一种基于加速设备的通信协议拥塞监测方法与流程

本发明涉及通信拥塞监测，更具体地说，本发明涉及一种基于加速设备的通信协议拥塞监测方法。

背景技术：

1、近年来，ip电话、网络视频会议、远程教育等实时流媒体被大量应用，这些应用大多采用udp协议进行传输，udp协议是一种无连接协议，相比于tcp协议虽然它在传输速度上有一定的优势，但也存在着缺乏拥塞控制机制和传输可靠性差的问题，为了将tcp协议的优势和udp协议的优势相结合，在tcp的客户端部署加速设备，加速设备内有服务进程能够在客户端侧终结tcp连接，在服务端侧重新发起tcp连接，在加速设备之间将tcp协议转化为udp协议进行传输，并在udp的上层实现了类似于tcp的可靠传输，现有技术，通常是对使用单个协议的链路进行拥塞监测，无法适用于tcp协议转化为udp协议的场景；

2、例如，公开号为cn114020395a的中国专利提供了一种虚拟桌面网络加速的方法、装置、终端及存储介质，该专利基于所述客户端代理进程通过控制通道向所述主机代理进程发送所述客户端代理进程与所述主机代理进程之间网络的网络类型的信息，若所述网络类型为自定义类型，则以udp协议的数据通道作为所述客户端代理进程与所述主机代理进程之间的数据转发通道；若所述网络类型为非自定义类型，则以tcp协议的数据通道作为所述客户端代理进程与所述主机代理进程之间的数据转发通道；

3、上述专利虽然能够根据网络类型选择使用udp协议或tcp协议，但是上述专利并不在tcp 协议转化为 udp 协议的场景下，并且数据传输是通过多个通信链路完成，那么多个通信链路就会存在协议转化或者协议未转化的情形，以及tcp 协议和udp 协议各自对应的拥塞监测方法是不同的，因此，现有技术无法将上述因素进行统筹考虑，导致无法进行精确的拥塞监测。

4、鉴于此，本发明提出一种基于加速设备的通信协议拥塞监测方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于加速设备的通信协议拥塞监测方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于加速设备的通信协议拥塞监测方法，包括：

4、s10：获取数据传输过程中s个链路的协议特征，协议特征至少包括端口号、数据重传次数，以及丢包率的其中一种；将协议特征输入到预构建的类型区分模型中，获得拥塞预测类型，拥塞预测类型包括往返延时和单程延时，s为大于1的整数；

5、s20：基于拥塞预测类型将s个链路划分为k个第一链路和m个第二链路，s=k＋m，k和m为大于0的整数；

6、s30：当拥塞预测类型为往返延时时，则分别获取第一链路的前n个数据包的rtt值，以及对应的第一数据传输特征，基于前n个数据包的rtt值和对应的第一数据传输特征预测未来时刻rtt值，获取k个第一链路对应的目标数据传输量，基于k个未来时刻rtt值和k个目标数据传输量计算第一链路拥塞系数；

7、s40：当拥塞预测类型为单程延时时，则分别获取m个第二链路的前p个数据包的单程延时，以及对应的第二数据传输特征，基于前p个数据包的单程延时和对应的第二数据传输特征预测未来时刻单程延时，根据m个未来时刻单程延时计算第二链路拥塞系数；

8、s50：根据第一链路拥塞系数和第二链路拥塞系数确定拥塞级别。

9、进一步地，类型区分模型的构建方法包括：

10、获取h组训练数据，h为大于1的正整数，训练数据包括历史协议特征和历史拥塞预测类型，将历史协议特征和历史拥塞预测类型作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的历史协议特征作为输入数据，将训练集中的历史拥塞预测类型作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出大于预设准确度阈值的初始分类器作为类型区分模型。

11、进一步地，基于拥塞预测类型将s个链路划分为k个第一链路和m个第二链路的方法包括：

12、遍历s个链路对应的拥塞预测类型，当链路对应的拥塞预测类型为往返延时时，则将该链路标记为第一链路，当链路对应的拥塞预测类型为单程延时时，则将该链路标记为第二链路。

13、进一步地，基于前n个数据包的rtt值和对应的第一数据传输特征预测未来时刻rtt值的方法包括：

14、将前n个数据包的rtt值和对应的第一数据传输特征组成实时第一数据集合，将实时第一数据集合输入到预构建的往返延时模型中，获得未来时刻rtt值。

15、进一步地，往返延时模型的构建方法包括：

16、预设固定步长l以及滑动窗口长度，将历史第一数据集合使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，将训练样本作为往返延时模型的输入，预测固定步长l后的历史rtt值作为输出，每个训练样本的后续历史rtt值作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对往返延时模型进行训练；生成根据历史第一数据集合预测未来时刻rtt值的往返延时模型。

17、进一步地，基于k个未来时刻rtt值和k个目标数据传输量计算第一链路拥塞系数的方法包括：

18、；

19、式中，flc为第一链路拥塞系数，为第i个第一链路的未来时刻rtt值，为第i个第一链路对应的前n个数据包中的rtt最小值，为第i个第一链路的目标数据传输量，为第一链路的标准数据传输量，为自然常数，和均为权重因子，。

20、进一步地，基于前p个数据包的单程延时和对应的第二数据传输特征预测未来时刻单程延时的方法包括：

21、基于前p个数据包的单程延时和对应的第二数据传输特征组成实时第二数据集合，将实时第二数据集合输入到预构建的单程延时模型中，获得未来时刻单程延时。

22、进一步地，单程延时模型的构建方法包括：

23、预设固定步长l以及滑动窗口长度，将历史第二数据集合使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，将训练样本作为单程延时模型的输入，预测固定步长l后的历史单程延时作为输出，每个训练样本的后续历史单程延时作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对单程延时模型进行训练，生成根据历史第二数据集合预测未来时刻单程延时的单程延时模型。

24、进一步地，根据m个未来时刻单程延时计算第二链路拥塞系数的方法包括：

25、；

26、式中，slc为第二链路拥塞系数，为第个第二链路的未来时刻单程延时，为第个第二链路对应的前p个数据包中的单程延时最小值，为第个第二链路对应的前p个数据包中的单程延时最大值。

27、进一步地，拥塞级别包括轻度拥塞、中度拥塞和重度拥塞，根据第一链路拥塞系数和第二链路拥塞系数确定拥塞级别的方法包括：

28、当第二链路拥塞系数小于预设第二系数阈值，以及第一链路拥塞系数小于预设第一系数阈值时，则拥塞级别为轻度拥塞；

29、当第二链路拥塞系数小于预设第二系数阈值，以及第一链路拥塞系数大于或等于预设第一系数阈值时，则拥塞级别为中度拥塞；

30、当第二链路拥塞系数大于或等于预设第二系数阈值，则拥塞级别为重度拥塞。

31、相比于现有技术，本发明的有益效果为：

32、本发明先是获取数据传输过程中s个链路的协议特征，将协议特征输入到预构建的类型区分模型中，获得拥塞预测类型，基于拥塞预测类型将s个链路划分为k个第一链路和m个第二链路，当拥塞预测类型为往返延时时，基于k个未来时刻rtt值和k个目标数据传输量计算第一链路拥塞系数，当拥塞预测类型为单程延时时，根据m个未来时刻单程延时计算第二链路拥塞系数，最后根据第一链路拥塞系数和第二链路拥塞系数确定拥塞级别，本发明在tcp协议转化为udp协议，并且数据传输是通过多个通信链路完成的场景下，对多个通信链路的拥塞情况进行统筹考虑，实现了精确的拥塞监测。