[發(fā)明專利]CDN調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911418603.2
• 申請(qǐng)日: 2019-12-31
• 公開（公告）號(hào): CN113132437A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王琦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號(hào): H04L29/08
• 分類號(hào): H04L29/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種CDN調(diào)度方法，其特征在于，包括：

從內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN節(jié)點(diǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)采集CDN數(shù)據(jù)并生成CDN指標(biāo)系統(tǒng)；

從城域網(wǎng)上實(shí)時(shí)采集城域網(wǎng)數(shù)據(jù)并生成城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)；

基于所述CDN指標(biāo)系統(tǒng)生成CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載智能畫像，并通過人工智能AI訓(xùn)練和算法優(yōu)化調(diào)節(jié)生成區(qū)域內(nèi)調(diào)度算法；

基于所述CDN指標(biāo)系統(tǒng)和所述城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)生成CDN區(qū)域負(fù)載智能畫像，并通過AI訓(xùn)練和算法優(yōu)化調(diào)節(jié)生成區(qū)域間調(diào)度算法；

根據(jù)所述區(qū)域內(nèi)調(diào)節(jié)算法和所述區(qū)域間調(diào)度算法確定CDN調(diào)度策略，并執(zhí)行所述CDN調(diào)度策略。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從CDN節(jié)點(diǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)采集CDN數(shù)據(jù)并生成CDN指標(biāo)系統(tǒng)，包括：

從CDN節(jié)點(diǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)采集服務(wù)日志和設(shè)備基本信息；

對(duì)所述服務(wù)日志和設(shè)備基本信息進(jìn)行匯聚計(jì)算后實(shí)時(shí)計(jì)算形成CDN的區(qū)域指標(biāo)、CDN節(jié)點(diǎn)指標(biāo)、設(shè)備維度的服務(wù)質(zhì)量類指標(biāo)、均衡類指標(biāo)、熱點(diǎn)類指標(biāo)、調(diào)度類指標(biāo)；

其中，服務(wù)質(zhì)量類指標(biāo)包括服務(wù)成功率、服務(wù)下載速率、服務(wù)首包延遲；均衡類指標(biāo)包括負(fù)載率、負(fù)載偏離度；熱點(diǎn)類指標(biāo)包括直播和點(diǎn)播熱點(diǎn)排行、字節(jié)命中率熱點(diǎn)存儲(chǔ)利用率；調(diào)度類指標(biāo)包括跨區(qū)域調(diào)出用戶、跨區(qū)域調(diào)入用戶。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從城域網(wǎng)上實(shí)時(shí)采集城域網(wǎng)數(shù)據(jù)并生成城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)，包括：

實(shí)時(shí)采集城域網(wǎng)數(shù)據(jù)設(shè)備上分配給CDN服務(wù)的各區(qū)域上、下行負(fù)載和延遲數(shù)據(jù)，生成城域網(wǎng)的指標(biāo)系統(tǒng)，所述城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)包含區(qū)域維度的上、下行服務(wù)帶寬、最大設(shè)計(jì)帶寬、延遲。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述CDN指標(biāo)系統(tǒng)生成CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載智能畫像，并通過AI訓(xùn)練和算法優(yōu)化調(diào)節(jié)生成區(qū)域內(nèi)調(diào)節(jié)算法，包括：

接收用戶發(fā)送的負(fù)載調(diào)度請(qǐng)求，根據(jù)所述負(fù)載調(diào)度請(qǐng)求采集區(qū)域內(nèi)CDN節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并生成基準(zhǔn)區(qū)域內(nèi)負(fù)載調(diào)度算法；

基于所述CDN指標(biāo)系統(tǒng)生成CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載智能畫像，并通過AI訓(xùn)練和算法將所述CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載智能畫像和所述基準(zhǔn)區(qū)域內(nèi)負(fù)載調(diào)度算法結(jié)合，通過非線性回歸負(fù)載率、權(quán)重的動(dòng)態(tài)基線算法迭代優(yōu)化得到區(qū)域內(nèi)負(fù)載調(diào)度算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域內(nèi)負(fù)載調(diào)度算法包括多維動(dòng)態(tài)權(quán)重算法和流量抖動(dòng)抑制算法；

所述AI訓(xùn)練和優(yōu)化算法包括：動(dòng)態(tài)基線算法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立的CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載率基線，再通過設(shè)定CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載率偏離度上、下門限，系統(tǒng)生成CDN節(jié)點(diǎn)新數(shù)據(jù)，自動(dòng)更新負(fù)載率基線和CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載率偏離度上、下門限；針對(duì)不同的CDN節(jié)點(diǎn)，通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)規(guī)律，建立不同的CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載率偏離度門限判別標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)權(quán)重；

所述區(qū)域內(nèi)負(fù)載調(diào)度算法根據(jù)負(fù)載率和區(qū)域內(nèi)CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載偏離度進(jìn)行評(píng)判。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述CDN指標(biāo)系統(tǒng)和所述城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)生成CDN區(qū)域負(fù)載智能畫像，并通過AI訓(xùn)練和算法優(yōu)化調(diào)節(jié)生成區(qū)域間調(diào)度算法，包括：

接收每個(gè)區(qū)域用戶發(fā)送的負(fù)載調(diào)度請(qǐng)求，根據(jù)所述負(fù)載調(diào)度請(qǐng)求采集各區(qū)域CDN節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述城域網(wǎng)指標(biāo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集所述城域網(wǎng)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述各區(qū)域CDN節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)和所述城域網(wǎng)數(shù)據(jù)生成CDN區(qū)域負(fù)載智能畫像；

基于所述CDN區(qū)域負(fù)載智能畫像，并通過AI訓(xùn)練和算法將所述CDN節(jié)點(diǎn)負(fù)載智能畫像通過非線性回歸負(fù)載率、服務(wù)權(quán)重的動(dòng)態(tài)基線算法得到區(qū)域間負(fù)載調(diào)度算法。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域間負(fù)載調(diào)度算法包括如下步驟：區(qū)域負(fù)載率調(diào)度門限、區(qū)域負(fù)載偏離度、區(qū)域負(fù)載率偏離度門限、預(yù)調(diào)度帶寬計(jì)算、城域網(wǎng)區(qū)域上、下行門限、區(qū)域?qū)嶋H調(diào)度帶寬計(jì)算、區(qū)域調(diào)度分配算法、CDN區(qū)域間調(diào)度算法；

所述AI訓(xùn)練和算法包括：動(dòng)態(tài)基線算法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立的區(qū)域負(fù)載率基線，再通過設(shè)定區(qū)域負(fù)載率偏離度上、下門限，生成區(qū)域新數(shù)據(jù)，自動(dòng)更新負(fù)載率基線和區(qū)域負(fù)載率偏離度門限值；針對(duì)不同的區(qū)域，通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)規(guī)律，建立不同的區(qū)域負(fù)載率偏離度門限判別標(biāo)準(zhǔn)和分配權(quán)重。