本發(fā)明涉及人工智能，具體為一種用于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型是指在計算機網(wǎng)絡(luò)中用于管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)流動、傳輸和資源分配的一種方法，它的主要目的是確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高效分發(fā)，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，并提高整體傳輸效率；

2、在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，隨著用戶需求和服務(wù)的復雜性不斷增加，網(wǎng)絡(luò)流量變得越來越波動，服務(wù)器傳統(tǒng)的資源分配方式往往難以應(yīng)對這種波動，導致在流量高峰期時資源不足，造成服務(wù)器過載，而在流量低谷期時資源過程，造成資源浪費，使得網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和資源的利用率降低；

3、因此，人們急需一種用于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化管理系統(tǒng)來解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種用于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種用于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化管理方法，該方法包括以下步驟：

4、s1、設(shè)置周期，采集待管理網(wǎng)絡(luò)不同周期中各時間點的流量值；設(shè)置滑動窗口，計算待管理網(wǎng)絡(luò)不同周期中各時間點的流量趨勢和趨勢差值，分析待管理網(wǎng)絡(luò)同一時間點的綜合趨勢差值和流量波動值；

5、s2、建立流量預(yù)測模型，并訓練流量預(yù)測模型；采集待管理網(wǎng)絡(luò)當前時間點的流量值，通過訓練完成的流量預(yù)測模型，獲取待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的預(yù)測流量值；

6、s3、采集待管理網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)器的流量處理能力和最大負載利用率，結(jié)合待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的預(yù)測流量值，分析待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的服務(wù)器需求量；

7、s4、采集待管理網(wǎng)絡(luò)當前時間點的在線服務(wù)器的數(shù)量，調(diào)整待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點在線服務(wù)器的數(shù)量；

8、s5、調(diào)整待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點在線服務(wù)器的數(shù)量后，對待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點各在線服務(wù)器的負載進行預(yù)分配。

9、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述步驟s1的具體過程如下：

10、s1-1、設(shè)置周期為t；將第i個時間點，記為ti；將待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i個時間點的流量值，記為aj(ti)；

11、s1-2、設(shè)置滑動窗口，記為bk；其中，k表示滑動窗口的大?。桓鶕?jù)下列公式計算待管理網(wǎng)絡(luò)不同周期中各時間點的流量趨勢：

12、

13、其中，cj(ti)表示待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i個時間點的流量趨勢；aj(ta)表示待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i個時間點位于滑動窗口bk內(nèi)的流量值；a表示滑動窗口bk中用于遍歷時間點的索引，a從i-k+1到i依次取值；

14、滑動窗口是一個固定大小的窗口，用于對時間序列數(shù)據(jù)進行局部分析，窗口在時間序列上逐步移動，每次移動一個時間步長；通過局部的時間點數(shù)據(jù)來捕捉短期趨勢，消除噪聲，同時平滑流量變化，幫助更準確地識別趨勢；

15、流量趨勢用于識別時間序列中的總體變化方向，通過趨勢可以了解流量是在增加、減少還是保持穩(wěn)定；

16、計算待管理網(wǎng)絡(luò)不同周期中各時間點的趨勢差值，計算公式為：δcj(ti)＝cj(ti)-cj(ti-1)；其中，δcj(ti)表示待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i個時間點的趨勢差值；cj(ti-1)表示待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i個時間點的流量趨勢；ti-1表示第i-1個時間點；

17、趨勢差值用于衡量流量趨勢的變化速率，正差值表示流量趨勢在上升，負差值表示流量趨勢在下降；

18、取待管理網(wǎng)絡(luò)所有周期中第i個時間點對應(yīng)的趨勢差值δcj(ti)的平均值，作為待管理網(wǎng)絡(luò)第i個時間點的綜合趨勢差值，記為δc1(ti)；

19、s1-3、取待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中所有時間點對應(yīng)的流量值aj(ti)的平均值，作為待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期的平均流量值，記為a1j；

20、根據(jù)下列公式計算待管理網(wǎng)絡(luò)同一時間點的流量波動值：

21、

22、其中，d(ti)表示待管理網(wǎng)絡(luò)第i個時間點的流量波動值；

23、流量波動值用于評估流量在同一時間點上的穩(wěn)定性，高波動值表示流量不穩(wěn)定，低波動值表示流量相對穩(wěn)定。

24、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述步驟s2的具體過程如下：

25、s2-1、建立流量預(yù)測模型，具體如下：

26、y＝x1+α1×x2+α2×x3+α3；

27、其中，y表示因變量，x1、x2及x3均表示因變量，α1和α2均表示調(diào)節(jié)參數(shù)；α3表示修正參數(shù)；

28、s2-2、將第i+1個時間點，記為ti+1；將待管理網(wǎng)絡(luò)第j個周期中第i+1個時間點的流量值，記為aj(ti+1)；

29、s2-3、將待管理網(wǎng)絡(luò)各周期中第i+1個時間點對應(yīng)的流量值aj(ti+1)，作為訓練集中對應(yīng)的y；將待管理網(wǎng)絡(luò)各周期中第i個時間點對應(yīng)的流量值aj(ti)，作為訓練集中對應(yīng)的x1；將待管理網(wǎng)絡(luò)第i個時間點對應(yīng)的綜合趨勢差值δc1(ti)，作為訓練集中對應(yīng)的x2；將待管理網(wǎng)絡(luò)第i個時間點對應(yīng)的流量波動值值d(ti)，作為訓練集中對應(yīng)的x3；通過訓練集訓練流量預(yù)測模型；

30、s2-4、將當前時間點，記為t；將下一時間點，記為t+1；將待管理網(wǎng)絡(luò)當前時間點的流量值，記為ft；將ft，通過訓練完成的流量預(yù)測模型，獲取待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的預(yù)測流量值，記為ft+1。

31、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述步驟s3的具體過程如下：

32、將待管理網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)器的流量處理能力，記為g；將待管理網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)器的最大負載利用率，記為h；根據(jù)下列公式計算待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的服務(wù)器需求量：

33、

34、其中，nt+1表示待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的服務(wù)器需求量；表示對ft+1/(g·h)的值向上取整；

35、所述流量處理能力是指服務(wù)器在單位時間內(nèi)能夠處理的網(wǎng)絡(luò)流量的最大量，可以使用網(wǎng)絡(luò)性能測試工具直接測量獲得。

36、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述步驟s4的具體過程如下：

37、s4-1、將待管理網(wǎng)絡(luò)當前時間點的在線服務(wù)器的數(shù)量，記為nt；

38、s4-2、若nt+1≥nt，表示處理下一時間點的流量時在線服務(wù)器的數(shù)量不足，下一時間點需要增加在線服務(wù)器，增加的數(shù)量為(nt+1-nt)；

39、若若nt+1＜nt，表示處理下一時間點的流量時在線服務(wù)器的數(shù)量充足，下一時間點需要減少在線服務(wù)器，減少的數(shù)量為(nt-nt+1)。

40、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述步驟s5的具體過程如下：

41、調(diào)整待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點在線服務(wù)器的數(shù)量后，待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點在線服務(wù)器的數(shù)量為nt+1，對待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點各在線服務(wù)器的負載進行預(yù)分配，使各在線服務(wù)器的負載應(yīng)滿足下述條件：ib，t+1≤i＝ft+1/nt+1；其中，ib，t+1表示待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點第b個在線服務(wù)器的負載；i表示待管理網(wǎng)絡(luò)下一時間點的預(yù)測平均流量值。

42、一種用于網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息采集模塊、信息處理模塊和執(zhí)行模塊；

43、所述信息采集模塊用于采集系統(tǒng)所需的信息；所述信息處理模塊用于存儲、分析及傳輸各模塊的信息；所述執(zhí)行模塊用于執(zhí)行信息處理模塊的信息。

44、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述信息采集模塊包括歷史信息單元和實時信息單元；

45、所述歷史信息單元用于采集待管理網(wǎng)絡(luò)中流量和服務(wù)器的歷史數(shù)據(jù)信息，所述實時信息單元用于采集待管理網(wǎng)絡(luò)中流量和服務(wù)器的實時數(shù)據(jù)信息。

46、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述信息處理模塊包括信息存儲單元、信息分析單元和信息傳輸單元；

47、所述信息存儲單元用于存儲信息采集模塊獲取的信息；所述信息分析單元用于分析信息采集模塊獲取的信息；所述信息傳輸單元用于系統(tǒng)中各個模塊的信息傳輸。

48、根據(jù)上述技術(shù)方案，所述執(zhí)行模塊包括建議顯示單元和調(diào)控單元；

49、所述顯示單元用于顯示待管理網(wǎng)絡(luò)中流量和在線服務(wù)器的數(shù)據(jù)信息；所述調(diào)控單元用于對待管理網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器進行調(diào)控。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達到的有益效果是：

51、本發(fā)明通過對待管理網(wǎng)絡(luò)的歷史流量數(shù)據(jù)進行分析，獲取歷史流量數(shù)據(jù)的趨勢及其差值，能夠更精確地捕捉流量波動規(guī)律，提高了流量預(yù)測的準確性；在此基礎(chǔ)上，預(yù)測待管理網(wǎng)絡(luò)的流量，確保對服務(wù)器需求量的精準分析，更有效地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)流量的變化；通過動態(tài)調(diào)整在線服務(wù)器數(shù)量，并對在線服務(wù)器的負載進行預(yù)分配，使服務(wù)器的負載均衡，避免了服務(wù)器資源的浪費和過載現(xiàn)象，大大提升了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和運行效率。