[发明专利]基于机器学习的专线流量管控方法、装置及计算机设备

说明书

本申请公开了一种基于机器学习的专线流量管控方法、装置及计算机设备，涉及人工智能技术领域，可以解决目前无法实现专线流量管控的技术问题。包括：获取历史专线数据，并对历史专线数据进行特征提取，依据提取出的特征构建特征数据库；基于机器学习与特征数据库，预测专线高峰流量时间段与专线低峰流量时间段；确定在专线高峰流量时间段各个系统级别对应的高峰流量占比以及在专线低峰流量时间段各个系统级别对应的低峰流量占比，根据高峰流量占比与低峰流量占比确定流量管控策略；根据流量管控策略管控专线流量。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及到一种基于机器学习的专线流量管控方法、装置及计算机设备。

背景技术

在与外部合作伙伴如银行、互联网公司等进行业务对接时，基于保密需求租用专线，通过专线访问外部合作伙伴的业务系统，完成业务对接。但是随着应用系统的增多，一方面，固定的专线带宽下存在着专线流量争抢的问题，另一方面，如果采用升级带宽的方式解决专线流量争抢的问题将增加成本。

目前只能对专线流量进行监控，在应用请求较多，专线带宽不足的情况下，无法通过对专线流量进行监控实现专线流量管控，因此，如何实现专线流量管控，成为了亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于机器学习的专线流量管控方法、装置及计算机设备，涉及人工智能技术领域，可以解决目前无法实现专线流量管控的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于机器学习的专线流量管控方法，该方法包括：

获取历史专线数据，并对所述历史专线数据进行特征提取，依据提取出的特征构建特征数据库；

基于机器学习与所述特征数据库，预测专线高峰流量时间段与专线低峰流量时间段；

确定在所述专线高峰流量时间段各个系统级别对应的高峰流量占比以及在所述专线低峰流量时间段所述各个系统级别对应的低峰流量占比，根据所述高峰流量占比与所述低峰流量占比确定流量管控策略；

根据所述流量管控策略管控专线流量。

根据本申请的另一个方面，提供了一种基于机器学习的专线流量管控装置，该装置包括：

获取模块，用于获取历史专线数据，并对所述历史专线数据进行特征提取，依据提取出的特征构建特征数据库；

预测模块，用于基于机器学习与所述特征数据库，预测专线高峰流量时间段与专线低峰流量时间段；

第一确定模块，用于确定在所述专线高峰流量时间段各个系统级别对应的高峰流量占比以及在所述专线低峰流量时间段所述各个系统级别对应的低峰流量占比，根据所述高峰流量占比与所述低峰流量占比确定流量管控策略；

第一管控模块，用于根据所述流量管控策略管控专线流量。

根据本申请的又一个方面，提供了一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于机器学习的专线流量管控方法。

根据本申请的再一个方面，提供了一种计算机设备，包括非易失性可读存储介质、处理器及存储在非易失性可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于机器学习的专线流量管控方法。