[发明专利]一种CDN客户源站的防护方法和系统

权利要求书

1.一种CDN客户源站的防护方法，其特征在于，所述方法包括：

从客户源站采集指标参数，从CDN边缘节点采集维度参数；

将所述指标参数和维度参数进行处理得到源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据；

根据所述源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据得到预测数据；

根据预测数据判断源站服务状态；

当所述源站服务状态异常时，判断不同异常情况，结合采集的所述指标参数和维度参数生成相应的控制策略；

执行所述控制策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据得到预测数据的步骤包括：

采集各个访客IP的实时访问特性；

计算不同IP段的相关特性，通过该相关特性和历史的数据进行比对，查找出异常的访问IP分布。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算不同IP段的相关特性，通过该相关特性和历史的数据进行比对，查找出异常的访问IP分布的步骤之后，包括：

将异常IP在后几次的数据统计中加大其跟踪的频率以及影响力；

将跟踪后达到影响服务异常的标准后启动防护黑白名单或者访问次数限制功能。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指标参数包括IO消耗、负载消耗的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维度参数包括回源的带宽、回源的请求数和当前连接数据、回源的时间、回源的状态码比例、请求该源站的IP的特性的至少一种。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据得到预测数据的步骤包括：

通过采集到的源站负载数据进行去噪后的均值计算、通过和历史的数值判断从源站服务能力维度计算其当前状态，通过采集的回源状态数据进行去噪后计算服务能力。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据得到预测数据的步骤包括：

计算源站状态分值＝回源带宽异常得分+回源请求数异常得分+回源请求的响应时间异常得分+回源请求的响应状态码比例异常得分+当前源站连接数异常得分；其中，源站状态分值越高，则服务能力越差，源站状态分值越低，则服务能力越高。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据进行分析后得到预测数据的步骤之后，还包括：

对所述预测数据进行再次经过再次预测。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述再次预测的方式为根据CDN节点回源的时间、响应的状态码的比例，以及实际的正常或者异常的当前连接数等多维度数据，以及通过前一个数值和当前数值来推断后面的数值，从而得到较为准确的预测数据，再根据预测数据判断源站服务状态。

10.一种CDN客户源站的防护系统，其特征在于，所述防护系统包括客户源站、CDN边缘节点、代理服务器及策略生成器，所述代理服务器包括数据采集单元和控制策略执行单元，所述策略生成器包括数据分析单元、预测数据生成单元、状态判断单元及控制策略生成单元，其中：

数据采集单元，用于从客户源站采集指标参数，从CDN边缘节点采集维度参数；

数据分析单元，用于将采集的所述指标参数和维度参数进行处理得到源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据；

预测数据生成单元，用于根据所述源站负载数据、回源状态数据及客户行为数据得到预测数据；

状态判断单元，用于根据预测数据判断源站服务状态；

控制策略生成单元，用于当所述源站服务状态异常时，判断不同异常情况，结合采集的所述指标参数和维度参数生成相应的控制策略；

控制策略执行单元，用于执行所述控制策略。