一种基于数据中心的网络信息传输数据方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于数据中心的网络信息传输数据方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，布置节能网络传输场景；S200，从节能网络传输场景中获得哈希偏移值和总流量，并将它们的比值作为冗性负荷；S300，通过冗性负荷进行时溢性分析，计算获得节点时溢度；S400，通过节点时溢度对数据中心的节点设备进行资源分配；在步骤S200中，所述从节能网络传输场景中获得哈希偏移值和总流量，并将它们的比值作为冗性负荷的方法是：记任一节点设备在当前时段下传输给数据中心的流量为该节点设备的总流量，其中一段时间内总流量为上载数据流量大小及下载数据流量大小的总和；设定一个时间段TL，TL∈[0.5, 5]分钟，在最近的TL时段内，数据中心从各个节点设备接收信息，利用哈希函数将任一节点设备输入的信息映射为固定长度的哈希码，其中数据中心使用的哈希函数为MD5、SHA-1、SHA-256或者SHA-3其中的任一种，设定默认使用的哈希函数为MD5，根据节点设备与任一其他节点设备的哈希码计算获得两个节点设备之间的Hamming距离，Hamming距离通过Hamming距离算法进行获取；记该节点设备与其他节点设备Hamming距离的平均值为哈希偏移值；在TL时段内从任一节点设备接收信息的总流量通过网络流量分析工具获得，网络流量分析工具通过分析接收的信息来获取总流量，其中，网络流量分析工具为Wireshark、tcpdump、Ntop或者Suricata中的一种；以TL时段内任一节点设备的哈希偏移值和总流量的比值作为该节点设备的冗性负荷；在步骤S300中，所述通过冗性负荷进行时溢性分析，计算获得节点时溢度的方法是：预设监测区间TimeSK, TimeSK∈[30, 120]分钟，获取最近TimeSK中各个时刻的冗性负荷，将其中的最大值记为第一峰值；以当前时刻的冗性负荷与第一峰值的比值作为该时刻的负载深度DBG；获取最近TimeSK中所有的负载深度构成一个序列作为负载深度序列；将负载深度序列中出现极大值的时刻及其下一个时刻分别记为tk和tk；其中默认负载深度序列中首个元素为tk；定义任意一个tk到其后出现的首个tk之间的时段作为一个负载深度区间；以一个负载深度区间内各个时刻的负载深度的平均值作为该负载深度区间的性能水平DBG，以j1作为时刻的序号，计算第j1个时刻的能流强度QUA为：mlllmavgj1
；其中exp()为自然常数e为底数的指数函数，DBG为第j1个时刻的负载深度，mean{}为平均值函数，j2和kmx分别为负载深度区间的序号和总数量，以DBG[j2]代表第j2个负载深度区间的性能水平；其中Sc(j1)为区间索取函数，其调用元素为时刻标识，通过区间索取函数获取第j1个时刻对应负载深度区间的序号；以DBG[Sc(j1)]代表时刻标识为j1时对应负载深度区间的性能水平；j1avgavg将截止到当前时刻获得的所有能流强度构成一个序列作为能流强度序列，将其中的最大值和最小值之差记为负荷强度域，则当前时刻的节点时溢度为其能流强度与负荷强度域的比值；或者在步骤S300中，所述通过冗性负荷进行时溢性分析，计算获得节点时溢度的方法是：将冗性负荷记作RDL，设定时间段tg，tg∈[100, 150]分钟，对于任一时刻，以该时刻与其前一个时刻的冗性负荷中，较大值与较小值的差值与该时刻的冗性负荷的比值作为该时刻的相对荷性差，为所有冗性负荷计算获取对应的相对荷性差；在最近tg时间段内，以同一节点设备下不同时刻的冗性负荷为一行，以同一时刻下不同节点设备的冗性负荷为一列，构建一个矩阵记作荷性拟似模型；将荷性拟似模型中任一列元素的平均值和最大值分别记为对应时刻的点冗性水平和点冗性高位；荷性拟似模型中所有元素的相对荷性差的平均值记为模态值；将任意节点设备作为当前节点：若当前节点在一个时刻下的相对荷性差大于模态值则将该时刻记为当前节点的过模态点，否则为隐时态点；从当前时刻开始逆时间搜索，在最近tg时间段内将时序上连续的若干个过模态点作为一个过模态段，模态段中各个时刻的相对荷性差中的最小值为过模态阈值，从过模态段的最远端时刻逆时间遍历各个时刻的相对荷性差直到出现某时刻的相对荷性差大于等于过模态阈值，将上述遍历的各个时刻与过模态段的各个时刻合并为一个拟似分析段；从荷性拟似模型中截取各个拟似分析段对应的矩阵均作为衍拟矩阵；当前节点在衍拟矩阵中的对应行为主属行；通过衍拟矩阵的过模态阈值及其各个时刻的点冗性水平和高冗负荷计算获得其偏侧指标，根据当前节点的各个衍拟矩阵对应偏侧指标计算节点时溢度。