CN106161273A - 一种智能终端分流引导方法、终端及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能终端分流引导方法，包括：向网络侧发送策略请求；接收网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；根据获取的自身搜索到的各网络的负载性能与接收到的数据进行策略分析；根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。本发明同时还公开了一种终端及智能终端分流引导系统。

Description

一种智能终端分流引导方法、终端及系统

技术领域

本发明涉及网络流量管控技术领域，具体涉及一种智能终端分流引导方法、终端及系统。

背景技术

移动互联网时代以来，电信运营商如何转型已经成为核心问题之一，目前众多电信运营商提出从语音业务向流量业务转型，流量经营已经成为电信运营商最为核心的战略和方向。

目前，比较成熟的流量管理控制技术可以包括策略和计费控制(PCC，policy and charging control)、智能管道、四网协同、内容分发网络(CDN，Content Delivery Network)、页面缓存(Web Cache)、Gn接口信令分析系统技术等。其中，PCC、智能管道、四网协同、Gn接口信令分析系统技术属于电信网络范畴，而CDN、Web Cache技术等属于互联网网络范畴。

其中，PCC技术主要是通过市场策略调整计费策略、控制QOS达到优化流量的目的，只能进行引流而无法起到分流的目的。此外，PCC技术目前主要控制基站、基站控制器以及通用分组无线业务网关支持节点(GGSN，GatewayGPRS Support Node)等网络设备，而无法控制智能终端。Gn接口信令分析系统技术虽然提供了用户分析的数据，但是Gn接口信令分析系统技术自身不具有直接控制流量的手段和策略。而Web Cache和CDN技术是通过Cache、内容分发等技术减少用户直接到目的网站存取数据的技术，从端到端的角度看，该技术的具体实施远离用户端而靠近Web站点端，因此对分流、引流的作用有限，无法从源头解决流量管理问题。

综上所述，现有的各流量管理控制技术在流量管理上均存在一定的缺陷。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种智能终端分流引导方法、终端及系统。

本发明实施例提供了一种智能终端分流引导方法，所述方法应用于终端，包括：

向网络侧发送策略请求；

接收网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

根据获取的自身搜索到的各网络的负载性能与接收到的数据进行策略分析；

根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；

当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

上述方案中，所述根据获取的自身搜索到的各网络的负载性能与接收到的数据进行策略分析之前，所述方法还包括：

通过网络输入/输出(I/O)负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

上述方案中，所述通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能，包括：

所述终端的用户流量处理模块向所述终端的I/O性能模拟测试客户端发送负载测试请求；

所述I/O性能模拟测试客户端收到负载测试请求后获取所需要的参数，并将根据所述参数生成的测试请求发送至I/O性能模拟测试服务器；

所述I/O性能模拟测试客户端接收所述I/O性能模拟测试服务器返回的包含所述各网络负载性能的测试结果；

所述I/O性能模拟测试客户端将接收到的测试结果返回给所述用户流量处理模块。

本发明实施例提供了一种智能终端分流引导方法，所述方法包括：

终端向网络侧发送策略请求；

所述网络侧向所述终端发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

所述终端根据获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；

所述终端根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

上述方案中，所述所述网络侧向所述终端发送与所述策略请求对应的数据之前，所述方法还包括：

所述网络侧通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；

所述网络侧对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

上述方案中，所述所述网络侧通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息，包括：

安装在各数据接口处的深度包检测(DPI，Deep Packet Inspection)监测服务器以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，并将获得的用户上网流量信息发送至文件传输协议(FTP，File Transfer Protocol)服务器保存；

相应地，所述网络侧对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据，包括：

Hadoop平台从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；

所述流量策略管理平台利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据；

相应地，所述流量策略管理平台向所述终端发送与所述策略请求对应的数据。

上述方案中，所述终端根据获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析之前，所述方法还包括：

所述终端通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

本发明实施例提供了一种终端，所述终端包括：收发模块和用户流量处理模块；其中，

所述收发模块，用于向网络侧发送策略请求；并接收到网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

所述用户流量处理模块，用于根据所获取的终端搜索到的网络的负载性能与所接收到的数据进行流量策略分析；根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

上述方案中，所述终端还包括：I/O性能模拟测试模块，用于通过网络I/O负载性能测试，获取终端搜索到的各网络的负载性能，并发送给所述所述用户流量处理模块。

本发明实施例提供了一种智能终端分流引导系统，所述系统包括：终端和网络侧；其中，

所述终端，用于向所述网络侧发送策略请求；并根据获取的获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；并根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换；

所述网络侧，用于收到策略请求后，向所述终端发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据。

上述方案中，所述网络侧，还用于通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；并对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

上述方案中，所述网络侧包括：DPI监测服务器、FTP服务器、Hadoop平台、以及流量策略管理平台；其中，

所述DPI监测服务器，用于以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，并将获得的用户上网流量信息发送至FTP服务器保存；

所述Hadoop平台，用于从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；

所述流量策略管理平台，用于利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据；

相应地，所述流量策略管理平台向所述终端发送与所述策略请求对应的数据。

上述方案中，所述终端，还用于通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

本发明实施例提供的智能终端分流引导方法、终端及系统，终端向网络侧发送策略请求之后，接收到网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；收到网络侧发送的数据之后进行策略分析；终端根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当终端确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换，通过对用户数据、网络数据进行智能分析和判断，实现了直接从终端对流量进行管理，与现有技术相比具有最好的流量管理效果。

此外，该方法实现简单、成本低；并且，可以明显提升每个用户的用户体验。

附图说明

图1为PCC技术体系的流量管理和控制策略的示意图；

图2为PCC技术涉及到的网元结构和功能的示意图；

图3为Gn接口信令分析系统技术体系的流量管理的示意图；

图4为本发明实施例一提供的网络侧的智能终端分流引导方法流程示意图；

图5为本发明实施例一提供的实现智能终端分流引导的网络侧基本结构示意图；

图6为本发明实施例二提供的终端侧的智能终端分流引导方法流程示意图；

图7为本发明实施例二提供的网络I/O负载性能测试的处理流程示意图；

图8为本发明实施例二提供的实现网络I/O负载性能测试的结构示意图；

图9为本发明实施例三提供的智能终端分流引导方法流程示意图；

图10为本发明实施例三提供的智能终端分流引导系统的结构示意图；

图11为本发明实施例三提供的具体的智能终端分流引导方法流程示意图；

图12为本发明实施例四提供的终端的结构示意图；

图13为本发明实施例五提供的智能终端分流引导系统的结构示意图；

图14为本发明实施例五提供的具体的智能终端分流引导系统结构示意图。

具体实施方式

下面通过附图及具体实施例对本发明做进一步的详细说明。

这里，首先详细了解一下现有的各流量管理控制技术。

电信运营商为了应对移动数据业务流量的冲击、为网络精细化运营提供技术支持而专门定义和设计了动态PCC技术，其核心目的就是有效提升电信运营商的流量运营能力。图1为PCC技术体系的流量管理和控制策略的示意图。如图1所示，通过基站控制器(BSC，Base Station Controller)或无线网络控制器(RNC，Radio Network Controller)进行无线资源动态调度控制，经服务GPRS支持节点(SGSN，Serving GPRS Support Node)与网关GPRS支持节点(GGSNGateway GPRS Support Node)由策略和计费执行功能(PCRF，Policy andCharging Rules Function)或用户策略数据库(SPR，Subscription ProfileRepository)实现差异化计费。

如图2所示，PCC技术涉及的网元主要包括：策略和计费执行功能(PCEF，Policy and Charging Enforcement Function)、PCRF、GGSN/服务网关-公共数据网网关(SAE-GW，Serving Gateway-PDN Gateway)、移动管理实体(MME，Mobile Management Entity)/服务GPRS支持节点(SGSN，Serving GPRS SupportNode)等。其中，GGSN、SAE-GW等网络设备上需要增加相应的软件支持；PCC技术采用业务、累积流量、用户签约信息、位置、时间等多维手段，与计费策略相关联，丰富市场营销手段，具备流量控制、服务质量(QOS，Quality ofServic)参数控制能力。然而，PCC技术只能进行引流而无法起到分流的目的。

除了PCC技术体系，Gn接口信令分析系统技术也是智能管道体系中比较重要的流量管理控制技术之一。如图3所示，Gn接口信令分析系统技术的主要目的是从Gn接口得到用户行为数据，进行有效的数据分析和管理。

实际应用时，PCC技术和Gn接口信令分析系统技术可以相互补充，具体表现在：1)PCC技术和Gn接口信令分析系统之间功能互补，即PCC技术提供策略管控手段，Gn接口信令分析系统提供Gn口信令监测与用户行为分析功能；2)Gn接口信令分析系统和PCC技术可以协同部署，即Gn接口信令分析系统的分析结果可作为PCC技术中的PCRF的决策输入，作为制定管控策略的依据。Gn接口信令分析系统提供了用户分析的数据，Gn接口是SGSN与GGSN之间的接口，其含有丰富的用户上网数据，可以有效地为PCC技术等提供控制策略，但是Gn接口信令分析系统技术自身不具有直接控制流量的手段和策略。

Web Cache和CDN技术也是有效的流量管理控制技术之一。与PCC技术、Gn接口信令分析系统技术不同，Web Cache和CDN技术属于互联网范畴的技术。Web Cache技术通过Cache技术减少了对互联网Web站点的存取，有效减低用户的响应时间，从而提高网络流量管理能力；而CDN技术等通过内容分发、复制等技术可以有效提高内容的处理能力，而且能够有效降低对网络流量的需求，从而提高网络流量管理能力。然而，Web Cache和CDN技术的具体实施处于I/O路径的后端，即远离用户端而靠近Web站点端，因此对分流、引流的作用有限，无法从源头解决流量管理问题。

基于此，在本发明的各种实施例中，终端向网络侧发送策略请求；收到网络侧发送的数据之后进行策略分析；终端根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当终端确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

实施例一

本发明实施例一提供了一种智能终端分流引导方法，应用于网络侧，如图4所示，该方法包括以下步骤：

步骤401：通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；

具体地，在各数据接口处安装基于DPI监测服务器，DPI监测服务器以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，例如互联网用户、流量数据等信息，并将获得的用户上网流量信息发送给FTP服务器。实际实现中，DPI监测服务器以预定时间间隔将用户上网流量信息发送给FTP服务器。

在这一步骤中，可以从各移动通信网络选择互联网、移动互联网用户流量数据的接口，即所述数据接口可以包括：全球移动通信系统(GSM，Global Systemfor Mobile Communication)中SGSN与GGSN之间的Gn接口，时分同步的码分多址(TD-SCDMA，Time Division-Synchronization Code Division MultipleAccess)系统中SGSN与GGSN之间的Gn接口，时分长期演进(TD-LTE，TimeDivision Long Term Evolution)系统中MME与SAE-GW之间的接口，以及无线局域网(WLAN，Wireless Local Area Networks)系统中接入点(AP，AccessPoint)和接入控制器(AC，Access Controller)之间的以太网接口等。

步骤402：对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新用户上网特征库中相关数据；

这里，用户流量分析可以基于大数据Hadoop技术实现。这是因为：Hadoop技术是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop技术实现了一个分布式文件系统(HDFS，Hadoop DistributedFile System)，HDFS有高容错性的特点，并且提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

在这一步骤中，Hadoop平台定时从FTP服务器下载各数据接口的监测数据(即用户上网流量信息)，并采用内部的数据分析平台对监测数据进行处理。实际实现中，Hadoop平台可以利用内部的Spark平台对监测数据进行并行处理。这是因为：Spark平台是一种可扩展的数据分析平台，整合了内存计算的基元，并且Spark平台是在Scala语言中实现的，利用该语言为数据处理提供了独一无二的环境。Spark平台数据处理后得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息。

所述Hadoop平台将经Spark平台处理得到的数据信息实时传输给网络侧的流量策略管理平台，流量策略管理平台根据接收到的数据信息更新用户上网特征库，从而实现最新的用户上网特征库。用户上网特征库包括用户网络行为特征库、网络流量行为特征库、业务行为特征库。这些用户网络行为特征库、网络流量行为特征库、业务行为特征库都是标签库，是用于分析和确定用户行为的基础数据；例如用户网络行为特征库包括以下各项：时间、地点、IP地址、网站名称、开始时间、结束时间、用户名等信息。

实际应用时，通过本步骤的基于Hadoop技术对Gn接口等数据接口得到的用户流量数据进行具体的大数据分析挖掘，可以得到GSM、TD-LTE、WLAN以及TD-SCDMA网络的用户流量情况以及整体流量情况，为智能终端选择网络提供判断依据。

步骤403：接收到终端的策略请求后，向终端发送用户上网特征库中的相应数据。

下面通过一个具体示例，对本发明实施例提供的网络侧的智能终端分流引导方法进行详细介绍。

图5示出了一个示例性的实现智能终端分流引导的网络侧基本结构，所述网络侧网元包括：DPI监测服务器、FTP服务器、Hadoop平台以及流量策略管理平台。具体到该示例，上述智能终端分流引导方法处理流程如下：

步骤一：从各移动通信网络选择互联网、移动互联网用户流量数据的数据接口。

这里，如图5所示，GSM系统采用SGSN-GGSN的GSM-Gn接口，TD-SCDMA系统采用SGSN-GGSN的TD-Gn接口，TD-LTE系统采用MME、SAE-GW之间的LTE数据接口，以及WLAN系统采用AP和AC之间的以太网接口。

步骤二：在各数据接口处安装DPI监测服务器；

步骤三：DPI监测服务器选择旁路方式从各网络接口获得包含互联网用户、流量数据的用户上网流量信息，并定时将用户上网流量信息发送到FTP服务器，从而将用户上网流量信息存储在FTP服务器中；

步骤四：Hadoop平台定时从FTP服务器下载各监测数据，并采用Spark平台对数据进行并行分析处理；

步骤五：Spark平台数据分析处理后得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据；

步骤六：Hadoop平台将Spark平台分析处理后的数据实时传输给流量策略管理平台；

步骤七：流量策略管理平台根据Hadoop平台传来的数据进行数据更新，实现最新的用户网络行为特征库、网络流量行为特征库、业务行为特征库。

从上面的描述中可以看出，本发明实施例的方法，由于采用DPI监测服务器获得用户上网流量信息，且用户流量分析时基于大数据Hadoop技术实现，因此，本发明实施例的方法可以称为是一种基于DPI和大数据技术的智能终端分流引导方法。

实施例二

本发明实施例二提供了一种智能终端分流引导方法，应用于终端侧，如图6所示，该方法包括以下步骤：

步骤601：通过网络I/O负载性能测试，获取终端搜索到的各网络的负载性能；

具体的，可以采用网络I/O性能模拟测试器进行网络I/O负载性能测试。根据分布的位置，所述I/O性能模拟测试器可以分为位于终端侧的I/O性能模拟测试客户端和位于网络侧的I/O性能模拟测试服务器。

这里，与现有的I/O性能模拟测试器不同的是，本发明实施例中所采用的网络I/O性能模拟测试器针对四个无线网(即GSM、TD-LTE、WLAN以及TD-SCDMA网络)分别进行无线测试，并且测试范围从智能终端到业务侧，涵盖了所有网络环节。

实际应用时，网络I/O负载性能测试的具体处理流程如图7所示，主要包括以下步骤：

步骤701：终端的用户流量处理模块向I/O性能模拟测试客户端发送负载测试请求；

这里，所述负载测试请求至少包括以下参数：测试负载尺寸(Size)、强度、网络类型、返回数据等。

举个例子来说，负载测试请求中包含对负载Size、强度、网络类型等参数，即请求对负载Size、强度、网络类型进行测试，随后I/O负载测试调度模块从该负载测试请求中获取这些参数，并向I/O性能模拟测试客户端发送与这些参数对应的负载Size、强度、网络类型测试要求。

步骤702：I/O性能模拟测试客户端收到负载测试请求后获取所需要的参数，并将根据所述参数生成的测试请求发送至I/O性能模拟测试服务器；

这里，本步骤主要通过I/O性能模拟测试客户端内的I/O负载测试接口模块和I/O测试调度模块来实现。具体地，I/O负载测试接口模块接收用户流量处理模块的负载测试请求，并将负载测试请求发送至I/O测试调度模块；随后，I/O测试调度模块从接收的负载测试请求中提取出所需要的参数，根据所述参数生成的测试请求并将所述测试请求发送给I/O性能模拟测试服务器。

在实际实现中，所述I/O性能模拟测试客户端按照批处理命令向I/O性能模拟测试服务器发送测试请求。本步骤中的测试请求对应于步骤701中的负载测试请求，该测试请求同样至少包括：测试负载尺寸(Size)、强度、网络类型、返回数据等。

步骤703：I/O性能模拟测试服务器收到测试请求后，模拟测试动作，并将测试结果返回给所述I/O性能模拟测试客户端；

这里，所述测试结果包括终端搜索到的各网络的负载性能，并且所述测试结果可以是无数据类型或有数据类型。

其中，无数据类型是指仅返回一个消息头，而不包括具体数据，因此只测试网络发送数据的传输速度；有数据类型是指返回消息头和具体数据，因而可以测试网络发送数据的传输速度和网络接收数据的传输速度。

步骤704：I/O性能模拟测试客户端将接收到的测试结果返回给用户流量处理模块。

在这一步骤601中，通过上述网络I/O负载性能测试，终端可以获得端到端目前实际情况下的具体网络负载情况、用户相应情况等。例如，在北京中央电视台的移动用户为了获知当前的实际上网速度，可以通过终端发送一个I/O请求给测试服务器，测试服务器根据请求测试不同大小的数据块的传输速度，例如1024K、10MB的数据块，并将测试结果返回给该用户的终端。这样，该用户就可以得到在当前网络环境中(中央电视台)针对不同数据块大小的传输速度。

下面通过一个具体示例，对本发明实施例提供的网络I/O负载性能测试进行详细介绍；

图8示出了一个示例性的实现网络I/O负载性能测试的基本结构，所述结构包括：I/O性能模拟测试服务器、I/O性能模拟测试客户端；其中，I/O性能模拟测试客户端包括：I/O负载测试调度模块、I/O负载测试接口模块以及I/O性能模拟测试处理模块。I/O性能模拟测试服务器与I/O性能模拟测试客户端分别采用X86系统。具体到该示例，I/O性能模拟测试服务器可以是采用X86服务器的服务器集群。上述网络I/O负载性能测试处理流程如下：

步骤一：I/O负载测试接口模块接收用户流量处理模块的实时负载测试请求；

步骤二：I/O负载测试接口模块将接收到的负载测试请求放到I/O负载测试调度模块的请求队列中，并根据优先级调整请求的具体位置；

步骤三：I/O负载测试调度模块从请求队列中找到最优先处理的请求，并从请求中提取出各种所需要的参数，如测试负载Size、强度、网络类型、返回数据等；

步骤四：I/O负载测试调度模块根据参数分配I/O性能模拟测试客户端服务器的数量，并向I/O性能模拟测试处理模块发送具体测试要求；

步骤五：各I/O模拟测试处理模块得到具体要求后，按照批处理命令向具体I/O性能模拟测试服务器发送测试请求；

步骤六：I/O性能模拟测试服务器得到测试请求后，模拟测试动作，并将测试结果返回至I/O性能模拟测试处理模块；

步骤七：I/O模拟测试处理模块得到测试结果后，将各种测试结果返回给I/O负载测试调度模块；

步骤八：I/O负载测试调度模块统一分析和统计各I/O模拟测试处理模块返回的数据，并将结果存放到测试结果队列；

步骤九：I/O负载测试接口模块循环从请求结果队列查询结果，得到测试结果后返回给用户流量处理模块，从而将测试结果存储在用户流量处理模块。

步骤602：向网络侧发送策略请求之后，接收到网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

这里，所述用户上网流量信息为通过对网络的数据接口的监测获取的用户上网流量信息；策略请求可以是用户-负载-业务请求、用户流量最大请求、用户-负载-业务均衡请求等。

所述用户上网特征库用于表征用户的上网行为。

步骤603：根据所获取的终端搜索到的各网络的负载性能与所接收到的数据进行流量策略分析；

这里，终端进行流量策略分析可以采用如下方式：

终端向网络侧的流量策略管理平台发送策略请求，等待网络侧返回与该策略请求对应的数据。终端在收到网络侧发送的数据之后，根据得到的数据(例如特定时间段内的用户流量情况)并根据获取的终端搜索到的网络的负载性能进行策略分析。

在实际实现中，步骤601和步骤602的执行不受顺序限制。当先执行步骤602时，终端进行策略分析可以采用如下方式：

终端向网络侧的流量策略管理平台发送策略请求得到流量策略管理平台返回的数据。终端的用户流量处理模块向I/O性能模拟测试客户端发送另一策略请求得到I/O性能模拟测试客户端返回的数据。随后，终端根据流量策略管理平台返回的数据具体选择网络性能最好的网络，根据I/O性能测试模拟客户端返回的数据选择最合适的业务、时间，两者结合起来进行策略分析判断网络性能。

上述策略分析方式是通用的，不涉及具体策略，或者说是进行策略分析的通用流程。在实际实现中，进行策略分析时需要选择或采用具体的策略。当流量策略管理平台中采用的是具体策略，例如用户-负载-业务的策略时，流量策略管理平台进行策略分析的处理流程如下：

流量策略管理平台接收到来自终端的具体请求之后，对具体请求数据即请求包进行分析；如果请求错误，则返回错误信息给终端；如果请求正确，则从用户网络行为特征库得到特定时段的用户情况，从网络流量行为特征库得到特定时段的网络负载情况，从业务行为特征库得到特定时段的业务负载情况；随后，计算特定时段的资费情况，向终端返回具体信息，例如用户、网络负载、业务负载、资费等。

在实际实现中，还可以在具体的流量策略管理平台中基于Hadoop平台的用户流量分析系统实现不同的流量管理策略。

步骤604：终端根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；

具体地，终端可以根据分析结果比较GSM、WLAN、TD-SCMA、TD-LTE等网络质量，例如从各种网络的实际网络速度、无线网络平均峰值或模拟网络用户数等方面进行比较，从而判断是否存在优于当前连接的网络。

这里，所述优于当前连接的网络是指：网络性能优于当前连接的网络，比如数据包传输速度高于当前连接的网络等。

步骤605：当终端确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

这里，如果确认存在优于当前连接的网络，则终端收到服务器发送的切换网络的命令并进行网络切换。如果确认不存在优于当前连接的网络，则终端不进行网络切换。在实际实现中，终端可以在延时一定时间之后重新发起策略分析，以确保当前连接的网络始终是质量最优的。

实施例三

基于实施例一和实施例二，本实施例提供的智能终端分流引导方法，如图9所示，包括以下步骤：

步骤901：终端向网络侧发送策略请求；

这里，实际应用时，终端可以以一预定时间间隔发起策略请求，例如终端每隔2小时发起一次策略请求；或者根据用户需求随时发起策略请求。

所述策略请求可以是用户-负载-业务请求、用户流量最大请求、用户-负载-业务均衡请求等。

步骤902：所述网络侧向所述终端发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

这里，所述用户上网流量信息为通过对网络的数据接口的监测获取的用户上网流量信息。

所述用户上网特征库用于表征各用户的上网行为。

在执行本步骤之前，该方法还可以包括：

所述网络侧通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；

所述网络侧对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

具体地，实际应用时，安装在各数据接口处的DPI监测服务器以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，例如互联网用户、流量数据等信息，并将获得的用户上网流量信息发送至FTP服务器保存；

相应地，Hadoop平台从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；所述流量策略管理平台利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据。

步骤903：所述终端根据获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；

这里，在执行本步骤之前，该方法还可以包括：

所述终端通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

步骤904：所述终端根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

这里，这里，优于当前连接的网络是指：网络性能优于当前连接的网络，比如数据包传输速度优于当前连接的网络等。

终端可以根据分析结果比较GSM、WLAN、TD-SCMA、TD-LTE网络质量，例如从各种网络的实际网络速度、无线网络平均峰值或模拟网络用户数等方面进行比较，从而判断是否存在优于当前连接的网络。如果确认存在优于当前连接的网络，则终端收到服务器发送的切换网络的命令并进行网络切换。如果确认不存在优于当前连接的网络，则终端不进行网络切换。在实际实现中，终端可以在延时一定时间之后重新发起策略分析，以确保当前连接的网络始终是质量最优的。

下面通过一个具体示例，对本发明实施例提供的智能终端分流引导方法进行详细介绍；

图10示出了一个示例性的实现智能终端分流引导的系统结构，所述系统包括：终端、DPI监测服务器、Hadoop平台以及流量策略管理平台；其中，终端包括用户流量处理模块以及I/O性能模拟测试客户端；DPI监测服务器、Hadoop平台以及流量策略管理平台分别被设置在网络侧。在实际实现中，DPI监测服务器的功能可以由Gn接口DPI监测系统实现，Hadoop平台可以由基于Hadoop平台的流量分析系统实现。

该示例中的智能终端分流引导流程，如图11所示，包括以下步骤：

步骤1101：系统开始运行；

步骤1102：系统进行初始化操作；

这里，系统开始运行后，首先要初始化工作环境，例如配置环境变量、网络等。

步骤1103：通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；

具体的，安装在各数据接口处的DPI监测服务器以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，例如互联网用户数量、流量数据等信息，并将获得的用户上网流量信息发送给FTP服务器保存。

这里，在这一步骤中，如图10所示，DPI监测服务器可以通过Gn接口等获取用户上网流量信息。

步骤1104：对获得的用户上网流量信息进行用户流量分析；

具体地，使用图10中的Hadoop平台对获取的用户上网流量信息进行分析。Hadoop平台采用内部的Spark平台对获取的用户上网流量信息进行并行分析处理，分析内容包括相关性分析、聚合等，从而得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息。

步骤1105：更新用户特征库；

具体地，Hadoop平台将分析得到的数据信息实时传输给网络侧的流量策略管理平台，流量策略管理平台利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据，从而实现最新的用户上网特征库。用户上网特征库包括用户网络行为特征库、网络流量行为特征库、业务行为特征库。

步骤1106：终端APP定时向I/O性能模拟测试客户端发送负载测试请求；

具体地，I/O性能模拟测试客户端接收到终端APP发送的负载测试请求后，获取所需要的参数，并将根据所述参数生成的测试请求发送至I/O性能模拟测试服务器；其中，所述参数至少包括测试负载Size、强度、网络类型、返回数据等。

实际实现中，用户可以预先设置终端发送测试请求的时间间隔，该时间间隔可以固定不变或者根据实际网络情况实时进行调整。

步骤1107：I/O性能模拟服务器响应；

具体地，I/O性能模拟测试服务器在接收到测试请求后，模拟测试动作，并将测试结果返回给I/O性能模拟测试客户端。

这里，所述测试结果包括终端搜索到的网络的负载性能，并且所述测试结果可以是无数据类型或有数据类型。无数据类型是指仅返回一个消息头，而不包括具体数据，因此只测试网络发送数据的传输速度。有数据类型是指返回消息头和具体数据，因而可以测试网络发送数据的传输速度和网络接收数据的传输速度。

步骤1108：获取不同网络的I/O性能；

这里，在该示例中，I/O性能模拟测试器根据测试文件传输延时等信息获取测试网络的传输速度。

步骤1109：流量策略分析；

具体的，终端的用户流量处理模块向网络侧的流量策略管理平台发送策略请求，等待网络侧返回与该策略请求对应的数据。用户流量处理模块在收到流量策略管理平台发送的与所述策略请求对应的数据数据后，根据所获取的终端搜索到的网络的负载性能与所接收到的数据进行策略分析。

步骤1110：判断是否存在更好的网络；如果判断结果为是，即存在优于当前连接的网络，则执行步骤1111；如果判断结果为否，即不存在优于当前连接的网络，则在等待一段时间t后，执行步骤1106；

具体地，可以根据分析结果比较GSM、WLAN、TD-SCMA、TD-LTE网络质量，例如从各种网络的实际网络速度、无线网络平均峰值或模拟网络用户数等方面进行比较，从而判断是否存在优于当前连接的网络。

步骤1111：切换网络请求；

具体的，比较GSM、WLAN、TD-SCMA、TD-LTE的网络质量。当流量策略管理平台根据用户行为、流量特征和网络性能比以及资费价格综合判断得出存在优于当前连接的网络，则向用户流量处理模块发送切换网络请求；否则，则延时一定时间后返回步骤1106，再次执行步骤1106-1110。

步骤1112：网络切换。

这里，终端的用户流量处理模块响应于接收到的网络切换请求指示终端进行网络切换。

本发明实施例提供的方法，通过对用户数据、网络数据进行智能分析和判断，实现了直接从终端对流量进行管理，与现有技术相比具有最好的流量管理效果；此外，该方法实现简单、成本低；并且，可以明显提升每个用户的用户体验。

实施例四

本发明实施例四提供了一种终端，如图12所示，该终端包括：收发模块121和用户流量处理模块122；其中，

所述收发模块121，用于向网络侧发送策略请求；并接收到网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

所述用户流量处理模块122，用于根据所获取的终端搜索到的网络的负载性能与所接收到的数据进行流量策略分析；根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

其中，所述用户上网流量信息为通过对网络的数据接口的监测获取的用户上网流量信息；策略请求可以是用户-负载-业务请求、用户流量最大请求、用户-负载-业务均衡请求等。

所述用户上网特征库用于表征用户的上网行为。

所述优于当前连接的网络是指：网络性能优于当前连接的网络，比如数据包传输速度高于当前连接的网络等。

所述用户流量处理模块122可以根据分析结果比较GSM、WLAN、TD-SCMA、TD-LTE等网络质量，例如从各种网络的实际网络速度、无线网络平均峰值或模拟网络用户数等方面进行比较，从而判断是否存在优于当前连接的网络。

如果确认存在优于当前连接的网络，则所述用户流量处理模块122收到服务器发送的切换网络的命令并进行网络切换。如果确认不存在优于当前连接的网络，则所述用户流量处理模块122不进行网络切换。在实际实现中，终端可以在延时一定时间之后重新发起策略分析，以确保当前连接的网络始终是质量最优的。

该终端还可以包括：I/O性能模拟测试模块123，用于通过网络I/O负载性能测试，获取终端搜索到的各网络的负载性能，并发送给所述所述用户流量处理模块122。

需要说明的是：本实施例中的所述I/O性能模拟测试模块123的功能相当于实施例二、三中的I/O性能模拟测试客户端的功能；所述收发模块121和用户流量处理模块122的功能相当于实施例二、三中的用户流量处理模块的功能。

这里，在实际实现中，所述收发模块121可由终端中的收发机实现；所述用户流量处理模块122可以是一个分布在用户的智能终端上的APP系统，并由终端中的处理器或终端内的具体电路实现。

实施例五

本发明实施例五提供了一种智能终端分流引导系统，如图13所示，该系统包括：终端131和网络侧132；其中，

所述终端131，用于向所述网络侧132发送策略请求；并根据获取的获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；并根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换；

所述网络侧132，用于收到策略请求后，向所述终端131发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据。

其中，实际应用时，所述终端131可以以一预定时间间隔发起策略请求，例如终端每隔2小时发起一次策略请求；或者根据用户需求随时发起策略请求。

所述策略请求可以是用户-负载-业务请求、用户流量最大请求、用户-负载-业务均衡请求等。

所述用户上网流量信息为通过对网络的数据接口的监测获取的用户上网流量信息。

所述用户上网特征库用于表征各用户的上网行为。

所述优于当前连接的网络是指：网络性能优于当前连接的网络，比如数据包传输速度高于当前连接的网络等。

所述网络侧132，还用于通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；并对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

所述网络侧132可以包括：DPI监测服务器、FTP服务器、Hadoop平台、以及流量策略管理平台；其中，

所述DPI监测服务器，用于以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，例如互联网用户、流量数据等信息，并将获得的用户上网流量信息发送至FTP服务器保存；

所述Hadoop平台，用于从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；

所述流量策略管理平台，用于利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据。

所述终端131，还用于通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

这里，所述终端131的I/O性能模拟测试模块(I/O性能模拟测试客户端)通过与网络侧132的I/O性能模拟服务器交互，以便实现网络I/O负载性能测试。

在具体实施过程中，如图14所示，DPI监测服务器及FTP服务器形成DPI监测系统，可作为一个单独的设备系统存在；Hadoop平台形成数据流量分析系统，所述数据流量分析系统在系统结构上是基于Hadoop平台的服务器集群，其在物理上可以采用X86服务器实现；流量策略管理平台是个Web平台，其可以采用高性能的x86服务器实现；I/O性能模拟测试客户端也可以采用X86服务器实现；位于网络侧的I/O性能模拟服务器可采用X86系统并分布在不同的Web站点群内或互联网数据中心(IDC，Internet Data Center)机房内；实际实现中，Gn接口DPI监测系统、数据流量分析系统、流量策略管理平台以及I/O性能模拟服务器可集成在同一个网络服务器中实现。

其中，接口DPI监测系统通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；而所述数据流量分析系统用于对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据分析得到的数据更新用户上网特征库；所述流量策略管理平台则根据得到的分析结果更新用户上网特征库中的相关数据；并在接收到终端的数据请求后，向终端发送用户上网特征库中的相应数据；所述I/O性能模拟测试服务器用于接收终端发送的测试请求后将反应各网络负载性能的测试结果返回给终端；终端根据测试结果和收到的相应数据，进行流量策略分析，并根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络，如果存在，则进行网络切换。

为了更好的说明该系统对用户的流量选择所产生的影响，以如下模拟系统为例进行模拟和分析：1)Hadoop平台软件上采用HDFS分布式文件系统、Spark数据分析平台，硬件上采用28台X86服务器，其中HDFS18台，Spark10台；2)I/O模拟测试客户端采用20台X86服务器，全部配置4个不同的接口卡；而I/O模拟测试服务器端采用12台x86服务器，按照Cluster集群配置，集群系统采用Keeper软件；3)用户智能终端目前的android系统，共5台。

为了测试算法和系统对用户流量的影响，任意选择了5种资费包、13个负载请求类型、12个时间段。经过测试发现：

1)用户流量选择对资费非常敏感，容易选择资费比较便宜的流量套餐；

2)负载越大的业务，该系统的作用越大；

3)对于负载特别小且上网时间较短的业务，该系统的作用较小；

4)对于上网时间非常长的业务或用户，无论负载大小，该系统的作用比较大；

5)总体上，该系统可以有效减少用户的20％以上流量时间，有效降低23％的资费需求。

本发明实施例提供的终端及智能终端分流引导系统，通过对用户数据、网络数据进行智能分析和判断，实现了直接从终端对流量进行管理，与现有技术相比具有最好的流量管理效果。

此外，该方案实现简单、成本低；并且，可以明显提升每个用户的用户体验。

从上面的描述可知，与现有的PCC、Gn接口信令监测、Web Cache等技术相比，本发明实施例提供的以DPI和大数据Hadoop技术为基础的智能终端分流引导方法具有如下技术优点：

本发明的实施例提供的方案，通过对用户数据、网络数据进行智能分析和判断，实现了直接从智能终端对流量进行管理，与智能管道的PCC技术相比，具有最好的流量管理效果；通过网络切换使得TD-SCDMA、WLAN分流TD-LTE、GSM网络的流量，尤其是GSM网络流量，从而与PCC技术体系相比，具有显著的流量效果，与传统的CDN、Web Cache技术相比，实现了最大化的网络分流效果。

此外，与复杂的PCC技术体系、传统的CDN、Web Cache技术相比，本发明实施例提供的方法实现简单，具有非常好的经济效果，并且可以明显提升用户体验。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种智能终端分流引导方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：

向网络侧发送策略请求；

接收网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

根据获取的自身搜索到的各网络的负载性能与接收到的数据进行策略分析；

根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；

当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的自身搜索到的各网络的负载性能与接收到的数据进行策略分析之前，所述方法还包括：

通过网络输入/输出I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能，包括：

所述终端的用户流量处理模块向所述终端的I/O性能模拟测试客户端发送负载测试请求；

所述I/O性能模拟测试客户端收到负载测试请求后获取所需要的参数，并将根据所述参数生成的测试请求发送至I/O性能模拟测试服务器；

所述I/O性能模拟测试客户端接收所述I/O性能模拟测试服务器返回的包含所述各网络负载性能的测试结果；

所述I/O性能模拟测试客户端将接收到的测试结果返回给所述用户流量处理模块。

4.一种智能终端分流引导方法，其特征在于，所述方法包括：

终端向网络侧发送策略请求；

所述网络侧向所述终端发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

所述终端根据获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；

所述终端根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述所述网络侧向所述终端发送与所述策略请求对应的数据之前，所述方法还包括：

所述网络侧通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；

所述网络侧对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述所述网络侧通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息，包括：

安装在各数据接口处的深度包检测DPI监测服务器以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，并将获得的用户上网流量信息发送至文件传输协议FTP服务器保存；

相应地，所述网络侧对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据，包括：

Hadoop平台从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；

所述流量策略管理平台利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据；

相应地，所述流量策略管理平台向所述终端发送与所述策略请求对应的数据。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述终端根据获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析之前，所述方法还包括：

所述终端通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。

8.一种终端，其特征在于，所述终端包括：收发模块和用户流量处理模块；其中，

所述收发模块，用于向网络侧发送策略请求；并接收到网络侧发送的与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据；

所述用户流量处理模块，用于根据所获取的终端搜索到的网络的负载性能与所接收到的数据进行流量策略分析；根据分析结果判断是否存在优于当前连接的网络；当确认存在优于当前连接的网络时，进行网络切换。

9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：I/O性能模拟测试模块，用于通过网络I/O负载性能测试，获取终端搜索到的各网络的负载性能，并发送给所述所述用户流量处理模块。

10.一种智能终端分流引导系统，其特征在于，所述系统包括：终端和网络侧；其中，

所述终端，用于向所述网络侧发送策略请求；并根据获取的获取的终端搜索到的各网络的负载性能、以及所接收到的数据进行流量策略分析；并根据分析结果确定存在优于当前连接的网络时，进行网络切换；

所述网络侧，用于收到策略请求后，向所述终端发送与所述策略请求对应的数据；所述对应的数据为所述网络侧依据获取的用户上网流量信息得到的用户上网特征库中的相关数据。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述网络侧，还用于通过对网络的数据接口的监测，获取用户上网流量信息；并对获取的用户上网流量信息进行用户流量分析，根据得到的分析结果更新所述用户上网特征库中相关数据。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述网络侧包括：DPI监测服务器、FTP服务器、Hadoop平台、以及流量策略管理平台；其中，

所述DPI监测服务器，用于以旁路方式从各数据接口获得用户上网流量信息，并将获得的用户上网流量信息发送至FTP服务器保存；

所述Hadoop平台，用于从所述FTP服务器获取所述用户上网流量信息，并采用Spark平台对获取的所述用户上网流量信息进行并行分析处理，得到与用户网络行为特征、所有时间内的网络流量行为特征、所有时间内的所有业务行为特征有关的数据信息；并将得到的数据信息发送给流量策略管理平台；

所述流量策略管理平台，用于利用所述数据信息更新所述用户上网特征库中的相关数据；

相应地，所述流量策略管理平台向所述终端发送与所述策略请求对应的数据。

13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述终端，还用于通过网络I/O负载性能测试，获取所述各网络的负载性能。