CN110166269A - 网络能力确定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种网络能力确定方法及装置,属于网络技术领域。所述方法通过从网络指标体现中基于多个维度的指标因子确定了可测量、可量化的最能够影响体验的指标因子,并构造指标因子的层次结构,从而基于层次结构来确定各个指标因子的权重,最终得到网络能力指数,该过程将定型和定量相结合进行决策,以定量的方式体现了各个指标参数的实际影响效力,所得到的网络能力指数能够科学、全面以及客观的体现网络的实际情况。
Description
技术领域
本公开涉及网络技术领域,特别涉及一种网络能力确定方法及装置。
背景技术
随着网络技术的发展,为了获知网络的优劣,通常会一些单点指标对网络能力进行评价,然而,单点指标类型繁多,每个单点指标通常仅能代表某一个方面的性能,而无法全面、整体的评价网络,且,由于不同业务对网络的要求有所不同,如果仅采用某个单点指标来对业务进行评价,也无法获知当前网络情况是否符合某项业务的需求,为此,亟需一种能够全面、客观体现网络真实能力的网络能力确定方法。
发明内容
本公开实施例提供了一种网络能力确定方法及装置,能够解决相关技术中难以对网络能力进行客观、全面评价的技术问题。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种网络能力确定方法,所述方法包括:
确定目标网络的多个指标因子,所述多个指标因子用于衡量所述目标网络的物理资源、业务配置和可靠性;
获取所述多个指标因子之间的层次结构;
基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重;
基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数。
在一种可能设计中,所述基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重包括:
获取所述多个指标因子的相对权重;
对于任一个指标因子,将所述指标因子的相对权重与所述层次结构中以所述指标因子为结束点的分支中的指标因子和指标因子组的相对权重进行卷积,得到所述指标因子的权重。
在一种可能设计中,所述获取所述多个指标因子的相对权重包括:
对于所述层次结构中的每个集合,获取所述每个集合的判断矩阵,一个判断矩阵中的每个元素用于指示两个指标因子之间的重要程度比较结果;
基于所述每个集合的判断矩阵,确定所述多个指标因子的相对权重。
在一种可能设计中,所述基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数包括:
根据所述多个指标因子的参数值,获取所述多个指标因子对应的分值;
对所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值进行加权求和,得到所述目标网络的网络能力指数。
在一种可能设计中,所述方法还包括:
在获取所述多个指标因子的参数值时,获取所述目标网络中不同网络位置的所述多个指标因子的参数值。
第二方面,提供了一种网络能力确定装置,该装置包括用于执行第一方面的网络能力确定方法以及任一种可能设计的方法的多个功能模块。
第三方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一条指令,所述处理器被配置为执行所述存储器所存储的指令,以实现如第一方面以及第一方面的任一种可能设计的网络能力确定方法中所执行的步骤。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述指令由处理器加载并执行以实现上述第一方面以及第一方面的任一种可能设计中的网络能力确定方法。
在本发明实施例中,以视频业务为例,可以获取其物理资源业务配置以及可靠性维度的多个指标因子。
物理资源的维度可以包括用于客观标识网络能力的指标因子,例如,一些即使断电仍然不会发生改变的指标因子,接入距离合规率、无源光纤网络(passive opticalnetwork,PON)分光比、业务点平均接入距离、家庭宽带用户覆盖率、接入逻辑大环比、光纤入户(fiber to the home,FTTH)用户覆盖率以及内容分发网络(content deliverynetwork,CDN)单用户出流能力等。
业务配置维度可以包括通过配置才能发挥出最大或者最优的物理资源的指标因子,以视频业务为例,该业务配置的维度可以包括OTN、视频特征配置、CDN几个方面的指标因子。其中,OTN方面包括:光复用段(optical multiplex sectionorder managementsystem,OMS)跨段系统波长占用率和OMS跨段配置波长占用率等,视频特征配置包括:视频服务质量(quality of service,Qos)部署满足度、组播复制点下沉满足度,CDN方面包括:CDN请求命中率和CDN存储资源利用率。
可靠性维度可以包括用于描述网络的可靠性、安全性的指标因子,该可靠性的维度中可以包括;超大汇聚节点比、一级光交成环率、光线路终端(optical line terminal,OLT)接入用户数、逻辑网元双归比以及节点双归比等等。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种实施环境的示意图;
图2是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图3是本发明实施例提供的一种网络能力确定方法的流程图;
图4是本发明实施例提供的一种基于不同网络位置选择指标因子的示意图;
图5是本发明实施例他供的一种层次结构示意图;
图6是本发明实施例提供的一种基于图5的层次结构所得到的相对权重示意图;
图7是本发明实施例提供的一种各个指标因子的权重示意图;
图8是本发明实施例提供的一种网络能力确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。
图1是根据一示例性实施例示出的一种实施环境的示意图,该实施环境包括多个网络设备,多个网络设备可以包括数字视频变换盒(set top box,STB)、光网络单元(optical network unit,ONU)、OLT以及网络中用于进行中转的设备,例如局域网交换机(LAN switch,LSW)、路由器、BRAS(broadband remote access server,宽带远程接入服务器)以及各级核心路由器(core router,CR)等。
图2是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,该电子设备200可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上处理器(central processingunits,CPU)201和一个或一个以上的存储器202,其中,所述存储器202中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器201加载并执行以实现下述各个方法实施例提供的网络能力确定方法。当然,该电子设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,该电子设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。
图3是本发明实施例提供的一种网络能力确定方法的流程图。参见图3,所述方法包括:
301、确定目标网络的多个指标因子,该多个指标因子用于衡量该目标网络的物理资源、业务配置和可靠性。
该目标网络为需要获知其网络能力的网络,为了对目标网络进行真实、客观的评价,可以基于不同业务对网络的要求,从固定的指标体系中选择出可测量、可量化的能够反映网络能力以及用户体验的典型指标,在选择指标因子时,可以从三个维度出发,也即是网络的物理资源、业务配置和可靠性,上述实施例中已经基于视频业务对该三个维度所分别可选择的指标因子进行了介绍,在此不做赘述。
在实际场景中,对网络能力的评价需要做到全面、客观,因此,需要关注网络的不同位置上的网络表现,而在不同网络位置,上述三个维度所选择的指标因子可以有所不同,例如图4所示,仍然以视频业务为例,在ONU至OLT之间的网络,从物理资源维度上来说,可选择接入距离合规率、PON分光比、业务点平均接入距离、家庭宽带用户覆盖率、FTTH用户覆盖率以及部署纤芯的利用率等指标因子,在可靠性维度上来说,可以选择一级光交成环率;而对于OLT至LSW至BRAS之间的网络,从物理资源维度上来说,可选择接入逻辑大环比、在可靠性维度上来说,可以选择超大汇聚节点比、OLT接入用户数以及节点双归比和逻辑网元双归比,从业务配置维度上来说可选择视频Qos部署满足度、OMS跨段系统波长占用率、OMS跨段配置波长占用率以及组播复制点下沉满足度;从业务配置维度来说,,可选择CDN单用户出流能力、CDN请求命中率和CDN存储资源利用率。
需要说明的是,本发明实施例对上述各个指标因子参数值的具体采用何种获取方法不做限定。上述所选择的指标因子可以由技术人员根据经验设置。
302、对该多个指标因子进行分组,得到三个指标因子集合,每个指标因子集合对应于物理资源、业务配置和可靠性中的一项。
每个集合内的指标因子均对该指标因子所属集合对应的维度上的性能有影响。
303、在任一个指标因子集合内,按照指标因子所影响的性能进行分层,将所述性能作为所述性能对应维度的下一层次,将所述性能对应的指标因子作为所述性能的下一层次。
上述步骤302-303是获取该多个指标因子之间的层次结构的过程,也即是建立层次结构模型的过程,该过程中,主要是将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次,同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响,同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。
以图5为例,图5中仅以18个指标因子,分成3个层次为例,其中,L1层包括物力资源、业务配置以及可靠性三个维度;L2是各个维度内的指标因子;L3层是业务配置层下各个性能对应的指标因子集合。需要说明的是,本发明实施例的示例仅以划分为三个层次为例进行说明,而实际应用时,可以将指标因子分成2层、4层以及更多层次,本发明实施例对此不做限定。
304、获取该多个指标因子的相对权重。
相对权重是指该指标因子在其所处集合内的权重。具体地,在获取相对权重时,需要考虑该指标因子在其集合内的重要程度。具体地,该步骤304可以包括下述304A和304B的过程:
304A、对于该层次结构中的每个集合,获取该每个集合的判断矩阵,一个判断矩阵中的每个元素用于指示两个指标因子之间的重要程度比较结果。
从层次结构模型的第2层开始,对于从属于(或影响)上一层每个指标因子的同一层的指标因子,用成对比较来构造成判断矩阵也即是成对比较矩阵,直到最下层。在构造该判断矩阵时,该判断矩阵的行向量和列向量均为该集合内的指标因子,可以基于表1中所指示的数值对矩阵元素进行赋值。
表1
标度 | 含义 |
1 | 表示两个元素相比,具有同样重要性 |
3 | 表示两个元素相比,前者比后者稍重要 |
4 | 表示两个元素相比,前者比后者明显重要 |
5 | 表示两个元素相比,前者比后者强烈重要 |
9 | 表示两个元素相比,前者比后者极端重要 |
2/4/6/8 | 表示上述相邻判断的中间值 |
基于图5所示的层次结构以及表1所示的赋值方法,可以得到表2至表8所示的各个层次上的判断矩阵。
表2
CR<0.1 | 物理资源 | 业务配置 | 可靠性 |
物理资源 | 1 | 3 | 2 |
业务配置 | 1/3 | 1 | 1/2 |
可靠性 | 1/2 | 2 | 1 |
表3
表4
CR<0.1 | OTN | 视频特征配置 | CDN |
OTN | 1 | 1 | 1 |
视频特征配置 | 1 | 1 | 1 |
CDN | 1 | 1 | 1 |
表5
表6
CR<0.1 | OMS跨段系统波长占用率 | OMS跨段配置波长占用率 |
OMS跨段系统波长占用率 | 1 | 3 |
OMS跨段配置波长占用率 | 1/3 | 1 |
表7
表8
CR<0.1 | CDN请求命中率 | CDN存储资源利用率 |
CDN请求命中率 | 1 | 1 |
CDN存储资源利用率 | 1 | 1 |
304B、基于该每个集合的判断矩阵,确定该多个指标因子的相对权重。
基于层次结构算法以及各个判断矩阵内的元素,可以得到各个指标因子的相对权重。仍基于上述示例,则可以得到如图6内的相对权重数值。
需要说明的是,在确定相对权重之前,还可以对判断矩阵进行一致性校验,该一致性校验可以基于校验系数进行。若校验通过,在可以输出相对权重:若不通过,需重新构造判断矩阵。
305、对于任一个指标因子,将该指标因子的相对权重与该层次结构中以该指标因子为结束点的分支中的指标因子和指标因子组的相对权重进行卷积,得到该指标因子的权重。
以指标因子OMS跨段系统波长占用率为例,其所在分支中包括OTN以及业务配置,则该指标因子的权重为:该指标因子的相对权重*OTN的相对权重*业务配置的相对权重,其他指标因子的权重计算过程与该过程同理,本发明实施例不做赘述。
上述步骤304至305是基于该层次结构,获取该多个指标因子的权重的过程,通过上述过程,可以获取到各个指标因子的权重。需要说明的是,在输出权重之前,还可以做组合一致性校验,如果组合一致性校验,若校验通过,则可输出权重,并按照该权重进行决策,否则需要重新考虑层次结构模型或重新构造判断矩阵。仍基于上述示例,则通过步骤305可以得到如图7所示的权重。
306、根据该多个指标因子的参数值,获取该多个指标因子对应的分值。
对于不同指标因子的参数值,可以对应设置有不同分值,参数值所体现的性能越优,则其对应的分值可以越高,各个指标因子的分值取值范围均可以设置在[0,100]之间,本发明实施例对具体分值设置不做限定,该分值标准可以由技术人员基于经验设置。
需要说明的一点是,在获取所述多个指标因子的参数值时,获取所述目标网络中不同网络位置的所述多个指标因子的参数值。
需要说明的另一点是,该获取参数值的过程可以在当前时序上执行,也可以在确定了所选择的指标因子时执行,本发明实施例对该步骤的具体执行时机不做限定,只要在进行步骤307之前获取到即可,且对于获取分值的过程也与获取参数值的过程同理,只需在步骤307之前获取到即可。
307、对该多个指标因子的权重以及该多个指标因子对应的分值进行加权求和,得到该目标网络的网络能力指数。
该网络能力指数(network capability index,NCI)可以基于上述过程中所得到的分值以及权重进行,具体可以应用下述公式:
指标因子对应的分值
其中,NCI为网络能力指数,xi为第i个指标因子的权重,n为指标因子的总数。
上述步骤306至307是基于该多个指标因子的权重以及该多个指标因子对应的分值,得到该目标网络的网络能力指数的过程。在获取到网络能力指数后,可以将该网络能力指数应用于如综合衡量网络能力的场景下,以便对运营商网络的网络质量进行科学、客观的排名,促进网络优化,还可以起到科学指导网络改造的目的,从而提升网络体验的目的,例如,当需要对某个网络进行升级或更新时,可以基于上述过程获取升级或更新后的网络能力指数,以便确定是否能够达到目标需求,如果无法达到目标需求,则可以及时改进升级或更新方案,从而能够牵引和提升网络体验,以避免盲目实施所造成的成本浪费。
当然,在对网络能力进行确定时,从上述物理资源、业务配置和可靠性三个维度的基础上,还可以考虑其他维度,具体可以根据业务的实际需求确定,本发明实施例对此不做限定。
本发明实施例提供的方法,通过从网络指标体现中基于多个维度的指标因子确定了可测量、可量化的最能够影响体验的指标因子,并构造指标因子的层次结构,从而基于层次结构来确定各个指标因子的权重,最终得到网络能力指数,该过程将定型和定量相结合进行决策,以定量的方式体现了各个指标参数的实际影响效力,所得到的网络能力指数能够科学、全面以及客观的体现网络的实际情况。
图8是根据一示例性实施例示出的一种网络能力确定装置的结构示意图,如图8所示,该装置包括:
确定模块801,用于确定目标网络的多个指标因子,所述多个指标因子用于衡量所述目标网络的物理资源、业务配置和可靠性;
层次结构获取模块802,用于获取所述多个指标因子之间的层次结构;
权重获取模块803,用于基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重;
网络能力指数确定模块804,用于基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数。
在一种可能设计中,该层次结构获取模块802,用于执行上述实施例中的步骤302和步骤303。
在一种可能设计中,该权重获取模块803用于执行上述实施例中的步骤304和305。
在一种可能设计中,该权重获取模块803包括用于执行上述步骤304的相对权重获取单元和用于执行上述步骤305的权重获取单元。
在一种可能设计中,该网络能力指数确定模块804用于执行上述实施例中的步骤306和307。
在一种可能设计中,该装置还包括参数值获取模块,用于在获取所述多个指标因子的参数值时,获取所述目标网络中不同网络位置的所述多个指标因子的参数值。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机程序指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,该计算机程序指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,数字视频光盘(digitalvideo disc,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
以上该仅为本公开的可选实施例,并不用以限制本公开,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种网络能力确定方法,其特征在于,所述方法包括:
确定目标网络的多个指标因子,所述多个指标因子用于衡量所述目标网络的物理资源、业务配置和可靠性;
获取所述多个指标因子之间的层次结构;
基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重;
基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述多个指标因子之间的层次结构包括:
对所述多个指标因子进行分组,得到三个指标因子集合,每个指标因子集合对应于物理资源、业务配置和可靠性中的一项;
在任一个指标因子集合内,按照指标因子所影响的性能进行分层,将所述性能作为所述性能对应维度的下一层次,将所述性能对应的指标因子作为所述性能的下一层次。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重包括:
获取所述多个指标因子的相对权重;
对于任一个指标因子,将所述指标因子的相对权重与所述层次结构中以所述指标因子为结束点的分支中的指标因子和指标因子组的相对权重进行卷积,得到所述指标因子的权重。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取所述多个指标因子的相对权重包括:
对于所述层次结构中的每个集合,获取所述每个集合的判断矩阵,一个判断矩阵中的每个元素用于指示两个指标因子之间的重要程度比较结果;
基于所述每个集合的判断矩阵,确定所述多个指标因子的相对权重。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数包括:
根据所述多个指标因子的参数值,获取所述多个指标因子对应的分值;
对所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值进行加权求和,得到所述目标网络的网络能力指数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在获取所述多个指标因子的参数值时,获取所述目标网络中不同网络位置的所述多个指标因子的参数值。
7.一种网络能力确定装置,其特征在于,所述装置包括:
确定模块,用于确定目标网络的多个指标因子,所述多个指标因子用于衡量所述目标网络的物理资源、业务配置和可靠性;
层次结构获取模块,用于获取所述多个指标因子之间的层次结构;
权重获取模块,用于基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重;
网络能力指数确定模块,用于基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述权重获取模块包括:
相对权重获取单元,用于获取所述多个指标因子的相对权重;
权重获取单元,用于对于任一个指标因子,将所述指标因子的相对权重与所述层次结构中以所述指标因子为结束点的分支中的指标因子和指标因子组的相对权重进行卷积,得到所述指标因子的权重。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述相对权重获取单元用于:
对于所述层次结构中的每个集合,获取所述每个集合的判断矩阵,一个判断矩阵中的每个元素用于指示两个指标因子之间的重要程度比较结果;
基于所述每个集合的判断矩阵,确定所述多个指标因子的相对权重。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
参数值获取模块,用于在获取所述多个指标因子的参数值时,获取所述目标网络中不同网络位置的所述多个指标因子的参数值。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存储至少一条指令,所述处理器被配置为执行所述存储器所存储的指令,以实现如下述的网络能力确定方法中所执行的步骤:
确定目标网络的多个指标因子,所述多个指标因子用于衡量所述目标网络的物理资源、业务配置和可靠性;
获取所述多个指标因子之间的层次结构;
基于所述层次结构,获取所述多个指标因子的权重;
基于所述多个指标因子的权重以及所述多个指标因子对应的分值,得到所述目标网络的网络能力指数。
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求6中任一项所述的网络能力确定方法中执行的操作。
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