CN116886623A - 一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、存储介质，应用于包括交换机处理器和芯片的交换机，由芯片执行的该方法包括：获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及传输链路所传输数据的关联信息；基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；基于预测结果生成数据传输调控信号；将数据传输调控信号发送给交换机，以使交换机基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。本申请通过另设的芯片得到数据传输调控信号，加快了数据运算效率，实现了对传输链路所传输数据的准确的传输控制。

Description

一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术

为了满足网络环境高吞吐低延迟的需求，提出有RDMA(RemoteDirectMemoryAccess，远程直接数据存取)，该技术可以绕过协议栈直接访问内存，大大提高了数据传输的效率，然而该技术会为了保证数据的可靠传输及数据包的不丢失，需要考虑数据优先级，考虑数据优先级便会导致数据传输链路上出现拥塞，严重影响了网络吞吐量和数据传输流量。

拥塞控制作为网络流量的管控节点，对整个网络传输性能至关重要，常见的解决拥塞进行数据传输控制的方式是通过交换机根据同一判定方式基于网络统计数据确定网络环境状态是否拥塞，该方法无法长期适用于多变的网络环境，且方法的实施会带来巨大的计算量导致拥塞控制出现延时，还会影响交换机实现本身的业务功能。

因此，如何对网络流量实现及时且准确的数据传输控制是亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输的控制方法，应用于交换机，所述交换机包括交换机处理器和芯片，所述方法由所述芯片执行，包括：取所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取所述传输链路所传输数据的关联信息；基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；基于所述预测结果生成数据传输调控信号；将所述数据传输调控信号发送给所述交换机处理器，以使所述交换机基于所述数据传输调控信号对所述传输链路所传输数据进行传输控制。

在另一示例性实施例中，通过调控模型基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果，以及基于所述预测结果生成数据传输调控信号；在所述获取所述传输链路所传输数据的关联信息之后，所述方法还包括：将所述网络质量参数和所述关联信息作为目标样本；计算所述目标样本的置信度；若检测到所述置信度大于预设置信度阈值，则基于所述目标样本对所述调控模型进行更新，得到更新后的调控模型；其中，所述更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

在另一示例性实施例中，所述基于所述目标样本对所述调控模型进行更新，得到更新后的调控模型，包括：将所述目标样本和其他样本发送给标注方，以使所述标注方对所述目标样本进行针对预测结果的标注；其中，所述其他样本的生成早于所述目标样本的生成；基于所述目标样本和针对所述目标样本所标注的预测结果，对所述调控模型进行更新，得到所述更新后的调控模型。

在另一示例性实施例中，所述基于所述目标样本和针对所述目标样本所标注的预测结果，对所述调控模型进行更新，包括：若检测到所述目标样本的数量达到预设数量阈值，则基于所述数量的目标样本对所述调控模型进行更新；以及在所述调控模型更新完成后，将所述数量的目标样本进行删除。

在另一示例性实施例中，所述基于所述预测结果生成数据传输调控信号，包括：若所述预测结果表征拥堵大于预设拥堵阈值，则生成用于表征减小数据传输的数据传输调控信号；若所述预测结果表征拥堵小于所述预设拥堵阈值，则生成用于表征增大数据传输的数据传输调控信号。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输的控制方法，应用于交换机，所述交换机包括交换机处理器和芯片，所述方法由所述交换机处理器执行，所述方法包括：接收所述芯片发送的数据传输调控信号；其中，所述数据传输调控信号是所述芯片基于所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及所述传输链路所传输数据的关联信息所生成的；基于所述数据传输调控信号对所述传输链路进行传输控制。

在另一示例性实施例中，所述基于所述数据传输调控信号对所述传输链路进行传输控制，包括：若所述数据传输调控信号表征减小数据，则基于所述数据传输调控信号所指示的减小量对所述传输链路进行减小数据的传输控制；若所述数据传输调控信号表征增大数据，则基于所述数据传输调控信号所指示的增大量对所述传输链路进行增大数据的传输控制。

根据本申请实施例的一个方面，一种数据传输的控制装置，包括：获取单元，用于获取所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取所述传输链路所传输数据的关联信息；预测单元，用于基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；处理单元，用于基于所述预测结果生成数据传输调控信号；输出单元，用于将所述数据传输调控信号发送给所述交换机处理器，以使所述交换机基于所述数据传输调控信号对所述传输链路所传输数据进行传输控制。

根据本申请实施例的一个方面，一种交换机，包括：芯片和交换机处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述芯片和所述交换机处理器执行时，使得所述交换机如前实现所述的数据传输的控制方法。

根据本申请实施例的一个方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的数据传输的控制方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实施例中提供的数据传输的控制方法。

在本申请的实施例所提供的技术方案中：

一方面，通过另设的芯片对所述传输链路的拥塞情况进行预测，并基于预测结果生成数据传输调控信号，之后将数据传输调控信号发送给交换机，进而交换机可以基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。由于新增芯片扩大了交换机的计算处理能力，因此相对于相关技术中通过算力有限的交换机计算并进行传输控制而言，提升了传输控制的即时性，从而使得传输数据能够更加合理地进行传输控制，保证了相应业务的处理，提升了用户使用体验。

另一方面，芯片是基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行的预测，所得到的预测结果更为准确，实现了对传输链路所传输数据的传输控制的准确性。

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和解释性的，并不能限制本申请。

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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：

图1是本申请涉及的一种实施环境的示意图；

图2是本申请的一示例性实施例示出的一种数据传输的控制方法的流程图；

图3是图2所示实施例中的步骤S203在一个示例性实施例中的流程图；

图4是在图2所示实施例中的步骤S201之后的步骤在一个示例性实施例中的流程图；

图5是图4所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境的示意图；

图6是图5所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境中调控模型的示意图；

图7是图4所示实施例中的步骤S403在一个示例性实施例中的流程图；

图8是图7所示实施例中的步骤S702在一个示例性实施例中的流程图；

图9是图7所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境的示意图；

图10是本申请的另一示例性实施例示出的应用于交换机包含的交换机处理器的数据传输的控制方法的流程图；

图11是图10所示实施例中的步骤S1002在一个示例性实施例中的流程图；

图12是本申请的一示例性实施例示出的一种数据传输的控制装置的框图；

图13是适于用来实现本申请实施例的交换机的交换机系统的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

在本申请中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

相关技术中，随着互联网技术的发展，数据中心已成为云计算等网络环境的基础设施，越来越多的企业和个人把在线应用服务迁移到数据中心上，数据中心存在大量对延时敏感的实时交互式应用，如网页搜索和查询业务、各种社交网站和零售业务等，上述应用经常产生大量的突发短流，为了提高各项应用的性能、服务质量及用户体验感，应尽可能减少突发短流的完成时间。同时，数据中心也存在最新时效数据更新、数据挖掘和备份等应用，上述应用会产生数据量很大的长流，因此在数据中心中就出现了长短流长期并存的现象。

长流需要网络环境维持较高的吞吐率，以满足相应的需求，短流需要保证网络环境具备有效吞吐量，为了满足网络环境高吞吐低延迟的需求，提出了有RDMA(RemoteDirectMemoryAccess，远程直接数据存取)，该技术可以绕过协议栈直接访问内存，大大提高了数据传输的效率，然而该技术会为了保证数据的可靠传输及数据包的不丢失，需要考虑数据优先级，考虑数据优先级的后果便是便会导致数据传输链路上出现拥塞，严重影响了网络吞吐量和数据传输流量。

而拥塞控制作为网络流量的管控节点，对整个网络传输性能至关重要，常见的拥塞控制是通过交换机根据同一判定方式基于网络统计数据确定网络环境状态是否拥塞，将对拥塞窗口或数据发送率的改变作为动作，该方法由于采用的是固定的手段，因此无法长期适用于多变的网络环境，且方法的实施会给交换机带来巨大的计算量导致拥塞控制出现延时，还会影响交换机实现本身的业务功能。

为了解决如上问题，本申请的实施例提出了一种数据传输的控制方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质主要涉及计算机技术中包括的数据传输技术，以下将对这些实施例进行详细说明。

首先请参阅图1，图1是本申请涉及的一种实施环境的示意图。该实施环境包括芯片101和交换机处理器102，芯片101和交换机处理器102之间通过有线或者无线网络进行通信，均设置于交换机内。

芯片101用于获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取传输链路所传输数据的关联信息；基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；基于预测结果生成数据传输调控信号；将数据传输调控信号发送给交换机，以使交换机102基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。相比于现有技术的数据传输控制方案，本实施环境所提供的数据传输的控制方法能够对传输链路所传输数据进行准确且及时的传输控制。

图2是本申请的一示例性实施例示出的数据传输的控制方法的流程图。该方法可以应用于图1所示的实施环境，并由图1所示实施例环境中的芯片101具体执行。而在其它的实施环境中，该方法可以由其它实施环境中的设备执行，本实施例不对此进行限制。

如图2所示，在一示例性实施例中，该数据传输的控制方法可以包括步骤S201至步骤S204，详细介绍如下：

步骤S201，获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取传输链路所传输数据的关联信息。

本申请提供的数据传输的控制方法应用于增设在交换机内部的芯片，芯片的输入端与交换机输入信息的交换机输入端相连，通过芯片的输入端获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取传输链路所传输数据的关联信息，将当前时刻的网络质量参数和关联信息作为对传输链路所传输数据进行传输控制的基础依据。

其中，网络质量参数可以包括有loss＿packets丢包数据量、avg＿RTT平均时延、min＿RTT最小时延、instantaneous＿buff＿occupancy当前buff(BufferCache，缓冲区缓存)的占用、average＿buff＿occupancy平均buff的占用率。需要说明的是，网络参数不限于上述提及的数据类型，可以作为表征当前时刻的网络状态的数据即可。关联信息可以包括有send＿bytes已发送数据量、ack＿bytes已收到回复数据量、ingress＿port＿byte＿count输入端口数据长度、ingress＿port＿rx＿pkt＿count输入端口包的数据量、ingress＿port＿rx＿utilization输入端口的利用率、egress＿port＿tx＿pkt＿count输出端口的数据量、egress＿port＿byte＿count输出端口数据长度、egress＿port＿tx＿utilization输出端口利用率、instantaneous＿queue＿length瞬时队列长度。当然，关联信息同样不限于上述提及的数据类型，获取到的是与当前时刻交换机对外进行数据传输的传输链路所传输数据对应的关联信息即可。

步骤S202，基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果。

获取到当前时刻的网络质量参数和关联信息后，通过芯片对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果。其中，网络质量参数表征交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻的网络状态，关联信息能够表征在当前的网络状态的影响下交换机的各类信息，因此基于网络质量参数和关联信息进行预测能够得到针对交换机用于对外进行数据传输的传输链路的拥塞可能性的预测结果。

步骤S203，基于预测结果生成数据传输调控信号。

由于预测结果表征了针对交换机用于对外进行数据传输的传输链路的拥塞可能性，故得到预测结果后，生成相应的数据传输调控信号，用于应对传输链路可能拥塞的情况，提前对传输链路中的数据传输进行减小数据传输的控制或者增大数据传输的控制，进而降低未来传输链路可能拥塞的概率。

步骤S204，将数据传输调控信号发送给交换机处理器，以使交换机基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。

芯片的输出端与交换的交换机处理器相连，用于芯片在生成数据传输调控信号后通过交换机内的拥塞信号输出端口发送给交换机处理器，以使交换机通过交换机处理器基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。以此避免通过算力有限的交换机去处理网络质量参数等数据并根据处理结果对数据传输进行拥塞控制的情况，而仅仅用于接收芯片生成的数据传输信号并执行相应的控制动作，这样不仅通过芯片提升了数据传输控制的效率，还不会影响交换机本身业务功能的实现。

由上可知，在本实施例提供的方法中，通过交换机内另设的芯片根据当前时刻对应的网络质量参数以及关联数据进行处理数据传输调控信号，而不是通过算力有限的交换机，以此加快了运算效率，实现了对传输链路所传输数据进行准确的传输控制，并且避免了因交换机算力有限影响数据传输以及处理速率而导致针对传输数据的拥塞控制出现延时的情况，保证了拥塞控制的即时性。

另一示例性实施例中，通过预测结果表征的针对交换机用于对外进行数据传输的传输链路的拥塞可能性的概率值与预设拥堵阈值之间的关系生成数据传输调控信号。请参阅图3，图3是图2所示实施例中的步骤S203在一个示例性实施例中的流程图。如图3所示，步骤S203具体可以包括步骤S301至步骤S302，通过上述步骤基于预测结果和预设拥堵阈值生成数据传输调控信号，详细介绍如下：

步骤S301，若预测结果表征拥堵大于预设拥堵阈值，则生成用于表征减小数据传输的数据传输调控信号。

若预测结果表征的概率值大于预设拥堵阈值，即预测结果表征拥堵大于预设拥堵阈值，则认定传输链路为拥堵状态，需要减小数据传输，便生成用于表征减小数据传输的数据传输调控信号。具体的，得到的预测结果还包括调控值，根据概率值与预设拥堵阈值之间的大小关系确定减小数据传输，即确定调控方向，基于调控方向和调控值得到数据传输调控信号。

例如，一示例性实施例中，预设拥堵阈值0.5，若预测结果表征的概率值大于预设拥堵阈值0.5，则确定数据传输调控信号表征的调控方向为减小数据传输，并根据概率值具体的数值确定相匹配的调控值，通过调控值对数据传输进行比例调控，如减少数据传输1/2。

另外，减小数据传输的方式可以是减小链路内数据的传输速率，也可是减少链路内单位时间的数据传输量，以此减缓甚至解决链路堵塞的情况，当然本申请提供的实施例中，减少数据传输的方式包括但不限于上述方式，能够减缓甚至解决链路堵塞的情况即可。

步骤S302，若预测结果表征拥堵小于预设拥堵阈值，则生成用于表征增大数据传输的数据传输调控信号。

若预测结果表征的概率值小于预设拥堵阈值，即预测结果表征拥堵小于预设拥堵阈值，则认定传输链路为非拥堵状态，需要增大数据传输，保证传输链路的利用率，因此生成用于表征增大数据传输的数据传输调控信号。具体的，调控模型输出的预测结果还包括调控值，根据概率值与预设拥堵阈值之间的大小关系确定增大数据传输，即确定调控方向，基于调控方向和调控值得到数据传输调控信号。

例如一实施例中，预设拥堵阈值0.5，若预测结果表征的概率值小于预设拥堵阈值0.5，则确定数据传输调控信号表征的调控方向为增大数据传输，并根据概率值具体的数值确定相匹配的调控值，通过调控值对数据传输进行比例调控，如增大数据传输1/4。

另外，增大数据传输的方式可以是增大传输链路内数据的传输速率，也可是增大传输链路内单位时间的数据传输量，当然本申请所提供的实施例中，增大数据传输的方式包括但不限于上述方式，能够保证传输链路的利用率即可。

本实施例基于预测结果表征的概率值以及指定的调控值，确定数据传输调控信号的调控方向和大小，实现对数据传输的精准控制。

本申请提供的一示例性实施例中，对传输链路的拥塞情况的预测通过芯片内设置的调控模型实现，其中，调控模型为训练完成的神经网络控制模型，将网络质量参数和关联信息进行归一化处理，并将归一化处理后的网络质量甘肃和关联信息联立而成的矩阵向量作为调控模型的输入，进而通过调控模型输出得到针对交换机用于对外进行数据传输的传输链路的拥塞可能性的预测结果。因此图2所示的步骤S202和步骤S203在该实施例中具体为通过调控模型基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果，以及基于预测结果生成数据传输调控信号。

为了使得本申请提供的数据传输的可控制方法能够适用于各类多变的网络环境，对传输链路所传输数据进行足球虐的传输控制，该实施例还会在获取到当前时刻对应的网络质量参数以及关联信息之后，根据网络质量参数和关联信息对调控模型进行更新优化。请参阅图4，图4是在图2所示实施例中的步骤S201之后的步骤在一个示例性实施例中的流程图。如图4所示，其具体可以包括步骤S401至步骤S403，通过上述步骤对调控模型进行更新，详细介绍如下：

步骤S401，将网络质量参数和关联信息作为目标样本。

本实施例中，调控模型中配置有临时存储队列，芯片获取到网络质量参数和关联信息后将其存储至临时存储队列，在需要对调控模型进行更新优化时，将临时存储队列中最近时刻的网络质量参数和关联信息作为目标样本。

步骤S402，计算目标样本的置信度。

获取到目标样本后，基于目标样本对应的网络质量参数和关联信息计算目标样本的置信度，置信度能够反映网络质量参数和关联信息的数据质量，数据质量表征数据对于调控模型更新优化的重要性，置信度越高，数据质量越大，对于调控模型更新优化的重要性越大。

置信度的计算具体为，通过调控模型基于网络质量参数和关联信息得到拥塞可能性对应的概率值和调控值，基于概率值和调控案子计算目标样本的置信度S_core：

S_core＝|p-0.5|+α|1-η|，

式中p为拥塞可能性对应的概率值(范围为0～1，0表示不拥塞，1表示拥塞)，η为调控值(范围为0～1)，α为可配置参数，如0.5。

步骤S403，若检测到置信度大于预设置信度阈值，则基于目标样本对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型；其中，更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

若检测到置信度大于预设置信度阈值，说明该置信度对应的目标样本的重要性满足要求，能够基于目标样本对调控模型进行更新，则将该置信度对应的目标样本存储至数据库，用于对调控模型进行更新，以得到更新后的调控模型，用于下次输出数据传输调控信号。

若检测到置信度小于预设置信度阈值，说明该置信度对应的目标样本的重要性无法实现对调控模型的更新优化，则将临时存储队列中存储的网络质量参数和关联信息作清除处理，以减少芯片内的缓存数据，加快芯片对数据的处理效率。

基于数据库中的目标样本对调控模型的更新，首先从数据库获取存储的目标样本，之后将目标样本输入至训练模型以实现对训练模型的训练，在训练模型训练至收敛后，将训练后的训练模型作为更新数据，最后基于更新数据对调控模型进行更新。

上述实施例提供的数据传输的控制方法所处的实施环境包括交换机内的芯片和交换机处理器，请参阅图5，图5是图4所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境的示意图，如图5所示，芯片包括有调控模型、数据库和训练模型，调控模型、数据库和训练模型之间通过有线或者无线网络进行通信。

调控模型将获取到的网络质量参数和关联信息存储至临时存储队列，并将当前时刻对应的网络质量参数和关联信息作为目标样本；调控模型还基于目标样本对应的网络质量参数和关联信息计算目标样本的置信度，检测到置信度大于预设置信度阈值时，将目标样本存储至数据库中，使得训练模型能够从数据库中获取目标样本作为模型输入，以进行模型训练，在训练模型训练至收敛后，将训练后的训练模型作为更新数据，基于更新数据对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

另一示例性实施例中，调控模型通过与交换机、交换机处理器和数据之间的各个端口，实现对网络质量参数和关联信息的获取，以及网络质量参数、关联信息和数据传输调控信号的传输。请参阅图6，图6是图5所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境中调控模型的示意图，如图6所示，调控模型包括临时存储队列和神经网络模块，通过交换机的交换机输入端获取网络质量参数和关联信息存储至临时存储队列，将当前时刻对应的网络质量参数和关联信息作为目标样本输入至神经网络模块，神经网络模块的稀疏自编码网络接收目标样本后将目标网络输入在神经网络模块中进行处理，再通过神经网络模块的回归层输出拥塞可能性对应的概率值和调控值，形成数据传输调控信号，并通过调控模块与交换机处理器之间的拥塞信号输出端口，将数据传输调控信号发送至交换机处理器，以使交换机基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。另外，神经网络模块还会将概率值和调控值返回至临时存储队列，以计算对应的目标样本的置信度，确定是否通过调控模块的数据存储传输端口将该目标样本存储至数据库用于对调控模型进行更新。

由此可知，上述实施例在获取到网络质量参数和关联信息并将当前时刻的网络质量参数和关联信息作为目标样本后，通过目标样本的置信度判断是否能够基于目标样本对调控模型进行更新优化，以此不断的基于网络环境的各类数据对调控模型进行更新，使得调控模型了能够适用于各类多变的网络环境。

请参阅图7，图7是图4所示实施例中的步骤S403在一个示例性实施例中的流程图。如图7所示，步骤S403具体可以包括步骤S701至步骤S702，通过上述步骤通过人工干预的方式对调控模型进行更新，详细介绍如下：

步骤S701，将目标样本和其他样本发送给标注方，以使标注方对目标样本进行针对预测结果的标注；其中，其他样本的生成早于目标样本的生成。

在需要对调控模型进行更新优化时，还需要作为第三方的标注方对目标样本的对应的概率值和调控值进行标注，得到针对目标样本的所标注的预测结果，以通过所标注的预测结果和目标样本对应的网络质量参数和关联信息对训练模型进行训练。因此在临时存储队列中，将最后一帧存储的网络质量参数和关联信息作为目标样本，队列中的在目标样本之前存储的网络质量参数和关联信息作为其他样本，然后将目标样本和其他样本存储至数据库中之后，通过与数据库相连的标注服务器，展示给执行标注动作的标注方，以使标注方对目标样本进行针对预测结果的标注。

另一实施例中，可以将临时存储队列中存储的样本数量作为选取目标样本以及对目标样本进行批注的触发点，具体的，检测到临时存储队列中的样本数量达到预设样本数量后，将所有样本中最后一帧存储的网络质量参数和关联信息作为目标样本，临时存储队列中的在目标样本之前存储的网络质量参数和关联信息作为其他样本并存储至数据库中。

在通过标注方对目标样本进行标注的过程中，首先通过与数据库连接的标注服务器从数据库中获取目标样本以及同一批的其他样本，将目标样本和其他样本对应的网络质量参数和关联信息进行可视化处理，例如通过关联信息包括的ingress＿timestamp输入端口时间戳和ingress＿port＿identifer输入端口识别号绘制时间轴，得到针对数据传输链路的网络状态的可视化趋势图。

针对标注方对目标样本的预测结果的标注，同样包括概率值和调控值，标注方采用主观模糊标注方法得到概率值，标注方会根据可视化趋势图中曲线的变化主观的判定拥塞的等级和调控值，例如曲线上升，则代表拥塞概率越大，当前时间点对应的曲线斜率值越大，则代表拥塞程度越高。其中拥塞的等级可以包括极低概率拥塞、低概率拥塞、高概率拥塞和极高概率拥塞四个等级，调控值可以通过用1/8、1/4、3/8、1/2、5/8、3/4或7/8进行标注。确定拥塞的等级后，标注服务器会对标注方标注的拥塞等级量化，以得到概率值。针对目标样本的标注可以由技术领域内专家进行，因此标注结果是基于专家结合历史数据做出的，具有很强的参考性。

步骤S702，基于目标样本和针对目标样本所标注的预测结果，对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型。

获取到针对目标样本的预测结果的标注后，基于目标样本和针对目标样本所标注的预测结果对调控模型进行更新，具体的，可以利用智能芯片内设置的训练模型，将目标样本作为训练模型的输入，以此得到模型输出的预测结果，将标注方标注的预测结果与输出的预测结果进行比较，根据比较结果对训练模型进行训练，基于训练后的训练模型对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型。

另一实施例中，由于对调控模型的更新是基于训练至收敛的训练模型所形成的更新数据，为了充分对训练模型进行训练，本实施例中在数据库中存储有预设数量阈值的目标样本后，基于目标样本对调控模型进行更新。请参阅图8，图8是图7所示实施例中的步骤S702在一个示例性实施例中的流程图。如图7所示，步骤S702可以包括步骤S801至步骤S802，详细介绍如下：

步骤S801，若检测到目标样本的数量达到预设数量阈值，则基于数量的目标样本对调控模型进行更新。

由于是基于训练后的训练模型对调控模型进行更新，因此为了保证更新效果，需要将训练模型训练至收敛，而将训练模型训练至收敛需要充足的训练样本，故本实施例中，检测到目标样本的数量达到预设数量阈值后，才将预设数量阈值对应的目标样本以及针对目标样本所标注的所有预测结果输入至训练模型，将训练模型训练至收敛后传输至调控模型以对调控模型进行更新。

步骤S802，在调控模型更新完成后，将预设数量阈值对应数量的目标样本进行删除。

为了提升芯片处理数据的速度，在对调控模型更新完成后，数据库中的目标样本便不被需要了，因此会对预设数量阈值对应的目标样本进行删除。另外，标注方基于目标样本和其他样本完成标注后，数据库还会将其他样本进行删除。

上述实施例提供的数据传输的控制方法所处的实施环境包括交换机内的芯片和交换机处理器，芯片包括有调控模型、数据库和训练模型，请参阅图9，图9是图7所示实施例的数据传输的控制方法所处的实施环境的示意图，如图9所示，实施环境还包括标注服务器和标注方。

标注服务器与数据库相连，标注方通过标注服务器从数据库获取目标样本以及同一批的其他样本，将目标样本和其他样本对应的网络质量参数和关联信息进行可视化处理，得到针对数据传输链路的网络状态的可视化趋势图，标注方根据可视化趋势图中曲线的变化通过主观模糊标注方法判定拥塞的等级和调控值反馈给标注服务器，标注服务器将对标注方标注的拥塞等级量化，以得到概率值，得到针对目标样本的标注的预测结果。数据库从标注服务器获取标注后的目标样本以及标注的预测结果，检测到数据库内的目标样本的数量达到预设数量阈值后将预设数量阈值对应目标样本全部作为训练模型的输入，以此得到模型输出的预测结果，将标注方标注的预测结果与输出的预测结果进行比较，根据比较结果对训练模型进行训练，将训练模型训练至收敛后传输至调控模型以对调控模型进行更新，更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

由上可知，在本实施例提供的方法中，通过身为专家的标注方，结合目标样本以及同一批的其他样本，对目标样本的预测结果进行主观批注，即通过标注方对网络状态进行实时监控，进而对调控模型进行更新优化，提升了应用调控模型的本申请提供的数据传输的控制方法的可行性，另外还会在指定时刻清除数据库中无用的数据，保证芯片具有良好的数据处理能力。

请参阅图10，图10是本申请的另一示例性实施例示出的应用于交换机包含的交换机处理器的数据传输的控制方法的流程图。如图10所示，其具体可以包括步骤1001至步骤S1002，详细介绍如下：

步骤1001，接收芯片发送的数据传输调控信号；其中，数据传输调控信号是芯片基于交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及传输链路所传输数据的关联信息所生成的。

交换机内，交换机处理器与芯片相连，芯片获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取传输链路所传输数据的关联信息，并基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果，以基于预测结果生成数据传输调控信号，使得交换机处理器能够从芯片接收数据传输调控信号。

步骤1002，基于数据传输调控信号对传输链路进行传输控制。

交换机核定接收到数据传输调控信号后，基于数据传输调控信号对传输链路进行传输控制，具体根据调控信号表征的调控方向和调控值确定。

另一示例性实施例中，交换机处理器识别出数据传输调控信号表征的调控方向和调控值，对传输链路进行传输控制，请参阅图11，图11是图10所示实施例中的步骤S1002在一个示例性实施例中的流程图。如图10所示，步骤S1002可以包括步骤S1101至步骤S1102，详细介绍如下：

步骤S1101，若数据传输调控信号表征减小数据，则基于数据传输调控信号所指示的减小量对传输链路进行减小数据的传输控制。

若识别出数据传输调控信号表征的调控方向为减小数据，则基于数据传输调控信号所指示的减小量对传输链路进行减小数据的传输控制。

步骤S1102，若数据传输调控信号表征增大数据，则基于数据传输调控信号所指示的增大量对传输链路进行增大数据的传输控制。

若识别出数据传输调控信号表征的调控方向为增大数据，则基于数据传输调控信号所指示的增大量对传输链路进行增大数据的传输控制。

由此，通过本实施例的方法，本申请通过交换机处理器从芯片接收基于交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及传输链路所传输数据的关联信息所生成的数据传输调控信号，并通过数据传输调控信号表征的调控方向和调控值，对传输链路进行传输控制。

图12是本申请的一示例性实施例示出的一种数据传输的控制装置1200的框图。如图12所示，该装置包括：

获取单元1201，用于获取交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取传输链路所传输数据的关联信息；

预测单元1202，用于基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；

处理单元1203，用于基于预测结果生成数据传输调控信号；

输出单元1204，用于将数据传输调控信号发送给交换机，以使交换机基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。

该装置应用本申请提供的数据传输的控制方法，通过获取单元1201、预测单元1202和处理单元1203生成数据传输调控信号，并在此之后通过输出单元1204将数据传输调控信号发送给交换机处理器，以使交换机通过交换机处理器基于数据传输调控信号对传输链路所传输数据进行传输控制。以此避免通过算力有限的交换机去处理网络质量参数等数据并根据处理结果对数据传输进行拥塞控制的情况，而仅仅用于接收芯片生成的数据传输信号并执行相应的控制动作，这样不仅通过芯片提升了数据传输控制的效率，还不会影响交换机本身业务功能的实现。

在另一示例性的实施例中，预测单元1202，还用于通过调控模型基于网络质量参数和关联信息，对传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果，以及基于预测结果生成数据传输调控信号。

在另一示例性的实施例中，该装置还包括：

更新单元，用于在获取传输链路所传输数据的关联信息之后，方法还包括：将网络质量参数和关联信息作为目标样本；计算目标样本的置信度；若检测到置信度大于预设置信度阈值，则基于目标样本对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型；其中，更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

在另一示例性的实施例中，更新单元，还用于将目标样本和其他样本发送给标注方，以使标注方对目标样本进行针对预测结果的标注；其中，其他样本的生成早于目标样本的生成；基于目标样本和针对目标样本所标注的预测结果，对调控模型进行更新，得到更新后的调控模型。

在另一示例性的实施例中，更新单元，还用于若检测到目标样本的数量达到预设数量阈值，则基于数量的目标样本对调控模型进行更新；以及在调控模型更新完成后，将数量的目标样本进行删除。

在另一示例性的实施例中，处理单元1203，还用于若预测结果表征拥堵大于预设拥堵阈值，则生成用于表征减小数据传输的数据传输调控信号；若预测结果表征拥堵小于预设拥堵阈值，则生成用于表征增大数据传输的数据传输调控信号。

在另一示例性的实施例中，该装置还包括：

接收单元和控制单元，设置于交换机处理器内，接收单元用于接收芯片发送的数据传输调控信号；其中，数据传输调控信号是芯片基于交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及传输链路所传输数据的关联信息所生成的；控制单元用于基于数据传输调控信号对传输链路进行传输控制。

在另一示例性的实施例中，控制单元，还用于若数据传输调控信号表征减小数据，则基于数据传输调控信号所指示的减小量对传输链路进行减小数据的传输控制；若数据传输调控信号表征增大数据，则基于数据传输调控信号所指示的增大量对传输链路进行增大数据的传输控制。

需要说明的是，上述实施例所提供的数据传输的控制装置与上述实施例所提供的数据传输的控制方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的数据传输的控制装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。

本申请的实施例还提供了一种交换机，包括：芯片和交换机处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被芯片和交换机处理器执行时，使得交换机实现上述各个实施例中提供的数据传输的控制方法。

图13示出了适于用来实现本申请实施例的交换机的交换机系统的结构示意图。需要说明的是，图13示出的交换机系统仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图13所示，交换机系统包括单板主控模块，其可以根据存储在可拆卸介质的程序或者交换网模块加载的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法，单板主控模块便可以包括有本申请提供的芯片和交换机处理器。LPU(LineProcessingUnit，线路处理板)上的物理接口模块、业务处理模块、单板监控模块、单板时钟模块等功能模块也连接至高速背板。

以下部件连接至高速背板：包括负责整个系统的数据平面的交换网模块；包括的系统时钟模块；包括可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要通过高速背板安装在单板主控模块上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被执行。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过交换网模块从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被单板主控执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammableReadOnlyMemory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CompactDiscRead－OnlyMemory，CD－ROM)、光存储器件、磁存储器件，或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的计算机程序。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框，以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本申请的另一方面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，该计算机程序被处理器执行时实现如前的数据传输的控制方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的数据传输的控制方法。

以上仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据传输的控制方法，其特征在于，应用于交换机，所述交换机包括交换机处理器和芯片，所述方法由所述芯片执行，所述方法包括：

获取所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取所述传输链路所传输数据的关联信息；

基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；

基于所述预测结果生成数据传输调控信号；

将所述数据传输调控信号发送给所述交换机处理器，以使所述交换机基于所述数据传输调控信号对所述传输链路所传输数据进行传输控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过调控模型基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果，以及基于所述预测结果生成数据传输调控信号；

在所述获取所述传输链路所传输数据的关联信息之后，所述方法还包括：

将所述网络质量参数和所述关联信息作为目标样本；

计算所述目标样本的置信度；

若检测到所述置信度大于预设置信度阈值，则基于所述目标样本对所述调控模型进行更新，得到更新后的调控模型；其中，所述更新后的调控模型用于下次输出数据传输调控信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标样本对所述调控模型进行更新，得到更新后的调控模型，包括：

将所述目标样本和其他样本发送给标注方，以使所述标注方对所述目标样本进行针对预测结果的标注；其中，所述其他样本的生成早于所述目标样本的生成；

基于所述目标样本和针对所述目标样本所标注的预测结果，对所述调控模型进行更新，得到所述更新后的调控模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标样本和针对所述目标样本所标注的预测结果，对所述调控模型进行更新，包括：

若检测到所述目标样本的数量达到预设数量阈值，则基于所述数量的目标样本对所述调控模型进行更新；以及

在所述调控模型更新完成后，将所述预设数量阈值对应数量的目标样本进行删除。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测结果生成数据传输调控信号，包括：

若所述预测结果表征拥堵大于预设拥堵阈值，则生成用于表征减小数据传输的数据传输调控信号；

若所述预测结果表征拥堵小于所述预设拥堵阈值，则生成用于表征增大数据传输的数据传输调控信号。

6.一种数据传输的控制方法，其特征在于，应用于交换机，所述交换机包括交换机处理器和芯片，所述方法由所述交换机处理器执行，所述方法包括：

接收所述芯片发送的数据传输调控信号；其中，所述数据传输调控信号是所述芯片基于所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及所述传输链路所传输数据的关联信息所生成的；

基于所述数据传输调控信号对所述传输链路进行传输控制。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据传输调控信号对所述传输链路进行传输控制，包括：

若所述数据传输调控信号表征减小数据，则基于所述数据传输调控信号所指示的减小量对所述传输链路进行减小数据的传输控制；

若所述数据传输调控信号表征增大数据，则基于所述数据传输调控信号所指示的增大量对所述传输链路进行增大数据的传输控制。

8.一种数据传输的控制装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取所述交换机用于对外进行数据传输的传输链路当前时刻对应的网络质量参数，以及获取所述传输链路所传输数据的关联信息；

预测单元，用于基于所述网络质量参数和所述关联信息，对所述传输链路的拥塞情况进行预测，得到预测结果；

处理单元，用于基于所述预测结果生成数据传输调控信号；

输出单元，用于将所述数据传输调控信号发送给所述交换机处理器，以使所述交换机基于所述数据传输调控信号对所述传输链路所传输数据进行传输控制。

9.一种交换机，其特征在于，包括：

芯片和交换机处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述芯片和所述交换机处理器执行时，使得所述交换机实现如权利要求1至7中任一项所述的数据传输的控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的数据传输的控制方法。