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公开(公告)号：CN116405413A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310401639.X
申请日：2023-04-07
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L43/0805 , H04L43/50 , H04L41/0895 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于模块化建模的VPC网络配置分析工具，属于云网络配置分析领域。本发明对十一种主流组件进行了建模，不仅对组件的功能进行了模拟，还对配置参数的存储进行了优化，很大程度提高了工具的执行效率。本发明还提供了十一种分析功能供用户选择，用户不仅可以进行网络的可达性分析，还可对故障配置参数进行诊断，以进行快速修复。用户通过输入云网络的配置信息，设置给定格式的任意数据包和任一分析功能，工具即能反馈该分析功能的结果以及数据包传输路径给用户，供用户判断配置参数是否有误，是否符合设计意图。
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公开(公告)号：CN115529242A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211166418.0
申请日：2022-09-23
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/044 , H04L41/14 , H04L41/0895
Abstract: 本发明公开了一种在最优水位下实现云网络资源分配的方法，本发明通过对云网络中的转发设备进行分组，并建立完善的打分机制以评估设备水位，通过一系列的优化方法减小开销。根据组别和对应的打分机制，在全局范围内选取满足资源隔离约束和水位最优条件的设备队列。本方案可以部署于所有具有一般架构的虚拟云网络中。相对于现有的方法，本方案具有更高的设备利用率和更高的可用性。
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公开(公告)号：CN115102834B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210459479.X
申请日：2022-04-27
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , G06F11/36
Abstract: 本申请实施例提供一种变更风险评估方法、设备及存储介质。可对目标变更事件的变更影响范围进行合理扩大，这可保证变更风险评估工作的观测范围足够大，有助于提升风险评估的准确性；还可引入告警信息作为变更风险评估的依据，并合理扩大各项告警信息的告警影响范围，这可及时发现云网络中尚未显现出的潜在告警，并将这些潜在告警充分参与到变更风险评估过程中；还可通过判断告警影响范围和变更影响范围之间是否具有重叠部分，来发现与目标变更事件匹配的目标告警信息，这样，可将扩展后的变更影响范围修正至更加准确的范围，并可精准地、全面地命中所需的告警信息来计算变更风险值。从而可高效、准确地评估变更的风险。
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公开(公告)号：CN117240792A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311112959.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L47/22 , H04L47/10 , H04L47/70 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种基于动态滤波的轻量级网络转发卸载方法。本发明定期动态调整流量卸载阈值，然后利用动态阈值实现软硬件卸载策略的优化。本方案可以部署在包括OVS‑DPDK等各网络转发平台，以低存储开销和计算开销完成高性能的软硬件混合转发。相对已有的软硬件混合转发方法，本方案可以在不影响额外占用转发资源的基础上提升转发性能，本方案流量卸载阈值的动态更新考虑了转发平台的实时性，并且综合考虑了流量大小数据、流量并发数据、硬件流表利用率和CPU利用率四个因素来优化转发卸载策略，保证了卸载策略最优。
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公开(公告)号：CN117221105A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311144971.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0813
Abstract: 本发明公开了一种高效的云网络配置信息处理方法，保证任意一段时间内的历史信息能被准确还原。本发明通过哈希和异或等操作，将所有的历史信息以字符串的形式保存在内存中。在相隔有限时间的两个时间点记录字符串快照，即可判断某条信息是否属于该时间段内获取的历史信息。在云网络中的配置校验中，该方法能以极低的额外开销排除绝大部分时序所导致的错误，保证网络的服务质量。相较于现有的方法，本方法可以实时反映任意有限长度时间内的历史信息，从而将网络故障的滞留时间降低到原先的一半，产生的额外开销可以忽略不计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115454778B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211188672.0
申请日：2022-09-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/30 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统，包括数据预处理模块、智能基线及预测值获取模块、异常告警模块等。数据预处理模块从云网络各网元节点采集时序指标数据；智能基线及预测值获取模块采用基于机器学习的方法获取时序指标数据的基线，根据基线获取每个时序指标数据的预测值，预测值在经过缩放后存入数据库；异常告警模块将实时流量时序指标数据与时序指标数据预测值进行比较，当预测值与实时值连续多次差距超过设定阈值时，触发告警。相比现有技术，本发明解决了云网络时序指标模型种类较多，难以用固定阈值监控的问题，保证以较低误报率和漏报率检测云网络时序指标异常。
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公开(公告)号：CN115550217B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211191708.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L43/08 , H04L67/1008 , H04L67/1034 , H04L69/16 , H04L47/125 , H04L47/193
Abstract: 本发明公开了一种针对云网络中七层负载均衡场景的网络诊断方法及装置，该方法通过采集云网络七层负载均衡设备内核中相关的信息，进行带状态的数据分析，推断当前TCP连接的性能表现，从而进一步推断网络中是否发生了故障以及引发网络故障的具体原因。本方法主要应用在云网络中的负载均衡器等基于内核原理工作的网络设备中。在获得精细的网络连接性能信息时，会带来一定的运行开销，针对这种开销，本方法可以通过降低对连接性能测量的采样率等方法来降低运行对网络设备本身的压力。因此，本方法可以适用于对云网络设备性能的持续性检测或者按需调用地检测等多种场景下。
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公开(公告)号：CN115454778A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211188672.0
申请日：2022-09-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模云网络环境下的时序指标异常智能监控系统，包括数据预处理模块、智能基线及预测值获取模块、异常告警模块等。数据预处理模块从云网络各网元节点采集时序指标数据；智能基线及预测值获取模块采用基于机器学习的方法获取时序指标数据的基线，根据基线获取每个时序指标数据的预测值，预测值在经过缩放后存入数据库；异常告警模块将实时流量时序指标数据与时序指标数据预测值进行比较，当预测值与实时值连续多次差距超过设定阈值时，触发告警。相比现有技术，本发明解决了云网络时序指标模型种类较多，难以用固定阈值监控的问题，保证以较低误报率和漏报率检测云网络时序指标异常。
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公开(公告)号：CN111367781A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010451946.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种实例处理方法及其装置，所述方法包括：获取实例的诊断数据，其中，所述诊断数据包括所述实例对应于诊断规则的多个诊断时间点上的诊断结果；将所述诊断数据输入到经过训练的实例异常检测组件，获取所述实例是否发生异常的诊断信息，其中，所述实例异常检测组件是利用时序信息建模处理的神经网络模型组件。采用本申请，可实现对实例的自动化诊断。
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公开(公告)号：CN116662449B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310704298.3
申请日：2023-06-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于广播子查询缓存的OLAP查询优化方法及系统。现有的OLAP系统查询结果缓存方案在时序类型的数据分析场景中，其缓存命中率非常低，本发明提出了新的、更加细粒度、灵活的缓存方案，即针对子查询算子的局部结果进行缓存，避免了查询结果缓存的设计缺陷，可以直接应用到分布式大数据分析系统中；本发明通过缓存广播机制，可以在集群环境中直接应用，使子查询的缓存在所有节点均可用，提升整体的缓存命中率，充分利用分布式集群能力加速OLAP的查询性能。
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