CN110771122A - 使内容传送网络能够处理非预期流量激增的方法和网络节点 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及内容传送网络以及方法和网络节点，所述方法和网络节点使所述内容传送网络能够通过计算和使用对至少一个传送节点的内容的流量预测来处理非预期流量激增。

Description

使内容传送网络能够处理非预期流量激增的方法和网络节点
技术领域
本公开涉及内容传送网络以及使内容传送网络能够处理非预期流量激增的方法和网络节点。
背景技术
内容传送网络或内容分发网络(CDN)10(例如图1中所示的网络)已被开发并且用于满足将不同内容有效传送到最终用户的不断增长的商业需求。由于因特网上的电视(TV)/视频消费(例如，过顶(OTT)内容...)的不断增长，需要进一步发展这种网络。
作为增值网络，CDN 10构建在因特网之上以改进往返时间(RTT)，这意味着向最终用户传送任何类型的内容时的体验质量(QoE)。这种传送主要由3种类型的实体或功能来协调：
-传送节点(DN)70，其是部署在靠近最终用户40的不同位置中的副本或代理服务器，以提供高可用性(HA)和高性能网络；
-控制平面50，用于配置、监视和操作传送节点的网络；
-请求路由器(RR)20，作为关键功能，从不同的角度(邻近性、负载、运行状况、内容亲和性等)，持续计算从不同传送节点到最终用户的传送成本(基于控制平面中的不同因素)。
在CDN中使用两种主要的不同请求路由机制，一种是超文本传输协议(HTTP)，另一种基于域名服务器(DNS)。以下是这些路由机制之间的某些特性奇偶性(featureparities)：
Figure BDA0002325518630000011
Figure BDA0002325518630000021
表1
与DNS-RR相比，HTTP-RR是显式的，HTTP-RR更透明。视频传送(实时、VOD等)更频繁地采用HTTP-RR机制，因为它不仅在特性方面更丰富，而且还在内容传送方面提供更多的控制和效率。
参考图2，使用HTTP-RR机制，RR 20具有两种方法来确定用于服务最终用户请求的最佳DN 70：
-以循环方式，从位于最终用户发起请求的区域处的集群中选择运行正常的DN。
-选择具有粘性的DN，即，优选地基于内容亲和性，选择与先前选择相同的DN，这被称为基于内容的请求路由(CBRR)。
后者更适合于视频点播(VOD)传送，因为它在缓存内容时有效地使用存储。此外，由于VOD流量的性质(即低并发性)，它还可以平滑地伸缩。
当观众规模平稳增长时，实时视频流量也适合于CBRR，这转换为低的初始并发传送和流量。
转到图3，如果存在一组用户S1在传送节点DN1上流传输实时频道C1，则作为应用CBRR算法的结果，来自同一区域的一组新的S2也将被路由到DN1。因为在DN1上已经存在会话，所以任何新请求都将加入当前会话。这消除下一跳DN和/或发端服务器80(图2)上的额外开销。由RR确保这种效率，直到监视检测到资源利用率的增加达到上限阈值，并且触发过载保护。这导致RR成为扩展传送节点，其中将选择第二DN来协助DN1传送C1。应用该扩展原则，直到在网络中没有更多的资源。仅当流量开始减少并且达到下限阈值时，才开始进行缩减。
对于实时快闪事件，例如体育活动(例如足球比赛)、音乐表演、或者某些爆炸新闻，来自监视的反馈通常太迟而无法扩展。在实例t1处，RR已经决定将最终用户路由到当前具有低处理负载的DN1。但是，同时向DN1发送如此大量的用户可能在t2处的节点上产生即时过载。在通过监视服务通知过载之后，RR当然将扩展，并且过载影响将波及到下一个选定传送节点。但是，此时已被分配给过载DN1的最终用户的体验已受到影响：或者由于流传输最低配置(比特率降低)或者忍受很大的延迟，这将最终阻塞(图像质量下降并且可能出现视觉伪影)媒体播放器。
上述情况使得在大事件期间难以将CBRR用于实时频道，因此使得循环选择似乎是更合适的选择。但是，循环将意味着在快闪事件期间跨越区域性集群的所有DN分配相同频道的传送，因此在下一跳和发端服务器上导致更多的流量和会话。
发明内容
提供一种在网络节点中执行的用于提供针对内容传送网络中的传送节点的内容的流量预测的方法。所述方法包括：获得所述传送节点的初始状态并将当前状态设置为所述初始状态；基于所述当前状态，计算针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测；以及向第二网络节点提供针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测。
还提供一种在网络节点中执行的用于处理对内容传送网络中的内容的请求的方法。所述方法包括：从客户机接收对所述内容的所述请求；对于多个传送节点中的至少一个传送节点，获得针对所述内容的流量预测；响应于获得针对所述内容的所述流量预测，选择所述多个传送节点中的一个传送节点以用于向所述客户机提供所述内容；以及向第二网络节点发送与所述请求相关联的元数据。
提供一种流量分析器，用于提供针对内容传送网络中的传送节点的内容的流量预测，所述流量分析器包括处理电路和存储器。所述存储器包含能够由所述处理电路执行的指令，由此所述流量分析器可操作以：获得所述传送节点的初始状态并将当前状态设置为所述初始状态；基于所述当前状态，计算针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测；以及向第二网络节点提供针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测。
提供一种请求路由器，用于处理对内容传送网络中的内容的请求，所述请求路由器包括处理电路和存储器。所述存储器包含能够由所述处理电路执行的指令，由此所述请求路由器可操作以：从客户机接收所述对内容的请求；对于多个传送节点中的至少一个传送节点，获得针对所述内容的流量预测；响应于获得针对所述内容的所述流量预测，选择所述多个传送节点中的一个传送节点以用于向所述客户机提供所述内容；以及向第二网络节点发送与所述请求相关联的元数据。
提供一种内容传送网络，用于向客户机提供内容并且能够处理非预期的流量激增。所述内容传送网络包括至少一个如前所述的流量分析器和至少一个如前所述的请求路由器。所述至少一个请求路由器从所述至少一个流量分析器连续地接收流量预测。
附图说明
图1是CDN高级架构的示意图；
图2是示出CDN中的请求路由器的示意图；
图3是示例问题的示意图；
图4是示出根据一个实施例的由快闪导致的每秒事务(TPS)尖峰的图；
图5是包括流量分析器的示例实施例的示意图；
图6是解决图3中所示的示例性问题的实施例的示意图；
图7是示例实施例的流程图；
图8是备选示例实施例的示意图；
图9是根据一个实施例的由流量分析器执行的方法的流程图；
图10是根据一个实施例的由请求路由器执行的方法的流程图；
图11是根据一个实施例的网络节点的示意图；
图12是其中可以部署流量分析器和请求路由器的某些实施例的云环境的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图描述各种特性和实施例，以将本公开的范围完全传达给本领域的技术人员。
将根据动作或功能序列来描述许多方面。应该认识到，在某些实施例中，某些功能或动作可以由专用电路、由一个或多个处理器执行的程序指令、或者两者的组合来执行。
此外，某些实施例可以部分或完全地以计算机可读载体或载波的形式体现，该计算机可读载体或载波包含一组适当的计算机指令，该组计算机指令将使得处理器执行在此描述的技术。
在某些备选实施例中，功能/动作可以不按动作序列中标注的顺序发生或者同时发生。此外，在某些图中，某些方框、功能或动作可以是可选的，并且可以执行也可以不执行；这些方框、功能或动作通常使用虚线示出。
简言之，对图4中所示的上述问题的解决方案是快速并且智能地检测快闪事件并且处理这些快闪事件，因此最终避免使传送网络过载和影响用户QoE。在该解决方案中，以动态方式使用CBRR以对视频传送产生积极影响。
转向图5，建议利用流量分析器30和分析组件60，在从DN 70收集的现有流量KPI之上添加流量预测服务，其不仅记录新到达RR 20的用户请求的密度，而且还记录其相关的服务提供元数据。这又向RR 20提供了在做出重定向决策之前计算和预测DN中的流量负载的能力。
预测服务的实时性应该补偿KPI收集间隔之间的间隙时间。应该在快闪场景开始时检测快闪场景，从而允许RR以最主动的方式响应，以便针对有效利用CDN资源来优化CBRR。
在RR中引入流量负载预测能力应该有助于RR平稳处理快闪事件，而不损害最终用户流传输体验。
图6示出示例快闪事件，该事件带有对相同频道或内容的10,000个同时请求。基于针对每个DN从不同维度(例如吞吐量、CPU、延迟...)计算的成本，除了基于针对这些新请求的服务提供定义的服务水平而新获得的预测成本之外，对RR进行更好地配备以便更智能地使用CBRR，并且在两个DN之间拆分这10,000个会话。
所建议的解决方案(将在下面更进一步详细地描述)应该不仅有益于CDN的利用，而且还有益于最终用户体验，防止DN由于流量的突然激增而导致资源过载，并且使最终用户免于遭受较差的服务质量。此外，基于DNS-RR的流量(如Web内容)也应该受益于添加到加权循环特性的成本预测。该解决方案应该还允许消除从CBRR回滚到基本循环方法的需求，该回滚增加发端服务器上的负载。
现在将参考图7中所示的示例更详细地描述具有预测路由服务的RR，该示例是控制平面中的整体操作序列的示例，其中在不同组件之间具有交互以便支持快闪或者非预期的流量激增事件。
如前所述，当今的RR 20在无状态模式下操作。RR决策能力基于从DN 70上的过去/正在进行的流量中收集的数据。在此提出的解决方案通过引入以下两个级别的智能，将RR20从被动模式转变为主动模式：机器学习辅助，其处理先前收集的大数据；以及跟踪被重定向到每个DN 70的新流量。通过这种方法，RR具有以下能力：计算正在进行的流量，并且在决定将来自客户机40的传入请求重定向到哪个DN之前预测新的流量负载。
在初始步骤701至715，请求路由器20从不同的节点(即配置(CFG)58、地理/策略52、监视KPI 56、运行状况检查54和流量分析器30)获得信息，并且注册来自这些网络节点的更新。从CFG服务节点58请求和接收的配置数据(步骤701-702)例如可以包括CDN拓扑(网络、DN、IP网格…)和服务提供(实时/视频点播、HDS/HLS…)配置。从地理/策略节点52请求和接收的地理/策略数据(步骤704-705)涉及与互联网协议(IP)地理位置相关的客户机访问策略。从监视节点56请求和接收的监视KPI数据(步骤707-708)例如可以包括诸如每个DN的中央处理单元(CPU)、吞吐量和延迟数据之类的数据。从运行状况检查节点54请求和接收的运行状况检查数据(步骤710-711)涉及对DN的服务可用性(例如网络连接性、端口可达性等)的连续监视。从流量分析器节点30请求和接收的流量数据(步骤713-714)是当流量分析器启动时，预测流量的初始快照的流量形状。然后，RR准备好处理客户机请求(步骤716)。
在步骤717，在CFG服务58中改变配置。在步骤718更新RR，并且在步骤719更新流量分析器30。从CFG节点发送到RR和流量分析器30的更新信息可以包括例如下面针对表2进一步描述的信息。在步骤720，RR处理CFG改变，即更新RR在本地存储的配置信息。这种更新大约每小时发生一次。
在步骤721，改变GeoIP。例如，可以添加新的IP范围。更新RR(步骤722)，并且例如通过将新的IP范围存储在RR的存储器的本地副本中来处理GeoIP变化(步骤723)。这种更新大约每周发生一次。
在步骤724，存在基于DN流量处理的KPI更新。在步骤725将更新信息从监视节点56发送到RR 20，以及在步骤726将更新信息发送到流量分析器30，更新信息可以包括例如下面针对表2进一步描述的信息。这种更新大约基于秒钟发生，并且能够每几秒钟发生一次，例如每十秒钟发生一次。
在步骤727，按照流量负载的网络状况来改变DN运行状况检查。在步骤728，运行状况检查节点54用更新后的DN状态来更新RR 20。这种更新大约基于秒钟发生。在步骤729，RR处理DN状态变化。例如，RR更新DN的黑名单和白名单。使用黑名单和白名单，RR能够将传入用户请求仅重定向到运行正常的DN。
分析节点60运行调度的分析报告(步骤730)，并且相应地大约每分钟更新一次流量分析器(步骤731)。运行分析报告可以包括通过DN测量每秒钟的请求和事务数量，以及测量分组大小和缓存时长(即每个帐户提供的最长存在时间报头值)。分析报告可以基于例如下面针对表2进一步描述的信息。
响应于接收分析报告，流量分析器(TA)30基于提供的流量来计算每个DN的流量成本(步骤732)，以及使用流量成本来更新RR 20。这种更新大约基于毫秒发生。然后，RR 20处理流量成本变化(步骤734至735)。RR基于请求来聚合每个DN的预测流量负载，每个请求具有基于不同维度(例如CPU、带宽和延迟要求)确定的权重(步骤735)。然后，RR评估高分和低分(步骤736)，即RR用于将DN列入黑名单和白名单的上限和下限KPI阈值(带宽、CPU…)，即当DN超过高分时列入黑名单，以及仅当DN低于低分时列入白名单。这将防止对DN的抖动影响。RR基于预测流量来更新它保留的DN黑名单和白名单(步骤737和738)。
此时，RR 20准备好接收新的客户机请求(步骤739)。在图7的示例中，客户机请求用于媒体清单，该媒体清单包括关于诸如mp4片段、质量级别之类的内容的信息。RR通过进行URL转换、帐户、策略、令牌验证、邻近性筛选来处理请求(步骤740)。该步骤基本上是RR针对CDN进行的规范化，以便通过转换URL以使其在CDN中唯一来处理请求，并且通过检查令牌以及基于帐户配置而应用策略来授权访问。然后，RR准备好选择用于服务请求的DN(步骤741)。可以使用CBRR进行DN的选择，但如对于本领域的技术人员显而易见的，还可以使用其它算法。
在步骤742，RR向流量分析器发送请求数据(选定DN、URL、帐户提供信息)。帐户提供可以被定义为保存与服务水平协议相关的特定特性配置的服务画布，例如用于向特定设备(例如
Figure BDA0002325518630000081
设备)进行HLS传送的内容提供者(例如加拿大广播电台)帐户。作为响应，流量分析器基于模型(帐户提供元数据，其包括内容提供者的内容的特征)来预测流量成本(步骤743)，以及基于测量的KPI和预测的流量来聚合每个DN的成本(例如CPU、带宽和延迟成本)(步骤744)。
在步骤745，RR向客户机发送临时重定向，以及在步骤746，客户机请求从节点DN1获得媒体清单。
在步骤747至752，DN处理请求，其中在步骤748，它检查清单是否在本地缓存，在步骤749，DN进行URL转换(从外部路径到指向CDN的内部路径)，在步骤750，RR向发端服务器80发送对媒体清单的HTTP请求，以及在步骤752，RR接收到具有清单的响应。在步骤753，DN向客户机发送清单。然后，客户机可以开始播放所请求的内容。
图8示出流量分析器功能可如何协同操作，即多个流量分析器节点一起工作。虚线101-110示出节点之间的数据流并且对应于先前解释的数据流。例如，分析节点60向流量分析器馈送101、102分析报告。流量分析器30可以向第二(可能是冗余的)流量分析器30提供数据110。请求路由器向流量分析器发送请求数据106、107，以及流量分析器向RR 20提供流量预测108、109。运行状况检查节点54向RR 20提供数据112，以及KPI监视节点56向TA 30和RR 20提供KPI数据103、104、105。
为了确保RR 20中的快速处理速度，由TA 30预测的数据应该持久存储在存储器中并且应该可供瞬时取回。因此，在一个实施例中，建议具有协同操作的两个TA 30。两个TA都可以注册来自KPI监视器56的已接收更新以及来自所有RR的重定向请求数据(参见图7的步骤742)。如果一个TA出现故障，则另一个TA将保持信息流动，并且向所有活动RR和故障TA(当它恢复启用时)提供最新数据。
现在解释流量分析器互操作。TA可以使其流量预测基于来自不同组件的输入：
-CFG：其提供帐户提供(AO)的某种程度静态的元数据；
-KPI监视器：其提供从所有运行的DN收集的KPI度量；
-分析：关于针对每个AO和DN构建的用户流量的机器学习和预测数据；以及
-RR：新近重定向的客户机请求。
在整个操作过程中，RR和TA将连续地彼此交换反馈数据：
-在每个HTTP重定向中，RR用客户机动态数据来更新TA：该请求被重定向到哪个DN，向该客户机提供的服务是什么，客户机要流传输的视频是什么等；
-通过聚合不断从所有RR推送的用户数据，并且在周期性更新的KPI和分析之上对它们进行规范化，TA将能够鸟瞰整个数据平面。然后，将这种有价值的信息反馈到所有RR以进行实时流量重定向。
TA更新时的流量更新频率可以计算如下：
fTA＝1000/(RRR/RDN)
其中：
RRR：每个RR的TPS
RDN：每个DN的TPS
fTA：TA发布的频率(毫秒)
对于文档的其余部分，将假设fTA具有值50毫秒，但当然该值可以不同。
TA中的预测函数基于公式，该公式具有在不同时间间隔来自四个不同组件的静态输入、动态输入、测量输入以及预测输入的组合，如前所述：
Figure BDA0002325518630000101
表2
使用例如在表2中列举的输入，TA可以使用以下公式来预测DN中的流量负载：
FTA＝Fao(S,D,P)+Fdn(M,P)
其中：
FTA：流量分析器函数
Fao：帐户提供函数
Fdn：传送节点函数
S：静态KPI
D：动态KPI
M：测量KPI
P：预测KPI
在一个示例实施例中，不同的KPI可以被定义和/或具有例如以下值：
S，静态KPI：AccountOfferingID＝123，ContentType＝HSS，ServiceType＝实时，CachingType＝存储器。
D，动态KPI：AccountOfferingID＝123，URLparth＝/channel1/qualitylevel…，SelectedDN＝DN1。
P，预测KPI：AccountOfferingID＝123，SelectedDN＝DN1，AvgSize＝1612345，TPS＝600。
M，测量KPI：SelectedDN＝DN1，CPU＝45，吞吐量＝4123456789，延迟＝123。
帐户提供函数可以被定义为：((a/AvgSize)+(b/ContentType)+(c/ServiceType)+(d/CachingType))，其中：a+b+c+d＝100％。
传送节点函数可以被定义为：(CPU/TPS；吞吐量/TPS)，其中CPU成本＝CPU/TPS，吞吐量成本＝吞吐量/TPS；成本指CPU成本和吞吐量成本两者。
当然，在其它实施例中，如对于本领域的技术人员显而易见的，可以根据系统设计和需求来不同地定义函数。
转到图9，示出一种在网络节点中执行的用于提供针对内容传送网络中的传送节点的内容的流量预测的方法。该方法包括：获得传送节点的初始状态并将当前状态设置为初始状态(步骤901)；基于当前状态，计算针对传送节点的内容的流量预测(步骤910)；以及向第二网络节点提供针对传送节点的内容的流量预测。
在该方法中，获得传送节点的初始状态可以包括：从对应的流量分析器获得配置(步骤903)、性能指标(步骤904)、以及分析报告(步骤905)；以及订阅来自对应的流量分析器的配置更新、性能指标更新、以及分析报告更新(步骤906-908)。
在该方法中，获得传送节点的初始状态可以包括：分别从配置节点、监视节点以及分析节点获得配置、性能指标以及分析报告；以及订阅分别来自配置节点、监视节点以及分析节点的配置更新、性能指标更新以及分析报告更新(步骤906-908)。
获得初始状态可以包括：获得多个传送节点的初始状态。
流量预测可以是根据静态帐户提供、动态帐户提供、预测的帐户提供以及在传送节点处所测量和预测的流量。
在该方法中，提供针对内容的流量预测可以包括：提供针对多个传送节点的流量预测，流量预测可以提供给请求路由器(步骤911)。
流量预测可以提供给多个请求路由器。
该方法可以进一步包括：接收配置更新、性能指标更新以及分析报告更新(步骤915和917)，以及更新当前状态(步骤916和918)。
当前状态可以进一步包括流量状态，该方法可以进一步包括：从请求路由器接收重定向请求更新(步骤919)；以及用与重定向请求相关的信息来更新流量状态(步骤920)。
性能指标更新可以大约每秒钟发生一次，或者可以备选地每十秒钟发生一次(步骤912)，分析报告更新可以大约每五分钟发生一次(步骤913)。重定向请求更新可以连续地发生(步骤914)。流量状态可以存储在流量表中。循环执行步骤910至920，并且可以例如每50毫秒执行一次步骤909和921(步骤922)。
转到图10，示出一种在网络节点中执行的用于处理对内容传送网络中的内容的请求的方法。该方法包括：从客户机接收对内容的请求(步骤1015)；对于多个传送节点中的至少一个传送节点，获得针对内容的流量预测(步骤1013)；响应于获得针对内容的流量预测，选择多个传送节点中的一个传送节点以用于向客户机提供内容(步骤1022)；以及向第二网络节点发送与请求相关联的元数据(步骤1024)。
该方法可以进一步包括：针对多个传送节点，订阅运行状况检查服务，订阅性能指标更新，以及订阅流量预测更新(步骤1001、1002和1003)。
该方法可以进一步包括：接收和存储性能指标(步骤1008和1009)；以及根据性能指标来更新传送节点黑名单(步骤1010)。
该方法可以进一步包括：从运行状况检查服务接收服务状态(步骤1011)；以及根据服务状态来更新传送节点黑名单(步骤1012)。
该方法可以进一步包括：在从流量分析器接收流量预测的步骤(步骤1013)之后，根据流量预测来更新传送节点黑名单(步骤1014)。
网络节点可以是请求路由器，第二传送节点可以是流量分析器。可以大约每十秒钟接收一次性能指标(步骤1005)。可以大约每秒钟接收一次服务状态(步骤1006)。可以连续地接收流量预测(步骤1007)。
在该方法中，选择传送节点可以进一步包括：访问策略验证(步骤1016)，基于客户机邻近性来定位传送节点集群(步骤1017)；如果传送节点在传送节点黑名单中列出，则从集群中丢弃所述传送节点(步骤1019至1020)；应用基于内容的请求路由算法来选择传送节点(步骤1021)；以及将来自客户机的请求重定向到选定传送节点(步骤1023)。步骤1005至1024循环执行(步骤1004)。
参考图11，其示出网络节点的基本组件，示出流量分析器30，其用于提供针对内容传送网络10中的传送节点70的内容的流量预测。流量分析器30包括处理电路1100和存储器1110。存储器1110包含能够由处理电路1100执行的指令，由此流量分析器30可操作以执行前述方法，包括：获得传送节点的初始状态并将当前状态设置为初始状态；基于当前状态，计算针对传送节点的内容的流量预测；以及向第二网络节点提供针对传送节点的内容的流量预测。
仍然参考图11，其示出网络节点的基本组件，备选地，示出请求路由器20，其用于处理对内容传送网络10中的内容的请求。请求路由器包括处理电路1100和存储器1110，存储器1110包含能够由处理电路1100执行的指令，由此请求路由器20可操作以执行前述方法，包括：从客户机接收对内容的请求；对于多个传送节点70中的至少一个传送节点，获得针对内容的流量预测；响应于获得针对内容的流量预测，选择多个传送节点中的一个传送节点以用于向客户机提供内容；以及向第二网络节点发送与请求相关联的元数据。
图11示出网络节点的组件。在某些实施例中，流量分析器30或请求路由器20采取包括处理电路1100、存储器1110以及收发机1120的物理网络节点的形式。
图11是适合于实现在此公开的实施例的各方面的网络节点(例如TA30或RR 20)的框图。该网络节点包括通信接口1120，其也可以被称为收发机。通信接口1120通常包括模拟和/或数字组件，其用于来往于网络节点的无线覆盖区域内的移动设备而发送和接收通信，以及直接或经由内容传送网络来往于其它网络节点而发送和接收通信。本领域的技术人员将理解，网络节点的框图必然省略对于完整理解本公开不是必需的许多特性。
尽管未示出网络节点的所有细节，但网络节点包括一个或数个通用或专用处理器或处理电路1100、或者其它微处理器，它们使用合适的软件编程指令和/或固件编程以执行在此描述的网络节点的部分或全部功能。此外或备选地，网络节点可以包括各种数字硬件块(例如，一个或多个专用集成电路(ASIC)、一个或多个现成的数字或模拟硬件组件、或者其组合)(未示出)，它们被配置为执行在此描述的网络节点的部分或全部功能。处理电路1100可以使用存储器1110(例如随机存取存储器(RAM))来存储数据和编程指令，这些数据和编程指令当由处理电路1100执行时实现在此描述的全部或部分功能。网络节点还可以包括一个或多个存储介质(未示出)，它们用于存储实现在此描述的功能必需和/或合适的数据，以及用于存储编程指令，这些编程指令当在处理电路1100上执行时实现在此描述的全部或部分功能。本公开的一个实施例可以被实现为存储在计算机可读存储介质上的计算机程序产品，该计算机程序产品包括编程指令，这些编程指令被配置为使得处理电路1100执行在此描述的步骤。
再次参考图5，提供一种内容传送网络，其用于向客户机提供内容并且能够处理非预期流量激增。内容传送网络包括至少一个如前所述的流量分析器30和至少一个如前所述的请求路由器20，其中至少一个请求路由器从至少一个流量分析器连续地接收流量预测。
转到图12，提供示出虚拟化环境1200的示意框图，其中可以虚拟化由某些实施例实现的功能。如在此使用的，虚拟化可以应用于流量分析器或请求路由器，并且涉及一种实施方式，其中至少一部分功能被实现为一个或多个虚拟组件(例如，经由在一个或多个网络中的一个或多个物理处理节点上执行的一个或多个应用、组件、功能、虚拟机)。
在某些实施例中，在此描述的部分或全部功能可以被实现为由一个或多个虚拟机执行的虚拟组件，这些虚拟机在由一个或多个硬件节点1230托管的一个或多个虚拟环境1200中实现。此外，在某些实施例中，网络节点可以被完全虚拟化。
这些功能可以由一个或多个应用1220(它们可以备选地被称为软件实例、虚拟设备、网络功能、虚拟节点、虚拟网络功能等)来实现，这些应用1220可操作以实现根据某些实施例的某些方法的步骤。应用1220在虚拟化环境1200中运行，虚拟化环境1200提供包括处理电路1260和存储器1290的硬件1230。存储器1290包含能够由处理电路1260执行的指令1295，由此应用1220可操作以提供在此公开的任何相关特性、优势和/或功能。
虚拟化环境1200包括通用或专用网络硬件设备1230，这些通用或专用网络硬件设备1230包括一组一个或多个处理器或处理电路1260，这些处理器或处理电路1260可以是商用现成(COTS)处理器、专用集成电路(ASIC)、或者任何其它类型的处理电路，包括数字或模拟硬件组件或专用处理器。每个硬件设备可以包括存储器1290-1，其可以是用于临时存储由处理电路1260执行的指令1295或软件的非持久性存储器。每个硬件设备可以包括一个或多个网络接口控制器1270(NIC)(也被称为网络接口卡)，其包括物理网络接口1280。每个硬件设备还可以包括非瞬时性、持久性机器可读存储介质1290-2，其中存储可由处理电路1260执行的软件1295和/或指令。软件1295可以包括任何类型的软件，包括用于实例化一个或多个虚拟化层1250(也被称为系统管理程序)的软件、用于执行虚拟机1240的软件、以及允许执行在此针对某些实施例描述的功能的软件。
虚拟机1240包括虚拟处理、虚拟存储器、虚拟网络或接口以及虚拟存储，并且可以由对应的虚拟化层1250或系统管理程序运行。虚拟设备1220的实例的不同实施例可以在一个或多个虚拟机1240上实现，并且可以以不同的方式来产生实施方式。
在操作期间，处理电路1260执行软件1295以实例化系统管理程序或虚拟化层1250，虚拟化层1250有时可以被称为虚拟机监视器(VMM)。虚拟化层1250可以呈现虚拟操作平台，该虚拟操作平台对于虚拟机1240而言看起来像网络硬件。
如图12中所示，硬件1230可以是具有通用或特定组件的独立网络节点。硬件1230可以包括天线12225，并且可以经由虚拟化来实现某些功能。备选地，硬件1230可以是更大硬件集群(例如在数据中心或客户端设备(CPE)中)的一部分，在该硬件集群中，许多硬件节点一起工作并且经由管理和协调(MANO)12100进行管理。其中MANO 12100监视应用1220的生命周期管理。
在某些上下文中，硬件的虚拟化被称为网络功能虚拟化(NFV)。NFV可以用于将许多网络设备类型整合到行业标准大容量服务器硬件、物理交换机、以及物理存储装置中，这些设备可以位于数据中心以及客户端设备中。
在NFV的上下文中，虚拟机1240是物理机的软件实现，该物理机运行程序，犹如这些程序在非虚拟化物理机上执行。每个虚拟机1240、以及执行该虚拟机的硬件1230的那部分(无论是专用于该虚拟机的硬件和/或由该虚拟机与其它虚拟机1240共享的硬件)形成单独的虚拟网络元件(VNE)。
仍然在NFV的上下文中，虚拟网络功能(VNF)负责处理在硬件网络基础架构1230上的一个或多个虚拟机1240中运行的特定网络功能，并且对应于图12中的应用1220。
在某些实施例中，一个或多个无线电单元12200可以耦合到一个或多个天线12225，每个无线电单元12200包括一个或多个发射机12220和一个或多个接收机12210。无线电单元12200可以经由一个或多个适当的网络接口直接与硬件节点1230通信，并且可以与虚拟组件结合使用以向虚拟节点提供无线电能力，例如无线电接入节点或基站。
在某些实施例中，可以使用控制系统12230来实现某些信令，该控制系统12230可以备选地用于硬件节点1230与无线电单元12200之间的通信。
受益于在前面描述和关联附图中提供的教导，本领域的技术人员将想到修改和其它实施例。因此，要理解，修改和其它实施例(例如上述实施例的那些形式之外的特定形式)旨在包括在本公开的范围内。描述的实施例仅是说明性的，并且无论如何不应被视为限制性的。所寻求的范围由所附权利要求给出，而不是由先前描述给出，并且落入权利要求范围内的所有变化和等效物都旨在包含在其中。尽管在此可以采用特定术语，但它们仅用于一般和描述性的意义，而不是为了限制的目的。

Claims (25)

1.一种在网络节点中执行的用于提供针对内容传送网络中的传送节点的内容的流量预测的方法，所述方法包括：
-获得所述传送节点的初始状态并将当前状态设置为所述初始状态；
-基于所述当前状态，计算针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测；以及
-向第二网络节点提供针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述传送节点的所述初始状态包括：
-从对应的流量分析器获得配置、性能指标以及分析报告；以及
-订阅来自所述对应的流量分析器的配置更新、性能指标更新以及分析报告更新。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述传送节点的所述初始状态包括：
-分别从配置节点、监视节点以及分析节点获得配置、性能指标以及分析报告；以及
-订阅分别来自所述配置节点、所述监视节点以及所述分析节点的配置更新、性能指标更新以及分析报告更新。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述初始状态包括：获得多个传送节点的所述初始状态。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述流量预测是根据静态帐户提供、动态帐户提供、预测的帐户提供以及在所述传送节点处所测量和预测的流量。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，提供所述内容的所述流量预测包括：提供针对所述多个传送节点的所述流量预测，其中，所述流量预测被提供给请求路由器。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述流量预测被提供给多个请求路由器。
8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：接收配置更新、性能指标更新以及分析报告更新，以及更新所述当前状态。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述当前状态进一步包括流量状态，其中，所述方法进一步包括：
-从所述请求路由器接收重定向请求更新；以及
-用与所述重定向请求相关的信息来更新所述流量状态。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述性能指标更新大约每秒钟发生一次，所述分析报告更新大约每五分钟发生一次。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述重定向请求更新连续地发生。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述流量状态存储在流量表中。
13.一种在网络节点中执行的用于处理对内容传送网络中的内容的请求的方法，所述方法包括：
-从客户机接收对所述内容的所述请求；
-对于多个传送节点中的至少一个传送节点，获得针对所述内容的流量预测；
-响应于获得针对所述内容的所述流量预测，选择所述多个传送节点中的一个传送节点以用于向所述客户机提供所述内容；以及
-向第二网络节点发送与所述请求相关联的元数据。
14.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：针对所述多个传送节点，订阅运行状况检查服务，订阅性能指标更新，以及订阅流量预测更新。
15.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：
-接收和存储性能指标；以及
-根据所述性能指标来更新传送节点黑名单。
16.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：
-从所述运行状况检查服务接收服务状态；以及
-根据所述服务状态来更新传送节点黑名单。
17.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：在从流量分析器接收所述流量预测之后：
-根据所述流量预测来更新传送节点黑名单。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，所述网络节点是请求路由器，所述第二网络节点是流量分析器。
19.根据权利要求15所述的方法，其中，大约每十秒钟接收一次所述性能指标。
20.根据权利要求16所述的方法，其中，大约每秒钟接收一次所述服务状态。
21.根据权利要求17所述的方法，其中，连续地接收流量预测。
22.根据权利要求13所述的方法，其中，选择所述传送节点进一步包括：
-基于客户机邻近性来定位传送节点集群；
-如果传送节点在传送节点黑名单中列出，则从所述传送节点集群中丢弃所述传送节点；
-应用基于内容的请求路由算法来选择所述传送节点；以及
-将来自所述客户机的所述请求重定向到所选择的传送节点。
23.一种流量分析器，用于提供针对内容传送网络中的传送节点的内容的流量预测，所述流量分析器包括处理电路和存储器，所述存储器包含能够由所述处理电路执行的指令，由此所述流量分析器可操作以：
-获得所述传送节点的初始状态并将当前状态设置为所述初始状态；
-基于所述当前状态，计算针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测；以及
-向第二网络节点提供针对所述传送节点的所述内容的所述流量预测。
24.一种请求路由器，用于处理对内容传送网络中的内容的请求，所述请求路由器包括处理电路和存储器，所述存储器包含能够由所述处理电路执行的指令，由此所述请求路由器可操作以：
-从客户机接收所述对内容的请求；
-对于多个传送节点中的至少一个传送节点，获得针对所述内容的流量预测；
-响应于获得针对所述内容的所述流量预测，选择所述多个传送节点中的一个传送节点以用于向所述客户机提供所述内容；以及
-向第二网络节点发送与所述请求相关联的元数据。
25.一种内容传送网络，用于向客户机提供内容并且能够处理非预期的流量激增，所述内容传送网络包括：
-至少一个根据权利要求23所述的流量分析器；以及
-至少一个根据权利要求24所述的请求路由器，其中，所述至少一个请求路由器从所述至少一个流量分析器连续地接收流量预测。
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