业务速率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品与流程

    技术2024-12-04  16


    本发明涉及通信,尤其涉及一种业务速率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品。


    背景技术:

    1、分组化网络是目前通信网络中最为普遍的网络类型,其带宽统计复用的承载方式大大提升了整个通信网络的信息传送效率,得到了最为广泛的使用。分组化网络在承载业务时,所载的各个业务并不会同时达到峰值带宽,因此,可使用较小的带宽承载较多的业务,但也会导致系统的业务流量随时间呈现巨大的波动,尤其是在接入网络中变化尤为明显,单位时间内的业务流量相差可达数十倍,这给网络规划带来了巨大的困难。

    2、目前,对于分组化网络中系统业务速率评估最为普遍的方法是监测系统的业务速率水平。在分组网络中,普遍采用业务峰值速率作为系统业务速率的取值,并与系统的容量带宽对比,以确定是否进行系统扩容。在实际的实施过程中,往往希望能够获取更小采样周期的业务峰值速率来评估系统带宽使用情况,一般情况下,采样周期越小,业务峰值速率越大;有时会出现长采样周期的业务峰值速率不高的情况下,短采样周期的业务峰值速率已达到或超过系统容量带宽,甚至出现丢包。目前分组化网络大多具备长采样周期的业务峰值速率的监测,但往往难以满足系统精细化分析及网络规划需求;短采样周期可满足更为精准的带宽使用性能分析需求,但采集的系统代价会非常大,需要巨大的成本。


    技术实现思路

    1、针对现有技术存在的问题,本发明实施例提供一种业务速率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其能满足分组化网络中精准带宽使用性能分析需求,同时有效降低成本。

    2、第一方面,本发明实施例提供了一种业务速率评估方法,包括:

    3、采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据;其中,所述业务速率数据包括至少一组不同采样周期的业务峰值速率;

    4、根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵;

    5、根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率。

    6、作为上述方案的改进,所述根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,包括:

    7、对于每个所述分析场景,以每组业务峰值速率中短采样周期的业务峰值速率为基础业务峰值速率,计算每组业务峰值速率中不同采样周期的业务峰值速率与相应基础业务峰值速率的比值,得到各组业务峰值速率的业务峰值速率比;

    8、根据各组业务峰值速率的业务峰值速率比,构建业务峰值速率比分布矩阵;

    9、计算所有短采样周期的基础业务峰值速率的平均值和其他采样周期的业务峰值速率的平均值;

    10、根据短采样周期的基础业务峰值速率的平均值和其他采样周期的业务峰值速率的平均值,构建业务峰值平均速率比矩阵。

    11、作为上述方案的改进,所述根据各组业务峰值速率的业务峰值速率比,构建业务峰值速率比分布矩阵,包括:

    12、将不同采样周期的业务峰值速率比按照预设的比值区间进行划分,并统计各个所述比值区间内所述业务峰值速率比的占比,得到不同采样周期的业务峰值速率比在不同比值区间的样本占比;

    13、根据不同采样周期的业务峰值速率比在不同比值区间的样本占比,构建所述业务峰值速率比分布矩阵。

    14、作为上述方案的改进,所述根据短采样周期的基础业务峰值速率的平均值和其他采样周期的业务峰值速率的平均值,构建业务峰值平均速率比矩阵,包括:

    15、计算其他采样周期的业务峰值速率的平均值与短采样周期的基础业务峰值速率的平均值的比值,得到相应采样周期的平均业务峰值速率比;

    16、根据各个采样周期的平均业务峰值速率比,构建所述业务峰值平均速率比矩阵。

    17、作为上述方案的改进,所述根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率,包括:

    18、根据所述业务峰值平均速率比矩阵,计算短采样周期平均峰值;

    19、根据所述业务峰值速率比分布矩阵,计算短采样周期峰值超限概率。

    20、作为上述方案的改进,所述根据所述业务峰值平均速率比矩阵,计算短采样周期平均峰值,包括:

    21、提取所述业务峰值平均速率比矩阵中长采样周期对应的平均业务峰值速率比;

    22、采集同一所述分析场景下其他网络的相应长采样周期的平均业务峰值速率,作为参考平均业务峰值速率;

    23、根据所述参考平均业务峰值速率和提取出的平均业务峰值速率比,估算所述短采样周期平均峰值。

    24、作为上述方案的改进,所述根据所述业务峰值速率比分布矩阵,计算短采样周期峰值超限概率,包括:

    25、采集同一所述分析场景下其他网络的对应所述业务峰值速率比分布矩阵中长采样周期的业务峰值速率,作为参考业务峰值速率;

    26、计算所述参考业务峰值速率与系统容量带宽速率的比值,得到参考业务峰值速率占比;

    27、根据所述参考业务峰值速率占比和所述业务峰值速率比分布矩阵中长采样周期的业务峰值速率的样本占比,估算所述短采样周期峰值超限概率。

    28、作为上述方案的改进,所述根据所述参考业务峰值速率占比和所述业务峰值速率比分布矩阵中长采样周期的业务峰值速率的样本占比,估算所述短采样周期峰值超限概率,包括:

    29、将所述参考业务峰值速率占比与所述业务峰值速率比分布矩阵中长采样周期的业务峰值速率的样本占比进行对比分析;

    30、将所述业务峰值速率比分布矩阵中小于所述参考业务峰值速率占比的长采样周期的业务峰值速率的样本占比进行累加计算,得到所述短采样周期峰值超限概率。

    31、作为上述方案的改进,在采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据之前,所述方法还包括:

    32、根据分组化网络中的用户对象的用户特征,对所述分组化网络进行分析场景划分;

    33、其中,所述用户特征包括:用户使用习惯、业务应用类型、使用时间、用户类型、用户区域、用户环境中的一项或多项。

    34、第二方面,本发明实施例提供了一种业务速率评估装置,包括:

    35、业务速率采集模块,用于采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据;其中,所述业务速率数据包括至少一组不同采样周期的业务峰值速率;

    36、矩阵构建模块,用于根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵;

    37、业务速率估算模块,用于根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率。

    38、第三方面,本发明实施例提供了一种业务速率评估设备,包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任意一项所述的业务速率评估方法。

    39、第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面中任意一项所述的业务速率评估方法。

    40、第五方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面中任意一项所述的业务速率评估方法。

    41、相对于现有技术,本发明实施例的一种业务速率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品,通过采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据;其中,所述业务速率数据包括至少一组不同采样周期的业务峰值速率;然后根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵;之后根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率;本发明实施例可利用现有网络已有的流量采样功能实现对高精度(即短采样周期)业务峰值速率和带宽超限概率的估算,且不用升级网络及建设分析平台,从而能满足分组化网络中精准带宽使用性能分析需求,有效降低成本。


    技术特征:

    1.一种业务速率评估方法,其特征在于,包括:

    2.如权利要求1所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,包括:

    3.如权利要求2所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据各组业务峰值速率的业务峰值速率比,构建业务峰值速率比分布矩阵,包括:

    4.如权利要求2所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据短采样周期的基础业务峰值速率的平均值和其他采样周期的业务峰值速率的平均值,构建业务峰值平均速率比矩阵,包括:

    5.如权利要求1-4中任意一项所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率,包括:

    6.如权利要求5所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据所述业务峰值平均速率比矩阵,计算短采样周期平均峰值,包括:

    7.如权利要求5所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据所述业务峰值速率比分布矩阵,计算短采样周期峰值超限概率,包括:

    8.如权利要求7所述的业务速率评估方法,其特征在于,所述根据所述参考业务峰值速率占比和所述业务峰值速率比分布矩阵中长采样周期的业务峰值速率的样本占比,估算所述短采样周期峰值超限概率,包括:

    9.如权利要求1所述的业务速率评估方法,其特征在于,在采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据之前,所述方法还包括:

    10.一种业务速率评估装置,其特征在于,包括:

    11.一种业务速率评估设备,其特征在于,包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任意一项所述的业务速率评估方法。

    12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至9中任意一项所述的业务速率评估方法。

    13.一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至9中任意一项所述的业务速率评估方法。


    技术总结
    本发明公开了一种业务速率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品,该方法包括:采集不同分析场景下设定的用户对象的业务速率数据;所述业务速率数据包括至少一组不同采样周期的业务峰值速率;根据各个所述分析场景对应的业务速率数据,构建相应分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵;根据各个分析场景下的业务峰值速率比分布矩阵和业务峰值平均速率比矩阵,估算相应分析场景的业务速率;本发明可利用现有网络已有的流量采样功能实现对短采样周期业务峰值速率和带宽超限概率的估算,且不用升级网络及建设分析平台,从而能满足分组化网络中精准带宽使用性能分析需求,有效降低成本。

    技术研发人员:李昶,周洁娟,王蓓,李德莉,曾振林,汪琳莉,陈家均,乔迪
    受保护的技术使用者:中国移动通信集团设计院有限公司
    技术研发日:
    技术公布日:2024/10/24
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