本发明专利技术实施例公开了一种网卡工作模式的切换方法、装置和介质，依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据；利用训练好的神经网络模型对图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果。神经网络模型可以根据物理链路正常运行的流量数据转换得到的图像数据以及物理链路异常运行的流量数据转换得到的图像数据训练得到。当物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换。在保留基于网卡运行状态切换网卡bond模式的基础上，引出了对网卡的流量数据进行检测判定网卡物理链路是否正常的方式，从而在物理链路异常时对网卡bond模式进行切换，可以更加全面有效的保证数据的正常通信，实现了网卡的高可用。用。用。
【技术实现步骤摘要】
一种网卡工作模式的切换方法、装置和介质
[0001]本专利技术涉及服务器
，特别是涉及一种网卡工作模式的切换方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在云计算时代，物理服务器需要处理海量数据，为了保障网络数据的连续性和稳定性，往往使用多块物理网卡组成bond，把多块网卡当作一块使用，而且使用模式有主备模式，轮询模式，平衡模式，链路聚合模式等多种，从而保障数据通信的高可用和稳定。
[0003]网卡设置于服务器内部，服务器可以实现对内部网卡运行状态的检测，从而在检测到网卡运行状态异常时，进行bond模式的切换，从而保证数据的正常通信。
[0004]除了服务器内部网卡的运行状态外，服务器外部的网络连接状态也是影响数据通信的重要因素，当网络连接状态出现异常时也会影响数据的正常通信。传统方式中根据服务器内部网卡的运行状态，进行bond模式的切换，并不能全面有效的保证数据的正常通信。
[0005]可见，如何全面有效的保证数据的正常通信，是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例的目的是提供一种网卡工作模式的切换方法、装置和计算机可读存储介质，可以全面有效的保证数据的正常通信。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种网卡工作模式的切换方法，包括：
[0008]依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据；
[0009]利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果；其中，所述神经网络模型根据物理链路正常运行的流量数据转换得到的图像数据以及物理链路异常运行的流量数据转换得到的图像数据训练得到；
[0010]当所述物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换。
[0011]可选地，所述依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据包括：
[0012]将采集的预设时间窗口内的二进制流量数据转换为十进制的灰度值；
[0013]将所有所述灰度值划分为多个通道的图像数据。
[0014]可选地，在所述利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果之前还包括：
[0015]统计多个所述时间窗口对应的图像数据；
[0016]相应的，所述利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果包括：
[0017]利用训练好的神经网络模型对多个所述时间窗口对应的图像数据进行分析，以得到多个物理链路检测结果；其中，每个时间窗口有其对应的一个物理链路检测结果。
[0018]可选地，所述当所述物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换包括：
[0019]当多个所述物理链路检测结果中物理链路异常的检测结果的占比大于预设阈值时，则对网卡执行bond模式的切换。
[0020]可选地，针对于所述神经网络模型的训练过程，所述方法包括：
[0021]依据设定的数据转换规则将采集的物理链路正常运行的流量数据转换为第一图像数据，将采集的物理链路异常运行的流量数据转换为第二图像数据；
[0022]对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行预处理，得到训练样本数据；
[0023]利用所述训练样本数据对神经网络模型进行训练，以得到满足物理链路故障检测准确性要求的神经网络模型。
[0024]本专利技术实施例还提供了一种网卡工作模式的切换装置，包括转换单元、分析单元和切换单元；
[0025]所述转换单元，用于依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据；
[0026]所述分析单元，用于利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果；其中，所述神经网络模型根据物理链路正常运行的流量数据转换得到的图像数据以及物理链路异常运行的流量数据转换得到的图像数据训练得到；
[0027]所述切换单元，用于当所述物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换。
[0028]可选地，所述转换单元用于将采集的预设时间窗口内的二进制流量数据转换为十进制的灰度值；将所有所述灰度值划分为多个通道的图像数据。
[0029]可选地，还包括统计单元；
[0030]所述统计单元，用于统计多个所述时间窗口对应的图像数据；
[0031]相应的，所述分析单元用于利用训练好的神经网络模型对多个所述时间窗口对应的图像数据进行分析，以得到多个物理链路检测结果；其中，每个时间窗口有其对应的一个物理链路检测结果。
[0032]可选地，所述切换单元用于当多个所述物理链路检测结果中物理链路异常的检测结果的占比大于预设阈值时，则对网卡执行bond模式的切换。
[0033]可选地，针对于所述神经网络模型的训练过程，所述装置包括预处理单元和训练单元；
[0034]所述转换单元，用于依据设定的数据转换规则将采集的物理链路正常运行的流量数据转换为第一图像数据，将采集的物理链路异常运行的流量数据转换为第二图像数据；
[0035]所述预处理单元，用于对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行预处理，得到训练样本数据；
[0036]所述训练单元，用于利用所述训练样本数据对神经网络模型进行训练，以得到满足物理链路故障检测准确性要求的神经网络模型。
[0037]本专利技术实施例还提供了一种网卡工作模式的切换装置，包括：
[0038]存储器，用于存储计算机程序；
[0039]处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述任意一项所述网卡工作模式的切换方法的步骤。
[0040]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存
储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述网卡工作模式的切换方法的步骤。
[0041]由上述技术方案可以看出，依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据；为了提升检测的准确性，可以利用训练好的神经网络模型对图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果。其中，神经网络模型可以根据物理链路正常运行的流量数据转换得到的图像数据以及物理链路异常运行的流量数据转换得到的图像数据训练得到。当物理链路检测结果满足预设条件时，则说明物理链路存在异常，为了保证数据的正常通信，此时可以对网卡执行bond模式的切换。在保留传统方式中基于网卡运行状态切换网卡bond模式的基础上，本技术方案引出了对网卡的流量数据进行检测判定网卡物理链路是否正常的方式，从而在物理链路异常时对网卡bond模式进行切换，可以更加全面有效的保证数据的正常通信，实现了网卡的高可用。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种网卡工作模式的切换方法，其特征在于，包括：依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据；利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果；其中，所述神经网络模型根据物理链路正常运行的流量数据转换得到的图像数据以及物理链路异常运行的流量数据转换得到的图像数据训练得到；当所述物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换。2.根据权利要求1所述的网卡工作模式的切换方法，其特征在于，所述依据设定的数据转换规则，将获取的流量数据转换为图像数据包括：将采集的预设时间窗口内的二进制流量数据转换为十进制的灰度值；将所有所述灰度值划分为多个通道的图像数据。3.根据权利要求2所述的网卡工作模式的切换方法，其特征在于，在所述利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果之前还包括：统计多个所述时间窗口对应的图像数据；相应的，所述利用训练好的神经网络模型对所述图像数据进行分析，以得到物理链路检测结果包括：利用训练好的神经网络模型对多个所述时间窗口对应的图像数据进行分析，以得到多个物理链路检测结果；其中，每个时间窗口有其对应的一个物理链路检测结果。4.根据权利要求3所述的网卡工作模式的切换方法，其特征在于，所述当所述物理链路检测结果满足预设条件时，则对网卡执行bond模式的切换包括：当多个所述物理链路检测结果中物理链路异常的检测结果的占比大于预设阈值时，则对网卡执行bond模式的切换。5.根据权利要求1
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4任意一项所述的网卡工作模式的切换方法，其特征在于，针对于所述神经网络模型的训练过程，所述方法包括：依据设定的数据转换规则将采集的物理链路正常运行的流量数据转换为第一图像数据，将采集的物理链路异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：晏海龙，
申请(专利权)人：北京浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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