[发明专利]一种通信潮流柔性配置方法和系统

说明书

本发明公开了一种通信潮流柔性配置方法和系统，包括搭建网络环境；设置测试流量和流量转发路径；在所搭建的网络环境中进行测试，然后采集流量；对采集的流量数据进行计算，实现网络流量的预测；根据流量预测结果对网络流量进行配置。从而，本发明所述的通信潮流柔性配置方法和系统能够提高对网络流量配置的效率。

技术领域

本发明涉及通信网络技术领域，特别是指一种通信潮流柔性配置方法和系统。

背景技术

通信网络流量的配置包含了网络流量测算与网络配置两项基本内容。

目前，网络的潮流测算技术主要采用时间序列分析的趋势外推法和因果分析法两大类：

(1)基于时间序列的趋势外推

该方法包括两部分：OD矩阵计算和增长曲线计算。在不采用DPI/DFI(DPI：DeepPacket Inspection，深度包检测；DFI：Deep/Dynamic Flow Inspection，深度/动态流检测)采集方法时，可采用网络层析成像、卡尔曼滤波、线性规划等方法求解OD矩阵，为保证求解的准确性和减少迭代次数，可通过重力法和吸引系数法引入链路状态因素进行优化。此外，在采用DPI/DFI时，可以通过各局向流量的分布比例直接获取OD矩阵。基于时间序列的增长曲线计算，则主要根据OD矩阵流量的历史曲线变化的趋势向外延伸，采用线性方程、指数方程和多项式等多种曲线拟合方式进行推演。

(2)因果分析法

该方法可细分为如下两类：一种是流量模型法，如果某OD对中的流量(混合或者某类应用)产生机制和分布特性可以用一类分析模型表达，如泊松分布、高斯分布，则OD矩阵可以结合路由矩阵通过计算该模型的联合分布获取，但只适合于短时流量预测。另一种方法是通过分析流量构成中的主要应用类型及其流量特性，如不同用户行为引起的流量特性及其分布、主要应用的分布特性等，根据应用发展规模预测长期趋势。此外，也可以对影响流量的宏观因素进行分析，并用于已有预测结果的修正。在互联网工程中，这是一种更接近流量变化原因的预测手段。

近些年来，许多新的方法不断被提出，主要有回归模型、基于人工神经网络法、基于灰色理论法、模糊理论、基于均值法、基于中间值法、小波理论、统计学习理论方法等。

对于网络的配置，由于传统网络中网络与业务的割裂，目前大部分网络的配置是通过命令行或网管、由管理员手工配置的，是一个静态处理过程。

现有技术缺点主要包括以下两点：

(1)目前主要流量预测模型的泛化能力，即对新数据样本的适应性不高，从而造成预测误差增大；

(2)目前网络流量的配置过程中，当预测到网络流量问题时，需通过管理人员对相关设备进行手工配置，无法做到实时动态响应，并且效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种通信潮流柔性配置方法和系统，能够提高对网络流量配置的效率。

基于上述目的本发明提供的一种通信潮流柔性配置方法，包括步骤：

搭建网络环境；

设置测试流量和流量转发路径；

在所搭建的网络环境中进行测试，然后采集流量；

对采集的流量数据进行计算，实现网络流量的预测；

根据流量预测结果对网络流量进行配置。

可选地，所述搭建网络环境使用SDN设备进行。