CN213126061U - 一种基于控制器的神经网络流量预测装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台。通过实施本实用新型，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
Description
技术领域
本实用新型涉及通信网络技术领域，具体涉及一种基于控制器的神经网络流量预测装置。
背景技术
随着通信网络技术及业务的迅猛发展，通信网络的用户数量以及用户对业务的流量需求急剧增加，但网络部署复杂、网络架构垂直且封闭以及电信业务总量与收入不匹配等诸多问题使得当今的网络面临着巨大挑战。软件定义网络(Software DefinedNetworking，SDN)架构的出现和发展极大地推进了通信网络架构从自动化向智能化的演进。而人工智能的迅速发展也为网络智能化提供了高效的手段。由于，通信网络的数据量与日俱增，因此，急需一种可以适应各类网络应用场景可灵活定制的网络流量预测装置对网络中的流量进行预测，以优化和提升整个通信网络的性能。
实用新型内容
有鉴于此，本实用新型实施例提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置以克服现有技术中网络流量预测方式难以适应不同网络应用场景的问题。
本实用新型实施例提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，所述基于控制器的神经网络流量预测装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，
所述硬件平台用于提供承载所述神经网络内核模块的操作系统；
所述神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台，其中，
所述神经网络搭建平台用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将所述神经网络模型发送至所述模型管理器；
所述SDN控制器与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将所述历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；
所述模型管理器用于采用所述训练集对所述神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；
所述SDN控制器还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将所述实时流量数据发送至所述模型管理器，
所述模型管理器还用于将所述实时流量数据输入至所述网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将所述故障告警信息通过所述SDN控制器下发至网络转发设备。
可选地，所述硬件平台的操作系统为Linux系统。
可选地，所述硬件平台的网卡采用DPDK技术进行编译和绑定。
可选地，所述神经网络搭建平台为Tensroflow平台。
可选地，所述装置还包括：操作前台，所述操作前台与所述神经网络内核模块连接，用于建立用户与所述神经网络内核模块的交互。
可选地，所述装置还包括：数据库，所述数据库分别与所述操作前台及所述神经网络内核模块连接，用于存储用户的操作指令、训练集、网络流量预测模型及故障告警信息。
本实用新型技术方案，具有如下优点：
本实用新型实施例提供的基于控制器的神经网络流量预测装置，由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台，其中，神经网络搭建平台用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将神经网络模型发送至模型管理器；SDN控制器与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；模型管理器用于采用训练集对神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；SDN控制器还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将实时流量数据发送至模型管理器，模型管理器还用于将实时流量数据输入至网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将故障告警信息通过SDN控制器下发至网络转发设备。从而使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本实用新型的一些实施方式，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他的附图。
图1为本实用新型实施例的基于控制器的神经网络流量预测装置结构示意图；
图2为本实用新型实施例的基于控制器的神经网络流量预测装置的另一结构示意图。
具体实施方式
为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域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，都属于本实用新型保护的范围。
下面所描述的本实用新型不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
图1示出了根据本实用新型实施例的一种基于控制器的神经网络流量预测装置的结构示意图，如图1所示，该基于控制器的神经网络流量预测装置由x86架构的硬件平台1及神经网络内核模块2组成，硬件平台1用于提供承载神经网络内核模块2的操作系统。如图2所示，上述的神经网络内核模块2具体包括：SDN控制器101、模型管理器102、神经网络搭建平台103，其中，神经网络搭建平台103用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将神经网络模型发送至模型管理器102；SDN控制器101与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；模型管理器102用于采用训练集对神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；SDN控制器101还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将实时流量数据发送至模型管理器102，模型管理器102还用于将实时流量数据输入至网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将故障告警信息通过SDN控制器101下发至网络转发设备。其中，模型管理器102所实现的功能可以采用现有技术中的相关技术来实现，在此不再进行赘述。
通过上述各个组成部分的协同合作，本实用新型实施例提供的基于控制器的神经网络流量预测装置，由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台，其中，神经网络搭建平台用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将神经网络模型发送至模型管理器；SDN控制器与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；模型管理器用于采用训练集对神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；SDN控制器还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将实时流量数据发送至模型管理器，模型管理器还用于将实时流量数据输入至网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将故障告警信息通过SDN控制器下发至网络转发设备。从而使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
具体地，在一实施例中，上述的硬件平台1的操作系统为Linux系统，在本实用新型实施例中采用采用的CentOS 8作为该神经网络内核模块2的承载操作系统，在实际应用中，也可以采用其他版本的Linux系统，本实用新型并不以此为限。
具体地，在一实施例中，硬件平台1的网卡采用DPDK技术进行编译和绑定，在本实用新型实施例中该硬件平台1使用的DPDK版本为20.08，在实际应用中，也可以采用其他版本的Linux系统，本实用新型并不以此为限。
具体地，在一实施例中，上述的神经网络搭建平台103为Tensroflow平台，用户可以基于Tensorflow平台自建神经网络模型，也可以通过该Tensorflow平台选择现有的神经网络模型，并进行相关参数的配置。
具体地，在一实施例中，如图2所示(硬件平台1在图2中未示出)，上述的基于控制器的神经网络流量预测装置还包括：操作前台3，操作前台3与神经网络内核模块2连接，用于建立用户与神经网络内核模块2的交互。例如：用户可通过操作前台3的用户界面进行神经网络模型的选择及相关参数的配置，然后操作前台3将用户操作信息反馈至神经网络内核模块2。此外，该操作前台3的用户界面还可以实时显示神经网络内核模块2中不同运行阶段的各类参数或数据，例如：实时向用户汇报神经网络模型在训练过程中参数的变化情况或模型训练是否出现异常等。此外，当神经网络模型训练过程被网络管理人员通过用户界面主动叫停或者由于异常被动停止时，管理员可以通过该用户界面删除模型操作使该模型重新进入配置阶段，进而开启新一轮的模型训练。本实用新型并不以此为限。
具体地，在一实施例中，如图2所示，上述的基于控制器的神经网络流量预测装置还包括：数据库4，数据库4分别与操作前台3及神经网络内核模块2连接，用于存储用户的操作指令、训练集、网络流量预测模型及故障告警信息。在实际应用中，在没有网络流量预测需求时，上述的SDN控制器101可以实时采集各外部网络设备的网络流量数据及故障告警信息，并将这些数据作为训练集存储于数据库4中，以便于后续有网络流量预测需求时，提供充足的数据训练样本，并且，数据库4中存储的训练集还可以根据不同的网络应用场景进行分别存储，以实现对不同网络应用场景下网络流量的预测能力。此外，数据库4也可以按照不同的网络应用场景存储网络流量预测模型，后续有相同网络应用场景的网络流量预测需求时，可以直接调用，无需用户重新配置神经网络模型进行训练，随着网络流量预测模型的使用时间及应用场景的变化使得整个基于控制器的神经网络流量预测装置使用越来越灵活和便捷。
通过上述各个组成部分的协同合作，本实用新型实施例提供的基于控制器的神经网络流量预测装置，由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台，其中，神经网络搭建平台用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将神经网络模型发送至模型管理器；SDN控制器与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；模型管理器用于采用训练集对神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；SDN控制器还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将实时流量数据发送至模型管理器，模型管理器还用于将实时流量数据输入至网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将故障告警信息通过SDN控制器下发至网络转发设备。从而使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
虽然结合附图描述了本实用新型的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本实用新型的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (6)
1.一种基于控制器的神经网络流量预测装置，其特征在于，所述基于控制器的神经网络流量预测装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，
所述硬件平台用于提供承载所述神经网络内核模块的操作系统；
所述神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台，其中，
所述神经网络搭建平台用于根据用户操作信号确定神经网络模型，并将所述神经网络模型发送至所述模型管理器；
所述SDN控制器与各外部网络设备连接，用于采集各外部网络设备的历史网络流量数据及历史故障告警信息，并将所述历史网络流量数据及历史故障告警信息作为训练集发送至模型管理模块；
所述模型管理器用于采用所述训练集对所述神经网络模型进行模型训练，得到网络流量预测模型；
所述SDN控制器还用于采集各外部网络设备的实时流量数据，并将所述实时流量数据发送至所述模型管理器，
所述模型管理器还用于将所述实时流量数据输入至所述网络流量预测模型，得到故障告警信息，并将所述故障告警信息通过所述SDN控制器下发至网络转发设备。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述硬件平台的操作系统为Linux系统。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述硬件平台的网卡采用DPDK技术进行编译和绑定。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述神经网络搭建平台为Tensroflow平台。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：操作前台，所述操作前台与所述神经网络内核模块连接，用于建立用户与所述神经网络内核模块的交互。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：数据库，所述数据库分别与所述操作前台及所述神经网络内核模块连接，用于存储用户的操作指令、训练集、网络流量预测模型及故障告警信息。
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| CN202022539880.3U CN213126061U (zh) | 2020-11-05 | 2020-11-05 | 一种基于控制器的神经网络流量预测装置 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN112235164A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-01-15 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种基于控制器的神经网络流量预测装置 |
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2020
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