【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及网络传输参数优化方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着工业制造领域数字化和智能化的转型，对工业网络传输的确定性和可靠性要求越来越严格。时间敏感网络(time-sensitive networking,tsn)技术作为一种保障关键任务通信的核心技术，近年来成为学术界和工业界的研究热点。tsn技术通过一系列协议和标准，实现了网络通信的确定性和低延迟，确保了工业设备之间的数据传输能够在规定的时间窗口内完成。
2、在相关技术中，在基于tsn技术的网络中通常都是在网络节点进行通信之前，预先根据网络节点的通信需求为网络配置对应的传输参数方案，如所采用的调度整形器。但是由于在网络中的网络状态通常都是变化的，且网络中的网络节点可能存在新增或者移除等情况从而导致网络节点的通信需求也随之变化。因此，在变化的网络中仍采取原有的传输参数方案将由于灵活性不足从而使得无法满足网络节点的通信需求的情况。
技术实现思路
1、本申请实施例的提供了一种网络传输参数优化方法、装置、电子设备及存储介质，能够在复杂变化的网络中提高传输参数配置的灵活性，以满足网络节点的通信需求。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种网络传输参数优化方法，所述方法包括：
3、获取网络中至少一个网络节点的流量传输需求参数以及每两个所述网络节点之间的网络状态信息；
4、基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数计算多个不同流量整形策略对应的最大
5、基于所述优化流量整形策略调整所述网络中至少一个网络节点的网络传输参数。
6、在一些实施例中，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数计算多个不同流量整形策略对应的最大传输时延，包括：
7、基于所述流量传输需求参数计算得到数据到达曲线函数；
8、基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述流量整形策略的数据服务曲线函数；
9、基于所述数据到达曲线函数和每个所述流量整形策略的所述数据服务曲线函数，计算得到每个所述流量整形策略对应的最大传输时延。
10、在一些实施例中，所述基于所述流量传输需求参数计算得到数据到达曲线函数，包括：
11、从所述流量传输需求参数中获取多种流量数据类型，以及每种流量数据类型的流量到达速率；
12、基于所述流量到达速率，计算得到每种流量数据类型的数据到达曲线函数。
13、在一些实施例中，所述流量数据类型包括调度流量、高优先流量以及低优先流量，所述流量到达速率包括所述调度流量的调度流量到达周期、所述高优先流量的高优先到达速率以及低优先流量的低优先到达速率，所述基于所述流量到达速率，计算得到每种流量数据类型的数据到达曲线函数，包括：
14、获取每个所述调度流量的最大调度帧长，并基于所有所述最大调度帧长乘以时间参数，并除以所述调度流量到达周期，得到所述调度流量的所述数据到达曲线函数；
15、获取所述高优先流量的高优先流量冲突参数，基于所述高优先到达速率和所述高优先流量冲突参数的和，得到所述高优先流量的所述数据到达曲线函数；
16、获取所述低优先流量的低优先流量冲突参数，基于所述低优先到达速率和所述低优先流量冲突参数的和，得到所述低优先流量的所述数据到达曲线函数。
17、在一些实施例中，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述流量整形策略的数据服务曲线函数，包括：
18、获取每个所述流量整形策略的整形器组合策略，每个所述整形器组合策略包括依次串联的至少一个整形器；
19、基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述整形器对应的整形器服务曲线函数；
20、基于所述整形器服务曲线函数和所述整形器组合策略，组合得到每个所述流量整形策略的所述数据服务曲线函数。
21、在一些实施例中，所述整形器包括异步流量整形器、时间感知整形器以及信用整形器，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述整形器对应的整形器服务曲线函数，包括：
22、从所述流量传输需求参数中获取所述调度流量的最小调度帧长、所述高优先流量的高优先信用斜率、所述低优先流量的低优先突发周期、消息队列到达速率以及消息队列冲突参数，并从所述网络状态信息中获取传输链路速度、所述调度流量的调度速率累积量、保护带速率；
23、基于所述最小调度帧长得到所述调度流量的最大时延，基于所述时间参数与所述最大时延的差值，并乘以所述传输链路速度，得到所述时间感知整形器的整形器服务曲线函数；
24、基于所述高优先信用斜率、所述传输链路速度、所述调度速率累积量以及所述保护带速率，得到所述高优先流量的高优先有效速率，并基于所述高优先有效速率和所述时间参数的乘积得到高优先服务曲线函数；
25、基于所述低优先突发周期、所述传输链路速度以及所述调度速率累积量，得到所述低优先流量的低优先延迟，基于所述时间参数和所述低优先延迟的差值得到低优先服务曲线函数，并基于所述高优先服务曲线函数和所述低优先服务曲线函数得到所述信用整形器的整形器服务曲线函数；
26、基于所述消息队列到达速率和所述消息队列冲突参数，计算得到所述异步流量整形器的整形器服务曲线函数。
27、在一些实施例中，所述基于所述高优先有效速率和所述时间参数的乘积得到高优先服务曲线函数，包括：
28、获取所述调度流量的分配窗口总长度，并基于所述分配窗口总长度和所述调度速率累积量的比值，得到最小窗口资源项；
29、获取所述低优先流量的低优先最小窗口长度和低优先最大帧长，并基于所述低优先最小窗口长度和所述低优先最大帧长的和，得到低优先窗口帧长；
30、基于所述传输链路速度和所述调度速率累积量的差值，得到可用链路传输项，基于所述低优先窗口帧长和所述可用链路传输项的比值，得到高优先可用窗口资源项，并累加所述最小窗口资源项和所述高优先可用窗口资源项得到高优先延迟；
31、基于所述时间参数和所述高优先延迟的差值，并乘以所述高优先有效速率，得到所述高优先服务曲线函数。
32、在一些实施例中，所述基于所述消息队列到达速率和所述消息队列冲突参数，计算得到所述异步流量整形器的整形器服务曲线函数，包括：
33、基于所述消息队列到达速率和所述时间参数的乘积，并加上所述消息队列冲突参数，得到消息队列输出值，并累加所有消息队列的所述消息队列输出值，得到所述异步流量整形器的输出到达曲线；
34、累加所有流量数据类型的所述输出到达曲线，得到输出到达曲线累积量；
35、基于所述输出到达曲线累积量进行优先流量筛选，得到重组到达曲线；
36、基于所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种网络传输参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数计算多个不同流量整形策略对应的最大传输时延，包括：
3.根据权利要求2所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述流量传输需求参数计算得到数据到达曲线函数，包括：
4.根据权利要求3所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述流量数据类型包括调度流量、高优先流量以及低优先流量，所述流量到达速率包括所述调度流量的调度流量到达周期、所述高优先流量的高优先到达速率以及低优先流量的低优先到达速率，所述基于所述流量到达速率，计算得到每种流量数据类型的数据到达曲线函数，包括：
5.根据权利要求4所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述流量整形策略的数据服务曲线函数，包括：
6.根据权利要求5所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述整形器包括异步流量整形器、时间感知整形器以及信用整形器，所述基于所述网
7.根据权利要求6所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述高优先有效速率和所述时间参数的乘积得到高优先服务曲线函数，包括：
8.根据权利要求7所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述消息队列到达速率和所述消息队列冲突参数，计算得到所述异步流量整形器的整形器服务曲线函数，包括：
9.根据权利要求1所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述优化流量整形策略调整所述网络中至少一个网络节点的网络传输参数，包括：
10.一种网络传输参数优化装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一项所述的网络传输参数优化方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的网络传输参数优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种网络传输参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数计算多个不同流量整形策略对应的最大传输时延，包括：
3.根据权利要求2所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述流量传输需求参数计算得到数据到达曲线函数，包括：
4.根据权利要求3所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述流量数据类型包括调度流量、高优先流量以及低优先流量，所述流量到达速率包括所述调度流量的调度流量到达周期、所述高优先流量的高优先到达速率以及低优先流量的低优先到达速率，所述基于所述流量到达速率，计算得到每种流量数据类型的数据到达曲线函数，包括：
5.根据权利要求4所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述基于所述网络状态信息和所述流量传输需求参数，计算得到每个所述流量整形策略的数据服务曲线函数，包括：
6.根据权利要求5所述的网络传输参数优化方法，其特征在于，所述整形器包括异步流量整形器、时间感知整形器以及信用整形器，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚颍飞，姚顺春，周楠，梁骁俊，阳春华，桂卫华，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：
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