[发明专利]一种网络系统仿真方法及相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种网络系统仿真方法及相关装置，用于提升网络系统仿真的泛化能力。本申请实施例方法包括：服务器接收控制器发送的配置文件，配置文件包括网络拓扑、网络节点的配置参数和流量生成器的配置参数，配置文件用于服务器配置仿真网络，仿真网络由网络节点根据网络拓扑组成，网络节点为基于报文的时间序列确定的深度神经网络DNN节点，流量生成器用于生成每个网络节点的输入报文的时间序列，服务器基于仿真网络计算每个网络节点的输出报文的时间序列。

技术领域

本申请实施例涉及网络仿真领域，尤其涉及一种网络系统仿真方法及相关装置。

背景技术

网络仿真系统是对真实网络系统的一种数字孪生，能够为多种业务场景提供保证，网络仿真涵盖的业务场景包括城域网、5G网络和数据中心网络。网络仿真技术利用数学建模和统计分析的方法模拟网络行为，通过建立网络设备和网络链路的统计模型，模拟网络流量的传输，从而获取网络设计及优化所需要的网络性能数据。

现有技术中基于神经网络的网络性能仿真中，网络仿真系统以全网的流量负载或链路利用率作为仿真输入，通过图神经网络(graph neural networks，GNN)和变分编码器(variational auto-encoder，VAE)等复杂神经网络推导网络系统中某条路径的服务质量(quality of service，QoS)分布,由于基于全网流量负载和神经网络的网络仿真系统无法体现包处理流程和调度策略，对不同到达流量模式不具备泛化能力，从而造成仿真速度和精度差。

发明内容

本申请实施例提供了一种网络系统仿真方法及相关装置，用于提升网络系统仿真的泛化能力和仿真速度。

本申请是实施例第一方面提供了一种网络系统仿真方法，该方法可以由服务器执行，也可以由服务器的部件，例如服务器的处理器、芯片、或芯片系统等执行，还可以由能实现全部或部分服务器功能的逻辑模块或软件实现。第一方面提供的网络系统仿真方法包括：接收控制器发送的配置文件，配置文件包括网络拓扑、网络节点的配置参数和流量生成器的配置参数，配置文件用于服务器配置仿真网络，其中，流量成器的配置参数用于配置流量生成器，仿真网络由网络节点根据网络拓扑组成，网络节点为基于报文的时间序列确定的深度神经网络DNN节点，流量生成器用于生成每个网络节点的输入报文的时间序列，基于仿真网络计算每个网络节点的输出报文的时间序列。

本申请实施例中针对单个网络节点进行建模，单设备DNN模型学习网元设备对报文的处理机制，训练完成的单设备模型可以实现任意拓扑的组网，提升网络系统仿真的泛化能力。

一种可能的实施方式中，服务器基于仿真网络计算每个网络节点的输出报文的时间序列过程中，服务器根据迭代重排序算法确定每个网络节点的输出报文的时间序列。

本申请实施例中服务器根据迭代重排序算法确定每个网络节点的输出报文的时间序列，迭代重排序法提升了仿真结果的解释性与仿真精度。

一种可能的实施方式中，服务器根据迭代重排序算法确定每个网络节点的输出报文时间序列之前，服务器基于多图分解算法将每个网络节点划分至不同的算力单元，算力单元用于并行计算网络节点的输出报文时间序列。

本申请实施例中服务器基于多图分解算法将网络节点划分在不同的算力单元并行计算仿真结果，提升网络系统的仿真速度。

一种可能的实施方式中，服务器通过张量服务器同步不同算力单元的网络节点之间的输出报文的时间序列。

本申请实施例中通过张量服务器作为计算单元之间的共享缓存，并利用张量服务器的高效信息同步功能实现并行加速，提升了仿真系统的仿真速度。

一种可能的实施方式中，服务器根据每个网络节点的输出报文的时间序列确定每个网络节点的性能指标，性能指标包括时延、抖动或带宽。