一种基于在线课堂的网络状态检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于在线课堂的网络状态检测方法及 装置。
【背景技术】
[0002] 在客户端接收服务器数据时，当客户端中的接收程序相对独立且没有提供权限在 操作系统中安装驱动时，此时去检测网络状态的难度会比较大。这时可以通过探测接收程 序的网络缓冲区状态来反映当前客户端的网络状态。比较简单的方式是可以直接判断接收 程序当前接收的数据在缓冲区空间的比例，然后映射到一组对应的数值作为网络状态好坏 的显示。但是，这种方式的准确性并不是很高，它依赖于多组不确定因素的影响，比如程序 处理模块从网络缓冲区中取数据的速度。
【发明内容】
[0003] 本发明提供一种基于在线课堂的网络状态检测方法及装置，以解决上述问题。
[0004] 本发明提供一种基于在线课堂的网络状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时检测缓存数据量大小以及获取预定时间段内的缓存数据量平均大小；根据所述缓存数 据量大小和所述缓存数据量平均大小判断网络状态。
[0005] 本发明还提供了一种基于在线课堂的网络状态检测装置，包括：检测单元，用于实 时检测缓存数据量大小以及获取预定时间段内的缓存数据量平均大小；判断单元，用于根 据所述缓存数据量大小和所述缓存数据量平均大小判断网络状态。
[0006] 相较于先前技术，根据本发明提供的基于在线课堂的网络状态检测方法及装置， 能够不仅仅依赖于缓存区的数据缓存量来判断网络状态，能够综合利用缓存数据量平均大 小来准确判断网络状态，为后续处理工作提供准确依据。
【附图说明】
[0007] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0008] 图1所示为根据本发明的一较佳实施例提供的基于在线课堂的网络状态检测方 法的流程图；
[0009] 图2所示为根据本发明的一较佳实施例提供的缓存数据量变化状态示意图；
[0010] 图3所示为根据本发明的一较佳实施例提供的基于在线课堂的网络状态检测装 置的框图。
【具体实施方式】
[0011] 下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的 情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0012] 图1所示为根据本发明的一较佳实施例提供的网络状态检测方法的流程图。如图 1所示，本发明的较佳实施例提供的网络状态检测方法包括步骤102、104。
[0013] 步骤102,实时检测缓存数据量大小以及获取预定时间段内的缓存数据量平均大 小；
[0014] 步骤104,根据所述缓存数据量大小和所述缓存数据量平均大小判断网络状态。
[0015] 在上述步骤102中获取两个参数，一个是实时的缓存数据量大小，另一个是预定 时间段内的缓存数据量平均大小，综合考虑这两个参数能够准确检测当前的网络状态。
[0016] 在获取了缓存数据量大小和预定时间段内的缓存数据量平均大小之后具体可以 通过以下公式计算出表示所述网络状态的状态值：
[0017] M = a^+a；^，其中，M是表示所述网络状态的状态值，Ic1是所述缓存数据量大小， ^是所述缓存数据量大小对应的权重，1^是所述缓存数据量平均大小，a 2是所述缓存数据 量平均大小对应的权重。
[0018] 上述实施例仅仅是其中一优选实施例，在本文中还提供了另一种优选实施例。
[0019] 除了获取缓存数据量大小以及预定时间段内的缓存数据量平均大小，还需要获取 相邻时间段之间的缓存数据量的变化率，然后根据所述缓存数据量大小、所述缓存数据量 平均大小和所述变化率判断网络状态。
[0020] 其中，所述根据缓存数据量大小、所述缓存数据量平均大小和所述变化率判断网 络状态，包括：按照以下公式计算出表示所述网络状态的状态值：
[0021] M = aA+aj^+a；^，其中，M是表示所述网络状态的状态值，Ic1是所述缓存数据量 大小，k2是所述缓存数据量平均大小，k 3是所述变化率，a i是所述数据量大小对应的权重， a2是所述缓存数据量平均大小对应的权重，a 3是所述变化率对应的权重。
[0022] 从实时缓存量、平均缓存量以及缓存变化情况三个方面来检测网络状态，能够进 一步提高判断的准确率，并通过具体的状态值能够使用户直观了解当前网络状态处于一个 什么水平，是否适合进行相应的处理流程。
[0023] 在一些常用的场景下可以根据经验值设置对应固定的权重值。
[0024] 因此，可以检测当前网络环境的应用场景模式，不同的应用场景模式对应不同组 的权重值；
[0025] 在所述应用场景模式是录播模式时，设置所述缓存数据量大小、所述缓存数据量 平均大小和所述变化率对应的权重为第一组权重值；
[0026] 在所述应用场景模式是互动模式时，设置所述当前时刻的数据量大小、所述缓存 数据量平均大小和所述变化率对应的权重为第二组权重值。
[0027] 下面结合图2详细说明根据本发明的网络状态检测方法。
[0028] 在图中，X轴表示时间，y轴表示缓存数据量，Ic1是实时缓存数据量，k 2是缓存数据 量平均大小，k3是缓存数据量变化率，表示缓存数据量的变化急剧程度，f(t n)表示在时间 tn时的缓存数据量。
[0031] 不同的应用场景模式对应不同组的权重值，假设应用场景是录播模式时，设定第 一组权重值为S1= 30%，a 2= 60%，a 3= 10%，在应用场景模式是互动模式时，设定第二 组权重值为 a!= 20%，a 2= 50%，a 3= 30%。
[0032] 系统检测当前的应用场景模式，在检测到应用场景模式是录播模式时，设置缓存 数据量大小、缓存数据量平均大小和变化率对应的权重为第一组权重值，计算出当前的网 络状态的值。而在检测到应用场景模式是互动模式时，设置当前时刻的数据量大小、缓存数 据量平均大小和变化率对应的权重为第二组权重值，从而计算出当前的网络状态的值。
[0033] 上述列举了各权重值在不同的场景下进行变化的例子，从而能够随着环境因素的 变化来动态判断当前网络状态。本领域技术人员应理解也可以仅考虑其中任意两种因素来 判断网络状态，例如缓存数据量大小、缓存数据量平均大小，或缓存数据量大小、变化率，或 者缓存数据量平均大小、变化率。
[0034] 图3所示为根据本发明的一较佳实施例提供的基于在线课堂的网络状态检测装 置的框图。
[0035] 如图3所示，根据本发明的实施例的基于在线课堂的网