物联网流量池管理方法及系统技术方案

本申请公开了一种物联网流量池管理方法及系统，其通过实时监测每个流量池的流量值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行各个流量池的流量时序变化趋势分析和各个流量池之间的拓扑关联分析，以此来进行流量池的预警，通过这样的方式，能够避免传统阈值检测导致的滞后性，能够更准确地进行各个流量池之间的流量时序变化分析以及时有效地进行流量池预警，提高了流量池管理的效率和效果

【技术实现步骤摘要】
物联网流量池管理方法及系统


[0001]本申请涉及物联网领域，且更为具体地，涉及一种物联网流量池管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]物联网（
Internet of Things
，
IoT
）是指通过互联网将各种物理设备连接起来，实现设备之间的通信和数据交换
。
随着物联网设备的普及和应用场景的增多，大量的数据被产生和传输，其中包括物联网设备的流量数据
。
为了有效管理和监控物联网设备的流量使用情况，流量池管理方法成为一项重要的技术
。
[0003]流量池是指将多个物联网设备的流量资源进行汇总和管理的集合，可以用于限制和分配流量资源
。
在流量池管理中，通常会设置一个总阈值，当流量池中的流量用量超过该阈值时，需要触发报警
。
此外，流量池还可以进一步划分为多个子流量池，并为每个子流量池设置分阈值，当子流量池的流量用量超过相应的分阈值时，也需要触发报警
。
[0004]然而，传统方案通常使用阈值来触发流量池的预警
。
然而，由于阈值是静态设定的，无法灵活地适应流量使用情况的变化
。
当流量快速增加时，阈值可能无法及时调整，导致预警的滞后性，这使得管理人员无法及时采取措施来应对流量超载或异常情况，影响对流量池使用情况的及时监控和处理效果
。
此外，传统的物联网流量池管理方案通常独立地管理每个流量池，缺乏对流量池之间关联的分析
>。
然而，在物联网中，不同的流量池之间可能存在关联关系，例如设备之间的通信
、
数据交换等
。
忽略这种关联可能导致对流量池的管理和优化策略不够全面和准确
。
[0005]因此，期望一种优化的物联网流量池管理方案
。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，提出了本申请
。
本申请的实施例提供了一种物联网流量池管理方法及系统，其通过实时监测每个流量池的流量值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行各个流量池的流量时序变化趋势分析和各个流量池之间的拓扑关联分析，以此来进行流量池的预警，通过这样的方式，能够避免传统阈值检测导致的滞后性，能够更准确地进行各个流量池之间的流量时序变化分析以及时有效地进行流量池预警，提高了流量池管理的效率和效果
。
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种物联网流量池管理方法，其包括：获取流量池中多个子流量池在预定时间段内多个预定时间点的流量值；对所述多个预定时间点的流量值进行时序分析以得到多个子流量池的流量时序特征向量；对所述多个子流量池进行流量池间关联性拓扑分析以得到流量池邻接拓扑特征矩阵；对所述多个子流量池的流量时序特征向量和所述流量池邻接拓扑特征矩阵进行基于图结构的关联编码以得到邻接拓扑流量全局时序特征；以及
基于所述邻接拓扑流量全局时序特征，确定是否产生预警提示
。
[0008]根据本申请的另一个方面，提供了一种物联网流量池管理系统，其包括：数据采集模块，用于获取流量池中多个子流量池在预定时间段内多个预定时间点的流量值；时序分析模块，用于对所述多个预定时间点的流量值进行时序分析以得到多个子流量池的流量时序特征向量；拓扑分析模块，用于对所述多个子流量池进行流量池间关联性拓扑分析以得到流量池邻接拓扑特征矩阵；关联编码模块，用于对所述多个子流量池的流量时序特征向量和所述流量池邻接拓扑特征矩阵进行基于图结构的关联编码以得到邻接拓扑流量全局时序特征；以及提示结果生成模块，用于基于所述邻接拓扑流量全局时序特征，确定是否产生预警提示
。
[0009]与现有技术相比，本申请提供的一种物联网流量池管理方法及系统，其通过实时监测每个流量池的流量值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行各个流量池的流量时序变化趋势分析和各个流量池之间的拓扑关联分析，以此来进行流量池的预警，通过这样的方式，能够避免传统阈值检测导致的滞后性，能够更准确地进行各个流量池之间的流量时序变化分析以及时有效地进行流量池预警，提高了流量池管理的效率和效果
。
附图说明
[0010]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的
、
特征和优势将变得更加明显
。
附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制
。
在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤
。
[0011]图1为根据本申请实施例的物联网流量池管理方法的流程图；图2为根据本申请实施例的物联网流量池管理方法的系统架构图；图3为根据本申请实施例的物联网流量池管理方法的训练阶段的流程图；图4为根据本申请实施例的物联网流量池管理方法的子步骤
S2
的流程图；图5为根据本申请实施例的物联网流量池管理方法的子步骤
S3
的流程图；图6为根据本申请实施例的物联网流量池管理系统的框图
。
具体实施方式
[0012]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例
。
显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制
。
[0013]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素
。
[0014]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，
任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和
/
或服务器上
。
所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块
。
[0015]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0016]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例
。
显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制
。
[0017]传统方案通常使用阈值来触发流量池的预警
。
然而，由于阈值是静态设定的，无法灵活地适应流量使用情况的变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种物联网流量池管理方法，其特征在于，包括：获取流量池中多个子流量池在预定时间段内多个预定时间点的流量值；对所述多个预定时间点的流量值进行时序分析以得到多个子流量池的流量时序特征向量；对所述多个子流量池进行流量池间关联性拓扑分析以得到流量池邻接拓扑特征矩阵；对所述多个子流量池的流量时序特征向量和所述流量池邻接拓扑特征矩阵进行基于图结构的关联编码以得到邻接拓扑流量全局时序特征；以及基于所述邻接拓扑流量全局时序特征，确定是否产生预警提示
。2. 根据权利要求1所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的流量值进行时序分析以得到多个子流量池的流量时序特征向量，包括：将所述多个子流量池在预定时间段内多个预定时间点的流量值按照时间维度排列为多个子流量池的流量时序输入向量；以及通过基于深度神经网络模型的时序特征提取器分别对所述多个子流量池的流量时序输入向量进行特征提取以得到所述多个子流量池的流量时序特征向量
。3.
根据权利要求2所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的时序特征提取器为基于一维卷积层的时序特征提取器
。4.
根据权利要求3所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，对所述多个子流量池进行流量池间关联性拓扑分析以得到流量池邻接拓扑特征矩阵，包括：构建所述多个子流量池的流量池邻接矩阵，其中，所述流量池邻接矩阵中非对角线上的各个位置的值表示相应的两个子流量池之间是否存在关联；将所述流量池邻接矩阵通过基于二维卷积层的流量池关联特征提取器以得到所述流量池邻接拓扑特征矩阵
。5.
根据权利要求4所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，对所述多个子流量池的流量时序特征向量和所述流量池邻接拓扑特征矩阵进行基于图结构的关联编码以得到邻接拓扑流量全局时序特征，包括：将所述多个子流量池的流量时序特征向量和所述流量池邻接拓扑特征矩阵通过图神经网络模型以得到邻接拓扑流量全局时序特征矩阵作为所述邻接拓扑流量全局时序特征
。6.
根据权利要求5所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，基于所述邻接拓扑流量全局时序特征，确定是否产生预警提示，包括：将所述邻接拓扑流量全局时序特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生预警提示
。7.
根据权利要求6所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器
、
所述基于二维卷积层的流量池关联特征提取器
、
所述图神经网络模型和所述分类器进行训练
。8.
根据权利要求7所述的物联网流量池管理方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：获取训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：许多，刘超，肖智卿，熊慧，周柏魁，梁文聪，
申请(专利权)人：广东云百科技有限公司，
类型：发明
国别省市：