[發(fā)明專利]一種用于網(wǎng)絡流量優(yōu)先級排序的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201680017819.6
• 申請日: 2016-03-02
• 公開（公告）號: CN107431663B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設計）人: 恩佐·費諾格里歐;安德烈·舒爾庫夫;約瑟夫·福瑞爾;雨果·拉達匹;奧坦·斯塔克爾;邁克爾·科斯特洛
• 申請（專利權）人: 思科技術公司
• 主分類號: H04L12/801
• 分類號: H04L12/801;H04L12/851;H04L12/911;H04L12/26;H04L29/06
• 代理公司: 北京東方億思知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 姜飛

在一個實施例中，在計算設備上實現(xiàn)了一種用于視頻流量流行為分類的方法，包括：接收來自網(wǎng)絡路由器的粗糙流數(shù)據(jù)，其中，粗糙流數(shù)據(jù)包括對路由器上的數(shù)據(jù)流的概括統(tǒng)計；對概括統(tǒng)計進行分類以從數(shù)據(jù)流中檢測視頻流；針對檢測到的視頻流中的每一個來從網(wǎng)絡路由器請求精細流數(shù)據(jù)，其中，精細流數(shù)據(jù)包括基于每個分組的信息；接收來自網(wǎng)絡路由器的精細流數(shù)據(jù)；以及根據(jù)信息來根據(jù)視頻服務提供商對檢測到的每個視頻流進行分類。

技術領域

本公開總體涉及使用行為方法的數(shù)據(jù)流的分類。

背景技術

互聯(lián)網(wǎng)服務提供商(ISP)通常試圖對它們的網(wǎng)絡所支持的數(shù)據(jù)流量中的至少一些數(shù)據(jù)流量進行分類。流量分類使得ISP能夠(基于服務層級、網(wǎng)絡中立性等)對網(wǎng)絡流量進行優(yōu)先級化或去優(yōu)先級化，以及標識惡意流量(例如，蠕蟲)和/或標識潛在的非法流量(例如，版權侵犯)。目前， ISP網(wǎng)絡中的大部分流量分類是使用深度分組檢測(DPI)來執(zhí)行的。在DPI中，檢測分組的數(shù)據(jù)有效載荷，并且搜索與來自連續(xù)更新的標識符的數(shù)據(jù)庫的已知字符串相匹配的模式。因此，DPI僅適用于非加密流量的分類。然而，ISP網(wǎng)絡中加密流量的百分比正在增加，因而影響了使用深度分組檢測(DPI)來對這類流量進行分類。

附圖說明

從以下結合附圖的詳細描述中將更全面地了解和理解本發(fā)明，在附圖中：

圖1A和1B是典型視頻流的時間序列圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例構建和操作的ISP的智能視頻網(wǎng)絡的簡化圖示；

圖3、4、以及7是由圖2的網(wǎng)絡的組件執(zhí)行的過程的流程圖；

圖5A-L是基于視頻流的特征的直方圖；以及

圖6是嵌入空間中的應用集群的圖示。

具體實施方式

概覽

一種在計算設備上實現(xiàn)的用于視頻流量流行為分類的方法，包括：接收來自網(wǎng)絡路由器的粗糙流數(shù)據(jù)，其中，粗糙流數(shù)據(jù)包括對路由器上的數(shù)據(jù)流的概括統(tǒng)計；對概括統(tǒng)計進行分類以從數(shù)據(jù)流中檢測視頻流；針對檢測到的視頻流中的每個視頻流來從網(wǎng)絡路由器請求精細流數(shù)據(jù)，其中，精細流數(shù)據(jù)包括基于每個分組的信息；接收來自網(wǎng)絡路由器的精細流數(shù)據(jù)；以及根據(jù)信息來根據(jù)視頻服務提供商對檢測到的每個視頻流進行分類。

一種在網(wǎng)絡路由器上實現(xiàn)的方法：包括：指示網(wǎng)絡路由器上的粗糙流生成器來生成針對網(wǎng)絡流量流的概括統(tǒng)計；將概括統(tǒng)計轉發(fā)到網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心以用于對網(wǎng)絡流量流的分類；接收來自網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心的請求以根據(jù)分類來生成針對網(wǎng)絡流量流中的至少一個網(wǎng)絡流量流的基于分組的信息；指示網(wǎng)絡路由器上的精細流生成器來生成基于分組的信息；以及將該基于分組的信息轉發(fā)到網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心，其中，經(jīng)由網(wǎng)絡路由器上的嵌入式事件管理器(EEM)所解析的腳本來實現(xiàn)對粗糙流生成器和精細流生成器的指示。

示例實施例

本發(fā)明的發(fā)明人已經(jīng)意識到例如Netflix和YouTube所提供的過頂 (Over TheTop，OTT)視頻流可能特別適用于通過淺分組檢測(SPI)方法的分類，SPI方法不要求檢測數(shù)據(jù)有效載荷，因而不受加密影響。OTT 視頻流通常是持續(xù)性的(與典型的網(wǎng)絡流量相比)-電影可能持續(xù)數(shù)小時。在該時間期間，流也是相當相似和可預測的。通過說明的方式，現(xiàn)在參考的圖1A和圖1B分別示出了來自Netflix(圖1A)和YouTube(圖1B)的視頻流的時間序列圖，指示隨時間接收到的字節(jié)。這些圖示出了自適應比特率(ABR)視頻的特性模式-初始連續(xù)脈沖串用于預先填充回放緩沖區(qū)，隨后間歇性的數(shù)據(jù)“塊”來隨時間刷新緩沖區(qū)。因此，可以利用OTT視頻流的持續(xù)性和自相似性來使用SPI對其進行標識和分類-即使它們被加密。