[发明专利]一种可用于确定性网络的容错预制方法

说明书

本发明公开了一种可用于确定性网络的容错预制方法，包括步骤1：容错预制模块通过在确定性网络的控制平面进行DetNet流识别检测，并进行历史数据统计；步骤2：根据统计的历史数据，结合基于人工智能算法的预测模型，预测未来的数据是否需要进行DetNet流复制操作，若是，则配置下发DetNet流复制操作，并指导数据丢包的路径及措施；步骤3：路径规划模块借助确定性网络的控制平面，利用集中路径设置进行全局网络流量路径的指导。本发明实现了可靠性，又能保障时延，节省网络带宽资源，为非DetNet流提供更多链路资源，提供一种更加可靠快速的网络保障。

技术领域

本发明属于网络可靠传输技术领域，具体涉及一种可用于确定性网络的容错预制方法。

背景技术

信息化和网络的发展与应用已渗透到了各行各业，为人们生活带来了诸多便捷。目前车联网、无人驾驶、智慧医疗、智能工厂等新兴行业发展迅猛，对网络的时延和可靠性提出了更高的要求，例如，远程控制的时延要求是在5ms以内，可靠性须达到99.999％，而离散自动运动控制需要在1us-1ms之间实现反应，需达到99.9999％的可靠性。

确定性网络技术能够为新兴行业的发展提供保障。当前，确定性网络通过分组复制和消除以实现可靠性，达到不丢失数据的目标。在当前的确定性网络的可靠性措施中，未涉及到如何进行分组复制，进行有效的容错。如果一直进行分组复制，则将大大的浪费链路资源，容易造成链路拥塞。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种可用于确定性网络的容错预制方法，借助确定性网络，打通IP网络和非IP网络，并且根据历史统计数据、借助人工智能预测技术，提出有效的DetNet流容错预制机制，保障网络信息的完整性，直接进行有选择的冗余发送，降低传统以太网的二次重传时延，从而保证网络数据传输的时延，实现了可靠性，又能保障时延，节省网络带宽资源，为非DetNet流提供更多链路资源，提供一种更加可靠快速的网络保障。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种可用于确定性网络的容错预制方法，包括：

步骤1：容错预制模块通过在确定性网络的控制平面进行DetNet流识别检测，并进行历史数据统计；

步骤2：根据统计的历史数据，结合基于人工智能算法的预测模型，预测未来的数据是否需要进行DetNet流复制操作，若是，则配置下发DetNet流复制操作，并指导数据丢包的路径及措施；

步骤3：路径规划模块借助确定性网络的控制平面，利用集中路径设置进行全局网络流量路径的指导。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的步骤1所述在确定性网络的控制平面，以秒为单位，周期性收集数据层的DetNet流量信息，并将信息存储在数据库服务器中；

所述DetNet流量信息包括但不限于时间戳、分组编码、流复制标签、流消除标签、DetNet流经过的各个节点、分组是否被使用标签、流源地址、流目的地址的信息。

上述的步骤2所述容错预制模块提供用户接口，用于定义训练验证集合的数据量、预测数据输入输出和选择预测模型。

上述的步骤2所述预测模型包括基于决策树、随机森林、支持向量机的预测模型。

上述的步骤2通过控制平面中的基于人工智能算法的预测模型，将数据库服务器中的数据作为训练验证数据输入，输出下一时间段链路是否需要进行流复制操作以及流复制的数量，具体的：