CN104410582B - 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 - Google Patents
一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104410582B CN104410582B CN201410751537.1A CN201410751537A CN104410582B CN 104410582 B CN104410582 B CN 104410582B CN 201410751537 A CN201410751537 A CN 201410751537A CN 104410582 B CN104410582 B CN 104410582B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- link
- load
- mrow
- flow
- node
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 16
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 12
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Abstract
本发明涉及一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，首先对节点链路状态进行探测，获取节点流量数据，并设置节点的负载阈值，其次通过对某一时刻流量数据的状态分析，预测未来某一时间段流量，同时判断是否有过载可能，对于预测到可能超过阈值的链路进行链路分流处理，最后对全网的负载均衡度进行动态的统计和调整，确保全网运行在最优化的状态。本发明方法可以合理的限制节点流量，大大提高了链路运行效率，通过对全网均衡度的分析,控制节点阈值的选择，使数据流的分发向适合网络整体最优化的方法发展。
Description
技术领域
本发明属于网络流量管理领域，具体说是一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法。
背景技术
电力通信网是电力系统中第二张实体网络，其可用性和稳定性直接影响着电网的运行效率及安全。电力网络流量管理可以快速准确地分析网络流量趋势，预测网络可能发生的阻塞空闲状况，减低网络的负载均衡度。随着网络规模的扩大与网络环境的日益复杂，网络上承载的业务和应用也日益丰富，与之相应的对信息网络的管理效率也提出了更高的要求。因此,加强网络管理建设是电网监控急需解决的问题。新一代网络管理的核心包括网络业务管理、优化网络配置和流量工程、有效提高网络运行速度和利用率,其中网络流量预测是业务管理的关键问题。传统的网络流量预测方法并不适用于电网流量的预测要求。因此,网络流量预测的精确性、实时性直接关系到业务管理的效率和性能。除了网络预测的大量工作之外，对网络的分流处理也影响到网络运行的系统效率，通过预测的流量状况发生可能的过阈条件时，节点分流算法可通过回退或者重定路由保证流量传输的低延时，分配空闲的网络资源减少网络发生阻塞的可能，尤其对于实时性要求较高的电网数据具有实际的应用。网络负载均衡的判断是一个非常重要的网络模型评估方法，保证网络的链路运行状态均衡，同时可以延长网络的使用寿命，保证网络的负载均衡主要在于保证各链路之间的低负载率。
结合基于流量预测和基于流量均衡的网络管理方法作为网络链路管理的一个核心发展方向，其功能强弱对整个网络的性能、可靠性、可用性和服务质量有直接的影响。但是随着网络规模的不断扩展，现有的技术难以满足网络流量管理的需求。现有的大多数网络管理方法采用路由选择方式，难以保证路由的时机及网络的均衡。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，利用流量预测方法来判断网络的可能出现的拥塞问题，并设计了基于重定路由的网络节点分流传输算法，实现了全网链路的最优均衡度。
一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，包括以下步骤:
1)提取链路状态信息，形成链路负载映射表，并设置链路的负载阈值；
2)对链路进行流量趋势分析；
3)根据流量趋势分析，判断下一时刻的估计流量是否超过链路的负载阈值，若超过，则对过阈链路进行链路分流算法，判断流量是否需要回退或重定路由操作；
4)计算全网负载均衡度；
5)利用均衡度修正链路的负载阈值。
前述的步骤1)中链路状态信息包括节点之间链路总流量，链路出入流量，源端口IP流量，链路负载率。
前述的步骤1)链路负载映射表包括链路编号，链路负载值，链路设定负载阈值。
前述的步骤1)中负载阈值为带宽利用阈值，设置默认负载阈值为带宽的80％。
前述的步骤2)中的流量趋势分析包括以下步骤：
2-1)剔除链路流量信息所选取时间段的峰值及谷值点，作为电力通信网中受事件库中事件影响的节点流量值；
2-2)采样在某一段时间流入所选链路的流量数据集合Fi(St-4Δt,St-3Δt,St-2Δt,St-Δt)，计算t时刻链路相邻3个采样时间点最大变化率：
其中，S表示所选链路的流量，i为与该链路流入节点相邻链路的第i条，t为选定的时刻，Δt为采样周期；
2-3)通过采样链路流量得到链路t时刻的估计流量
其中，St-Δt表示在t-Δt时刻链路的流量。
前述的步骤3)中的链路分流算法是指：如果下一时刻的估计流量占带宽比超过链路的负载阈值，根据路由信息查找节点携带数据包到目标节点的链路负载映射表，根据路由路径信息选择轻负载的链路组成可用链路，同时对可用链路的负载能力进行判断，当所选择路径中链路的负载能力没有超过50％的路由存在时，则发送ECHO消息对源IP的数据进行抑制；当可用链路有一条以上具有负载能力的路由时，则根据链路负载能力的大小对流量进行比例分配，所述负载能力为剩余带宽所占比。
前述的步骤4)中，全网负载均衡度的计算包括以下步骤：
4-1)计算各链路的负载均衡度P(S(i,j))：P(S(i,j))＝Di/D；
4-2)计算全网负载均衡度BP：
其中，Di为链路已用带宽，D为链路带宽，S(i,j)为节点i,j之间的链路，N为链路总数。
前述的步骤5)中，全网负载均衡度超过某一阈值时，查找链路负载均衡度大于全网负载均衡度的链路，选择其中几个链路负载均衡度值最高的链路，通过降低链路默认的负载阈值使得全网整体负载率趋于均衡。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明方法通过流量趋势分析，预测未来某一时候流量的状况，同时判断是否有过载可能，对于预测到可能超过阈值的链路进行节点分流处理，提前排除了网络链路的隐患。
2.本发明方法提出了过阈的链路采用动态流量转移，利用了周围链路中的空闲链路资源，提高网络资源的利用率，减低个别链路的高负载率。
3.本发明方法实现了半动态更新链路负载映射表，计算全网负载均衡度，若该值偏大则通过调节链路的负载阈值进行链路均衡化。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明链路分流算法流程图；
图3为本发明实施例中链路及节点示意图。
具体实施方式
本发明的基于流量预测的电力通信网流量均衡方法首先对网络链路节点的状态进行探测，提取流量信息并设置阈值范围。然后采用流量趋势分析方法综合相邻链路上的流量样本对节点下一时刻的流量进行分析。当判断到预测的流量值可能超过设定的阈值范围时，采用节点分流算法实现回退或者重定路由等操作，同时半动态更新链路负载映射表。计算全网负载均衡度，若该值偏大则链路的负载率不够均衡，可通过调节链路阈值进行链路均衡化。
如图1所示，本发明方法的实现具体如下：
1、提取链路状态信息，形成链路负载映射表
对网络中各个链路的带宽使用率进行统计，同时对每条链路上传输不同类型业务的流量和流向进行分析和统计，并设置链路的负载阈值。链路状态信息主要包括节点之间链路总流量，链路出入流量，端口出入流量，源端口IP流量，链路负载率。链路负载映射表包括链路编号，链路负载值，链路设定负载阈值。负载阈值指的是带宽利用阈值，默认设置负载阈值为带宽的80％。
2、对节点链路进行流量趋势分析
进行流量趋势分析包括以下步骤：
1)剔除链路流量信息所选取时间段的峰值及谷值点，作为电力通信网中受事件库中事件影响的节点流量值；由于某些突发事件，导致网络流量激增，且这种状况是不可持续的。因为这种突发事件会影响流量趋势预测算法的准确性，所以需要剔除；
2)采样在某一段时间流入所选链路的流量数据集合Fi(St-4Δt,St-3Δt,St-2Δt,St-Δt)，计算t时刻链路相邻3个采样时间点最大变化率：
其中，S表示所选链路的流量，i为与该链路流入节点相邻链路的第i条，每条链路与两个节点相连，一个是流入节点，一个是流出节点，t为选定的时刻，Δt为采样周期；
3)通过采样链路流量得到链路t时刻的估计流量
其中，St-Δt表示在t-Δt时刻链路的流量。
3、根据流量趋势分析，判断下一时刻的链路估计流量是否超过链路的负载阈值，若超过，则对过阈节点进行链路分流算法，判断流量是否需要回退或重定路由操作。
如图2所示，链路分流算法是指：如果下一时刻的估计流量占带宽比超过链路的负载阈值，根据路由信息查找节点携带数据包到目标节点的链路负载映射表，根据路由路径信息选择轻负载的链路组成可用链路，同时对可用链路的负载能力进行判断，当所选择路径中链路的负载能力没有超过50％的路由存在时，则发送ECHO消息对源IP的数据进行抑制；当可用链路有一条以上具有负载能力的路由时，则根据链路负载能力的大小对流量进行比例分配。比例分配即根据链路负载能力的大小对流量进行等比分配，负载能力大的链路可承受流量较多。其中，负载能力即为剩余带宽所占比。
4、计算全网负载均衡度
动态更新链路负载均衡映射表，计算全网负载均衡度，若该值偏大则链路的负载率不够均衡，可通过调节链路负载阈值进行链路均衡化。
均衡评估方法主要在于定期刷新链路的负载映射表，通过统计平均化计算全网负载均衡度。均衡度越小表示网络处于最佳工作性能。其算法主要包括以下步骤：
1)计算各链路的负载均衡度P(S(i,j))：P(S(i,j))＝Di/D；
2)计算全网负载均衡度BP：
其中，Di为链路已用带宽，D为链路带宽，S(i,j)为节点i,j之间的链路，N为链路总数。
链路的负载均衡度P(S(i,j))描述了链路已用带宽所占比即链路负载率，链路负载能力为1-P(S(i,j))；全网负载均衡度描述了当前全网负载的均匀程度，若该值偏大则表示部分链路的负载率较高。
5、利用全网负载均衡度修正链路负载阈值
在理想的状态下全网负载均衡度越小表明链路负载处于很均匀的状态，各链路资源都能够很少的利用起来，如果计算得到的链路负载均衡度过高时，表明存在着局部链路处于重负载状态，而导致资源得不到充分的利用。因此当全网负载均衡度过高时，通过降低负载度偏高的链路负载阈值，使得其具有较高的过阈度，促使网络流量进行重新分配，从而导致网络整体负载率趋于均衡。本发明中选取全网负载均衡度大于50％为全网负载均衡度过高。
通过手动设置默认链路负载阈值的方式，使得链路负载提前达到阈值，从而实现了半动态更新链路负载映射表的功能。
实施例
如图3所示的节点构成的链路，其链路负载映射表如表1所示。
表1 链路负载映射表
| 链路 | 链路负载 | 链路负载阈值 |
| S12 | 50％ | 80％ |
| S13 | 60％ | 80％ |
| S23 | 20％ | 80％ |
| S24 | 20％ | 80％ |
| S34 | 30％ | 80％ |
| S35 | 85％ | 80％ |
| S45 | 20％ | 80％ |
表中可见链路S35中的流量负载超过了阈值设定值，对节点3进行分流算法操作，其中可用链路为S23→S24→S45及S34→S45，链路S23、S34的负载率分别为P23＝20％、P34＝30％，均未超过阈值，则选择将S35中部分流量分配至S23、S34，使得S35中的负载趋于全网平均负载率。具体方法如下：
当则链路S23及S34可承受的额外负载为其中为全网平均负载率，n为链路条数。当额外负载不足以分摊过阈的负载或者链路负载均已超出全网平均负载率时，不适宜选择其他链路进行负载分流，则发送反馈消息ECHO至源IP节点1，抑制其发送至节点3的流量速度。其中，(P23,P34)表示S23、S3两条链路的负载率.即且
Claims (7)
1.一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于，包括以下步骤:
1)提取链路状态信息，形成链路负载映射表，并设置链路的负载阈值；
2)对链路进行流量趋势分析；
3)根据流量趋势分析，判断下一时刻的估计流量是否超过链路的负载阈值，若超过，则对过阈链路进行链路分流算法，判断流量是否需要回退或重定路由操作；所述链路分流算法是指：如果下一时刻的估计流量占带宽比超过链路的负载阈值，根据路由信息查找节点携带数据包到目标节点的链路负载映射表，根据路由路径信息选择轻负载的链路组成可用链路，同时对可用链路的负载能力进行判断，当所选择路径中链路的负载能力没有超过50％的路由存在时，则发送ECHO消息对源IP的数据进行抑制；当可用链路有一条以上具有负载能力的路由时，则根据链路负载能力的大小对流量进行比例分配，所述负载能力为剩余带宽所占比；
4)计算全网负载均衡度；
5)利用均衡度修正链路的负载阈值。
2.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤1)中链路状态信息包括节点之间链路总流量，链路出入流量，源端口IP流量，链路负载率。
3.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤1)链路负载映射表包括链路编号，链路负载值，链路设定负载阈值。
4.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤1)中负载阈值为带宽利用阈值，设置默认负载阈值为带宽的80％。
5.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤2)中的流量趋势分析包括以下步骤：
2-1)剔除链路流量信息所选取时间段的峰值及谷值点，作为电力通信网中受事件库中事件影响的节点流量值；
2-2)采样在某一段时间流入所选链路的流量数据集合Fi(St-4Δt,St-3Δt,St-2Δt,St-Δt)，计算t时刻链路相邻3个采样时间点最大变化率：
<mrow>
<mover>
<mi>S</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>3</mn>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>3</mn>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>4</mn>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，S表示所选链路的流量，i为与该链路流入节点相邻链路的第i条，t为选定的时刻，Δt为采样周期；
2-3)通过采样链路流量得到链路t时刻的估计流量
其中，St-Δt表示在t-Δt时刻链路的流量。
6.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤4)中，全网负载均衡度的计算包括以下步骤：
4-1)计算各链路的负载均衡度P(S(i,j))：P(S(i,j))＝Di/D；
4-2)计算全网负载均衡度BP：
其中，Di为链路已用带宽，D为链路带宽，S(i,j)为节点i,j之间的链路，N为链路总数。
7.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法，其特征在于：所述步骤5)中，全网负载均衡度超过某一阈值时，查找链路负载均衡度大于全网负载均衡度的链路，选择其中几个链路负载均衡度值最高的链路，通过降低链路默认的负载阈值使得全网整体负载率趋于均衡。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410751537.1A CN104410582B (zh) | 2014-12-10 | 2014-12-10 | 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410751537.1A CN104410582B (zh) | 2014-12-10 | 2014-12-10 | 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104410582A CN104410582A (zh) | 2015-03-11 |
| CN104410582B true CN104410582B (zh) | 2017-10-10 |
Family
ID=52648180
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410751537.1A Active CN104410582B (zh) | 2014-12-10 | 2014-12-10 | 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104410582B (zh) |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105307212B (zh) * | 2015-09-18 | 2019-04-12 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种基站流量数据的处理方法及基站 |
| CN105471759B (zh) * | 2016-01-11 | 2018-06-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据中心的网络流量调度方法和装置 |
| CN105721577B (zh) * | 2016-02-15 | 2018-12-14 | 安徽大学 | 一种面向软件定义网络的服务器负载均衡方法 |
| CN105703994B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-03-15 | 广东省电信规划设计院有限公司 | 网络性能评估方法和系统 |
| CN106550222B (zh) * | 2016-10-28 | 2020-08-28 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种视频流发送方法以及网络摄像机 |
| CN108306827B (zh) * | 2017-01-12 | 2021-06-01 | 华为技术有限公司 | 传输数据的方法和服务器 |
| CN107707382B (zh) * | 2017-08-15 | 2018-10-23 | 贵州白山云科技有限公司 | 一种智能调度方法和装置 |
| CN109428780B (zh) * | 2017-08-30 | 2022-05-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种流量监测的调度方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN108599976B (zh) * | 2018-02-13 | 2021-08-10 | 广东省电信规划设计院有限公司 | 网络质量评估模型构建方法、装置及计算机设备 |
| CN109120535B (zh) * | 2018-09-28 | 2021-08-27 | 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 | 一种自组织拓扑的光通信网络系统及其拓扑自组织方法 |
| CN110166369A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-23 | 华北电力大学 | 一种电力光网络主动式负载均衡方法 |
| CN110474852B (zh) * | 2019-08-01 | 2023-06-20 | 网宿科技股份有限公司 | 一种带宽调度方法及装置 |
| CN111224846B (zh) * | 2020-01-13 | 2022-03-29 | 北京智芯微电子科技有限公司 | 应用于电力采集系统的流量监测方法及装置 |
| CN112073983B (zh) * | 2020-08-21 | 2022-10-04 | 国网电力科学研究院有限公司 | 基于流量预测的无线数据中心网络拓扑优化方法及系统 |
| CN112766633B (zh) * | 2020-12-22 | 2023-10-24 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 基于流量平衡的电力无线异构网络管理方法及装置 |
| CN113726557A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-30 | 国网福建省电力有限公司 | 基于流量需求的网络传输控制优化方法 |
| CN114124838B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-02-24 | 广州华旻信息科技有限公司 | 大数据平台的数据传输方法、装置及大数据平台管理系统 |
| CN115225560B (zh) * | 2022-07-15 | 2023-08-22 | 国网河南省电力公司信息通信公司 | 一种电力通信业务中路由规划方法 |
| CN116016306A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-04-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据流量的转发方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101695050A (zh) * | 2009-10-19 | 2010-04-14 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于网络流量自适应预测的动态负载均衡方法 |
| CN102638409A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-08-15 | 浙江工商大学 | 基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法 |
| CN102916851A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-02-06 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种网络流量预测方法及装置 |
| CN103297341A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-09-11 | 清华大学 | 在域内路由器节点上配置流量的方法 |
| CN103685054A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 武汉烽火网络有限责任公司 | 基于业务感知的多路径负载均衡方法 |
| CN103888371A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-06-25 | 北京邮电大学 | 一种虚拟网络映射的方法和装置 |
| CN103889001A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-25 | 南京邮电大学 | 一种基于未来负载预测的自适应负载均衡方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7529728B2 (en) * | 2003-09-23 | 2009-05-05 | Salesforce.Com, Inc. | Query optimization in a multi-tenant database system |
-
2014
- 2014-12-10 CN CN201410751537.1A patent/CN104410582B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101695050A (zh) * | 2009-10-19 | 2010-04-14 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于网络流量自适应预测的动态负载均衡方法 |
| CN102638409A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-08-15 | 浙江工商大学 | 基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法 |
| CN102916851A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-02-06 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种网络流量预测方法及装置 |
| CN103297341A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-09-11 | 清华大学 | 在域内路由器节点上配置流量的方法 |
| CN103685054A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-26 | 武汉烽火网络有限责任公司 | 基于业务感知的多路径负载均衡方法 |
| CN103889001A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-25 | 南京邮电大学 | 一种基于未来负载预测的自适应负载均衡方法 |
| CN103888371A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-06-25 | 北京邮电大学 | 一种虚拟网络映射的方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 于海波.基于负载率均衡度的电力系统调度策略与风电规划研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》.2014,全文. * |
| 张婷.基于动态指数平滑模型预测Ad Hoc网络流量的路由协议.《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2012,正文第51页第一行至第65页最后一段. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104410582A (zh) | 2015-03-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104410582B (zh) | 一种基于流量预测的电力通信网流量均衡方法 | |
| CN103685054B (zh) | 基于业务感知的多路径负载均衡方法 | |
| CN106411733A (zh) | 一种基于链路实时负载的sdn动态负载均衡调度方法 | |
| CN102498696B (zh) | 数据网络的使用监管 | |
| CN101572623B (zh) | 基于主客观组合评价的网络性能综合评价方法 | |
| CN105075184B (zh) | 用于表示负荷变化对多链路上业务中断的影响的方法和系统 | |
| CN105227481A (zh) | 基于路径开销和流调度代价最小化的sdn拥塞控制路由方法 | |
| CN105897575A (zh) | 一种sdn下基于多约束路径计算策略的路径计算方法 | |
| CA2617641A1 (en) | Method and apparatus for maximizing data transmission capacity of a mesh network | |
| Jiang et al. | Enhancing traffic capacity of scale-free networks by employing hybrid routing strategy | |
| CN104301305A (zh) | 信息中心网络下兴趣包转发的方法和转发终端 | |
| CN107949038A (zh) | 一种基于ahp和相似度的网络选择方法 | |
| CN105262534B (zh) | 一种适用于卫星通信网络的路由方法和装置 | |
| CN104901886A (zh) | 考虑时延与流量均衡性的广域保护通信迂回通道重构算法 | |
| CN103051546B (zh) | 一种基于迟滞调度的网络流量冲突避免方法及系统 | |
| CN105611591A (zh) | 异构网络垂直切换方法及其系统 | |
| CN104022951B (zh) | 一种网络服务路径的建立方法及系统 | |
| CN107835130A (zh) | 一种流量分配方法及装置 | |
| CN105704754B (zh) | 一种无线传感器网络路由方法 | |
| CN117294638A (zh) | 数据传输路径选择方法以及对应的系统、设备和存储介质 | |
| KR20120040270A (ko) | 패킷화된 네트워크에서 손실 레이트들 추정 방법 | |
| CN101552719A (zh) | 路由选择方法和装置 | |
| CN116647498A (zh) | 一种多链路网络路径动态选择方法及系统 | |
| CN105847440B (zh) | 一种重负载下广域保护通信中断时分流迂回路径重构方法 | |
| CN105553842A (zh) | 一种基于网络休眠的用户自主路由方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 100031 Xicheng District West Chang'an Avenue, No. 86, Beijing Co-patentee after: NARI Group Corp. Patentee after: State Grid Corporation of China Co-patentee after: NARI INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY Co. Co-patentee after: JIANGSU ELECTRIC POWER Co. Co-patentee after: INFORMATION & TELECOMMUNICATION BRANCH OF STATE GRID JIANGSU ELECTRIC POWER Co. Address before: 100031 Xicheng District West Chang'an Avenue, No. 86, Beijing Co-patentee before: NARI Group CORPORATION STATE GRID ELECTRIC POWER INSTITUTE Patentee before: State Grid Corporation of China Co-patentee before: NARI INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY Co. Co-patentee before: JIANGSU ELECTRIC POWER Co. Co-patentee before: INFORMATION & TELECOMMUNICATION BRANCH OF STATE GRID JIANGSU ELECTRIC POWER Co. |