网卡流量模型构建方法、流量预测方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种网卡流量模型构建方法、流量预测方法、设备及存储介质，网卡流量模型构建方法包括：采集流量数据集，所述流量数据集包括多个流量数据；将所述流量数据集中的所述流量数据进行平滑处理以得到数据关系式；对所述数据关系式进行周期性分解以得到周期关系式；将所述周期关系式代入预设构建模型中，并获取对应的结果数据；将所述结果数据进行拟合以得到拟合关系式；根据所述拟合关系式和所述数据关系式调整所述预设构建模型的预设参数以得到流量预测模型。本发明专利技术得到流量预测模型即可以准确预测流量，且提高了网卡流量预测的工作效果，降低网络服务的风险。

【技术实现步骤摘要】
网卡流量模型构建方法、流量预测方法、设备及存储介质
本专利技术涉及流量预测的
，尤其是涉及一种网卡流量模型构建方法、流量预测方法、设备及存储介质。
技术介绍
随着大数据时代的发展，海量的通讯业务无疑让网卡面临着前所未有的挑战。网卡流量反应了网络的运行状态，仅通过现有的人工干预不能完全保障网络管理的质量，同时也不能及时、准确、高效地做出网络规划。相关技术中，对于流量监测一般通过运营商的网络监视的可视化平台，网卡流量监控是对阶段性业务访问情况、业务访问区域、基础网络设备网络服务质量、效率、安全、异常检测、调度能力的体现。而且一些运维平台也采用特定的软件进行流量预测及异常监测。但是不管是可视化平台还是运维平台都流量预测都存在以下问题：第一、网卡流量走势变化多端，为人工决策带来困难。第二网卡流量的剧烈变化具有即时性，难以把控变化时间点的规律。第三，网络节点及网络设备繁多，精确控制的颗粒度不够小，第四，网络管理人员负责的设备繁多影响工作效率。第五，网络流量数据不够平稳，导致现有的算法不支持。
技术实现思路
<br>本专利技术旨在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网卡流量模型构建方法，其特征在于，包括：/n采集流量数据集，所述流量数据集包括多个流量数据；/n将所述流量数据集中的所述流量数据进行平滑处理以得到数据关系式；/n对所述数据关系式进行周期性分解以得到周期关系式；/n将所述周期关系式代入预设构建模型中，并获取对应的结果数据；/n将所述结果数据进行拟合以得到拟合关系式；/n根据所述拟合关系式和所述数据关系式调整所述预设构建模型的预设参数以得到流量预测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种网卡流量模型构建方法，其特征在于，包括：
采集流量数据集，所述流量数据集包括多个流量数据；
将所述流量数据集中的所述流量数据进行平滑处理以得到数据关系式；
对所述数据关系式进行周期性分解以得到周期关系式；
将所述周期关系式代入预设构建模型中，并获取对应的结果数据；
将所述结果数据进行拟合以得到拟合关系式；
根据所述拟合关系式和所述数据关系式调整所述预设构建模型的预设参数以得到流量预测模型。


2.根据权利要求1所述的网卡流量模型构建方法，其特征在于，所述采集流量数据集包括：
通过预设网卡流量监控脚本采集多个流量数据；
将多个所述流量数据写入到所述流量数据集。


3.根据权利要求1所述的网卡流量模型构建方法，其特征在于，所述将所述流量数据集中的流量数据进行平滑处理以得到数据关系式，包括：
使用预设平滑滤波对预设长度窗口的所述流量数据进行K阶多项式拟合以得到拟合关系式；
对所述拟合关系式进行离散化处理以得到数据关系式。


4.根据权利要求1至3任一项所述的网卡流量模型构建方法，其特征在于，所述对所述数据关系式进行周期性分解以得到周期关系式，包括：
根据所述数据关系式分解出趋势关系式；
根据所述数据关系式和趋势关系式确定季节关系式；
将所述季节关系式进行平均值计算得到周期关系式。

【专利技术属性】
技术研发人员：许熙铉，宋海鹏，
申请(专利权)人：卓望数码技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44