梁运德,陈守明,卢妍倩,李雪武,余顺怀

(广东电力信息科技有限公司,广东 广州 510080)

0 引 言

IDC网络不断优化，网络基础设施也随之升级，网络通信技术的发展、网络设备使用量的增加，令网络中的业务量迅猛增长。国外很多企业将更多的精力放在了用户体验上，追求网络应用上更快的速度，对流量调控问题的研究有了相对成熟的成果，而国内现有的流量调控方法已经不能满足实际网络流量供应和用户需求，如果对流量不限制的话会影响整个服务器的正常运行，因此，文献[1]基于软件定义网络，在获取全网拓扑和流量信息的基础上实现业务流的细粒度管理，并针对目前云架构网络，将SDN集中优化控制，较好地应对云网络中数据传输的多样性问题，提出了一种高确定性流量控制方法。文献[2]为了在流程工业中实现流体物料的远程投加，采用上层优化节点、双信道通信网络和本地控制器对流量进行调节，由此提出了隔膜计量泵流量远程控制方案，基于自适应广义预测，设计了控制方案的分级控制策略并验证了所提出方案的可行性和有效性。

但是经过实践，在日益增长的网络流量条件下，以往的研究方法都无法有效处理吞吐率低和带宽损失率高带来的复杂多变的网络状况，因此针对传统流量调控方法存在的不足，基于包络特征，对IDC网络进行全新的自适应流量调控分析，其创新之处在于本文将基于包络特征获得的流量空间分布数据输入到BP神经网络的输入层中，设定神经网络需要反馈的业务类型，以此为隐含层设置的约束规则，同时在隐含层进行数据处理过程，根据其输出结果完成对流量的调控。……