CN116074203A - 一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统 - Google Patents

一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析。本发明的有益效果：通过对用户的网络使用时间与流量特征分析、业务类型标识、使用习惯分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配、结合管理设备优化，实现局域网内不同用户的个性化带宽配置，提高网络使用率，满足不同用户需要。

Description

一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统
技术领域
本发明涉及应用大数据分析技术领域，具体涉及一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统。
背景技术
当前各企业内部信息系统日益增多，数据传输量不断增大，网络带宽增长的速度跟不上用户的需求，总是出现使用网络带宽不够的问题。但用户对网络的需求实际上有所差异，应用大数据分析技术，根据用户的业务需求和实际使用历史，可以动态调节用户带宽，实现企业网络的充分高效使用，体现信息化网络投资价值。
如授权公告号为CN113452541A，授权公告日为2021.09.28的一种网络带宽调整方法，该方法包括：获取工作节点执行训练任务时完成至少一次训练迭代所花费的时间；在确定所述至少一次训练迭代所花费的时间超时的情况下，向第一服务器发送带宽更新请求，所述带宽更新请求用于请求所述第一服务器更新服务节点的带宽；所述服务节点存储有所述训练任务的数据。可选的，所述工作节点(即work节点)在执行第N次训练迭代之前，从所述服务节点(即server节点)获取其执行所述第N次训练迭代所需的参数。本申请实施例的执行主体可以是第二服务器。该第二服务器可以是一个服务器集群，也可以是一个服务器。
如授权公告号为CN 107094122 A，授权公告日为2017.08.25的一种自动调整网络带宽的方法，涉及通信领域，包括：根据物理链路中每个数据传输通道的业务类型设置每个数据传输通道的初始分配带宽，使用该数据传输通道的实时带宽和初始分配带宽的比值作为该数据传输通道的带宽利用率；比较带宽利用率和预设的带宽利用率阈值，并调整相应数据传输通道的分配带宽，使带宽利用率趋于带宽利用率阈值；同时，在调整网络中数据通道的分配带宽时保证所有数据传输通道调整后的分配带宽之和不超过物理链路的总带宽。
现有网络带宽控制和分配技术无法实现动态优化配置，一方面目前带宽控制设备均为预先配置带宽分配管理策略，固定后无法自动优化，无法实现个性化动态适配，除非人为再次更改；另一方面用户需求带宽的时间、工作量、目标地址均有差别，无法精细化配置。因此，亟需设计一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统，以解决现有技术中的上述不足之处。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节。
作为本发明优选的实施例，所述员工位移标识（UID）标识包括：工号（企业统一认证号）、身份证号、手机号码和设备IP地址或MAC地址。
作为本发明优选的实施例，所述业务类标识（Y）包括一般日常业务、重要任务和重要且紧急任务。
作为本发明优选的实施例，所述使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到。
作为本发明优选的实施例，所述使用习惯特征（X），包括公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、物业系统操作以及云上数字化设计。
作为本发明优选的实施例，所述习惯特征（X），由以下公式得出X（t，x）=[（t1，x1），（t2，x2），（t3，x3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，x为该时间段使用特征，通过使用时间区间分析得到。
作为本发明优选的实施例，S2中（1）中将带宽管理设备升级成：带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节。
作为本发明优选的实施例，所述S2（1）中：将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x））。
一种应用大数据分析保障用户网络带宽的系统，其特征在于，包括信息模块、分析模块和调节模块。
作为本发明优选的实施例，所述信息模块，用于采集用户员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）的信息和数据，且判断模块：通过采集的信息对用户所用所用网络数据进行分析，所述调节模块：根据分析信息确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配。
在上述技术方案中，本发明提供的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统，有益效果：通过对用户的网络使用时间与流量特征分析、业务类型标识、使用习惯分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配、结合管理设备优化，实现局域网内不同用户的个性化带宽配置，提高网络使用率，满足不同用户需要。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统实施例提供的方法结构示意图。
图2为本发明一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统实施例提供的系统结构示意图。
图3为本发明一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统实施例提供的系统内部联系结构示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明作进一步的详细介绍。
如图1-3所示，本发明实施例提供的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节。
具体的，本实施例中，一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节，通过对用户的网络使用时间与流量特征分析、业务类型标识、使用习惯分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调。
本发明提供的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统，通过对用户的网络使用时间与流量特征分析、业务类型标识、使用习惯分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配、结合管理设备优化，实现局域网内不同用户的个性化带宽配置，提高网络使用率，满足不同用户需要。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述员工位移标识（UID）标识包括：工号（企业统一认证号）、身份证号、手机号码和设备IP地址或MAC地址。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述业务类标识（Y）包括一般日常业务、重要任务和重要且紧急任务。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述使用习惯特征（X），包括公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、物业系统操作以及云上数字化设计。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述习惯特征（X），由以下公式得出X（t，x）=[（t1，x1），（t2，x2），（t3，x3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，x为该时间段使用特征，通过使用时间区间分析得到。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，S2中（1）中将带宽管理设备升级成：带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节。
本发明提供的另一个实施例中，如图1所示的，所述S2（1）中：将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x））。
一种应用大数据分析保障用户网络带宽的系统，其特征在于，包括信息模块、分析模块和调节模块。
本发明提供的另一个实施例中，如图1、2和图3所示的，所述信息模块，用于采集用户员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）的信息和数据，且判断模块：通过采集的信息对用户所用所用网络数据进行分析，所述调节模块：根据分析信息确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配。
实施例1
一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节，通过对用户的网络使用时间与流量特征分析、业务类型标识、使用习惯分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调。
实施例2
本实施例在实施例一的基础上作进一步限定，如图1所示的，所述员工位移标识（UID）标识包括：工号（企业统一认证号）、身份证号、手机号码和设备IP地址或MAC地址，所述业务类标识（Y）包括一般日常业务、重要任务和重要且紧急任务，所述使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到，如图1所示的，所述使用习惯特征（X），包括公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、物业系统操作以及云上数字化设计；
如图1所示的，所述习惯特征（X），由以下公式得出X（t，x）=[（t1，x1），（t2，x2），（t3，x3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，x为该时间段使用特征，通过使用时间区间分析得到；使用网络时间与流量特征（F（t，w））数据，使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，可得出网络时间与流量特征数据，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到；
本申请文件中使用习惯特征（X）数据：公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、物业系统操作以及云上数字化设计，然后对带宽管理设备进行升级，使带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节，还需对对动态调节带宽配置进行升级，将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x）），将根据上述的数据，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配、结合管理设备优化，实现局域网内不同用户的个性化带宽配置，提高网络使用率，满足不同用户需要。
S2中（1）中将带宽管理设备升级成：带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节；所述S2（1）中：将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x））。
实施例3
一种应用大数据分析保障用户网络带宽的系统，其特征在于，包括信息模块、分析模块和调节模块；
如图1、2和图3所示的，所述信息模块，用于采集用户员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）的信息和数据，且判断模块：通过采集的信息对用户所用所用网络数据进行分析，所述调节模块：根据分析信息确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配。
工作原理：采集用户数据：
1员工工号（企业统一认证号）、身份证号、手机号码和设备IP地址或MAC地址、2业务类标识（Y）数据：一般日常业务、重要任务和重要且紧急任务、3使用网络时间与流量特征（F（t，w））数据，使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，可得出网络时间与流量特征数据，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到、4使用习惯特征（X）数据：公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、物业系统操作以及云上数字化设计，然后对带宽管理设备进行升级，使带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节，还需对对动态调节带宽配置进行升级，将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x）），将根据上述的数据，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配、结合管理设备优化，实现局域网内不同用户的个性化带宽配置，提高网络使用率，满足不同用户需要。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。

Claims (10)

1.一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集数据：员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）、S2：设备和配置升级：（1）对带宽管理设备进行升级；（2）对动态调节带宽配置进行升级；S3：网络宽带调节根据对用户数据分析，使用大数据分析设备和工具，可以准确确定用户网络需求，结合管理设备升级和优化，对用户网络带宽进行调节。
2.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，所述员工位移标识（UID）标识包括：工号（企业统一认证号）、身份证号、手机号码和设备IP地址或MAC地址。
3.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法及系统，其特征在于，所述业务类标识（Y）包括一般日常业务、重要任务和重要且紧急任务。
4.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，所述使用网络时间与流量特征（F（t，w）），由以下公式得出F（t，w）=[（t1，w1），（t2，w2），（t3，w3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，w为该时间段使用带宽，通过使用时间区间分析得到。
5.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，所述使用习惯特征（X），包括公文和邮件处理、浏览网页和下载资料、业务系统操作以及云上数字化设计。
6.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，所述习惯特征（X），由以下公式得出X（t，x）=[（t1，x1），（t2，x2），（t3，x3），……]，其中t为相对稳定使用时间段，x为该时间段使用特征，通过使用时间区间分析得到。
7.根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，S2中（1）中将带宽管理设备升级成：带宽管理设备支持动态带宽管理，支持用户使用网络的时间、流量、习惯特征等数据集成，通过用户唯一标识UID与用户大数据分析设备实现数据联通，通过用户大数据分析设备连锁实现带宽动态调节。
8. 根据权利要求1所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的方法，其特征在于，所述S2（1）中：将动态调节带宽配置升级成：动态调节带宽配置可根据以下数据分析后对带宽动态实时调节：Router(config-if）# bandwridth ：（UID，Y，F(t（w），X(t（x））。
9.一种应用大数据分析保障用户网络带宽的系统，其特征在于，包括信息模块、分析模块和调节模块。
10.根据权利要求9所述的一种应用大数据分析保障用户网络带宽的系统，其特征在于，所述信息模块，用于采集用户员工唯一标识（UID）、业务类标识（Y）、使用网络时间与流量特征（F（t，w））和使用习惯特征（X）的信息和数据，且判断模块：通过采集的信息对用户所用所用网络数据进行分析，所述调节模块：根据分析信息确定用户网络需求，对用户网络带宽进行调节，实现网络资源的动态分配。
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