本公开提供了一种非预期流量激增预测方法、装置、设备及介质，涉及网络运维技术领域。该方法包括：将采集到的流量数据的流量序列，分解为趋势项、季节项和残差项，流量序列至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据；根据流量序列的季节项，判断当前时刻季节项历史趋势是否为正；根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值；判断下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值；在当前时刻季节项历史趋势为正，且下一时刻的流量预测值大于预设的流量阈值的情况下，预测下一时刻的流量激增。根据本公开实施例，能够有效提升预测实时性和准确性。能够有效提升预测实时性和准确性。能够有效提升预测实时性和准确性。
【技术实现步骤摘要】
非预期流量激增预测方法、装置、系统、设备及介质
[0001]本公开涉及网络运维
，尤其涉及一种非预期流量激增预测方法、装置、系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]现有流量激增预测方法通常为设定固定流量阈值或者固定流量增长速率阈值，当预测流量或者预测流量增长速率达到阈值时判定为流量激增。其中，固定流量阈值的方式存在滞后性，无法做出提前预测；固定流量增长速率阈值的方法虽然能够在一定程度上提前预测，但是预测准确性较差。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0004]专利技术人通过研究发现，设定固定流量增长速率阈值的方法虽然一定程度上可以提前预测，但对周期流量的周期趋势考虑不足，预测准确性较差，不适合作为非预期周期流量激增预测的判定依据。
[0005]针对上述问题，本申请公开了一种非预期流量激增预测方法、装置、系统、设备及介质，基于时间序列分解方法实现非预期流量激增的预测。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]根据本公开的一个方面，提供了一种非预期流量激增预测方法，包括：
[0008]将采集到的流量数据的流量序列，分解为趋势项、季节项和残差项，流量序列至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据；
[0009]根据流量序列的季节项，判断当前时刻季节项历史趋势是否为正；
[0010]根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值；
[0011]判断下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值；
[0012]在当前时刻季节项历史趋势为正，且下一时刻的流量预测值大于预设的流量阈值的情况下，预测下一时刻的流量激增。
[0013]在本公开的一个实施例中，根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值，包括：
[0014]基于如下公式计算得到下一时刻的流量预测值D2：
[0015]D2＝D1+I
t
+I
s
+R
[0016]其中，D1表示当前时刻原始流量值，I
t
表示流量序列趋势项前一周期的下一时刻增长值，I
s
表示流量序列季节项前一周期的下一时刻增长值，R表示流量序列残差项中位数。
[0017]在本公开的一个实施例中，判断下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值
之前，方法还包括：
[0018]响应于对流量阈值的调整指令，调整流量阈值的值。
[0019]在本公开的一个实施例中，方法还包括：
[0020]在预测下一时刻的流量激增的情况下，发出流量激增预警，以使网管根据现网资源情况进行负载均衡和流量调度。
[0021]在本公开的一个实施例中，方法还包括：
[0022]实时采集流量数据；
[0023]根据数据采集的时间粒度和网络运营需求，选取至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据作为流量序列。
[0024]在本公开的一个实施例中，实时采集流量数据，包括：
[0025]通过设备网管北向接口实时采集流量数据。
[0026]根据本公开的另一个方面，提供一种非预期流量激增预测装置，包括：
[0027]流量序列分解模块，用于将采集到的流量数据的流量序列，分解为趋势项、季节项和残差项，流量序列至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据；
[0028]第一判断模块，用于根据流量序列的季节项，判断当前时刻季节项历史趋势是否为正；
[0029]数据处理模块，用于根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值；
[0030]第二判断模块，用于判断下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值；
[0031]流量激增预测模块，用于在当前时刻季节项历史趋势为正，且下一时刻的流量预测值大于预设的流量阈值的情况下，预测下一时刻的流量激增。
[0032]根据本公开的另一个方面，提供一种非预期流量激增预测系统，包括：
[0033]采集单元，连接设备网管，采集单元用于实时采集流量数据；
[0034]流量序列生成单元，用于根据数据采集的时间粒度和网络运营需求，选取至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据作为流量序列；
[0035]流量序列分解单元，用于将采集到的流量数据的流量序列，分解为趋势项、季节项和残差项，流量序列至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据；
[0036]流量激增预测单元，用于根据流量序列的季节项，判断当前时刻季节项历史趋势是否为正；以及根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值，判断下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值；在当前时刻季节项历史趋势为正，且下一时刻的流量预测值大于预设的流量阈值的情况下，预测下一时刻的流量激增。
[0037]根据本公开的又一个方面，提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储指令；处理器，用于调用所述存储器中存储的指令，实现上述的非预期流量激增预测方法。
[0038]根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述的非预期流量激增预测方法。
[0039]根据本公开的又一个方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得计算机实施上述的非预期流量激增预测方法。
[0040]根据本公开的又一个方面，提供一种芯片，包括至少一个处理器和接口；
[0041]接口，用于为至少一个处理器提供程序指令或者数据；
[0042]至少一个处理器用于执行程序指令，以实现上述的非预期流量激增预测方法。
[0043]本公开实施例所提供的非预期流量激增预测方法、装置、系统、设备及介质，通过时间序列分解方法分析历史流量数据，综合考虑分解后流量序列季节项历史趋势和下一时刻的预测流量值，生成动态流量激增预警规则，解决了现有流量激增预测方法实时性、准确性差等问题，有效减轻运维压力、提升网络服务保障水平和客户业务感知。
[0044]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0045]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0046]显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，还可以根据这些附本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种非预期流量激增预测方法，其特征在于，包括：将采集到的流量数据的流量序列，分解为趋势项、季节项和残差项，所述流量序列至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据；根据流量序列的季节项，判断当前时刻季节项历史趋势是否为正；根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值；判断所述下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值；在当前时刻季节项历史趋势为正，且所述下一时刻的流量预测值大于预设的流量阈值的情况下，预测下一时刻的流量激增。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据流量序列分解后前一周期的趋势项、季节项和残差项的增长值，以及当前时刻的原始流量值，预测得到下一时刻的流量预测值，包括：基于如下公式计算得到下一时刻的流量预测值D2：D2＝D1+I
t
+I
s
+R其中，D1表示当前时刻原始流量值，I
t
表示流量序列趋势项前一周期的下一时刻增长值，I
s
表示流量序列季节项前一周期的下一时刻增长值，R表示流量序列残差项中位数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述下一时刻的流量预测值是否大于预设的流量阈值之前，所述方法还包括：响应于对所述流量阈值的调整指令，调整流量阈值的值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在预测下一时刻的流量激增的情况下，发出流量激增预警，以使网管根据现网资源情况进行负载均衡和流量调度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：实时采集流量数据；根据数据采集的时间粒度和网络运营需求，选取至少包含N个序列周期的时间窗口内的流量数据作为流量序列。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，实时采集流量数据，包括：通过设备网管北向接口实时采集流量数据。7.一种非预期流量激增预测装置，其特征在于，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨昊，张乐，章军，段含婷，王晓韵，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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