[发明专利]适用于网络状态及性能测量的一体化动态赋权评估方法

说明书

本发明涉及一种适用于网络状态及性能测量的一体化动态赋权评估方法，包含：分别对当前评估周期中网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化进行测量，获取指标测量数据；分别对网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化对应的指标测量数据进行归一化处理，获取对应的评估值；对评估值进行层次化动态赋权，通过评估模型完成当前评估周期中网络状态及性能的一体化评估，确定网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化的三项权值，进入下一评估周期。本发明综合考虑网络目标主机状态，链路流量变化和网络用户体验质量因素，采取层次化动态赋权的方法，对网络状态及性能进行一体化评估，实时性好、评价全面准确、扩展性强。

技术领域

本发明属于计算机网络性能技术领域，特别涉及一种适用于网络状态及性能测量的一体化动态赋权评估方法。

背景技术

随着信息化的发展，网络信息化逐渐遍布生活的每一个角落，人们对于网络的需求日益增长，网络逐渐变得越来越复杂，导致网络出现故障或性能不好时，无法很好的对网络进行维护、管理和配置。网络性能是对于一系列用于系统设计、配置、操作和维护的参数进行测量所得到的结果，是一个定性的量，它与终端性能以及用户的操作无关，是网络本身特性的体现，可以由一系列的性能参数来测量和描述，因此网络性能评价显得比较含糊。网络性能评价主要从背景流量、网络时延、时延抖动情况和网络丢包率等考虑，从而给出一个较好的评估，使得用户根据评估结果，合理的维护和配置管理网络。网络性能综合评估适用性较广，能够通过网络评估输出结果，较好的作为网络管理人员和网络运营商的一个参考值，为它们提供较好的科学依据和决策，从而更好的去管理网络，配置网络和维护网络。由于网络性能指标较抽象，因此提取网络性能指标的数据较困难，确定各指标权重也较困难。目前，针对基于网络性能的综合评估，常用的算法有BP算法、线性加权算法、客观权重评估方法、主成分分析方法、模糊综合评价方法、支持向量机方法等等。通常主成分分析方法，常常在提取主要因子时，会造成评价结果失真，主成分因子去除了部分影响较小的因子，然而这些因子往往对网络性能评估中是不可或缺的，而主观分析法和客观权重分析法、标准差法、离差最大法等方法对于网络性能评估，前者较多的取决于有经验的人提供的数据，后者则通过波动不是很大的网络性能指标数据而言，计算参考值常常不明显，因此在网络性能评估中较多的避免使用。

为了进一步提高网络的使用率，对网络问题的分析和网络性能的改良变得极为重要。其中网络状态及性能评估的目的是为了优化网络配置，并且更加有效地进行性能的管理。由于评估体系的输入(各性能指标)和输出(网络性能)之间的关系并不是按照一定简单线性关系形成的，在评估网络性能时，往往有很多不确定因素，会给评估带来一定的困难，所以寻求评估体系中的内在关系，建立一个合理的、适应的模型和方法，将对网络的性能评估有着前所未有的帮助。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种适用于网络状态及性能测量的一体化动态赋权评估方法，综合考虑网络目标主机状态，链路流量变化和网络用户体验质量三个主要因素，采取层次化动态赋权的方法，对网络状态及性能进行一体化评估，有效改善网络性能，提高网络使用率，保证网络配置的进一步优化处理，能够更加有效地进行网络性能管理。

按照本发明所提供的设计方案，一种适用于网络状态及性能测量的一体化动态赋权评估方法，包含如下步骤：

步骤1、分别对当前评估周期中的网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化进行测量，获取指标测量数据；

步骤2、分别对网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化对应的指标测量数据进行归一化处理，获取对应的评估值；

步骤3、对网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化的评估值进行层次化动态赋权，通过评估模型完成当前评估周期中网络状态及性能的一体化评估，确定网络目标主机状态、用户体验质量及网络链路流量变化的三项权值，返回步骤1进入下一评估周期。