广域网传输优化方法及优化平台的制作方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种广域网传输优化方法及优化平台，抓取每一个数据包，分析出每一个数据包中携带的传输层数据组和应用层数据组，对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，包括：不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；依据统计分析结果确定第一传输优化算法；依据第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。本发明实施例中，对不同的应用环境采用不同的优化算法进行传输优化，使得对传输网络的优化更符合实际情况，从而降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
【专利说明】广域网传输优化方法及优化平台
【技术领域】
[0001]本发明涉及传输【技术领域】，更具体地说，涉及一种广域网传输优化方法及优化平台O
【背景技术】
[0002]随着网络技术的迅速发展，网络传输环境也变得复杂，如卫星、3G、光纤混合，跨地区传输等都给网络带来一定的挑战，容易出现链路丢包、延时大等问题，降低了网络质量。
[0003]因此，如何降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，以提高网络质量成为亟待解决的问题。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种广域网传输优化方法及优化平台，以降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
[0005]为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案:
[0006]一种广域网传输优化方法，包括:
[0007]抓取网络中传输的每一个数据包；
[0008]对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型；
[0009]对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；
[0010]依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；
[0011]依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
[0012]上述方法，优选的，所述依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法包括:当用户数大于预设阈值时，
[0013]依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集；
[0014]依据第一时间段内所述第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集；
[0015]对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集；
[0016]依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
[0017]上述方法，优选的，所述依据得到的交集确定所述第一传输优化算法包括:
[0018]若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法；
[0019]若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
[0020]一种广域网传输优化平台，包括:
[0021]抓取模块，用于抓取网络中传输的每一个数据包；
[0022]分析模块，用于对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型；
[0023]统计模块，用于对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；
[0024]算法确定模块，用于依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；
[0025]优化模块，用于依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
[0026]上述广域网传输优化平台，优选的，所述算法确定模块包括:
[0027]第一确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集；
[0028]第二确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集；
[0029]计算单元，用于对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集；
[0030]第三确定单元，用于依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
[0031]上述广域网传输优化平台，优选的，所述第三确定单元包括:
[0032]第一确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法；
[0033]第二确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
[0034]通过以上方案可知，本申请提供的一种广域网传输优化方法及优化平台，抓取每一个数据包，分析出每一个数据包中携带的传输层数据组和应用层数据组，对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。也就是说，本发明实施例中，对不同的应用环境采用不同的优化算法进行传输优化，使得对传输网络的优化更符合实际情况，从而降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
【专利附图】
【附图说明】
[0035]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请实施例提供的应用管理方法的一种实现流程图；
[0037]图2为本申请实施例提供的广域网传输优化平台的一种结构示意图；
[0038]图3为本申请实施例提供的广域网传输优化平台的具体应用实例的具体示意图。
[0039]说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三” “第四”等(如果存在)是用于区别类似的部分，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示的以外的顺序实施。
【具体实施方式】
[0040]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0041]请参阅图1，图1为本申请实施例提供的广域网传输优化方法的一种实现流程图，可以包括:
[0042]步骤Sll:抓取网络中传输的每一个数据包；
[0043]可以通过代理服务器抓取网络中传输的每一个数据包。
[0044]步骤S12:对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型；
[0045]访问内容类型可以分为聊天视频、会议、游戏、观看视频、浏览网页、文件下载等，其中，这些访问内容类型的实时性要求从高到低可以为:聊天视频、会议、游戏的实时性要求高于观看视频的实时性要求，观看视频的实时性要求高于浏览网页的实时性要求，浏览网页的实时性要求高于文件下载的实时性要求。
[0046]在广域网中，一个数据包中既封装有传输层数据，又封装有应用层数据。本发明实施例中，可以通过对数据包解析获取应用层数据和一部分的传输层数据。通过对数据包进行解析获取的传输层数据可以包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数等；通过对数据包进行解析获取的应用层数据可以包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型等。还可以通过对数据包本身进行分析得到一部分传输数据，例如，通过对数据包本身进行分析得到传输数据可以包括:丢包数等。
[0047]其中，源地址可以为源IP地址，相应的目的地址可以为目的IP地址。
[0048]步骤S13:对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；
[0049]具体的，可以统计不同地点在不同时间段内整个网络的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；也可以统计不同地点在不同时间段内各个传输通道上的用户数、各个传输通道上的丢包率、延时、访问内容类型等。
[0050]其中，可以以天为粒度进行统计，可以统计不同地点每天的用户数，每天的丢包率、延时及访问内容类型，从而可以分别得到工作日与非工作日的用户数、流量主要分布地区和应用程序分布(可以通过访问内容类型进行统计，不同的访问内容类型对应不同类型的应用程序)的区别。
[0051]对每天的数据进行统计时，还可以分别统计流量高峰期和非流量高峰期内，平均每小时的用户数、平均每小时的传输速率，以及平均每小时的丢包数等。通过对每天的数据进行统计分析，可以得到每天的运行情况，特别是高峰流量情况，同时对比流量高峰期和非流量高峰期的差异，如，流量变化、用户量的变化、地区流量分别变化以及应用程序的占比变化的差异情况等。
[0052]用户数可以通过源地址数进行表征，也就说，源地址数即为用户数。用户数的多少也可以通过流量进行表征，也就是说，流量越大，用户数越多。
[0053]步骤S14:依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定与第一时间段内第一地点的网络对应的第一传输优化算法；
[0054]目前，TCP协议的流量拥塞控制主要分为两类:以丢包为特征代表的reno算法、cubic算法和以时延为特征代表的vegas算法、westwood算法。发明人研宄发现，westwood算法适用于无线端的传输。reno算法适用于普通网络，如传统的1Mbps的以太网。而cubic算法适用于高速网络的传输，如传输速率大于10Mbps的网络。
[0055]具体的，可以在第一地点的网络在第一时间段内的用户数大于预设数目时，依据丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定与第一时间段内第一地点的网络对应的第一传输优化算法。根据统计结果确定传输优化算法，不同的统计结果，传输优化算法可能不同。
[0056]例如:在出口带宽固定为IG的有线网络环境下，平台测算出来的数据显示，在每周六20点-22点，某个视频网站在某个服务区域的并发用户数会超过5000。
[0057]在这个特定环境下，平台采集到该服务区域的平均丢包率为0.1082%，延时为0.1642s:
[0058]判断依据1:网络环境为有线，可以不考虑westwood算法；
[0059]判断依据2:传输内容为视频，属于对丢包要求不高的应用，不考虑reno和cubic算法;
[0060]判断依据3:传输内容为视频，属于对时延要求很高的应用，考虑vegas算法。
[0061]因此，平台会在每周六20点-22点的时候，触发视频网站采用vegas算法进行数据传输。采用vegas算法后，平台采集到该服务区域的平均丢包率为0.1381%，延时为0.042so
[0062]在统计结果的基础上，还可以结合网络传输速度确定传输优化算法，例如，无线端由于受到不同信号的影响，具有网络速度不稳定的特征。如果处于稳定的家庭无线环境，网络传输速度IMbps以上，可以采用cubic算法；如果处于不稳定，网络传输速度处于波动且网络传输速度〈1Mbps，无线信号不稳定，可以采用westwood算法。
[0063]步骤S15:依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
[0064]本发明实施例提供的广域网传输优化方法，抓取每一个数据包，分析出传输层数据组和应用层数据组，对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。也就是说，本发明实施例中，对不同的应用环境采用不同的优化算法进行传输优化，使得对传输网络的优化更符合实际情况，从而降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
[0065]换句话说，本发明实施例提供的广域网传输优化方法，在前期大数据收集、分析的基础上，确定不同的网络环境和拥塞状态，调度最佳的传输优化算法，从而降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
[0066]上述实施例中，可选的，依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、总体流量、丢包率、延时以及网络类型确定第一传输优化算法可以通过如下方式实现:
[0067]当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集；
[0068]依据第一时间段内所述第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集；
[0069]对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集；
[0070]依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
[0071 ] 具体的，若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法；
[0072]若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
[0073]进一步的，还可以通过本发明实施例中的统计分析结果对传输优化算法进行改进。例如，TCP协议的流量拥塞控制算法通常会设置拥塞窗口，拥塞窗口越大，拥塞越厉害。因此，可以通过本发明实施例中的统计分析结果对TCP协议的流量拥塞控制算法中的拥塞窗口进行实时调整。例如，可以根据实际的带宽，通过设置窗口扩大因子对拥塞窗口的门限值进行扩大或缩小，实现动态调整流量拥塞控制算法的目的。
[0074]与方法实施例相对应，本申请还提供一种广域网传输优化平台，本申请提供的广域网传输优化平台的一种结构示意图如图2所示，可以包括:
[0075]抓取模块21，分析模块22，统计模块23，算法确定模块24和优化模块25 ;其中，
[0076]抓取模块21用于抓取网络中传输的每一个数据包；
[0077]分析模块22用于对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型；
[0078]统计模块23用于对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；
[0079]算法确定模块24用于依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；
[0080]优化模块25用于依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
[0081]本发明实施例提供的一种广域网传输优化平台，抓取每一个数据包，分析出传输层数据组和应用层数据组，对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型；依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法；依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。也就是说，本发明实施例中，对不同的应用环境采用不同的优化算法进行传输优化，使得对传输网络的优化更符合实际情况，从而降低传输网络出现链路丢包、延时问题出现的概率，提高网络质量。
[0082]可选的，算法确定模块24可以包括:
[0083]第一确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集；
[0084]第二确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所属第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集；
[0085]计算单元，用于对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集；
[0086]第三确定单元，用于依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
[0087]可选的，第三确定单元可以包括:
[0088]第一确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法；
[0089]第二确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
[0090]本申请还提供一种本申请提供的广域网传输优化平台的具体应用实例的具体示意图，如图3所示，包括:终端设备31通过本申请提供的广域网传输优化平台32接入互联网33。
[0091]广域网传输优化平台32包括传输层代理服务器321，数据参数采集系统322和离线网络数据分析系统323 ;其中，
[0092]传输层代理服务器321的操作系统是基于Iinux的操作系统。广域网传输优化算法控制模块内嵌入传输层代理服务器321中，控制着代理服务器向用户传输层的传输算法。传输层代理服务器部署在用户和Internet网络之间，采用正向代理的方式，并且抓取数据包。
[0093]数据参数采集系统322对传输层代理服务器321抓取的数据包进行分析和存储，获取若干传输层数据组和若干应用层数据组。
[0094]离线网络数据分析系统323对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，依据分析结果确定传输优化算法，再将结果反馈给传输层代理服务器321，以便于广域网传输优化算法控制模块依据所确定的传输优化算法进行传输优化控制。
[0095]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的广域网传输优化平台的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0096]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
【权利要求】
1.一种广域网传输优化方法，其特征在于，包括: 抓取网络中传输的每一个数据包； 对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型； 对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型； 依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法； 依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法包括:当用户数大于预设阈值时， 依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集; 依据第一时间段内所述第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集； 对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集； 依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据得到的交集确定所述第一传输优化算法包括: 若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法； 若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
4.一种广域网传输优化平台，其特征在于，包括: 抓取模块，用于抓取网络中传输的每一个数据包； 分析模块，用于对抓取到的各个数据包进行分析，得到传输层数据组和应用层数据组，其中，所述传输层数据组包括:源地址、目的地址、数据包中所携带的数据的字节数、丢包数；所述应用层数据组包括:访问时间、地点、访问内容类型、所使用网络的类型； 统计模块，用于对所获取的若干传输层数据组和若干应用层数据组进行统计分析，获取统计分析结果，所述统计分析结果包括:不同地点在不同时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型及网络类型； 算法确定模块，用于依据第一地点的网络在第一时间段内的用户数、丢包率、延时、访问内容类型以及网络类型确定第一传输优化算法； 优化模块，用于依据所述第一传输优化算法在第一时间段内对所述第一地点的网络进行优化。
5.根据权利要求4所述的广域网传输优化平台，其特征在于，所述算法确定模块包括: 第一确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点的访问内容类型、丢包率、延时确定第一类优化算法集； 第二确定单元，用于当用户数大于预设阈值时，依据第一时间段内所述第一地点所使用的网络类型确定第二类优化算法集； 计算单元，用于对所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集求交集； 第三确定单元，用于依据得到的交集确定所述第一传输优化算法。
6.根据权利要求5所述的广域网传输优化平台，其特征在于，所述第三确定单元包括:第一确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中只包括一个传输优化算法，则确定该一个优化算法为第一传输优化算法； 第二确定子单元，用于若所述第一类优化算法集和所述第二类优化算法集的交集中包括至少两个传输优化算法，从得到交集中随机确定一个传输优化算法为所述第一传输优化算法。
【文档编号】H04L12/26GK104506355SQ201410814920
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月23日 优先权日:2014年12月23日
【发明者】王一蓉, 黄韬, 王红凯, 邓伟, 邹颖, 李长水, 谢人超, 刘小康 申请人:国家电网公司, 北京国电通网络技术有限公司, 南京未来网络产业创新有限公司, 国网浙江省电力公司信息通信分公司