CN112969172A - 一种基于云手机的通讯流量控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于云手机的通讯流量控制方法，所述流量控制方法应用于云手机服务系统中，该云手机服务系统包括用户终端和云手机服务中心，用户终端通过网络与云手机服务中心进行数据交互。本发明在需要进行流量控制的情况下，状态通知模块还将流量控制信息通过上述状态通知信息服务接口发送给云手机用户，用户根据流量控制通知信息来选择需要启动的云手机应用，能够更好的保证用户的云手机服务体验。

Description

一种基于云手机的通讯流量控制方法

【技术领域】

本发明涉及数据流量控制技术领域，具体涉及一种基于云手机的通讯流量控制方法。

【背景技术】

随着信息技术的不断发展，当代的手机已经成为功能逐渐趋于复杂的多媒体设备，巨大的应用需求使手机的很多问题凸显出来，尤其是运行速度、内存不够等。将云存储与云计算有机结合，并在5G网络高速度低延迟的情况下相互配合，弱化手机本身复杂的硬件系统，采用简单的CPU与数据信号处理模块将用户操作信息上传，通过云计算中心处理，并将处理好的各种信号压缩传输到手机，在手机上再通过GPU解码生成视频信号，从而降低对手机硬件的要求。与传统手机相比，云手机对CPU、GPU、RAM和ROM等硬件的要求低，通过将传统手机进行大量数据处理的需求全部汇集在云端的数据中心里进行处理，在不影响操作体验的情况下，用户只需要在任何有5G移动网络覆盖的地方，就可以通过5G云手机访问个人的数据及使用各种应用，对于用户使用来说，与使用一个普通手机无异。

但在云计算网络应用环境中，部分服务器比较活跃，可用性较高，而其他服务器非常忙碌且负载较重，还有些服务器因为各种原因而处于离线状态甚至系统崩溃。因此，云服务环境具有动态性和不可预测性，用户希望能有合适的可用服务器来完成他们的应用要求，并且当出现系统崩溃的情况发生时，如果云手机仍然不停的向云手机服务中心发送请求或者尝试建立连接，这不但会过度消耗用户云手机的流量，而且海量的请求将会使已经非常忙碌且负载较重、甚至系统崩溃的云手机服务中心无法进行正常的修复，而造成更大范围的影响。如何进行云手机服务的异常情况的检测并将在出现异常情况时进行应用级别的流量控制已成为了亟需解决的技术问题。

【发明内容】

本申请提供了一种基于云手机的通讯流量控制方法，在需要进行流量控制的情况下，状态通知模块还将流量控制信息通过上述状态通知信息服务接口发送给云手机用户，用户根据流量控制通知信息来选择需要启动的云手机应用，能够更好的保证用户的云手机服务体验。

本申请所采用的技术方案如下：

一种基于云手机的通讯流量控制方法，所述流量控制方法应用于云手机服务系统中，该云手机服务系统包括用户终端和云手机服务中心，用户终端通过网络与云手机服务中心进行数据交互，该方法具体包括：

步骤1、获取云手机应用服务的异常情况事件数据，并发送至异常情况分类模块；

步骤2、异常情况分类模块解析异常情况事件数据中包含的日志描述信息，根据预设的异常情况类别判断出异常情况事件数据的确定分类；

步骤3、异常情况加权分析模块根据确定分类获取相应的异常情况事件训练集合，并计算异常情况事件数据的特征信息权值，将计算得到的异常情况事件数据的特征信息权值发送至流量控制模块，所述流量控制模块将异常情况事件数据的特征信息权值与预设的流量控制阈值相比较，对于大于所述流量控制阈值的特征信息权值所对应的异常情况事件数据，根据流量调整策略进行流量控制，并将流量控制通知信息发送至状态通知模块；

步骤4、状态通知模块对特征信息权值按照从大到小的顺序进行排序，根据预设的特征信息权值阈值，对大于特征信息权值阈值的特征信息所对应的异常情况事件数据，状态通知模块生成状态通知信息，并将状态通知信息发送给运维人员，若有待发送的流量控制通知信息，则状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户；

步骤5、异常情况事件修复模块根据特征信息权值确定相应的异常情况事件修复策略，并启动修复进程，将修复结果通知信息通过状态通知模块发送给运维人员。

进一步的，状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户，具体包括：

步骤502、所述通知信息发送单元检测所述状态数据存储单元中是否存在待发送的流量控制通知信息，若存在，则调用状态通知信息服务接口进行流量控制通知信息的发送；

步骤503、所述通知信息发送单元调用状态通知信息服务接口检查流量控制通知信息的发送情况，若未检查到对应的流量控制返回信息，执行步骤504，若已查询到，则将该己发送的流量控制通知信息写入日志记录中，并在所述状态数据存储单元中进行存储，完成流量控制通知信息的发送，发送结束；

步骤504、查询发送失败的错误代码，判断是否属于重发的情况，若属于重发的情况，则进行重发计数，在未超过重发次数阈值的情况下，返回执行步骤503；若不属于重发的情况或者超过重发次数阈值，则在日志记录中进行标注，并返回执行步骤503。

进一步的，在步骤502之前，还包括：

步骤501、通知信息产生单元获取异常情况加权分析模块产生的流量控制通知信息，并从状态数据存储单元中获取配置管理数据，将待发送的流量控制通知信息存储至状态数据存储单元中。

进一步的，所述配置管理数据包括云手机用户标识列表、云手机用户的服务权限范围、云手机用户的用户终端ID、公钥信息P_k。

进一步的，在步骤3中，根据流量调整策略进行流量控制，具体包括：

步骤301、所述流量控制模块发送实时传输协议数据报文；

步骤302、所述流量控制模块周期性发送发送者报告SR报文，其中所述发送者报告SR报文包括已发送的实时传输协议数据报文数量；

步骤303、云手机用户终端从接收到第一个实时传输协议数据报文开始,根据收到的发送者报告SR报文，周期性计算和发送接收者报告RR报文，所述接收者报告RR报文中包括实时传输协议数据报文的丢包率；

步骤304、所述流量控制模块收到所述接收者报告RR报文，对所述实时传输协议数据报文的丢包率进行低通滤波处理，将滤波处理后的丢包率与第一丢包率阈值R_L和第一丢包率阈值R_U相比较，根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量；

步骤305、若所述流量控制模块连续N个发送周期都没有收到所述接收者报告RR报文，则减小实时传输协议数据报文的流量。

进一步的，所述根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若所述滤波处理后的丢包率小于R_L，则增加实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率大于R_U，则减小实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率位于R_L和R_U之间，则不做流量调整。

进一步的，所述增加实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最小值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，增加数据报文的编码传输速率，否则减小实时传输协议数据报文的发送周期。

进一步的，所述减小实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最大值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，降低数据报文的编码传输速率，否则增加实时传输协议数据报文的发送周期。

进一步的，所述状态通知模块包括通知信息产生单元、通知信息发送单元、策略配置单元、状态数据存储单元；云手机服务中心管理人员将运维人员标识、运维人员的权限、以及运维人员的用户终端ID写入状态数据存储单元中。

进一步的，通知信息发送单元，用于从所述状态数据存储单元获取待发送的状态通知信息和待发送的流量控制通知信息，对所述待发送的状态通知信息进行加密，根据所述状态通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述状态返回信息发送至所述状态数据存储单元进行记录；对所述待发送的流量控制通知信息进行加密，根据所述流量控制通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述流量控制通知信息发送至所述状态数据存储单元进行记录。

通过本申请实施例，可以获得如下技术效果：

1)数据的安全性更高。在云手机服务中心上采用多道防火墙，并由专业、可靠的团队进行管理，具有严格的权限管理方案，能够收获安全性的同时，通过对所有应用、数据都进行统一管理和控制，从而保证用户的数据不会丢失，更进一步的提高数据的安全性；

2)在需要进行流量控制的情况下，状态通知模块还将流量控制信息通过上述状态通知信息服务接口发送给云手机用户，用户根据流量控制通知信息来选择需要启动的云手机应用，能够更好的保证用户的云手机服务体验。

【附图说明】

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为云手机服务系统的组成结构示意图；

图2为流量控制方法的流程示意图；

图3为状态通知模块的组成结构示意图；

图4为流量控制通知信息发送的流程示意图。

【具体实施方式】

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

云计算可以为手机提供更强大的数据处理能力，以应对用户手机日益增长的数据处理量需求，所以本申请将云存储与之配合，从而为5G云手机提供更加良好的用户体验。5G移动网络是数据传播的途径，远程数据处理中心代替手机处理器，远程数据处理中心收到手机数据信号，通过与云存储中心读取数据并计算，然后将请求的数据传回到手机内，从而可以在成本降低的基础上同时提高用户的使用体验。

本发明的设备状态通知方法应用于云手机服务系统中，图1为云手机服务系统的组成结构示意图。该云手机服务系统包括用户终端1和云手机服务中心2，用户终端通过无线网络与云手机服务中心进行数据交互。

云手机服务中心设置有监测装置和数据库装置，所述监测装置用于搜集各层次的监测数据，对监测数据进行分析和处理，并根据分析和处理结果执行相应的控制策略，该监测装置包括异常情况分类模块、异常情况加权分析模块、状态通知模块以及异常情况事件修复模块。所述数据库装置中暂存有周期性搜集到的异常情况事件数据。在云手机应用的后台运维中，维护人员每天会对云手机用户的反馈信息进行记录。由于云手机应用服务发生异常情况时会产生大量的用户反馈，因此云手机服务中心需要从大量的用户反馈中聚类出有效信息，经过整理后形成云手机应用服务异常情况列表，并交由负责相应应用服务的维护人员处理。

每个云手机应用服务异常情况列表中记录了一个突发的云手机应用服务告警事件，例如，应用闪退、长时间未响应等等，在现有的异常情况处理方式中，通常会将异常情况事件直接发送至相应的维护人员。由于云手机服务中心所涉及服务种类的多样性，发生在同一时间的异常情况会产生各种类型的告警，这样的处理方式的效率不高，并且如果出现异常情况误判或者误报，还会耽误异常情况的处理时间，浪费维护资源。

图2为流量控制方法的流程示意图，包括如下步骤：

步骤1、获取云手机应用服务的异常情况事件数据，并发送至异常情况分类模块；

步骤2、异常情况分类模块解析异常情况事件数据中包含的日志描述信息，根据预设的异常情况类别判断出异常情况事件数据的确定分类；

步骤3、异常情况加权分析模块根据确定分类获取相应的异常情况事件训练集合，并计算异常情况事件数据的特征信息权值，将计算得到的异常情况事件数据的特征信息权值发送至流量控制模块，所述流量控制模块将异常情况事件数据的特征信息权值与预设的流量控制阈值相比较，对于大于所述流量控制阈值的特征信息权值所对应的异常情况事件数据，根据流量调整策略进行流量控制，并将流量控制通知信息发送至状态通知模块；

步骤4、状态通知模块对特征信息权值按照从大到小的顺序进行排序，根据预设的特征信息权值阈值，对大于特征信息权值阈值的特征信息所对应的异常情况事件数据，状态通知模块生成状态通知信息，并将状态通知信息发送给运维人员，状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户；

步骤5、异常情况事件修复模块根据特征信息权值确定相应的异常情况事件修复策略，并启动修复进程，将修复结果通知信息通过状态通知模块发送给运维人员。

所述状态通知信息包括影响业务、影响情况、以及异常信息描述3个部分。

图3为状态通知模块的组成结构示意图。所述状态通知模块包括通知信息产生单元、通知信息发送单元、策略配置单元、状态数据存储单元。云手机服务中心管理人员将运维人员标识、运维人员的权限、以及运维人员的用户终端ID写入状态数据存储单元中。

通知信息产生单元，用于获取异常情况加权分析模块产生的数据，并根据所述策略配置单元中的策略配置生成待发送的状态通知信息；

状态数据存储单元，用于存储状态通知信息发送策略、待发送的状态通知信息、己发送状态通知信息的日志记录、待发送的流量控制通知信息、己发送流量控制通知信息的日志记录以及配置管理数据；

策略配置单元，用于配置状态通知信息发送的策略以及己发送状态通知信息的日志记录的查询方式；

通知信息发送单元，用于从所述状态数据存储单元获取待发送的状态通知信息和待发送的流量控制通知信息，对所述待发送的状态通知信息进行加密，根据所述状态通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述状态返回信息发送至所述状态数据存储单元进行记录；对所述待发送的流量控制通知信息进行加密，根据所述流量控制通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述流量控制通知信息发送至所述状态数据存储单元进行记录。

所述状态通知信息服务接口由云服务提供商提供，发送状态通知信息、查询状态通知信息、以及接收状态返回信息所使用的服务接口有信息发送(SendSMS)、信息查询(QuerySend-Details)、信息批量发送(SendBatchSMS)、信息接收(ReceiptSMS)等。在所述状态通知模块中通知信息产生单元和通知信息发送单元不包括云手机用户相关的访问权限并长期运行于后台服务中。

在需要进行流量控制的情况下，状态通知模块还将流量控制信息通过上述状态通知信息服务接口发送给云手机用户，用户根据流量控制通知信息来选择需要启动的云手机应用。

所述将状态通知信息发送给运维人员，具体包括如下步骤：

步骤401、通知信息产生单元获取异常情况加权分析模块产生的数据，并根据所述策略配置单元中的策略配置生成初始状态通知信息，其中，所述策略配置包括通知信息的分类规则、通知信息的通用模板；

步骤402、通知信息产生单元从状态数据存储单元中获取配置管理数据，根据所述配置管理数据生成待发送的状态通知信息，并将所述待发送的状态通知信息存储至所述状态数据存储单元中，所述配置管理数据包括运维人员标识、运维人员的权限、运维人员的用户终端ID、公钥信息P_k；

步骤403、所述通知信息发送单元检测所述状态数据存储单元中是否存在待发状态通知信息，若存在，则调用状态通知信息服务接口进行状态通知信息发送；

步骤404、所述通知信息发送单元调用状态通知信息服务接口检查状态通知信息的发送情况，若未检查到对应的状态返回信息，执行步骤405，若已查询到，则将该己发送的状态通知信息写入日志记录中，并在所述状态数据存储单元中进行存储，完成状态通知信息的发送，发送结束；

步骤405、查询发送失败的错误代码，判断是否属于重发的情况，若属于重发的情况，则进行重发计数，在未超过重发次数阈值的情况下，返回执行步骤403；若不属于重发的情况或者超过重发次数阈值，则在日志记录中进行标注，并返回执行步骤403。

图4为流量控制通知信息发送的流程示意图，状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户，具体包括：

步骤501、通知信息产生单元获取异常情况加权分析模块产生的流量控制通知信息，并从状态数据存储单元中获取配置管理数据，将待发送的流量控制通知信息存储至状态数据存储单元中，所述配置管理数据包括云手机用户标识列表、云手机用户的服务权限范围、云手机用户的用户终端ID、公钥信息P_k；

步骤502、所述通知信息发送单元检测所述状态数据存储单元中是否存在待发送的流量控制通知信息，若存在，则调用状态通知信息服务接口进行流量控制通知信息的发送；

步骤503、所述通知信息发送单元调用状态通知信息服务接口检查流量控制通知信息的发送情况，若未检查到对应的流量控制返回信息，执行步骤504，若已查询到，则将该己发送的流量控制通知信息写入日志记录中，并在所述状态数据存储单元中进行存储，完成流量控制通知信息的发送，发送结束；

步骤504、查询发送失败的错误代码，判断是否属于重发的情况，若属于重发的情况，则进行重发计数，在未超过重发次数阈值的情况下，返回执行步骤503；若不属于重发的情况或者超过重发次数阈值，则在日志记录中进行标注，并返回执行步骤503。

所述对所述待发送的状态通知信息进行加密、以及对所述待发送的流量控制通知信息进行加密，具体包括如下步骤：

步骤601、通知信息发送单元调用随机数生成函数以生成128位会话密钥K，利用所述会话密钥K完成对状态通知信息明文/流量控制通知信息明文的加密处理，所述会话密钥K仅适用一次；

步骤602、采用AES加密算法和所述会话密钥K对状态通知信息明文/流量控制通知信息明文加密处理以获得加密后的状态通知信息/流量控制通知信息C_M＝E1(M,K)；

步骤603、采用MAC认证函数以获得MAC认证编码MAC＝C(M,K)；

步骤604、通知信息发送单元从所述状态数据存储单元中获取公钥信息P_k；

步骤605、通知信息发送单元采用ElGamal加密算法和所述公钥信息P_k对所述会话密钥K进行加密CK＝E2(K,P_k)，获得会话密钥密文CK；

步骤606、将所述加密后的状态通知信息/流量控制通知信息C_M、所述会话密钥密文CK和所述MAC认证编码合并成状态通知信息/流量控制通知信息的传输密文。

运维人员的终端设备在接收到所述状态通知信息的传输密文后，云手机用户的终端设备在接收到所述流量控制通知信息的传输密文后，对所述传输密文进行解析，获得所述加密后的状态通知信息/流量控制通知信息C_M、所述会话密钥密文CK和所述MAC认证编码，再一步步计算还原出状态通知信息明文/流量控制通知信息明文，所述对传输密文进行解密，具体包括：

步骤701、对所述传输密文进行拆解，获得所述加密后的状态通知信息/流量控制通知信息C_M、所述会话密钥密文CK和所述MAC认证编码，使用所述会话密钥密文CK、私钥信息S_k和ElGamal算法计算出会话密钥K＝E2'(CK,S_k)；

步骤702、使用所述会话密钥K和AES算法计算出状态通知信息明文/流量控制通知信息M＝E1'(C_M,K)；

步骤703、利用MAC认证函数、所述状态通知信息明文/流量控制通知信息M以及所述会话密钥K计算出待验证的认证编码MAC1＝MAC(M,K)；

步骤704、将拆解得到的所述MAC认证编码与计算出的所述待验证的认证编码MAC1进行比较，若比较结果为相同，则所述状态通知信息未篡改，通过验证。

在验证通过后，运维人员根据接收到的状态通知信息进行相应的处理，用户根据流量控制通知信息来选择需要启动的云手机应用，以避免因流量控制而使云手机服务无法正常的实现。

在步骤3中，根据流量调整策略进行流量控制，通过在网络出现异常情况，例如严重拥塞等极端情况下避免周期发送报文数据，节约网络资源，即使长时间没有收到报文数据，实时数据服务的发送端也能够通过单向主动的流量控制调节来保证数据服务，提升用户的服务体验，具体包括如下步骤：

步骤301、所述流量控制模块发送实时传输协议数据报文；

步骤302、所述流量控制模块周期性发送发送者报告SR报文，其中所述发送者报告SR报文包括已发送的实时传输协议数据报文数量；

步骤303、云手机用户终端从接收到第一个实时传输协议数据报文开始,根据收到的发送者报告SR报文，周期性计算和发送接收者报告RR报文，所述接收者报告RR报文中包括实时传输协议数据报文的丢包率；

步骤304、所述流量控制模块收到所述接收者报告RR报文，对所述实时传输协议数据报文的丢包率进行低通滤波处理，将滤波处理后的丢包率与第一丢包率阈值R_L和第一丢包率阈值R_U相比较，根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量；

步骤305、若所述流量控制模块连续N个发送周期都没有收到所述接收者报告RR报文，则减小实时传输协议数据报文的流量。

通过将反馈的丢包率与丢包率阈值区间进行比较，能够避免由于实时传输协议数据报文的抖动引起的丢包率和传输时延的剧烈变化，让流量控制更加的准确。

所述根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若所述滤波处理后的丢包率小于R_L，则增加实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率大于R_U，则减小实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率位于R_L和R_U之间，则不做流量调整；

所述增加实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最小值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，增加数据报文的编码传输速率，否则减小实时传输协议数据报文的发送周期。

所述减小实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最大值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，降低数据报文的编码传输速率，否则增加实时传输协议数据报文的发送周期。在本申请中，根据异常情况事件中各项特征的分析结果，对异常情况事件进行评估计算，并按照评估结果将异常情况事件分为网络传输异常事件、程序设备异常事件、应用服务异常事件这3类。

其中，程序设备异常事件包括虚拟化层异常事件、物理层异常事件；所述虚拟化层异常事件包括VMM异常事件、虚拟软件异常事件、VM异常事件、以及虚拟网络异常事件；所述物理层异常事件包括服务器异常事件、数据库异常事件、存储设施异常事件、处理机异常事件、以及物理网络异常事件；

网络传输异常事件包括消息中间件异常事件、操作系统平台异常事件、网络异常事件、以及交易中间件异常事件；所述消息中间件异常事件包括服务器堵塞异常事件、传输超时异常事件、队列过载异常事件、数组越界异常事件；所述操作系统平台异常事件包括内存异常事件、CPU异常事件、磁盘IO异常事件；所述网络异常事件包括网络丢包异常事件、网络延迟异常事件；所述交易中间件异常事件包括配置错误异常事件、数据库死锁异常事件、队列删除异常事件；

应用服务异常事件包括Web应用服务异常事件、浏览器异常事件；

所述Web应用服务异常事件包括系统端口异常事件、软件冲突异常事件；

所述浏览器异常事件包括浏览器堵塞异常事件、浏览器关闭异常事件、浏览器崩溃异常事件、浏览器报错异常事件；

云手机应用异常检测将从第一层开始判断，如果待检测云手机应用异常事件数据属于其中的一种或几种，则只需沿着对应的分类分支进行检测，并根据分类情况分别向相应的维护人员发送设备状态相关的异常情况通知消息。

异常情况分类模块，用于解析异常情况的日志描述信息，根据预设的异常情况事件类别判断出异常情况的确定分类，所述预设的异常情况事件类别包括网络传输异常事件、程序设备异常事件、应用服务异常事件这3类。通过异常情况分类模块可以减少异常情况的误报，使异常情况的状态通知更具有针对性。

异常情况分类模块包括依次连接的预处理单元、映射关联单元以及类型识别单元；

预处理单元，用于异常情况事件数据的整理，并从整理后的异常情况事件数据中提取特征信息；

映射关联单元，用于对提取的所述特征信息进行初始异常情况事件类别标注，并将所述特征信息与已标注类别进行映射关联，形成每个初始异常情况事件类别的特征信息库，将所述特征信息库与映射关联的已标注类别进行关联存储，形成特征信息库与已标注类别的对应关联关系；

类型识别单元，用于根据特征信息库与已标注类别的对应关联关系进行异常情况事件类别分析计算，将具有最大权重的计算结果作为最终确定的异常情况事件类别，并完成异常情况事件分类。

所获取的云手机应用服务的异常情况事件数据，在经过异常情况分类模块处理后自动分类到了3种异常情况事件类别中，即网络传输异常事件、程序设备异常事件、应用服务异常事件。经过分类，能够对无关的异常情况事件进行收敛，以实现异常情况事件的有针对性的通知。

下面分别对上述异常情况分类模块中的各个单元进行详细介绍：

·预处理单元

描述云手机应用服务的异常情况事件的数据是从云手机用户处反馈信息中提取的，其中包括一些云手机应用服务用户的用户信息(例如用户标识、设备识别号、登录时长等等)和问题描述，由于这些信息可能包含很多与异常情况无关的内容、或者并不是与异常情况直接相关、或者对于运维人员来说没有实际的意义，因此需要对异常情况事件的数据进行预处理，通过对数据进行整理并从整理后的异常情况事件数据中提取特征信息，从而最终形成描述该异常情况事件的特征信息集合。

所述从整理后的异常情况事件数据中提取特征信息，具体包括：

设定sentence_j为整理后的异常情况事件j的问题描述项，word_i为sentence_j中的第i个关键词，异常情况事件的数据整理方法通过如下方式来实现：

sentence_j＝clean(data)

word_i＝extra(sentence_j)

其中，clean为数据整理函数，extra为数据提取函数，将整理后的异常情况事件数据进行数据提取操作以获得特征信息，并将特征信息提供给映射关联单元。

·映射关联单元

用于对提取的所述特征信息进行初始异常情况事件类别标注，并将所述特征信息与已标注类别进行映射关联，形成每个初始异常情况事件类别的特征信息库，并将所述特征信息库与映射关联的已标注类别进行关联存储；

所述形成特征信息库与已标注类别的关联关系，具体包括：

步骤201、针对已标注类别的异常情况事件，利用如下公式来提取每个异常情况事件数据中出现频率排名前三的特征信息，并构建相应异常情况事件类别的特征信息库；

w_ij＝tf_ij×idf_j＝tf_ij×log(N/n_j)

其中，t_j是特征信息，tf_ij指的是t_j在异常情况事件的数据d_i中出现的次数；idf_j表示逆频率，N表示信息总数量，n_j表示t_j的数量，w_ij表示出现频率；

步骤202、对比相同特征信息在不同特征信息库中的出现频率w_ij值，并将该相同特征信息划分到出现频率w_ij值较高的特征信息库中；

建立每个类别下的特征信息库，因为在异常情况表述中，不同类别下的异常情况描述内容可能相同，不同的特征信息库可能包含相同特征信息，所以需要对比相同特征信息在不同特征信息库下的出现频率w_ij值，以确保所建立特征信息库的准确性；

步骤203、将所述特征信息库与映射关联的已标注类别进行关联存储；

例如网络传输异常事件的描述会涉及到“网络传输”这个词，而程序设备异常事件也会频繁地提及“网络传输”这个词。因此“网络传输”这个词在两个类别下的出现频率w_ij值都比较高，被同时纳入网络传输异常事件和程序设备异常事件的特征信息库，这时通过比较得到“网络传输”在网络传输异常事件的总值，和在程序设备异常事件的总值，由于“网络传输”这个词在网络传输异常事件的总值更高，这个词被包含到网络传输异常事件的特征信息库中，依次类推。

通过以上过程，建立了针对网络传输异常事件、程序设备异常事件、应用服务异常事件这3个类别与相应特征信息库的关联关系，提供给下一过程的分类使用。该关联关系可以直接使用，但后续异常情况描述如果有更新，也可以通过上述方法对关联关系进行更新和动态调整。

·类型识别单元

用于根据关联存储的所述特征信息库与映射关联的已标注类别进行异常情况事件类别分析计算，将具有最大权重的计算结果作为最终确定的异常情况事件类别，并完成异常情况事件分类；

所述异常情况事件类别分析计算通过如下方式实现：

步骤301、获取每个异常情况事件的问题描述项sentence_j以及其所包含的关键词word_i，计算该异常情况事件的问题描述项属于每个类别的概率P_k，每个类别的概率P_k通过映射到每个类别Class_k的个数除以该异常情况事件的问题描述项sentence_j的长度来计算，具体计算公式如下：

P_k＝count(word_i∈Class_k)/length(sentence_j)，其中k＝1、2、3；

当P₁>(P₂&P₃)时，Label＝1；

当P₂>(P₁&P₃)时，Label＝2；

当P₃>(P₁&P₂)时，Label＝3；

其中，P_k为每个类别下的概率，k对应各个类别的顺序，网络传输异常事件顺序为1、程序设备异常事件顺序为2、应用服务异常事件顺序为3，Class_k为关联关系中特征信息库的类别，此处标记网络传输异常事件的特征信息库为Class₁，程序设备异常事件的特征信息库为Class₂，应用服务异常事件的特征信息库为Class₃，Label表示最终确定的异常情况类别；

步骤302、比较每个类别的概率P_k的大小，如果是P₁的概率最高，则判断为网络传输异常事件，Label为1；如果概率P₂最高，则判断为程序设备异常事件，Label为2；如果概率P₃最高，则判断为应用服务异常事件，Label为3；如果概率相同，则判断为程序设备异常事件，Label为2；

对于概率相同的情况是非常少见的，可以允许有一定程度的容错，考虑到出现程序设备异常事件的异常情况最多，因此将相同概率的情况标注为程序设备异常事件，即Label为2，由此完成分类的这个过程。

本发明中面向云手机应用服务异常情况事件的上述分类方法可以直接应用在云手机服务中心或者应用服务运维平台上，排除大量的异常情况，发布与类别相关的告警信息，将相关告警推送给运维人员，整体过程自动化方便快捷，不需要人工干预。而且，由于关联关系可以通过更新和动态调整进行更改扩展，因而可以根据实际需求，来保证分类的时效性。

在完成了对异常情况事件的分类之后，接下来将对分类后的异常情况事件进行加权处理，异常情况事件的加权处理由异常情况事件加权分析模块来实现。通过对异常情况事件进行加权不但可以为异常情况事件相关性事件中的各种异常情况事件确定不同的加权值，还可以作为异常情况事件之间的优先级提供相应的参考，通过将异常情况事件按加权值进行排序，能够为后期进行异常情况事件的通知、定位、运维或者自动恢复提供重要程度、优先顺序等方面的参考，更有利于云手机应用服务故障的诊断和恢复。

所述异常情况加权分析模块获取异常情况事件训练集合，并计算特征信息权值，所述异常情况事件训练集合E＝{(x_i，c_i，μ(x_i))|i＝1，…，n}，其中，x_i为训练集合中的样本数据项，c_i为与x_i相对应的异常情况事件的分类，μ(x_i)为训练集合中的样本数据项x_i的依附程度值；

所述计算特征信息权值，具体包括：

步骤401、对所述异常情况事件训练集合E的各个样本数据项进行归一化处理，确定所述异常情况事件训练集合E的典型特征向量id_t，所述典型特征向量id_t通过对每个异常情况事件分类中所有样本进行均值运算来确定；

步骤402、计算所述异常情况事件训练集合E中的样本数据项x_i与该异常情况事件分类的典型特征向量id_t的每个特征的相似度，所述相似度的计算公式如下：

其中，x_il为所述异常情况事件训练集合E中第i个样本数据项的第l个特征，id_tl为样本数据项x_i对应的典型特征向量id_t的第l个特征，通过相似度计算得到一个n×p阶的相似度矩阵S；

步骤403、根据所述相似度矩阵S，并将每个样本数据项的特征所对应的相似度作为依附程度值，采用如下公式计算每个样本数据项的特征的熵值：

其中l＝1，…，p为样本数据项的第l个特征；

步骤403、计算所述异常情况事件训练集合E中第i个样本数据项的第l个特征与其他特征之间的关联信息和，具体计算公式如下：

其中，r＝1，2，…，p，I(l)为所述异常情况事件训练集合E中第i个样本数据项的第l个特征与其他特征之间的关联信息和，H(r)为所述异常情况事件训练集合E中样本数据项的第r个特征的熵值，H(l，r)为样本数据项的第l个特征和第r个特征的联合熵值，所述联合熵值采用如下公式计算：

步骤404、根据所述关联信息和I(l)计算各个样本数据项的特征的权值w_l，具体计算公式如下：

其中，w_l表示所述异常情况事件训练集合E中样本数据项的第l个特征的权值。

在本申请中异常情况事件修复策略根据特征信息权值划分为3种修复策略模式，包括主动修复模式、协商修复模式以及被动修复模式。

主动修复模式通过向云手机服务中心发送修复请求，触发冗余服务资源的分配和切换，实现异常情况的修复。例如，异常情况能够成功的通过冗余服务资源来进行修复，受影响的服务数据流是不具有服务质量保证的(对实时性要求不高的)，不需要与服务中心进行实时性的数据交互。

例如，在出现网络传输异常事件的情况下，如果只有主传输链路发生异常，通过将服务数据流切换到冗余副传输链路即可实现服务数据流的传输恢复。然而，主传输链路通常情况下选择的是最优选的传输链路，在主传输链路出现异常情况时，不能确保冗余副传输链路是当前网络传输环境下的最优选的传输链路。对于实时性要求不高的、不具有服务质量保证的服务数据流，由于时延的存在并不会影响服务数据流的交互效果，也不会对云手机的用户体验带来负面影响，因此并非一定要切换到另外一条最优的传输链路，可以采用主动修复模式直接由服务中心主动切换至冗余副传输链路。

但是对于具有服务质量保证的服务数据流，例如高带宽实时多媒体服务数据的流，对传输时延以及数据的丢包率要求较高，需要选择冗余副传输链路并及时进行切换以满足服务质量保证的需求，即协商修复模式。协商修复模式同样也通过向云手机服务中心发送修复请求，触发冗余服务资源的分配和切换，与主动修复模式不同的是，协商修复模式所针对的是受影响的服务数据流是具有服务质量保证的(对于实时性要求较高的)，需要与服务中心进行实时性的数据交互，以保证数据流的时效性和用户体验，对于这种情况服务中心应当根据服务数据流的特性变更为最优的冗余服务资源，并进行快速切换，以保证快速的异常情况修复，例如，云手机应用服务中的高带宽实时音视频数据流服务。

被动修复模式也是通过向云手机服务中心发送修复请求来启动，但对于被动修复模式而言，由于受到异常情况事件的影响，冗余服务资源无法进行分配和切换致使保护机制无法正常的启动修复，服务中心需要在人工的干预并采取相应措施的情况下才能够实现冗余服务资源的分配和切换。例如，在主传输链路和副传输链路均出现异常情况的情况下，只能采用被动式的修复模式重新选择一条传输链路，但是这种修复模式会额外占用硬件设备的存储空间，并且产生计算负载，因此在此情形下通常采用被动修复模式来修复异常情况。

本申请提出的技术方案，通过对异常情况事件数据进行加权处理，在提供优先顺序参考的同时，还解决了异常情况事件检测的准确性问题，克服了现有技术的缺陷，具有良好的实用性，应用场景较丰富。

在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM而被载入和/或安装到设备上。当计算机程序加载并被执行时，可以执行上文描述的方法的一个或多个步骤。

本发明中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种基于云手机的通讯流量控制方法，所述流量控制方法应用于云手机服务系统中，该云手机服务系统包括用户终端和云手机服务中心，用户终端通过网络与云手机服务中心进行数据交互，其特征在于，该方法具体包括：

步骤1、获取云手机应用服务的异常情况事件数据，并发送至异常情况分类模块；

步骤2、异常情况分类模块解析异常情况事件数据中包含的日志描述信息，根据预设的异常情况类别判断出异常情况事件数据的确定分类；

步骤3、异常情况加权分析模块根据确定分类获取相应的异常情况事件训练集合，并计算异常情况事件数据的特征信息权值，将计算得到的异常情况事件数据的特征信息权值发送至流量控制模块，所述流量控制模块将异常情况事件数据的特征信息权值与预设的流量控制阈值相比较，对于大于所述流量控制阈值的特征信息权值所对应的异常情况事件数据，根据流量调整策略进行流量控制，并将流量控制通知信息发送至状态通知模块；

步骤4、状态通知模块对特征信息权值按照从大到小的顺序进行排序，根据预设的特征信息权值阈值，对大于特征信息权值阈值的特征信息所对应的异常情况事件数据，状态通知模块生成状态通知信息，并将状态通知信息发送给运维人员，若有待发送的流量控制通知信息，则状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户；

步骤5、异常情况事件修复模块根据特征信息权值确定相应的异常情况事件修复策略，并启动修复进程，将修复结果通知信息通过状态通知模块发送给运维人员。

2.根据权利要求1所述的流量控制方法，其特征在于，状态通知模块将流量控制通知信息发送给云手机用户，具体包括：

步骤502、所述通知信息发送单元检测所述状态数据存储单元中是否存在待发送的流量控制通知信息，若存在，则调用状态通知信息服务接口进行流量控制通知信息的发送；

步骤503、所述通知信息发送单元调用状态通知信息服务接口检查流量控制通知信息的发送情况，若未检查到对应的流量控制返回信息，执行步骤504，若已查询到，则将该己发送的流量控制通知信息写入日志记录中，并在所述状态数据存储单元中进行存储，完成流量控制通知信息的发送，发送结束；

步骤504、查询发送失败的错误代码，判断是否属于重发的情况，若属于重发的情况，则进行重发计数，在未超过重发次数阈值的情况下，返回执行步骤503；若不属于重发的情况或者超过重发次数阈值，则在日志记录中进行标注，并返回执行步骤503。

3.根据权利要求2所述的流量控制方法，其特征在于，在步骤502之前，还包括：

步骤501、通知信息产生单元获取异常情况加权分析模块产生的流量控制通知信息，并从状态数据存储单元中获取配置管理数据，将待发送的流量控制通知信息存储至状态数据存储单元中。

4.根据权利要求3所述的流量控制方法，其特征在于，所述配置管理数据包括云手机用户标识列表、云手机用户的服务权限范围、云手机用户的用户终端ID、公钥信息P_k。

5.根据权利要求1所述的流量控制方法，其特征在于，在步骤3中，根据流量调整策略进行流量控制，具体包括：

步骤301、所述流量控制模块发送实时传输协议数据报文；

步骤302、所述流量控制模块周期性发送发送者报告SR报文，其中所述发送者报告SR报文包括已发送的实时传输协议数据报文数量；

步骤303、云手机用户终端从接收到第一个实时传输协议数据报文开始,根据收到的发送者报告SR报文，周期性计算和发送接收者报告RR报文，所述接收者报告RR报文中包括实时传输协议数据报文的丢包率；

步骤304、所述流量控制模块收到所述接收者报告RR报文，对所述实时传输协议数据报文的丢包率进行低通滤波处理，将滤波处理后的丢包率与第一丢包率阈值R_L和第一丢包率阈值R_U相比较，根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量；

步骤305、若所述流量控制模块连续N个发送周期都没有收到所述接收者报告RR报文，则减小实时传输协议数据报文的流量。

6.根据权利要求5所述的流量控制方法，其特征在于，所述根据比较结果调整实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若所述滤波处理后的丢包率小于R_L，则增加实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率大于R_U，则减小实时传输协议数据报文的流量；若所述滤波处理后的丢包率位于R_L和R_U之间，则不做流量调整。

7.根据权利要求6所述的流量控制方法，其特征在于，所述增加实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最小值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，增加数据报文的编码传输速率，否则减小实时传输协议数据报文的发送周期。

8.根据权利要求6所述的流量控制方法，其特征在于，所述减小实时传输协议数据报文的流量，具体包括：

若实时传输协议数据报文的发送周期为最大值，则调整实时传输协议数据报文的编码方式，降低数据报文的编码传输速率，否则增加实时传输协议数据报文的发送周期。

9.根据权利要求1所述的流量控制方法，其特征在于，所述状态通知模块包括通知信息产生单元、通知信息发送单元、策略配置单元、状态数据存储单元；云手机服务中心管理人员将运维人员标识、运维人员的权限、以及运维人员的用户终端ID写入状态数据存储单元中。

10.根据权利要求1所述的流量控制方法，其特征在于，通知信息发送单元，用于从所述状态数据存储单元获取待发送的状态通知信息和待发送的流量控制通知信息，对所述待发送的状态通知信息进行加密，根据所述状态通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述状态返回信息发送至所述状态数据存储单元进行记录；对所述待发送的流量控制通知信息进行加密，根据所述流量控制通知信息发送的策略调用状态通知信息服务接口进行发送，获取发送是否成功的状态返回信息，并将所述流量控制通知信息发送至所述状态数据存储单元进行记录。

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