一种网络质量评估方法及装置与流程

文档序号:13763174阅读:212来源:国知局
一种网络质量评估方法及装置与流程

本发明涉及网络技术领域,尤其涉及一种网络质量评估方法及装置。



背景技术:

近年来随着网络技术的发展,依托于网络服务的终端在人们生活中的应用愈加广泛,但随着接入网络的终端数量逐渐上升以及互联网应用使用网络流量的急剧增长,终端侧所获取网络服务的质量出现波动的几率也逐渐加大,从而损害了使用上述终端的用户的体验。

网络质量评估方法是一种从用户体验层面对网络质量进行评估以反映用户真实感受的评估方法,网络质量评估方法通过量化从用户层面所观测到的网络和业务运行状况,从而根据量化的网络参数发现网络运维中发生或潜在的问题,使网络服务提供者能够针对性的解决问题以实现网络质量的提高,改善用户的体验。网络质量评估准确与否直接关系到是否能够正确反映用户的体验,同时也能够在一定程度上影响网络运营服务商的决策,因此,准确地评估网络质量对于运营商及用户而言均具有重大意义。现有的评估网络质量的方法在用户层面收集到某一类型的网络数据后,一般会在剔除异常数据后通过取算术均值的方法对该类型的网络质量数据进行描述,从而根据所获得的均值来评估网络质量。

对于时间类业务质量数据而言,由于超时、重传等机制的存在,使得时间类业务数据中会出现一些大幅度超出正常数值的数据,因此时间类业务质量数据通常并不服从常见的正态分布,而是普遍具有长尾现象。由于数据分布的长尾中所对应的突变值会对数据分布的算术均值计算造成较大影响,导致算术均值失去其应有的意义,因此现有的通过取算术均值对时间类业务质量数据进行描述的方法无法对网络质量进行准确评估,降低了网络质量评估的准确性与可靠性。



技术实现要素:

本申请提供一种网络质量评估方法及装置,能够在对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估时削弱网络业务质量数据中的突变值对评估结果带来的影响。

为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:

第一方面,本发明的实施例提供了一种网络质量评估方法,包括:获取用户设备的网络业务质量数据集合,网络业务质量数据集合包括指定类型的多个网络业务质量数据,指定类型的多个网络业务质量数据均不等于0;对网络业务质量数据集合取几何均值以获取网络业务质量评估值;根据网络业务质量评估值对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

第二方面,本发明的实施例提供了一种网络质量评估装置,包括:获取模块,用于获取用户设备的网络业务质量数据集合,网络业务质量数据集合包括指定类型的多个网络业务质量数据,指定类型的多个网络业务质量数据均不等于0;处理模块,用于对网络业务质量数据集合取几何均值以获取网络业务质量评估值;评估模块,用于根据网络业务质量评估值对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

本发明的实施例所提供的一种网络质量评估方法及装置,通过获取指定类型的多个网络业务质量数据,并对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取网络业务质量评估值。由于相对于算术均值而言,几何均值受极大值的影响较均值小,故几何均值可反映出某些极端值较多的数据分布如存在长尾现象的数据分布的一般水平。因此可以在该指定类型的多个网络业务质量数据中存在突变值即该指定类型的多个网络业务质量数据的数据分布存在长尾现象时,通过对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取用于评估该指定类型的网络业务质量的评估值,从而在全面参考该指定类型的多个网络业务质量数据而不是剔除该指定类型的网络业务质量数据中突变值的前提下,削弱突变值对所获取的网络业务质量评估值的影响,因此本发明的实施例提供的网络质量评估方法能够在对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估时,削弱网络业务质量数据中的突变值对评估结果带来的影响,从而更全面并更准确的对用户设备的网络业务质量进行评估,提高了网络质量评估的准确性与可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的实施例所提供的一种网络质量评估方法的示意性流程图;

图2为本发明的另一实施例所提供的一种网络质量评估方法的示意性流程图;

图3为本发明的另一实施例所提供的一种网络质量评估方法的示意性流程图;

图4为本发明的实施例所提供的一种网络质量评估装置的示意性结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案,在本发明的实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分,本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。

时间类业务质量数据如网页首屏打开时间、视频首次缓冲时间等,是重要的一类业务质量数据,多种互联网业务的主要体验衡量指标都属于时间类业务质量数据。

如附图1所示,本发明的实施例提供了一种网络质量评估方法,包括:

101、获取用户设备的网络业务质量数据。

102、剔除网络业务质量数据中的异常数据。

其中异常数据一般为会被认为是操作或访问失败的网络业务质量数据。

103、对剔除异常数据后的网络业务质量数据取算术均值以获取网络质量数据描述值,并根据网络质量数据描述值评估网络质量。

上述实施例提供的网络质量评估方法通过对存在异常数据的网络业务质量数据先剔除异常数据再计算算术均值的方式,获取网络质量数据描述值,并根据该网络质量数据描述值对网络质量进行评估。但对于网络中的时间类业务数据来说,当用户设备的时间类业务数据中出现突变极端数据,例如在用户设备进行网页浏览的过程中,由于个别页面元素下载出现问题导致严重拖延首屏打开时间,使首屏打开时间偏离正常首屏打开时间较远,此时由于网络服务中通常存在的重传保护机制,即使首屏打开时间被严重拖延后,下载出现问题的个别页面元素也很有可能最终下载成功,从而使该被严重拖延的首屏打开时间不被认为是异常数据,并将这种突变值归入计算算术均值的网络业务质量数据中,此时该网络业务质量数据并不服从常见的正态分布,而是具有长尾现象。在网络不佳的情况下,这种突变值产生的概率并不低,从而使网络业务质量数据中普遍出现长尾现象。由于在具有长尾现象的数据分布中,长尾所对应的突变极大值会对该数据分布的算术均值造成较大影响,导致算术均值大幅度高于正常值失去其应有的意义,因此现有的通过取算术均值对时间类业务质量数据进行描述的方法无法对网络质量进行准确评估,降低了网络质量评估的准确性与可靠性。

如附图2所示,本发明的实施例提供了一种网络质量评估方法,包括:

201、获取用户设备的网络业务质量数据集合。

其中网络业务质量数据集合包括指定类型的多个网络业务质量数据,指定类型的多个网络业务质量数据均不等于0;

具体的,获取用户设备的网络业务质量数据可以为采用现有的技术方法对网络业务质量进行测试,测试项目可以包括网页浏览、视频播放、文件下载等实际网络业务。

网络业务质量数据可以为用于评估用户设备当前网络服务的业务质量的数据,网络业务质量数据可以包括时间类业务质量数据等,示例性的,网络业务质量数据包括时间类业务质量数据如网页首屏打开时间、视频首次缓冲时间,指定类型的网络业务质量数据可以为网页首屏打开时间或视频首次缓冲时间。网络业务质量数据集合可以包括在该用户设备上在多个不同时刻所获取的同一指定类型的网络业务质量数据。

需要说明的是,正常的时间类数据是不会出现0值的。例如当所获取的时间类业务质量数据等于0时,说明该用户设备的响应速度和数据传输速度都为无限大,而这种情况明显与现实情况不符;同时在现实中由于用户设备的响应速度与网络传输速度通常都存在着一个上限例如网络限速。对于时间类业务质量数据来说,通常-1和0是用来表示测试失败,不应纳入计算。因此时间类的网络业务质量数据均不等于0。

此外,由于时间是不可逆的,负时间在现实中并不会出现,因而时间类的网络业务质量数据应均大于0。

202、对网络业务质量数据集合取几何均值以获取网络业务质量评估值;

其中,对网络业务质量数据集合取几何均值,是指对网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型的n个网络业务质量数据取几何均值(英文全称:geometric mean),其中n为网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型网络业务质量数据的数量。

具体的,当网络业务质量数据集合所包括的多个网络业务质量数据由于存在长尾现象,该网络业务质量数据并不严格服从某种已知分布,该网络业务质量数据的数据分布较贴近于对数正态分布,对于此类网络业务质量数据的数据分布,使用几何均值更能够综合描述数据情况。同时由于几何均值受极大值的影响较算术均值小,故几何均值可反映出某些极端值较多的数据分布如存在长尾现象的数据分布的一般水平。

优选的,可以根据下式以获取网络业务质量评估值G。

<mrow> <mi>G</mi> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> </msup> </mrow>

其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,n为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量。

优选的,可以根据下式以获取网络业务质量评估值G。

<mrow> <mi>G</mi> <mo>=</mo> <msup> <mi>a</mi> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>log</mi> <mi>a</mi> </msub> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msup> </mrow>

其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,i为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量,a为常数,优选的,a为自然常数e或2。

203、根据网络业务质量评估值对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

具体的,可以将网络业务质量评估值与预置的网路业务质量标准值进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估;也可以为通过步骤201-202获取指定类型并经过维度划分后的多组网络业务质量数据,并进一步根据经过维度划分后的多组网络业务质量数据获取各自对应的网络业务质量评估值,在经过维度划分后的多组网络业务质量数据各自对应的网络业务质量评估值间进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

本发明的实施例所提供的一种网络质量评估方法,通过获取指定类型的多个网络业务质量数据,并对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取网络业务质量评估值,由于几何均值受极大值的影响较算术均值小,故几何均值可反映出某些极端值较多的数据分布如存在长尾现象的数据分布的一般水平。因此可以在该指定类型的多个网络业务质量数据中存在突变值即该指定类型的多个网络业务质量数据的数据分布存在长尾现象时,通过对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取用于评估该指定类型的网络业务质量的评估值,从而在全面参考该指定类型的多个网络业务质量数据而不是剔除该指定类型的多个网络业务质量数据中突变值的前提下,削弱突变值对所获取的网络业务质量评估值的影响,因此本发明的实施例提供的网络质量评估方法能够在对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估时,削弱网络业务质量数据中的突变值对评估结果带来的影响,从而全面并准确的对用户设备的网络业务质量进行评估,提高了网络质量评估的准确性与可靠性。

具体的,如附图3所示,本发明的实施例所提供的网络质量评估方法还包括:

204、对网络业务质量数据集合取调和均值以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值。

其中,对网络业务质量数据集合取调和均值,是指对网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型的n个网络业务质量数据取调和均值(英文全称:harmonic mean),其中n为网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型网络业务质量数据的数量。

具体的,当网络业务质量数据集合所包括的指定类型的多个网络业务质量数据为时间类网络业务质量数据时,该多个网络业务质量数据的数据分布概率密度峰值出现在整体分布较为靠近左侧的部分,即该多个网络业务质量数据的数据分布中概率密度峰值与25%分位数以及调和均值较为接近;同时由于计算数据分布概率密度峰值需要一定的数据样本量,因而在网络业务质量数据集合所包括的网络业务质量数据数量较少时,该网络业务质量数据的数据分布概率密度峰值难以实际计算,因此通过对网络业务质量数据集合取调和均值以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值,从而对网络业务质量数据集合所包括的多个网络业务质量数据的数据分布的概率密度峰值进行描述。

优选的,根据以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值H,其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,n为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量。

205、根据网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值对用户设备指定类型的网络业务质量数据的概率密度峰值进行评估。

具体的,可以将网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值与预置的网络业务质量数据分布概率密度峰值标准值进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量数据分布概率密度峰值进行评估;也可以为通过步骤204-205获取指定类型并经过维度划分后的多组网络业务质量数据,并进一步根据经过维度划分后的多组网络业务质量数据获取各自对应的网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值,在经过维度划分后的多组网络业务质量数据各自对应的网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值间进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量数据分布概率密度峰值进行评估。

如附图4所示,本发明的实施例提供了一种网络质量评估装置301,包括:

获取模块302,用于获取用户设备的网络业务质量数据集合。

其中网络业务质量数据集合包括指定类型的多个网络业务质量数据,指定类型的多个网络业务质量数据均不等于0。

具体的,获取用户设备的网络业务质量数据可以为采用现有的技术方法对网络业务质量进行测试,测试项目可以包括网页浏览、视频播放、文件下载等实际网络业务。

网络业务质量数据可以为用于评估用户设备当前网络服务的业务质量的数据,网络业务质量数据可以包括时间类业务质量数据等,示例性的,网络业务质量数据包括的时间类业务质量数据如网页首屏打开时间、视频首次缓冲时间。

需要说明的是,正常的时间类数据是不会出现0值的。例如当所获取的时间类业务质量数据等于0时,说明该用户设备的响应速度和数据传输速度都为无限大,而这种情况明显与现实情况不符;同时在现实中由于用户设备的响应速度与网络传输速度通常都存在着一个上限例如网络限速。对于时间类业务质量数据来说,通常-1和0是用来表示测试失败,不应纳入计算。因此时间类的网络业务质量数据均不等于0。

此外,由于时间是不可逆的,负时间在现实中并不会出现,因而时间类的网络业务质量数据应均大于0。

处理模块303,用于对网络业务质量数据集合取几何均值以获取网络业务质量评估值。

其中,对网络业务质量数据集合取几何均值,是指对网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型的n个网络业务质量数据取几何均值(英文全称:geometric mean),其中n为网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型网络业务质量数据的数量。

具体的,当网络业务质量数据集合所包括的多个网络业务质量数据由于存在长尾现象,该多个网络业务质量数据并不严格服从某种已知分布,该多个网络业务质量数据的数据分布较贴近于对数正态分布,对于此类多个网络业务质量数据的数据分布,使用几何均值更能够综合描述数据情况。同时由于几何均值受极大值的影响较算术均值小,故几何均值可反映出某些极端值较多的数据分布如存在长尾现象的数据分布的一般水平。

优选的,可以根据下式以获取网络业务质量评估值G。

<mrow> <mi>G</mi> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> </msup> </mrow>

其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,n为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量。

优选的,可以根据下式以获取网络业务质量评估值G。

<mrow> <mi>G</mi> <mo>=</mo> <msup> <mi>a</mi> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>log</mi> <mi>a</mi> </msub> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msup> </mrow>

其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,i为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量,a为常数,优选的,a为自然常数e或2。

评估模块304,用于根据网络业务质量评估值对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

具体的,可以将网络业务质量评估值与预置的网路业务质量标准值进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估;也可以为通过获取模块302获取指定类型并经过维度划分后的多组网络业务质量数据,并进一步通过处理模块303根据经过维度划分后的多组网络业务质量数据获取各自对应的网络业务质量评估值,通过评估模块304在经过维度划分后的多组网络业务质量数据各自对应的网络业务质量评估值间进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估。

本发明的实施例所提供的一种网络质量评估装置,通过获取指定类型的多个网络业务质量数据,并对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取网络业务质量评估值,由于几何均值受极端值的影响较算术均值小,故几何均值可反映出某些极端值较多的数据分布如存在长尾现象的数据分布的一般水平。因此可以在该指定类型的多个网络业务质量数据中存在突变值即该指定类型的多个网络业务质量数据的数据分布存在长尾现象时,通过对该指定类型的多个网络业务质量数据取几何均值以获取用于评估该指定类型的网络业务质量的评估值,从而在全面参考该指定类型的多个网络业务质量数据而不是剔除该指定类型的多个网络业务质量数据中突变值的前提下,削弱突变值对所获取的网络业务质量评估值的影响,因此本发明的实施例提供的网络质量评估方法能够在对用户设备指定类型的网络业务质量进行评估时削弱网络业务质量数据中的突变值对评估结果带来的影响,从而全面并准确的对用户设备的网络业务质量进行评估,提高了网络质量评估的准确性与可靠性。

具体的,处理模块303还用于对网络业务质量数据集合取调和均值以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值。

其中,对网络业务质量数据集合取几何均值,是指对网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型的n个网络业务质量数据取调和均值(英文全称:harmonic mean),其中n为网络业务质量数据集合中所包括的同一指定类型网络业务质量数据的数量。

具体的,当网络业务质量数据集合所包括的指定类型的多个网络业务质量数据为时间类网络业务质量数据时,该多个网络业务质量数据的数据分布概率密度峰值出现在整体分布较为靠近左侧的部分,即该多个网络业务质量数据的数据分布中的概率密度密度峰值与25%分位数以及调和均值较为接近;同时由于计算数据分布概率密度峰值需要一定的数据样本量,因而在网络业务质量数据集合所包括的网络业务质量数据数量较少时,该网络业务质量数据的数据分布概率密度峰值难以实际计算,因此通过对网络业务质量数据集合取调和均值以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值,从而对网络业务质量数据集合所包括的多个网络业务质量数据的数据分布的概率密度峰值进行描述。

优选的,根据以获取网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值H,其中xi为网络业务质量数据集合中第i个指定类型的网络业务质量数据,n为网络业务质量数据集合中指定类型的网络业务质量数据的数量。

评估模块304还用于根据网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值对用户设备指定类型的网络业务质量数据分布的概率密度峰值进行评估。

具体的,可以将网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值与预置的网络业务质量数据分布概率密度峰值标准值进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量数据分布的概率密度峰值进行评估;也可以为通过获取模块302获取指定类型并经过维度划分后的多组网络业务质量数据,并进一步通过处理模块303根据经过维度划分后的多组网络业务质量数据获取各自对应的网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值,通过评估模块304在经过维度划分后的多组网络业务质量数据各自对应的网络业务质量数据分布概率密度峰值的评估值间进行对比,从而对用户设备指定类型的网络业务质量数据分布的概率密度峰值进行评估。

通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以用硬件实现,或固件实现,或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时,可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行运算。计算机可读介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于:计算机可读介质可以包括随机存储器(英文全称:Random Access Memory,英文简称:RAM)、只读存储器(英文全称:Read Only Memory,英文简称:ROM)、电可擦可编程只读存储器(英文全称:Electrically Erasable Programmable Read Only Memory,英文简称:EEPROM)、只读光盘(英文全称:Compact Disc Read Only Memory,英文简称:CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。

通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,当以软件方式实现本发明时,可以将用于执行上述方法的指令或代码存储在计算机可读介质中或通过计算机可读介质进行传输。计算机可读介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于:计算机可读介质可以包括RAM、ROM、电可擦可编程只读存储器(全称:electrically erasable programmable read-only memory,简称:EEPROM)、光盘、磁盘或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

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