CN110932995A - 一种QoS队列调度实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种QoS队列调度实现方法，该方法包括：在网络内部配置区分服务和队列调度算法的路由器上获得数据流样本；将数据流样本分成训练和验证样本集；将训练样本集输入Softmax回归模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证该模型；在性能较低的路由器上获取数据流参数，输入模型分类器中，获得数据流的优先级队列类别；根据优先级队列类别，在性能较低的路由器上采用访问控制列表技术，实现队列调度方法。本发明通过构建Softmax回归模型，避免了性能较低的路由器上高优先级业务流时延增大、效率降低的可能，同时可提高业务流查找对应优先级的速度。

Description

一种QoS队列调度实现方法
技术领域
本发明涉及计算机网络服务质量的拥塞控制领域，尤其涉及一种QoS队列调度实现方法。
背景技术
为提高计算机网络的服务质量，最常使用的是区分服务(DiffServ)模型。该模型一般在网络的边缘对于不同的业务流配置不同的优先级(IP Precedence)或者是采用区分服务代码点(DSCP)区分不同的业务；在网络的内部在路由器上开启区分服务模型，配置流量整形、流量监管、排队调度技术等，从而为高优先级的业务提供更好的服务。但该方式对于网络内部的路由器性能要求较高，早期投入使用的路由器经常很难达到要求，又不能全部更换。不能配置区分服务的路由器采用尽力而为(FIFO)的服务模型，对于每种业务都是先入先出，从而对高优先级业务流形成瓶颈，影响服务质量。
另外，常用的排队调度算法包括优先级队列(PQ)、自定义队列(CQ)或者加权公平队列(WFQ)等，都需要根据不同业务的优先级配置到对应的不同队列中，比如自定义队列，会把语音实时通信业务流对应到队列0里，优先调度。但是对于性能较低的路由器，不能够配置区分服务模型，也就无法根据业务流优先级配置相应的队列。现有的技术实现不同数据流的优先级排队也是一个需要解决的问题。
可见，现有技术中的性能较低的路由器无法提供区分服务的问题。
上述缺陷是本领域技术人员期望克服的。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种QoS队列调度实现方法，解决现有技术中的性能较低的路由器无法提供区分服务的问题。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
本发明一实施例提供一种QoS队列调度实现方法，具体步骤包括：
步骤1，在网络内部配置区分服务和队列调度算法的路由器上获得并预处理数据流，获得数据流样本；
步骤2，将步骤1的数据流样本划分成训练样本集和验证样本集；
步骤3，将步骤2中的训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证模型分类器；
步骤4，在性能较低的路由器上获取数据流参数，输入步骤3训练后的模型分类器中，获得数据流的优先级队列类别；
步骤5，根据优先级队列类别，在性能较低的路由器上采用访问控制列表(ACL)技术，实现队列调度方法。
本发明的一个实施例中，所述步骤1中，还包括：
步骤1.1，在网络内部配置区分服务模型和队列调度算法的路由器上采集数据流样本，单位时间随机采集若干条数据，采集多次，由于计算机数据具有突发性，在较短时间内会出现大量结构相同的数据包，为提高数据流样本的多样性，采用单位时间内随机抽取的方式获取数据流样本，样本中若取值相同则将其剔除。
步骤1.2，根据所采集的数据流样本创建数据输入特征，该特征为11维向量，记为(x1,x2,x3,……,x11)，x1至x4取自IPv4数据包中的源IP地址的第1至第4字节，采用十进制表示；x5至x8取自IPv4数据包中的目的IP地址第1至第4字节，采用十进制表示；x9取自对应8比特协议号，采用十进制表示；x10和x11取自传输层16位的源端口和目的端口号，也是采用十进制表示，若没有传输层源端口号或目的端口号，则以0填充。
步骤1.3，设置数据流样本的标签值，根据所实现的队列机制，将数据流对应到1到8种不同的优先级队列，即给数据流样本打标签，取值为1到8，若路由器上运行优先级队列(PQ)协议，则对应的四个高、中、正常和低优先级队列分别取标签值为1、3、5、7；若路由器上运行自定义队列(CQ)协议，0号队列设标签值为1，1和2队列设标签值为2，3和4队列设标签值为3，以此类推，最后剩余的13到16队列设标签值为8；若采用其它队列协议，可按比例对应到标签值1到8中。
本发明的一个实施例中，所述步骤2中，还包括：
将步骤1得到的数据流样本按照8：1的比例随机划分为训练数据集和验证数据集。
本发明的一个实施例中，所述步骤3中，还包括：
步骤3.1，构建回归模型，将数据流样本设为一个可多个输入的11维向量，并且设置权重值w和偏置量b，权重值和偏置量为随机初始化参数，w的维度是(11,8)，b的维度是(8)，将输入值和权重值w相乘，加上偏置量b，将所得到的结果输入到Softmax函数里面，Softmax函数可算出从1到8不同取值的概率，最后得到预测的输出标签值y，y的维度是(8)。
步骤3.2，训练模型，将步骤2中的训练数据流样本批量输入回归模型中，使用交叉熵函数来提高预测准确率。首次迭代时，根据输入值和参数通过前向传播算法不断向前传递特征，并计算交叉熵，随后通过梯度下降，减少交叉熵，最后通过反向传播算法向后传递，修正权重参数，不断迭代直至收敛。
采用小批量随机梯度下降法进行收敛，随机在训练数据集中抽取n条样本输入到模型中，迭代m次，然后将验证数据流样本输入到回归模型中识别准确率，若识别准确率出现两极分化，则重新执行步骤3.2，直至达到稳态和较优。
本发明的一个实施例中，所述步骤4中，还包括：
在性能较低的路由器上获取数据流参数，通过单位时间内随机采集数据流的方法，将采集到的数据流进行筛选，将相同的内容剔除，保证取得的数据流参数唯一。然后输入到步骤3训练的模型分类器中，获取所对应的标签值，从而得到了队列的优先值。若对应的标签值为7或8，则将该样本值剔除，保留较高优先级的数据流。
本发明的一个实施例中，所述步骤5中，还包括：
将得到的数据流参数及其对应的标签值进行整理，按照标签值从小到大排列，取前若干条保留，将其按顺序配置高级访问控制列表(可在其它设备上完成访问控制列表配置，在固定的时间导入性能较低的路由器，以减轻性能较低的路由器的负担)。高级访问控制列表能够依据源/目的IP地址、源/目的端口号、网络层及传输层协议等参数进行报文过滤，实现不同优先级队列按优先级顺序进行数据转发，实现数据流调度。
本发明的一个实施例中，高级访问控制列表中的表项按如下方式生成：
利用本步骤前述保留的从小到大排列的数据流参数及其对应的标签值，按顺序依次定义ACL表项，ACL表项的具体内容为数据流参数，可匹配源IP地址、目的IP地址和IP层协议号等，规则设为permit；
增加默认配置表项，用于匹配所有IP报文，并对报文执行允许动作，实现正常转发。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：
本发明实施例提供的QoS队列调度实现方法，针对性能较低的路由器，改变了对任意数据流只能提供尽力而为服务模型的情况，避免了高优先级业务流在该路由器上时延增大、效率降低的可能。
本发明实施例提供的QoS队列调度实现方法，可提高业务流查找对应优先级的速度及准确率。对采集到的数据流查找对应的优先级，进行转发，减少了查找时间，提供了一定的准确率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种QoS队列调度实现方法的流程图；
图2为本发明一实施例中模型分类器训练流程图；
图3为本发明一实施例中模型分类器的网络结构图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
在本发明相关实施例中，
图1为本发明一实施例提供的一种QoS队列调度实现方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
如图1所示，在步骤S110中，在配置队列调度算法的路由器上提取并整理数据流样本；
如图1所示，在步骤S120中，将数据流样本分成训练样本集和验证样本集；
如图1所示，在步骤S130中，将训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证模型分类器；
如图1所示，在步骤S140中，在性能较低的路由器上获取数据流参数，输入训练后的模型分类器中，获得优先级队列类别；
如图1所示，在步骤S150中，根据优先级队列类别，在性能较低的路由器上配置访问控制列表(ACL)，实现队列调度。
在图1所示本发明实施例所提供的技术方案中，通过数据流样本构建模型分类器，获得优先级队列类别，生成高级访问控制列表，在性能较低的路由器上配置，实现队列调度，避免了高优先级业务流在该路由器上时延增大、效率降低的可能，同时提高业务流查找对应优先级的速度及准确率。
以下对图1所示实施例的各个步骤的具体实现进行详细阐述：
在步骤S110中，在网络内部配置区分服务和队列调度算法的路由器上获得并预处理数据流，获得数据流样本。
本发明的一个实施例中，该步骤将在网络内部配置区分服务和队列调度算法的路由器上采集数据流样本，单位时间内随机采集若干条数据，采集多次，提高数据流样本的多样性，避免因计算机数据通信突发性特征，短时间内产生大量结构相同的数据包，造成数据流样本的单一性，所以采用固定时间内随机抽取的方式获取数据流样本，样本中若取值相同则将其剔除。
本发明的一个实施例中，所述获取数据流样本之后，还包括：
根据所采集的数据流样本创建数据输入特征，该特征为11维向量，记为(x1,x2,x3,……,x11)，x1至x4取自IPv4数据包中的源IP地址的第1至第4字节，采用十进制表示；x5至x8取自IPv4数据包中的目的IP地址第1至第4字节，采用十进制表示；x9取自对应8比特协议号，采用十进制表示；x10和x11取自传输层16位的源端口和目的端口号，也是采用十进制表示，若没有传输层源端口号或目的端口号，则以0填充。
本发明的一个实施例中，所述根据所采集的数据流样本创建数据输入特征之后，还包括：
标记训练数据集样本标签，标签取值为1-8，根据所实现的队列机制，将数据流对应到1-8种不同的优先级队列。若路由器上运行的是PQ(优先级队列)协议，其对应的四个高、中、正常和低优先级队列分别取标签值为1、3、5、7。若路由器上运行的是CQ(自定义队列)协议，0号队列对应标签值1，剩下的1、2队列设标签值2，3、4队列设标签值3，以此类推，最后13-16队列设标签值8。若采用其它队列协议，可按比例对应到标签值1到8中。
在步骤S120中，将数据流样本分成训练样本集和验证样本集。
本发明的一个实施例中，该步骤中在获取数据流样本之后，将数据流样本划分成训练样本集和验证样本集，数据流样本按照8：1的比例随机划分为训练数据集和验证数据集。
在步骤S130中，将训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证模型分类器。
本发明的一个实施例中，该步骤将构建回归模型，将数据流样本设为一个可多个输入的11维向量，并且设置权重值w和偏置量b，权重值和偏置量为随机初始化参数，w的维度是(11,8)，b的维度是(8)，将输入值和权重值w相乘，加上偏置量b，将所得到的结果输入到Softmax函数里面，Softmax函数可算出从1到8不同取值的概率，最后得到预测的输出标签值y，y的维度是(8)。
本发明的一个实施例中，所述构建回归模型之后，还包括：
训练模型，将步骤S120产生的训练数据流样本批量输入回归模型中，使用交叉熵函数来提高预测准确率。首次迭代时，根据输入值和参数通过前向传播算法不断向前传递特征，并计算交叉熵，随后通过梯度下降，减少交叉熵，最后通过反向传播算法向后传递，修正权重参数，不断迭代直至收敛。采用小批量随机梯度下降法进行收敛，随机在训练数据集中抽取n条样本输入到模型中，迭代m次，然后将验证数据流样本输入到回归模型中识别准确率，若识别准确率出现两极分化，则重新执行本步骤，直至达到稳态和较优。
在步骤S140中，在性能较低的路由器上获取数据流参数，输入训练后的模型分类器中，获得优先级队列类别。
本发明的一个实施例中，该步骤将在性能较低的路由器上获取数据流参数，通过单位时间内随机采集数据流的方法，将采集到的数据流进行筛选，将相同的内容剔除，保证取得的数据流参数唯一。然后输入到步骤S130中训练的模型分类器中，获取所对应的标签值，从而得到了队列的优先值。若对应的标签值为7或8，则将该样本值剔除，保留较高优先级的数据流。
在步骤S150中，根据优先级队列类别，在性能较低的路由器上配置访问控制列表(ACL)，实现队列调度。
本发明的一个实施例中，该步骤将得到的数据流参数及其对应的标签值进行整理，按照标签值从小到大排列，取前若干条保留，将其按顺序配置高级访问控制列表(可在其它设备上完成访问控制列表配置，在固定的时间导入性能较低的路由器，以减轻性能较低的路由器的负担)。高级访问控制列表能够依据源/目的IP地址、源/目的端口号、网络层及传输层协议等参数进行报文过滤。实现不同优先级队列按优先级顺序进行数据转发，实现数据流调度。
本发明的一个实施例中，该步骤中高级访问控制列表中的表项按如下方式生成：
利用本步骤前述保留的从小到大排列的数据流参数及其对应的标签值，按顺序依次定义ACL表项，ACL表项的具体内容为数据流参数，可匹配源IP地址、目的IP地址和IP层协议号等，规则设为permit；
增加默认配置表项，用于匹配所有IP报文，并对报文执行允许动作，实现正常转发。
图2为本发明一实施例中模型分类器训练流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
首先，构建如图3所示的回归模型，图3为本发明一实施例中模型分类器的网络结构图，初始化权值和偏置量，输入数据流样本对，得到预测的输出标签值；
其次，训练如图3所示的回归模型，将训练数据流样本批量输入回归模型中，使用交叉熵函数提高预测的正确率，迭代时根据输入值和参数采用前向传播算法向前传递特征，并计算交叉熵，通过小批量随机梯度下降法，在训练数据集中随机抽取若干条样本输入到模型中，减少交叉熵，通过反向传播算法向后传递，修正权重参数，不断迭代直至收敛；
最后，迭代若干次后，将验证数据流样本输入到回归模型中识别准确率，若识别准确率出现两极分化，则重新训练模型，直至达到稳态和较优。
图3为本发明一实施例中模型分类器的网络结构图。如图3所示，将数据流样本设为一个可多个输入的11维向量，并且设置权重值w和偏置量b，权重值和偏置量为随机初始化参数，w的维度是(11,8)，b的维度是(8)，将输入值和权重值w相乘，加上偏置量b，将所得到的结果输入到Softmax函数里面，Softmax函数可算出从1到8不同取值的概率，最后得到预测的输出标签值y，y的维度是(8)。
综上所述，本发明实施例提供的方法，针对性能较低的路由器，改变了对任意数据流只能提供尽力而为服务模型的情况，避免了高优先级业务流在该路由器上时延增大、效率降低的可能；给出具有一定准确率的队列优先级标签，提高了业务流查找对应优先级的速度及准确率。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (3)

1.一种QoS队列调度实现方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1，在网络内部配置区分服务和队列调度算法的路由器上获得数据流，并预处理数据流，以获取数据流样本；
步骤2，将步骤1的数据流样本按照8：1的比例随机划分成训练样本集和验证样本集；
步骤3，将步骤2中的训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证模型分类器；
构建回归模型，将数据流样本设为一个可多个输入的11维向量，并且设置权重值w和偏置量b，权重值和偏置量为随机初始化参数，w的维度是(11,8)，b的维度是(8)，将输入值和权重值w相乘，加上偏置量b，将所得到的结果输入到Softmax函数里面，Softmax函数可算出从1到8不同取值的概率，最后得到预测的输出标签值y，y的维度是(8)；
训练模型，将步骤2中的训练数据流样本批量输入回归模型中，使用交叉熵函数提高预测的正确率，迭代时根据输入值和参数采用前向传播算法向前传递特征，并计算交叉熵，通过小批量随机梯度下降法，在训练数据集中随机抽取若干条样本输入到模型中，减少交叉熵，通过反向传播算法向后传递，修正权重参数，不断迭代直至收敛后，将验证数据流样本输入到回归模型中识别准确率，若识别准确率出现两极分化，则重新训练模型，直至达到稳态和较优；
步骤4，在性能较低的路由器上获取数据流参数，输入步骤3训练后的模型分类器中，获得数据流的优先级队列类别；
步骤5，根据优先级队列类别，在性能较低的路由器上采用访问控制列表(ACL)技术，实现队列调度方法。
2.如权利要求1所述的QoS队列调度实现方法，其特征在于：
在网络内部配置区分服务的路由器上采集数据流样本，根据所采集的数据流样本创建数据输入特征，该特征为11维向量，记为(x1,x2,x3,……,x11)，x1至x4取自IPv4数据包中的源IP地址的第1至第4字节，采用十进制表示；x5至x8取自IPv4数据包中的目的IP地址第1至第4字节，采用十进制表示；x9取自对应8比特协议号，采用十进制表示；x10和x11取自传输层16位的源端口和目的端口号，也是采用十进制表示，若没有传输层源端口号或目的端口号，则以0填充。
3.如权利要求1所述的QoS队列调度实现方法，其特征在于：
为在配置区分服务的路由器上采集的数据流样本设置对应标签值，根据所实现的队列机制，将数据流对应到1到8种不同的优先级队列，即给数据流样本打标签，取值为1到8，若路由器上运行优先级队列(PQ)协议，则对应的四个高、中、正常和低优先级队列分别取标签值为1、3、5、7；若路由器上运行自定义队列(CQ)协议，0号队列设标签值为1，1和2队列设标签值为2，3和4队列设标签值为3，以此类推，最后剩余的13到16队列设标签值为8；若采用其它队列协议，可按比例对应到标签值1到8中。
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