网络距离预测方法、装置、终端主机和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种网络距离预测方法、装置、终端主机和介质，该方法包括：建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，n≥2；确定地标节点的坐标值；在网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据地标节点的坐标值确定每个普通节点的坐标值；根据普通节点的坐标值，确定任意两个普通节点之间的网络距离。该技术方案中把网络空间映射为几何空间，且把网络节点映射为几何空间中的点，在确定出各节点坐标后，可以快速预测出网络距离，克服通过第三方服务器中转计算终端主机之间的网络距离的延迟问题，并有效地提升网络距离计算的精度。

Network distance prediction methods, devices, terminal hosts and media

The application discloses a network distance prediction method, device, terminal host and medium, the method includes: establishing an n-dimensional network system model composed of N + 1 landmark nodes, n \u2265 2; determining the coordinate value of landmark nodes; adding at least two ordinary nodes in the network system model, determining the coordinate value of each ordinary node according to the coordinate value of landmark nodes; and determining the coordinate value of each ordinary node according to the coordinate value of ordinary nodes To determine the network distance between any two common nodes. In this technical scheme, the network space is mapped to the geometric space, and the network nodes are mapped to the points in the geometric space. After the coordinates of each node are determined, the network distance can be predicted quickly, the delay problem of calculating the network distance between terminal hosts through the third-party server transfer can be overcome, and the accuracy of network distance calculation can be effectively improved.

【技术实现步骤摘要】
网络距离预测方法、装置、终端主机和介质
本专利技术一般涉及计算机网络
，具体涉及网络距离预测方法、装置、终端主机和介质。
技术介绍
近年来，随着因特网规模的快速增长，新的网络技术和分布式网络应用不断出现，许多分布式网络应用的整体性能依赖于底层网络通信的性能，如分布式文件共享，分布式文件存储，覆盖式多播，P2P视频点播等在有多个候选网络资源的情况下，选择具有较小网络距离的节点进行服务成为优化上层服务性能的关键，其中，在计算机网络领域中，节点间的网络距离是影响网络应用性能的重要原因之一。传统技术中对网络距离进行预测是通过IDMaps的测量方案，其是由HOPS的服务器来维护的包括终端主机和若干特殊主机的虚拟拓扑地图构成，当终端主机想要获取与另一台终端主机之间的距离时，向HOPS服务器发送查询请求从而获取距离。但是，由于传统的IDMaps是基于CS(客户端/服务器)架构，而CS架构存在客户端与服务器之间通信的延迟，尤其是网络系统规模扩大时，导致网络距离预测代价较高并且耗时过多。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种网络距离预测方法、装置、终端主机和介质，克服由第三方服务器中转计算终端主机之间的网络距离的延迟问题，并有效地提升网络距离计算的精度。第一方面，本专利技术提供了一种网络距离预测方法，该方法包括：建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，n≥2；确定所述地标节点的坐标值；在所述网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据所述地标节点的坐标值，确定所述普通节点的坐标值；根据所述普通节点的坐标值，确定任意两个所述普通节点之间的网络距离。第二方面，本专利技术提供了一种网络距离预测装置，该装置包括:建立模块，用于建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，n≥2；第一确定模块，用于确定所述地标节点的坐标值；第二确定模块，用于在所述网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据所述地标节点的坐标值，确定每个所述普通节点的坐标值；第三确定模块，用于根据所述普通节点的坐标值，确定任意两个所述普通节点之间的网络距离。第三方面，本申请实施例提供了一种终端主机，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述网络距离的预测方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述网络距离的预测方法。本申请提供的网络距离预测方法、装置、终端主机和介质，通过建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，并确定地标节点的坐标值，然后在网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据地标节点的坐标值，确定每个普通节点的坐标值，从而确定任意两个普通节点之间的网络距离。该技术方案中把网络空间映射为几何空间，且把网络节点映射为几何空间中的点，实现了网络的几何空间建模，与现有技术相比，其无需共享的服务器，消除了传统的CS架构导致通信延迟的性能瓶颈，且在确定出各节点坐标后，可以快速预测出网络距离，很大程度上提高了计算精度以及保证了网络的安全性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术实施例提供的网络距离预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的网络架构的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的网络距离预测方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的网络距离预测方法的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的网络距离预测装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的终端主机的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。如
技术介绍
中提到的，随着互联网用户和应用的快速增长，网络架构变得日益复杂和庞大，为了更好的挖掘网络架构的巨大潜力，网络路径的选择显得尤为重要，例如在点对点文件分享平台上，系统在选择网络通信路径时具有非常大的灵活性，可以通过按需实时进行网络测量，但是当点对点分布式系统较大，且系统中存在较多终端主机节点时，考虑到大量的广域跨度存在网络延迟和拥堵的几率较大，使得执行按需测量网络距离是不切实际的，为了进一步对网络性能进行优化，需要测量出网络终端主机之间的距离，之后提出了IDMaps的测量方案，该方案是由多个HOPS的服务器来维护的包括终端主机和若干特殊主机的虚拟拓扑地图构成，当终端主机想要获取与另一台终端主机的距离时，需要向多个HOPS服务器发送查询请求从而获取距离，使得每次在获取网络距离时，均需要经过多个服务器，存在客户端与服务器之间通信的延迟，导致网络距离预测代价较高且耗时过多。基于上述缺陷，本申请提供了一种网络距离预测方法和装置，通过建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，并确定出网络系统模型中的地标节点的坐标值，然后在网络系统模型中加入普通节点，并根据地标节点的坐标值，确定普通节点的坐标值，从而确定出任意两个普通节点之间的网络距离，该点对点分布式网络中无需共享的服务器，消除了传统的CS架构中的通信延迟的性能瓶颈。为了便于理解和说明，下面通过图1至图6详细说明本申请实施例提供的网络距离预测方法、装置、终端主机及介质。图1为本申请实施例提供的网络距离预测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：步骤S101、建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型。分布式网络也叫网状网络，它是由分布在不同地点的计算机系统互连而成，网中无中心节点。通信子网是封闭式结构，通信控制功能分布在各节点上。上述网络系统模型可以由多个终端主机组成的点对点分布式网络系统，根据终端主机之间的网络距离进行空间映射，将点对点分布式网络系统映射为几何空间，网络系统中的每个节点(网络终端主机)映射为几何空间中的点，从而构建出网络系统的几何空间模型。其中，点对点分布式网络系统中每个网络终端主机独立维护一个坐标值，该坐标值可以是由一组数字构成的，用于描述网络终端主机在网络系统中的位置。分布式网络系统中端到端的网络性能是指节点之间的网络路径之间的性能。例如，衡量网络路径性能，可以是两节点之间的响应延时，可以是带宽相关的数据传输速率等，还可以是通过预测网络距离。其中，网络距离是影响网络应用与服务的基本属性。每个终端主机可以视作地标节点，地标节点作为网络系统模型的基础坐标，可以参见图2所示的网络架构的结构示意图。其中，P1为建立的n维网络系统模型，L1、L2和L3为地标节点，H1和H2为加入的普通节点，P2为加入普通节点之后构成的网络系统模型。在几何空间建模时，节点个数根据建立的几何空间模型的维数而定，例如，如果建立一个n维的几何空间，则至少需要n+1个地标节点，其中，n≥2。步骤S102、确定地标节点的坐标值。具体的，对于一个分布式网络空间G＝(V,E)，其中V＝{1,2,…，m}为地标节点集合，E＝{(i,j)|i,j∈V∧i≠j}为边的集合，其中，在t时刻边(i,j)的权值dij(t)表示此时节点i与节点j之间的网络距离。由于不同时刻测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络距离预测方法，其特征在于，包括：建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，n≥2；确定所述地标节点的坐标值；在所述网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据所述地标节点的坐标值，确定每个所述普通节点的坐标值；根据所述普通节点的坐标值，确定任意两个所述普通节点之间的网络距离。

【技术特征摘要】
1.一种网络距离预测方法，其特征在于，包括：建立由n+1个地标节点组成的n维网络系统模型，n≥2；确定所述地标节点的坐标值；在所述网络系统模型中加入至少两个普通节点，根据所述地标节点的坐标值，确定每个所述普通节点的坐标值；根据所述普通节点的坐标值，确定任意两个所述普通节点之间的网络距离。2.根据权利要求1所述的网络距离预测方法，其特征在于，确定所述地标节点的坐标值，包括：确定所述网络系统模型中地标节点i与地标节点j之间的第一实际网络距离和第一欧式距离，0<i<j≤n+1；基于所述第一实际网络距离和所述第一欧式距离，计算所述地标节点i与地标节点j的总平方误差函数；采用单纯形下降算法求解所述地标节点i与地标节点j的总平方误差函数，以确定地标节点i的坐标值与地标节点j的坐标值。3.根据权利要求2所述的网络距离预测方法，其特征在于，确定所述地标节点i与地标节点j之间的第一实际网络距离，包括：所述地标节点i向所述地标节点j发送ping命令请求，以测量所述地标节点i与地标节点j之间的往返时间值；基于所述往返时间值，确定所述地标节点i和所述地标节点j的第一实际网络距离。4.根据权利要求2所述的网络距离预测方法，其特征在于，确定地标节点i与地标节点j之间的第一欧式距离，包括：确定地标节点i和地标节点j的n维欧式坐标；根据所述地标节点i和地标节点j的n维欧式坐标，得到所述地标节点i与所述地标节点j之间的第一欧式距离。5.根据权利要求1所述的网络距离预测方法，其特征在于，根据所述地标节点的坐标值，确定每个所述普通节点的坐标值，包括：确定所述普通节点k与每个所述地标节点之间的第二实际网络距离和第二欧式距离，k>0；基于所述第二实际网络距离和所述第二欧式距离，计算所述普通节点k的平方误差函数；采用单纯形下降算法求解所述普通节点k的平方误差函数，确定所述普通节点k的坐标值。6.根据权利要求5所述的网络距离预测方法，其特征在于，确定所述普通节点k与所述每个地标节点之间的第二实际网络距离，包括：所述普通节点k向所述每个地标节点多次发送ping命令请求，以获取所述普通节点k与所述地标节点之间的多个往返时间值；确定所述多个往返时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢小明，刘晨，陈姝，
申请(专利权)人：北京众享比特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11