数据传输系统以及方法
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114885020B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202210345992.6

    申请日:2022-04-02

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本说明书实施例提供一种数据传输系统以及方法,其中数据传输系统包括:任务分发节点,被配置为根据与设备代理节点的第一订阅关系,向设备代理节点下发第一订阅关系对应的任务集;设备代理节点,被配置为根据与设备节点的第二订阅关系,建立对任务分发节点的第一订阅关系,在从任务分发节点获得第一订阅关系对应的任务集的情况下,根据与设备节点的第二订阅关系,将任务集中的任务下发给对应的设备节点;设备节点,被配置为根据与设备代理节点的第二订阅关系,获取设备代理节点下发的任务。由于增加了设备代理节点,使得设备节点可以从设备代理节点订阅任务,再通过设备代理节点向任务分发节点订阅任务,减少了任务分发节点的通信资源使用量。

    一种变更风险评估方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115102834A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210459479.X

    申请日:2022-04-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本申请实施例提供一种变更风险评估方法、设备及存储介质。可对目标变更事件的变更影响范围进行合理扩大,这可保证变更风险评估工作的观测范围足够大,有助于提升风险评估的准确性;还可引入告警信息作为变更风险评估的依据,并合理扩大各项告警信息的告警影响范围,这可及时发现云网络中尚未显现出的潜在告警,并将这些潜在告警充分参与到变更风险评估过程中;还可通过判断告警影响范围和变更影响范围之间是否具有重叠部分,来发现与目标变更事件匹配的目标告警信息,这样,可将扩展后的变更影响范围修正至更加准确的范围,并可精准地、全面地命中所需的告警信息来计算变更风险值。从而可高效、准确地评估变更的风险。

    一种变更风险评估方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115102834B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202210459479.X

    申请日:2022-04-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本申请实施例提供一种变更风险评估方法、设备及存储介质。可对目标变更事件的变更影响范围进行合理扩大,这可保证变更风险评估工作的观测范围足够大,有助于提升风险评估的准确性;还可引入告警信息作为变更风险评估的依据,并合理扩大各项告警信息的告警影响范围,这可及时发现云网络中尚未显现出的潜在告警,并将这些潜在告警充分参与到变更风险评估过程中;还可通过判断告警影响范围和变更影响范围之间是否具有重叠部分,来发现与目标变更事件匹配的目标告警信息,这样,可将扩展后的变更影响范围修正至更加准确的范围,并可精准地、全面地命中所需的告警信息来计算变更风险值。从而可高效、准确地评估变更的风险。

    大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统

    公开(公告)号:CN115454778B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202211188672.0

    申请日:2022-09-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统,包括数据预处理模块、智能基线及预测值获取模块、异常告警模块等。数据预处理模块从云网络各网元节点采集时序指标数据;智能基线及预测值获取模块采用基于机器学习的方法获取时序指标数据的基线,根据基线获取每个时序指标数据的预测值,预测值在经过缩放后存入数据库;异常告警模块将实时流量时序指标数据与时序指标数据预测值进行比较,当预测值与实时值连续多次差距超过设定阈值时,触发告警。相比现有技术,本发明解决了云网络时序指标模型种类较多,难以用固定阈值监控的问题,保证以较低误报率和漏报率检测云网络时序指标异常。

    大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统

    公开(公告)号:CN115454778A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211188672.0

    申请日:2022-09-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统,包括数据预处理模块、智能基线及预测值获取模块、异常告警模块等。数据预处理模块从云网络各网元节点采集时序指标数据;智能基线及预测值获取模块采用基于机器学习的方法获取时序指标数据的基线,根据基线获取每个时序指标数据的预测值,预测值在经过缩放后存入数据库;异常告警模块将实时流量时序指标数据与时序指标数据预测值进行比较,当预测值与实时值连续多次差距超过设定阈值时,触发告警。相比现有技术,本发明解决了云网络时序指标模型种类较多,难以用固定阈值监控的问题,保证以较低误报率和漏报率检测云网络时序指标异常。

    数据传输系统以及方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114885020A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210345992.6

    申请日:2022-04-02

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本说明书实施例提供一种数据传输系统以及方法,其中数据传输系统包括:任务分发节点,被配置为根据与设备代理节点的第一订阅关系,向设备代理节点下发第一订阅关系对应的任务集;设备代理节点,被配置为根据与设备节点的第二订阅关系,建立对任务分发节点的第一订阅关系,在从任务分发节点获得第一订阅关系对应的任务集的情况下,根据与设备节点的第二订阅关系,将任务集中的任务下发给对应的设备节点;设备节点,被配置为根据与设备代理节点的第二订阅关系,获取设备代理节点下发的任务。由于增加了设备代理节点,使得设备节点可以从设备代理节点订阅任务,再通过设备代理节点向任务分发节点订阅任务,减少了任务分发节点的通信资源使用量。

Patent Agency Ranking