CN112838957A - 一种具备智能调度的流量预测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具备智能调度的流量预测系统，包括流量预测模块、调度模块、干预模块、数据处理模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块；所述的流量预测模块、调度模块、干预模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块分别与所述的数据处理模块通信连接；通过本发明，可以实现避免流量拥堵，缓解网络压力的作用。

Description

一种具备智能调度的流量预测系统
技术领域
本发明涉及通信领域，具体是一种具备智能调度的流量预测系统。
背景技术
互联网在给用户带来方便的同时，网络拥堵也引起越来越多的关注。为了避免网络拥堵对网络资源造成危害，需要对网络流量进行调度，但目前流量调度决策主要依靠经验决策，在进行调度后，还可能引起新的拥堵问题。因此，如何能够智能的预测并调度，是当前研究的热门问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种具备智能调度的流量预测系统，包括流量预测模块、调度模块、干预模块、数据处理模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块；所述的流量预测模块、调度模块、干预模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块分别与所述的数据处理模块通信连接；
所述的数据采集模块包括实时数据采集模块和历史数据模块；所述的实时数据采集模块用于实时的采集流量数据；所述的历史数据模块用于存储并分析历史流量数据；
所述的调度模块用于根据流量预测模块的流量预测结果，进行调度；
所述的干预模块用于对调度进行主动干预；
所述的预警模块用于发出预警信息；
所述的智能分流模块用于在预警模块发出预警信息后，根据调度结果和流量信息，进行智能分流。
流量预测及调度方法，包括如下步骤：
步骤一，根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，并设定各条线路的预警流量阈值；
步骤二，根据各条线路的预测流量，调度模块生成设备调度策略，根据调度策略调度模块调度各条线路的设备；
步骤三，检测各条线路的实时的流量，当线路的流量到达预警流量阈值，先判断流量是否为异常流量，若为异常流量，则进入步骤四；若为正常流量，则通过调度模块向该条线路添加备用分流设备进行流量分流；
步骤四，若为异常流量，先判断该条线路设备是否满足切换要求，若满足切换要求，则增加分流设备；若不满足切换要求，则暂停该条线路，进行故障排除；
进一步的，所述的历史流量数据为流量计算周期内流量数据的峰值、流量变化率、数据总量、流量峰值持续时间。
进一步的，所述的根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，包括如下过程，先根据历史流量数据得到预测流量数据峰值，采用如下公式计算：
Figure BDA0002949363400000021
其中的n为流量计算周期的个数，Ai为流量计算周期i内的流量数据的峰值，根据预测流量数据峰值调度模块调用对应的设备；
再根据流量峰值持续时间得到预测流量峰值持续时间，采用如下公式:
Figure BDA0002949363400000022
若预测流量峰值持续时间大于设备稳定峰值运行时间，则增加设备进行分流；
其中的n为流量计算周期的个数，Bi为流量计算周期i内的流量峰值持续时间。
进一步的，所述的判断流量是否为异常流量包括如下过程：
根据历史流量数据的流量变化率得到参考流量变化率，采用如下公式：
Figure BDA0002949363400000023
其中的n为流量计算周期的个数，Ci为流量计算周期i内的流量变化率，
Figure BDA0002949363400000024
Figure BDA0002949363400000025
当流量变化率大于参考流量变化率，则为异常流量。
进一步的，所述的判断该条线路设备是否满足切换要求包括如下过程：若设备流量增加到设备正常运行的最大值所需的时间大于切换到新设备的时间，则满足切换要求，否则，则不满足。
本发明的有益效果是：根据历史流量数据，通过智能调度，能够避免流量拥堵，缓解网络压力。
附图说明
图1为一种具备智能调度的流量预测系统原理示意图；
图2为流量预测及调度方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种具备智能调度的流量预测系统，包括流量预测模块、调度模块、干预模块、数据处理模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块；所述的流量预测模块、调度模块、干预模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块分别与所述的数据处理模块通信连接；
所述的数据采集模块包括实时数据采集模块和历史数据模块；所述的实时数据采集模块用于实时的采集流量数据；所述的历史数据模块用于存储并分析历史流量数据；
所述的调度模块用于根据流量预测模块的流量预测结果，进行调度；
所述的干预模块用于对调度进行主动干预；
所述的预警模块用于发出预警信息；
所述的智能分流模块用于在预警模块发出预警信息后，根据调度结果和流量信息，进行智能分流。
流量预测及调度方法，包括如下步骤：
步骤一，根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，并设定各条线路的预警流量阈值；
步骤二，根据各条线路的预测流量，调度模块生成设备调度策略，根据调度策略调度模块调度各条线路的设备；
步骤三，检测各条线路的实时的流量，当线路的流量到达预警流量阈值，先判断流量是否为异常流量，若为异常流量，则进入步骤四；若为正常流量，则通过调度模块向该条线路添加备用分流设备进行流量分流；
步骤四，若为异常流量，先判断该条线路设备是否满足切换要求，若满足切换要求，则增加分流设备；若不满足切换要求，则暂停该条线路，进行故障排除；
所述的历史流量数据为流量计算周期内流量数据的峰值、流量变化率、数据总量、流量峰值持续时间。
所述的根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，包括如下过程，先根据历史流量数据得到预测流量数据峰值，采用如下公式计算：
Figure BDA0002949363400000031
其中的n为流量计算周期的个数，Ai为流量计算周期i内的流量数据的峰值，根据预测流量数据峰值调度模块调用对应的设备；
再根据流量峰值持续时间得到预测流量峰值持续时间，采用如下公式:
Figure BDA0002949363400000041
若预测流量峰值持续时间大于设备稳定峰值运行时间，则增加设备进行分流；
其中的n为流量计算周期的个数，Bi为流量计算周期i内的流量峰值持续时间。
所述的判断流量是否为异常流量包括如下过程：
根据历史流量数据的流量变化率得到参考流量变化率，采用如下公式：
Figure BDA0002949363400000042
其中的n为流量计算周期的个数，Ci为流量计算周期i内的流量变化率，
Figure BDA0002949363400000043
Figure BDA0002949363400000044
当流量变化率大于参考流量变化率，则为异常流量。
所述的判断该条线路设备是否满足切换要求包括如下过程：若设备流量增加到设备正常运行的最大值所需的时间大于切换到新设备的时间，则满足切换要求，否则，则不满足。
其中的切换到新设备的时间为新设备从接入系统到正常运行的时间。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种具备智能调度的流量预测系统，其特征在于，包括流量预测模块、调度模块、干预模块、数据处理模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块；所述的流量预测模块、调度模块、干预模块、数据采集模块、云端数据服务模块、预警模块、智能分流模块分别与所述的数据处理模块通信连接；
所述的数据采集模块包括实时数据采集模块和历史数据模块；所述的实时数据采集模块用于实时的采集流量数据；所述的历史数据模块用于存储并分析历史流量数据；
所述的调度模块用于根据流量预测模块的流量预测结果，进行调度；
所述的干预模块用于对调度进行主动干预；
所述的预警模块用于发出预警信息；
所述的智能分流模块用于在预警模块发出预警信息后，根据调度结果和流量信息，进行智能分流。
2.根据权利要求1所述的一种具备智能调度的流量预测系统的流量预测及调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，并设定各条线路的预警流量阈值；
步骤二，根据各条线路的预测流量，调度模块生成设备调度策略，根据调度策略调度模块调度各条线路的设备；
步骤三，检测各条线路的实时的流量，当线路的流量到达预警流量阈值，先判断流量是否为异常流量，若为异常流量，则进入步骤四；若为正常流量，则通过调度模块向该条线路添加备用分流设备进行流量分流；
步骤四，若为异常流量，先判断该条线路设备是否满足切换要求，若满足切换要求，则增加分流设备；若不满足切换要求，则暂停该条线路，进行故障排除。
3.根据权利要求2所述的流量预测及调度方法，其特征在于，所述的历史流量数据为流量计算周期内流量数据的峰值、流量变化率、数据总量、流量峰值持续时间。
4.根据权利要求2所述的流量预测及调度方法，其特征在于，所述的根据数据采集模块的历史流量数据，通过流量预测模块得到各条线路的预测流量，包括如下过程，先根据历史流量数据得到预测流量数据峰值，采用如下公式计算：
Figure FDA0002949363390000011
其中的n为流量计算周期的个数，Ai为流量计算周期i内的流量数据的峰值，根据预测流量数据峰值调度模块调用对应的设备；
再根据流量峰值持续时间得到预测流量峰值持续时间，采用如下公式:
Figure FDA0002949363390000021
若预测流量峰值持续时间大于设备稳定峰值运行时间，则增加设备进行分流；
其中的n为流量计算周期的个数，Bi为流量计算周期i内的流量峰值持续时间。
5.根据权利要求2所述的流量预测及调度方法，其特征在于，所述的判断流量是否为异常流量包括如下过程：
根据历史流量数据的流量变化率得到参考流量变化率，采用如下公式：
Figure FDA0002949363390000022
其中的n为流量计算周期的个数，Ci为流量计算周期i内的流量变化率，
Figure FDA0002949363390000023
Figure FDA0002949363390000024
当流量变化率大于参考流量变化率，则为异常流量。
6.根据权利要求2所述的流量预测及调度方法，其特征在于，所述的判断该条线路设备是否满足切换要求包括如下过程：若设备流量增加到设备正常运行的最大值所需的时间大于切换到新设备的时间，则满足切换要求，否则，则不满足。
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