[发明专利]CDN服务器数量配置方法、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201910483383.5 | 申请日: | 2019-06-04 |
公开(公告)号: | CN110266525B | 公开(公告)日: | 2022-02-22 |
发明(设计)人: | 陈巧莲 | 申请(专利权)人: | 湖北五五互联科技有限公司 |
主分类号: | H04L41/14 | 分类号: | H04L41/14;H04L41/147;H04L47/10;H04L47/122;H04L67/1008;H04L67/1042;H04L9/40 |
代理公司: | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人: | 李季 |
地址: | 430000 湖北省武汉*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | cdn 服务器 数量 配置 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种CDN服务器数量配置方法,其特征在于,所述CDN服务器数量配置方法包括以下步骤:
获取CDN服务器集群辐射范围内的客户端数量;
将所述客户端数量输入访问量预测模型,得到预测结果,其中,所述预测结果为客户端数量对应的访问量;
获取每台CDN服务器的可处理访问量,并根据所述可处理访问量以及访问量,确定CDN服务器需求数量,以供在所述CDN服务器集群内配置所述需求数量的CDN服务器;
在所述获取CDN服务器集群辐射范围内的客户端数量的步骤之前,还包括:
获取真实监控数据,所述真实监控数据包括真实客户端数量及对应的真实访问量;
将所述真实客户端数量输入预置BP神经网络模型,得到输出值;
计算所述输出值以及所述真实访问量之间的预测误差;
判断所述预测误差是否符合预测精度需求;
若所述预测误差符合精度需求,则以所述预置BP神经网络模型作为访问量预测模型;
若所述预测误差不符合精度需求,则调整所述预置BP神经网络模型的网络权值和阈值,得到新的BP神经网络模型;
以所述新的BP神经网络模型作为预置BP神经网络模型,并执行所述将所述真实客户端数量输入预置BP神经网络模型,得到输出值的步骤。
2.如权利要求1所述的CDN服务器数量配置方法,其特征在于,在所述获取每台CDN服务器的可处理访问量,并根据所述可处理访问量以及访问量,确定CDN服务器需求数量,以供在所述CDN服务器集群内配置所述需求数量的CDN服务器的步骤之后,还包括:
检测是否发生访问量过载事件;
若发生访问量过载事件,则将所述访问量过载事件记录至异常记录表中;
检测所述异常记录表中记录的访问量过载事件的发生次数是否大于预设阈值;
若异常记录表中记录的访问量过载事件的发生次数大于预设阈值,则输出CDN服务器数量增加提醒,以供在所述CDN服务器集群内增配预置数量的CDN服务器。
3.如权利要求2所述的CDN服务器数量配置方法,其特征在于,所述检测是否发生访问量过载事件的步骤包括:
检测CDN服务器集群内的CDN服务器中是否存在至少一台CDN服务器处理的访问请求数量大于可处理访问量;
若存在至少一台CDN服务器处理的访问请求数量大于可处理访问量,则确定发生访问量过载事件。
4.一种CDN服务器数量配置设备,其特征在于,所述CDN服务器数量配置设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的CDN服务器数量配置程序,所述CDN服务器数量配置程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
获取CDN服务器集群辐射范围内的客户端数量;
将所述客户端数量输入访问量预测模型,得到预测结果,其中,所述预测结果为客户端数量对应的访问量;
获取每台CDN服务器的可处理访问量,并根据所述可处理访问量以及访问量,确定CDN服务器需求数量,以供在所述CDN服务器集群内配置所述需求数量的CDN服务器;
所述CDN服务器数量配置程序被所述处理器执行时还实现如下步骤:
获取真实监控数据,所述真实监控数据包括真实客户端数量及对应的真实访问量;
将所述真实客户端数量输入预置BP神经网络模型,得到输出值;
计算所述输出值以及所述真实访问量之间的预测误差;
判断所述预测误差是否符合预测精度需求;
若所述预测误差符合精度需求,则以所述预置BP神经网络模型作为访问量预测模型;
若所述预测误差不符合精度需求,则调整所述预置BP神经网络模型的网络权值和阈值,得到新的BP神经网络模型;
以所述新的BP神经网络模型作为预置BP神经网络模型,并执行所述将所述真实客户端数量输入预置BP神经网络模型,得到输出值的步骤。
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