[发明专利]网络业务识别装置及方法

说明书

本发明提供了一种网络业务识别装置及方法，该装置包括：第一基础层处理单元，包括至少三个第一板级模块，其中一个第一板级模块提供第一基础层核心节点，其余第一板级模块提供第一基础层边缘节点；获取网络流量数据包后利用所述第一基础层核心节点根据多个所述第一基础层边缘节点的工作状态查找是否存在空闲的第一基础层边缘节点，若是，将该网络流量数据包分配至空闲的第一基础层边缘节点；第一网络业务预测单元，用于利用空闲的第一基础层边缘节点对该网络流量数据包进行基于关键字的分析，识别网络业务；所述第一基础层边缘节点和所述第一基础层核心节点之间依据片上网络协议进行通信。本发明能够并行处理不同数据包，且可扩展性好。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种网络业务识别装置及方法。

背景技术

伴随着互联网技术的发展，各行业已融入互联网+思想，相应地产生了大量的业务流量数据。这对网络管理功能提出了更高要求，其中，网络流量业务识别预测是网络管理最重要的基础工作。

目前的网络流量业务预测方法主要依靠高性能服务器搭载的复杂网络流量业务预测算法实现，服务器成本高、适用范围有限。而采用专用多核处理系统，其中的多核总线控制技术会出现传输瓶颈，只能实现部分多核并行功能，不能充分发挥并行处理优势。

现有网络流量业务监控预测方法分为线性预测和非线性预测模型，主要通过服务器并利用软件实现。首先建立网络流量业务监控预测模型，然后进行网络流量业务预测性能评估、修正。但由于通用服务器硬件架构不能实现庞大规模网络流量业务监控预测，所以该方法只能针对网络流量规模较小的对象进行预测，不能满足网络流量业务监控预测数据业务对象群体庞大的要求。此外，为了追求精准的网络流量业务监控预测模型更多的采用复杂的网络流量业务预测模型，但复杂地网络流量业务预测模型需要更多的计算和存储资源，而通用服务器通常满足不了这些要求，所以模型收敛速度慢，而且由于主要采用串行流程进行，所以不能完全发挥服务器的计算性能。

专用网络流量业务监控预测芯片和平台一般采用集成电路实现。算法性能固定，不能对网络流量规模自适应调整，同时针对不同算法不能修改完善，扩展性不好。而采用多核处理器的专用网络流量业务预测芯片一般采用串行接入，采用总线控制的点对点通信方式，总线地址资源有限，很难实现一对多同时通信控制，不利于发挥多核并行优势。因此，对大规模的网络流量预测处理延迟大，没有发挥多核并行优势，同时对网络规模的增大没有可扩展性。

发明内容

本发明提供一种网络业务识别装置及方法，以提高网络业务识别对网络规模的可扩展性和识别效率。

本发明提供一种网络业务识别装置，包括：第一基础层处理单元，包括至少三个第一板级模块，其中一个所述第一板级模块提供第一基础层核心节点，其余所述第一板级模块提供第一基础层边缘节点；其中，所述第一基础层处理单元获取网络流量数据包，并利用所述第一基础层核心节点根据多个所述第一基础层边缘节点的工作状态将所述网络流量数据包分配至所述第一基础层边缘节点；第一网络业务预测单元，用于利用所述第一基础层边缘节点对所述网络流量数据包进行基于关键字的分析，识别所述网络流量数据包的网络业务；其中，所述第一基础层边缘节点和所述第一基础层核心节点之间依据片上网络协议进行通信。