一种基于大数据的机房网络性能优化系统的制作方法

本发明涉及通信，尤其涉及一种基于大数据的机房网络性能优化系统。

背景技术：

1、随着互联网和大数据应用的快速发展，机房内部网络的负载和复杂度不断增加，需要更高效的网络架构来支撑这些应用。因此，优化机房网络性能变得至关重要。

2、随着技术的不断进步，机房网络优化方案也在不断更新，包括采用更先进的硬件设备、优化网络拓扑结构、采用智能路由算法等方式来提高网络性能。

3、例如公开号为：cn114258045a公开的网络性能优化方法、网络性能优化设备及存储介质，包括：基于小区的性能指标，确定所述小区内是否存在潜在异常终端；若所述小区内存在潜在异常终端，对所述小区内的终端进行功控筛选，确定目标异常终端；释放所述目标异常终端，并通知所述目标异常终端重新接入所述小区的网络。

4、例如公开号为：cn111885618a公开的一种网络性能优化方法和装置，包括：基于多个图形组件，编排得到针对目标网络的性能优化流程，其中，所述性能优化流程中包含用所述图形组件对应的图形表示的多个任务节点，一个任务节点代表针对所述目标网络的一个性能优化步骤；基于所述性能优化流程的执行逻辑，调用所述多个图形组件中的至少一个图形组件执行相应的性能优化步骤，以在满足预设优化条件时，对所述目标网络的预设性能指标执行优化操作，实现所述目标网络的性能优化。

5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

6、现有技术中，常常通过维修人员根据经验对机房网络进行性能测试，依次排查网络性能问题，找出需要优化的目标，从而针对性的对网络性能进行优化。然而，导致机房网络性能问题出现的原因多种多样，仅通过维修人员来排查耗时耗力，存在排查网络性能优化目标费时费力的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供一种基于大数据的机房网络性能优化系统，解决了现有技术中存在排查网络性能优化目标费时费力的问题，实现了让排查网络性能优化目标更加便捷有效。

2、本技术实施例提供了一种基于大数据的机房网络性能优化系统，包括：存储模块、排序调整模块、遍历测试模块、优化目标分析模块、优化方法匹配模块；其中，所述存储模块，用于存储测试包及其相应的优化包，所述测试包用于机房测试网络性能，所述优化包用于优化机房网络性能；所述排序调整模块，用于向用户展示测试包的默认排序，并获取用户调整之后的排序结果作为测试包新排序；所述遍历测试模块，用于依次按照测试包新排序调用测试包对机房网络性能进行测试，得出测试系数，所述测试系数用于评判网络性能；所述优化目标分析模块，用于根据测试系数进行网络性能预警，并确定网络性能优化目标；所述优化方法匹配模块，用于根据网络性能优化目标匹配对应优化包，通过优化包优化机房网络性能。

3、进一步的，所述排序调整模块包括信息可视化单元、用户操作获取单元和顺序调整单元；所述信息可视化单元，用于将测试包的默认顺序展示给用户；所述用户操作获取单元，用于获取用户期望的测试包排序结果；所述顺序调整单元，用于根据排序结果对测试包进行排序，得出测试包新排序。

4、进一步的，所述测试系数的分析流程为：获取各类测试包的测试结果，并分析出对应的网络性能监测指数数据；所述测试包类型包括网络效率测试包、网络稳定性测试包、网络安全性测试包、网络设备性能测试包；所述网络性能监测指数数据包括：网络效率监测指数、网络稳定性监测指数、网络安全性监测指数、网络设备性能监测指数；所述网络效率监测指数，用于判定机房网络效率，并作为审定机房网络对应测试系数的分析依据；所述网络稳定性监测指数，用于判定机房网络稳定程度，并作为审定机房网络对应测试系数的分析依据；所述网络安全性监测指数，用于判定机房网络安全程度，并作为审定机房网络对应测试系数的分析依据；所述网络设备性能监测指数，用于判定机房网络设备性能，并作为审定机房网络对应测试系数的分析依据；根据网络性能监测指数数据设置网络性能监测判定函数，并根据网络性能监测判定函数得出测试系数。

5、进一步的，所述网络性能监测约束函数的设置流程为：从网络性能监测指数数据中提取出网络效率监测指数、网络稳定性监测指数、网络安全性监测指数、网络设备性能监测指数；获取网络效率监测指数、网络稳定性监测指数、网络安全性监测指数、网络设备性能监测指数对应测试包在测试包新排序中的排序序号；并根据网络性能监测指数数据及其对应测试包的排序序号，采用归一化方法设置出网络性能监测判定函数，并得出测试系数。

6、进一步的，所述网络性能预警的分析流程为：获取网络性能监测判定函数对应的限定阈值数据，所述限定阈值数据包括：第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值；将测试系数分别与限定阈值数据进行比对，当测试系数不高于第一阈值且高于第二阈值时，表示不需要优化；当测试系数不高于第二阈值且高于第三阈值时，表示需要对机房网络进行优化，发出第一预警；当测试系数不高于第三阈值且高于第四阈值时，表示需要对机房网络进行优化，发出第二预警；当测试系数不高于第四阈值时，表示需要对机房网络进行优化，发出第三预警；所述第一预警的严重程度低于第二预警，所述第二预警的严重成都低于第三预警。

7、进一步的，所述确定网络性能优化目标的流程为：当需要对机房的网络进行优化时，获取测试包对应的网络性能监测指数数据；按照测试包新排序的由前到后依次核查对应的网络性能监测指数数据是否达到优化规定阈值；当核查到存在一个网络性能监测指数数据达到优化规定阈值，则采用其测试包对应的优化包进行机房网络优化；优化完毕后，继续核查下一个网络性能监测指数数据，直至网络性能监测指数数据核查完毕；若无网络性能监测指数数据达到优化规定阈值，则筛选出未达到优化规定阈值且与优化规定阈值的差值最大的网络性能监测指数数据，并采用其测试包对应的优化包进行机房网络优化。

8、进一步的，所述网络效率监测指数的具体分析流程为：获取机房网络对应的签约带宽值、上行签约速度；从测试结果中提取机房网络的实际下行速度、实际上行速度；获取实际下行速度、实际上行速度测试工具对应的修正因子；根据机房网络的签约宽带值、实际下行速度以及实际下行速度对应的修正因子，得出下行速度比值；根据机房网络的上行签约速度、实际上行速度以及实际上行速度对应的修正因子，得出上行速度比值；根据客观权重法设置下行速度比值和上行速度比值分别对于网络效率监测指数的权重占比值；根据下行速度比值及其在网络效率监测指数中的权重占比值、上行速度比值及其在网络效率监测指数中的权重占比值，得出网络效率监测指数。

9、进一步的，所述网络稳定性监测指数的分析流程为：获取机房网络对应的服务器平均响应时长、丢包率最大允许值，网络抖动最大允许值；从测试结果中提取机房网络的服务器最大响应时长、实际最大丢包率、网络抖动最大值；根据机房网络的服务器平均响应时长、服务器最大响应时长，得出服务器响应稳定比；根据机房网络的丢包率最大允许值、实际最大丢包率，得出丢包稳定比；根据机房网络的网络抖动最大允许值、网络抖动最大值，得出网络抖动稳定比；根据客观权重法设置服务器响应稳定比、丢包稳定比和网络抖动稳定比分别对于网络稳定性监测指数的权重占比值；根据服务器响应稳定比及其在网络稳定性监测指数中的权重占比值、丢包稳定比及其在网络稳定性监测指数中的权重占比值、网络抖动稳定比及其在网络稳定性监测指数中的权重占比值，得出网络稳定性监测指数。

10、进一步的，所述网络安全性监测指数的分析流程为：获取机房网络对应的漏洞个数接受值、攻击警报数量接受值、安全事件数量接受值；从测试结果中提取机房网络的实际漏洞个数、实际攻击警报数量、实际安全事件数量；根据机房网络的漏洞个数接受值、实际漏洞个数，得出漏洞发生比例；根据机房网络的攻击警报数量接受值、实际攻击警报数量，得出网络攻击警报比例；根据机房网络的安全事件数量接受值、实际安全事件数量，得出网络安全事件触发比例；根据客观权重法设置漏洞发生比例、网络攻击警报比例和网络安全事件触发比例分别对于网络安全性监测指数的权重占比值；根据漏洞发生比例及其在网络安全性监测指数中的权重占比值、网络攻击警报比例及其在网络安全性监测指数中的权重占比值，网络安全事件触发比例及其在网络安全性监测指数中的权重占比值，得出网络安全性监测指数。

11、进一步的，所述网络设备性能监测指数的分析流程为：获取机房网络对应的cpu目标利用率、内存目标利用率和网络接口目标利用率；从测试结果中提取机房网络的实际cpu利用率、实际内存利用率、实际网络接口利用率；根据机房网络的cpu目标利用率、实际cpu利用率，得出cpu性能比；根据机房网络的内存目标利用率、实际内存利用率，得出内存使用性能比；根据机房网络的网络接口目标利用率、实际网络接口利用率，得出网络接口使用性能比；根据客观权重法设置cpu性能比、内存使用性能比和网络接口使用性能比分别对于网络设备性能监测指数的权重占比值；根据cpu性能比及其在网络设备性能监测指数中的权重占比值、内存使用性能比及其在网络设备性能监测指数中的权重占比值，网络接口使用性能比及其在网络设备性能监测指数中的权重占比值，得出网络设备性能监测指数。

12、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

13、1、通过将测试包根据用户排序结果进行排序，并依次对机房网络性能进行测试，再根据测试结果确定出网络性能优化目标，根据网络性能优化目标匹配优化包，从而达到优化机房网络性能，进而实现了让排查网络性能优化目标更加便捷有效，有效解决了现有技术中存在排查网络性能优化目标费时费力的问题。

14、2、通过根据测试系数和限定阈值数据对机房网络性能进行分级预警，从而使得机房网络自动预警，及时发现问题，降低网络性能优化处理时间，进而实现了提高网络性能监测的便捷性。

15、3、通过根据网络性能监测指数数据和优化规定阈值之间的关系，以及结合网络性能监测指数数据对应的测试包新排序中的排序序号，从而确定优化目标，进而实现了减少优化目标排查时间。