CN115134369A - 一种cdn节点分配方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种CDN节点分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取各服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；采用预设规划模型，根据区域信息及节点信息求解得到各CDN节点的初始规划信息，预设规划模型包括第一目标函数，第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各CDN节点分配到服务区域后，各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；根据初始规划信息对各CDN节点进行服务区域分配。本技术方案，各服务区域的带宽使用率均衡，可以提高各服务区域中用户网络请求的响应速度和网络服务质量，且提高CDN节点带宽的利用率，避免各服务区域因“水位”不均造成网络服务质量的下降或带宽浪费。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种CDN节点分配方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
内容分发网络(Content Delivery Network，简称CDN)，是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
CDN厂家通过CDN调度系统，采用各种机制将客户域名的网络请求引导到合适的目标机房，从而实现流量控制、质量控制、成本控制以及故障处理。但是，由于工作人员在进行CDN调度时，考虑自己负责的局部区域，而系统是相对复杂且各个部分相互影响的，人力计算水平可能导致全局的整体结果并不理想。目前一个区域的节点集合是根据地理位置进行划分的，很容易导致一个区域的带宽量过多而另一个区域带宽量较少，从而导致各区域规划带宽不均，降低区域中用户网络请求的响应速度和质量，且造成CDN使用成本的提高。
发明内容
本申请提供了一种CDN节点分配方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术部中各区域规划带宽不均，降低区域中用户网络请求的响应速度和质量，且造成CDN使用成本的提高的问题。
一方面，本申请提供了一种CDN节点分配方法，包括：
获取各服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；
采用预设规划模型，根据所述区域信息及节点信息求解得到各所述CDN节点的初始规划信息，所述预设规划模型包括第一目标函数，所述第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
可选的，所述根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配，包括：
根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息；
根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息；
根据所述最终规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
可选的，所述区域信息包括：区域标识、区域峰值带宽及可用CDN节点集合；所述节点信息包括：所述CDN节点的节点标识、属性、上联带宽、所述CDN节点的可分配服务区域集合、所述CDN节点的所属服务区域标识及所述CDN节点划归各所述服务区域的惩罚系数；
其中，所述服务区域的带宽使用率为所述服务区域的区域峰值带宽与所述可用CDN节点集合中所有CDN节点分配至所述服务区域的第一上联带宽之和的比值；
所述预设规划模型还包括约束条件，所述约束条件基于所述服务区域的带宽使用率及所述CDN节点划归各所述服务区域的带宽分配比例确定。
可选的，所述第一目标函数的求解目标还包括：第二求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化；
其中，所述CDN节点对应的分配惩罚值为所述CDN节点分配至所述服务区域所对应的惩罚系数与带宽分配比例的乘积；当所述CDN节点被分配至与所述CDN节点所处地理位置匹配的服务区域时，所对应的惩罚系数最小。
可选的，所述预设规划模型为线性规划模型，所述第一目标函数如下：
所述约束条件包括：
第一约束条件，
第二约束条件，
第三约束条件，0≤xi,j≤1,
其中，i表示所述CDN节点的节点标识；
j表示所述服务区域的区域标识；
rj表示服务区域j的区域带宽使用率的倒数；
rave表示所有CDN节点的第二上联带宽之和与所有服务区域的区域峰值带宽之和的比值；
Uj表示所述服务区域j可用CDN节点集合；
xi,j表示所述CDN节点i分配至所述服务区域j的带宽分配比例；
wi,j表示所述CDN节点i分配至所述服务区域j的惩罚系数；
λ1表示第一求解目标对应的权重；
λ2表示第二求解目标对应的权重；
Ui表示所述CDN节点i的可分配服务区域集合；
Mi表示所述CDN节点i的上联带宽；
Pj表示所述服务区域j的峰值带宽。
可选的，所述预设规划模型为整数线性规划模型，所述约束条件还包括：第四约束条件，xi,j∈Z,
其中，Z表示整数。
可选的，所述根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息，包括：
根据所述初始规划信息确定分配至所述服务区域的初始分配CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域的初始分配CDN节点中，所述第一属性的初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第三上联带宽之和；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域所有初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第四上联带宽之和；
计算所述第三上联带宽之和与所述第四上联带宽之和的比值，得到所述服务区域对应的第一带宽占比；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第一属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的所述服务区域时，采用元启发式算法，求解所述第一属性的初始分配CDN节点分配给所述服务区域的带宽分配比例，使得各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化，得到各所述CDN节点的第一当前规划信息；
基于第二目标函数计算所述第一当前规划信息对应的目标值及所述初始规划信息对应的目标值；
当确定所述第一当前规划信息对应的目标值优于所述初始规划信息对应的目标值时，使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；
当确定所述第一当前规划信息满足终止条件时，根据所述第一当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息；
所述终止条件包括以下至少一项：
连续搜索到预设个数的所述第一当前规划信息未被采用；
达到最大更新次数；
所述元启发式算法执行时间达到预设时长。
可选的，所述根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息，包括：
基于所述初始规划信息确定分配至所述服务区域的初始CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；
获取各所述服务区域对应的区域峰值带宽；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域所有初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第四上联带宽之和；
计算所述服务区域对应的区域峰值带宽与所述第四上联带宽之和的比值，得到各所述服务区域对应的带宽使用率；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第二属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的所述服务区域时，采用元启发式算法，求解所述第二属性的初始分配CDN节点分配给所述服务区域的带宽分配比例，使得各所述服务区域之间所述带宽使用率差值的绝对值最小化，得到各所述CDN节点的第二当前规划信息；
基于第三目标函数计算所述第二当前规划信息对应的目标值及所述初始规划信息对应的目标值；
当确定所述第二当前规划信息对应的目标值优于所述初始规划信息对应的目标值时，使用所述第二当前规划信息更新所述初始规划信息；
当确定所述第二当前规划信息满足终止条件时，根据所述第二当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息；
其中，所述终止条件包括以下至少一项：
连续搜索到预设个数的所述第二当前规划信息未被采用；
达到最大更新次数；
所述元启发式算法执行时间达到预设时长。
可选的，所述根据所述第一当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第一当前规划信息满足预设最优条件时，确定所述第一当前规划信息为最终规划信息；
所述预设最优条件包括以下至少一项：
各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化；
各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
可选的，所述根据所述第二当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第二当前规划信息满足预设最优条件时，确定所述第二当前规划信息为最终规划信息；
所述预设最优条件包括以下至少一项：
各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化；
各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
可选的，所述元启发式算法包括模拟退火算法；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，还包括：
当所述第一当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第一概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第一概率随时间推移而降低；
当所述第二当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第二概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第二概率随时间推移而降低。
另一方面，本申请提供了一种CDN节点分配装置，包括：
获取模块，用于获取服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；
初始规划模块，用于采用预设规划模型，根据所述区域信息及节点信息求解得到各所述CDN节点的初始规划信息，所述预设规划模型包括第一目标函数，所述第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
分配模块，用于根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
另一方面，提供了一种空调器控制设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的CDN节点分配方法的步骤。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的CDN节点分配方法的步骤。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
本申请实施例提供的该方法，通过预设规划模型，根据各服务区域的区域信息及各CDN节点的节点信息求解得到对于各CDN节点的初始规划信息，按照初始规划信息，将CDN节点的相应带宽分配比例的带宽分配至相应的服务区域。这样，各服务区域的带宽使用率均衡，可以提高各服务区域中用户网络请求的响应速度和网络服务质量，且提高CDN节点带宽的利用率，避免各服务区域因“水位”不均造成网络服务质量的下降或带宽浪费。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图；
图2为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图；
图3为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图；
图4为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种CDN节点分配装置的框图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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的一部分实施例，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做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例进行CDN节点分配调度，主要目的是使得各服务区域的带宽使用率均衡，其中，服务区域内的最大可用带宽即为服务区域内所有CDN节点的上联带宽之和，服务区域的区域峰值带宽与最大可用带宽的比值即为该服务区域的带宽使用率。各服务区域的带宽使用率均衡，可以提高各服务区域中用户网络请求的响应速度和网络服务质量，且提高CDN节点带宽的利用率。
为了更加形象得说明本申请实施例的发明目的，可以将服务区域的最大可用带宽作为“容器”，而区域峰值带宽可作为“容器”中的“水量”，则服务区域的带宽使用率则为容器中的“水位”。本申请实施例是CDN节点分配技术方案，主要目的就是为了使得各服务区域的“水位”均衡，以保证各服务区域内所能够提供的网络服务质量，提高CDN节点带宽的利用率，避免各服务区域因“水位”不均造成网络服务质量的下降或带宽浪费。
图1为本申请实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图。如图1所示，CDN节点分配方法包括以下步骤：
步骤S11，获取各服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息。
可选的，区域信息包括：区域标识、区域峰值带宽及可用CDN节点集合。
节点信息包括：CDN节点的节点标识、属性、上联带宽、CDN节点的可分配服务区域集合、CDN节点的所属服务区域标识及CDN节点划归各服务区域惩罚系数。
其中，服务区域通常基于地理位置划分，并且，每个CDN节点所处的地理位置是固定且已知的，一般可精确到市，因此，每个CDN节点都有其对应的所属服务区域。另外，基于各CDN节点提供网络服务的历史记录，也可以获知CDN节点可分配的服务区域集合，这样，各服务区域的可用CDN节点集合是已知的，而且，基于历史记录也可统计得到各服务区域的区域峰值带宽。
CDN节点的上联带宽，即为CDN节点与上层设备连接的上联端口处的带宽，也即CDN节点所能提供的最大带宽。
步骤S12，采用预设规划模型，根据区域信息及节点信息求解得到各CDN节点的初始规划信息，预设规划模型包括第一目标函数，第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各CDN节点分配到服务区域后，各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化。
其中，预设规划模型为在给定的条件下(约束条件)，按照衡量指标(目标函数)得到的计划、管理工作中的优化方案，即求解目标函数在一定约束条件下的极致问题。预设规划模型包括：线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、0-1规划模型等等。
上述步骤S12中预设规划模型，求解得到各CDN节点的规划信息，即CDN节点分配至哪个服务区域，分配给该服务区域的带宽是多少，最终，使得各个服务区域的带宽使用率(“水位”)均衡。
其中，服务区域的带宽使用率为服务区域的区域峰值带宽与可用CDN节点集合中所有CDN节点分配至服务区域的第一上联带宽之和的比值。
步骤S13，根据初始规划信息对各CDN节点进行服务区域分配。
例如，有A、B、C、D四个服务区域，1-10号共10个CDN节点。其中，服务区域A的可用CDN节点集合为(1，2，3，4)，服务区域B的可用CDN节点集合为(3，4，5，6)，服务区域C的可用CDN节点集合为(6，7，8)，服务区域D的可用CDN节点集合为(8，9，10)。经过预设规划模型进行初始分配后，各CDN节点的初始规划信息如下表1所示。
表1
| A | B | C | D | |
| 1 | 100％ | |||
| 2 | 100％ | |||
| 3 | 25％ | 75％ | ||
| 4 | 58％ | 42％ | ||
| 5 | 100％ | |||
| 6 | 28％ | 72％ | ||
| 7 | 100％ | |||
| 8 | 88％ | 12％ | ||
| 9 | 100％ | |||
| 10 | 100％ |
表1中的百分数表示各CDN节点分配至相应服务区域的带宽分配比例，例如，100％表示该CDN节点的全部带宽都分配至该服务区域，25％则表示该CDN节点25％的带宽分配至该服务区域。
在上述实施例中，在对CDN节点进行分配时，若一个CDN节点必须完全分配给一个服务区域使用，则预设规划算法可以采用整数规划算法或0-1规划算法，即各CDN节点分配至服务区域的带宽分配比例要么为0，要么为1。
本实施例中，通过预设规划模型，根据各服务区域的区域信息及各CDN节点的节点信息求解得到对于各CDN节点的初始规划信息，按照初始规划信息，将CDN节点的相应带宽分配比例的带宽分配至相应的服务区域。这样，各服务区域的带宽使用率均衡，可以提高各服务区域中用户网络请求的响应速度和网络服务质量，且提高CDN节点带宽的利用率，避免各服务区域因“水位”不均造成网络服务质量的下降或带宽浪费。
在可选实施例中，预设规划模型还包括约束条件，约束条件基于服务区域的带宽使用率及CDN节点划归各服务区域的带宽分配比例确定。
其中，约束条件包括定义带宽使用率的倒数的公式，以及CDN节点分配至各服务区域的带宽分配比例应大于等于0且小于等于1，CDN节点分配至各服务区域的带宽分配比例之和等于1。
可选的，对CDN节点进行分配时，为保证CDN节点提供网络服务的质量以及运维操作的方便性，优先将CDN节点按照地理位置进行划分，即优先将CDN节点分配至其所处地理位置对应的服务区域。因此，第一目标函数的求解目标还包括：第二求解目标，将各CDN节点分配到服务区域后，所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。其中，CDN节点对应的分配惩罚值为CDN节点分配至服务区域所对应的惩罚系数与带宽分配比例的乘积；当CDN节点被分配至与CDN节点所处地理位置匹配的服务区域时，所对应的惩罚系数最小。
例如，当CDN节点被分配至与CDN节点所处地理位置匹配的服务区域时，对应的惩罚系数为0，当CDN节点被分配至非所处地理位置的服务区域时，对应的惩罚系数为1。
可选的，CDN节点分配至各服务区域所对应的惩罚系数，可随服务区域距离CDN节点的距离增大而增大。例如，CDN节点位于服务区域A内，则该CDN节点分配至服务区域A时，惩罚系数为0；服务区域B与服务区域A相邻；则该CDN节点分配至服务区域B时，惩罚系数为1；服务区域C不与服务区域A相邻，则该CDN节点分配至服务区域B时，惩罚系数为2。
在可选实施例中，在进行CDN节点分配时，优先将CDN节点分配至其所处地理位置对应的服务区域，在提高各服务区域中用户网络请求的响应速度和网络服务质量，且提高CDN节点带宽的利用率的同时，保证CDN节点提供网络服务的质量以及运维操作的方便性。
下面以一个具体实例对预设规划模型进行详细说明。
在可选实施例中，预设规划模型为线性规划模型，第一目标函数如下：
约束条件包括：
第一约束条件，
第二约束条件，
第三约束条件，0≤xi,j≤1,
其中，i表示CDN节点的节点标识；j表示服务区域的区域标识；rj表示服务区域j的区域带宽使用率的倒数；rave表示所有CDN节点的第二上联带宽之和与所有服务区域的区域峰值带宽之和的比值；Uj表示服务区域j可用CDN节点集合；xi,j表示CDN节点i分配至服务区域j的带宽分配比例；wi,j表示CDN节点i分配至服务区域j的惩罚系数；λ1表示第一求解目标对应的权重；λ2表示第二求解目标对应的权重；Ui表示CDN节点i的可分配服务区域集合；Mi表示CDN节点i的上联带宽；Pj表示服务区域j的峰值带宽。
上述第一目标函数包括两个部分，第一部分
用于实现第一求解目标，即各个服务区域的带宽使用率(“水位”)均衡；第二部分
用于实现第二求解目标，即优先将CDN节点分配至其所处地理位置对应的服务区域。
上述第一约束条件用于定义带宽使用率的倒数，第二约束条件用于定义CDN节点分配至各服务区域的带宽分配比例之和等于1，第三约束条件用于定义CDN节点分配至各服务区域的带宽分配比例应大于等于0且小于等于1。
可选的，若一个CDN节点必须完全分配给一个服务区域使用，则预设规划模型为整数线性规划模型，约束条件还包括：第四约束条件，xi,j∈Z,
其中，Z表示整数。其中，第四约束条件用于定义CDN节点必须完全分配给一个服务区域使用。
在另一可选实施例中，通过预设规划算法计算得到各CDN节点的初始分配信息后，还进一步对CDN节点的初始分配结果进行优化，优化可基于CDN节点的属性及各CDN节点的带宽分配比例来进行。图2为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图，如图2所示，上述步骤S14包括以下步骤：
步骤S21，根据初始规划信息，确定各服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息；
步骤S22，根据初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各CDN节点分配至服务区域的带宽分配比例，得到各CDN节点的最终规划信息；
步骤S23，根据最终规划信息对各CDN节点进行服务区域分配。
其中，CDN节点的属性可以包括以下至少一项：服务类型、计费类型、协议类型、内容类型、服务商等等。
在上述实施例中，通过规划模型对CDN节点进行初始分配后，还进一步基于CDN节点的属性对CDN节点的分配进行优化，例如，基于计费类型调整各服务区域的CDN节点分配，避免某个服务区域使用CDN节点带宽的费用过高，或者，基于内容类型调整各服务区域的CDN节点分配，避免某个服务区域CDN节点的内容类型过于单一，等等。通过优化CDN节点分配，在保证各服务区域中用户网络请求的响应速度、网络服务质量及CDN节点带宽的利用率的同时，也使得各服务区域内不同属性的CDN节点所提供的带宽服务相对均衡，进一步提升各服务区域的网络服务质量。
下面对优化CDN节点分配的过程进行详细说明。
图3为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图，如图3所示，步骤S21包括：
步骤S31，根据初始规划信息确定分配至服务区域的初始分配CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级。
例如，当CDN节点的属性包括计费类型时，第一属性可以为流量计费类型，第二属性为端口计费或95计费类型。
流量计费，即按照用户访问实际消耗的流量计费；端口计费，即按照接入的端口来计费；95计费，即每5分钟取一个点，1个小时取12个点，1天12×24个点，一个月按30天算12×24×30＝8640个点，从高到低排序，然后把数值最高的％5的点去掉，剩下的最高带宽就是95计费的计费值。由于流量计费的CDN节点使用费用高于端口计费或95计费的CDN节点，在实际使用过程中，如果用户需求可以被端口计费和95计费的CDN节点覆盖，则不需要使用流量计费CDN节点，因此，基于计费类型进行CDN节点优化分配时，各个服务区域使用流量计费的CDN节点带宽占比应相对均衡，避免某个服务区域使用CDN节点的费用过高。
又例如，当CDN节点的属性包括服务商时，第一属性可以为服务商A，第二属性为服务商B。其中，服务商A的服务质量低于服务商B，因此，优先选择服务商B的CDN节点来使用，各个服务区域使用服务商A的CDN节点带宽占比相对均衡。
步骤S32，根据带宽分配比例，确定服务区域的初始分配CDN节点中，第一属性的初始分配CDN节点分配至服务区域的第三上联带宽之和。
步骤S33，根据带宽分配比例，确定服务区域所有初始分配CDN节点分配至服务区域的第四上联带宽之和。
步骤S34，计算第三上联带宽之和与第四上联带宽之和的比值，得到服务区域对应的第一带宽占比。
上述步骤S22包括：
步骤S35，当第一属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的服务区域时，采用元启发式算法，求解第一属性的初始分配CDN节点分配给服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间第一带宽占比差值的绝对值最小化，得到各CDN节点的第一当前规划信息。
步骤S36，基于第二目标函数计算第一当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值。
其中，第二目标函数可用于计算基于第一当前规划信息及初始规划信息进行CDN节点分配时，对应以下至少一项参数：
各服务区域之间的第一带宽占比差值的绝对值的最大值m1；
各服务区域之间的带宽使用率差值的绝对值的最大值m2；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和m3。
基于上述至少一项参数得到第一当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值。例如，仅以m1作为目标值来确定第一当前规划信息是否优于初始规划信息；或者，也可将m1、m2和m3进行加权计算，分别得到第一当前规划信息及初始规划信息对应的目标值，再将两个目标值进行比较。
步骤S37，当确定第一当前规划信息对应的目标值优于初始规划信息对应的目标值时，使用第一当前规划信息更新初始规划信息。
步骤S38，当确定第一当前规划信息满足终止条件时，根据第一当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息。
其中，终止条件包括以下至少一项：连续搜索到预设个数的第一当前规划信息未被采用；达到最大更新次数；元启发式算法执行时间达到预设时长。
上述步骤S38，为了避免算法无限执行下去，设置终止条件，在满足上述终止条件时，结束搜索，得到一个或多个目标值较优的第一当前规划信息。
通过上述步骤S31至S38，通过规划第一属性CDN节点在各服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间第一属性CDN节点的带宽占比均衡，从而避免某个服务区域中特定属性CDN节点的带宽占比过高，提高各服务区域的网络服务质量，保证各服务区域中用户网络请求的响应速度、网络服务质量及CDN节点带宽的利用率。
本实施例中，对于不同属性的CDN节点的优化分配方式可能不同。图4为本申请另一实施例提供的一种CDN节点分配方法的流程示意图，如图4所示，步骤S21包括：
步骤S41，基于初始规划信息确定分配至服务区域的初始CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级。
步骤S42，获取各服务区域对应的区域峰值带宽。
步骤S43，根据带宽分配比例，确定服务区域所有初始分配CDN节点分配至服务区域的第四上联带宽之和。
步骤S44，计算服务区域对应的区域峰值带宽与第四上联带宽之和的比值，得到各服务区域对应的带宽使用率。
上述步骤S22包括：
步骤S45，当第二属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的服务区域时，采用元启发式算法，求解第二属性的初始分配CDN节点分配给服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化，得到各CDN节点的第二当前规划信息；
步骤S46，基于第三目标函数计算第二当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值。
其中，第三目标函数可用于计算基于第二当前规划信息及初始规划信息进行CDN节点分配时，对应以下至少一项参数：
各服务区域之间的第一带宽占比差值的绝对值的最大值m1；
各服务区域之间的带宽使用率差值的绝对值的最大值m2；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和m3。
基于上述至少一项参数得到第二当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值。例如，仅以m1作为目标值来确定第二当前规划信息是否优于初始规划信息；或者，也可将m1、m2和m3进行加权计算，分别得到第二当前规划信息及初始规划信息对应的目标值，再将两个目标值进行比较。
步骤S47，当确定第二当前规划信息对应的目标值优于初始规划信息对应的目标值时，使用第二当前规划信息更新初始规划信息。
步骤S48，当确定第二当前规划信息满足终止条件时，根据第二当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息。
其中，终止条件包括以下至少一项：连续搜索到预设个数的第二当前规划信息未被采用；达到最大更新次数；元启发式算法执行时间达到预设时长。
通过上述步骤S41至S48，通过规划第二属性CDN节点在各服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间带宽使用率均衡，避免某个服务区域中“水位”过高，从而提高各服务区域的网络服务质量，保证各服务区域中用户网络请求的响应速度、网络服务质量及CDN节点带宽的利用率。
在另一可选实施例中，上述步骤S38，根据第一当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息，包括：当第一当前规划信息满足预设最优条件时，确定第一当前规划信息为最终规划信息。
上述步骤S48，根据第二当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息，包括：当第二当前规划信息满足预设最优条件时，确定第二当前规划信息为最终规划信息；
预设最优条件包括以下至少一项：各服务区域之间第一带宽占比差值的绝对值最小化；各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
在另一可选实施例中，元启发式算法是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，包括模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等。
元启发式算法包括模拟退火算法。上述步骤S22还包括：
当第一当前规划信息对应的目标值差于初始规划信息对应的目标值时，以第一概率使用第一当前规划信息更新初始规划信息；其中，第一概率随时间推移而降低；
当第二当前规划信息对应的目标值差于初始规划信息对应的目标值时，以第二概率使用第一当前规划信息更新初始规划信息；其中，第二概率随时间推移而降低。
其中，模拟退火算法，是为了解决具备最优解问题，从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。
采用模拟退火算法，可以更加准确地找到使得各CDN节点带宽分配最优的规划方案，提高各服务区域中用户网络请求的响应速度、网络服务质量及CDN节点带宽的利用率。
下面以一个具体实例对CDN节点的优化分配方式进行详细说明。
存在三种计费类型的CDN节点，流量计费、端口计费和95计费类型。其中，第一属性为流量计费类型，第二属性为端口计费和95计费类型。
第一属性的CDN节点k，可以分配给至少两个服务区域A、B、……
CDN节点k的上联带宽为Sfk，CDN节点k当前分配至服务区域A的带宽分配比例为xkA，CDN节点k当前分配至服务区域B的带宽分配比例为xkB，0≤xkA+xkB≤1。服务区域A中除CDN节点k外，其他所有流量计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域B中除CDN节点k外，其他所有流量计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域A中所有端口计费和95计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域B中所有端口计费和95计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
通过元启发式算法，不断求解CDN节点k分配给服务区域A的带宽分配比例x，使得流量计费类型CDN节点在各服务区域中的带宽占比均衡，即各服务区域之间流量计费类型CDN节点带宽占比差值的绝对值最小化。
对于第一属性CDN节点的元启发式算法的求解目标可通过以下公式表示：
在求解CDN节点k对于各服务区域的带宽分配比例过程中，每次求解增加或降低预设带宽分配比例，如1％，使得各服务区域中流量计费类型CDN节点的带宽占比逐步接近。
若CDN节点k可以分配给两个以上的服务区域，如a1、a2、a3、a4，可将所有服务区域按照流量计费类型CDN节点的带宽占比从小到大排序，如，排序结果为a3、a1、a2、a4，随机选择a2作为A，从带宽占比小于a2的服务区域a3和a1中随机选择一个服务区域作为B。每次完成CDN节点k对于服务区域A的带宽分配比例的调整时，再次对CDN节点k所有可分配服务区域按照流量计费类型CDN节点的带宽占比进行排序，重新选择作为A、B的服务区域。这样，通过多次调整，最终得到CDN节点k在各服务区域的带宽分配比例。
下面对第二属性的CDN节点优化分配的过程详细描述如下：
端口计费和95计费类型的CDN节点h，可以分配给至少两个服务区域A、B、……
CDN节点h的上联带宽为Sh，CDN节点h当前分配至服务区域A的带宽分配比例为xhA，CDN节点h当前分配至服务区域B的带宽分配比例为xhB，0≤xhA+xhB≤1。服务区域A中所有流量计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域B中所有流量计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域A的区域峰值带宽为PA，服务区域B的区域峰值带宽为PB。服务区域A中除了CDN节点h外所有端口计费和95计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
服务区域B中除了CDN节点h所有端口计费和95计费类型的CDN节点的上联带宽之和为
通过元启发式算法，不断求解CDN节点h分配给服务区域A的带宽分配比例x，使得各服务区域之间的带宽使用率均衡，即各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化。
对于第二属性CDN节点的元启发式算法的求解目标可通过以下公式表示，
在求解CDN节点h对于各服务区域的带宽分配比例过程中，每次求解增加或降低预设带宽分配比例，如1％，使得各服务区域之间带宽使用率逐步接近。
若CDN节点h可以分配给两个以上的服务区域，如a1、a2、a3、a4，可将所有服务区域按照带宽使用率从大到小排序，如，排序结果为a4、a2、a1、a3，随机选择a2作为A，从带宽占比小于a2的服务区域a1和a3中随机选择一个服务区域作为B。每次完成CDN节点h对于服务区域A的带宽分配比例的调整时，再次对CDN节点h所有可分配服务区域按照带宽使用率从大到小，重新选择作为A、B的服务区域。这样，通过多次调整，最终得到CDN节点h在各服务区域的带宽分配比例。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。
图5为本申请实施例提供的一种CDN节点分配装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图5所示，该CDN节点分配装置，包括：
获取模块51，用于获取服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；
初始规划模块52，用于采用预设规划模型，根据区域信息及节点信息求解得到各CDN节点的初始规划信息，预设规划模型包括第一目标函数，第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各CDN节点分配到服务区域后，各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
分配模块53，用于根据初始规划信息对各CDN节点进行服务区域分配。
具体的，区域信息包括：区域标识、区域峰值带宽及可用CDN节点集合；节点信息包括：CDN节点的节点标识、属性、上联带宽、CDN节点的可分配服务区域集合、CDN节点的所属服务区域标识及CDN节点划归各服务区域的惩罚系数；其中，服务区域的带宽使用率为服务区域的区域峰值带宽与可用CDN节点集合中所有CDN节点分配至服务区域的第一上联带宽之和的比值；预设规划模型还包括约束条件，约束条件基于服务区域的带宽使用率及CDN节点划归各服务区域的带宽分配比例确定。
第一目标函数的求解目标还包括：第二求解目标，将各CDN节点分配到服务区域后，所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化；其中，CDN节点对应的分配惩罚值为CDN节点分配至服务区域所对应的惩罚系数与带宽分配比例的乘积；当CDN节点被分配至与CDN节点所处地理位置匹配的服务区域时，所对应的惩罚系数最小。
预设规划模型为线性规划模型，第一目标函数如下：
约束条件包括：
第一约束条件，
第二约束条件，
第三约束条件，0≤xi,j≤1,
其中，i表示CDN节点的节点标识；
j表示服务区域的区域标识；
rj表示服务区域j的区域带宽使用率的倒数；
rave表示所有CDN节点的第二上联带宽之和与所有服务区域的区域峰值带宽之和的比值；
Uj表示服务区域j可用CDN节点集合；
xi,j表示CDN节点i分配至服务区域j的带宽分配比例；
wi,j表示CDN节点i分配至服务区域j的惩罚系数；
λ1表示第一求解目标对应的权重；
λ2表示第二求解目标对应的权重；
Ui表示CDN节点i的可分配服务区域集合；
Mi表示CDN节点i的上联带宽；
Pj表示服务区域j的峰值带宽。
预设规划模型为整数线性规划模型，约束条件还包括：第四约束条件，xi,j∈Z,
其中，Z表示整数。
可选的，分配模块53包括：
信息确定子模块，用于根据初始规划信息，确定各服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息；
规划子模块，用于根据初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各CDN节点分配至服务区域的带宽分配比例，得到各CDN节点的最终规划信息；
分配子模块，用于根据最终规划信息对各CDN节点进行服务区域分配。
可选的，信息确定子模块，用于根据初始规划信息确定分配至服务区域的初始分配CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；根据带宽分配比例，确定服务区域的初始分配CDN节点中，第一属性的初始分配CDN节点分配至服务区域的第三上联带宽之和；根据带宽分配比例，确定服务区域所有初始分配CDN节点分配至服务区域的第四上联带宽之和；计算第三上联带宽之和与第四上联带宽之和的比值，得到服务区域对应的第一带宽占比。
规划子模块，用于当第一属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的服务区域时，采用元启发式算法，求解第一属性的初始分配CDN节点分配给服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间第一带宽占比差值的绝对值最小化，得到各CDN节点的第一当前规划信息；基于第二目标函数计算第一当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值；当确定第一当前规划信息对应的目标值优于初始规划信息对应的目标值时，使用第一当前规划信息更新初始规划信息；当确定第一当前规划信息满足终止条件时，根据第一当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息；终止条件包括以下至少一项：连续搜索到预设个数的第一当前规划信息未被采用；达到最大更新次数；元启发式算法执行时间达到预设时长。
可选的，规划子模块，用于当确定第一当前规划信息满足终止条件和预设最优条件时，确定所述第一当前规划信息为最终规划信息；所述预设最优条件包括以下至少一项：各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化；各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
可选的，信息确定子模块，用于基于初始规划信息确定分配至服务区域的初始CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；获取各服务区域对应的区域峰值带宽；根据带宽分配比例，确定服务区域所有初始分配CDN节点分配至服务区域的第四上联带宽之和；计算服务区域对应的区域峰值带宽与第四上联带宽之和的比值，得到各服务区域对应的带宽使用率。
规划子模块，用于当第二属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的服务区域时，采用元启发式算法，求解第二属性的初始分配CDN节点分配给服务区域的带宽分配比例，使得各服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化，得到各CDN节点的第二当前规划信息；基于第三目标函数计算第二当前规划信息对应的目标值及初始规划信息对应的目标值；当确定第二当前规划信息对应的目标值优于初始规划信息对应的目标值时，使用第二当前规划信息更新初始规划信息；当确定第二当前规划信息满足终止条件时，根据第二当前规划信息确定各CDN节点的最终规划信息；其中，终止条件包括以下至少一项：连续搜索到预设个数的第二当前规划信息未被采用；达到最大更新次数；元启发式算法执行时间达到预设时长。
可选的，规划子模块，用于当确定第二当前规划信息满足终止条件和预设最优条件时，确定所述第二当前规划信息为最终规划信息；所述预设最优条件包括以下至少一项：各所述服务区域之间第一带宽占比差值的绝对值最小化；各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
可选的，规划子模块，还用于当元启发式算法包括模拟退火算法时，当所述第一当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第一概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第一概率随时间推移而降低；当所述第二当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第二概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第二概率随时间推移而降低。
如图6所示，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信，
存储器113，用于存放计算机程序；
在本申请一个实施例中，处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现前述任意一个方法实施例提供的CDN节点分配方法。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，P C I)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述任意一个方法实施例提供的CDN节点分配方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (14)
1.一种CDN节点分配方法，其特征在于，包括：
获取各服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；
采用预设规划模型，根据所述区域信息及节点信息求解得到各所述CDN节点的初始规划信息，所述预设规划模型包括第一目标函数，所述第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配，包括：
根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息；
根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息；
根据所述最终规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域信息包括：区域标识、区域峰值带宽及可用CDN节点集合；所述节点信息包括：所述CDN节点的节点标识、属性、上联带宽、所述CDN节点的可分配服务区域集合、所述CDN节点的所属服务区域标识及所述CDN节点划归各所述服务区域的惩罚系数；
其中，所述服务区域的带宽使用率为所述服务区域的区域峰值带宽与所述可用CDN节点集合中所有CDN节点分配至所述服务区域的第一上联带宽之和的比值；
所述预设规划模型还包括约束条件，所述约束条件基于所述服务区域的带宽使用率及所述CDN节点划归各所述服务区域的带宽分配比例确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一目标函数的求解目标还包括：第二求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化；
其中，所述CDN节点对应的分配惩罚值为所述CDN节点分配至所述服务区域所对应的惩罚系数与带宽分配比例的乘积；当所述CDN节点被分配至与所述CDN节点所处地理位置匹配的服务区域时，所对应的惩罚系数最小。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设规划模型为线性规划模型，所述第一目标函数如下：
所述约束条件包括：
第一约束条件，
第二约束条件，
第三约束条件，0≤xi,j≤1,
其中，i表示所述CDN节点的节点标识；
j表示所述服务区域的区域标识；
rj表示服务区域j的区域带宽使用率的倒数；
rave表示所有CDN节点的第二上联带宽之和与所有服务区域的区域峰值带宽之和的比值；
Uj表示所述服务区域j可用CDN节点集合；
xi,j表示所述CDN节点i分配至所述服务区域j的带宽分配比例；
wi,j表示所述CDN节点i分配至所述服务区域j的惩罚系数；
λ1表示第一求解目标对应的权重；
λ2表示第二求解目标对应的权重；
Ui表示所述CDN节点i的可分配服务区域集合；
Mi表示所述CDN节点i的上联带宽；
Pj表示所述服务区域j的峰值带宽。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设规划模型为整数线性规划模型，所述约束条件还包括：第四约束条件，xi,j∈Z,
其中，Z表示整数。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息，包括：
根据所述初始规划信息确定分配至所述服务区域的初始分配CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域的初始分配CDN节点中，所述第一属性的初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第三上联带宽之和；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域所有初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第四上联带宽之和；
计算所述第三上联带宽之和与所述第四上联带宽之和的比值，得到所述服务区域对应的第一带宽占比；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第一属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的所述服务区域时，采用元启发式算法，求解所述第一属性的初始分配CDN节点分配给所述服务区域的带宽分配比例，使得各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化，得到各所述CDN节点的第一当前规划信息；
基于第二目标函数计算所述第一当前规划信息对应的目标值及所述初始规划信息对应的目标值；
当确定所述第一当前规划信息对应的目标值优于所述初始规划信息对应的目标值时，使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；
当确定所述第一当前规划信息满足终止条件时，根据所述第一当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息；
所述终止条件包括以下至少一项：
连续搜索到预设个数的所述第一当前规划信息未被采用；
达到最大更新次数；
所述元启发式算法执行时间达到预设时长。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始规划信息，确定各所述服务区域中的初始分配CDN节点及区域带宽信息，包括：
基于所述初始规划信息确定分配至所述服务区域的初始CDN节点的属性及带宽分配比例；其中，存在至少两种属性的CDN节点，第一属性的CDN节点的使用优先级低于第二属性的CDN节点的使用优先级；
获取各所述服务区域对应的区域峰值带宽；
根据所述带宽分配比例，确定所述服务区域所有初始分配CDN节点分配至所述服务区域的第四上联带宽之和；
计算所述服务区域对应的区域峰值带宽与所述第四上联带宽之和的比值，得到各所述服务区域对应的带宽使用率；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第二属性的初始分配CDN节点对应至少两个可分配的所述服务区域时，采用元启发式算法，求解所述第二属性的初始分配CDN节点分配给所述服务区域的带宽分配比例，使得各所述服务区域之间所述带宽使用率差值的绝对值最小化，得到各所述CDN节点的第二当前规划信息；
基于第三目标函数计算所述第二当前规划信息对应的目标值及所述初始规划信息对应的目标值；
当确定所述第二当前规划信息对应的目标值优于所述初始规划信息对应的目标值时，使用所述第二当前规划信息更新所述初始规划信息；
当确定所述第二当前规划信息满足终止条件时，根据所述第二当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息；
其中，所述终止条件包括以下至少一项：
连续搜索到预设个数的所述第二当前规划信息未被采用；
达到最大更新次数；
所述元启发式算法执行时间达到预设时长。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第一当前规划信息满足预设最优条件时，确定所述第一当前规划信息为最终规划信息；
所述预设最优条件包括以下至少一项：
各所述服务区域之间所述第一带宽占比差值的绝对值最小化；
各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二当前规划信息确定各所述CDN节点的最终规划信息，包括：
当所述第二当前规划信息满足预设最优条件时，确定所述第二当前规划信息为最终规划信息；
所述预设最优条件包括以下至少一项：
各所述服务区域之间第一带宽占比差值的绝对值最小化；
各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
所有CDN节点分配至各服务区域所对应的分配惩罚值之和最小化。
11.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述元启发式算法包括模拟退火算法；
所述根据所述初始分配CDN节点的属性及区域带宽信息，调整各所述CDN节点分配至所述服务区域的带宽分配比例，得到各所述CDN节点的最终规划信息，还包括：
当所述第一当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第一概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第一概率随时间推移而降低；
当所述第二当前规划信息对应的目标值差于所述初始规划信息对应的目标值时，以第二概率使用所述第一当前规划信息更新所述初始规划信息；其中，所述第二概率随时间推移而降低。
12.一种CDN节点分配装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取服务区域对应的区域信息及各CDN节点对应的节点信息；
初始规划模块，用于采用预设规划模型，根据所述区域信息及节点信息求解得到各所述CDN节点的初始规划信息，所述预设规划模型包括第一目标函数，所述第一目标函数的求解目标包括：第一求解目标，将各所述CDN节点分配到服务区域后，各所述服务区域之间带宽使用率差值的绝对值最小化；
分配模块，用于根据所述初始规划信息对各所述CDN节点进行服务区域分配。
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-11任一项所述的CDN节点分配方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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1-11任一项所述的CDN节点分配方法的步骤。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116074323A (zh) * | 2023-03-10 | 2023-05-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 边缘计算节点的选择方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN116996398A (zh) * | 2023-09-27 | 2023-11-03 | 联通在线信息科技有限公司 | 一种基于数学规划的cdn业务带宽优化方法及电子设备 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015014176A1 (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-05 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, device, scheduling server and system for network allocation |
| CN105407004A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-03-16 | 清华大学深圳研究生院 | 基于边缘无线热点进行内容分发的方法及装置 |
| CN106572502A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-04-19 | 成都希盟泰克科技发展有限公司 | 一种无线通信网络按需信道动态带宽分配方法 |
| WO2017148296A1 (zh) * | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种应用归属服务集群的分配方法和装置 |
| CN108494820A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-04 | 厦门白山耘科技有限公司 | 一种数据处理方法及系统 |
| CN108712302A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-10-26 | 上海帝联网络科技有限公司 | 区域带宽的计算方法及装置、计算机可读介质 |
| CN109660624A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-19 | 网宿科技股份有限公司 | 内容分发网络资源的规划方法、服务器及存储介质 |
| CN109818881A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-28 | 网宿科技股份有限公司 | Cdn带宽调度方法、采集及调度服务器和存储介质 |
| CN110198344A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-03 | 网宿科技股份有限公司 | 一种资源调度方法及系统 |
| CN110213620A (zh) * | 2018-02-28 | 2019-09-06 | 优酷网络技术（北京）有限公司 | 带宽分配方法及装置 |
| CN110493047A (zh) * | 2018-02-27 | 2019-11-22 | 贵州白山云科技股份有限公司 | 一种分配cdn网络中节点服务器带宽的方法和系统 |
| CN110519183A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-29 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种节点限速的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| US20200328986A1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-10-15 | Wangsu Science & Technology Co., Ltd. | Domain name bandwidth adjustment method and apparatus |
-
2021
- 2021-03-26 CN CN202110327844.7A patent/CN115134369B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104348798A (zh) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种分配网络的方法、装置、调度服务器和系统 |
| WO2015014176A1 (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-05 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, device, scheduling server and system for network allocation |
| CN105407004A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-03-16 | 清华大学深圳研究生院 | 基于边缘无线热点进行内容分发的方法及装置 |
| WO2017148296A1 (zh) * | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种应用归属服务集群的分配方法和装置 |
| CN106572502A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-04-19 | 成都希盟泰克科技发展有限公司 | 一种无线通信网络按需信道动态带宽分配方法 |
| CN108494820A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-04 | 厦门白山耘科技有限公司 | 一种数据处理方法及系统 |
| CN110493047A (zh) * | 2018-02-27 | 2019-11-22 | 贵州白山云科技股份有限公司 | 一种分配cdn网络中节点服务器带宽的方法和系统 |
| CN110213620A (zh) * | 2018-02-28 | 2019-09-06 | 优酷网络技术（北京）有限公司 | 带宽分配方法及装置 |
| CN108712302A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-10-26 | 上海帝联网络科技有限公司 | 区域带宽的计算方法及装置、计算机可读介质 |
| CN109660624A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-19 | 网宿科技股份有限公司 | 内容分发网络资源的规划方法、服务器及存储介质 |
| CN109818881A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-28 | 网宿科技股份有限公司 | Cdn带宽调度方法、采集及调度服务器和存储介质 |
| US20200328986A1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-10-15 | Wangsu Science & Technology Co., Ltd. | Domain name bandwidth adjustment method and apparatus |
| CN110198344A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-03 | 网宿科技股份有限公司 | 一种资源调度方法及系统 |
| CN110519183A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-29 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种节点限速的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116074323A (zh) * | 2023-03-10 | 2023-05-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 边缘计算节点的选择方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN116996398A (zh) * | 2023-09-27 | 2023-11-03 | 联通在线信息科技有限公司 | 一种基于数学规划的cdn业务带宽优化方法及电子设备 |
| CN116996398B (zh) * | 2023-09-27 | 2024-02-27 | 联通在线信息科技有限公司 | 一种基于数学规划的cdn业务带宽优化方法及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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