一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法和系统，涉及网络技术领域。该方法包括：当出现预设场景时，根据预设路由算法获取多条网络路径的QoS参数值；根据每一条网络路径的QoS参数值、结合训练后的预设映射关系模型获得每一条网络路径的QoE指标值；从全部QoE指标值中选出目标QoE指标值；通过所述目标QoE指标值对应的一条网络路径进行信息传输，实现全局QoS和QoE控制优化，可以在保证用户体验质量的同时，提升网络资源利用效率，节约数据中心内部的流量带宽成本，从而能够为相关数据中心及服务节约成本，获得间接的经济效益。益。益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法和系统


[0001]本专利技术涉及网络
，尤其涉及一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法和系统。

技术介绍

[0002]在数据中心网络中，大量的实时业务流对传输过程中的延迟、丢包比较敏感。因此，合理地为实时业务提供QoS全局控制也是软件定义网络领域的一项重要工作。在提升全局QoS网络服务质量的同时，结合计算、存储等其他能力指标研究面向终端用户体验质量(QoE)的全局优化也是需要进一步研究的问题。
[0003]在数据中心网络中，大量的实时业务流对传输过程中的延迟、丢包比较敏感。因此，合理地为实时业务提供QoS全局控制也是软件定义网络领域的一项重要工作。提出了OpenQoS方案，为多媒体的传输分发提供QoS保证。提出一个SDN网络中基于集中式流量调度的QoS增强框架。结合层次分析法，提出了一种在SDN网络环境下获取K
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max最小QoS不相交路径的两阶段方法。针对分布式的多路径QoS路由优化方面的工作做的较少，现有的多路径QoS路由算法通常采用传统方法来保证无环性，且通常以牺牲效率为代价，简单地采用现有的多路径路由算法来支持各种QoS指标并不能保证正确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法和系统。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0006]一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，包括：<br/>[0007]当出现预设场景时，根据预设路由算法获取多条网络路径的QoS参数值；
[0008]根据每一条网络路径的QoS参数值、结合训练后的预设映射关系模型获得每一条网络路径的QoE指标值；
[0009]从全部QoE指标值中选出目标QoE指标值；
[0010]通过所述目标QoE指标值对应的一条网络路径进行信息传输。
[0011]本专利技术的有益效果是：本专利技术的方法实现全局QoS和QoE控制优化，可以在保证用户体验质量的同时，提升网络资源利用效率，节约数据中心内部的流量带宽成本，从而能够为相关数据中心及服务节约成本，获得间接的经济效益。
[0012]本专利技术综合考虑各云边数据中心不同的计算和存储的能力指标，通过深度学习等人工智能手段，在存量网络特征数据集的基础上，结合计算存储指标数据特征集，研究并预测突发场景下相应的全局QoE优化策略，并预先规划策略配置。当符合QoE优化规划策略的条件后，进一步的通过调整路由和业务路径编排，实现全局软件定义网络资源快速动态调整和优化算法。
[0013]进一步地，还包括：
[0014]通过历史QoS参数值、历史QoE指标值结合BP神经网络构建所述预设映射关系模型。
[0015]进一步地，所述根据预设路由算法获取QoS参数值，具体包括：
[0016]根据Dijkstra算法获得前N条最短网络路径；
[0017]分别获取每条网络路径对应的QoS参数值。
[0018]进一步地，所述QoS参数值包括：时延参数和抖动参数。
[0019]进一步地，所述QoE指标值为QoE的评价指标。
[0020]本专利技术解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
[0021]一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整系统，包括：路径参数获取模块、QoE指标获取模块、筛选模块和信息传输模块；
[0022]所述路径参数获取模块用于当出现预设场景时，根据预设路由算法获取多条网络路径的QoS参数值；
[0023]所述QoE指标获取模块用于根据每一条网络路径的QoS参数值、结合训练后的预设映射关系模型获得每一条网络路径的QoE指标值；
[0024]所述筛选模块用于从全部QoE指标值中选出目标QoE指标值；
[0025]所述信息传输模块用于通过所述目标QoE指标值对应的一条网络路径进行信息传输。
[0026]本专利技术的有益效果是：本专利技术的方法实现全局QoS和QoE控制优化，可以在保证用户体验质量的同时，提升网络资源利用效率，节约数据中心内部的流量带宽成本，从而能够为相关数据中心及服务节约成本，获得间接的经济效益。
[0027]本专利技术综合考虑各云边数据中心不同的计算和存储的能力指标，通过深度学习等人工智能手段，在存量网络特征数据集的基础上，结合计算存储指标数据特征集，研究并预测突发场景下相应的全局QoE优化策略，并预先规划策略配置。当符合QoE优化规划策略的条件后，进一步的通过调整路由和业务路径编排，实现全局软件定义网络资源快速动态调整和优化算法。
[0028]进一步地，还包括：模型构建模块，用于通过历史QoS参数值、历史QoE指标值结合BP神经网络构建所述预设映射关系模型。
[0029]进一步地，所述路径参数获取模块具体用于根据Dijkstra算法获得前N条最短网络路径；
[0030]分别获取每条网络路径对应的QoS参数值。
[0031]进一步地，所述QoS参数值包括：时延参数和抖动参数。
[0032]进一步地，所述QoE指标值为QoE的评价指标。
[0033]本专利技术附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术实践了解到。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的实施例提供的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法的流程示意图；
[0035]图2为本专利技术的实施例提供的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整系统的结构
框图；
[0036]图3为本专利技术的其他实施例提供的QoS和QoE建模步骤示意图；
[0037]图4为本专利技术的其他实施例提供的网络资源故障实时响应方案示意图。
具体实施方式
[0038]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0039]结合云计算与边缘计算业务差异以及动态变化，如何对相应的软件定义网络QoS和QoE进行动态实时全局控制、调整和优化，以及在发生网络故障时能够快速定位和响应，是本专利技术需要解决的关键技术问题。
[0040]如图1所示，为本专利技术实施例提供的一种基于QoS(Quality of Service网络服务质量)和QoE(Quality of Experience用户体验质量)的网络资源优化调整方法，包括：
[0041]S1，当出现预设场景时，根据预设路由算法获取多条网络路径的QoS参数值；需要说明的是，预设场景可以是当网络故障发生时，或，在实际业务中，某一边缘服务的终端用户数量可能会临时突然大量增加，或者在某一时期内突然增加大量的同一类型的业务请求时。
[0042]在某一实施例中，根据Dijkstra算法获得前N条最短网络路径；
[0043]分别获取每条网络路径对应的QoS参数值。需要说明的是，QoS参数值包括：时延参数和抖动参数；Q本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，其特征在于，包括：当出现预设场景时，根据预设路由算法获取多条网络路径的QoS参数值；根据每一条网络路径的QoS参数值、结合训练后的预设映射关系模型获得每一条网络路径的QoE指标值；从全部QoE指标值中选出目标QoE指标值；通过所述目标QoE指标值对应的一条网络路径进行信息传输。2.根据权利要求1所述的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，其特征在于，还包括：通过历史QoS参数值、历史QoE指标值结合BP神经网络构建所述预设映射关系模型。3.根据权利要求1或2所述的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，其特征在于，所述根据预设路由算法获取QoS参数值，具体包括：根据Dijkstra算法获得前N条最短网络路径；分别获取每条网络路径对应的QoS参数值。4.根据权利要求1所述的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，其特征在于，所述QoS参数值包括：时延参数和抖动参数。5.根据权利要求1或4所述的一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整方法，其特征在于，所述QoE指标值为QoE的评价指标。6.一种基于QoS和QoE的网络资源优化调整系统，其特征在于，包括：路径参数获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：周岩，张磊，张玮，史慧玲，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：