一種多通道獨立管道式信息通信設備系統與方法與流程

本發明涉及信息通信，更具體地說，本發明涉及一種多通道獨立管道式信息通信設備系統與方法。

背景技術：

1、多通道獨立管道式信息通信是一種數據傳輸技術，通過多個獨立的通信通道（管道）并行傳輸數據，以提高數據傳輸的效率、可靠性和穩定性。每個通道可以獨立工作，互不干擾，確保在高負載和復雜環境下仍能維持高效的數據傳輸。

2、在現代信息通信系統中，多通道獨立管道式的信息傳輸方式廣泛應用于各種高要求的實時數據傳輸環境。這些系統在工業自動化、車載通信、智能交通等領域有著重要的應用。然而，隨著數據傳輸需求的不斷增加，系統在高負載和異常情況下的穩定性和性能問題日益突出。傳統的數據傳輸系統在處理高負載時，容易出現數據丟失、延遲和錯誤，導致系統性能下降，甚至導致系統故障。如何提高多通道信息通信系統的穩定性和可靠性，成為當前研究的熱點和難點問題。因此，在此提出一種多通道獨立管道式信息通信設備系統與方法。

技術實現思路

1、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

2、一種多通道獨立管道式信息通信方法，包括以下步驟：

3、對多通道獨立管道式信息通信的運行環境進行配置，然后使用準備好的性能監控工具記錄基線性能和啟動性能，根據基線性能和啟動性能進行初步分析，判斷是否存在高負載環境應用的隱患；

4、若存在高負載環境應用的隱患，則實時檢測各個通道的數據輸送量，同時引入特定的數據傳輸錯誤，監測各個通道的恢復能力，對各個通道進行負載分析，分別得到數據負載指數和錯誤恢復指數；

5、基于數據負載指數和錯誤恢復指數，對目標通道進行綜合分析，得到通道使用質量系數，并根據通道使用質量系數將目標通道劃分為正常運行狀態和異常運行狀態；

6、對于異常運行狀態的目標通道，對其優化方式進行推斷，明確是否進行數據打包輸送，以及是否需要引入冗余設計。

7、在一個優選的實施方式中，基線性能指的是：在沒有任何應用程序運行的情況下，記錄系統的基線cpu使用率，實時監控該狀態下的cpu使用率并記錄。

8、在一個優選的實施方式中，啟動性能指的是：依次啟動負責操作不同獨立管道的不同應用程序，記錄每個應用程序啟動后的cpu使用率變化情況，每次僅有一個獨立管道對應的應用程序運行。

9、在一個優選的實施方式中，根據基線性能和啟動性能進行初步分析，判斷是否存在高負載環境應用的隱患的步驟如下：

10、在固定的時間窗口下，獲取基線性能記錄中的cpu使用率，計算基線性能記錄中cpu使用率平均值，并標記為cc，分別獲取啟動性能記錄中各獨立管道的cpu使用率，然后分別計算各獨立管道的cpu使用率平均值，并標記為ci，i表示獨立管道的序號，然后分別計算各獨立管道啟動時的cpu使用率增量，計算公式為：；zi表示序號i的獨立管道在啟動時的cpu使用率增量，根據cpu使用率增量zi預設一個影響閾值并標記為yz；

11、獲取所有獨立管道均啟動狀態下，在固定的時間窗口下的實時的cpu使用率，得到實時的cpu使用率組成的時間序列數據，計算該時間序列數據的平均值，并標記為cc，預設有綜合應用區間，將該時間序列數據的平均值cc與綜合應用區間進行對比，若該時間序列數據的平均值cc大于綜合應用區間的最大值，則所有的獨立管道均存在高負載環境應用的隱患，若該時間序列數據的平均值cc小于綜合應用區間的最小值，則所有的獨立管道均不存在高負載環境應用的隱患，若該時間序列數據的平均值cc數值落入綜合應用區間內，則所有cpu使用率增量zi大于等于影響閾值yz的獨立管道存在高負載環境應用的隱患。

12、在一個優選的實施方式中，數據負載指數的獲取邏輯為：

13、在固定的時間窗口內，記錄每個通道的數據包數量和大小，計算每個通道的數據傳輸速率，計算公式為：；表示通道i在時間窗口t內的數據傳輸速率，表示通道i在時間窗口t內第j個數據包的大小，表示時間窗口的長度，n表示時間窗口t內通道i的數據包總數量；

14、使用dbscan算法進行密度聚類分析，公式表示為：；表示指定領域半徑，用于決定兩個點是否在同一個簇中，表示指定領域內的最小點數，決定一個點是否是核心點，然后將聚類結果中高密度簇的比例作為數據負載指數，公式表示為：；表示通道i的數據負載指數，表示聚類中高密度點的數量，表示總的數據點數量。

15、在一個優選的實施方式中，錯誤恢復指數的獲取邏輯為：

16、在每個通道引入特定的數據傳輸錯誤，記錄錯誤發生和恢復的時間并計算錯誤恢復時間：；表示通道i在時間窗口t的錯誤恢復時間，表示通道i的錯誤恢復時間點，表示通道i的錯誤發生時間點；

17、使用arima模型預測錯誤恢復時間的趨勢，公式表示為：；p為自回歸項數，d為差分階數，q為移動平均項數，計算預測誤差的均方根值作為錯誤恢復指數，計算公式為：；表示通道i的錯誤恢復指數，表示實際的錯誤恢復時間，表示預測的錯誤恢復時間，n表示時間窗口的數量。

18、在一個優選的實施方式中，通道使用質量系數的獲取邏輯為：

19、獲取目標通道的數據負載指數和錯誤恢復指數，然后將數據負載指數和錯誤恢復指數一同代入預先訓練完成的機器學習模型中，得到通道使用質量系數。

20、在一個優選的實施方式中，根據通道使用質量系數將目標通道劃分為正常運行狀態和異常運行狀態的邏輯為：

21、獲取目標通道的通道使用質量系數，然后將其與預設的運行狀態劃分閾值進行對比，如果滿足通道使用質量系數大于等于預設的運行狀態劃分閾值，則將該目標通道劃分為正常運行狀態，如果滿足通道使用質量系數小于預設的運行狀態劃分閾值，則將該目標通道劃分為異常運行狀態。

22、在一個優選的實施方式中，采用模糊邏輯對劃分為異常運行狀態的目標通道的優化方式進行推斷：

23、獲取劃分為異常運行狀態的目標通道的數據負載指數、錯誤恢復指數、通道使用質量系數，以及該目標通道啟動時的cpu使用率增量與基線性能記錄中cpu使用率平均值cc的比值數據，將異常運行狀態的目標通道的數據負載指數、錯誤恢復指數、通道使用質量系數、比值數據均作為輸入變量，將優化方式作為輸出變量，對輸入變量模糊化處理，將輸入變量的值轉換為模糊集合，對輸出變量模糊化處理，將輸出變量轉換為模糊集合，制定模糊規則，描述不同數據種類組合下的優化需求，將模糊化后的輸入變量通過模糊規則進行推理，判斷需要對劃分為異常運行狀態的目標通道的優化方式。

24、在一個優選的實施方式中，一種多通道獨立管道式信息通信設備系統，包括配置管理模塊、性能隱患監控模塊、數據分析模塊、綜合分析模塊、優化模塊；

25、配置管理模塊用于對多通道獨立管道式信息通信的運行環境進行配置；

26、性能隱患監控模塊用于使用準備好的性能監控工具記錄基線性能和啟動性能，根據基線性能和啟動性能進行初步分析，判斷是否存在高負載環境應用的隱患；

27、數據分析模塊用于在存在高負載環境應用的隱患時，實時檢測各個通道的數據輸送量，同時引入特定的數據傳輸錯誤，監測各個通道的恢復能力，對各個通道進行負載分析，分別得到數據負載指數和錯誤恢復指數；

28、綜合分析模塊用于基于數據負載指數和錯誤恢復指數，對目標通道進行綜合分析，得到通道使用質量系數，并根據通道使用質量系數將目標通道劃分為正常運行狀態和異常運行狀態；

29、優化模塊用于對異常運行狀態的目標通道的優化方式進行推斷，明確是否進行數據打包輸送，以及是否需要引入冗余設計。

30、本發明的技術效果和優點：

31、本發明通過對基線性能和啟動性能進行初步分析，及時發現高負載環境應用的隱患，防止系統在高負載情況下出現性能下降或故障；采用實時監控各個通道的數據輸送量和引入特定的數據傳輸錯誤，能夠及時監測和評估系統的恢復能力，確保系統在異常情況下的穩定運行；基于數據負載指數和錯誤恢復指數的綜合分析，計算通道使用質量系數，并根據該系數將目標通道劃分為正常運行狀態和異常運行狀態。這樣可以合理分配資源，避免資源浪費，提高系統的整體效率。

32、本發明對于異常運行狀態的目標通道，通過模糊邏輯推斷優化方式，明確是否進行數據打包輸送。數據打包輸送可以合并多個小數據包，減少傳輸次數和傳輸開銷，提高數據傳輸效率，降低延遲和緩解通道負載；通過引入冗余信息附加，可以在數據傳輸過程中檢測和糾正錯誤，提高數據傳輸的可靠性和完整性。這種方法能夠在數據傳輸中及時發現和糾正錯誤，確保數據的準確性和完整性。

33、本發明通過引入特定的數據傳輸錯誤并監測各個通道的恢復能力，可以評估系統在異常情況下的恢復能力，及時發現和解決潛在的問題，降低系統故障率，確保系統的連續性和可靠性，提高數據傳輸效率和系統穩定性，減少數據丟失和傳輸延遲，確保系統在高負載情況下能夠高效運行，從而提升用戶體驗和滿意度。