【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，特别涉及流量检测方法、装置、设备、系统及存储介质。
技术介绍
1、在服务端向多个客户端传输同一业务的数据流的场景下，需要实时监控向该多个客户端传输的多条数据流的传输质量，以保障业务的平稳运行。其中，服务端需要通过入口设备来接入公共网络，并通过该公共网络传输数据流至多个客户端，即该多条数据流均会通过该入口设备传输。因此，如何对该传输的多条数据流进行质量检测是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种流量检测方法、装置、设备、系统及存储介质，用于对该传输的多条数据流进行检测。
2、第一方面，提供了一种流量检测方法，应用于入口设备，该方法包括：在服务端通过入口设备分别向多个客户端发送同一业务的数据流时，入口设备获取该传输的多条数据流分别对应的流特征序列，任一条数据流对应的流特征序列包括时间序列下的该任一条数据流的流特征；基于该多条数据流分别对应的流特征序列对该多条数据流进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果包括的聚类簇的数量来确定流量检测结果。
3、该方法利用服务端在分别向多个客户端发送同一业务的数据流时，该多条数据流均通过入口设备传输的特点，由入口设备基于该多条数据流分别对应的流特征序列对该多条数据流进行聚类，基于该属于同一业务的多条数据流在传输无故障的情况下流特征是相似的原理，使得聚类结果包括的聚类簇的数量能够指示不同的流量检测结果，由此，实现了针对服务端到入口设备之间的流量检测。
4、此外，由于对数据流的流特征进行聚类的分
5、在一种可能的实施方式中，基于多条数据流分别对应的流特征序列对多条数据流进行聚类的聚类过程可以为，基于该多条数据流分别对应的流特征序列，获取该多条数据流中的任两条数据流之间的相似度；根据该任两条数据流之间的相似度生成该多条数据流对应的相似度矩阵，该相似度矩阵包括f行f列元素，且第x行第y列元素用于表示第x条数据流与第y条数据流之间的相似度，1≤x≤f，1≤y≤f；基于该相似度矩阵对多条数据流进行聚类，得到对应的聚类结果。
6、其中，基于该相似度矩阵对多条数据流进行聚类指的是将相似度高的数据流划分为一个聚类簇。通过生成相似度矩阵，然后根据相似度矩阵进行聚类的方式，相比于直接根据流特征序列进行聚类的方式，聚类结果的准确性更高。
7、在一种可能的实施方式中，对于多条数据流中的任两条数据流，可以先将该任两条数据流的流特征序列进行时间对齐，然后基于时间对齐后的任两条数据流的流特征序列获取该任两条数据流之间的相似度。
8、由于流特征序列是时间序列下的数据流的流特征，将该任两条数据流的流特征序列进行时间对齐，能够修正由时延或时间偏差造成的流特征序列之间流特征不对应的问题，进而提高了获取的相似度的准确性。
9、在一种可能的实施方式中，根据聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果的方式可以为，当聚类结果包括至少两个聚类簇时，确定该流量检测结果为多条数据流中包括离群流，其中，离群流为该至少两个聚类簇中满足第一离群要求的聚类簇包括的数据流，该离群流用于指示多条数据流中发生故障的数据流。可以理解，当聚类结果包括一个聚类簇时，确定该流量检测结果为多条数据流中不包括离群流。其中，第一离群要求可以为包括数据流的数量不是最多，或者，也可以为包括数据流的数量小于离群阈值。
10、由于该多条数据流属于同一业务，所以在传输无故障的情况下该多条数据流的聚类结果应该包括一个聚类簇，而当聚类结果包括多个聚类簇时表示该多条数据流存在故障。因此，根据聚类结果包括的聚类簇的数量，能够简单准确的确定该多条数据流中是否包括离群流，使得流量检测结果能够指示该多条数据流是否存在故障，达到了检测流量故障的效果。
11、在一种可能的实施方式中，在聚类结果包括至少两个聚类簇的情况下，还可以进一步根据聚类簇之间的距离来确定流量检测结果，在该情况下，当聚类结果包括至少两个聚类簇时，获取至少两个聚类簇中的任两个聚类簇之间的距离，若至少两个聚类簇中的任两个聚类簇之间的距离均小于距离阈值，则确定流量检测结果为多条数据流中不包括离群流；若至少两个聚类簇中包括距离大于所述距离阈值的任两个聚类簇，则确定流量检测结果为多条数据流中包括离群流，该离群流为该至少两个聚类簇中满足第二离群要求的聚类簇中包括的数据流。其中，第二离群要求可以为在距离大于距离阈值的任两个聚类簇中包括数据流的数量最少，或者，也可以为包括数据流的数量小于离群阈值。
12、可选地，距离阈值可以根据经验设置，或者，根据应用场景灵活调整。通过增加对聚类簇之间的距离的判断，提高了流量检测结果的准确性，避免了由聚类结果的不准确造成的误差，使得在传输无故障的情况下，即使聚类结果包括至少两个聚类簇，也能根据聚类簇之间的距离确定该多条数据流不包括离群流。
13、在一种可能的实施方式中，在根据聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果之后，还可以获取该多个客户端分别对应的接收到的数据流是否故障的检测结果；当该多个客户端接收到的数据流均出现故障，且多条数据流不包括离群流时，确定故障位置在服务端的上游；当多个客户端中的部分客户端接收到的数据流出现故障，且多条数据流不包括离群流时，确定故障位置在客户端；当多个客户端中的部分客户端接收到的数据流出现故障，且多条数据流包括离群流时，确定故障位置在服务端。
14、结合多个客户端分别对应的接收到的数据流是否故障的检测结果与多条数据流是否包括离群流的流量检测结果，能够准确的判断出故障位置所在，实现了故障的精准定界。
15、在一种可能的实施方式中，在确定流量检测结果为多条数据流中包括离群流之后，还可以发起离群警告，以及时通知运维人员离群流的出现，使得运维人员能够及时对离群流导致的故障进行处理，保证业务的平稳运行。
16、在一种可能的实施方式中，入口设备还可以直接将得到的聚类结果向管理设备发送，由管理设备根据聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果。由管理设备来确定流量检测结果的方式，使得运维人员能够及时的查看到该流量检测结果，并能够及时对流量检测结果中的错误进行修正。
17、在一种可能的实施方式中，获取传输的多条数据流分别对应的流特征序列的方式可以为，按照采样周期，依次获取连续的多个采样周期内该多条数据流分别对应的流特征，其中，一个采样周期对应时间序列中的一个时间点；则根据该连续的多个采样周期内多条数据流分别对应的流特征，得到该多条数据流分别对应的流特征序列。在数据流传输的过程中，按照采样周期来实时的获取各个时间点对应的流特征，使得获取的流特征序列在时间上分布均匀，进而使得流特征序列能够有效的表征对应的数据流。
18、在一种可能的实施方式中，基于多条数据流分别对应的流特征序列对多条数据流进行聚类，得到聚类结果的方式可以为，按照检测周期，在多条数据流分别对应的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种流量检测方法，其特征在于，应用于入口设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多条数据流分别对应的流特征序列对所述多条数据流进行聚类，得到聚类结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述多条数据流中的任两条数据流之间的相似度，包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果之后，还包括：
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述获取传输的多条数据流分别对应的流特征序列，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征
10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，所述获取传输的多条数据流分别对应的流特征序列之前，还包括：
11.根据权利要求1-10任一所述的方法，其特征在于，所述任一条数据流包括多个报文，一个报文包括多个字节，所述任一条数据流的流特征包括报文传输速率、字节传输速率、最大突发度、平均突发度、最大报文间隔、连续报文数量或平均报文长度中的一个或多个。
12.一种流量检测方法，其特征在于，应用于管理设备，所述方法包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果之后，还包括：
16.根据权利要求12-15任一所述的方法，其特征在于，所述聚类结果包括至少一个聚类簇，每个聚类簇包括对应的流特征序列；所述接收所述入口设备发送的所述聚类结果之后，还包括：
17.根据权利要求13-16任一所述的方法，其特征在于，所述任一条数据流包括多个报文，一个报文包括多个字节，所述任一条数据流的流特征包括报文传输速率、字节传输速率、最大突发度、平均突发度、最大报文间隔、连续报文数量或平均报文长度中的一个或多个。
18.一种流量检测装置，其特征在于，所述装置应用于入口设备，所述装置包括：
19.一种流量检测装置，其特征在于，所述装置应用于管理设备，所述装置包括：
20.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器中存储有至少一条程序指令或代码，所述至少一条程序指令或代码由所述处理器加载并执行，以使所述网络设备实现权利要求1-11中任一所述的流量检测方法，或者，以使所述网络设备实现权利要求12-17中任一所述的流量检测方法。
21.一种流量检测系统，其特征在于，所述流量检测系统包括入口设备和管理设备；
22.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行，以使计算机实现如权利要求1-11中任一所述的流量检测方法，或者，以使计算机实现如权利要求12-17中任一所述的流量检测方法。
23.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，所述计算机程序代码由计算机加载并执行，以使所述计算机实现权利要求1-11中任一所述的流量检测方法，或者，以使所述计算机实现权利要求12-17中任一所述的流量检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种流量检测方法，其特征在于，应用于入口设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多条数据流分别对应的流特征序列对所述多条数据流进行聚类，得到聚类结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述多条数据流中的任两条数据流之间的相似度，包括：
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果之后，还包括：
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述获取传输的多条数据流分别对应的流特征序列，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，所述获取传输的多条数据流分别对应的流特征序列之前，还包括：
11.根据权利要求1-10任一所述的方法，其特征在于，所述任一条数据流包括多个报文，一个报文包括多个字节，所述任一条数据流的流特征包括报文传输速率、字节传输速率、最大突发度、平均突发度、最大报文间隔、连续报文数量或平均报文长度中的一个或多个。
12.一种流量检测方法，其特征在于，应用于管理设备，所述方法包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定流量检测结果，包括：
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果包括的聚类簇的数量确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴梦，黄兴，王肖飞，齐美玉，
申请(专利权)人：北京华为数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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