CN110505085B - 一种网络插件适配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种网络插件适配方法及装置，通过分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

Description

一种网络插件适配方法及装置

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体为涉及一种网络插件适配方法及装置。

背景技术

随着科学技术的进步，大数据在信息化中起着作用越来越显著，例如：大数据应用于容器云场景下，大数据在容器云场景下运算时，受到了网络性能的局限，因此，通过人工选取网络插件，提高大数据在容器云场景下计算的网络性能。

但是，在大数据在容器云场景下运算下，通过人工选择网络插件，不利于大数据运算效率的提高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种网络插件适配方法及装置，用于解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题。技术方案如下：

本发明提供一种网络插件适配方法，所述方法包括：

分析当前网络域，获得所述当前网络域的网络分析结果；

基于所述网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型；

基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

优选的，所述分析当前网络域，获得所述当前网络域的网络分析结果，包括：

基于所述当前网络域中的网络设备，分析所述当前网络域的网络流量；

获得所述当前网络域的网络模式，以及所述网络模式对应的网络状态。

优选的，所述基于所述网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，包括：

基于所述当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构；

对确定的所述网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。

优选的，基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件，包括：

确定所述待分析的网络插件；

基于所述网络模型对所述待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

优选的，所述方法还包括：

基于所述最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

本发明还提供一种网络插件适配装置，所述装置包括：

第一分析模块，用于分析当前网络域，获得所述当前网络域的网络分析结果；

可视化处理模块，用于基于所述网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型；

第二分析模块，用于基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

优选的，所述第一分析模块，包括：

第一分析单元，用于基于所述当前网络域中的网络设备，分析所述当前网络域的网络流量；

获得单元，用于获得所述当前网络域的网络模式，以及所述网络模式对应的网络状态。

优选的，所述可视化处理模块，包括：

第一确定单元，用于基于所述当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构；

可视化处理单元，用于对确定的所述网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。

优选的，所述第二分析模块，包括：

第二确定单元，用于确定所述待分析的网络插件；

第二分析单元，用于基于所述网络模型对所述待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

优选的，所述装置还包括：

配置模块，用于基于所述最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

与现有技术相比，本发明提供的上述技术方案具有如下优点：

分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种网络插件适配方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种获得与网络模型最优适配的网络插件的流程图；

图5是本发明实施例提供的另一种网络插件适配方法的流程图；

图6是本发明实施例提供的一种网络插件适配装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种网络插件适配方法及装置，用于解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，示出了本发明实施例提供的一种网络插件适配方法，该方法包括以下步骤：

S101:分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果。

在S101中，网络域是一个有安全边界的计算机集合，在同一个网络域中的计算机，计算机与计算机之间已经建立了信任关系，在该网络域内访问其他机器，不再需要被访问机器的许可。即，域是一个网络应用的范围，在这个范围内的用户有一定的访问权限访问网络内的用户或者主机，而不在域中的用户会受到域权限的控制而不能访问一些东西，提升了局域网安全性。

在执行S101的过程中，通过对当前网络域的分析，其中，主要是对当前网络域中的网络基础设施进行分析，网络基础设施包括但不限于：网络传输介质和网络传输设备。

其中，网络传输介质是网络中发送方与接收方之间的物理通路，它对网络的数据通信具有一定的影响。常用的传输介质有：双绞线、同轴电缆、光纤和无线传输媒介。

网络传输设备包括但不限于中继器、网桥、路由器、网关、防火墙、交换机等设备。

进一步，通过对网络传输介质和网络传输设备的分析，可获得当前网络域的网络分析结果，即在复杂的网络信息中提取有用的信息。

例如：通过分析可获得当前网络域中有几层网络、网络状况等。

需要说明的是，对当前复杂网络域的分析，是自适应的去分析而不是通过人为的去分析。

S102:基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型。

在S102中，网络拓扑结构是指用传输媒体互连各种设备的物理布局，即把网络中的计算机等设备连接起来。拓扑图给出网络服务器、工作站的网络配置和相互间的连接。网络的拓扑结构有很多种，主要有星型结构、环型结构、总线结构、分布式结构、树型结构、网状结构、蜂窝状结构等，不同的网络拓扑结构有不同的优缺点，具体的可根据实际情况选用合适的网络拓扑结构。

对网络拓扑结构可视化处理，指的是能够清晰地以及直观的展示当前网络域的网络拓扑结构。

在执行S102的过程中，基于当前网络域的网络分析结果，可以将网络的结构及网络节点属性等各方面信息精确、直观、清晰地展现出来，以便用户能够清晰地、明了地了解整个网络的运转状况，有效的降低网络分析人员的负担。

在一种大数据的容器云场景中，容器云场景下大数据的实时处理对网络要求非常严格，只有了解当前网络的情况，才能对应的改善当前的网络环境，使得在容器云场景下大数据提高实时处理的效率。

S103:基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。

在S103中，不同的网络插件在网络环境中具备不同的功能，目前提供的网络插件目前分成三类：main、meta和ipam。其中，main主要是用于实现某种特定网络功能的插件；meta本身并不会提供具体的网络功能，它会调用其他插件，或者单纯是为了测试；ipam为分配IP地址的插件。

在执行S103的过程中，基于可视化网络拓扑结构的网络模型，对多个网络插件进行分析，主要是分析各个网络插件的性能是否良好、以及网络插件是否可应用于当前网络域中等，最后在多个网络插件中选出最优适配的网络插件，应用于当前网络域中。

例如：目前有3个网络插件中，在获得可视化网络拓扑结构的网络模型后，需要对这3个网络插件进行分析，在对每个网络插件分析后，得到网络插件1是最适合当前网络域的，然后选取该网络插件1作为改善当前网络域的网络插件。

需要说明的是，如何对当前网络插件进行分析，具体的分析网络插件的哪方面，最后选出最优适配的网络插件，可根据实际情况进行设定。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配方法可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

基于上述本发明实施例图1公开的网络插件适配方法，图1示出的S101:分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果的具体实现过程，如图2所示，主要包括：

S201:基于当前网络域中的网络设备，分析当前网络域的网络流量。

在执行S201的过程中，通过抓包、粘包/拆包、收发端点，对当前网络域的网络流量进行分析，获得当前网络域的网络模式。

其中，抓包(packet capture)就是将网络传输发送与接收的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作，也用来检查网络安全，进一步的，抓包也经常被用来进行数据截取等；粘包指的是在TCP协议中，发送方发送的若干包数据到接收方接收时粘成一包，从接收缓冲区看，后一包数据的头紧接着前一包数据的尾，而拆包指的是，对数据进行解析，转化成接收方能识别的数据。通过以上步骤实现对当前网络域中的网络流量情况的分析。

需要说明的是，具体的通过分析当前网络流量情况，包括但不限于抓包、粘包/拆包和收发端点。

S202:获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。

在执行S202的过程中，通过分析当前网络域的网络流量情况，获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。其中，网络模式指的是，该网络域中的网络层数是二层网络，还是三层网络等。而网络状态指的是二层网络、三层网络是千兆网，还是万兆网，网络传输是通过光纤传输的等等。

需要说明的是，包括但不限获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配方法可知，基于当前网络域中的网络设备，分析当前网络域的网络流量，获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。为实现自动选取最优适配的网络插件提供了保障。

基于上述本发明实施例图1公开的网络插件适配方法，图1示出的S102:基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型的具体实现过程，如图3所示，主要包括：

S301:基于当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构。

在执行S301的过程中，获得当前网络域的网络模式之后，基于该网络模式，就能确定当前网络域中的整个网络结构是什么类型的。如该网络域的网络拓扑结构为：星型结构、环型结构、总线结构、分布式结构、树型结构、网状结构、蜂窝状结构中的任一网络结构。

需要说明的是，确定网络拓扑结果可以了解当前的网络运行状态、判断网络拥塞、定位网络瓶颈、发现网络故障并分析发生的原因和位置，从而实现对整个网络的运行状态进行及时有效的监测和控制。

S302:对确定的网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。

在执行S302的过程中，在确定当前网络域的网络拓扑结构之后，需要对该网络拓扑结构进行可视化处理，其中，可视化是一种通过交互式可视化界面来辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术，将数据中各种抽象的信息转化为图形信息，并通过各种图形交互技术，使人们加深对信息的理解和认识。

在对确定的网络拓扑结构进行可视化处理之后，可将网络节点的连接关系以点和线等构成的图形图像进行呈现，能够清晰、直观地反映网络运行状况，辅助人们对网络节点、链路等各方面进行评估、预测和分析，有效地认识和了解网络内部信息、规律和变化。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配方法可知，基于当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构，对确定的网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。实现了图形化各个网络节点的连接关系，使得该网络拓扑结构能以一种的简单明了的方式呈现出来。

基于上述本发明实施例图1公开的网络插件适配方法，图1示出的S103：基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件的具体实现过程，如图4所示，主要包括：

S401:确定待分析的网络插件。

执行S401的过程中，在没有对网络插件进行分析之前，需要确定待分析的网络插件，如可以人为的选出需要进行分析的待分析网络插件，这样可以避免浪费计算分析资源。

需要说明的是，确定待分析的网络插件，为分析最优适配的网络插件提高了效率。

S402:基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。

在执行S402的过程中，基于网络模型，对确定的待分析的网络插件进行分析，即对网络模型进行分析，自适应的适配确定的待分析网络插件。

例如：确定的待分析网络插件为Flannel、Weave和Calico，通过分析网络模型，自适应的将Flannel、Weave和Calico网络插件与网络模型进行适配，最后选出最优适配的网络插件，在适配的过程中，分析获得Flannel网络插件和该网络模型是最优适配的，然后将该Flannel网络插件应用于该网络域中。

需要说明的是，以上例举的网络插件Flannel、Weave和Calico仅仅作为举例说明，包括但不限于Flannel、Weave和Calico等网络插件。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配方法可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

基于上述本发明实施例公开的网络插件适配方法，如图5所示，为本发明实施例提供的另一种网络插件适配方法，主要包括：

S501:分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果。

S502:基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型。

S503:基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。

S501至S503的执行原理和上述S101至S103的一致，这里不再进行赘述。

S504:基于最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

在执行S504的过程中，大数据在容器云场景下，在获得最优适配的网络插件后，在输入面板上根据获得的网络模式以及网络模式对应的网络状态，配置可视化的网络。最后改善当前的大数据环境。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配方法可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

基于上述本发明实施例公开的一种网络插件适配方法，本发明实施例还对应公开一种网络插件适配装置，如图6所示，为本发明实施例提供的一种的网络插件适配装置的结构示意图，主要包括：第一分析模块60、可视化处理模块61和第二分析模块62。

第一分析模块60，用于分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果。

可视化处理模块61，用于基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型。

第二分析模块62，用于基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配装置可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

在本发明装置实施例中，第一分析模块60的一种可选结构为：第一分析模块60包括第一分析单元和获得单元。

第一分析单元，用于基于当前网络域中的网络设备，分析当前网络域的网络流量。

获得单元，用于获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配装置可知，基于当前网络域中的网络设备，分析当前网络域的网络流量，获得当前网络域的网络模式，以及网络模式对应的网络状态。为实现自动选取最优适配的网络插件提供了保障。

在本发明装置实施例中，可视化处理模块61的一种可选结构为：可视化处理模块61包括第一确定单元和可视化处理单元。

第一确定单元，用于基于当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构。

可视化处理单元，用于对确定的网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配装置可知，基于当前网络域的网络模式，确定网络拓扑结构，对确定的网络拓扑结构进行可视化处理，获得可视化后的网络拓扑结构。实现了图形化各个网络节点的连接关系，使得该网络拓扑结构能以一种的简单明了的方式呈现出来。

在本发明装置实施例中，第二分析模块62的一种可选结构为：第二分析模块62包括第二确定单元和第二分析单元。

第二确定单元，用于确定待分析的网络插件。

第二分析单元，用于基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配装置可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

基于上述本发明实施例公开的网络插件适配装置，该装置还包括：配置模块。

配置模块，用于基于最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

根据上述本发明实施例公开的网络插件适配装置可知，分析当前网络域，获得当前网络域的网络分析结果，基于网络分析结果，对当前网络域进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型，基于网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与网络模型最优适配的网络插件。解决大数据在容器云场景下运算时，自动选取最优适配的网络插件，提高网络性能的问题，提高了大数据在当前网络中的运算效率。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种网络插件适配方法，其特征在于，所述方法包括：

基于当前网络域中的网络设备，对所述当前网络域中的网络基础设施进行分析，分析所述当前网络域的网络流量，所述网络基础设施包括：网络传输介质和网络传输设备；

获得所述当前网络域的网络模式，以及所述网络模式对应的网络状态；所述网络模式至少指示所述当前网络域的网络层数，所述网络状态至少指示所述当前网络域的传输带宽；

基于所述当前网络域的所述网络模式和所述网络状态，确定网络拓扑结构；

对确定的所述网络拓扑结构进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型；

基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件，包括：

确定所述待分析的网络插件；

基于所述网络模型对所述待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

4.一种网络插件适配装置，其特征在于，所述装置包括：

第一分析模块，用于基于当前网络域中的网络设备，对所述当前网络域中的网络基础设施进行分析，分析所述当前网络域的网络流量，所述网络基础设施包括：网络传输介质和网络传输设备；

获得单元，用于获得所述当前网络域的网络模式，以及所述网络模式对应的网络状态；所述网络模式至少指示所述当前网络域的网络层数，所述网络状态至少指示所述当前网络域的传输带宽；

可视化处理模块，包括：

第一确定单元，用于基于所述当前网络域的所述网络模式和所述网络状态，确定网络拓扑结构；

可视化处理单元，用于对确定的所述网络拓扑结构进行可视化处理，获得具有可视化网络拓扑结构的网络模型；

第二分析模块，用于基于所述网络模型对待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第二分析模块，包括：

第二确定单元，用于确定所述待分析的网络插件；

第二分析单元，用于基于所述网络模型对所述待分析的网络插件进行适配分析，获得与所述网络模型最优适配的网络插件。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

配置模块，用于基于所述最优适配的网络插件，在输入面板上配置可视化的网络拓扑结构。

Images