Mpls-vpn网络中流量监控的方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法和系统，涉及网络信息【技术领域】。本发明实施例提供的MPLS-VPN(多协议标记交换协议-虚拟专用)网络中流量监控的方法，能够利根据数据自动学习，智能调整监控阈值，实现了一种灵活的流量监控解决方案。通过基线对MPLS-VPN网络实现动态监控，能够减少网络管理员人工配置监控阈值，使软件程序能够根据历史流量数据动态生成监控阈值。不仅大大减轻了人力投入，而且能够更加贴切的实现MPLS-VPN网络的流量监控。还能够随着业务环境不断改进和升级，新业务环境网络环境越来越复杂，网络环境变化、网络重组的情况越来越多，针对不同的业务环境，快速满足监控需求。
【专利说明】MPLS-VPN网络中流量监控的方法和系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及网络信息【技术领域】，特别涉及一种MPLS-VPN(多协议标记交换协 议-虚拟专用）网络中流量监控的方法和系统。
【背景技术】
[0002]VPN即虚拟专用网络（VirtualPrivateNetwork)，其功能是：在公用网络上建立 专用网络，进行加密通讯。在大型企业的网络中有广泛的应用。
[0003]MPLS-VPN是指采用MPLS(多协议标记交换协议）技术在骨干的宽带IP网络上构 建企业IP专网，实现跨地域、安全、高速、可靠的数据、语音、图像多业务通信，并结合差别 服务、流量工程等相关技术，将公众网可靠的性能、良好的扩展性、丰富的功能与专用网的 安全、灵活、高效结合在一起，为用户提供高质量的服务。MPLS-VPN网络主要由CE(客户网 络的边界路由器）、PE(运营商网络的边界路由器）和P(运营商内部的路由器）等三个部 分组成，自身提供流量工程的能力，可以最大限度地优化配置网络资源，自动快速修复网络 故障，提供高可用性和高可靠性。
[0004] 现有的方案，MPLS-VPN网络中，针对网络流量的监控便是采用静态配置预警门限 的方法，完全是根据经验判断门限值的配置区间，无法适应网络中数据变化和结构变化带 来的隐形冲击，存在告警误告因素，不利于快速的对当前网路情况进行及时监控及预警。
【发明内容】
[0005] 鉴于上述问题，本发明实施例提供一种MPLS-VPN(多协议标记交换协议-虚拟专 用）网络中流量监控的方法和系统，能够利根据数据自动学习，智能调整监控阈值，实现一 种灵活的流量监控解决方案。
[0006] 本发明实施例采用了如下技术方案：
[0007] 本发明一个实施例提供了一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法，所述方法包 括：
[0008] 获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据；
[0009] 将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量值分布概率大于阈值 的历史流量数据样本；
[0010] 计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其中波动小于预置条 件的流量数据；
[0011] 根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线；
[0012] 根据所述上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量值大 于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
[0013] 所述获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据之后 还包括：
[0014] 对获取到的所述历史流量数据根据基线粒度进行平滑处理。
[0015] 所述将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量值分布概率大于 阈值的历史流量数据样本包括：
[0016] 将所述历史流量数据去除一个最大值和一个最小值，并按照升序进行排列；
[0017] 将排序后的流量数据中的最大流量值除以预置区间数量，得到区间范围；按照所 述区间范围将排序后的流量数据划分为多个区间；
[0018] 获取包括流量数据数量最多的区间，以及与该区间相邻的两个区间，确定该三个 区间中的流量数据为流量值分布概率大于阈值的历史流量数据样本。
[0019] 所述计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其中波动小于预 置条件的流量数据包括：
[0020] 计算所述历史流量数据样本与置信度权值的乘积，得到滑动窗口大小；
[0021] 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值波动 情况，得到流量值波动最小的滑动窗口，确定该滑动窗口中的流量数据为波动小于预置条 件的流量数据；
[0022] 所述按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值 波动情况，得到流量值波动最小的滑动窗口包括：
[0023] 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值的均 方差，得到均方差最小的滑动窗口。
[0024] 所述根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线包括：
[0025] 将波动小于预置条件的流量数据中的最大值确定为流量值的上基线，将波动小于 预置条件的流量数据中的最小值确定为流量值的下基线；
[0026] 所述根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线之后还包 括：
[0027] 利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正；
[0028] 所述利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正包括：
[0029] 在所述上基线基础上上浮容忍度系数，得到修正后的上基线；在所述下基线基础 上下浮容忍度系数，得到修正后的下基线。
[0030] 所述方法还包括：
[0031] 实时获取并更新MPLS-VPN网络中的历史流量数据，根据实时获取并更新的所述 历史流量数据实时计算并更新上基线和下基线；
[0032] 根据更新后的上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量 值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
[0033] 另外，本发明实施例还提供了一种MPLS-VPN网络中流量监控的系统，所述系统包 括：
[0034] 历史数据获取模块，用于获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的 历史流量数据；
[0035] 概率分布处理模块，用于将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到 流量值分布概率大于阈值的历史流量数据样本；
[0036] 数据波动性计算模块，用于计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情 况，获取其中波动小于预置条件的流量数据；
[0037] 流量阈值确定模块，用于根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线 和下基线；
[0038] 网络流量监控模块，用于根据所述上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实 时流量监控，当流量值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。[0039] 所述历史数据获取模块还包括：
[0040] 平滑处理单元，用于获取MPLS-VPN网络中的历史流量数据之后，对获取到的所述 历史流量数据根据基线粒度进行平滑处理；
[0041] 所述概率分布处理模块包括：
[0042] 排序单元，用于将所述历史流量数据去除一个最大值和一个最小值，并按照升序 进行排列；
[0043] 区间划分单元，用于将排序后的流量数据中的最大流量值除以预置区间数量，得 到区间范围；按照所述区间范围将排序后的流量数据划分为多个区间；
[0044] 概率分布处理单元，用于获取包括流量数据数量最多的区间，以及与该区间相邻 的两个区间，确定该三个区间中的流量数据为流量值分布概率大于阈值的历史流量数据样 本。
[0045] 所述数据波动性计算模块包括：
[0046] 滑动窗口计算单元，用于计算所述历史流量数据样本与置信度权值的乘积，得到 滑动窗口大小；
[0047] 波动性计算单元，用于按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑 动窗口的流量值波动情况，得到流量值波动最小的滑动窗口，确定该滑动窗口中的流量数 据为波动小于预置条件的流量数据；
[0048] 所述波动性计算单元具体用于，按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样 本中各滑动窗口的流量值的均方差，得到均方差最小的滑动窗口；
[0049] 所述流量阈值确定模块包括：
[0050] 上基线确定单元，用于将波动小于预置条件的流量数据中的最大值确定为流量值 的上基线；
[0051] 下基线确定单元，用于将波动小于预置条件的流量数据中的最小值确定为流量值 的下基线；
[0052] 所述流量阈值确定模块还包括：
[0053] 上基线修正单元，用于在所述上基线基础上上浮容忍度系数，得到修正后的上基 线.
[0054] 下基线修正单元，用于在所述下基线基础上下浮容忍度系数，得到修正后的下基 线。
[0055] 所述系统还包括：
[0056] 实时更新模块，用于实时获取并更新所述历史数据获取模块的MPLS-VPN网络中 的历史流量数据；并根据实时获取并更新的所述历史流量数据利用所述概率分布处理模 块、数据波动性计算模块和流量阈值确定模块实时计算并更新上基线和下基线；
[0057] 实时监控模块，用于根据更新后的上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实 时流量监控，当流量值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
[0058] 本发明实施例提供的MPLS-VPN(多协议标记交换协议-虚拟专用）网络中流量监 控的方法和系统，能够利根据数据自动学习，智能调整监控阈值，实现了一种灵活的流量监 控解决方案。通过基线对MPLS-VPN网络实现动态监控，能够减少网络管理员人工配置监控 阈值，使软件程序能够根据历史流量数据动态生成监控阈值。不仅大大减轻了人力投入，而 且能够更加贴切的实现MPLS-VPN网络的流量监控。
[0059] 进一步的，本发明实施例还能够随着业务环境不断改进和升级，新业务环境网络 环境越来越复杂，网络环境变化、网络重组的情况越来越多，针对不同的业务环境，快速满 足监控需求。
[0060] 进一步的，本发明实施例还包括对获取到的历史流量数据根据基线粒度进行平滑 处理，使得用于分析计算的数据基础更加准确，进一步提高了流量监控的准确性。
[0061] 另外，本发明实施例还包括利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正，使 得修正后的上下基线更加符合实际网络状况，进一步提高了流量监控的准确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0062] 图1为本发明实施例提供的一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法流程图；
[0063] 图2为本发明实施例提供的一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法具体实例方法 流程图；
[0064] 图3为本发明实施例提供的一种MPLS-VPN网络中流量监控的系统结构框图。
【具体实施方式】
[0065] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0066] 参见图1，本发明实施例提供一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法，具体包括如 下步骤：
[0067] S101 :获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据。
[0068] 获取过去一段时间内MPLS-VPN网络运行的历史流量数据，作为数据分析样本，用 于数据自动学习和分析，智能获取网络流量监控阈值（上基线和下基线），进一步的，还可 以在网络运行过程中，不停的将新产生的流量数据添加至历史流量数据中，对其进行实时 分析处理，从而实时智能调整网络流量阈值，使得网络流量监控更加智能和准确。
[0069] S102 :将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量值分布概率大 于阈值的历史流量数据样本。
[0070] 优选的，获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据之 后还包括：对获取到的所述历史流量数据根据基线粒度进行平滑处理。使得用于分析计算 的数据基础更加准确，进一步提高了流量监控的准确性。
[0071] 具体的平滑处理方式可以是根据基线粒度进行平滑。具体的说，网络监控阈值 (即上基线和下基线）的基线粒度，可以是按日、按小时，或者按周，等等。以日为基线粒度 为例，根据所使用的基线粒度进行平滑处理的具体方法为：按日为基线粒度分析历史流量 数据中，缺少哪天的数据，根据相邻日期的流量数据进行平滑计算，得到缺少日期的流量数 值。
[0072] 本发明步骤中，所述将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量 值分布概率大于阈值的历史流量数据样本包括如下子步骤：
[0073] 子步骤1:将所述历史流量数据去除一个最大值和一个最小值，并按照升序进行 排列。
[0074] 子步骤2 :将排序后的流量数据中的最大流量值除以预置区间数量，得到区间范 围；按照所述区间范围将排序后的流量数据划分为多个区间。
[0075] 子步骤3 :获取包括流量数据数量最多的区间，以及与该区间相邻的两个区间，确 定该三个区间中的流量数据为流量值分布概率大于阈值的历史流量数据样本。
[0076] 根据概率分布算法，包括流量数据数量最多的区间，也就是说，在该数值区间内， 流量值分布概率最大，即大部分流量数据值都分布在该区间及相连区间内，则认为该区间 及其相邻区间为网络流量正常分布的区间。而对于流量数据分布较少的区间，则认为是网 络流量不正常分布的区间。
[0077]S103 :计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其中波动小于 预置条件的流量数据。
[0078] 作为优选的，所述计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其 中波动小于预置条件的流量数据包括：
[0079] 计算所述历史流量数据样本与置信度权值的乘积，得到滑动窗口大小；
[0080] 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值波动 情况，得到流量值波动最小的滑动窗口，确定该滑动窗口中的流量数据为波动小于预置条 件的流量数据。
[0081] 为了找到历史流量数据样本中，流量值波动最小的部分，需要确定一个合理的滑 动窗口，以滑动窗口为单位，依次向后滑动，分别计算每个滑动窗口内流量值的波动情况， 波动最小的滑动窗口内的流量数据即为相对稳定的数据内容，为相对可靠的正常流量数值 的分布。
[0082] 具体的，所述按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口 的流量值波动情况，得到流量值波动最小的滑动窗口包括：
[0083] 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值的均 方差，得到均方差最小的滑动窗口。
[0084] 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算 术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本 方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
[0085] 数学上一般用E{[X-E(X)r2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为 X的方差。
[0086] 设X是一个随机变量，若E{[X-E⑴]~2}存在，则称E{[X-E⑴]~2}为X的方差， 记为D(X)或DX。即D(X) = ￡{[乂4(乂)]~2}，而〇⑴=D(X)~0. 5(与X有相同的量纲） 称为标准差或均方差。
[0087] S104:根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线。
[0088] 作为优选的，所述根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基 线包括：
[0089] 将波动小于预置条件的流量数据中的最大值确定为流量值的上基线，将波动小于 预置条件的流量数据中的最小值确定为流量值的下基线。
[0090] 也就是说，在上述获取到的网络流量相对稳定分布的数值中，最大值作为网络流 量正常值的上限，即上基线的阈值，最小值作为网络流量正常值的下限，即下基线的阈值。
[0091] 所述根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线之后还包 括：利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正。需要说明的是，利用容忍度系数对所 述上基线和下基线进行修正，使得修正后的上下基线更加符合实际网络状况，进一步提高 了流量监控的准确性。
[0092] 具体的，所述利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正包括：
[0093] 在所述上基线基础上上浮容忍度系数，得到修正后的上基线；在所述下基线基础 上下浮容忍度系数，得到修正后的下基线。
[0094] 如，容忍系数为b，则上基线的修正算法为：上基线*(l+b);下基线的修正算法 为下基线*(l_b)。
[0095]S105 :根据所述上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量 值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
[0096] 进而，能够根据所述网络流量监控结果进行网络流量处理。比如，当监控到网络流 量异常，则进行网络流量异常处理操作，当监控到网络流量正常，则记录相关日志信息，以 便后续查看等操作。
[0097] 作为进一步方案，本发明实施例所述方法，还进一步包括：
[0098] 实时获取并更新MPLS-VPN网络中的历史流量数据，根据实时获取并更新的所述 历史流量数据实时计算并更新上基线和下基线；
[0099] 根据更新后的上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量 值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
[0100] 本发明实施例提供的MPLS-VPN(多协议标记交换协议-虚拟专用）网络中流量监 控的方法，能够利根据数据自动学习，智能调整监控阈值，实现了一种灵活的流量监控解决 方案。通过基线对MPLS-VPN网络实现动态监控，能够减少网络管理员人工配置监控阈值， 使软件程序能够根据历史流量数据动态生成监控阈值。不仅大大减轻了人力投入，而且能 够更加贴切的实现MPLS-VPN网络的流量监控。
[0101] 进一步的，本发明实施例还能够随着业务环境不断改进和升级，新业务环境网络 环境越来越复杂，网络环境变化、网络重组的情况越来越多，针对不同的业务环境，快速满 足监控需求。
[0102] 进一步的，本发明实施例还包括对获取到的历史流量数据根据基线粒度进行平滑 处理，使得用于分析计算的数据基础更加准确，进一步提高了流量监控的准确性。
[0103] 另外，本发明实施例还包括利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正，使 得修正后的上下基线更加符合实际网络状况，进一步提高了流量监控的准确性。
[0104] 参见图2,为本发明实施例提供的一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法具体实 例。
[0105] 本发明实施例整体思路具体为，根据MLPS-VPN网络一段时间内的历史流量数据， 通过基线算法规则中的基线粒度，对数据进行平滑，然后取出理想区间数，再运用概率分布 算法进行处理，得到的上下基线，最后按照容忍度比率算出对应的上下容忍度修正后的上 下基线。
[0106] 参见表1，以2013年11月的历史数据为例：
[0107] 表1历史数据示例
[0108]
【权利要求】
1. 一种MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据； 将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量值分布概率大于阔值的历 史流量数据样本； 计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其中波动小于预置条件的 流量数据； 根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线； 根据所述上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量值大于所 述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
2. 根据权利要求1所述的MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述获取 MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史流量数据之后还包括： 对获取到的所述历史流量数据根据基线粒度进行平滑处理。
3. 根据权利要求1或2所述的MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述将 所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量值分布概率大于阔值的历史流量 数据样本包括： 将所述历史流量数据去除一个最大值和一个最小值，并按照升序进行排列； 将排序后的流量数据中的最大流量值除W预置区间数量，得到区间范围；按照所述区 间范围将排序后的流量数据划分为多个区间； 获取包括流量数据数量最多的区间，W及与该区间相邻的两个区间，确定该H个区间 中的流量数据为流量值分布概率大于阔值的历史流量数据样本。
4. 根据权利要求3所述的MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述计算得 到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获取其中波动小于预置条件的流量数据包 括： 计算所述历史流量数据样本与置信度权值的乘积，得到滑动窗口大小； 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值波动情况， 得到流量值波动最小的滑动窗口，确定该滑动窗口中的流量数据为波动小于预置条件的流 量数据； 所述按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值波动 情况，得到流量值波动最小的滑动窗口包括： 按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗口的流量值的均方差， 得到均方差最小的滑动窗口。
5. 根据权利要求4所述的MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述根据波 动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线包括： 将波动小于预置条件的流量数据中的最大值确定为流量值的上基线，将波动小于预置 条件的流量数据中的最小值确定为流量值的下基线； 所述根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下基线之后还包括： 利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正； 所述利用容忍度系数对所述上基线和下基线进行修正包括： 在所述上基线基础上上浮容忍度系数，得到修正后的上基线；在所述下基线基础上下 浮容忍度系数，得到修正后的下基线。
6. 根据权利要求1所述的MPLS-VPN网络中流量监控的方法，其特征在于，所述方法还 包括： 实时获取并更新MPLS-VPN网络中的历史流量数据，根据实时获取并更新的所述历史 流量数据实时计算并更新上基线和下基线； 根据更新后的上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流量监控，当流量值大 于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
7. -种MPLS-VPN网络中流量监控的系统，其特征在于，所述系统包括： 历史数据获取模块，用于获取MPLS-VPN多协议标记交换协议-虚拟专用网络中的历史 流量数据； 概率分布处理模块，用于将所述历史流量数据根据概率分布算法进行处理，得到流量 值分布概率大于阔值的历史流量数据样本； 数据波动性计算模块，用于计算得到所述历史流量数据样本中流量值的波动情况，获 取其中波动小于预置条件的流量数据； 流量阔值确定模块，用于根据波动小于预置条件的流量数据确定流量值的上基线和下 基线； 网络流量监控模块，用于根据所述上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络进行实时流 量监控，当流量值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量异常。
8. 根据权利要求7所述的MPLS-VPN网络中流量监控的系统，其特征在于，所述历史数 据获取模块还包括： 平滑处理单元，用于获取MPLS-VPN网络中的历史流量数据之后，对获取到的所述历史 流量数据根据基线粒度进行平滑处理； 所述概率分布处理模块包括： 排序单元，用于将所述历史流量数据去除一个最大值和一个最小值，并按照升序进行 排列； 区间划分单元，用于将排序后的流量数据中的最大流量值除W预置区间数量，得到区 间范围；按照所述区间范围将排序后的流量数据划分为多个区间； 概率分布处理单元，用于获取包括流量数据数量最多的区间，W及与该区间相邻的两 个区间，确定该H个区间中的流量数据为流量值分布概率大于阔值的历史流量数据样本。
9. 根据权利要求8所述的MPLS-VPN网络中流量监控的系统，其特征在于，所述数据波 动性计算模块包括： 滑动窗口计算单元，用于计算所述历史流量数据样本与置信度权值的乘积，得到滑动 窗口大小； 波动性计算单元，用于按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中各滑动窗 口的流量值波动情况，得到流量值波动最小的滑动窗口，确定该滑动窗口中的流量数据为 波动小于预置条件的流量数据； 所述波动性计算单元具体用于，按照滑动窗口方式逐一计算所述历史流量数据样本中 各滑动窗口的流量值的均方差，得到均方差最小的滑动窗口； 所述流量阔值确定模块包括： 上基线确定单元，用于将波动小于预置条件的流量数据中的最大值确定为流量值的上 基线； 下基线确定单元，用于将波动小于预置条件的流量数据中的最小值确定为流量值的下 基线； 所述流量阔值确定模块还包括： 上基线修正单元，用于在所述上基线基础上上浮容忍度系数，得到修正后的上基线； 下基线修正单元，用于在所述下基线基础上下浮容忍度系数，得到修正后的下基线。
10.根据权利要求9所述的MPLS-VPN网络中流量监控的系统，其特征在于，所述系统还 包括： 实时更新模块，用于实时获取并更新所述历史数据获取模块的MPLS-VPN网络中的历 史流量数据；并根据实时获取并更新的所述历史流量数据利用所述概率分布处理模块、数 据波动性计算模块和流量阔值确定模块实时计算并更新上基线和下基线； 所述网络流量监控模块还用于，根据更新后的上基线和下基线对所述MPLS-VPN网络 进行实时流量监控，当流量值大于所述上基线或流量值小于所述下基线，则确定网络流量 异常。
【文档编号】H04L12/26GK104348747SQ201410218842
【公开日】2015年2月11日 申请日期:2014年5月22日 优先权日:2014年5月22日
【发明者】段敬, 贾凤爽, 王健, 安毅, 王峰, 禹宁, 孟亚宁, 段婕, 谷良, 罗江, 徐欣, 李能进, 贾越锋, 张国波 申请人:国网山西省电力公司信息通信分公司, 北京神州泰岳软件股份有限公司