【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络流量工程领域，具体涉及一种能够快速并且低成本地适配网络流量变化的流量工程方法及装置。
技术介绍
1、网络流量工程是指在计算机网络中，通过对网络中的流量进行控制和管理，来优化网络性能和资源利用率的一系列技术和方法。流量工程一直是网络研究中最具挑战性的话题之一。主要涉及提高网络的资源利用率，避免网络拥塞；提高网络的服务质量，为用户提供更好的网络体验；降低网络的运营成本，提高网络的经济效益等方面。网络运营者往往利用软件定义网络技术(software defined networking，sdn)配合去实现流量控制和网络管理。软件定义网络是一种新的网络范式，将网络控制平面与数据包转发平面分离，并为应用程序提供了对分布式网络状态的抽象集中视图。使用了软件定义网络技术的网络有一个逻辑上集中的控制器，其具有全局的网络视图，负责所有网络控制的决策，并通过标准化接口与整个网络范围内的网络设备进行通信。因此，许多大型网络服务提供商比如谷歌、阿里等，使用sdn架构去实现更好的网络容量利用率，并改善延迟和丢包性能。为了实现网络的流量工程，sd...
【技术保护点】
1.一种基于元学习的网络流量工程方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，收集流量矩阵序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，对流量矩阵序列进行标注包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，首先将流量矩阵序列输入进一个全连接层将输入维度转化为元学习模型的输入维度，然后，将刚刚从全连接层输出的流量矩阵序列的表示输入进元学习模型，去抽取流量矩阵序列的时空特征，最终元学习模型输出一个任务Tk的嵌入表示φk，这个嵌入表示中包含了流量矩阵序列以及拓扑的时空特
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【技术特征摘要】
1.一种基于元学习的网络流量工程方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，收集流量矩阵序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，对流量矩阵序列进行标注包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，首先将流量矩阵序列输入进一个全连接层将输入维度转化为元学习模型的输入维度，然后，将刚刚从全连接层输出的流量矩阵序列的表示输入进元学习模型，去抽取流量矩阵序列的时空特征，最终元学习模型输出一个任务tk的嵌入表示φk，这个嵌入表示中包含了流量矩阵序列以及拓扑的时空特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤4中，对于一个源任务tk，将步骤3中生成的包含了流量矩阵序列和拓扑时空特征的嵌入表示φk和数据集的输入xk拼接到一起输入到主要神经网络模型，得到一个使得优化目标能够达成的网络流在拓扑上的合适分配；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中，监测流量分布是否发生变化包括：使用大小...
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