CN115022207A - 网络稳定性确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种网络稳定性确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质。包括确定目标设备对应的监测周期；根据监测周期，确定多个采集时段；每到任一采集时段的起始时间时，向目标设备发送测试数据包组；获取每一采集时段对应的时延值集合；根据每一采集时段对应的时延值集合，确定每一采集时段对应的网络波动值；根据每一采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一采集时段对应的网络稳定情况。本申请通过目标设备对不同大小的子测试数据包响应的时延值，可以更加准确的反映出当前网络处理能力，由此，可以提高网络波动的计算结果的准确性。

Description

网络稳定性确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种网络稳定性确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
随着近年来互联网的持续提速，当前社会的信息化发展越来越快，对于互联网的网络性能要求也变得越来越高。因此，对互联网的网络性能进行精确监控就显得尤为重要。
相关技术通常以预设周期内的多个网络性能参数，来计算该预设周期内的网络性能波动值，以实现对该预设周期内的网络性能稳定性的监控。但是，相关技术存在网络稳定性的计算结果准确性较低的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种网络稳定性确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质，至少部分解决现有技术中存在的问题。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种网络稳定性确定方法，包括：
确定目标设备对应的监测周期，所述监测周期对应的时间晚于当前时间；
根据所述监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一所述采集时段的起始时间不同，所述采集时段对应的时间均属于所述监测周期；
每到任一所述采集时段的起始时间时，向所述目标设备发送测试数据包组，所述测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一所述子测试数据包的大小不同；
获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内所述目标设备对第j个所述子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于所述测试数据包组中所述子测试数据包的总数量；
确定一个所述监测周期对应的总平均值；
根据所述总平均值及每一所述采集时段对应的所述时延值集合的时延值，确定每一所述采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000021
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；
根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况。
作为本申请一种可能的实现方式，所述根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况，包括：
在所述采集时段对应的网络波动值大于所述波动阈值时，所述采集时段对应的网络波动异常。
作为本申请一种可能的实现方式，所述数据测试包组B＝{b1、b2、b3...bs}，每一所述子测试数据包的大小满足如下公式：
Dx＝Dx-1×Lx-1
其中，x为大于等于2的正整数，L为设定参数，Dx为第x个子测试数据包对应的数据大小。
作为本申请一种可能的实现方式，在所述获取每一采集时段对应的时延值集合之后，所述方法还包括：
确定每一所述采集时段对应的丢包率；
依次将每一所述采集时段对应的所述丢包率与丢包阈值进行比较，将对应丢包率大于所述丢包阈值的采集时段确定为异常时段。
作为本申请一种可能的实现方式，在所述确定所述采集时段为异常时段之后，所述网络稳定性确定方法还包括：
确定剩余时段集合，所述剩余时段集合为所述监测周期中的所有采集时段去除所述异常时段后剩余的采集时段组成的集合；
确定所述剩余时段集合对应的时延值集合C＝{C1、C2、C3......Ck}，其中，Cn为所述剩余时段集合对应的时延值集合，Ck为在所述剩余时段集合对应的所述子测试数据包的集合内所述目标设备对第k个所述子测试数据包进行响应的时延值，k的取值小于或等于所述剩余时段集合对应的所述子测试数据包的集合中所述子测试数据包的总数量；
根据所述剩余时段集合对应的时延值集合，确定所述剩余时段集合对应的网络波动值G2，G2的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000031
其中，G2为所述剩余时段集合对应的网络波动值；Ci为在所述剩余时段集合对应的子测试数据包的集合内所述目标设备对第i个子测试数据包进行响应的时延值；k为所述剩余时段集合对应的时延值集合C中时延值的总数；
根据所述剩余时段集合对应的网络波动值与波动阈值，确定所述剩余时段集合对应的网络稳定情况。
作为本申请一种可能的实现方式，在确定所述采集时段为异常时段之前，所述方法还包括：
获取所述目标设备每一所述采集时段对应的多个历史丢包率；
根据每一所述采集时段对应的多个所述历史丢包率的平均值，确定每一所述采集时段对应的所述丢包阈值。
作为本申请一种可能的实现方式，所述目标设备为多个，在所述确定所述采集时段对应的网络稳定情况之后，所述网络稳定性确定方法还包括：
获取每一所述目标设备同一采集时段对应的所述网络稳定情况；
根据每一所述目标设备同一采集时段对应的所述网络稳定情况，确定所述采集时段的对应的所述网络稳定情况。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种网络稳定性确定装置，包括：
第一确定模块，用于确定目标设备对应的监测周期，所述监测周期对应的时间晚于当前时间；
第二确定模块，用于根据所述监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一所述采集时段的起始时间不同，所述采集时段对应的时间均属于所述监测周期；
第一发送模块，用于每到任一所述采集时段的起始时间时，向所述目标设备发送测试数据包组，所述测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一所述子测试数据包的大小不同；
第一获取模块，用于获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内所述目标设备对第j个所述子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于所述测试数据包组中所述子测试数据包的总数量；
第三确定模块，用于确定一个所述监测周期对应的总平均值；
第四确定模块，用于根据所述总平均值及每一所述采集时段对应的所述时延值集合的时延值，确定每一所述采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000041
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；
第五确定模块，用于根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的网络稳定性确定方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的网络稳定性确定方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
由于，在某些使用场景中数据包的大小有可能比较相似，由此，目标设备对相似的数据包响应的时延值也基本相同，所以在此状态下测得的网络波动值并不准确。
本申请通过向每一个采集时段中主动发送测大小不同的子测试数据包，可以影响目标设备接收到的数据包的大小，由此，使得目标设备可以对不同大小数据包进行响应。通过目标设备对不同大小的子测试数据包响应的时延值，可以更加准确的反映出当前网络处理能力，由此，可以提高网络稳定性的计算结果的准确性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
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，下面描述中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它的附图。
图1为本发明一实施例中一种网络稳定性确定方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例中一种网络稳定性确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合；并且，基于本公开中的实施例，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所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
根据本公开实施例的第一方面，如图1所示，提供一种网络稳定性确定方法，包括：
步骤S10：确定目标设备对应的监测周期，所述监测周期对应的时间晚于当前时间；
步骤S20：根据监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一采集时段的起始时间不同，采集时段对应的时间均属于监测周期；
具体的，以一个检测周期为一天举例说明，确定的多个采集时段可以是以固定间隔进行选取的时段，如每隔30分钟选取一个采集时段，每个采集时段对应的时间长度为30分钟，由此一天可以选取24个采集时段，也即n＝24。
步骤S30：每到任一采集时段的起始时间时，向目标设备发送测试数据包组，测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一子测试数据包的大小不同；
具体的，可以通过一个能够在对应的测试时间点产生具有设计大小的ICMP(Internet Control Message Protocol)数据包并向目标设备及时发送该ICMP数据包的发包器，来实现向目标设备发送多个子测试数据包的功能。具体的，通过ICMP数据包可以得出由发包器发出该ICMP数据包到目标设备接收到对应的ICMP数据包之间的时间差，该时间差即为对应的测试时间点的时延值。
由于测试数据包组中的子测试数据包的大小不同，所以，通过目标设备对不同大小的子测试数据包响应的时延值，可以更加准确的反映出当前网络处理能力，由此，可以提高网络空闲时段的网络波动的计算结果的准确性。
另外，还可以根据每一采集时段中不同时间点对应的网络的空闲的不同程度，来适应性的调整各个子测试数据包的大小。也可以按照某一设定规律进行变化，如，各个子测试数据包等比例变化或者指数变化。由此，可以使每一采集时段中的子测试包的大小在面对不同的网络状态时更加具有针对性，进而可以提高后续网络波动值计算的精度，也可以分别以不同的方式对采集时段的网络进行增压，来适应当前的网络状态，实现方式更加灵活多样。
步骤S40：获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内目标设备对第j个子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于测试数据包组中子测试数据包的总数量；
步骤S50：根据每一采集时段对应的时延值集合，确定每一采集时段对应的网络波动值G1，G1的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000071
其中，G1为每一采集时段对应的网络波动值；Pni为在采集时段Tn内目标设备对第i个子测试数据包进行响应的时延值；m为采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；
步骤S60：根据每一采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一采集时段对应的网络稳定情况。
具体的，通过将每一采集时段对应的网络波动值和波动阈值进行比较，可以确定出每一个采集时段网络的波动情况。
作为本申请一种可能的实施例在步骤S40：获取每一采集时段对应的时延值集合之后，还包括：
步骤S401：确定一个监测周期对应的总平均值；
具体的，以一个监测周期中的采集时段具体为T1、T2、T3......Tn-3为例，则一个监测周期对应的时延值为采集时段T1、T2、T3......Tn-3中所有的时延值。然后求取T1、T2、T3......Tn-3中所有的时延值的总平均值。
步骤S402：根据总平均值及每一采集时段对应的时延值集合的时延值，确定每一采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000081
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；Bi为一个常数也即总平均值为B；
假设一个监测周期对应的采集时段为T1、T2和T3，以其中的采集时段T1进行示例说明，T1对应的时延值集合为AT1＝{A1、A2、A3......Ah}，监测周期对应的总平均值为B，然后按照上述网络波动值G的计算公式，可以确定出T1对应的G值。
由此，通过每一采集时段的时延值与对应的总平均值的相似度大小，来判定采集时段对应的的网络稳定情况的准确度更高，计算速度也更快，可以提高计算效率。
作为本申请一种可能的实施例在步骤S40：获取每一采集时段对应的时延值集合之后，还包括：
步骤S403:确定要进行网络稳定情况评价的采集时段，以及确定剩余对比时段中所有的时延值对应的总平均数。剩余对比时段为除去当前要进行网络稳定情况评价的采集时段以外对应的监测周期中剩余的采集时段。
假设一个监测周期对应的采集时段为T1、T2和T3，其中，要进行网络稳定情况评价的采集时段为T1，则对应的剩余对比时段为T2和T3。
剩余对比时段中所有的时延值对应的总平均数为采集时段T2和采集时段T3对应的时延值集合中所有的时延值的平均数。
步骤S404:根据剩余对比时段中所有的时延值对应的总平均数及对应的要进行网络稳定情况评价的采集时段的时延值集合的时延值，确定每一采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000091
其中，G为采集时段对应的网络波动值；Ai为采集时段对应的时延值集合An＝{A1、A2、A3......Ah}中的第i个时延值；h为采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；B1为对应的剩余对比时段中所有的时延值对应的总平均数，B1i为一个常数也即总平均值为B1。
由此，可以减少由于某一采集时段中存在异常时延值而造成总平均数容易出现误差的情况，由此使得计算结果更加精确。
作为本申请一种可能的实施例，步骤S60：根据每一采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一采集时段对应的网络稳定情况，包括：
步骤S601：在采集时段对应的网络波动值大于波动阈值时，采集时段对应的网络波动异常。
具体的，波动阈值可以根据具体的网络情况进行确定，在此不再赘述，当网络波动值大于波动阈值时，认为相应的采集时段集合对应的网络波动异常。
作为本申请一种可能的实施例，数据测试包组B＝{b1、b2、b3...bs}，每一子测试数据包的大小满足如下公式：
Dx＝Dx-1×Lx-1
其中，x为大于等于2的正整数，L为设定参数，Dx为第x个子测试数据包对应的数据大小。
具体的，上述公式即表示子测试数据包的大小以指数的形式变化。由此，通过此方式可以实现使各子测试数据包大小不同的效果。
另外，还可以先获取不同大小的子测试数据包在正常网络状态下的时延值，由此确定出对应的延迟阈值，然后，在通过将本实施例中目标设备对不同大小的子测试数据包响应的时延值与对应的延迟阈值进行比较，来确定出当前网络的波动情况。
另外，当子测试数据包大到某一程度时，其对应的时延值会出现明显异常，如时延值远大于正常范围，由此，还可以通过本实施例中子测试数据包的增长方式来大体确定出确定当前网络的传输能力，由此，可以更好设定本实施例中子测试数据包大小的最大值，进而，避免由于发送的子测试数据包太大，而对用户的正常使用造成不利影响。
作为本申请一种可能的实施例，在步骤S40：获取每一采集时段对应的时延值集合之后，方法还包括：
步骤S41：确定每一采集时段对应的丢包率；
具体的，每一采集时段中可以随机设置多个测试时间点，在对应的测试时间段向目标设备发送ping指令，通过ping指令可以获得每个对应的测试时间点的子丢包率，然后再计算对应的采集时段内所有的测试时间点对应的所有的子丢包率的平均数，将该平均数作为对应的采集时段的丢包率。
步骤S42：依次将每一采集时段对应的丢包率与丢包阈值进行比较，将对应丢包率大于丢包阈值的采集时段确定为异常时段。
具体的，丢包阈值可以根据使用的网络的具体情况进行确定，在此不再赘述。通过本步骤可以快速的将采集时段中的存在明显异常时段筛选出来，也即快速确定出哪些采集时段为网络波动异常的时段。由于，不用经过更为复杂的计算，由此可以提高确定网络异常波动的速度。
作为本申请一种可能的实施例，在步骤S42：确定采集时段为异常时段之后，网络稳定性确定方法还包括：
步骤S43：确定剩余时段集合，剩余时段集合为监测周期中的所有采集时段去除异常时段后剩余的采集时段组成的集合；
具体的，以采集时段T1、T2、T3......Tn中的Tn-2、Tn-1和Tn三个采集时段为异常时段为例进行说明。则，剩余时段集合中的采集时段具体为T1、T2、T3......Tn-3。
步骤S44：确定剩余时段集合对应的时延值集合C＝{C1、C2、C3......Ck}，其中，Cn为剩余时段集合对应的时延值集合，Ck为在剩余时段集合对应的子测试数据包的集合内目标设备对第k个子测试数据包进行响应的时延值，k的取值小于或等于剩余时段集合对应的子测试数据包的集合中子测试数据包的总数量；
具体的，以剩余时段集合中的采集时段具体为T1、T2、T3......Tn-3为例，对应的时延值集合C＝{C1、C2、C3......Ck}，其中，时延值集合中的时延值为T1、T2、T3......Tn-3对应的所有的采集时段中的时延值。
当然，剩余时段集合中的采集时段也可以为中的剩余的采集时段中的一部分，如剩余的采集时段具体为T1、T2、T3......Tn-3，剩余时段集合中的采集时段可以仅选取其中的T1、T2和T3。
步骤S45：根据剩余时段集合对应的时延值集合，确定剩余时段集合对应的网络波动值G2，G2的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000111
其中，G2为剩余时段集合对应的网络波动值；Ci为在剩余时段集合对应的子测试数据包的集合内目标设备对第i个子测试数据包进行响应的时延值；k为剩余时段集合对应的时延值集合C中时延值的总数；
Figure BDA0003675278480000112
为所述剩余时段集合中所有时延值的平均值；
步骤S46：根据剩余时段集合对应的网络波动值与波动阈值，确定剩余时段集合对应的网络稳定情况。
具体的，波动阈值可以根据具体的网络情况进行确定，在此不再赘述，当网络波动值大于波动阈值时，认为剩余时段集合对应的网络波动异常。由此，可以对剩余时段集合的网络情况进进行准确判断。
作为本申请一种可能的实施例，在步骤S42：确定采集时段为异常时段之前，方法还包括：
步骤S47：获取目标设备每一采集时段对应的多个历史丢包率；
如，获取目标设备在当前时间前一周或者前一个月的历史丢包率。
步骤S48：根据每一采集时段对应的多个历史丢包率的平均值，确定每一采集时段对应的丢包阈值。
具体的，检测周期以一天为例，获取目标设备在当前时间前一周的历史丢包率，则，每一采集时段就会有7个对应历史丢包率，然后，计算这7个历史丢包率的平均值或者众数或者中位数作为该采集时段对应的丢包阈值。
由此通过获取多个历史丢包率的平均值或者众数或者中位数，来确定对应的丢包阈值，可以使得丢包阈值更加准确，提高后续计算的精度。
作为本申请一种可能的实施例，目标设备为多个，在步骤S60：确定采集时段对应的网络稳定情况之后，网络稳定性确定方法还包括：
步骤S61：获取每一目标设备同一采集时段对应的网络稳定情况；
步骤S62：根据每一目标设备同一采集时段对应的网络稳定情况，确定采集时段的对应的网络稳定情况。
具体的，在保证其余变量一致的情况下，设置多台目标设备以同样的方法进行对对应网络的波动情况进行监测，可以得到多个监测结果也即可以得到多个网络波动值。由此，可以通过对多个网络波动值进行处理后得到最终的计算结果，如取平均值或取众数。由此，可以尽量避免单个数据可能出现的误差，进而可以更加准确的确定最终的网络稳定情况。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种网络稳定性确定装置，包括：
第一确定模块，用于确定目标设备对应的监测周期，监测周期对应的时间晚于当前时间；
第二确定模块，用于根据监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一采集时段的起始时间不同，采集时段对应的时间均属于监测周期；
第一发送模块，用于每到任一采集时段的起始时间时，向目标设备发送测试数据包组，测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一子测试数据包的大小不同；
第一获取模块，用于获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内目标设备对第j个子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于测试数据包组中子测试数据包的总数量；
第三确定模块，用于确定一个所述监测周期对应的总平均值；
第四确定模块，用于根据所述总平均值及每一所述采集时段对应的所述时延值集合的时延值，确定每一所述采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure BDA0003675278480000131
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；
第五确定模块，用于根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROk，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
根据本发明的这种实施方式的电子设备。电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
电子设备以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器、上述至少一个储存器、连接不同系统组件(包括储存器和处理器)的总线。
其中，储存器存储有程序代码，程序代码可以被处理器执行，使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
储存器可以包括易失性储存器形式的可读介质，例如随机存取储存器(RCk)和/或高速缓存储存器，还可以进一步包括只读储存器(ROk)。
储存器还可以包括具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括储存器总线或者储存器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(n/O)接口进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(LCN)，广域网(WCN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器通过总线与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RCnD系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROk，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RCk)、只读存储器(ROk)、可擦式可编程只读存储器(ECROk或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROk)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LCN)或广域网(WCN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种网络稳定性确定方法，其特征在于，包括：
确定目标设备对应的监测周期，所述监测周期对应的时间晚于当前时间；
根据所述监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一所述采集时段的起始时间不同，所述采集时段对应的时间均属于所述监测周期；
每到任一所述采集时段的起始时间时，向所述目标设备发送测试数据包组，所述测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一所述子测试数据包的大小不同；
获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内所述目标设备对第j个所述子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于所述测试数据包组中所述子测试数据包的总数量；
确定一个所述监测周期对应的总平均值；
根据所述总平均值及每一所述采集时段对应的所述时延值集合的时延值，确定每一所述采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure FDA0003675278470000011
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；
根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况。
2.根据权利要求1所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，所述根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况，包括：
在所述采集时段对应的网络波动值大于所述波动阈值时，所述采集时段对应的网络波动异常。
3.根据权利要求1所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，
所述数据测试包组B＝{b1、b2、b3...bs}，每一所述子测试数据包的大小满足如下公式：
Dx＝Dx-1×Lx-1
其中，x为大于等于2的正整数，L为设定参数，Dx为第x个子测试数据包对应的数据大小。
4.根据权利要求1所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，在所述获取每一采集时段对应的时延值集合之后，所述方法还包括：
确定每一所述采集时段对应的丢包率；
依次将每一所述采集时段对应的所述丢包率与丢包阈值进行比较，将对应丢包率大于所述丢包阈值的采集时段确定为异常时段。
5.根据权利要求4所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，在所述确定所述采集时段为异常时段之后，所述网络稳定性确定方法还包括：
确定剩余时段集合，所述剩余时段集合为所述监测周期中的所有采集时段去除所述异常时段后剩余的采集时段组成的集合；
确定所述剩余时段集合对应的时延值集合C＝{C1、C2、C3......Ck}，其中，Cn为所述剩余时段集合对应的时延值集合，Ck为在所述剩余时段集合对应的所述子测试数据包的集合内所述目标设备对第k个所述子测试数据包进行响应的时延值，k的取值小于或等于所述剩余时段集合对应的所述子测试数据包的集合中所述子测试数据包的总数量；
根据所述剩余时段集合对应的时延值集合，确定所述剩余时段集合对应的网络波动值G2，G2的计算公式如下：
Figure FDA0003675278470000021
其中，G2为所述剩余时段集合对应的网络波动值；Ci为在所述剩余时段集合对应的子测试数据包的集合内所述目标设备对第i个子测试数据包进行响应的时延值；k为所述剩余时段集合对应的时延值集合C中时延值的总数；
根据所述剩余时段集合对应的网络波动值与波动阈值，确定所述剩余时段集合对应的网络稳定情况。
6.根据权利要求4所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，在确定所述采集时段为异常时段之前，所述方法还包括：
获取所述目标设备每一所述采集时段对应的多个历史丢包率；
根据每一所述采集时段对应的多个所述历史丢包率的平均值，确定每一所述采集时段对应的所述丢包阈值。
7.根据权利要求1所述的网络稳定性确定方法，其特征在于，所述目标设备为多个，在所述确定所述采集时段对应的网络稳定情况之后，所述网络稳定性确定方法还包括：
获取每一所述目标设备同一采集时段对应的所述网络稳定情况；
根据每一所述目标设备同一采集时段对应的所述网络稳定情况，确定所述采集时段的对应的所述网络稳定情况。
8.一种网络稳定性确定装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定目标设备对应的监测周期，所述监测周期对应的时间晚于当前时间；
第二确定模块，用于根据所述监测周期，确定多个采集时段T1、T2、T3......Tn，每一所述采集时段的起始时间不同，所述采集时段对应的时间均属于所述监测周期；
第一发送模块，用于每到任一所述采集时段的起始时间时，向所述目标设备发送测试数据包组，所述测试数据包组内包括多个子测试数据包，每一所述子测试数据包的大小不同；
第一获取模块，用于获取每一采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnm}，其中，An为采集时段Tn对应的时延值集合，Pnj为在采集时段Tn内所述目标设备对第j个所述子测试数据包进行响应的时延值，n的取值为1到n，j的取值小于所述测试数据包组中所述子测试数据包的总数量；
第三确定模块，用于确定一个所述监测周期对应的总平均值；
第四确定模块，用于根据所述总平均值及每一所述采集时段对应的所述时延值集合的时延值，确定每一所述采集时段对应的网络波动值G，G的计算公式如下：
Figure FDA0003675278470000041
其中，G为所述采集时段对应的时延值集合对应的所述网络波动值；Pni为所述采集时段对应的时延值集合An＝{Pn1、Pn2、Pn3......Pnh}中的第i个时延值；h为所述采集时段对应的时延值集合An中时延值的总数；Bi为所述监测周期对应的总平均值；
第五确定模块，用于根据每一所述采集时段对应的网络波动值和波动阈值，确定每一所述采集时段对应的网络稳定情况。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的网络稳定性确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的网络稳定性确定方法。
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Pledgee: Ji'nan rural commercial bank Limited by Share Ltd. high tech branch

Pledgor: Shandong Yuntian Safety Technology Co.,Ltd.

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