[发明专利]数据传输控制方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据传输控制方法、装置及计算机可读存储介质。通过获取多个数据传输对象的历史网络性能数据，并计算每一对象群组的群组网络性能数据；对群组网络性能数据进行加权计算，得到目标群组网络性能数据；基于强化学习模型对目标群组网络性能数据以及每一对象群组的群组网络性能数据进行强化学习，得到每一对象群组的数据传输指数；根据数据传输指数以及群组网络性能数据计算得到每一对象群组的数据传输参数；当接收到目标数据传输对象发送的数据传输连接请求时，根据目标数据传输对象所属的对象群组确定目标数据传输参数，并基于目标数据传输参数对数据传输过程进行控制。该方法可以提升数据传输性能。

技术领域

本申请涉及通讯技术领域，具体涉及一种数据传输控制方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着各类短视频业务的不断兴起，音视频流量呈现爆炸式的增长，客户端不断提升的用户体验需求与网络传输性能的滞后之间的矛盾已经成为当前亟需解决的主要矛盾。对此，本领域的技术人员提出了一系列的拥塞控制技术，例如基于丢包信息的Cubic(全称Cubic Binary Increase Congestion，立方二进制阻塞控制)算法、基于带宽探测的BBR算法(Bottleneck Bandwidth and RTT，谷歌公司提供的一种用于网络拥塞控制的算法)等。上述拥塞控制算法可以在一定程度上改善网络传输的质量。

然而，目前的拥塞控制算法都是基于专家经验设置的固定规则，难以适应多变的网络状态和网络业务，使得在一些新的场景下无法取得良好的网络传输质量改善效果。

发明内容

本申请实施例提供一种数据传输控制方法、装置及计算机可读存储介质，该方法可以提升网络流量的传输性能。

本申请第一方面提供一种数据传输控制方法，方法包括：

获取多个数据传输对象的历史网络性能数据，并基于所述历史网络性能数据计算每一对象群组的群组网络性能数据，所述对象群组为对所述多个数据传输对象进行划分得到的群组；

对所述群组网络性能数据进行加权计算，得到目标群组网络性能数据；

基于强化学习模型对所述目标群组网络性能数据以及每一对象群组的群组网络性能数据进行强化学习，得到每一对象群组的数据传输指数；

根据所述数据传输指数以及所述群组网络性能数据计算得到每一对象群组的数据传输参数；

当接收到目标数据传输对象发送的数据传输连接请求时，根据所述目标数据传输对象所属的对象群组确定目标数据传输参数，并基于所述目标数据传输参数对数据传输过程进行控制。

本申请第二方面提供一种数据传输控制装置，装置包括：

获取单元，用于获取多个数据传输对象的历史网络性能数据，并基于所述历史网络性能数据计算每一对象群组的群组网络性能数据，所述对象群组为对所述多个数据传输对象进行划分得到的群组；

第一计算单元，用于对所述群组网络性能数据进行加权计算，得到目标群组网络性能数据；

学习单元，用于基于强化学习模型对所述目标群组网络性能数据以及每一对象群组的群组网络性能数据进行强化学习，得到每一对象群组的数据传输指数；

第二计算单元，用于根据所述数据传输指数以及所述群组网络性能数据计算得到每一对象群组的数据传输参数；

控制单元，用于当接收到目标数据传输对象发送的数据传输连接请求时，根据所述目标数据传输对象所属的对象群组确定目标数据传输参数，并基于所述目标数据传输参数对数据传输过程进行控制。

在一些实施例中，学习单元，包括：

第一计算子单元，用于根据每一对象群组的群组网络性能数据计算每一对象群组的强化学习参数；