[发明专利]云专线的自适应选路方法、装置、设备及可读存储介质在审
申请号: | 202111613722.0 | 申请日: | 2021-12-27 |
公开(公告)号: | CN114465954A | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 吕玉超;王建超;傅旭明;金少辉;谭曼琼;罗耀祖 | 申请(专利权)人: | 天翼云科技有限公司 |
主分类号: | H04L47/125 | 分类号: | H04L47/125;H04L41/0894;H04L41/14;H04L45/00;H04L49/354 |
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地址: | 100007 北京市东城区青*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 专线 自适应 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种云专线的自适应选路方法,其特征在于,用于控制设备,所述方法包括:
获取云专线交换机相对应的链路配置数据以及链路流量数据;
将所述链路配置数据以及所述链路流量数据输入至预设的选路模型,得到选路策略;
将所述选路策略下发至云专线交换机,以使所述云专线交换机根据所述选路策略动态调整通信链路。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选路模型的生成方法,包括:
采集所述云专线交换机所对应的流量数据样本值和链路配置样本值,确定对应于所述流量数据样本值和所述链路配置样本值的选路结果;
基于对所述流量数据样本值、所述链路配置样本值以及所述选路结果对预设的训练模型进行训练,得到所述选路模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于对所述流量数据样本值、所述链路配置样本值以及所述选路结果对预设的训练模型进行训练,得到所述选路模型,包括:
基于所述流量数据样本值以及所述链路配置样本值,生成多维特征向量;
将所述多维特征向量以及所述选路结果输入至预设的训练模型,对所述预设的训练模型进行训练,得到选路模型。
4.根据权利要求2或3所述方法,其特征在于,所述预设的训练模型为支持向量机模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取云专线交换机相对应的链路配置数据,包括:
获取所述云专线交换机对应的链路类型;
基于所述链路类型确定所述云专线交换机对应的链路配置数据。
6.一种云专线的自适应选路方法,其特征在于,用于云专线交换机,所述方法包括:
采集云专线交换机对应的链路流量数据,将所述链路流量数据上报至控制设备,以使控制设备根据链路配置数据以及链路流量数据确定选路策略;
接收所述控制设备下发的选路策略;
根据所述选路策略动态调整所述云专线交换机的通信链路。
7.一种云专线的自适应选路装置,其特征在于,用于控制设备,所述装置包括:
获取模块,用于获取云专线交换机相对应的链路配置数据以及链路流量数据;
确定模块,用于将所述链路配置数据以及所述链路流量数据输入至预设的选路模型,得到选路策略;
下发模块,用于将所述选路策略下发至云专线交换机,以使所述云专线交换机根据所述选路策略动态调整通信链路。
8.一种云专线的自适应选路装置,其特征在于,用于云专线交换机,所述装置包括:
采集模块,用于采集云专线交换机对应的链路流量数据,将所述链路流量数据上报至控制设备,以使控制设备根据链路配置数据以及链路流量数据确定选路策略;
接收模块,用于接收所述控制设备下发的选路策略;
调整模块,用于根据所述选路策略动态调整所述云专线交换机的通信链路。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器和处理器,所述存储器和所述处理器之间互相通信连接,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器通过执行所述计算机指令,从而执行权利要求1-6任一项所述的云专线的自适应选路方法,或权利要求7所述的云专线的自适应选路方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-6任一项所述的云专线的自适应选路方法,或权利要求7所述的云专线的自适应选路方法。
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