汇聚分流器的管控系统及其方法与流程

本申请涉及智能管控领域，且更为具体地，涉及一种汇聚分流器的管控系统及其方法。

背景技术：

1、汇聚分流器是一种网络设备，用于将多个网络连接或数据流合并成一个或多个流，或者将一个流分发到多个目标，通常用于网络负载均衡、流量管理和数据中心网络中。汇聚分流器的管控系统是指用于管理和控制汇聚分流器的软件系统，该系统需要实时监测目标设备的计算资源情况，并调整流量的分发比例，以实现负载均衡和最优的资源利用。

2、然而，传统的汇聚分流器管控系统通常采用静态的配置方式来确定流量的分发比例，这意味着在系统启动时或者在配置更改时需要手动指定每个目标设备的权重或分发比例，这种静态配置方式无法适应动态变化的环境和负载情况。在高负载或突发负载情况下，传统管控系统可能无法及时调整流量的分发比例，导致资源利用的不均衡和性能下降，无法实现真正的负载均衡。

3、不仅如此，传统汇聚分流器的管控系统需要人工干预来进行配置和调整，这不仅增加了管理和维护的工作量，还容易出现配置错误或不合理的情况。同时，人工干预也限制了系统的自动化和自适应能力。此外，传统的管控系统通常只关注单个目标设备的资源状况，而缺乏对整个系统的全局视野，导致无法充分利用系统中其他目标设备的资源，造成资源浪费和性能瓶颈。

4、因此，期望一种优化的汇聚分流器的管控系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种汇聚分流器的管控系统及其方法，其通过利用数据处理和分析算法来自动对于全局的目标设备的剩余计算资源量进行整体的时序关联分析以确定流量的分发比例。这样，能够避免人工干预带来的低效率以及配置错误和不合理的情况发生，从而能够充分利用系统中目标设备的整体资源来实现负载均衡，提高系统的性能和可伸缩性。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种汇聚分流器的管控系统，其包括：

3、数据采集模块，用于获取多个目标设备在预定时间段内多个预定时间点的剩余计算资源量；

4、数据关联分析模块，用于对所述多个目标设备在预定时间段内多个预定时间点的剩余计算资源量进行关联分析以得到全局目标设备剩余计算资源时序关联特征；

5、流量分发模块，用于基于所述全局目标设备剩余计算资源时序关联特征，确定流量分发比例。

6、根据本申请的另一个方面，提供了一种汇聚分流器的管控方法，其包括：

7、获取多个目标设备在预定时间段内多个预定时间点的剩余计算资源量；

8、对所述多个目标设备在预定时间段内多个预定时间点的剩余计算资源量进行关联分析以得到全局目标设备剩余计算资源时序关联特征；

9、基于所述全局目标设备剩余计算资源时序关联特征，确定流量分发比例。

10、与现有技术相比，本申请提供的一种汇聚分流器的管控系统及其方法，其通过利用数据处理和分析算法来自动对于全局的目标设备的剩余计算资源量进行整体的时序关联分析以确定流量的分发比例。这样，能够避免人工干预带来的低效率以及配置错误和不合理的情况发生，从而能够充分利用系统中目标设备的整体资源来实现负载均衡，提高系统的性能和可伸缩性。

技术特征：

1.一种汇聚分流器的管控系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述数据关联分析模块，包括：

3.根据权利要求2所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为一维卷积神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述目标设备全局维度计算资源关联编码单元，用于：将所述多个目标设备剩余计算资源时序特征向量通过基于转换器模块的计算资源全局语义编码器以得到所述目标设备全局维度计算资源时序关联特征向量。

5.根据权利要求4所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述流量分发模块，包括：

6.根据权利要求5所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述特征分布优化单元，包括：

7.根据权利要求6所述的汇聚分流器的管控系统，其特征在于，所述跟踪均衡化融合子单元，用于：以如下优化融合公式对所述级联特征向量和所述目标设备全局维度计算资源时序关联特征向量进行希尔伯特空间启发式序列跟踪均衡化融合以得到所述优化目标设备全局维度计算资源时序关联特征向量；

8.一种汇聚分流器的管控方法，其特征在于，包括：

技术总结
本申请公开了一种汇聚分流器的管控系统及其方法，其通过利用数据处理和分析算法来自动对于全局的目标设备的剩余计算资源量进行整体的时序关联分析以确定流量的分发比例。这样，能够避免人工干预带来的低效率以及配置错误和不合理的情况发生，从而能够充分利用系统中目标设备的整体资源来实现负载均衡，提高系统的性能和可伸缩性。

技术研发人员：李小强
受保护的技术使用者：北京中科网芯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15