[发明专利]一种实时数据流均衡分流方法及装置

说明书

本发明涉及网络流量预测技术领域，且公开了一种实时数据流均衡分流方法及装置，为用户或系统提供更准确的系统流量信息，为系统的弹性伸缩提供更准确的度量参数。为了实现上述目的，本发明的技术方案是提供一种基于动态时间窗的混合数据流分流预测方法。本发明通过将动态时间窗与皮尔逊相关系数相结合，得到基于动态时间窗的权重计算模型，解决了判断混合数据流中流间分裂对时间变化影响的难题。然后通过增加缓存机制，解决了基于动态时窗的权重计算模型可能存在的窗口抖动问题。所提出的基于动态时窗的混合数据流流量分割预测方法，通过计算权重时改变动态时窗的大小，提高了权重计算的精度，最终提高了最终的预测结果。

技术领域

本发明涉及网络流量预测技术领域，具体为一种实时数据流均衡分流方法及装置。

背景技术

伴随着互联网交易规模的不断扩大，网络交易的相关业务在不断增长。电子商务平台不仅有订单创建业务产生的数据，还会产生大量的相关业务数据，如用户使用的设备信息数据、用户浏览页面产生的行为数据、用户评论产生的相关数据、用户之间关系的相关数据、订单物流产生的相关数据等。为了支持这些网络交易相关业务的发展，需要在基础设施层预留大量的资源。虽然基础设施层的资源量足够大，但也存在日均资源利用率只有10%左右的情况。为了解决这一难题，阿里巴巴采用规模化的混合技术来管理其电商平台的基础设施资源。但是，当混流的流量发生变化时，可能仍然难以保证高等级服务的质量。

在大规模服务系统的主动弹性伸缩中，对混流分流的预测研究较少。在现有的预测方法中，研究者往往将网络流量作为一个整体来考虑。传统的网络流量预测方法有ARIMA线性模型和线性回归模型等。同时，随着神经网络的发展，很多基于机器学习算法的预测方法，如支持向量机等预测模型。一些研究者利用神经网络模型来预测网络流量。虽然这些预测模型可以在一定程度上解释单一流量的随机性和周期性，但对混合流量的进一步研究仍然缺乏。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种实时数据流均衡分流方法及装置，具备提高用户体验和运营商的竞争力的优点，解决了现有技术中由于PGW的位置都较高而造成的数据迂回和浪费骨干网络带宽资源的问题。

（二）技术方案

为实现上述提高用户体验和运营商的竞争力的目的，本发明提供如下技术方案：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，获取数据流的数据流描述信息，SDN控制器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。

优选的，所述SDN控制器获取数据流描述信息具体包括：

SDN控制器从所述DPI数据流模块的数据流描述信息。

优选的，所述移动网关模块包括以下之一：SGW、PGW、SGSN、GGSN或非3GPP网关的用户平面功能。

优选的，所述DPI位于数据中心或业务检测功能TDFo模块。

优选的，所述SDN控制器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，向分流网关模块发出分流规则流表，包括：

SDN控制器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。

优选的，所述终端发起第一类应用的情况下：