CN117544540B - 一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及网关设备监管技术领域，具体为一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统及方法，包括对所有历史网络访问请求记录进行调取；对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。

Description

一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统及方法
技术领域
本发明涉及网关设备监管技术领域，具体为一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统及方法。
背景技术
网关是现代通信技术中不可或缺的一部分，它充当着互联网、局域网等不同网络之间的桥梁，使得不同网络之间的通信变得更加便捷、高效；通常终端选择网关的方式主要基于本地DNS(Domain Name System，域名系统协议)服务器，即当终端请求访问网络时，DNS服务器可根据终端的IP地址，为其分配一个网关，终端通过该网关来接入网络，然而在分配的过程中，如果DNS服务器为终端分配的网关出现宕机等现象无法连接，终端需要切换到另外一个网关时，则这个过程则需要在本地DNS服务器的TTL(Time-To-Live，生存时间值)到期之后，才能重新触发域名解析操作来为终端分配新的网关；DNS服务器的TTL，即一条域名解析记录在DNS服务器中的存留时间，而DNS服务器的TTL超时时间一般不可控或较长，使得终端进行网关切换的时间较长。
通常工业环境下，作业场景对于网络的连接相应要求更高，如果终端设备选择了较差、较远、较繁忙、性能出现下降的网关，都会使得终端接入的网络质量降低，影响在终端设备中涉及的业务操作效率，具体为影响业务模式下的数据访问和数据传输的效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的网关设备状态智能监管方法，方法包括：
步骤S100：设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为各终端设备最优分配的网关设备；
步骤S200：根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
步骤S300：对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
步骤S400：对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
步骤S500：根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
进一步的，步骤S200包括：
步骤S201：在各监测周期内，依次于任意终端设备向DNS服务器发起的任意历史网络访问请求记录中，捕捉DNS服务器在基于相应的网络访问请求为任意终端设备进行最优分配时，按预设的匹配规则对目标区域网关集群构建生成的第一网关优先级排布列表；从第一网关优先级排布列表中，获取网关集群内各网关设备在任意历史网络访问请求记录中，对任意终端设备呈现的响应优先级次序；其中，响应优先级次序越小，对应的优先级别更高；
步骤S202：在各监测周期内，依次对各网关设备在任意终端设备的任意历史网络访问请求记录中所呈现的响应优先级次序进行遍历，获取各网关设备在任意终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的平均响应优先级次序，根据各网关设备的平均响应优先级次序，构建得到目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的第二网关优先级排布列表；基于第二网关优先级排布列表，获取网关集群中的各网关设备在各监测周期内，对任意终端设备呈现的响应优先级次序；其中，平均响应优先级次序越小，对应的优先级别更高；
步骤S203：若某网关设备在某监测周期内，对某终端设备呈现的响应优先级次序为P，当在某终端设备于某监测周期内的某历史网络访问请求记录中，某网关设备对某终端设备呈现的响应优先级次序P'与P满足P'>P，其中，响应优先级次序越小，对应的优先级别更高；将某历史网络访问请求记录标记为某网关设备对某终端设备的特征响应波动记录；
步骤S204：计算任意网关设备在任意监测周期内的响应波动值，其中，/>表示目标区域第i个终端设备Ui于任意监测周期内产生的所有历史网络访问请求记录的总数；/>表示在/>中，被标记为任意网关设备对Ui的特征响应波动记录的总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数；
其中，在生成网关优先级排布列表的过程中，若某网关设备a的平均响应优先级次序Qa与某网关设备b的平均响应优先级次序Qb满足Qa=Qb，可通过设置其他条件规则决定最终在网关优先级排布列表中的优先级次序，例如说，在上一个监测周期中，某网关设备a网关优先级排布列表中所呈现的优先级高于某网关设备b，则在当前情况下，为某网关设备a和某网关设备b设置优先级次序时，遵循某网关设备a的优先级次序高于某网关设备b。
进一步的，步骤S300包括：
步骤S301：从某监测周期内的任意历史网关切换记录中，捕捉向DNS服务器发起网络访问请求的终端设备A，获取DNS服务器初始为终端设备A最优分配的网关设备G1，获取当在终端设备A与网关设备G1之间被判定为连接响应超时，且DNS服务器的生存时间值到期后重新触发域名解析为终端设备A切换分配的网关设备G2；
步骤S302：分别获取网关设备G1、G2在某监测周期内，对终端设备A呈现的响应优先级次序P(G1)、P(G2)，计算在由终端设备A的网络访问请求所产生的任意历史网关切换记录中，网关设备G1所呈现的波动指数α=｜P(G2)-P(G1)｜；
步骤S303：在某监测周期内，逐一在由任意终端设备的网络访问请求所产生的任意历史网关切换记录中，提取网关设备G1所呈现的波动指数，计算网关设备G1在某监测周期内呈现的波动调节系数，其中，/>表示网关设备G1在由目标区域第k个终端设备Uk的网络访问请求所产生的所有历史网关切换记录中，呈现的平均波动指数；z表示在某监测周期内，累计发生网关设备G1被切换的历史网关切换记录总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数。
进一步的，步骤S400包括：
步骤S401：分别获取任意网关设备R在任意监测周期T对应的响应波动值βR和波动调节系数δR，计算任意网关设备R在任意监测周期T时对应的响应波动特征值ST=βR×δR；分别构建得到对应各网关设备的若干波动观测组（T，ST）；
步骤S402：分别在各监测周期内对各网关设备发生被切换的次数进行累计，设置次数阈值，若在某监测周期内，累计某网关设备被切换的次数小于次数阈值，提取对应由某监测周期，以及某网关设备在某监测周期T内对应的响应波动特征值构建得到的波动观测组，作为一组某网关设备的特征观测组；分别对各网关设备的所有特征观测组进行线性拟合，构建得到各网关设备的响应波动特征值随监测周期变化的线性回归模型；
通过在步骤S300中铺垫的技术方案可知，任意网关设备在任意监测周期内的响应波动值需要受到相应的波动调节系数/>的影响，从而得到最终能代表任意网关设备在任意监测周期内所呈现的波动变化特征的响应波动特征值，且在计算波动调节系数/>的过程中，是通过梳理网关切换记录所呈现的数据信息的方式来实现，且在衡量网关设备是否稳定响应的过程中，由于网关设备自身不稳定等因素导致被切换的记录，具有重要参考数据价值，因此在上述方案中通过在各监测周期内各网关设备发生被切换的累计次数作为在构建线性回归模型过程中提取特征观测组的条件，使得最终构建得到的线性回归模型为尽可能代表相应网关设备呈现稳定响应连接的模型，为后续进行状态波动异常监管提供必要的技术铺垫；
步骤S403：设置偏差阈值，分别将任意网关设备的各波动观测组带入相应的线性回归模型中，分别得到对应各波动观测组的结果偏差值，将结果偏差值大于偏差阈值的波动观测组进行异常标记，判断任意网关设备在对应的监测周期内呈现状态波动异常。
进一步的，步骤S500包括：
步骤S501：从波动监管模型中获取各网关设备累计发生状态波动异常的总次数d，以及相邻两次状态波动异常之间的最大间隔周期te；
步骤S502：当某网关设备的状态评价值Ψ=d×1/te，大于阈值，对管理人员端口反馈某网关设备状态异常的监管信号，提示管理人员对某网关设备开展性能调试或者替换。
为更好的实现上述方法，还提出了一种网关设备状态智能监管系统，系统包括网关信息提取模块、响应波动评估管理模块、波动调节管理模块、状态波动异常捕捉管理模块、网关智能监管模块；
网关信息提取模块，用于设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为各终端设备最优分配的网关设备；
响应波动评估管理模块，用于根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
波动调节管理模块，用于对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
状态波动异常捕捉管理模块，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
网关智能监管模块，用于根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
进一步的，状态波动异常捕捉管理模块包括模型构建管理单元、异常捕捉管理单元；
模型构建管理单元，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型；
异常捕捉管理单元，用于根据波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉。
进一步的，网关智能监管模块包括异常梳理单元、监管反馈单元；
异常梳理单元，用于对各网关设备的状态波动异常的分布情况进行信息梳理；
监管反馈单元，用于根据异常梳理单元中的数据，进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明首先通过对终端设备历史日常网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，来衡量各网关设备在由各终端设备发起的网络访问请求中所占的响应优先级，其次，通过捕捉在DNS服务器端发生的网关切换记录，结合预先梳理得到的响应优先级，对各网关设备在被切换时所呈现的响应连接现象进行响应波动值的评估，进而构建一个能实现对各网关设备的响应波动进行变化监测的波动监管模型，实现对网关设备的智能监管，减少出现终端设备因选择了较差、较远、较繁忙、性能出现下降的网关导致在终端设备中所涉及的相关业务操作效率降低的现象。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于大数据的网关设备状态智能监管方法的流程示意图；
图2是本发明一种基于大数据的网关设备状态智能监管系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于大数据的网关设备状态智能监管方法，方法包括：
步骤S100：设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为各终端设备最优分配的网关设备；
步骤S200：根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
其中，步骤S200包括：
步骤S201：在各监测周期内，依次于任意终端设备向DNS服务器发起的任意历史网络访问请求记录中，捕捉DNS服务器在基于相应的网络访问请求为任意终端设备进行最优分配时，按预设的匹配规则对目标区域网关集群构建生成的第一网关优先级排布列表；从第一网关优先级排布列表中，获取网关集群内各网关设备在任意历史网络访问请求记录中，对任意终端设备呈现的响应优先级次序；
步骤S202：在各监测周期内，依次对各网关设备在任意终端设备的任意历史网络访问请求记录中所呈现的响应优先级次序进行遍历，获取各网关设备在任意终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的平均响应优先级次序，根据各网关设备的平均响应优先级次序，构建得到目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的第二网关优先级排布列表；基于第二网关优先级排布列表，获取网关集群中的各网关设备在各监测周期内，对任意终端设备呈现的响应优先级次序；
其中，在生成网关优先级排布列表的过程中，若某网关设备a的平均响应优先级次序Qa与某网关设备b的平均响应优先级次序Qb满足Qa=Qb，可通过设置例如一种条件规则：若在上一个监测周期中，某网关设备a网关优先级排布列表中所呈现的优先级高于某网关设备b，则在当前情况下，为某网关设备a和某网关设备b设置优先级次序时，遵循某网关设备a的优先级次序高于某网关设备b，最终完成各网关设备在网关优先级排布列表中的优先级次序；
步骤S203：若某网关设备在某监测周期内，对某终端设备呈现的响应优先级次序为P，当在某终端设备于某监测周期内的某历史网络访问请求记录中，某网关设备对某终端设备呈现的响应优先级次序P'与P满足P'>P，将某历史网络访问请求记录标记为某网关设备对某终端设备的特征响应波动记录；
步骤S204：计算任意网关设备在任意监测周期内的响应波动值，其中，/>表示目标区域第i个终端设备Ui于任意监测周期内产生的所有历史网络访问请求记录的总数；/>表示在/>中，被标记为任意网关设备对Ui的特征响应波动记录的总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数；
步骤S300：对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
其中，步骤S300包括：
步骤S301：从某监测周期内的任意历史网关切换记录中，捕捉向DNS服务器发起网络访问请求的终端设备A，获取DNS服务器初始为终端设备A最优分配的网关设备G1，获取当在终端设备A与网关设备G1之间被判定为连接响应超时，且DNS服务器的生存时间值到期后重新触发域名解析为终端设备A切换分配的网关设备G2；
基于上述可知，该任意历史网关切换记录为：终端设备A→网络访问请求→DNS服务器→网关最优分配→网关设备G1→网关设备G1不响应或者响应超时→DNS服务器→网关最优分配→网关设备G2；
步骤S302：分别获取网关设备G1、G2在某监测周期内，对终端设备A呈现的响应优先级次序P(G1)、P(G2)，计算在由终端设备A的网络访问请求所产生的任意历史网关切换记录中，网关设备G1所呈现的波动指数α=｜P(G2)-P(G1)｜；
例如说，网关设备G1、G2在第2个监测周期内，对终端设备A呈现的响应优先级次序分别为2、6，因此可知在该历史网关切换记录中，网关设备G1所呈现的波动指数α=｜6-2｜=4；由上可知，网关设备G1的优先级高于网关设备2，当前切换记录意味着网关设备G1呈现出性能由第2优先等级下降为了第6优先等级，浮动了4个等级；
步骤S303：在某监测周期内，逐一在由任意终端设备的网络访问请求所产生的任意历史网关切换记录中，提取网关设备G1所呈现的波动指数，计算网关设备G1在某监测周期内呈现的波动调节系数，其中，/>表示网关设备G1在由目标区域第k个终端设备Uk的网络访问请求所产生的所有历史网关切换记录中，呈现的平均波动指数；z表示在某监测周期内，累计发生网关设备G1被切换的历史网关切换记录总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数；
步骤S400：对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
其中，步骤S400包括：
步骤S401：分别获取任意网关设备R在任意监测周期T对应的响应波动值βR和波动调节系数δR，计算任意网关设备R在任意监测周期T时对应的响应波动特征值ST=βR×δR；分别构建得到对应各网关设备的若干波动观测组（T，ST）；
步骤S402：分别在各监测周期内对各网关设备发生被切换的次数进行累计，设置次数阈值，若在某监测周期内，累计某网关设备被切换的次数小于次数阈值，提取对应由某监测周期，以及某网关设备在某监测周期T内对应的响应波动特征值构建得到的波动观测组，作为一组某网关设备的特征观测组；分别对各网关设备的所有特征观测组进行线性拟合，构建得到各网关设备的响应波动特征值随监测周期变化的线性回归模型；
步骤S403：设置偏差阈值，分别将任意网关设备的各波动观测组带入相应的线性回归模型中，分别得到对应各波动观测组的结果偏差值，将结果偏差值大于偏差阈值的波动观测组进行异常标记，判断任意网关设备在对应的监测周期内呈现状态波动异常；
步骤S500：根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换；
其中，步骤S500包括：
步骤S501：从波动监管模型中获取各网关设备累计发生状态波动异常的总次数d，以及相邻两次状态波动异常之间的最大间隔周期te；
步骤S502：当某网关设备的状态评价值Ψ=d×1/te，大于阈值，对管理人员端口反馈某网关设备状态异常的监管信号，提示管理人员对某网关设备开展性能调试或者替换。
为更好的实现上述方法，还提出了一种网关设备状态智能监管系统，系统包括网关信息提取模块、响应波动评估管理模块、波动调节管理模块、状态波动异常捕捉管理模块、网关智能监管模块；
网关信息提取模块，用于设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为各终端设备最优分配的网关设备；
响应波动评估管理模块，用于根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
波动调节管理模块，用于对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
状态波动异常捕捉管理模块，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
其中，状态波动异常捕捉管理模块包括模型构建管理单元、异常捕捉管理单元；
模型构建管理单元，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型；
异常捕捉管理单元，用于根据波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
网关智能监管模块，用于根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换；
其中，网关智能监管模块包括异常梳理单元、监管反馈单元；
异常梳理单元，用于对各网关设备的状态波动异常的分布情况进行信息梳理；
监管反馈单元，用于根据异常梳理单元中的数据，进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
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。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于大数据的网关设备状态智能监管方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S100：设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为所述各终端设备最优分配的网关设备；
步骤S200：根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在所述各监测周期内，对任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
步骤S300：对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
步骤S400：对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
步骤S500：根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换；
所述步骤S200包括：
步骤S201：在各监测周期内，依次于任意终端设备向DNS服务器发起的任意历史网络访问请求记录中，捕捉DNS服务器在基于相应的网络访问请求为所述任意终端设备进行最优分配时，按预设的匹配规则对目标区域网关集群构建生成的第一网关优先级排布列表；从所述第一网关优先级排布列表中，获取网关集群内各网关设备在所述任意历史网络访问请求记录中，对所述任意终端设备呈现的响应优先级次序；
步骤S202：在各监测周期内，依次对各网关设备在任意终端设备的任意历史网络访问请求记录中所呈现的响应优先级次序进行遍历，获取各网关设备在所述任意终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的平均响应优先级次序，根据各网关设备的平均响应优先级次序，构建得到目标区域网关集群在所述各监测周期内，对所述任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的第二网关优先级排布列表；基于所述第二网关优先级排布列表，获取网关集群中的各网关设备在所述各监测周期内，对所述任意终端设备呈现的响应优先级次序；
步骤S203：若某网关设备在某监测周期内，对某终端设备呈现的响应优先级次序为P，当在某终端设备于所述某监测周期内的某历史网络访问请求记录中，某网关设备对所述某终端设备呈现的响应优先级次序P'与P满足P'>P，将所述某历史网络访问请求记录标记为所述某网关设备对所述某终端设备的特征响应波动记录；
步骤S204：计算任意网关设备在任意监测周期内的响应波动值，其中，表示目标区域第i个终端设备Ui于所述任意监测周期内产生的所有历史网络访问请求记录的总数；/>表示在/>中，被标记为所述任意网关设备对Ui的特征响应波动记录的总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数；
所述步骤S300包括：
步骤S301：从某监测周期内的任意历史网关切换记录中，捕捉向DNS服务器发起网络访问请求的终端设备A，获取DNS服务器初始为所述终端设备A最优分配的网关设备G1，获取当在终端设备A与网关设备G1之间被判定为连接响应超时，且DNS服务器的生存时间值到期后重新触发域名解析为所述终端设备A切换分配的网关设备G2；
步骤S302：分别获取网关设备G1、G2在所述某监测周期内，对所述终端设备A呈现的响应优先级次序P(G1)、P(G2)，计算在由终端设备A的网络访问请求所产生的所述任意历史网关切换记录中，所述网关设备G1所呈现的波动指数α=｜P(G2)-P(G1)｜；
步骤S303：在某监测周期内，逐一在由任意终端设备的网络访问请求所产生的任意历史网关切换记录中，提取网关设备G1所呈现的波动指数，计算网关设备G1在某监测周期内呈现的波动调节系数，其中，/>表示网关设备G1在由目标区域第k个终端设备Uk的网络访问请求所产生的所有历史网关切换记录中，呈现的平均波动指数；z表示在某监测周期内，累计发生网关设备G1被切换的历史网关切换记录总数；n表示目标区域内包含终端设备的总数；
所述步骤S400包括：
步骤S401：分别获取任意网关设备R在任意监测周期T对应的响应波动值βR和波动调节系数δR，计算任意网关设备R在任意监测周期T时对应的响应波动特征值ST=βR×δR；分别构建得到对应各网关设备的若干波动观测组（T，ST）；
步骤S402：分别在各监测周期内对各网关设备发生被切换的次数进行累计，设置次数阈值，若在某监测周期内，累计某网关设备被切换的次数小于次数阈值，提取对应由某监测周期，以及所述某网关设备在所述某监测周期T内对应的响应波动特征值构建得到的波动观测组，作为一组某网关设备的特征观测组；分别对各网关设备的所有特征观测组进行线性拟合，构建得到各网关设备的响应波动特征值随监测周期变化的线性回归模型；
步骤S403：设置偏差阈值，分别将任意网关设备的各波动观测组带入相应的线性回归模型中，分别得到对应各波动观测组的结果偏差值，将结果偏差值大于偏差阈值的波动观测组进行异常标记，判断所述任意网关设备在对应的监测周期内呈现状态波动异常；
所述步骤S500包括：
步骤S501：从波动监管模型中获取各网关设备累计发生状态波动异常的总次数d，以及相邻两次状态波动异常之间的最大间隔周期te；
步骤S502：当某网关设备的状态评价值Ψ=d×1/te，大于阈值，对管理人员端口反馈某网关设备状态异常的监管信号，提示管理人员对所述某网关设备开展性能调试或者替换。
2.用于执行权利要求1中所述的一种基于大数据的网关设备状态智能监管方法的网关设备状态智能监管系统，其特征在于，所述系统包括网关信息提取模块、响应波动评估管理模块、波动调节管理模块、状态波动异常捕捉管理模块、网关智能监管模块；
所述网关信息提取模块，用于设置监测周期，对目标区域内各终端设备于各监测周期内向DNS服务器发起的所有历史网络访问请求记录进行调取，捕捉在各历史网络访问请求记录中，DNS服务器为所述各终端设备最优分配的网关设备；
所述响应波动评估管理模块，用于根据在各监测周期内，于各终端设备的所有历史网络访问请求记录中所呈现的网关设备响应分布情况，获取目标区域网关集群在所述各监测周期内，对所述任意终端设备发起的网络访问请求所呈现的优先级排布，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动值进行计算评估；
所述波动调节管理模块，用于对各网关设备在各监测周期内的连接响应进行监测，提取在各监测周期内于DNS服务器端发生的所有历史网关切换记录，根据网关设备在相应终端设备的网络访问请求中涉及被切换时所呈现的优先级波动分布情况，对目标区域网关集群中各网关设备在相应监测周期内所呈现的响应波动调节系数进行计算评估；
所述状态波动异常捕捉管理模块，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉；
所述网关智能监管模块，用于根据各网关设备的状态波动异常的分布情况，对管理人员端口进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
3.根据权利要求2所述的网关设备状态智能监管系统，其特征在于，所述状态波动异常捕捉管理模块包括模型构建管理单元、异常捕捉管理单元；
所述模型构建管理单元，用于对各网关设备的响应波动进行变化监测，构建网关设备的波动监管模型；
所述异常捕捉管理单元，用于根据所述波动监管模型，对各网关设备进行状态波动异常捕捉。
4.根据权利要求2所述的网关设备状态智能监管系统，其特征在于，所述网关智能监管模块包括异常梳理单元、监管反馈单元；
所述异常梳理单元，用于对各网关设备的状态波动异常的分布情况进行信息梳理；
所述监管反馈单元，用于根据所述异常梳理单元中的数据，进行网关设备状态的智能监管反馈，提示管理人员对相关网关设备开展性能调试或者替换。
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