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公开(公告)号:CN115529242A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202211166418.0
申请日:2022-09-23
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/044 , H04L41/14 , H04L41/0895
Abstract: 本发明公开了一种在最优水位下实现云网络资源分配的方法,本发明通过对云网络中的转发设备进行分组,并建立完善的打分机制以评估设备水位,通过一系列的优化方法减小开销。根据组别和对应的打分机制,在全局范围内选取满足资源隔离约束和水位最优条件的设备队列。本方案可以部署于所有具有一般架构的虚拟云网络中。相对于现有的方法,本方案具有更高的设备利用率和更高的可用性。
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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
IPC: H04L67/56
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。
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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
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , G06F11/36
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。
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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
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , G06F11/36
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。
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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
IPC: G06F11/30 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
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。
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公开(公告)号:CN115550217B
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202211191708.0
申请日:2022-09-28
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L43/08 , H04L67/1008 , H04L67/1034 , H04L69/16 , H04L47/125 , H04L47/193
Abstract: 本发明公开了一种针对云网络中七层负载均衡场景的网络诊断方法及装置,该方法通过采集云网络七层负载均衡设备内核中相关的信息,进行带状态的数据分析,推断当前TCP连接的性能表现,从而进一步推断网络中是否发生了故障以及引发网络故障的具体原因。本方法主要应用在云网络中的负载均衡器等基于内核原理工作的网络设备中。在获得精细的网络连接性能信息时,会带来一定的运行开销,针对这种开销,本方法可以通过降低对连接性能测量的采样率等方法来降低运行对网络设备本身的压力。因此,本方法可以适用于对云网络设备性能的持续性检测或者按需调用地检测等多种场景下。
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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。
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公开(公告)号:CN115529242B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202211166418.0
申请日:2022-09-23
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/044 , H04L41/14 , H04L41/0895
Abstract: 本发明公开了一种在最优水位下实现云网络资源分配的方法,本发明通过对云网络中的转发设备进行分组,并建立完善的打分机制以评估设备水位,通过一系列的优化方法减小开销。根据组别和对应的打分机制,在全局范围内选取满足资源隔离约束和水位最优条件的设备队列。本方案可以部署于所有具有一般架构的虚拟云网络中。相对于现有的方法,本方案具有更高的设备利用率和更高的可用性。
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公开(公告)号:CN115550217A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211191708.0
申请日:2022-09-28
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L43/08 , H04L67/1008 , H04L67/1034 , H04L69/16 , H04L47/125 , H04L47/193
Abstract: 本发明公开了一种针对云网络中七层负载均衡场景的网络诊断方法及装置,该方法通过采集云网络七层负载均衡设备内核中相关的信息,进行带状态的数据分析,推断当前TCP连接的性能表现,从而进一步推断网络中是否发生了故障以及引发网络故障的具体原因。本方法主要应用在云网络中的负载均衡器等基于内核原理工作的网络设备中。在获得精细的网络连接性能信息时,会带来一定的运行开销,针对这种开销,本方法可以通过降低对连接性能测量的采样率等方法来降低运行对网络设备本身的压力。因此,本方法可以适用于对云网络设备性能的持续性检测或者按需调用地检测等多种场景下。
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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
IPC: H04L67/56
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。
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