CN113810229B - 一种基于时序调度的ioam质量性能数据分析方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法和装置。其方法部分主要包括：生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块；确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理；获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理；分析相关数据以确定设备周期内流运行路径；计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据。本发明可以实现网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，基于逐跳分析实现质量劣化故障精准定位，为5G网络运维提供新的支撑方式。
Description
技术领域
本发明涉及SPN（Slicing Packet Network，切片分组网）网络质量检测领域，特别是涉及一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法和装置，可以适用于SPN设备的IOAM质量性能数据分析。
背景技术
目前运营商网络质量运维主要是通过网管告警性能系统、流量报表、主动故障定界等方式来实现的，其故障界定依靠运维人员综合分析来进行界定，从而使得运维效率有限。而随着5G的发展，5G网络对网络质量的要求更高，需要精准故障定位手段以及质量性能高精度统计手段。在此背景下，现有技术的分析方式已渐渐不再适用，我们急需寻找一种分析方法，以网络质量故障精准定位为目标，通过IOAM（In-situ OAM/In-band OAM，带内OAM）技术手段实现网络级真实业务流质量监控，逐跳分析精准质量劣化故障定位，并生成预警或告警，提升运维效率。另外，现有的城市网络设备组网规模庞大，VPN（Virtual PrivateNetwork，虚拟专用网络）业务数量众多，针对VPN端到端业务流的质量运维监控部署规格要求越来越高，现有技术已无法满足用户需求。
鉴于此，如何克服现有技术所存在的缺陷，解决上述技术问题，是本技术领域待解决的难题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法和装置，实现网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，基于逐跳分析实现质量劣化故障精准定位，为5G网络运维提供新的支撑方式。
本发明实施例采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，包括：
生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块；
确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理；
获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理；
分析相关数据以确定设备周期内流运行路径；
计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据。
进一步的，所述生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块具体包括：
系统配置事先对设备VPN业务数据进行订阅，并自动获取设备VPN业务的流特征；
判断是否存在与获取的流特征具备相同流特征的IOAM子网检测例；
若不存在则获取VPN业务数据，组织用户设定的设备采集周期、分析周期以及预警告警阈值以生成IOAM子网检测例对象，并分配唯一顺序的流ID，保存IOAM子网检测例到数据库；
按照IOAM子网配置与网元配置映射规则，将IOAM配置块下载到设备。
进一步的，所述确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理具体包括：
根据时序调度任务的分析周期确定IOAM子网检测例归属于复用的调度任务或者新增的调度任务；
若为新增的调度任务则将时序调度任务的开始时间设为延迟队列消费时间，若为复用的调度任务则按照下一次调度执行时间设为开始时间；
将新增的调度任务添加到调度中心进行统一管理。
进一步的，所述获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理具体包括：
时序调度任务开始执行后，获取分析任务中关联的检测例流ID列表和分析时间周期；
从采集系统中批量获取检测例流ID在分析时间周期范围内的网元节点IOAM质量性能数据；
基于检测例流ID对获取的质量性能数据进行分组；
开启分析计算线程池，将分组数据集等分为一个个分析计算任务并提交开启计算，同步计算完成后，清理缓存数据，结束此次时序调度任务。
进一步的，所述分析相关数据以确定设备周期内流运行路径具体包括：
根据拆分的一个个分析计算任务的关联数据，基于流ID进行遍历查找；
按照设备周期时间戳分组确定分析周期对应的各个采集周期数据；
根据网元ID、流方向Rx和Tx进行二维分组，同方向包数累加合并，在有效时间戳中取较大值以得到流经各个网元设备的入方向、出方向质量数据。
进一步的，所述计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据具体包括：
设备周期内的数据计算：根据确定的流运行路径及Rx和Tx数据对设备周期内的端到端质量性能数据以及逐跳质量性能数据进行计算；
分析周期内的数据计算：分析周期内的端到端质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；若对应设备周期内的流运行路径完全一致，则分析周期内的逐跳质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；若对应设备周期内的流运行路径不完全一致，则标记此分析周期，将逐跳质量性能数据设为最后一个设备周期的数据。
进一步的，设备周期内的端到端质量性能数据基本计算规则包括：丢包数为源Rx.packs - 宿Tx.packs，时延为宿Tx.timestamp - 源Rx.timestamp，抖动为连续的设备采集周期数据之间时延差值的统计均值；
设备周期内的逐跳质量性能数据基本计算规则包括：网元内丢包数为网元Rx.packs - Tx.packs，网元内时延为Tx.timestamp - Rx.timestamp，网元内抖动为连续的设备采集周期网元逐跳数据之间时延差值的统计均值；网元间丢包数为网元Rx.packs -下一跳Tx.packs，网元间时延为网元Tx.timestamp -下一跳Rx.timestamp，网元间抖动为连续的设备采集周期网元间逐跳数据之间时延差值的统计均值。
进一步的，还包括：生成或清除质量预警或告警，具体的：
基于用户设定检测例的预警和告警阈值，以及分析周期内端到端质量性能数据，计算当前周期的检测结果状态并生成或清除质量预警或告警；
其中，预警告警生成条件包括：检测结果状态为预警或告警越限，当前告警不存在对应的预警或告警；
预警告警清除条件包括：检测结果状态为正常，当前告警存在对应的预警或告警。
进一步的，还包括：
SLA数据多样化展示：对于生成的基于检测例流ID的各个分析周期的SLA质量结果数据，界面按时序查询展示实时图，按多级时间轴展示回溯图，以及展示任意有数据的分析周期内查看业务流的路径逻辑拓扑图，并精准进行故障界定及染色标记。
另一方面，本发明提供了一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置，具体为：包括至少一个处理器和存储器，至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，存储器存储能被至少一个处理器执行的指令，指令在被处理器执行后，用于完成第一方面中的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法。
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果在于：在SPN网络质量检测领域设计了一种基于设备IOAM能力的随真实业务流质量检测的方法，实现了网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，基于逐跳分析实现质量劣化故障精准定位，为5G网络运维提供新的支撑方式；基于设定阈值智能生成网络级质量预警和告警到网管系统，通知运维人员及时关注处理，直到解决网络质量劣化问题，设备上报质量数据分析结果符合阈值要求后，相应质量告警自动确认取消。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅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为本发明实施例1提供的一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法流程图；
图2为本发明实施例1提供的步骤100具体流程图；
图3为本发明实施例1提供的步骤200具体流程图；
图4为本发明实施例1提供的步骤300具体流程图；
图5为本发明实施例1提供的步骤400具体流程图；
图6为本发明实施例1提供的步骤500具体流程图；
图7为本发明实施例1提供的端到端时延计算原理图；
图8为本发明实施例1提供的端到端丢包率计算原理图；
图9为本发明实施例1提供的逐段时延计算原理图；
图10为本发明实施例1提供的逐段丢包率计算原理图；
图11为本发明实施例2提供的一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析系统模块框图；
图12为本发明实施例3提供的一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明是一种特定功能系统的体系结构，因此在具体实施例中主要说明各结构模组的功能逻辑关系，并不对具体软件和硬件实施方式做限定。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。
实施例1：
如图1所示，本发明实施例提供一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，具体步骤如下。
步骤100：生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块。
步骤200：确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理。
步骤300：获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理。
步骤400：分析相关数据以确定设备周期内流运行路径。
步骤500：计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据。
步骤600：生成或清除质量预警或告警。
步骤700：SLA数据多样化展示。
通过上述方案，本发明提供了基于时序调度的网络设备IOAM质量性能数据分析方法，实现了网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，基于逐跳分析实现质量劣化故障精准定位，为5G网络运维提供新的支撑方式；本发明还能生成或清除网络级质量预警和告警，以通知运维人员及时关注处理，来解决网络质量劣化问题。
具体的，如图2所示，在本优选实施例中，步骤100（生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块）具体包括：
步骤101：系统配置订阅获取VPN业务流特征。在该步骤中，需要系统配置事先对设备VPN业务数据进行订阅，并自动自动获取设备VPN业务的流特征，（可通过使设备VPN业务流特征自动进行上报来实现）。
步骤102：判断是否存在与获取的流特征具备相同流特征的IOAM子网检测例。在该步骤中，收到设备上报的VPN业务流特征后，遍历已存在的IOAM子网检测例，查看是否已存在相同流特征的检测例。
步骤103：若不存在相同流特征的检测例，则获取VPN业务数据，根据设定的设备采集周期、分析周期以及预警告警阈值生成IOAM子网检测例对象。在该步骤中会给生成的检测例分配唯一顺序的流ID，并保存该IOAM子网检测例到数据库中。若判断存在相同流特征的检测例，则直接使用该相同流特征的检测例，执行步骤104。
步骤104：按照IOAM子网配置与网元配置映射规则，将IOAM配置块下载到设备。在该步骤中，默认是端到端模式，也可按需切换到逐跳模式，区别在于是否下载流路径中间节点设备IOAM配置块。需要说明的是，设备IOAM能力开启是通过下载IOAM配置块进行的，其中IOAM子网配置检测例按需激活流程的目的是映射到VPN业务流源宿网元设备进行IOAM配置块部署下载，当全部下载成功则表示IOAM子网配置检测例部署成功。设备IOAM配置块启动后，陆续按照设备采集周期进行IOAM质量性能数据快速上送到Telemetry采集器。这样基于流ID的各个采集周期的标准协议结构的原始数据就已准备就绪。
如图3所示，在本优选实施例中，步骤200（确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理）具体包括：
步骤201：根据时序调度任务的分析周期确定IOAM子网检测例归属于复用的调度任务或者新增的调度任务。在该步骤中，IOAM质量性能数据分析是基于时序调度任务进行，调度时间间隔为IOAM子网配置检测例设定的分析周期，每一个时序调度任务是进行批量规格流ID的周期数据分析，也即是说，时序调度任务的周期即为分析周期。
步骤202：若为新增的调度任务则将时序调度任务的开始时间设为延迟队列消费时间，若为复用的调度任务则按照下一次调度执行时间设为开始时间。
步骤203：将新增的调度任务添加到调度中心进行统一管理。在该步骤中，新增的IOAM子网检测例的数据分析任务优先添加流ID到已有的时序调度任务中进行复用，若未找到可复用的时序调度任务则进行新增时序调度任务到调度中心进行分布式调度管理。
如图4所示，在本优选实施例中，步骤300（获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理）具体包括：
步骤301：时序调度任务开始执行后，获取分析任务中关联的检测例流ID列表和分析时间周期。在该步骤中，调度执行开始后，首先根据分析任务id来获取分析任务的相关信息，其中包括此分析任务中关联的检测例流ID列表和分析时间周期。
步骤302：从采集系统中批量获取检测例流ID在分析时间周期范围内的网元节点IOAM质量性能数据。在该步骤中，若流ID无对应数据，则批量更新检测例流ID对应的周期执行信息，不进行后续流程。需说明的是，IOAM质量性能数据的采集可以使用Telemetry技术（Telemetry是一项远程的从物理设备或虚拟设备上高速采集数据的技术），以使设备实现秒级周期IOAM质量性能数据陆续实时上报给采集系统。
步骤303：基于检测例流ID对获取的质量性能数据进行分组。在该步骤中，基于上个步骤批量获取的数据集合以及检测例流ID来进行分组，形成分组数据集。
步骤304：开启分析计算线程池，将分组数据集等分为一个个分析计算任务并提交开启计算，同步计算完成后，清理缓存数据，结束此次时序调度任务。在该步骤中，将分组数据集等分可以让各个任务的处理时间接近，有助于效率提升。
如图5所示，在本优选实施例中，步骤400（分析相关数据以确定设备周期内流运行路径）具体包括：
步骤401：根据拆分的一个个分析计算任务的关联数据，基于流ID进行遍历查找。
步骤402：按照设备周期时间戳分组确定分析周期对应的各个采集周期数据。
步骤403：根据网元ID、流方向Rx（接收）和Tx（发送）进行二维分组，同方向包数累加合并，在有效时间戳中取较大值以得到流经网元设备的入方向、出方向质量数据。
在上述步骤中，确定流路径的基本规则是流经网元设备后，包数值Rx.packs（接收包数值）>=Tx.packs（发送包数值），数据时间戳Rx.timestamp（接收数据时间戳）<=Tx.timestamp（发送数据时间戳）。另需说明的是，叠加各种保护倒换场景在倒换周期数据特征上有其它规则依据，以确保数据分析得到流运行路径的准确性。
如图6所示，在本优选实施例中，步骤500（计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据）具体包括：
步骤501：设备周期内的数据计算：根据确定的流运行路径及Rx和Tx数据对设备周期内的端到端质量性能数据以及逐跳质量性能数据进行计算。
在该步骤中，设备周期内的端到端质量性能数据基本计算规则包括：丢包数为源Rx.packs - 宿Tx.packs，时延为宿Tx.timestamp - 源Rx.timestamp，抖动为连续的设备采集周期数据之间时延差值的统计均值；
设备周期内的逐跳质量性能数据基本计算规则包括：网元内丢包数为网元Rx.packs - Tx.packs，网元内时延为Tx.timestamp - Rx.timestamp，网元内抖动为连续的设备采集周期网元逐跳数据之间时延差值的统计均值，网元间丢包数为网元Rx.packs -下一跳Tx.packs，网元间时延为网元Tx.timestamp -下一跳Rx.timestamp，网元间抖动为连续的设备采集周期网元间逐跳数据之间时延差值的统计均值。
步骤502：分析周期内的数据计算：分析周期内的端到端质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；而分析周期内的逐跳质量性能数据的计算则与前后周期运行路径是否一致有关，若对应设备周期内的流运行路径完全一致，则分析周期内的逐跳质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；若对应设备周期内的流运行路径不完全一致，则标记此分析周期，将逐跳质量性能数据设为最后一个设备周期的数据。[1]需要说明的是，对应设备周期内的流运行路径不完全一致时，得到的逐跳质量性能数据只具有参考性。另外，数据计算完成后，批量保存当前分析周期质量结果数据，如果流运行路径有变更则更新记录。
需要说明的是，上述IOAM质量数据分析具体过程的核心原则是：VPN真实业务流流经设备或者链路设备标记时间戳是逐渐增大的，有丢包场景包数逐渐减少。质量数据计算原理参见图7~图10，其中图7、图8分别表述计算端到端时延：Delay=T2-T1；计算端到端丢包率：PLR=(P1-P2)/P1。图9、图10分别表述计算逐段时延：逐段网元时延 Delay=T2-T1，逐段链路时延 Delay=T2’-T1’；计算逐段丢包率：逐段网元丢包率PLR(SD)=(P1-P2)/P1，逐段链路丢包率 PLR(SD)=(P1’-P2’)/P1’。
在本优选实施例中，步骤600（生成或清除质量预警或告警）具体包括：基于用户设定检测例的预警和告警阈值，以及分析周期内端到端质量性能数据，计算当前周期的检测结果状态并生成或清除质量预警或告警。
在该步骤中，预警告警生成条件包括：检测结果状态为预警或告警越限，当前告警不存在对应的预警或告警。预警告警清除条件包括：检测结果状态为正常，当前告警存在对应的预警或告警。
在本优选实施例中，步骤700（SLA数据多样化展示）具体包括：对于生成的基于检测例流ID的各个分析周期的SLA质量结果数据，界面按时序查询展示实时图，按多级时间轴展示回溯图，以及展示任意有数据的分析周期内查看业务流的路径逻辑拓扑图，并精准进行故障界定及染色标记。该步骤对应的性能数据的展示可以用于提供人工关联佐证分析。
通过本实施例的详细说明可知，本发明在SPN网络质量检测领域设计了一种基于设备IOAM能力的随真实业务流质量检测的方法，实现了网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，基于逐跳分析实现质量劣化故障精准定位，为5G网络运维提供新的支撑方式。基于设定阈值智能生成网络级质量预警和告警到网管系统，通知运维人员及时关注处理，直到解决网络质量劣化问题，设备上报质量数据分析结果符合阈值要求后，相应质量告警自动确认取消。
上述方法通过识别VPN真实业务流特征，按需开启相关SPN设备IOAM能力；利用Telemetry技术，设备实现秒级周期IOAM质量性能数据陆续实时上报给采集系统；异步地，确定分析起始时间后，本方法基于分析周期时序调度获取指定真实业务流周期内的IOAM质量性能数据，经过设备周期时间戳对齐，将相同设备周期内的IOAM质量性能数据按照设备标识分组；随后依据数据标记时间戳和包数进行场景分析业务流运行路径并计算端到端或逐跳质量指标。本发明还能获取各个分析周期的真实业务流的IOAM质量性能分析结果数据，实现网络级真实业务流质量SLA（Service-Level Agreement，服务等级协议）实时可视和历史回溯、主动逐跳检测精准界定故障点和关联告警性能分析、质量预警和告警等功能。
实施例2：
基于实施例1提供的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，本实施例2提供与实施例1对应的一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析系统，如图11所示，该系统包括IOAM检测例配置模块和IOAM质量性能数据分析模块。其中，IOAM检测例配置模块主要实现通过IOAM子网配置最终生成网元配置下载到设备的流程，IOAM质量性能数据分析模块主要实现时序调度任务生成和管理以及具体质量性能数据分析的流程。
与实施例1相对应的，本实施例2的IOAM检测例配置模块负责的功能与实施例1中步骤100相对应，IOAM质量性能数据分析模块负责的功能与实施例1中步骤200-步骤700相对应。
具体的，IOAM检测例配置模块可细分为包括流特征获取模块、流特征判断模块、IOAM子网检测例生成模块以及IOAM配置块下载模块。其中，流特征获取模块用于订阅获取VPN业务流特征；流特征判断模块用于判断是否存在与获取的流特征具备相同流特征的IOAM子网检测例；IOAM子网检测例生成模块用于组织用户设定的设备采集周期、分析周期以及预警告警阈值以生成IOAM子网检测例对象；IOAM配置块下载模块用于按照IOAM子网配置与网元配置映射规则，将IOAM配置块下载到设备。上述各模块的具体功能与实施例1中步骤101-步骤104一致，在此不再赘述。
IOAM质量性能数据分析模块可细分为包括时序调度任务管理模块、数据分组模块、流运行路径分析模块、质量性能数据计算模块、预警告警模块以及数据展示模块。其中，时序调度任务管理模块用于确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理，其具体功能与实施例1中步骤200的详细描述一致，在此不再赘述；数据分组模块用于获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理，其具体功能与实施例1中步骤300的详细描述一致，在此不再赘述；流运行路径分析模块用于分析相关数据以确定设备周期内流运行路径，其具体功能与实施例1中步骤400的详细描述一致，在此不再赘述；质量性能数据计算模块用于计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据，其具体功能与实施例1中步骤500的详细描述一致，在此不再赘述；预警告警模块用于生成或清除质量预警或告警，其具体功能与实施例1中步骤600的详细描述一致，在此不再赘述；数据展示模块用于SLA数据多样化展示，其具体功能与实施例1中步骤700的详细描述一致，在此不再赘述。
本实施例提供的系统支持复制多实例部署及扩容，基于consul和consultemplate实现系统应用服务自动发现和nginx动态配置修改。系统内部基于分布式缓存进行分析任务信息共享，任务时序调度中心协调分布式任务无状态调度。
本实施例中，上述各个模块之间协同处理以实现网络级真实业务流质量性能数据监控多样化分析，为5G网络运维提供新的支撑方式。各模块间协同处理的流程与步骤详见实施例1，在此不再赘述。
实施例3：
在上述实施例1至实施例2提供的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法与系统的基础上，本发明还提供了一种可用于实现上述方法及系统的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置，如图12所示，是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图12中以一个处理器21为例。
处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。
存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1至实施例2中的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法、系统。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1至实施例2的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法及系统。
存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
程序指令/模块存储在存储器22中，当被一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1至实施例2中的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法、系统，例如，执行以上描述的图1至图10所示的各个步骤/模块功能。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ReadOnlyMemory，简写为：ROM）、随机存取存储器（RandomAccessMemory，简写为：RAM）、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，包括：
生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块；
确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理；
获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理；
分析相关数据以确定设备周期内流运行路径；
计算设备周期内及分析周期内端到端质量性能数据和逐跳质量性能数据；
其中，设备周期内的数据计算：根据确定的流运行路径及Rx和Tx数据对设备周期内的端到端质量性能数据以及逐跳质量性能数据进行计算；
分析周期内的数据计算：分析周期内的端到端质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；若对应设备周期内的流运行路径完全一致，则分析周期内的逐跳质量性能数据为各个设备周期内数据的统计值；若对应设备周期内的流运行路径不完全一致，则标记此分析周期，将逐跳质量性能数据设为最后一个设备周期的数据。
2.根据权利要求1所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，所述生成IOAM子网检测例并按需下载IOAM配置块具体包括：
系统配置事先对设备VPN业务数据进行订阅，并自动获取设备VPN业务的流特征；
判断是否存在与获取的流特征具备相同流特征的IOAM子网检测例；
若不存在则获取VPN业务数据，组织用户设定的设备采集周期、分析周期以及预警告警阈值以生成IOAM子网检测例对象，并分配唯一顺序的流ID，保存IOAM子网检测例到数据库；
按照IOAM子网配置与网元配置映射规则，将IOAM配置块下载到设备。
3.根据权利要求2所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，所述确定时序调度任务的开始时间并对时序调度任务进行管理具体包括：
根据时序调度任务的分析周期确定IOAM子网检测例归属于复用的调度任务或者新增的调度任务；
若为新增的调度任务则将时序调度任务的开始时间设为延迟队列消费时间，若为复用的调度任务则按照下一次调度执行时间设为开始时间；
将新增的调度任务添加到调度中心进行统一管理。
4.根据权利要求3所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，所述获取时序调度任务的相关数据并对相关数据进行分组处理具体包括：
时序调度任务开始执行后，获取分析任务中关联的检测例流ID列表和分析时间周期；
从采集系统中批量获取检测例流ID在分析时间周期范围内的网元节点IOAM质量性能数据；
基于检测例流ID对获取的质量性能数据进行分组；
开启分析计算线程池，将分组数据集等分为一个个分析计算任务并提交开启计算，同步计算完成后，清理缓存数据，结束此次时序调度任务。
5.根据权利要求4所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，所述分析相关数据以确定设备周期内流运行路径具体包括：
根据拆分的一个个分析计算任务的关联数据，基于流ID进行遍历查找；
按照设备周期时间戳分组确定分析周期对应的各个采集周期数据；
根据网元ID、流方向Rx和Tx进行二维分组，同方向包数累加合并，在有效时间戳中取较大值以得到流经各个网元设备的入方向、出方向质量数据。
6.根据权利要求1所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于：
设备周期内的端到端质量性能数据基本计算规则包括：丢包数为源Rx.packs - 宿Tx.packs，时延为宿Tx.timestamp - 源Rx.timestamp，抖动为连续的设备采集周期数据之间时延差值的统计均值；
设备周期内的逐跳质量性能数据基本计算规则包括：网元内丢包数为网元Rx.packs -Tx.packs，网元内时延为Tx.timestamp - Rx.timestamp，网元内抖动为连续的设备采集周期网元逐跳数据之间时延差值的统计均值；网元间丢包数为网元Rx.packs -下一跳Tx.packs，网元间时延为网元Tx.timestamp -下一跳Rx.timestamp，网元间抖动为连续的设备采集周期网元间逐跳数据之间时延差值的统计均值。
7.根据权利要求1所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，还包括：生成或清除质量预警或告警，具体的：
基于用户设定检测例的预警和告警阈值，以及分析周期内端到端质量性能数据，计算当前周期的检测结果状态并生成或清除质量预警或告警；
其中，预警告警生成条件包括：检测结果状态为预警或告警越限，当前告警不存在对应的预警或告警；
预警告警清除条件包括：检测结果状态为正常，当前告警存在对应的预警或告警。
8.根据权利要求7所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法，其特征在于，还包括：
SLA数据多样化展示：对于生成的基于检测例流ID的各个分析周期的SLA质量结果数据，界面按时序查询展示实时图，按多级时间轴展示回溯图，以及展示任意有数据的分析周期内查看业务流的路径逻辑拓扑图，并精准进行故障界定及染色标记。
9.一种基于时序调度的IOAM质量性能数据分析装置，其特征在于：
包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成权利要求1-8中任一项所述的基于时序调度的IOAM质量性能数据分析方法。
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