流量生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品与流程

本申请涉及网络仿真，特别是涉及一种流量生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。

背景技术：

1、网络仿真是指通过软件的方法计算不同网络实体（如路由器、交换机、节点、接入点、链接等）之间的交互来模拟真实网络行为的技术。流量生成是指模拟网络中的数据流传输过程，以产生与实际网络流量相似的数据，这些生成的流量数据被注入到仿真环境中，模拟出网络中的数据传输、交换和处理过程，从而能够测试和验证网络设计的性能表现。网络仿真和流量生成是相辅相成的技术，它们共同构成了网络性能分析和优化的重要工具。

2、常规方式下一般采用统计模型或数据驱动来实现流量生成，然而随着网络流量特征越来越多变，尤其是大模型训练等场景，存在网络流量时空变化显著，流量数据采集困难等限制，常规方式已无法满足如今网络仿真的需求。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在复杂网络仿真场景下提升流量生成质量和稳定性的流量生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种流量生成方法，包括：

3、对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到初始流量数据对应的初始图像序列；

4、根据初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对初始图像序列的指示信息；

5、将指示信息和初始图像序列输入至扩散模型，得到扩散模型对初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列；

6、对目标图像序列进行流量化，得到目标流量数据。

7、在其中一个实施例中，目标时段包括至少两个时间区间，对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到初始流量数据对应的初始图像序列，包括：

8、将各时间区间内的初始流量数据的流量特征，转换为各初始图像所包含的像素点的像素点个数和各像素点的像素值；

9、根据各初始图像所包含的像素点的像素点个数和各像素点的像素值，生成目标时段内的初始流量数据对应的初始图像序列。

10、在其中一个实施例中，初始流量数据的流量特征包括初始流量数据所经过的网络节点的节点信息、初始流量数据的数据量和对应的网络带宽；节点信息包括节点个数和浮点计算信息；

11、将各时间区间内的初始流量数据的流量特征，转换为各初始图像所包含的像素点的像素点个数和各像素点的像素值，包括：

12、针对每一时间区间，根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点的节点个数，确定对应的初始图像所包含的像素点的像素点个数；

13、根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点的浮点计算信息、该时间区间内的初始流量数据的数据量和对应的网络带宽，确定对应的初始图像中各像素点的像素值。

14、在其中一个实施例中，各像素点包括第一像素点和第二像素点，第一像素点为位于初始图像对角线上的像素点，第二像素点为初始图像中除第一像素点之外的像素点。

15、在其中一个实施例中，根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点的浮点计算信息、该时间区间内的初始流量数据的数据量和对应的网络带宽，确定对应的初始图像中各像素点的像素值，包括：

16、根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点的浮点计算量和浮点计算带宽，确定对应的初始图像中各第一像素点的像素值；

17、根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点之间的发送数据量和对应的网络带宽，确定对应的初始图像中各第二像素点的像素值。

18、在其中一个实施例中，根据初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对初始图像序列的指示信息，包括：

19、根据初始图像序列中各初始图像的第一像素点的像素值，确定目标时段内的初始流量数据对应的算力需求数据；

20、根据初始图像序列中各初始图像的第二像素点的像素值，确定目标时段内的初始流量数据对应的带宽需求数据；

21、根据算力需求数据和带宽需求数据，生成针对初始图像序列的指示信息。

22、在其中一个实施例中，扩散模型包括全局扩散模型和局部扩散模型，将指示信息和初始图像序列输入至扩散模型，得到扩散模型对初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列，包括：

23、将指示信息和初始图像序列输入至全局扩散模型，得到初始图像序列对应的至少两个子序列；其中，每一子序列包括两个连续的初始图像，且每一子序列所包括的第一个初始图像为上一子序列所包括的第二个初始图像；

24、将指示信息和至少两个子序列输入至局部扩散模型，得到局部扩散模型对至少两个子序列进行插帧处理后的子序列；

25、根据至少两个插帧处理后的子序列，得到目标图像序列。

26、第二方面，本申请还提供了一种流量生成装置，包括：

27、第一转换模块，用于对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到初始流量数据对应的初始图像序列；

28、指示生成模块，用于根据初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对初始图像序列的指示信息；

29、序列扩散模块，用于将指示信息和初始图像序列输入至扩散模型，得到扩散模型对初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列；

30、第二转换模块，用于对目标图像序列进行流量化，得到目标流量数据。

31、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的方法的步骤。

32、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面的方法的步骤。

33、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的方法的步骤。

34、上述流量生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品，对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到初始流量数据对应的初始图像序列；根据初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对初始图像序列的指示信息；将指示信息和初始图像序列输入至扩散模型，得到扩散模型对初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列；对目标图像序列进行流量化，得到目标流量数据。本申请通过将初始流量数据转换为初始图像序列，实现将仿真流量生成问题转换为图像序列生成问题，并生成了与流量仿真场景的复杂性和精度相匹配的指示信息，从而采用扩散模型对初始图像序列进行处理得到目标图像序列，最终得到所需的目标流量数据，相较于现有技术，本申请通过流量数据与图像序列之间的合理转化，能够将扩散模型应用于流量仿真场景，提升流量生成的稳定性，并提升所得到的目标流量数据的数据质量和多样性。

技术特征：

1.一种流量生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标时段包括至少两个时间区间，所述对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到所述初始流量数据对应的初始图像序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始流量数据的流量特征包括初始流量数据所经过的网络节点的节点信息、所述初始流量数据的数据量和对应的网络带宽；所述节点信息包括节点个数和浮点计算信息；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，各像素点包括第一像素点和第二像素点，所述第一像素点为位于初始图像对角线上的像素点，所述第二像素点为所述初始图像中除所述第一像素点之外的像素点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据该时间区间内的初始流量数据所经过的网络节点的浮点计算信息、该时间区间内的初始流量数据的数据量和对应的网络带宽，确定对应的初始图像中各像素点的像素值，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对所述初始图像序列的指示信息，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扩散模型包括全局扩散模型和局部扩散模型，所述将所述指示信息和所述初始图像序列输入至扩散模型，得到所述扩散模型对所述初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列，包括：

8.一种流量生成装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种流量生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：对目标时段内的初始流量数据进行像素化，得到初始流量数据对应的初始图像序列；根据初始图像序列中各初始图像的像素点的像素值，生成针对初始图像序列的指示信息；将指示信息和初始图像序列输入至扩散模型，得到扩散模型对初始图像序列进行插帧处理后输出的目标图像序列；对目标图像序列进行流量化，得到目标流量数据。采用本方法能够通过流量数据与图像序列之间的合理转化，将扩散模型应用于流量仿真场景，提升流量生成的稳定性，并提升所得到的目标流量数据的数据质量和多样性。

技术研发人员：刘圆
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司技术创新中心
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26