[发明专利]用于调整网络属性的方法、装置及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201480019689.0 申请日: 2014-02-04
公开(公告)号: CN105075180B 公开(公告)日: 2018-11-13
发明(设计)人: 让-菲利普·瓦瑟尔;格雷戈瑞·莫穆德;素格力·达斯古普塔 申请(专利权)人: 思科技术公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L12/26
代理公司: 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 代理人: 李晓冬
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 使用 分布式 学习 机器 反馈 动态 调整 一组 监控 网络 属性
【权利要求书】:

1.一种用于调整网络属性的方法,包括:

由学习机器确定计算机网络中的多个被监控的网络属性;

由所述学习机器确定所述多个网络属性中的相关网络属性的子集;

由所述学习机器基于所述相关网络属性的子集确定相应的不相关网络属性的子集,其中所述相应的不相关网络属性的子集包括没有被用来构建学习机器推理算法的属性;以及

由所述学习机器将所述不相关网络属性通知所述计算机网络中的网络管理服务器NMS,所述通知使得所述NMS动态地降低对所述不相关网络属性进行监控的速率。

2.如权利要求1所述的方法,其中,降低所述速率为停止监控所述不相关网络属性。

3.如权利要求1所述的方法,其中,告知还包括:

指示监控速率要被降低的时间段。

4.如权利要求1所述的方法,其中,确定所述相关网络属性的子集包括:

确定用来计算回归函数的一个或多个网络属性,该回归函数将网络性能度量映射到相应的一组被监控的网络属性。

5.如权利要求1所述的方法,其中,确定所述相关网络属性的子集包括:

确定用于所述学习机器推理算法中的一个或多个网络属性。

6.如权利要求5所述的方法,其中,所述推理算法为变分贝叶斯最小平方VBLS算法。

7.如权利要求5所述的方法,其中,所确定的不相关网络属性的子集包括未被用于所述推理算法中的网络属性。

8.如权利要求5所述的方法,其中,所确定的不相关网络属性的子集包括被分配以所述推理算法的特定阈值以下的权重的网络属性。

9.如权利要求8所述的方法,其中,所述权重为零。

10.如权利要求1所述的方法,其中,确定所述相关网络属性的子集包括:

确定具有超过给定阈值的变化性的值量度的一个或多个网络属性,其中,不相关网络属性具有低于所述给定阈值的变化性的值量度。

11.一种用于调整网络属性的装置,包括:

一个或多个网络接口,用于在计算机网络内通信;

处理器,其耦合于所述网络接口并且适用于执行一个或多个处理;以及

存储器,其被配置为存储所述处理器可执行的处理,所述处理当被执行时可操作来作为学习机器进行操作以:

确定计算机网络中的多个被监控的网络属性;

确定所述多个网络属性中的相关网络属性的子集;

基于所述相关网络属性的子集确定相应的不相关网络属性的子集,其中所述相应的不相关网络属性的子集包括没有被用来构建学习机器推理算法的属性;以及

将所述不相关网络属性通知所述计算机网络中的网络管理服务器NMS,所述通知使得所述NMS动态地降低对所述不相关网络属性进行监控的速率。

12.如权利要求11所述的装置,其中,降低所述速率为停止监控所述不相关网络属性。

13.如权利要求11所述的装置,其中,所述处理当被执行以告知时还可操作为:

指示监控速率要被降低的时间段。

14.如权利要求11所述的装置,其中,所述处理当被执行来确定所述相关网络属性的子集时还可操作为:

确定用来计算回归函数的一个或多个网络属性,该回归函数将网络性能度量映射到相应的一组被监控的网络属性。

15.如权利要求11所述的装置,其中,所述处理当被执行以确定所述相关网络属性的子集时还可操作为:

确定用于所述学习机器推理算法中的一个或多个网络属性。

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