一种控制流量带宽的方法和装置
Abstract:
本发明公开了一种控制流量带宽的方法,对于一个数据流集合来说,以该数据流集合在历史时间段内采用历史调整策略和预先定义策略分配标签的情况下流量状况满足期望的程度对机器学习模型进行训练,训练得到的机器学习模型可以根据当前时间段内该数据流集合的流量统计结果确定出使该数据流后续的流量状况最大程度满足期望的当前调整策略。因此,网络设备可以根据变化的流量状况,对用户预先定义策略进行调整,以使得关键业务分配到的标签增加和/或非关键业务分配到的标签。这样,非关键业务流量的发送速度得以减小,链路带宽也就不再被非关键业务的流量过度挤占,关键业务的数据流流量能够在网络设备的入口处及出口处都占用到足够的带宽。
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