[发明专利]分析网络业务量的方法和装置

说明书

技术领域

本发明的领域是数据处理，或者更特别地，使用具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量的方法、装置和产品。

背景技术

网络中的信息流量通常称作“业务量”。在网络通信中使用的信息单元称作“分组”。分组通常以随机间隔到达网络中的一点，导致引起拥塞的业务量的“突发”，以及导致业务量略微稀疏的“空闲”时段。

使用网络进行通信的系统可以受益于网络业务量的分析和表征，从而优化关键性能参数以最佳地利用各种网络资源。这种类型的分析的应用实例可以包括同步用户进程与在到网络接口的系统处完成接收操作、负载均衡、路由选择、服务质量管理以及系统/网络性能参数的自适应调整。执行网络业务量分析的一种方法是提供识别网络业务量特征的模型。在过去十年中，网络业务量本质上表征为突发和自相似。突发行为描述突发地到达网络中的一点的网络业务量。自相似是当以不同程度的放大或者时间维度上的不同标度观察时网络业务量表现相同的现象。因为网络业务量已经显示为突发的和自相似的，用来分析网络业务量的方法应当能够表示自相似业务量中突发的行为。

已知用于分析和表征网络业务量的不同方法。泊松过程是从声源分析业务量的广泛使用的模型。但是，已经显示自相似业务量中的突发行为由Markov调制泊松过程(“MMPP”)近似。MMPP模型包括描述网络业务量的两个状态-突发态和空闲态。与由因为业务量略微稀疏从而分组到达间的时间相对大的空闲态代表的其他时段相比较，突发态代表因为分组突发地到达从而分组到达间的时间相对小的时段中网络业务量的状态。分组到达间时间是一个分组的到达与下一个分组的到达之间的时段，并且可以从网络上的一个或多个点的观察测量。

当前MMPP模型通过基于每个状态中的平均达到间时间和最近接收的分组的到达间时间在突发态和空闲态之间转换来工作。在突发态中接收的分组的平均到达间时间是在空闲态中接收的分组的平均到达间时间是当最近接收的分组的到达间时间跌落到之下时，从空闲态到突发态的转换发生。类似地，当最近接收的分组的到达间时间上升到之上时，从突发态到空闲态的转换发生。

虽然当前MMPP模型帮助网络业务量的分析，但是当前MMPP模型经常不能检测突发态和空闲态之间的过早或错误转换。结果，使用当前MMPP模型的网络业务量分析的应用遭受网络业务量的不准确表征。因此，本领域技术人员认识到存在对于分析网络业务量的改进模型的需求。

发明内容

公开使用具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量的方法、装置和产品，包括：检索网络业务量的前一个状态；测量在一个或多个网络适配器中接收的各个分组之间的到达间时间；依赖于测量的到达间时间建立转换窗口转换窗口具有代表突发态中到达间时间上限的转换值转换窗口具有代表空闲态中到达间时间下限的转换值检索防止过早转换到空闲态或突发态中的前一个栅值；以及依赖于网络业务量的前一个状态、最近接收的分组的到达间时间、转换值以及前一个栅值确定网络业务量的当前状态。

本发明的前述和其他目的、特征和优点将从下面如附随附图中说明的本发明实例实施方案的更详细描述中显然，其中类似的参考标号通常表示本发明实例实施方案的类似部分。

附图说明

图1陈述说明使用根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量的实例系统的网络图。

图2陈述自动计算机的框图，其包括在使用根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量时使用的实例服务器。

图3陈述说明根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型实例的实例状态图。

图4陈述使用图3中说明的具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析的网络业务量的实例时序图。

图5陈述说明使用根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量的实例方法的流程图。

图6A陈述说明在使用根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量时使用的，依赖于测量的到达间时间建立转换窗口的实例方法的流程图。

图6B陈述说明在使用根据本发明实施方案具有两个阻挡态的改进Markov调制泊松过程模型分析网络业务量时使用的，依赖于测量的到达间时间建立转换窗口的另一种实例方法的流程图。

具体实施方式