网络性能监控方法、网络设备及存储介质技术

本申请提供了一种网络性能监控方法、网络设备及存储介质，属于网络技术领域。本申请中转发面以细粒度的时间周期对网络性能数据进行采样，并记录网络性能异常的次数，通过控制面以粗粒度的时间周期，在转发面记录的网络性能异常的次数大于阈值时生成告警。在满足细粒度对网络性能监控的需求的基础上，由于控制面无需上报采集所有的网络性能数据，因而极大地减少了控制面所需上报的数据量，一方面解决了海量数据上报导致主控CPU过载的问题，减少网络性能监控对设备主控CPU性能的依赖。另一方面解决了海量数据上报导致占用大量带宽资源的问题，减少网络性能监控对带宽资源的依赖，有助于满足现网大量部署性能监控节点的需求。有助于满足现网大量部署性能监控节点的需求。有助于满足现网大量部署性能监控节点的需求。

【技术实现步骤摘要】
网络性能监控方法、网络设备及存储介质


[0001]本申请涉及网络
，特别涉及一种网络性能监控方法、网络设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着用户对网络性能的要求逐步提高，需要对网络性能进行监控，以便运营商在网络性能下降时及时对网络进行调整。
[0003]时下，网络设备会充当网络性能监控节点，在转发数据流的过程中，会按照预先设定的采集周期，周期性采集本端的网络性能数据。每当网络设备采集一次网络性能数据后，网络设备的主控中央处理器(Central Processing Unit，CPU)会将采集的网络性能数据上报至操作支持系统(Operation Support Systems，OSS)，以便OSS进行数据分析以及呈现。
[0004]采用上述方法时，由于上报的网络性能数据的数据量巨大，对网络设备的主控CPU要求非常高，容易造成网络设备的主控CPU过载。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种网络性能监控方法、网络设备及存储介质，能够减少网络性能的监控过程对主控CPU性能的依赖。所述技术方案如下：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络性能监控方法，其特征在于，所述方法包括：转发面基于第一时间周期对网络性能数据进行采样，并记录网络性能异常的次数，其中，每次采样获取的网络性能数据满足预设条件时，记录为一次网络性能异常，所述第一时间周期为所述转发面采集网络性能数据的采样周期；控制面确定在第二时间周期内所述网络性能异常的次数大于第一阈值；所述第二时间周期的时长大于所述第一时间周期的时长；所述控制面生成告警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时间周期的数量级为毫秒级，所述第二时间周期的数量级至少为秒级。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：每次采样获取的网络性能数据的值大于或者等于第二阈值。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述记录网络性能异常的次数，包括：记录多个异常等级中每个异常等级对应的网络性能异常的次数，所述多个异常等级分别对应多个预设条件，其中，每次采样获取的网络性能数据满足异常等级对应的预设条件时，记录为一次异常等级对应的网络性能异常。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述控制面确定在第二时间周期内所述网络性能异常的次数大于第一阈值，包括：所述控制面确定在第二时间周期内所述多个异常等级对应的网络性能异常的次数均大于所述第一阈值；所述控制面生成告警，包括：所述控制面生成用于指示所述多个异常等级中最高异常等级的告警信息。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述异常等级对应的预设条件，包括：每次采样获取的网络性能数据的值大于或者等于所述异常等级对应的第三阈值，所述异常等级越高，所述异常等级对应的第三阈值越高。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络性能数据包括以下或至少一项：时延，丢包，抖动，带宽，传输速率，误码，错包。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据每次采样获取的网络性能数据，所述转发面确定在所述第二时间周期内的网络性能参数；所述控制面获取所述网络性能参数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述网络性能参数包括以下至少一项：最大时延；最小时延；平均时延；丢包率；抖动；带宽；传输速率；误码率；以及
错包率。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制面生成告警之后，所述方法还包括：所述控制面向控制管理设备发送所述告警。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述控制面向控制管理设备发送所述告警之后，所述方法还包括：若所述第二时间周期之后的连续多个第二时间周期内所述网络性能异常的次数均小于所述第一阈值，所述控制面取消所述告警。12.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：采样模块，用于基于第一时间周期对网络性能数据进行采样，所述第一时间周期为采集网络性能数据的采样周期；记录模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：李发远，胡永健，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：