【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能化令牌桶，并且更具体地，涉及一种令牌桶的实现方法。
技术介绍
1、qos技术涵盖了多个方面，包括流分类、流量监管、流量整形、限速、拥塞管理和拥塞避免等。流量监管（限速）是一种常用的qos技术，用于对进入或流出网络设备的流量进行监管，以保护网络资源不受损害。目前存在一个问题，即在对单租户跨多个网络设备的流量进行限速时，可能出现流量翻倍的情况。这是因为每个网络设备内部的令牌桶是独立计算的，导致实际流量可能超过分配的带宽。为了解决这个问题，可以通过将属于同一租户的流量引流至同一块板卡内来实现限速。然而，这种现有技术方案存在着问题，即板卡之间的流量透传会增加cpu资源的消耗和浪费。
2、随着网络中租户数量的增长、业务流量的增加和网络设备的扩容，这个问题引起了运营商的关注，并需要新的技术来解决。当前的技术方案通过软件配置将同一租户的流量引流至同一块板卡，以实现限速。然而，这种方案仍然存在cpu资源消耗和浪费的问题。
3、针对上述技术问题，中国专利cn117278482a提出了一种令牌桶的实现方法及装置，其能够解决限速过程中的流量翻倍和cpu资源消耗的问题，从而提高网络的服务质量和资源利用效率。然而，在上述令牌桶的实现方法中，只能根据总带宽、第一实际速率和第二实际速率进行简单的算术运算来调整桶深，没有考虑到业务流量的时序特征和关联关系，导致桶深调整的不准确和不及时，无法有效地避免流量翻倍和cpu资源消耗的问题。
4、因此，期望一种优化的令牌桶的实现方案。
技术实现
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请提供了一种令牌桶的实现方法，其通过实时监测采集总带宽、第一实际速率和第二实际速率，并在后端引入数据处理和分析算法来进行所述总带宽、所述第一实际速率和所述第二实际速率的时序协同关联分析，以此来综合生成更准确和及时的桶深调整指令。这样，能够基于总带宽、第一实际速率和第二实际速率的时序关联特征来生成更准确和及时的桶深调整指令，以此实现对令牌桶的桶深的智能调整，从而有效地避免流量翻倍和cpu资源消耗的问题，并提高网络性能和用户体验。
2、第一方面，提供了一种令牌桶的实现方法，包括：响应于接收到业务流量，获取为租户分配的总带宽以及所述业务流量的第一实际速率；接收第二业务板发送的第一通知消息，所述第一通知消息包括第二实际速率；根据所述总带宽、所述第一实际速率和所述第二实际速率对所述第一业务板中令牌桶的桶深进行调整；
3、其中，根据所述总带宽、所述第一实际速率和所述第二实际速率对所述第一业务板中令牌桶的桶深进行调整，其特征在于，包括：
4、获取总带宽的时间序列、第一实际速率的时间序列和第二实际速率的时间序列；
5、将所述总带宽的时间序列、所述第一实际速率的时间序列和所述第二实际速率的时间序列分别按照时间维度排列为总带宽时序输入向量、第一实际速率时序输入向量和第二实际速率时序输入向量；
6、将所述总带宽时序输入向量、所述第一实际速率时序输入向量和所述第二实际速率时序输入向量通过基于多尺度邻域特征提取网络的时序关联特征提取器以得到总带宽时序关联特征向量、第一实际速率时序关联特征向量和第二实际速率时序关联特征向量；
7、将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到映射后总带宽时序关联特征向量、映射后第一实际速率时序关联特征向量和映射后第二实际速率时序关联特征向量；
8、使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量；
9、对所述强化映射后总带宽时序关联特征向量、所述强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述强化映射后第二实际速率时序关联特征向量进行基于贝叶斯概率网络的后验语义分析以得到桶深调整后验语义特征；
10、基于所述桶深调整后验语义特征，确定所述第一业务板中令牌桶的桶深应增大、应减小或应保持不变。
11、在上述令牌桶的实现方法中，所述多尺度邻域特征提取网络包括并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的级联层。
12、在上述令牌桶的实现方法中，将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到映射后总带宽时序关联特征向量、映射后第一实际速率时序关联特征向量和映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：使用基于全连接层的空间映射器将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量。
13、在上述令牌桶的实现方法中，使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：以如下重参数化公式使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量；其中，所述重参数化公式为：
14、
15、
16、
17、其中，表示所述映射后总带宽时序关联特征向量的各个位置的特征值，和分别是所述映射后总带宽时序关联特征向量的各个位置的特征值集合的均值和方差，表示所述强化映射后总带宽时序关联特征向量，表示所述映射后第一实际速率时序关联特征向量的各个位置的特征值，和分别是所述映射后第一实际速率时序关联特征向量的各个位置的特征值集合的均值和方差，表示所述强化映射后第一实际速率时序关联特征向量，表示所述映射后第二实际速率时序关联特征向量的各个位置的特征值，和分别是所述映射后第二实际速率时序关联特征向量的各个位置的特征值集合的均值和方差，表示所述强化映射后第二实际速率时序关联特征向量，表示以2为底的对数函数，表示反正弦函数，表示反余弦函数。
18、在上述令牌桶的实现方法中，对所述强化映射后总带宽时序关联特征向量、所述强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述强化映射后第二实际速率时序关联特征向量进行基于贝叶斯概率网络的后验语义分析以得到桶深调整后验语义特征，包括：将所述强化映射后本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种令牌桶的实现方法，包括：响应于接收到业务流量，获取为租户分配的总带宽以及所述业务流量的第一实际速率；接收第二业务板发送的第一通知消息，所述第一通知消息包括第二实际速率；根据所述总带宽、所述第一实际速率和所述第二实际速率对第一业务板中令牌桶的桶深进行调整；
2.根据权利要求1所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取网络包括并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的级联层。
3.根据权利要求2所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到映射后总带宽时序关联特征向量、映射后第一实际速率时序关联特征向量和映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：使用基于全连接层的空间映射器将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序
4.根据权利要求3所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：以如下重参数化公式使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量；
5.根据权利要求4所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，对所述强化映射后总带宽时序关联特征向量、所述强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述强化映射后第二实际速率时序关联特征向量进行基于贝叶斯概率网络的后验语义分析以得到桶深调整后验语义特征，包括：将所述强化映射后总带宽时序关联特征向量、所述强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述强化映射后第二实际速率时序关联特征向量输入基于贝叶斯概率网络的后验控制分析器以得到桶深调整后验语义特征向量作为所述桶深调整后验语义特征。
6.根据权利要求5所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，基于所述桶深调整后验语义特征，确定所述第一业务板中令牌桶的桶深应增大、应减小或应保持不变，包括：将所述桶深调整后验语义特征向量通过基于分类器的桶深调整器以得到桶深调整指令，所述桶深调整指令用于表示所述第一业务板中令牌桶的桶深应增大、应减小或应保持不变。
7.根据权利要求6所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对所述基于多尺度邻域特征提取网络的时序关联特征提取器、所述基于全连接层的空间映射器、所述基于重参数化网络的特征强化器、所述基于贝叶斯概率网络的后验控制分析器和所述基于分类器的桶深调整器进行训练。
8.根据权利要求7所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，将所述训练桶深调整后验语义特征向量通过所述基于分类器的桶深调整器以得到分类损失函数值，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种令牌桶的实现方法，包括：响应于接收到业务流量，获取为租户分配的总带宽以及所述业务流量的第一实际速率；接收第二业务板发送的第一通知消息，所述第一通知消息包括第二实际速率；根据所述总带宽、所述第一实际速率和所述第二实际速率对第一业务板中令牌桶的桶深进行调整；
2.根据权利要求1所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取网络包括并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的级联层。
3.根据权利要求2所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到映射后总带宽时序关联特征向量、映射后第一实际速率时序关联特征向量和映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：使用基于全连接层的空间映射器将所述总带宽时序关联特征向量、所述第一实际速率时序关联特征向量和所述第二实际速率时序关联特征向量映射到同一高维特征空间以得到所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量。
4.根据权利要求3所述的令牌桶的实现方法，其特征在于，使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第二实际速率时序关联特征向量进行特征强化以得到强化映射后总带宽时序关联特征向量、强化映射后第一实际速率时序关联特征向量和强化映射后第二实际速率时序关联特征向量，包括：以如下重参数化公式使用基于重参数化网络的特征强化器对所述映射后总带宽时序关联特征向量、所述映射后第一实际速率时序关联特征向量和所述映射后第...
【专利技术属性】
技术研发人员：李健明，
申请(专利权)人：北京中科网芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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