[發明專利]一種CDN緩存方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011180046.8
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112351088A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 張安發
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06;H04L29/12
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

1.一種基于業務接口的CDN緩存方法，應用于服務器端，其特征在于，包括：

通過CDN節點獲取企業用戶端發送的攜帶區域信息的特征數據；

根據所述特征數據的區域信息，對所述特征數據進行分類，生成與所述區域信息相對應的數據集；

分別對所述數據集中的特征數據進行計算，獲取每一個所述數據集的熱度指數，將所述熱度指數映射到相應的熱度區間，每一所述熱度區間對應一CDN節點的緩存級別，將所述CDN節點與所述熱度指數對應的所述數據集的區域信息進行關聯；

在第一預設時間間隔內，通過所述CDN節點中的決策模型，判斷企業用戶端發送的與所述CDN節點關聯的區域信息的待緩存數據是否執行緩存操作。

2.根據權利要求1所述的基于業務接口的CDN緩存方法，其特征在于，根據所述特征數據的區域信息，對所述特征數據進行分類，生成與所述區域信息相對應的含有不同區域標識的數據集，包括：

對攜帶區域信息的所述特征數據進行DNS域名解析以獲取區域信息；

根據所述區域信息對所述特征數據進行分類，將同一類別的所述特征數據存儲于同一所述數據集中。

3.根據權利要求1所述的基于業務接口的CDN緩存方法，其特征在于，分別對所述數據集中的特征數據進行計算，獲取每一個所述數據集的熱度指數，將所述熱度指數映射到相應的熱度區間，每一所述熱度區間對應一CDN節點的緩存級別，將所述CDN節點與所述熱度指數對應的所述數據集的區域信息進行關聯，包括：

在第二預設時間間隔內，分別對每一個所述數據集中所述特征數據的所述企業用戶端的訪問數據量進行統計，以獲取每一所述數據集的熱度指數；

根據所述熱度指數，對含有不同區域標識的所述數據集的熱度進行排序，其中，每一熱度指數對應一熱度區間，每一所述熱度區間對應一緩存級別，熱度指數越大對應的緩存級別越高，每一緩存級別對應一CDN節點；

根據所述熱度指數的排序，獲取所有熱度指數的所述數據集排序序列；

根據所述每一熱度區間對應一緩存級別，將相應的所述熱度指數與所述緩存級別對應的所述CDN節點關聯。

4.根據權利要求3所述的基于業務接口的CDN緩存方法，其特征在于，根據所述熱度指數，對含有不同區域標識的所述數據集的熱度進行排序，包括：

在第二預設時間間隔內，將所述數據集的熱度指數按從小到大的順序進行排序，以得到與所述熱度指數對應的所述數據集的熱度進行排序。

5.根據權利要求1所述的基于業務接口的CDN緩存方法，其特征在于，在第一預設時間間隔內，通過與所述區域信息相關聯的所述CDN節點中的決策模型，對企業用戶端發送的待緩存數據是否執行緩存操作進行判斷之前，還包括：

通過所述CDN節點從企業用戶端發送的數據中篩選出用于訓練決策模型的決策數據集；

計算所述決策數據集中每一數據特征的信息增益值，對所述信息增益值進行從大到小的排序，選擇信息增益值最大的數據特征作為與所述數據集的區域信息相關聯的CDN節點上的決策模型的主特征節點；其中，所述決策模型是決策樹模型，所述決策樹模型中包括主特征節點和次特征節點，每個決策樹模型只有一個主特征節點；

根據所述信息增益值的排序順序依次將其他所述數據特征作為所述決策樹模型的次特征節點，以得到所述CDN節點中的決策模型。

6.根據權利要求5所述的基于業務接口的CDN緩存方法，其特征在于，通過所述CDN節點從企業用戶端發送的數據中篩選出用于訓練決策模型的決策數據集，包括：

對所述企業用戶端發送的數據特征進行特征提取，分別計算每個數據特征的信息增益值；

對所述數據特征的信息增益值進行排序，篩選出用于決策的數據特征，形成所述決策數據集。

7.根據權利要求5所述的基于業務接口的CDN緩存方法，計算所述數據特征的信息增益值，選擇信息增益值最大的數據特征作為與所述數據集的區域信息相關聯的CDN節點上的決策模型的主特征節點，其特征在于，包括：

將所述決策數據集中的每個數據特征的信息增益值進行對比，選擇信息增益值最大的數據特征作為決策模型的主特征節點。