【技术实现步骤摘要】
轻量级的电力通信网SDN业务流感知方法及系统
本专利技术是关于电力通信
，特别是关于一种轻量级的电力通信网SDN业务流感知方法及系统。
技术介绍
SDN网络(SoftwareDefinedNetwork，即软件定义网络)实现了数据转发和控制分离，是一种数据控制分离、软件可编程的网络架构，其采用集中式的控制平面和分布式的转发平面，控制平面利用南向接口协议对转发平面上的网络设备进行集中式控制，并通过开放北向接口为网络提供灵活的可编程能力。业务感知技术是网络中很多业务节点中的公共任务，消耗了业务节点很多的处理时间。而且网络中存在着大量需要业务感知功能的模块，而这些模块都在重复地做着业务流的扫描、匹配等工作。另外感知方法方面，为了能客观地反映评估指标之间的内在联系，大多采用复杂的模式识别方式，通过训练神经网络自动获取权重，输出评估结果，但该感知方法计算复杂，且整个过程需要大量的训练样本。因此，随着网络所承载的业务日益多样化和复杂化，业务节点数量的增加，重复的检测消耗大量资源和时间，如何建立轻量化、快速、高效的业务流感知方法模型尤为重要。公开于该
技术介绍
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【技术保护点】
1.一种轻量级的电力通信网SDN业务流感知方法，其特征在于，所述电力通信网SDN业务流感知方法包括如下步骤：接收业务流；对所述业务流中的数据包进行初步检测；如果检测到所述数据包的业务特征中无匹配表项，则将所述业务流封装转发至SDN主控制器中；基于贝叶斯赋权法和属性识别模型对所述业务流中的数据包进行流检测识别，以识别出业务特征和业务类型，并将所述业务特征和业务类型储存在业务识别特征数据库中；根据所述业务特征和业务类型，结合网络策略、网络拓扑和网络资源进行计算，以生成业务流的转发流表；以及根据所述转发流表将所述业务流下发给相应的数据转发设备。
【技术特征摘要】
1.一种轻量级的电力通信网SDN业务流感知方法，其特征在于，所述电力通信网SDN业务流感知方法包括如下步骤：接收业务流；对所述业务流中的数据包进行初步检测；如果检测到所述数据包的业务特征中无匹配表项，则将所述业务流封装转发至SDN主控制器中；基于贝叶斯赋权法和属性识别模型对所述业务流中的数据包进行流检测识别，以识别出业务特征和业务类型，并将所述业务特征和业务类型储存在业务识别特征数据库中；根据所述业务特征和业务类型，结合网络策略、网络拓扑和网络资源进行计算，以生成业务流的转发流表；以及根据所述转发流表将所述业务流下发给相应的数据转发设备。2.如权利要求1所述的电力通信网SDN业务流感知方法，其特征在于，所述对所述业务流中的数据包进行流检测识别，包括如下步骤：在业务感知之前，通过对业务数据的源/目的IP地址、源/目的端口号运行Hash算法，进行并行处理；在所述并行处理过程中，提取业务流特征参数；根据所述业务流特征参数进行归一化处理，确定业务流的特征集；以及采用贝叶斯赋权法和属性识别模型的方法，根据如下步骤进行计算：第j个业务指标的权重向量为：对每项业务指标，通过权重向量矩阵，按如下公式进行业务类型的识别：其中，λ为置信度，λ取值范围为0.5<λ≤1；其中，对于输入为I输出为G的因果关系，当I的取值范围为{I1,I2,...,Im}时，G的取值范围为{G1,G2,...,Gn}，贝叶斯网络采用条件概率矩阵W来确定输入I与输出G之间的关系，其中，在输入指标Ij下，输出类型Gi发生的概率为：P(Gi/Ij)＝ri,j，Ij发生的概率为：P(Ij)＝μj，对应的输出类型Gi各业务指标的权重向量矩阵为W(i)＝(w1(i),w2(i),...,wm(i))，用V来表示输入特征集指标属于各类业务的属性测度，V＝(v1,v2,...,vn)，且3.如权利要求2所述的电力通信网SDN业务流感知方法，其特征在于，所述电力通信网SDN业务流感知方法还包括：在识别采集业务流特征参数之后，更新业务识别特征数据库，所述业务识别特征数据库包括业务流特征集及权重矩阵，其中，所述权重矩阵可采用自学习和人工辅助相结合的方式更新。4.如权利要求2所述的电力通信网SDN业务流感知方法，其特征在于，所述业务流特征参数包括数据包长、数据包到达间隔、业务持续时间和节点的负载程度。5.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：高建，马跃，霍超，尹志斌，王东山，白晖峰，张少军，彭柏，金燊，李信，纪雨彤，张阳洋，来媛，尚芳剑，赵阳，段程煜，
申请(专利权)人：北京智芯微电子科技有限公司，国网信息通信产业集团有限公司，国网冀北电力有限公司信息通信分公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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