e.g. step sequence, timestamp, trigger event) . The DCP Rule may be indicated with a Mission Selection Assistance ID (MSAI) or a Mission Block ID (MBID) .

[0452] Data pre-processing function indicates: data pre-processing type, and data pre-processing algorithm.

[0453] Requirement on final target data could include data type (e.g. data format) , (optional) number of datasets, and (optional) dependency of datasets (e.g., for data ID or feature alignment) .

[0454] S1706. Data collection &pre-processing request message from DC-TCF to DC-PSF. It includes the constructed information in Step 1705. The DC-TCF configures the selected DC-PSFs to execute data collection and pre-processing.

[0455] DC-TCF may send messages to all or parts of the selected DC-PSFs, e.g., to each of the involved DC-PSF, or only to the firstly involved DC-PSF.

[0456] S1707. Data collection &pre-processing response message from DC-PSF to DC-TCF to indicate the successful configuration. The message may include Tunnel information on DC-PSF side.

[0457] S1708. DC-TCF contacts with Data Source to setup the data plane connection between the data source and border DC-PSF.

[0458] The data plane connection may be established with the format of Mission Session. DAM session may be one type of mission session, or a DAM session is a part of a mission session, e.g., a mission session includes a collection of DAM sessions.

[0459] The data source could be the Service Requester itself.

[0460] The Data Source and / or the Service Requester may be configured by the DC-TCF to perform data pre-processing cooperatively with DC-PSF.

[0461] The data plane connection between border DC-PSF and Data Storage is also established. Data Storage could be a DAM local data storage, a storage provided by NET4Data, a storage of Service Requester, or other data destinations.

[0462] S1709. DAM service response (Ndam_DataCollection_Response) message from DC-TCF to the Service Requester. The message indicates the successful preparation of resources for data collection and data pre-processing. Tunnel information on DC-PSF side may be included in the message.

[0463] S1710. One or more DC-PSFs collect raw data from Data Source via data plane, and (optional) pre-process the raw data into target data as configured in Step 1706.

[0464] Data Source, DC-PSF and even Service Requester may cooperate to pre-process data. For example, if the Data Source is configured in Step 1708 to pre-process data cooperatively, the intermediate pre-processed data instead of the raw data may be collected from the data source.

[0465] The final target data is outputted by DC-PSF to Data Storage.

[0466] The service B (e.g., DAM service) includes Data Analytics as a Service (DAaaS) .

[0467] In some cases, the purposes of DAaaS is to mine Data Information, and Data Correlation Information. They can be used for data discovery and data retrieval. The data information may be raw data’s metadata, data representation, data name, data title, key word, semantics, data attribute, data feature, application category, Hash value of data, etc. The raw data could be network data, sensing data, IoT data, and data for AI, etc. The data information may also include the information on its data source, e.g. data source ID, data source type, application category that the data source’s data can be used for, location of data source, ability (e.g., power, channel state) of data source, contextual information of data source, etc. Data Correlation Information indicates the coherency of different data items or datasets. The correlation may be equality / inequality, similarity / dissimilarity, inclusion / exclusion dependency, transitive correlation, etc.

[0468] In some cases, the DAaaS service is to generate data model of raw data or synthetic data of raw data. The data model instead of the raw data can be transmitted to reduce the overhead of data collection and transmission. The data model or the synthetic data instead of the raw data can be exposed to data consumer to protect data privacy. Data model includes: e.g. generative model, data synthetic model, data statistical model, data compression model, data encoder model (e.g., auto-encode model) , data semantic model, data significance pre-evaluation model. Based on data model (e.g., generative model, data compression model, data encoder model) , the original realistic data can be compressed or synthetic data (which has the similar feature (e.g., statistical feature) with the raw data) can be generated, and the necessary information (e.g. semantic feature, statistical feature, and even original data) on the realistic data can be inferred and reconstructed from the data model; or, based on data model (e.g., data significance pre-evaluation model) , some data without significance can be filtered and not transmitted further, or their retransmission is not needed. In some cases, DAaaS service can be performed with AI methods, e.g., with AI training, or AI inference.

[0469] DAaaS maintains different kinds of data analytics methods and deploys the execution resources and environments, and provides service using suitable data analytics method for specific service requirement (QoS) from Service Requester.

[0470] FIG. 18 shows a schematic flowchart of a procedure of data analytics according to one or more example implementations of the present disclosure. As in FIG. 18, it illustrates the procedure to mine and maintain Data Information on raw data, and / or Data Correlation Information on raw data, or to generate data model of raw data or synthetic data of raw data.

[0471] S1801. DAM service request (Ndaaas_DataAnalytics_Request) message from Service Requester to DA-TCF to request for Data Analytics. The message includes one or more of: Data Information Analytics Requirement (e.g. DAaaS QoS, analytics delay, Data Information accuracy level, and privacy level) , Data Correlation Information Analytics Requirement (e.g., DAaaS QoS, correlation type, correlation level, analytics latency, accuracy level, and privacy level) , Data Model Requirement (e.g., DAaaS QoS, accuracy level, privacy level, data compression ratio) .

[0472] Service Requester could be a device, a XaaS service (e.g., MM) , another DAM service (e.g., DCaaS) , or a 3rd party.

[0473] Data information should be mined and extracted from raw data if the Data Information Analytics Requirement is included in the message. Data Information can be mined and extracted from the raw data, e.g., with technologies of representation learning (embedding) or data profiling (e.g. auto-encoder) .

[0474] Data Correlation Information should be mined and evaluated from raw data if the Data Correlation Information Analytics Requirement is included in the message.

[0475] Data model or Synthetic data should be generated from raw data if the Data Model Requirement is in the message.

[0476] S1802. DA-TCF performs DA-PSF selection, and performs Data Analytics Rule selection from rule library.

[0477] Data Analytics Rule indicates how to mine insight and knowledge (e.g., Data Information, Data Correlation Information, and Data Model) from raw data. Data Analytics Rule may include data analytics model, algorithm (e.g., GANs, GNN and VAE) of data analytics, metrics (e.g., analytics accuracy) , etc.

[0478] S1803. Data analytics request message from DA-TCF to DA-PSF. The message includes the selected Data Analytics Rule (e.g., data analytics model identified by a model ID) . It configures the selected DA-PSFs for data analytics.

[0479] DA-PSF may invoke detailed parameters (e.g., model hyper-parameter, programming code, script) of the selected Data Analytics Rule from DA-SCF.

[0480] DA-TCF may send messages to all or parts of the selected DA-PSFs, e.g., to each of the involved DA-PSF, or only to the firstly involved DA-PSF.

[0481] S1804. Data analytics response message from DA-PSF to DA-TCF to indicate the successful configuration of DA-PSF.

[0482] The tunnel information on DA-PSF side to received data from Service Requester may be included in the message.

[0483] S1805. The data plane connection between the Service Provider and border DA-PSF is established, e.g., with the approach of Mission Session.

[0484] Service Requester may be configured by the DA-TCF to perform data analytics cooperatively with DA-PSF.

[0485] The data plane connection between border DA-PSF and Data Storage is also established. Data Storage could be a DAM local data storage, a storage provided by NET4Data, a storage of Service Requester, or other data destinations.

[0486] S1806. Data analytics response (Ndaaas_DataAnalytics_Response) from DA-TCF to Service Requester to indicate the successful resource preparation for data analytics. Tunnel information on DA-PSF side may be included in message.

[0487] S1807. Service Request sends the data to be analyzed to one or more DA-PSFs via data plane, and DA-PSF performs data analytics to get the Data Information, Data Correlation Information, Data Model, or Synthetic data as configured in Step 1806.

[0488] Service Requester and DA-PSF may cooperate to analyze data as configured in Step 1805. There may be forth and back data transmissions and cooperative computing between DAaaS and Service Requester to obtain the final data analytics results. DAaaS can be also assisted by other XaaS, e.g., NET4AI.

[0489] The analytics result is outputted by DA-PSF to the Data Storage.

[0490] The service B (e.g., DAM service) includes Data De-privatization as a Service (DPaaS) .

[0491] In some cases, the purposes of DAaaS is to protect data privacy which can be included in or inferred from data, and prevent the leakage of data privacy to any unauthorized party. Data de-privatization method includes one or more of: Obfuscation-based method (e.g., K-anonymity, differential privacy, pseudonym) , Cryptography-based method (e.g., homomorphic encryption, functional encryption, multi-party computation, zero knowledge) , Hardware-based method (e.g., secure enclave, TEE) , and, AI-based method (e.g., with schemes of generative adversarial network (GAN) , auto-encoder) .

[0492] DPaaS maintains different kinds of DP methods and deploy the execution resources and environments, and provides service using suitable DP method for specific service requirement (QoS) from Service Requester.

[0493] FIG. 19 shows a schematic flowchart of a procedure of data de-privatization according to one or more example implementations of the present disclosure. As in FIG. 19, it illustrates the procedure to perform data de-privatization (sanitization) .

[0494] S1901. DAM service request (Ndam_DataDeprivatization_Request) message from Service Requester to DAM. The message includes one or more of: DP service requirement, (opt. ) DP capability of the Service Requester.

[0495] DP service requirement may indicate the DP metrics (e.g., XQoS, data privacy level) and (optional) required DP method (e.g., algorithm) .

[0496] DP capability indicate the DP methods (e.g., DP algorithms) supported by the Service Requester.

[0497] Service Requester could be a device, data source, data owner, a XaaS service (e.g., MM) , another DAM service (e.g., DCaaS) , or a 3rd party.

[0498] S1902. DP-TCF checks whether DPaaS can complete data de-privatization alone or need other XaaS service’s assistance.

[0499] For example, for data sanitization with AI-based method (e.g., GAN-based) , DPaaS may be not able to execute AI model (e.g., GAN model, or parts of GAN model) . It needs assistance of DAaaS or NET4AI to execute AI model.

[0500] As another example, for data sanitization with hardware-based method (e.g., TEE) , DPaaS may provide a Trusted Execution Environment (TEE) , the Service Requester sends the raw data and NET4AI sends AI model parameters to TEE. Inference result is computed in the TEE using the raw data and AI model, and then outputted.

[0501] If the DP service should be completed with the assistance of other XaaS services, DAM may retrieve other XaaS services’A ccess Control Policy on the raw data, e.g., from NET4Data or Service Requester. Access Control Policy indicates whether other XaaS services have the authorization to access the raw data to be de-privatized.

[0502] S1903. DP-TCF performs selection of DP-PSFs, and selects DP methods.

[0503] Based on the DP service requirement and (opt. ) the retrieved Access Control Policy, the DP-TCF selects and invokes suitable DP method from the DP method library managed by DP-SCF.

[0504] Based on the DP capability supported by Service Requester (received in Step 1901) and that supported by DP-PSF, DP-TCF selects the overlapped DP capability for data de-privatization.

[0505] Based on different Access Control Policies retrieved in Step 1902, DP-TCF may setup different configurations to DP-PSF. For example, when AI-based DP method (e.g., GAN) is used to de-privatize data, if NET4AI / DAaaS has authorization to access raw data, the raw data can be delivered to NET4AI / DAaaS, and the whole AI model (e.g., both generative model and discriminative model) can be executed in NET4AI / DAaaS; otherwise, raw data cannot be delivered to NET4AI / DAaaS, and only parts of the AI model (e.g., generative model) which need not touch the raw data can be executed in NET4AI / DAaaS, and the other parts of the AI model (e.g., discriminative model) which need touch the raw data should be executed in DP-PSF or other trustworthy entities. In the former case, DP-TCF need not configure the AI model (e.g., discriminative model) to DP-PSF, and in the latter case, DP-TCF need.

[0506] S1904. Data de-privatization request message from DP-TCF to DP-PSF, to configure PSF to de-privatize data. The message includes one or more of: DP method ID, DP algorithm ID, security mode ID, ciphering Key material.

[0507] The DP method ID indicates a DP method (e.g., obfuscation-based method, cryptography-based, hardware-based method, and AI-based method) .

[0508] The DP algorithm ID indicate a DP algorithm (e.g., cyphering algorithm) of the corresponding DP method (e.g., cryptography-based method) . And ciphering Key material may be indicated for the corresponding DP algorithm.

[0509] AI-based method (e.g., Data synthetization with GAN, VAE) may be used to de-privatize data. The data model (e.g., generative model, synthetic model) of raw data or synthetic data of raw data are exposed instead of raw data.

[0510] The DP-PSF may invoke the DP tools (e.g., DP algorithm parameter, programming code, and script) from DP-PSF local storage or from DP-SCF based on the information received in the message.

[0511] DP-TCF may interact with other XaaS services for corresponding configurations to de-privatize data cooperatively.

[0512] S1905. Data de-privatization response message from DP-PSF to DP-TCF to indicate the successful configuration. The tunnel information on DP-PSF side to received data from Service Requester may be included in the message.

[0513] S1906. The data plane connection between Service Requester and border DP-PSF IS established, e.g., with the approach of Mission Session.

[0514] The Service Requester may be configured by the DP-TCF to perform data de-privatization cooperatively with DP-PSF. For example, if AI-based method is used to de-privatize data, parts of AI model (e.g., generative model of GAN) without touching the raw data may be executed in DP-PSF, and other parts of AI model (e.g., discriminative model of) touching the raw data may be executed in Service provider. As another example, the selected DP method, algorithm and related key materials may be configured to the Service Requester.

[0515] The data plane connection between border DP-PSF and Data Storage is also established. Data Storage could be a DAM local data storage, a storage provided by NET4Data, a storage of Service Requester, or other data destinations.

[0516] S1907. Data analytics response (Ndam_DataAnalytics_Response) message from DA-TCF to Service Requester to indicate the successful resource preparation for data de-privatization. Tunnel information on DA-PSF side may be included in the message.

[0517] S1908. The Service Requester sends the data to be de-privatized to one or more DP-PSFs via data plane, and DP-PSF performs data de-privatization.

[0518] Service Requester and DP-PSF may cooperate to de-privatize data as configured in Step 1906. There may be forth and back data transmissions and cooperative computing between DPaaS and Service Requester to obtain the final de-privatized data.

[0519] The de-privatized data is outputted by DP-PSF to the Data Storage.

[0520] The service B (e.g., DAM service) includes Data Delivery as a Service (DDaaS) .

[0521] DDaaS is to deliver data to one or multiple destinations. The data to be delivered can be raw data, or post-processed data (e.g., posted analytics data) . DDaaS may also provide a unified data query service. DDaaS maintains different Data Delivery Rules, and provides service using suitable Data Delivery Rule for specific service requirement (QoS) from Service Requester.

[0522] The Data Delivery Rule indicates how the data can be delivered to one or multiple destinations. It is used for traffic steering, data forwarding, data aggregation, routing, etc. The Data Delivery Rule may include data forwarding Path Selection Information, Data Forwarding Treatment Information, etc.

[0523] Data forwarding path may be scheduled and programmed by C / M plane. The path may include radio link and wired tunnels, and multiple segments in sequence and parallel.

[0524] Path Selection Information may be configured to each of the involved DD-PSFs, e.g., via control message by the C / M plane, or only configured to parts of the involved DD-PSFs (e.g., the firstly involved DD-PSF) and encapsulated in packet header, and the other DD-PSFs perform data delivery based on the instruction of Path Selection Information in the packet header.

[0525] Data Forwarding Treatment Information includes input and output data format, ciphering method and algorithm for secured tunnel, loss rate, delivery latency, etc. Different Data Formats for input and output data may be defined, and each is identified by a Data Format ID.

[0526] Service Requester could be a device, a XaaS service (e.g., MM) , another DAM service (e.g., DCaaS) , or a 3rd party. For example, data delivery between DAM local storage and a data consumer is supported by DDaaS. Data delivery among internal PSFs (e.g., among DC-PSFs, among DC-PSFs and DP-PSFs, etc. ) of DAM may be supported by DDaaS. Data delivery between device and 3rd party may be supported by DDaaS.

[0527] FIG. 20 shows a schematic flowchart of a procedure of data delivery from service requester to data destination according to one or more example implementations of the present disclosure. As in FIG. 20, it illustrates the procedure to deliver data to one or multiple data destinations.

[0528] S2001. DAM service request (Ndam_DataDelivery_Request) message from Service Provider to DD-TCF. The message includes Requirement (e.g., data format, data loss rate, delay) on data delivery, data destination.

[0529] Service Requester could be a device, a XaaS service (e.g., MM) , another DAM service (e.g., DCaaS) , or a 3rd party.

[0530] For data delivery among internal PSFs of DAM (e.g., among DC-PSFs, DP-PSFs and DA-PSFs) , DD-PSF could be an internal deployment in DAM service with the similar scheme of Data-TW-GW.

[0531] S2002. DD-TCF selects involved DD-PSFs, and generates Data Delivery Rule based on information received in Step 2001.

[0532] S2003. Data delivery request message from DD-TCF to DD-PSF. The message includes the Data Deliver Rule.

[0533] Data Deliver Rule may be indicated to each of the involved DD-PSFs via control messages from DD-TCF, or via being encapsulated into packet header.

[0534] For the former way, the message in this step may be sent to each of the involved DD-PSFs, while for the latter way, the message in this step may only sent to parts of the of the involved DD-PSFs (e.g., the firstly involved PSF, the leaf PSFs) . The parts of the involved DD-PSFs may encapsulate the data delivery rule into packet header, and the other involved DD-PSFs forward data to one or multiple next-hop DD-PSFs based on the instruction of data delivery rule encapsulated in the packet header.

[0535] S2004. Data delivery response message from DD-PSF to DD-TCF to indicate the successful configuration. The message may include Tunnel information on DD-PSF side.

[0536] S2005. The data plane connections between the Service Requester, border DP-PSF and data destination are established, e.g., with the approach of Mission Session.

[0537] If the data destination or Service Requester is a device, the DD-TCF may trigger the Connection Management (CM) function to setup the radio bearer terminated at the data destination or service provider.

[0538] If the Data Destination or Service Requester is a XaaS service, the DD-TCF may trigger the Mission Management (MM) function to setup the data sessions between DD-PSF and the PSF of the XaaS service.

[0539] S2006. DAM service response (Ndam_DataDelivery_Response) message from DD-TCF to Service Provider to indicate the successful resource preparation for data delivery. The message may include Tunnel information on DD-PSF sides.

[0540] S2007. Service provider sends the data to DD-PSF and the DD-PSF delivers the data to one or multiple destinations.

[0541] One or multiple DD-PSFs deliver data via a specific data forwarding path as configured in Step 2003.

[0542] DD-PSF may perform packet header encapsulation and decapsulation on the path selection information. For example, DD-PSF may update the information included in the packet header and delete expired information in the packet header. The data forwarding configuration information may be encapsulated into packet header together with the path selection information.

[0543] In some cases, the DAM-TCF in FIG. 5, FIG. 6, FIG. 8, FIG. 9, FIG. 10, FIG. 11, FIG. 17, FIG. 18, FIG. 19, and FIG. 20 can be replaced by other functions. In some cases, the other functions could be logical functions, e.g., NWDAF, DCCF, MFAF, LMF or other logical function in previous networks (e.g., 5G network) . The service B (e.g., DAM service) functions are deployed in an evolutionary method. The other functions perform the corresponding functionality of the DAM-TCF described as above. As in Figure 15, the NWDAF+ can replace DAM-TCF and perform the corresponding functionality of DAM-TCF.

[0544] FIG. 21 shows a simplified schematic illustration of network architecture to implement DAM service in evolutionary way according to one or more example implementations of the present disclosure. FIG. 21 illustrates the network architecture to implement Service B (e.g., DAM service) in an evolutionary way. Previous network logical function (e.g., NWDAF+, DCCF+, MFAF+) are deployed on C / M plane and new data plane function of Service B (e.g., DAM-PSF) are deployed. They can be deployed in hierarchical framework, e.g., with distributed or central manner in device, RAN, CN and DN. It does not rule out the possibility that the data plane function of Service B (e.g., DAM-PSF) are functionalities which are decoupled from previous network logical function (e.g., NWDAF+, DCCF+, MFAF+) but which are deployed on data plane instead of on control plane. In the figure, other network functions, e.g., SCP+ on control plane and UPF+ on data plane, are also deployed in evolutionary way. In the figure, it does not rule out the possibility that other network functions are deployed with revolutionary way, e.g., the SCP+ is deployed as C / M-TW-GW, and the UPF+ is deployed as Data-TW-GW. Different DAM-PSFs in the same or different network domains can be connected directly (e.g., in mesh topology) or indirectly (e.g., via UPF+) . NWDAF+ (and / or DCCF+, MFAF+, etc. ) implements the functionality of DAM-TCFs to control and configure the DAM-PSFs to setup connectivity resources (e.g., tunnels between DAMF-PSFs, and between DAM-PSF and data source / consumer) and data processing resources. All types of data (e.g., both sensing data and network data) to be collected are sent to DAM-PSF instead of NWDAF+ (or DCCF+, MFAF+) .

[0545] FIG. 22 shows a simplified schematic illustration of network architecture to implement DAM service in revolutionary way according to one or more example implementations of the present disclosure. FIG. 22 illustrates network architecture to implement Service B (e.g., DAM service) in a revolutionary way. C / M plane function DAM-TCF and data plane function DAM-PSF are deployed. DAM functions can be deployed in hierarchical framework, e.g., with distributed or central manner in device, RAN, CN and DN. In the figure, other network functions, e.g., NET4CON Data-TW-GW and NET4CON C / M-TW-GW, are also deployed in revolutionary way. In the figure, it does not rule out the possibility that other network functions are deployed with evolutionary way, e.g., the C / M-TW-GW is deployed as SCP+, and the Data-TW-GW is deployed as UPF+. On data plane, different DAM-PSFs in the same or different network domains can be connected directly (e.g., in mesh topology) or indirectly (e.g., via Data-TW-GW) . DAM-TCFs control and configure DAM-PSFs to perform in-network data processing. The functionality of previous network logical functions (e.g., NWDAF, MFAF, DCCF, or LMF) are performed by Service B functions, e.g., without deploying previous network logical functions (e.g., NWDAF, MFAF, DCCF, or LMF) .

[0546] In some cases, different from 5G connectivity-oriented service only for data forwarding, Service B (e.g., DAM service) is aimed at data processing instead of solely data forwarding, e.g., to execute one or multiple of data collection, data pre-processing, data de-privatization, data analytics, and data delivery. New quality of service (QoS) on DAM may be defined as in one or more of the parameters in Table 1 to provide particular DAM service. DAM QoS flow may be defined to be the finest granularity of QoS differentiation in DAM service. Traffic (e.g., in a DAM QoS flow) with the same DAM QoS receives the same data processing treatment and data forwarding treatment. New radio bearers (e.g., XRB) dedicated for Service B may be established over the air on C / M plane and data plane to provide DAM service with particular QoS. Table 1: QoS parameters on Service B (e.g., DAM service)

[0547] A possible implementation of the present disclosure provides a communication apparatus 2300, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900, 3000 configured to perform the method according to any one of the above methods, which is not repeated herein.

[0548] FIG. 23 shows a schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 23, in a possible implementation, the communication apparatus 2300 includes: an obtaining unit 2310, configured to obtain a request from a second network function, where the request is for configuring a first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; and a data processing unit 2320, configured to perform the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0549] FIG. 24 shows another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 24, in a possible implementation, the communication apparatus 2400 includes: a sending unit 2410, configured to send a request to a first network function, where the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; where the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0550] FIG. 25 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 25, in a possible implementation, the communication apparatus 2500 includes: a sending unit 2510, configured to send a request to a second network function, where the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane; and an obtaining unit 2520, configured to obtain a response from the second network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request; where the first data is processed based on one or more parameters in the request.

[0551] FIG. 26 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 26, in a possible implementation, the communication apparatus 2600 includes: an obtaining unit 2610, configured to obtain a request from a first network function, where the request is for configuring a second network function to process first data on a C / M plane; a sending unit 2620, configured to send a response to the first network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request; and a data processing unit 2630, configured to process the first data based on one or more parameters in the request.

[0552] FIG. 27 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 27, in a possible implementation, the communication apparatus 2700 includes: an interface circuit 2710, configured to: obtain a request from a second network function, where the request is for configuring a first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; and one or more processors 2720, configured to perform the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0553] FIG. 28 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 28, in a possible implementation, the communication apparatus 2800 includes: one or more processors 2810; and an interface circuit 2820, configured to: send a request to a first network function, where the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; where the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.

[0554] FIG. 29 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 29, in a possible implementation, the communication apparatus 2900 includes: one or more processors 2910; and an interface circuit 2920, configured to: send a request to a second network function, where the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane; and obtain a response from the second network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request; where the first data is processed based on one or more parameters in the request.

[0555] FIG. 30 shows yet another schematic structural diagram of a communication apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 30, in a possible implementation, the communication apparatus 3000 includes: an interface circuit 3010, configured to: obtain a request from a first network function, where the request is for configuring a second network function to process first data on a C / M plane; and send a response to the first network function, where the response is for acknowledging a receipt of the request; one or more processors 3020, configured to process the first data based on one or more parameters in the request .

[0556] In a possible implementation, the interface circuit 2710, 2820, 2920, 3010 includes one or more transceivers 27110, 28210, 29210, 30110.

[0557] FIG. 31 shows a schematic structural diagram of an apparatus according to one or more example implementations of the present disclosure. As shown in FIG. 31, a possible implementation of the present disclosure provides an apparatus 3100 including: one or more processors 3110; and a memory 3120 storing instructions which, when executed by the one or more processors, cause the apparatus to perform the method according to any one of the above methods, which is not repeated herein.

[0558] A possible implementation of the present disclosure provides a communication system, where the communication system includes multiple communication apparatuses configured to perform the method according to the above method as described in FIG. 15.

[0559] A possible implementation of the present disclosure provides another communication system, where the communication system includes multiple communication apparatuses configured to perform the method according to the above method as described in FIG. 16.

[0560] A possible implementation of the present disclosure provides a computer-readable storage medium having instructions stored thereon which, when executed by one or more processors, cause the one or more processors to perform the method according to any one of the above methods, which is not repeated herein.

[0561] A possible implementation of the present disclosure provides a computer program product storing instructions which, when executed, cause an apparatus to perform the method according to any one of the above methods, which is not repeated herein.

[0562] Although this disclosure refers to illustrative embodiments, this is not intended to be construed in a limiting sense. Various modifications and combinations of the illustrative embodiments, as well as other embodiments of the disclosure, will be apparent to persons skilled in the art upon reference to the description.

[0563] Features disclosed herein in the context of any particular embodiments may also or instead be implemented in other embodiments. Method embodiments, for example, may also or instead be implemented in apparatus, system, and / or computer program product embodiments. In addition, although embodiments are described primarily in the context of methods and apparatus, other implementations are also contemplated, as instructions stored on one or more non-transitory computer-readable media, for example. Such media could store programming or instructions to perform any of various methods consistent with the present disclosure.

Claims

1.A method for data processing, comprising:obtaining a request from a second network function, wherein the request is for configuring a first network function to perform data processing on first data on a control or management (C / M) plane and second data on a data plane; andperforming the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.2.The method according to claim 1, wherein the one or more parameters comprise at least one of following parameters: association information, a data plane tunnel identifier (ID) , a session ID, a fusion indication, data source information, or an address of the first network function.3.The method according to claim 2, wherein the association information is an association ID (AID) , a set of parameters, or an input of a calculation function.4.The method according to claim 2 or 3, wherein the data plane tunnel ID is a general packet radio service (GPRS) tunnelling protocol for user plane (GTP-U) tunnel end ID (TEID) identifying a GTP-U tunnel, a quick user datagram protocol (UDP) internet connections (QUIC) connection ID identifying a QUIC connection, or a media over QUIC (MoQ) session ID identifying a MoQ session.5.The method according to any one of claims 2-4, wherein the session ID is for identifying a connection, and the connection is based on one or more protocols of: a hypertext transfer protocol (HTTP) , a transmission control protocol (TCP) , a UDP, a QUIC, a MoQ, or a packet forwarding control protocol (PFCP) .6.The method according to any one of claims 2-5, wherein the first data is obtained from a third network function via a second network function through a first interface between the second network function and the third network function and a second interface between the first network function and the second network function.7.The method according to claim 6, wherein a connection identified by the session ID is established on the second interface.8.The method according to any one of claims 2-5, wherein the first data is obtained from a third network function through a third interface between the first network function and the third network function.9.The method according to claim 8, wherein a connection identified by the session ID is established on the third interface.10.The method according to any one of claims 6-9, wherein the third network function is deployed on the C / M plane.11.The method according to any one of claims 6-10, wherein the first network function and the second network function are for providing a first service, and the third network function is for providing a second service.12.The method according to claim 11, wherein the first service comprises an integrated sensing and communication (ISAC) service.13.The method according to claim 11 or 12, wherein the first service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or artificial intelligence (AI) related data, and the second service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data.14.The method according to any one of claims 6-13, wherein the third network function comprises one or more of: a network data analytics function (NWDAF) , a data collection coordination function (DCCF) , a messaging framework adaptor function (MFAF) , a location management function (LMF) , an analytics data repository function (ADRF) , and a management data analytics function (MDAF) .15.The method according to any one of claims 1-14, wherein performing the data processing on the first data and the second data comprises:performing data fusion on the first data and the second data.16.The method according to any one of claims 2-15, wherein the request comprises the association information, and when the first data is marked with same association information as the second data, the first data is correlated with the second data.17.The method according to claim 16, wherein performing the data processing on the first data and the second data comprises:performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with the same association information.18.The method according to any one of claims 2-15, wherein the request comprises the association information and the data plane tunnel ID, and the first data marked with the association information is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.19.The method according to claim 18, wherein performing the data processing on the first data and the second data comprises:performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.20.The method according to any one of claims 2-15, wherein the request comprises the association information and the session ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data marked with the association information.21.The method according to claim 20, wherein performing the data processing on the first data and the second data comprises:performing data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second data marked with the association information.22.The method according to any one of claims 2-15, wherein the request comprises the session ID and the data plane tunnel ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.23.The method according to claim 22, wherein performing the data processing on the first data and the second data comprises:performing data fusion on the first data delivered on the connection corresponding to the session ID and the second data delivered on the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.24.The method according to any one of claims 18, 19, 22 or 23, wherein the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID is established on a fourth interface between the first network function and a fourth network function.25.The method according to any one of claims 1-24, wherein the request comprises a fusion indication, and the fusion indication is for indicating that data fusion is to be performed on the first data and the second data.26.The method according to any one of claims 1-25, wherein the request comprises data source information, and the data source information is for indicating one or more of: an area in which the second data is to be collected, or a time when the second data is to be collected.27.The method according to any one of claims 1-26, wherein the second data is obtained from a fourth network function via a fourth interface.28.The method according to claim 27, wherein the fourth network function is deployed on the data plane, and the fourth network function is a data trustworthy gateway (data-TW-GW) or a user plane function (UPF) .29.The method according to any one of claims 1-28, further comprising:obtaining the second data from a first data source; andobtaining the first data from a second data source.30.The method according to any one of claims 1-29, wherein the first network function is deployed on the data plane, and the second network function is deployed on the C / M plane.31.The method according to any one of claims 1-30, wherein the first network function is a data analysis and management (DAM) -processing service function (PSF) , and the second network function is a DAM-task control function (TCF) .32.A method for data processing, comprising:sending a request to a first network function, wherein the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a control or management (C / M) plane and second data on a data plane;wherein the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.33.The method according to claim 32, wherein the one or more parameters comprise at least one of following parameters: association information, a data plane tunnel identifier (ID) , a session ID, a fusion indication, data source information, or an address of the first network function.34.The method according to claim 33, wherein the association information is an association ID (AID) , a set of parameters, or an input of a calculation function.35.The method according to claim 33 or 34, wherein the data plane tunnel ID is a general packet radio service (GPRS) tunnelling protocol for user plane (GTP-U) tunnel end ID (TEID) identifying a GTP-U tunnel, a quick user datagram protocol (UDP) internet connections (QUIC) connection ID identifying a QUIC connection, or a media over QUIC (MoQ) session ID identifying a MoQ session.36.The method according to any one of claims 33-35, wherein the session ID is for identifying a connection, and the connection is based on one or more protocols of: a hypertext transfer protocol (HTTP) , a transmission control protocol (TCP) , a UDP, a QUIC, a MoQ, or a packet forwarding control protocol (PFCP) .37.The method according to any one of claims 33-36, wherein the first data is obtained from a third network function via a second network function through a first interface between a second network function and the third network function and a second interface between the first network function and the second network function.38.The method according to claim 37, wherein the second network function is a DAM-task control function (TCF) .39.The method according to claim 37 or 38, wherein a connection identified by the session ID is established on the second interface.40.The method according to any one of claims 33-36, wherein the first data is obtained from a third network function through a third interface between the first network function and the third network function.41.The method according to claim 40, wherein a connection identified by the session ID is established on the third interface.42.The method according to any one of claims 37-41, wherein the third network function is deployed on the C / M plane.43.The method according to any one of claims 37-42, wherein the first network function and the second network function are for providing a first service, and the third network function is for providing a second service.44.The method according to claim 43, wherein the first service comprises an integrated sensing and communication (ISAC) service.45.The method according to claim 43 or 44, wherein the first service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or artificial intelligence (AI) related data, and the second service is for one or more of types of data: sensing data, sensor data, network data, UE subscription data, data from third party, or AI related data.46.The method according to any one of claims 37-45, wherein the third network function comprises one or more of: a network data analytics function (NWDAF) , a data collection coordination function (DCCF) , a messaging framework adaptor function (MFAF) , a location management function (LMF) , an analytics data repository function (ADRF) , and a management data analytics function (MDAF) .47.The method according to any one of claims 33-46, wherein the request comprises the association information, and when the first data is marked with same association information as the second data, the first data is correlated with the second data.48.The method according to any one of claims 33-46, wherein the request comprises the association information and the data plane tunnel ID, and the first data marked with the association information is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.49.The method according to any one of claims 33-46, wherein the request comprises the association information and the session ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data marked with the association information.50.The method according to any one of claims 33-46, wherein the request comprises the session ID and the data plane tunnel ID, and the first data delivered on a connection corresponding to the session ID is correlated with the second data delivered on a data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID.51.The method according to claim 48 or 50, wherein the data plane tunnel identified by the data plane tunnel ID is established on a fourth interface between the first network function and a fourth network function.52.The method according to any one of claims 33-51, wherein the request comprises a fusion indication, and the fusion indication is for indicating that data fusion is to be performed on the first data and the second data.53.The method according to any one of claims 33-52, wherein the request comprises data source information, and the data source information is for indicating one or more of: an area in which the second data is to be collected, or a time when the second data is to be collected.54.The method according to any one of claims 33-53, wherein the second data is obtained from a fourth network function via a fourth interface.55.The method according to claim 54, wherein the fourth network function is deployed on the data plane, and the fourth network function is a data trustworthy gateway (data-TW-GW) or a user plane function (UPF) .56.The method according to any one of claims 33-55, further comprising:obtaining the first data from a second data source; andsending the first data to the first network function.57.The method according to any one of claims 33-56, wherein the first network function is deployed on the data plane, and the second network function is deployed on the C / M plane.58.The method according to any one of claims 33-57, wherein the first network function is a data analysis and management (DAM) -processing service function (PSF) .59.A method for data processing, comprising:sending a request to a second network function, wherein the request is for configuring the second network function to process first data on a control or management (C / M) plane;obtaining a response from the second network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;wherein the first data is processed based on one or more parameters in the request.60.The method according to claim 59, wherein the one or more parameters comprise at least one of following parameters: association information, an indication on whether to collect data, an indication on whether to analyze data, data source information, an address of a first network function, or a session identifier (ID) .61.The method according to claim 60, wherein the first network function is a data analysis and management (DAM) .62.The method according to claim 60 or 61, further comprising:obtaining second data on a data plane from a first data source;obtaining the first data from a second data source; andperforming data fusion on the first data and the second data.63.The method according to claim 62, wherein performing data fusion on the first data and the second data comprises one or more of:performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data marked with the same association information,performing data fusion on the first data marked with the association information and the second data delivered on a data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID,performing data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second data marked with the association information, orperforming data fusion on the first data delivered on a connection corresponding to the session ID and the second data delivered on a data plane tunnel identified by a data plane tunnel ID.64.The method according to any one of claims 59-63, wherein configuring the second network function to process first data comprises one or more of:configuring the second network function to collect the first data,configuring the second network function to discover a second data source, orconfiguring the second network function to analyze the first data.65.The method according to any one of claims 59-64, wherein and the second network function comprises one or more of:a network data analytics function (NWDAF) , a data collection coordination function (DCCF) , a messaging framework adaptor function (MFAF) , a location management function (LMF) , an analytics data repository function (ADRF) , and a management data analytics function (MDAF) .66.A method for data processing, comprising:obtaining a request from a first network function, wherein the request is for configuring a second network function to process first data on a control or management (C / M) plane;sending a response to the first network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request; andprocessing the first data based on one or more parameters in the request.67.The method according to claim 66, wherein the one or more parameters comprise at least one of following parameters: association information, an indication on whether to collect data, an indication on whether to analyze data, data source information, an address of the first network function, or a session identifier (ID) .68.The method according to claim 67, wherein processing the first data comprises one or more of:collecting the first data,discovering a second data source, oranalyzing the first data.69.The method according to claim 68, wherein processing the first data comprises collecting the first data, and the method further comprises:obtaining the first data from a second data source; andsending the first data to the first network function.70.The method according to claim 69, wherein sending the first data to the first network function comprises one or more of:sending the first data, wherein the first data is marked with the association information,sending the first data via a connection corresponding to the session ID,sending an analytics result of the first data, wherein the analytics result is marked with the association information, orsending an analytics result of the first data via a connection corresponding to the session ID.71.The method according to any one of claims 66-70, wherein the first network function is a data analysis and management (DAM) , and the second network function comprises one or more of: a network data analytics function (NWDAF) , a data collection coordination function (DCCF) , a messaging framework adaptor function (MFAF) , a location management function (LMF) , an analytics data repository function (ADRF) , and a management data analytics function (MDAF) .72.A method for data processing, comprising:sending, by a second network function, a request to a first network function, wherein the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a control or management (C / M) plane and second data on a data plane;obtaining, by the first network function, the request from the second network function; andperforming, by the first network function, the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.73.A method for data processing, comprising:sending, by a first network function, a request to a second network function, wherein the request is for configuring the second network function to process first data on a control or management (C / M) plane;obtaining, by the second network function, the request from the first network function;sending, by the second network function, a response to the first network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;obtaining, by the first network function, the response from the second network function; andprocessing, by the second network function, the first data based on one or more parameters in the request.74.A communication apparatus, configured to perform the method according to any one of claims 1-71.75.The communication apparatus according to claim 74, comprising:an obtaining unit, configured to obtain a request from a second network function, wherein the request is for configuring a first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; anda data processing unit, configured to perform the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.76.The communication apparatus according to claim 74, comprising:a sending unit, configured to send a request to a first network function, wherein the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane;wherein the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.77.The communication apparatus according to claim 74, comprising:a sending unit, configured to send a request to a second network function, wherein the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane; andan obtaining unit, configured to obtain a response from the second network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;wherein the first data is processed based on one or more parameters in the request.78.The communication apparatus according to claim 74, comprising:an obtaining unit, configured to obtain a request from a first network function, wherein the request is for configuring a second network function to process first data on a C / M plane;a sending unit, configured to send a response to the first network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request; anda data processing unit, configured to process the first data based on one or more parameters in the request.79.The communication apparatus according to claim 74, comprising:an interface circuit, configured to obtain a request from a second network function, wherein the request is for configuring a first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane; andone or more processors, configured to perform the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.80.The communication apparatus according to claim 74, comprising:one or more processors; andan interface circuit, configured to:send a request to a first network function, wherein the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a C / M plane and second data on a data plane;wherein the data processing is performed on the first data and the second data based on one or more parameters in the request.81.The communication apparatus according to claim 74, comprising:one or more processors; andan interface circuit, configured to:send a request to a second network function, wherein the request is for configuring the second network function to process first data on a C / M plane; andobtain a response from the second network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;wherein the first data is processed based on one or more parameters in the request.82.The communication apparatus according to claim 74, wherein comprising:an interface circuit, configured to:obtain a request from a first network function, wherein the request is for configuring a second network function to process first data on a C / M plane; andsend a response to the first network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;one or more processors, configured to process the first data based on one or more parameters in the request.83.A communication system, comprising:at least one processor;the at least one processor is configured to execute instructions stored in one or more memory to implement a first network function and a second network function;wherein the first network function is configured to:obtain a request from the second network function, wherein the request is for configuring the first network function to perform data processing on first data on a control or management (C / M) plane and second data on a data plane; andperform the data processing on the first data and the second data based on one or more parameters in the request;wherein the second network function is configured to:send the request to the first network function.84.A communication system, comprising:at least one processor;the at least one processor is configured to execute instructions stored in one or more memory to implement a first network function and a second network function;wherein the first network function is configured to:send a request to a second network function, wherein the request is for configuring the second network function to process first data on a control or management (C / M) plane; andobtain a response from the second network function, wherein the response is for acknowledging a receipt of the request;wherein the second network function is configured to:obtain the request from the first network function;send the response to the first network function; andprocess the first data based on one or more parameters in the request.85.A computer-readable storage medium having instructions stored thereon which, when executed by one or more processors, cause the one or more processors to perform the method according to any one of claims 1-73.86.A computer program product storing instructions which, when executed, cause an apparatus to perform the method according to any one of claims 1-73.

Images