[发明专利]CDN调度方法、系统、设备和存储介质

权利要求书

1.一种CDN调度方法，其特征在于，包括：

从内容分发网络CDN节点设备实时采集CDN数据并生成CDN指标系统；

从城域网上实时采集城域网数据并生成城域网指标系统；

基于所述CDN指标系统生成CDN节点负载智能画像，并通过人工智能AI训练和算法优化调节生成区域内调度算法；

基于所述CDN指标系统和所述城域网指标系统生成CDN区域负载智能画像，并通过AI训练和算法优化调节生成区域间调度算法；

根据所述区域内调节算法和所述区域间调度算法确定CDN调度策略，并执行所述CDN调度策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从CDN节点设备实时采集CDN数据并生成CDN指标系统，包括：

从CDN节点设备实时采集服务日志和设备基本信息；

对所述服务日志和设备基本信息进行汇聚计算后实时计算形成CDN的区域指标、CDN节点指标、设备维度的服务质量类指标、均衡类指标、热点类指标、调度类指标；

其中，服务质量类指标包括服务成功率、服务下载速率、服务首包延迟；均衡类指标包括负载率、负载偏离度；热点类指标包括直播和点播热点排行、字节命中率热点存储利用率；调度类指标包括跨区域调出用户、跨区域调入用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从城域网上实时采集城域网数据并生成城域网指标系统，包括：

实时采集城域网数据设备上分配给CDN服务的各区域上、下行负载和延迟数据，生成城域网的指标系统，所述城域网指标系统包含区域维度的上、下行服务带宽、最大设计带宽、延迟。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述CDN指标系统生成CDN节点负载智能画像，并通过AI训练和算法优化调节生成区域内调节算法，包括：

接收用户发送的负载调度请求，根据所述负载调度请求采集区域内CDN节点的数据，并生成基准区域内负载调度算法；

基于所述CDN指标系统生成CDN节点负载智能画像，并通过AI训练和算法将所述CDN节点负载智能画像和所述基准区域内负载调度算法结合，通过非线性回归负载率、权重的动态基线算法迭代优化得到区域内负载调度算法。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述区域内负载调度算法包括多维动态权重算法和流量抖动抑制算法；

所述AI训练和优化算法包括：动态基线算法根据历史数据建立的CDN节点负载率基线，再通过设定CDN节点负载率偏离度上、下门限，系统生成CDN节点新数据，自动更新负载率基线和CDN节点负载率偏离度上、下门限；针对不同的CDN节点，通过应用统计规律，建立不同的CDN节点负载率偏离度门限判别标准和服务权重；

所述区域内负载调度算法根据负载率和区域内CDN节点负载偏离度进行评判。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述CDN指标系统和所述城域网指标系统生成CDN区域负载智能画像，并通过AI训练和算法优化调节生成区域间调度算法，包括：

接收每个区域用户发送的负载调度请求，根据所述负载调度请求采集各区域CDN节点的数据；

根据所述城域网指标系统实时采集所述城域网数据；

根据所述各区域CDN节点的数据和所述城域网数据生成CDN区域负载智能画像；

基于所述CDN区域负载智能画像，并通过AI训练和算法将所述CDN节点负载智能画像通过非线性回归负载率、服务权重的动态基线算法得到区域间负载调度算法。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述区域间负载调度算法包括如下步骤：区域负载率调度门限、区域负载偏离度、区域负载率偏离度门限、预调度带宽计算、城域网区域上、下行门限、区域实际调度带宽计算、区域调度分配算法、CDN区域间调度算法；

所述AI训练和算法包括：动态基线算法根据历史数据建立的区域负载率基线，再通过设定区域负载率偏离度上、下门限，生成区域新数据，自动更新负载率基线和区域负载率偏离度门限值；针对不同的区域，通过应用统计规律，建立不同的区域负载率偏离度门限判别标准和分配权重。