[发明专利]一种实时数据流均衡分流方法及装置在审
申请号: | 202011425143.9 | 申请日: | 2020-12-08 |
公开(公告)号: | CN112491738A | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 张智超;颜建国;罗亮;李红卫;李剑;舒艳华 | 申请(专利权)人: | 深圳海智创科技有限公司;中海企业发展集团有限公司;中国建筑股份有限公司 |
主分类号: | H04L12/803 | 分类号: | H04L12/803 |
代理公司: | 广州海藻专利代理事务所(普通合伙) 44386 | 代理人: | 郑凤姣 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤海*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 数据流 均衡 分流 方法 装置 | ||
1.一种实时数据流均衡分流方法及装置,包括软件定义网络SDN控制器(1),获取数据流的数据流描述信息,其特征在于:SDN控制器(1)根据所述数据流描述信息,决定所述数据流是否需要进行分流,如果需要,则向数据流网关发出数据流规则表;
数据流描述信息包括以下至少一项:数据流的应用类型、数据流的五组信息;
在SDN控制器(1)获取数据流的数据流描述信息之前,该方法还包括:
SDN控制器(1)向移动网络网关和/或分流网关发送数据流转表,其中:数据流流转表用于指示移动网络网关或分流网关将相应终端的数据流发送至深度包检测功能DPI进行检测。
2.如权利要求1所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述SDN控制器(1)获取数据流描述信息具体包括:
SDN控制器(1)从所述DPI数据流(2)模块的数据流描述信息。
3.如权利要求1所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述移动网关模块(3)包括以下之一:SGW、PGW、SGSN、GGSN或非3GPP网关的用户平面功能。
4.如权利要求3所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述DPI位于数据中心或业务检测功能TDFo模块(4)。
5.如权利要求3所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述SDN控制器(1)根据所述数据流描述信息,决定所述数据流是否需要分流,如果需要,向分流网关模块(5)发出分流规则流表,包括:
SDN控制器(1)从本地或从策略服务器获取分流策略,根据所述数据流描述信息和所述分流策略,决定所述数据流描述信息对应的数据流是否需要分流,如果需要分流,则为其生成分流规则流表,并下发到所述分流网关。
6.如权利要求3所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述终端发起第一类应用的情况下:
所述SDN控制器(1)接收应用类型和五线谱信息,该五组信息由所述DPI在接收并检测协商的第一消息后发送;
SDN控制器(1)根据所述应用类型和五线谱信息以及分流策略做出是否分流的决定,如果确定需要分流,则生成分流规则流并下发至所述分流网关,其中,所述数据流包括:所述第一消息、用于后续协商信令的数据消息以及应用层协商完成后的纯数据消息。
7.如权利要求1所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述第一类应用为通过检测第一报文,可以获取应用类型和五组信息的应用。
8.如权利要求1所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:包括以下实现操作步骤:
S1、输入混合数据流,该混合数据流包括主分流模块(6)和待预测的辅助分流模块(7);
S2、计算待预测混合数据流的主分流和其他辅助分流之间的延迟相关系数和延迟时间;
S3、根据计算出的最大延迟相关系数,选择与主子流X相关联的辅助子流Y;
S4、对主子流进行预测,通过单流预测法得到主子流的初始预测结果X′,其中X′t代表X中的值xt在t时刻的初始预测结果;如果所有时刻都已遍历,则结束方法,如果所有时刻都未遍历,则计算当前时刻t主分流量Δxt的变化;然后计算延迟时间t-e的辅助分流量变化Δyt和主、辅分流量滑动时间窗口中最显著的差值的比率;其中,表示主歧管X中滑动距离为t-1的滑动窗口大小为ht的子序列,表示辅助歧管Y中滑动距离为t的滑动窗口大小为ht的子序列;其中权重αt由基于动态时间窗口的模型计算,其中ht为当前时刻动态时间窗口的大小表示子序列与子序列之间的皮尔逊相关系数;根据流量分割预测公式计算当前时刻的最终预测值,其中ht为当前时刻的动态时间窗口大小代表子序列与子序列之间的皮尔逊相关系数;
S5、根据模型在下一时刻的权重计算动态时间窗口的大小。
9.如权利要求1所述的一种实时数据流均衡分流方法及装置,其特征在于:所述动态时间窗大小的更新包括以下步骤:
S1、输入上一时刻使用的最优动态时间窗口大小,并将上一时刻的;
S2、遍历所有时间窗口大小,并计算当前时间窗口h的预测误差Δ;判断是否遍历了所有可能的时间窗口大小,如果没有遍历所有可能的时间窗口大小,则判断当前时间窗口大小h是否在范围内,如果在范围内,则判断当前预测结果误差Δx是否小于局部最小预测结果误差Δx,若Δx,则更新本地最佳时间窗口大小取值为当前时间窗口大小h,更新本地最小预测结果误差Δx取值为当前预测结果误差,如果不在范围内,则判断当前预测结果误差Δx是否小于全局预测结果的最小误差;否则回到判断当前预测结果误差Δx是否小于局部最小预测结果误差;
判断当前预测结果误差Δx是否小于局部最小预测结果误差,更新本地最佳时间窗口大小取值为当前时间窗口大小h,更新本地最小预测结果误差Δx取值为当前预测结果误差,否则回到判断是否遍历了所有可能的时间窗口大小;
更新全局最优时间窗口大小,取当前时间窗口大小h的值,更新全局最小预测结果误差Δx,取当前预测结果误差Δx的值,返回判断是否遍历了所有可能的时间窗口大小;
如果遍历了所有可能的时间窗口大小,则判断当前全局最优时间窗口大小是否在前一全局最优动态时间窗口大小的20左右范围内,如果是,则取下一时刻的动态时间窗口大小为当前全局最佳时间窗口大小,否则将下一时刻的动态时间窗口大小取为局部最佳时间窗口大小,然后根据模型计算的权重,输出下一时刻的动态时间窗口大小。
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