一种网络设备运行状态的调整方法、系统及设备技术方案

本申请公开了一种网络设备运行状态的调整方法，涉及通信技术领域。第一网络设备接收第二网络设备发送的性能阈值，该性能阈值指示第一网络设备在运行时需要满足的性能条件，该性能阈值包括吞吐量阈值和传输性能阈值。第一网络设备确定多个节能策略中每个节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息。第一网络设备根据性能阈值、节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息从多个节能策略中确定目标节能策略，该目标节能策略为满足性能阈值且能耗最小的节能策略。第一网络设备根据该目标节能策略调整运行状态。节能策略调整运行状态。节能策略调整运行状态。

【技术实现步骤摘要】
一种网络设备运行状态的调整方法、系统及设备


[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种网络设备运行状态的调整方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着网络技术的不断发展，人们对网络服务的需求在急剧增长，从而使得提供网络服务的网络设备的数量和规模也在快速增加。网络规模的扩大导致网络能耗的增加，这不仅增加了网络运营的成本，还会产生大量的碳排放。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种网络设备运行状态的调整方法、系统及设备，以通过调整网络设备的运行参数，保证该网络设备的性能并降低网络设备的能耗。
[0004]第一方面，本申请提供了一种网络设备运行状态的调整方法。第一网络设备接收第二网络设备发送的性能阈值。该性能阈值包括吞吐量阈值和传输性能阈值。该传输性能阈值包括时延阈值、抖动阈值、丢包阈值中的一种或多种。该第一网络设备确定多个节能策略中每个节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息。该传输性能信息包括时延、抖动、丢包中的一种或多种。每个节能策略包括第一网络设备中的器件所对应的器件配置参数。第一网络设备根据性能阈值、每个节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息确定目标节能策略。该目标节能策略为满足预设条件的节能策略中对应的能耗最小的节能策略。该预设条件包括传输性能信息所指示的时延小于等于时延阈值、传输性能信息所指示的抖动小于等于抖动阈值、传输性能信息所指示的丢包小于等于丢包阈值中的一种或多种，以及吞吐量大于等于所述吞吐量阈值。第一网络设备根据目标节能策略调整第一网络设备的运行状态。r/>[0005]在该方案中，第一网络设备根据第二网络设备下发的性能阈值以及每个节能策略对应的性能和能耗进行寻优，从而使得确定出的节能策略的性能值满足性能阈值，且该节能策略的能耗最小。从而，第一网络按照该节能策略调整运行状态，既可以满足性能要求又能降低能耗。
[0006]在一种可能的实现方式中，第一网络设备向第二网络设备发送第一流量信息，所述第一流量信息指示第一网络设备在第一时间段所处理的流量的值，第一流量信息用于确定吞吐量阈值。
[0007]在一种可能的实现方式中，针对每个节能策略，第一网络设备将该节能策略输入能耗预测模型，以获得能耗预测模型输出的对应该节能策略的能耗。该能耗预测模型与第一网络设备的设备类型对应。该能耗预测模型根据能耗训练样本生成的。每个能耗训练样本包括能耗值以及能耗值对应的器件配置参数。
[0008]在一种可能的实现方式中，针对每个节能策略，第一网络设备将该节能策略输入吞吐量预测模型，以获得所述吞吐量预测模型输出的对应该节能策略的吞吐量。该吞吐量
预测模型与第一网络设备的设备类型对应。该吞吐量预测模型是根据吞吐量训练样本生成的。每个吞吐量训练样本包括吞吐量以及所述吞吐量对应的器件配置参数。
[0009]在一种可能的实现方式中，针对每个节能策略，第一网络设备将该节能策略输入传输性能预测模型，以获得所述传输性能预测模型输出的对应所述节能策略的传输性能信息。该传输性能预测模型与第一网络设备的设备类型对应。该传输性能预测模型是根据传输性能训练样本生成的。每个传输性能训练样本包括传输性能信息、该传输性能信息对应的器件配置参数以及该传输性能信息对应的吞吐量。该传输性能预测模型包括时延预测模型和、抖动预测模型、丢包预测模型中的一种或多种。
[0010]在一种可能的实现方式中，在第一网络设备存在本地约束时，该目标节能策略除满足上述预设条件外，还满足该本地约束。该本地约束指示第一网络设备中的一个或多个器件按照预设参数运行，和/或第一网络设备的多个器件的开关状态保持一致。在该实现方式中，第一网络设备在确定目标节能策略时，还可以考虑本地约束，以使得确定出的目标节能策略既满足预设条件，也满足本地约束。
[0011]第二方面，本申请提供了一种网络设备运行状态的调整方法。第二网络设备接收第一网络设备发送的第一流量信息。该第一流量信息指示第一网络设备在第一时间段内所处理的流量的值。第二网络设备根据第一流量信息预测第一网络设备在第二时间段内所对应的第二流量信息。该第二时间段晚于所述第一时间段。第二网络设备获取传输性能阈值并根据第二流量信息确定吞吐量阈值。该传输性能阈值包括时延阈值、抖动阈值、丢包阈值中的一种或多种。第二网络设备将吞吐量阈值以及传输性能阈值发送给第一网络设备，以使第一网络设备根据吞吐量阈值以及传输性能阈值调整第一网络设备的运行状态。
[0012]在一种可能的实现方式中，第二网络设备将第一流量信息输入流量预测模型，以获得该流量预测模型输出的第二流量信息。该流量预测模型是根据第一网络设备的历史流量信息训练生成的。
[0013]在一种可能的实现方式中，第二网络设备接收上述流量预测模型。在该实现方式中，第二网络设备可以将第一网络设备的历史流量信息发送给云端设备，由云端设备利用历史流量信息训练生成流量预测模型，并将该流量预测模型发送给第二网络设备。
[0014]在一种可能的实现方式中，第二网络设备接收所述云端设备发送的吞吐量预测模型，能耗预测模型、传输性能预测模型，并向所述第一网络设备发送所述吞吐量预测模型、能耗预测模型或传输性能预测模型。
[0015]在一种可能的实现方式中，吞吐量预测模型，能耗预测模型或传输性能预测模型与第一网络设备的设备类型对应。能耗预测模型是根据能耗训练样本生成的。每个能耗训练样本包括能耗值以及该能耗值对应的器件配置参数。吞吐量预测模型是根据吞吐量训练样本生成的。每个吞吐量训练样本包括吞吐量以及该吞吐量对应的器件配置参数。传输性能预测模型是根据传输性能训练样本生成的。每个传输性能训练样本包括传输性能信息、该传输性能信息对应的器件配置参数以及该传输性能信息对应的吞吐量。
[0016]第三方面，本申请提供了一种网络系统。该系统包括第一网络设备和第二网络设备。该第一网络设备用于执行第一方面或第一方面中任一实现方式所述的方法。该第二网络设备用于执行第二方面或第二方面中任一实现方式所述的方法。
[0017]在一种可能的实现方式中，该系统还包括云端设备。该云端设备用于接收第二网
络设备发送的统计信息。该统计信息包括第二网络设备所管理的网络设备的历史流量信息。该云端设备还用于利用所述历史流量信息训练生成流量预测模型，并将所述流量预测模型发送给第二网络设备。
[0018]在一种可能的实现方式中，该云端设备还用于向第二网络设备发送吞吐量预测模型、能耗预测模型或传输时间预测模型。
[0019]第四方面，本申请提供了一种网络设备。该网络设备包括处理器和存储器。存储器用于存储指令或计算机程序。处理器用于执行存储器中的指令或计算机程序，以使得网络设备执行第一方面或第一方面中任一实现方式所述的方法，或者执行第二方面或第二方面中任一实现方式所述的方法。
[0020]第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质包括指令。当指令在计算机上运行时，使得计算机执行以上第一方面或第一方面中任一实现方式所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络设备运行状态的调整方法，其特征在于，所述方法包括：第一网络设备接收第二网络设备发送的性能阈值，所述性能阈值包括吞吐量阈值和传输性能阈值，所述传输性能阈值包括时延阈值、抖动阈值、丢包阈值中的一种或多种；所述第一网络设备确定多个节能策略中每个节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息，所述传输性能信息包括时延、抖动、丢包中的一种或多种，所述每个节能策略包括所述第一网络设备中的器件对应的器件配置参数；所述第一网络设备根据所述性能阈值、每个节能策略对应的能耗、吞吐量以及传输性能信息确定目标节能策略，所述目标节能策略为满足预设条件的节能策略中对应的能耗最小的节能策略，所述预设条件包括传输性能信息所指示的时延小于等于所述时延阈值、传输性能信息所指示的抖动小于等于所述抖动阈值、传输性能信息所指示的丢包小于等于所述丢包阈值中的一种或多种，以及吞吐量大于等于所述吞吐量阈值；所述第一网络设备根据所述目标节能策略调整所述第一网络设备的运行状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一网络设备向所述第二网络设备发送第一流量信息，所述第一流量信息指示所述第一网络设备在第一时间段所处理的流量的值，所述第一流量信息用于确定所述吞吐量阈值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一网络设备确定多个节能策略中每个节能策略对应的能耗，包括：针对每个节能策略，所述第一网络设备将所述节能策略输入能耗预测模型，获得所述能耗预测模型输出的对应所述节能策略的能耗，所述能耗预测模型与所述第一网络设备的设备类型对应，所述能耗预测模型是根据能耗训练样本生成的，每个能耗训练样本包括能耗值以及所述能耗值对应的器件配置参数。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一网络设备确定所述多个节能策略中每个节能策略对应的吞吐量，包括：针对每个节能策略，所述第一网络设备将所述节能策略输入吞吐量预测模型，获得所述吞吐量预测模型输出的对应所述节能策略的吞吐量，所述吞吐量预测模型与所述第一网络设备的设备类型对应，所述吞吐量预测模型是根据吞吐量训练样本生成的，每个吞吐量训练样本包括吞吐量以及所述吞吐量对应的器件配置参数。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一网络设备确定多个节能策略中每个节能策略对应的传输性能信息，包括：针对每个节能策略，所述第一网络设备将所述节能策略输入传输性能预测模型，获得所述传输性能预测模型输出的对应所述节能策略的传输性能信息，所述传输性能预测模型与所述第一网络设备的设备类型对应，所述传输性能预测模型是根据传输性能训练样本生成的，每个传输性能训练样本包括传输性能信息、所述传输性能信息对应的器件配置参数以及所述传输性能信息对应的吞吐量，所述传输性能预测模型包括时延预测模型、抖动预测模型、丢包预测模型中的一种或多种。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一网络设备存在本地约束时，所述目标节能策略除满足所述预设条件外，还满足所述本地约束，所述本地约束指示所述第一网络设备中的一个或多个器件按照预设参数运行，和/或所述第一网络设备的多
个器件的开关状态保持一致。7.一种网络设备运行状态的调整方法，其特征在于，所述方法包括：第二网络设备接收第一网络设备发送的第一流量信息，所述第一流量信息指示所述第一网络设备在第一时间段内所处理的流量的值；所述第二网络设备根据所述第一流量信息预...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔羽，吴俊，张亮，徐晓东，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：