態勢流量預測、消息處理方法、裝置、設備、介質及產品與流程

本公開涉及人工智能，具體而言，涉及一種態勢流量預測、消息處理方法、裝置、設備、介質及產品。

背景技術：

1、隨著通信技術的高速發展，各行各業產生的網絡流量與日俱增，對潛在網絡威脅的提前感知是現代信息行業安全生產要求的重要一項。實現網絡系統內設備告警信息、態勢日志流量的精確預測及存儲處理對于運營商、互聯網公司等信息企業的安全運維和保障用戶體驗起著關鍵作用。

2、相關技術中，通常將網絡流量數據輸入至神經網絡模型中進行處理，從而實現網絡流量的預測。但是該預測方式的預測數據較為單一，從而影響網絡流量的預測精度。

技術實現思路

1、本公開實施例至少提供一種態勢流量預測、消息處理方法、裝置、設備、介質及產品。

2、第一方面，本公開實施例提供了一種態勢流量預測方法，包括：

3、確定各待預測網絡設備的待預測的態勢流量數據；

4、確定所述待預測網絡設備的網絡拓撲結構；其中，所述網絡拓撲結構包含各網絡設備之間的設備距離信息；

5、通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果；其中，所述流量預測結果用于指示未來指定時間段內所述網絡設備的預測流量。

6、一種可選的實施方式中，所述預先訓練好的時空transformer預測模型包括：時空模塊和預測模塊；其中，所述預測模塊包括前饋神經網絡、動態池化網絡和全連接層。

7、一種可選的實施方式中，所述通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果，包括：

8、通過所述時空模塊對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行處理，得到流量時空特征信息；

9、通過所述前饋神經網絡對所述時空特征信息進行特征聚合處理，得到聚合后時空特征信息；

10、通過所述動態池化網絡對所述聚合后時空特征信息進行池化處理，得到池化特征信息；

11、通過所述全連接層處理所述池化特征信息，得到所述流量預測結果。

12、一種可選的實施方式中，所述方法還包括：

13、基于網絡設備的態勢流量樣本數據，構建訓練數據；

14、基于所述訓練數據對待訓練的時空transformer預測模型進行訓練，得到所述預先訓練好的時空transformer預測模型。

15、一種可選的實施方式中，所述基于網絡設備的態勢流量樣本數據，構建訓練數據，包括：

16、采集全部網絡設備的態勢流量樣本數據，按照單位時間段對所述態勢流量樣本數據進行數據統計，得到各個單位時間段內的態勢流量樣本數據；

17、基于所述單位時間段內態勢流量樣本數據所屬網絡設備，確定訓練樣本，并確定每個所述訓練樣本的樣本標簽；

18、基于所述訓練樣本和所述樣本標簽構建訓練樣本。

19、一種可選的實施方式中，所述基于所述單位時間段內態勢流量樣本數據所屬網絡設備，確定訓練樣本，包括：

20、確定歷史時間段內所述網絡設備的歷史態勢流量樣本數據；

21、計算每個所述網絡設備與所述全部網絡設備中各網絡設備之間的設備拓撲結構；

22、基于所述歷史態勢流量樣本數據和所述設備拓撲結構，確定所述訓練樣本。

23、第二方面，本公開實施例提供了一種消息處理方法，包括：

24、確定各待預測網絡設備的待預測的態勢流量數據；

25、確定所述待預測網絡設備的網絡拓撲結構；其中，所述網絡拓撲結構包含各網絡設備之間的設備距離信息；

26、通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果；其中，所述流量預測結果用于指示未來指定時間段內所述網絡設備的預測流量；

27、基于所述流量預測結果對所述待預測網絡設備所屬網絡系統中的存儲資源進行擴縮容處理，并在擴縮容處理后的存儲資源中存儲所述網絡設備的日志數據。

28、一種可選的實施方式中，所述在擴縮容處理后的存儲資源中存儲所述網絡設備的日志數據，包括：

29、在各所述網絡設備的流量預測結果中確定異常流量預測結果，并確定所述異常流量預測結果所對應的異常網絡設備；

30、在所述擴縮容處理后的存儲資源中存儲所述異常網絡設備的日志數據。

31、一種可選的實施方式中，所述在所述擴縮容處理后的存儲資源中存儲所述異常網絡設備的日志數據，包括：

32、在所述擴縮容處理后的存儲資源中構建數據庫；

33、按照預設索引結構在所述關系數據表中存儲所述異常網絡設備的日志數據。

34、一種可選的實施方式中，所述方法還包括：

35、響應于日志需求方通過預先設置的api接口發送的數據查詢請求，確定所述數據查詢請求中的搜索關鍵字；

36、基于所述搜索關鍵字在所述關系數據表中進行查找，得到日志查找結果，并向所述日志需求方反饋所述日志查找結果。

37、第三方面，本公開實施例提供了一種態勢流量預測裝置，包括：

38、第一確定單元，用于確定各待預測網絡設備的待預測的態勢流量數據；

39、第二確定單元，用于確定所述待預測網絡設備的網絡拓撲結構；其中，所述網絡拓撲結構包含各網絡設備之間的設備距離信息；

40、流量預測單元，用于通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果；其中，所述流量預測結果用于指示未來指定時間段內所述網絡設備的預測流量。

41、第四方面，本公開實施例提供了一種消息處理裝置，包括：

42、第一確定單元，用于確定各待預測網絡設備的待預測的態勢流量數據；

43、第二確定單元，用于確定所述待預測網絡設備的網絡拓撲結構；其中，所述網絡拓撲結構包含各網絡設備之間的設備距離信息；

44、流量預測單元，用于通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對所述態勢流量數據和所述網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果；其中，所述流量預測結果用于指示未來指定時間段內所述網絡設備的預測流量；

45、日志處理單元，用于基于所述流量預測結果對所述待預測網絡設備所屬網絡系統中的存儲資源進行擴縮容處理，并在擴縮容處理后的存儲資源中存儲所述網絡設備的日志數據。

46、第五方面，本公開實施例還提供一種電子設備，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行上述第一方面，或第一方面中任一種可能的實施方式中的步驟。

47、第六方面，本公開實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器運行時執行上述第一方面，或第一方面中任一種可能的實施方式中的步驟。

48、第七方面，本公開實施例還提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品被存儲在存儲介質中，所述程序產品被至少一個處理器執行以實現上述第一方面，或第一方面中任一種可能的實施方式中的步驟。

49、本公開提供了一種態勢流量預測、消息處理方法、裝置、設備、介質以及產品。在本公開實施例中，首先，確定各待預測網絡設備的待預測的態勢流量數據；確定待預測網絡設備的網絡拓撲結構；其中，網絡拓撲結構包含各網絡設備之間的設備距離信息；最后，通過預先訓練好的時空transformer預測模型，對態勢流量數據和網絡拓撲結構進行流量預測處理，得到流量預測結果；其中，流量預測結果用于指示未來指定時間段內網絡設備的預測流量。

50、上述實施方式中，通過時空transformer預測模型對態勢流量數據和網絡拓撲結構信息進行處理的方式，可以從時間和空間維度捕捉網絡設備的態勢數據的特征，有較好的數據輸入并行性，在預測過程中能夠充分對態勢流量數據的時間規律特征和網絡設備之間空間關聯性進行學習，有效提高了網絡設備的態勢日志流量的預測準確性。

51、為使本公開的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。