[发明专利]网络服务质量的分析方法、边缘设备及中心服务器有效
申请号: | 201911182825.9 | 申请日: | 2019-11-27 |
公开(公告)号: | CN110868326B | 公开(公告)日: | 2022-07-19 |
发明(设计)人: | 陈胜 | 申请(专利权)人: | 武汉虹旭信息技术有限责任公司 |
主分类号: | H04L41/147 | 分类号: | H04L41/147;H04L41/142;H04L43/55;H04L9/40;G06N3/08;G06N20/20 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 张睿 |
地址: | 430205 湖北省武汉市江*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 网络 服务质量 分析 方法 边缘 设备 中心 服务器 | ||
本发明实施例提供一种网络服务质量的分析方法、边缘设备及中心服务器,其中方法包括:边缘设备采集网络流量,分析出网络流量中的非隐私信息和隐私信息;边缘设备将所述非隐私信息上传至中心服务器,所述中心服务器根据所述非隐私信息训练并发送第一类预测模型,边缘设备根据训练好的第一类预测模型进行第一类网络服务质量的预测;边缘设备向中心服务器请求第二类预测模型,根据所述隐私信息训练接收到的第二类预测模型,并根据训练后的第二类预测模型进行第二类网络服务质量的预测。本发明实施例提高了边缘设备的预测效率,节省了边缘设备的运算能力。
技术领域
本发明涉及互联网通信技术领域,更具体地,涉及网络服务质量的分析方法、边缘设备及中心服务器。
背景技术
随着互联网的不断发展和5G时代的到来,网络的规模越来越大、拓扑结构越来越复杂,网络业务和应用也变得越来越复杂多样,网络服务质量的优化维护变得更严峻,同时网络安全问题也更严峻。网络服务质量的保障和检测优化成为网络管理和网络安全运行的重点,提高网络的检测与预测效率对网络服务质量具有巨大作用。
在网络服务质量检测方面,有许多的检测软件和统计技术得以应用。但是这类方法有很大的局限性,不能满足现在复杂多样的网络环境,难以满足高速网络环境下检测预防的精度和效率要求。
发明内容
本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的网络服务质量的分析方法、边缘设备及中心服务器。
第一个方面,本发明实施例提供一种网络服务质量的分析方法,包括:
边缘设备采集网络流量,分析出网络流量中的非隐私信息和隐私信息;
边缘设备将所述非隐私信息上传至中心服务器,所述中心服务器根据所述非隐私信息训练并发送第一类预测模型,边缘设备根据训练好的第一类预测模型进行第一类网络服务质量的预测;
边缘设备向中心服务器请求第二类预测模型,根据所述隐私信息训练接收到的第二类预测模型,并根据训练后的第二类预测模型进行第二类网络服务质量的预测。
所述根据训练后的第二类预测模型进行第二类网络服务质量的预测,包括:
边缘设备将训练前后的第二类预测模型的差异部分上传至中心服务器;
所述中心服务器根据多个边缘设备上传的差异部分更新存储的第二类预测模型,获得联合预测模型,将所述联合模型回传发送至边缘设备;
边缘设备将所述联合模型替换训练后的第二类预测模型,并根据隐私信息对所述联合模型进行训练,利用训练后的联合模型进行第二类网络服务质量的预测。
进一步地,所述非隐私信息包括网络基本特征数据的规模;所述第一类预测模型用于根据各个边缘设备采集的网络基本特征数据的规模预测出网络中的资源状态;
相应地,所述边缘设备根据训练好的第一类预测模型进行第一类网络服务质量的预测,之后还包括:
边缘设备将预测得到的子网络中的资源状态上传至所述中心服务器,所述中心服务器根据各边缘设备预测得到的子网络中的资源状态,调整资源下发时间以及资源分布。
进一步地,所述第一类预测模型还包括:
网络规模预测模型,所述网络规模预测模型用于根据各子网络上的下行流量大小,网络数据包大小,连接数,设备数量,网页应用数量预测网络规模。
进一步地,所述隐私信息为包含用户隐私的网络基本特征数据,所述网络基本特征数据包括流量信息、用户画像信息、会话信息、设备信息、网页信息和应用信息。
进一步地,所述第二类预测模型包括网络流量预测模型,所述网络流量预测模型用于根据历史时段的流量大小预测后一时刻或未来一段时间的流量大小。
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