[發明專利]網絡任務預測方法和裝置

有效

• 申請號: 201810726207.5
• 申請日: 2018-07-04
• 公開（公告）號: CN109005052B
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 朱曉敏;包衛東;陳俊杰;張國良;吳冠霖;閆輝;楊騁;張雄濤;張亮
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/26;H04L29/08
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 馬驍;于潔

1.一種網絡任務預測方法，其特征在于，包括：

通過任務分類器對請求處理的任務進行分組處理，生成至少一個任務集群；

獲得單位時間內任務集群中增加的任務數量，基于所述增加的任務數量判斷此任務集群是否進入突發狀態，包括：

在單位時間內，如果確定任務集群中任務數量的增加加速度為連續遞增，或者，所述任務數量的增加加速度的值超過預設的加速度閾值的次數超過預設的次數閾值，則確定任務集群進入了突發狀態；

基于判斷結果選取對應的預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值，其中，所述預測值包括：未來任務的到達預測時間和到達預測數量；

如果判斷此任務集群進入突發狀態，則采用突發預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值為：

如果判斷此任務集群進入常規狀態，則采用常規預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值為：

其中，s為預測的窗口時長，此時為t時刻，e_t+s為根據t時刻的任務到達數量對t+s時刻的任務達到數量的預測值，b₁，b₂，b₃是預測參數，exp()為以自然底數e為底的指數函數，window為設定的影響預測值的歷史數據個數，W_in為第in個任務的歷史數據對預測值的影響權重，i指的是在t時刻往回撥in個時間點所對應的時間長度，c_t-i指t-i時刻的任務到達數量。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

在確定進入突發狀態后，如果確定在單位時間內，任務集群中任務數量的增加加速度為連續減少，或者，所述任務數量的增加加速度的值低于所述加速度閾值的次數超過所述次數閾值，則確定回到常規狀態。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

選取所述任務的歷史數據，采用k-means聚類方法對所述歷史數據進行預分組，得到多個任務集群，并獲得每個任務集群的集群特征屬性值；

接收到所述任務時，獲取所述任務的特征屬性值；

通過任務分類器分別計算所述特征屬性值與多個所述集群特征屬性值之間的馬氏距離，將此任務分配給與最小的馬氏距離相對應的任務集群；

其中，所述任務包括：服務請求任務、計算請求任務。

4.一種網絡任務預測裝置，其特征在于，包括：

任務分組模塊，用于通過任務分類器對請求處理的任務進行分組處理，生成至少一個任務集群；

趨勢預測模塊，用于獲得單位時間內任務集群中增加的任務數量，基于所述增加的任務數量判斷此任務集群是否進入突發狀態；基于判斷結果選取對應的預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值，其中，所述預測值包括：未來任務的到達預測時間和到達預測數量；

其中，所述趨勢預測模塊，包括：狀態判斷單元，用于在單位時間內，如果確定任務集群中任務數量的增加加速度為連續遞增，或者，所述任務數量的增加加速度的值超過預設的加速度閾值的次數超過預設的次數閾值，則確定任務集群進入了突發狀態；

預測值計算單元，用于如果判斷此任務集群進入突發狀態，則采用突發預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值為：

所述預測值計算單元，用于如果判斷此任務集群進入常規狀態，則采用常規預測算法預測此任務集群中的未來任務到達的預測值為：

其中，s為預測的窗口時長，此時為t時刻，e_t+s為根據t時刻的任務到達數量對t+s時刻的任務達到數量的預測值，b₁，b₂，b₃是預測參數，exp()為以自然底數e為底的指數函數，window為設定的影響預測值的歷史數據個數，W_in為第in個任務的歷史數據對預測值的影響權重，i指的是在t時刻往回撥in個時間點所對應的時間長度，c_t-i指t-i時刻的任務到達數量。