宽带分段线性拟合方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117176489A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311452079.7

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本发明涉及宽带分段线性拟合方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:按照宽带采样周期获取多个CDN节点以及每个CDN节点在宽带计费周期中对应的多个宽带值,其中,每个CDN节点在宽带计费周期中的每个时间点均具有对应的宽带值。基于每个CDN节点在宽带计费周期中的多个宽带值,构建第一容量的小根堆数据结构,以动态获取每个CDN节点由大到小排序的宽带值,第一容量为宽带计费周期内的免费采样点数。根据每个CDN节点由大到小排序的宽带值选取每个CDN节点的排名不低于第一阈值的宽带值,并调用分段线性拟合算法对每个CDN节点的排名不低于第一阈值的宽带值进行线性拟合。该方法能够将离散的计费点用简单的线性函数拼接拟合出来,降低程序计算的复杂度。

    CDN带宽预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117041074A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311300158.6

    申请日:2023-10-10

    Abstract: 本发明涉及一种CDN带宽预测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取第一带宽数据,并对第一带宽数据进行预处理,得到模型输入数据,第一带宽数据为历史CDN带宽数据。通过第一函数对模型输入数据进行初始化处理,并通过开源数据可视化工具对模型输入数据进行展示,以获取模型输入数据的时间序列。基于模型输入数据和时间序列,对EWMA和LSTM模型进行训练,得到EWMA‑LSTM融合模型。调用EWMA‑LSTM融合模型预测第一带宽数据的带宽量级,以得到第一带宽数据的预测带宽值。该方法通过对大量历史CDN数据的预处理和初始化处理,对模型训练所需的数据进行了重重筛选,减少了缺失值、异常值对模型预测精度的影响,EWMA和LSTM模型的融合训练,提高了融合模型的预测精度。

    基于复用302地址提高分片请求下载速度的方法及系统

    公开(公告)号:CN116996579A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311254317.3

    申请日:2023-09-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于复用302地址提高分片请求下载速度的方法及系统,属于CDN节点调度技术领域,该方法包括:通过用户终端向CDN节点发起资源访问请求,CDN节点将其拆分为多个分片请求,并将第一个分片请求发送至主源站进行回源操作;主源站将302状态码返回至CDN节点,CDN节点跳转访问302源站中的302地址,并进行保存,以及与所述302源站之间建立并保持长链接;302源站将第一个分片请求对应的资源内容返回至CDN节点;CDN节点使用保存的302地址,并通过保持的长链接请求302源站发送第二个分片请求对应的资源内容。本申请提供的法及系统可减少通过减少地址请求次数,提高后续分片请求对应的资源内容的下载速度,从而降低卡顿率,提高CDN服务的用户体验。

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