[发明专利]一种视频网站的服务性能预测方法

说明书

本发明公开了一种视频网站的服务性能预测方法，所述方法包含：步骤101)通过模拟用户请求，定时测量视频网站性能参数，计算性能参数之间的相关系数；如果相关系数的绝对值超过预设阈值时，将所有性能参数的值存入对应网站的性能预测数据集，否则，仅把下载速率存入对应网站的性能预测数据集；其中，所述性能参数包含：连接时间和下载速率；步骤102)对预测数据集进行参数无量纲化和归一化预处理，基于预处理后得到的数据和时间序列模型或机器学习模型预测下一时刻的视频网站的服务性能；其中，对时间序列模型或机器学习模型输出的归一化预测结果进行反归一化即得到用户在下一时刻访问视频网站可获得的真实的服务性能预测值。

技术领域

本发明涉及网站的服务性能预测领域，特别涉及一种融合多信息源的视频网站服务性能预测方法，属于网络服务性能预测领域。

背景技术

针对一个视频内容，网络中有很多视频网站可以提供服务。因为视频网站是通过动态的互联网提供服务，因此视频网站的服务性能不能很好地保持稳定，会随着网络环境、服务器负载等因素的变化而变化，从而出现周期性、短暂性的服务性能变化的情况。为此，对历史数据的分析来准确地预测未来一段时间内视频网站的服务性能，是选择并使用满足用户需求的视频源的关键问题，有重要意义。

目前现有的视频网站服务性能的预测方法的主要思路为：(1)收集某一服务性能指标在一段时间内的数据作为历史数据；(2)选择某种模型，使用单一性能指标的数据进行模型训练和性能预测。

现有的方法存在的问题即使用单一指标的数据进行预测，不考虑其他信息源的数据，在网络情况出现较大波动时，对网站性能的预测会出现较大偏差。因此为改善预测的性能，增加预测模型在网络性能短时间波动较大的情况下的预测稳定性，亟待加入其他信息源的数据，提高服务性能预测的准确度。

发明内容

本发明目的在于，为克服上述技术缺陷，进而使对视频网站未来时刻的服务性能预测所需时间可接受的范围内，本发明技术方案将多个信息源的信息进行融合，进而提高预测模型对视频网站的服务性能预测的精度。同时，本发明的技术方案能够增强预测模型在网络情况剧烈变化的情况下的预测准确性的稳定性。

为了实现上述目的，本发明实施例公开了如下技术方案：

第一方面，提供一种视频网站的服务性能预测方法，所述方法包含：

步骤101)通过模拟用户请求，定时测量视频网站性能参数，计算性能参数之间的相关系数；

如果相关系数的绝对值超过预设阈值时，将所有性能参数的值存入对应网站的性能预测数据集，否则，仅把下载速率存入对应网站的性能预测数据集；

其中，所述性能参数包含：连接时间和下载速率；

步骤102)对预测数据集进行参数无量纲化和归一化预处理，基于预处理后得到的数据和时间序列模型或机器学习模型预测下一时刻的视频网站的服务性能；

其中，对时间序列模型或机器学习模型输出的归一化预测结果进行反归一化即得到用户在下一时刻访问视频网站可获得的真实的服务性能预测值。

结合上述第一方面，在第一种可能的实现方式中，上述步骤101)通过在节点上设定地址列表并模拟用户行为，定时向地址列表中的视频网站发送请求，测量视频网站的连接时间和下载速率。

结合上述第一方面，和/或第一种可能的实现方式中，在第二种可能的实现方式中，采用皮尔逊相关系数计算性能参数之间的相关系数。

结合上述第一方面，和/或第一种可能的实现方式中，在第三种可能的实现方式中，采用线性函数归一化对预测数据集进行归一化处理。

结合上述第一方面，和第三种可能的实现方式中，在第四中可能的实现方式中，上述反归一化方法即线性归一化方法的反归一化。