JP6475268B2 - 帯域幅の割当方法、装置、及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents

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Description

本発明は、ネットワーク帯域幅の分野に関し、特にユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当方法、装置、及びコンピュータ記憶媒体に関する。
ネットワークアクセス装置の便利化、知能化は、ネットワーク帯域幅サービスの急速普及や発展の中で必然的な成り行きである。例えば、ユーザフレンドリインタフェース(UFI、User Friendly Interface)、カスタマ構内設備(CPE、Customer Premise Equipment)類等の携帯型式ルータ装置は、人々に好評を博し、徐々に家庭やオフィスの必需品となる。これらルータ装置の種類が多く、ユーザーの年齢や学歴や技術レベル等、多くの要素も異なっているため、このようなネットワークアクセス装置の動作設定はユーザーにとって一番の問題となる。ほとんどの装置は詳細な取扱説明書があるが、プロセスが複雑で、専門用語が多く、多くのユーザーが動作設定を完成できない。
また、ネットワーク帯域幅の割当もユーザーが注目する問題である。帯域幅割当方法は様々であるが、現在、一般的にユーザーに使用されるのは固定帯域幅サービスであり、すなわちオペレータはユーザーが選択した帯域幅と支払金額に応じて指定した帯域幅をユーザーに割り当て、ルータ装置のワイドエリアネットワーク(WAN、Wide Area Network)側の入力側の帯域幅に対応する。インターネットにアクセスする目的が人々それぞれによって異なるため、各種ネットワークアプリケーションサービスへのニーズが異なり、例えば、映画やテレビ等のビデオ番組が好みであると、所要のネットワーク帯域幅が大きく、ウェブページ、ニュース、小説等の閲覧が好みであると、所要の帯域幅が小さく、しかし、従来の固定帯域幅は、ウェブページ閲覧とビデオ視聴に同一の帯域幅を使用するため、大量のネットワークリソースを浪費してしまう。
本発明の実施例は、従来技術の問題を解決するために、帯域幅の割当方法、装置、及びコンピュータ記憶媒体を提供することを目的とする。
本発明の実施例の技術案は以下のとおりである。
本発明の実施例は、帯域幅の割当方法であって、
ネットワークアクセス装置は、データベースを構築するステップと、1つの期間を決定し、ユーザーが前記期間内に使用するアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力し、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)であるステップと、プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成するステップと、前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステムIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングするステップと、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用して、システムカーネルコマンドであるトラフィック制御TC規則セットを決定するステップと、アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度ランキングテーブルに基づきカテゴリ優先度を設定し、前記カテゴリ優先度は、異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定するステップと、前記TC規則セット及び前記カテゴリ優先度に応じて各カテゴリのアプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行うステップと、IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに応じてアプリケーションサービスに入ったデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるステップと、を含む帯域幅の割当方法を提供する。
本発明の実施例は、帯域幅の割当方法であって、
データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計する統計モジュールと、
前記アプリケーションサービスについて特徴抽出を行う認識モジュールと、
前記アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行う帯域幅割当モジュールと、を備え、前記統計モジュールは、1つの期間を決定し、前記期間内に、ユーザーに使用されるアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力し、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)であるように配置され、前記認識モジュールは、プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステムIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングするように配置され、前記帯域幅割当モジュールは、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用して、システムカーネルコマンドであるトラフィック制御TC規則セットを決定し、アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度ランキングテーブルに基づきカテゴリ優先度を設定し、前記カテゴリ優先度は、異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定し、前記TC規則セット及び前記カテゴリ優先度に応じて各カテゴリのアプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行い、IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに応じてアプリケーションサービスに入ったデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるように配置されている帯域幅の割当装置をさらに提供する。
本発明の実施例は、上記帯域幅の割当方法を実行するためのコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ記憶媒体をさらに提供する。
本発明の実施例に係る帯域幅の割当方法、装置、及びコンピュータ記憶媒体によれば、ネットワークアクセス装置は、データベースを構築するステップと、1つの期間を決定し、ユーザーが前記期間内に使用するアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力し、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)であるステップと、プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成するステップと、プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成するステップと、前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステムIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングするステップと、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用して、システムカーネルコマンドであるトラフィック制御TC規則セットを決定するステップと、アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度ランキングテーブルに基づきカテゴリ優先度を設定し、前記カテゴリ優先度は、異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定するステップと、前記TC規則セット及び前記カテゴリ優先度に応じて各カテゴリのアプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行うステップと、IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに応じてアプリケーションサービスに入ったデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるステップと、を含むことにより、ネットワークアクセス装置は、ユーザーのアプリケーションサービス使用頻度に応じて帯域幅を割り当てることができ、帯域幅の割当は簡単で且つインテリジェントであり、ネットワークリソースを十分に利用し、ユーザーが各種アプリケーションサービスを使用してインターネットにアクセスすることの円滑さを大幅に向上させ、家庭又は小さなグループの各メンバのインターネットアクセスニーズを満たすとともに、装置の操作複雑度とユーザーの関与度を減少させる。
本発明の実施例に係るユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係るステップ101の具体的なフローチャートである。 本発明の実施例に係るステップ102の具体的なフローチャートである。 本発明の実施例に係るステップ103の具体的なフローチャートである。 本発明の実施例に係るユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当装置の構造模式図である。
本発明の実施例では、ネットワークアクセス装置は、データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、前記アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行う。
以下、図面及び具体的な実施例を参照して本発明を更に詳細に説明する。
本発明に係るユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当方法のプロセスは、図1に示すように、以下のステップを含む。
ステップ101において、ネットワークアクセス装置は、データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計する。
具体的には、ネットワークアクセス装置は、データベースを構築し、1つの期間を決定し、前記期間は任意の期間であってもよいが、一般的に1ヶ月であり、アプリケーションサービスを使用するユーザーの使用記録を前記データベースに記憶し、前記使用記録に基づきユーザーが前記期間内に使用するアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力する。
具体的には、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)である。
図2に示されるステップ101の具体的なフローチャートは、
ネットワークアクセス装置を初期化するステップ1011と、
ユーザー使用記録を記憶するためのデータベースを構築するステップ1012と、
装置のアプリケーションサービス検出器により、ユーザーが使用するアプリケーションサービスを検出し、ユーザーアプリケーションの使用記録を上記データベースに記憶するステップ1013と、
データベースにおける使用記録に基づき、使用されるすべてのアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計するステップ1014と、
統計結果に基づき、各アプリケーションサービスの使用頻度及び属性に応じて使用頻度ランキングテーブルを生成するステップ1015と、を含む。
ステップ102において、ネットワークアクセス装置は、アプリケーションサービスについて特徴抽出を行う。
ネットワークアクセス装置にインストールされた前記プロトコル深度解析ソフトウェアを利用して、ユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルは特定アプリケーションサービスの一意識別に用いられ、{1,δ,δ,δ……}で示されてもよく、前記特徴ベクトルの次元数は一定ではなく、アプリケーションサービスによって異なる。
具体的なフローチャートは、図3に示されるフローチャートの通りである。
ステップ1021において、ステップ102を開始し、ユーザーが使用したアプリケーションサービスをプロトコル深度解析ソフトウェアに逐一入力し、ここで1つのユーザーアプリケーションを入力する。
ステップ1022において、特徴抽出を行うために、プロトコル深度解析ソフトウェアが入力したアプリケーションサービスを解析する。
ステップ1023において、抽出した特徴に基づき特徴ベクトルを生成する。
該方法は、前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステム(IPTABLES)テーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングする。
具体的には、以上のように、特徴ベクトルはアプリケーションサービスのカテゴリを区別するためのものであり、IPTABLESテーブル規則は異なるカテゴリのアプリケーションサービスをマーキングするためのものであり、さらにIPTABLESテーブル規則における1つのテーブルで各アプリケーションサービスのデータパケットをマーキングし、例えば、mangleテーブルでデータパケットをマーキングする。
ステップ103において、ネットワークアクセス装置は、アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行う。
具体的には、まず、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、キュー規則を使用してトラフィック制御(TC、Traffic Control)規則セットを決定する。従来のネットワークアクセス装置では、一般的に使用されるシステムはLinux(登録商標)システムであり、従って、上記キュー規則はLinux(登録商標)システムにおいて、具体的には階層型トークンバケット(HTB、Hierarchical Token Bucket)及びクラスベーストキューイング(CBQ、Class Based Queueing)キュー規則であり、システムのデータパケット配列フォーマットを説明するためのものであり、システムに規定されるキュー規則を使用し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づきTC規則セットを決定し、システムはさらに前記TC規則セットに従ってトラフィック帯域幅を制御し、TC規則セットは、アプリケーションサービスの使用頻度に基づき帯域幅割当を行い、使用頻度が大きいほど、配属された帯域幅が多く、前記TC規則セットはシステムカーネルコマンドである。
次に、アプリケーションサービス特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度に応じてカテゴリ優先度を設定する。ネットワークのアプリケーションサービスのカテゴリは多く、ビデオ、オーディオ、ゲーム等に大きく分けられ、抽出したアプリケーションサービスの特徴に基づき分類し、例えば優酷、愛奇芸等のアプリケーションはビデオ類に属し、酷我音楽、酷狗等はオーディオ類に属し、優先度は主に異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定するためのものである。
次に、前記TC規則セットとカテゴリ優先度に応じて、各カテゴリのアプリケーションサービスに帯域幅割当を行い、たとえば、ユーザーがビデオインタフェースが大好きであると、TC規則セットはビデオ類アプリケーションサービスへ最も大きい帯域幅を割り当てる。
IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに従って、入ったアプリケーションサービスのデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を付与する。
具体的には、IPTABLESテーブル規則にユーザーが使用しているアプリケーションサービスのマークがあり、該アプリケーションサービスのデータパケットがネットワークアクセス装置に到達する時、ネットワークアクセス装置は前記データパケットをそのマークに応じて分流し、対応した帯域幅を割り当てる。たとえば、ビデオ類及びゲーム類のサービスを使用している場合は、ネットワークアクセス装置はマークに基づきどのサービスがビデオ類サービスであるか、どのサービスがゲーム類サービスであるかを認識し、データパケットをカテゴリに応じて分流し、すなわちビデオデータパケットとゲームデータパケットを分け、それぞれにTC規則が割り当てた対応した帯域幅を付与する。
図4は、ステップ103の具体的なフローチャートを示する。
ステップ1031において、ネットワークアクセス装置はステップ101〜102で取得したアプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴を集中する。
ステップ1032において、アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、システムキュー規則に従ってTC規則セットを決定し、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類および優先度決定を行う。
ステップ1033において、分類したカテゴリ及び優先度に基づき、各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行い、なお、各種アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるように、さらにIPTABLESのマークに基づきデータパケットを分流する。
図5は、本発明に係るユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当装置の構造を示し、図示するように、該装置は、
データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計する統計モジュール50と、
前記アプリケーションサービスについて特徴抽出を行う認識モジュール51と、
前記アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行う帯域幅割当モジュール52と、を備える。
統計モジュール50は、具体的には、データベースを構築し、1つの期間を決定し、前記期間は任意の期間であってもよく、一般的に1ヶ月であり、アプリケーションサービスを使用するユーザーの使用記録を前記データベースに記憶し、前記使用記録に基づきユーザーが前記期間内に使用するアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力する。
具体的には、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)である。
認識モジュール51は、具体的には、プロトコル深度解析ソフトウェアを呼び出してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成し、ここで、プロトコル深度解析ソフトウェアは装置にインストールされた補助ソフトウェアであり、前記特徴ベクトルは特徴ベクトルはあるアプリケーションサービスの一意識別に用いられ、{1,δ,δ,δ……}で示されてもよく、前記特徴ベクトルの次元数は一定ではなく、アプリケーションサービスによって異なる。
認識モジュール51は、さらに、前記特徴ベクトルに従ってIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングする。
具体的には、上記のように、特徴ベクトルはアプリケーションサービスのカテゴリを区別するためのものであり、IPTABLESテーブル規則は異なるカテゴリのアプリケーションサービスをマーキングするためのものである。さらにIPTABLESテーブル規則における1つのテーブルで各アプリケーションサービスのデータパケットをマーキングし、例えば、mangleテーブルでデータパケットをマーキングする。
帯域幅割当モジュール52は、具体的には、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用してTC規則セットを決定し、アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度に応じてカテゴリ優先度を設定し、前記TC規則セット及びカテゴリ優先度に応じて、分類カテゴリに基づく各アプリケーションサービスに帯域幅割当を行う。
TC規則セットを決定するのに、システムのキュー規則を使用する必要があり、さもないと、システムは前記TC規則セットを認識できない。現在一般的に使用されているのはLinux(登録商標)システムであり、キュー規則はHTB、CBQである。
前記TC規則セットはアプリケーションサービスの使用頻度に応じて帯域幅割当を行い、使用頻度が大きいほど、割り当てられた帯域幅が多い。
前記統計モジュール50は、ネットワークアクセス装置のユーザーアプリケーションを検出するためのチップ及び記憶チップにより共同で実現されてもよく、認識モジュール51はメインチップが関連ソフトウェアを呼び出すことにより実現されてもよく、帯域幅割当モジュール52は主処理チップ及びその周辺補助素子又はチップにより実現されてもよい。
本発明の実施例に係るユーザーアプリケーションに基づく帯域幅の割当方法は、ソフトウェア機能モジュールの形態により実現され且つ独立した製品として販売又は使用すると、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、当業者であれば、本願の実施例は方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供すると理解できる。従って、本願はハードウェア実施例のみ、ソフトウェア実施例のみ、又はソフトウェアとハードウェアを組み合わせた実施例の態様を採用する。また、本願はコンピュータ可用プログラムコードを含む1つ又は複数のコンピュータ可用記憶媒体で実施されるコンピュータプログラム製品の形態を採用してもよく、前記記憶媒体はUSBメモリ、モバイルハードディスク、読み出し専用メモリ(ROM、Read−Only Memory)、ディスクメモリ、CD−ROM、光学記憶装置等を含むが、それらに限定されない。
以上、本発明の好ましい実施例を説明したが、本発明の保護範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原則を逸脱せずに行ういかなる変更、同等置換や改良等は、本発明の保護範囲に属する。
本発明の実施例では、ネットワークアクセス装置は、データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行うことにより、ユーザーの使用習慣及び好みに応じて帯域幅をインテリジェントに割り当て、ネットワークリソースを十分に利用し、ネットワークサービス品質を大幅に高めることができる。

Claims (5)

  1. ネットワークアクセス装置は、データベースを構築するステップと、
    1つの期間を決定し、ユーザーが前記期間内に使用するアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力し、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)であるステップと、
    プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成するステップと、
    前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステムIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングするステップと、
    前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用して、システムカーネルコマンドであるトラフィック制御TC規則セットを決定するステップと、
    アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度ランキングテーブルに基づきカテゴリ優先度を設定し、前記カテゴリ優先度は、異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定するステップと、
    前記TC規則セット及び前記カテゴリ優先度に応じて各カテゴリのアプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行うステップと、
    IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに応じてアプリケーションサービスに入ったデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるステップと、を含む帯域幅の割当方法。
  2. 前記TC規則セットは、アプリケーションサービスの使用頻度に応じて帯域幅割当を行う集合である請求項に記載の方法。
  3. データベースを構築し、アプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計する統計モジュールと、
    前記アプリケーションサービスについて特徴抽出を行う認識モジュールと、
    前記アプリケーションサービスの属性、使用頻度及び特徴に基づき、アプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、分類したカテゴリに応じて各アプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行う帯域幅割当モジュールと、を備え、
    前記統計モジュールは、1つの期間を決定し、前記期間内に、ユーザーに使用されるアプリケーションサービスの属性及び使用頻度を統計し、前記使用頻度に応じて各アプリケーションサービスをランキングし、使用頻度ランキングテーブルを出力し、前記使用頻度=[(T2−T1)×C]/T(T2はアプリケーションサービスの使用終了時間、T1はアプリケーションサービスの使用開始時間、Cは前記期間内におけるアプリケーションサービスの使用回数、Tは前記期間の総時間を表す)であるように配置され、
    前記認識モジュールは、プロトコル深度解析ソフトウェアを使用してユーザーが使用した各アプリケーションサービスについて特徴抽出を行い、特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルに従ってIPパケットフィルタリングシステムIPTABLESテーブル規則を追加し、各アプリケーションサービスのデータパケットを分類してマーキングするように配置され、
    前記帯域幅割当モジュールは、前記アプリケーションサービスの属性及び使用頻度に基づき、システムキュー規則を使用して、システムカーネルコマンドであるトラフィック制御TC規則セットを決定し、アプリケーションサービスの特徴に基づきアプリケーションサービスに対してカテゴリ分類を行い、前記使用頻度ランキングテーブルに基づきカテゴリ優先度を設定し、前記カテゴリ優先度は、異なるアプリケーションサービスのデータパケットが同時に到達する時、どのデータパケットが優先的に通過するかを決定し、前記TC規則セット及び前記カテゴリ優先度に応じて各カテゴリのアプリケーションサービスに対する帯域幅割当を行い、IPTABLESテーブル規則によるデータパケットへのマーキングに応じてアプリケーションサービスに入ったデータパケットを分流して、各アプリケーションサービスのデータパケットに対応した帯域幅を割り当てるように配置されている帯域幅の割当装置。
  4. 前記TC規則セットは、アプリケーションサービスの使用頻度に応じて帯域幅割当を行うためのものである請求項に記載の装置。
  5. 請求項1又は2に記載の帯域幅の割当方法を実行するためのコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ記憶媒体。
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