[发明专利]基于时限的互联网业务队列调度方法

权利要求书

1.一种基于时限的互联网业务队列调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取互联网业务流的原始数据集T、时限集合D和大小集合S：

(1a)使用网络监视器M以t为周期、在p时长内对连接在互联网中的路由器C进行检测，并记录检测的所有数据包packet，其中，t≤35纳秒，p≥2小时；

(1b)定义一条互联网业务流T_i中所有数据包的包头中具有相同的网络五元组数据：源IP地址、目的IP地址、协议号、源端口和目的端口，路由器C读取所有数据包packet的包头获得网络五元组数据后，根据网络五元组数据将所有数据包packet分成n条互联网业务流，得到原始数据集T：

T＝{T₁,T₂,...,T_i,...,T_n}

其中，T_i表示第i条由m个数据包所形成的互联网业务流，其中，n≥i≥1，n≥1000，m≥1；

(1c)定义互联网业务流T_i从被发出到被接收能所占用的最长时间为时限D_i，T_i的大小为S_i，则n条互联网业务流的时限和大小分别组成时限集合D和大小集合S：

D＝{D₁,D₂,...,D_i,...,D_n}

S＝{S₁,S₂,...,S_i,...,S_n}；

(2)构建分类模型X：

使用原始数据集T迭代训练决策树，得到输出为a个业务类型的分类模型X，其中，第x个业务类型的时限区间和数据大小区间分别为T_x_period和S_x_period，a≥x≥1；

使用原始数据集T迭代训练决策树的实现步骤为：

(2a)设训练次数为e，最大训练次数为k，1≤e≤k，n≥k≥1；

(2b)判断n除以k的商quo的余数re是否为0，若是，将原始数据集T划分为k个大小相同的数据子集，否则，从原始数据集T中随机丢弃re个互联网业务流后，将原始数据集T划分为k个大小相同的数据子集：

T'＝{T'₁,T'₂,...,T'_e,...,T'_k}

其中，T'_e表示第e个数据子集，T'_e＝{T_e1,...,T_ey,...,T_equo}，T_ey表示数据子集T'_e中第y个互联网业务流；

(2c)选择数据子集T'_e作为验证集，其余数据子集作为训练集，用训练集作为决策树输入训练得到决策树tree_e，用验证集中的互联网业务流被决策树tree_e正确分类的个数衡量tree_e分类的准确性accu_e；

(2d)k次训练后得到{tree₁,tree₂,...,tree_e,...,tree_k}，准确性分别为{accu₁,accu₂,...,accu_e,...,accu_k}，选择分类准确性最高的决策树作为分类模型X；

(3)获取互联网业务队列调度结果：

(3a)路由器C接收数据包packet，读取接收到的数据包packet的包头获得网络五元组数据，根据网络五元组数据将接收到的数据包packet分成不同的互联网业务流{f₁,...,f_y,...}，其中，f_y为第y条含有q个数据包packet的互联网业务流，y≥1，q≥1；

(3b)将互联网业务流f_y作为分类模型X的输入进行分类，得到f_y的业务类型fa，以及fa对应的时限区间T_fa_period和数据大小区间S_fa_period，然后将T_fa_period中所有数据的平均值和S_fa_period中所有数据的平均值分别作为f_y的时限fD和大小fS；

(3c)将互联网业务流f_y的时限fD映射到的f_y的数据包packet中，得到数据包packet的时限fd：

fd＝fD-pr

其中，pr为路由器C处理互联网业务流f_y的时间；

(3d)根据数据包packet的时限fd、以及路由器C每次接收到数据包packet时记录的接收时间arr、互联网的当前时间now，计算数据包pack距离时限fd的剩余时间Δt：

Δt＝fd-(now-arr)；

(3e)每b毫秒更新一次所有数据包packet的Δt，b≥100，并判断所有数据包packet距离时限fd的剩余时间Δt大小是否相同，若存在Δt大小相同的数据包，先按照Δt由小到大的顺序将路由器C接收到的所有数据包packet进行排序，再将Δt数值相等的数据包按照fS从小到大进行排序，若所有数据包的Δt大小都不同，直接按照Δt由小到大的顺序将路由器C接收到的所有数据包packet进行排序，得到互联网业务队列调度后的数据包序列。