光网络资源预估方法及装置、存储介质、终端设备与流程

1.本公开涉及通信技术领域，具体涉及一种光网络资源预估方法、一种光网络资源预估装置、一种存储介质以及一种终端设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的快速发展，用户在使用互联网时对网速要求也日渐提高。目前，上网用户数相对稳定，一般网络用户的数量不会发生明显的变化；但存量用户，即已装宽带和itv的用户存在部分用户日常上网、开机率不高或未开机情况；但在一些特殊日期或场景下存在开机率陡增的情况，而受限于光网网络资源带宽，会出现itv卡顿的现象。因此，需要提前对网络能力特别是光网网络资源进行精准预估，以满足用户的网络需求变化。
3.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

4.本公开的目的在于提供一种光网络资源预估方法、一种光网络资源预估装置、一种存储介质以及一种终端设备，能够实现对光网网络资源的预估，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的缺陷。
5.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
6.根据本公开的第一方面，提供一种光网络资源预估方法，包括：
7.采集预设统计周期的历史数据作为预估样本；其中，所述预估样本包括olt数据和pon数据；
8.对所述预估样本进行预处理，以获取中间数据；其中，所述中间数据包括：olt中间数据、pon中间数据；以及
9.配置目标场景的活跃率阈值；其中，所述活跃率阈值包括宽带活跃率增值和itv活跃率阈值；
10.基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定光网络流量预估结果；其中，所述光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值中的任意一项或任意多项的组合。
11.在本公开的一种示例性实施例中，所述olt数据包括：第一设备配置数据、第一设备带宽流量数据、第一用户使用行为数据和用户价值数据；
12.所述pon数据包括：第二设备配置数据、第二设备带宽流量数据、第二用户使用行为数据和第二用户价值数据。
13.在本公开的一种示例性实施例中，获取olt中间数据，包括：
14.以一个olt设备为单位，分别累计所有链路的上下行带宽能力、下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算开机率，以获取olt数据中间数据；所述olt中间数据包括：olt链
路总带宽下行能力、olt链路总带宽上行能力、下挂用户的宽带下行签约总带宽、下挂用户的宽带上行签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数和增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。
15.在本公开的一种示例性实施例中，获取pon中间数据，包括：
16.以一个pon端口为单位，分别累计下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算各业务开机率，以获取pon中间数据；其中，所述pon 中间数据包括：下挂用户的宽带签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数以及增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。
17.在本公开的一种示例性实施例中，所述配置目标场景的活跃率阈值，包括：
18.基于指定时段历史数据的统计结果配置至少一组所述目标场景的活跃率阈值。
19.在本公开的一种示例性实施例中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量均值预估值，包括：
20.根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
21.基于开机设备签约下行带宽总和、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值计算第一系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、开机itv签约下行带宽总和；
22.根据所述第一系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量均值增加值；
23.基于所述下行流量均值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值确定所述下行流量均值预估值。
24.在本公开的一种示例性实施例中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定上行流量均值预估值，包括：
25.根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
26.基于多个统计周期数据计算的上行流量均值、开机宽带签约上行带宽总和确定第二系数；
27.根据所述第二系数和宽带上行总和增量计算上行流向均值增加值；
28.基于所述上行流量均值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量均值确定上行流量均值预估值。
29.在本公开的一种示例性实施例中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量峰值预估值，包括：
30.根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
31.基于开机设备签约下行带宽总和、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值计算第三系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、开机itv签约下行带宽总和；
32.根据所述第三系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量峰值增加值；
33.基于所述下行流量峰值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值确定所述下行流量峰值预估值。
34.在本公开的一种示例性实施例中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用
户与其带来流量间关联关系确定上行流量峰值预估值，包括：
35.根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
36.基于多个统计周期数据计算的上行流量峰值、开机宽带签约上行带宽总和确定第四系数；
37.根据所述第四系数和宽带上行总和增量计算上行流向峰值增加值；
38.基于所述上行流量峰值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量峰会确定上行流量峰值预估值。
39.根据本公开的第二方面，提供一种光网络资源预估装置，包括：
40.历史数据采集模块，用于采集预设统计周期的历史数据作为预估样本；其中，所述预估样本包括olt数据和pon数据；
41.数据预处理模块，用于对所述预估样本进行预处理，以获取中间数据；其中，所述中间数据包括：olt中间数据、pon中间数据；以及
42.阈值参数配置模块，用于配置目标场景的活跃率阈值；其中，所述活跃率阈值包括宽带活跃率增值和itv活跃率阈值；
43.预估处理模块，用于基于所述中间数据和、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定光网络流量预估结果；其中，所述光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值中的任意一项或任意多项的组合。
44.根据本公开的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的光网络资源预估方法。
45.根据本公开的第四方面，提供一种终端设备，包括：
46.处理器；以及
47.存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
48.其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的光网络资源预估方法。
49.本公开的一种实施例所提供的光网络资源预估方法中，通过采集 olt数据和pon数据作为样本数据，并对其进行预处理得到olt中间数据、pon中间数据；在配置目标场景的活跃率阈值后，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定光网络流量预估结果。本公开的方法能够从开机用户与其带来流量间关联关系角度进行特殊场景光网网络资源流量预估；并且，光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值，能够实现对光网设备的网络流量的精准预估。
50.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
51.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
52.图1示意性示出本公开示例性实施例中一种光网络资源预估方法的示意图；
53.图2示意性示出本公开示例性实施例中一种光网网络资源链路结构示意图；
54.图3示意性示出本公开示例性实施例中一种光网络资源预估装置的示意图；
55.图4示意性示出本公开示例性实施例中一种终端设备的组成示意图；
56.图5示意性示出本公开示例性实施例中一种存储介质的示意图。
具体实施方式
57.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
58.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
59.在相关技术中，目前虽然上网用户数趋于饱和，用户数无明显增量，但存量用户，即已装宽带和itv的用户存在部分用户日常上网、开机率不高或未开机情况。但在一些特殊节假日，例如大阅兵、大年三十等特殊场景下，开机、上网用户出现激增，即开机用户陡增场景。特别是日常itv观影用户群主要是老年人，开机率较低，但在大阅兵、大年三十春晚时，观影用户出现陡增，即开机率陡增场景。因受限光网网络资源带宽问题，itv常出现卡顿，在重要的通信场景出现故障，用户感知尤为不好，某年某地大阅兵曾因此出现大量用户申告的情况。此外，按照国家统一部署要求，近年来运营商频繁加大对用户网络提速，存在用户不增带宽提升即提速场景。虽运营商不断对用户网络提速，但用户常申告提速后反而更慢，也是因受限设备带宽能力。以上场景都是具有“用户数无增但用户使用流量有增”，即设备端口不需增加，但设备带宽被占满的特点。为满足日益增加的用户需求，提升用户感知，需要提前对特定场景进行网络能力特别是光网网络资源进行精准预估。此特定场景是因用户使用行为变化而需要进行设备带宽能力的资源预估，所以需要获取每个用户在上网、观影业务时其分别带来的使用流量。目前获取流量的途径有：dpi(deep packet inspection，基于数据包的深度检测技术) 采集单个用户以及单个应用的流量、网管采集的用户级即onu设备的流量，或者是aaa(认证authentication、授权authorization和计费 accounting)服务上的话单流量。然而，目前dpi采集每个用户每个应用的流量，需要dpi对全网进行全分光并采集、解析得到，但要在网络上进行全分光部署，需要几千万可能上亿的资金投入，所以dpi现无法获得全网每个用户每个应用的流量。而aaa上话单统计的是上网与断网间累计的流量，即使不关光猫(90％的用户都不开关光猫)，但网络设置了 48小时自动断网，所以一般是每2天累计上网话单流量，不是瞬时流量。
60.针对上述的现有技术中存在的缺点和不足，本示例实施方式中提供了一种光网络资源预估方法，可以实现对光网网络资源需求的预估。参考图1所示，上述的光网络资源预
估方法可以包括以下步骤：
61.s11，采集预设统计周期的历史数据作为预估样本；其中，所述预估样本包括olt数据和pon数据；
62.s12，对所述预估样本进行预处理，以获取中间数据；其中，所述中间数据包括：olt中间数据、pon中间数据；以及
63.s13，配置目标场景的活跃率阈值；其中，所述活跃率阈值包括宽带活跃率增值和itv活跃率阈值；
64.s14，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定光网络流量预估结果；其中，所述光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值中的任意一项或任意多项的组合。
65.本示例实施方式所提供的光网络资源预估方法中，通过采集olt数据和pon数据作为样本数据，并对其进行预处理得到olt中间数据、 pon中间数据；在配置目标场景的活跃率阈值后，基于所述中间数据和所述活跃率阈值确定光网络流量预估结果。本公开的方法能够从开机用户与其带来流量间关联关系角度进行特殊场景光网网络资源流量预估；并且，光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值，能够实现对光网设备的网络流量的精准预估。
66.下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的光网络资源预估方法的各个步骤进行更详细的说明。
67.在步骤s11中，采集预设统计周期的历史数据作为预估样本；其中，所述预估样本包括olt数据和pon数据。
68.本示例实施方式中，上述的方法可以执行在服务器端，或者由用户终端和服务器端协作实现。举例来说，用户可以在用户终端向服务器端发送一数据估算请求；在该数据估算请求中可以包括待进行光网网络资源估计的时间段，网络区域，以及硬件设备数据等。例如，用户期望对十一假期期间a区域b区域的网络需求进行评估。服务器端在接收到数据估算请求后，便可以创建对应的数据处理任务，并执行该数据处理任务。
69.具体的，服务器可以首先采集预设统计周期的历史数据。举例来说，参考图2所示的网络资源链路结构，bras(broadband remote accessserver，宽带接入服务器)设备201向下连接由olt(optical line terminal，光线路终端)设备202，olt设备202通过分光器203连接多个onu (optical network unit，光网络单元)设备204。可以在光接入网设备 olt的网管上提取olt设备上的两类端口数据，即通过bras设备采集上联口数据，即olt上行总链路的上下行流量峰值和流量均值数据；以及，下联口数据，即pon(passive optical network，无源光网络)端口的上下行流向峰值和流量均值数据。此外，还可以通过在aaa平台上提取olt设备上每个pon端口下挂的用户签约带宽数据。例如，可以配置一个统计周期的时长为一周；可以采集连续的多个周期的历史数据作为预估样本。
70.本示例实施方式中，在上述的预估样本中，所述olt数据包括：第一设备配置数据、第一设备带宽流量数据、第一用户使用行为数据和用户价值数据；所述pon数据包括：第二设备配置数据、第二设备带宽流量数据、第二用户使用行为数据和第二用户价值数据。其中，第一设备可以是olt设备；第二设备可以是pon端口。
71.具体的，采集的olt数据可以包含以下多个字段的数据，包括：olt 设备基本信息，olt设备的上行链路配置，olt设备带宽，olt用户使用行为。其中，olt设备基本信息可以包括时间、olt ip、分公司、olt 名称；olt设备的上行链路配置可以包括：单条上行链路下行带宽 olt-singlink-band-down、单条上行链路上行带宽olt-singlink-band-up、已使用端口数olt-user-num、总端口数all-port-num。olt设备带宽可以包括：olt下行流量均值、olt上行流量均值、olt下行流量峰值、olt 上行流量峰值。用户使用行为数据可以包括：olt下挂宽带用户数、olt 宽带开机用户数onu-on-num-band、olt下挂itv用户数、olt-itv开机用户数onu-on-num-itv。
72.采集的pon端口数据可以包含以下多个字段的数据，包括：pon设备基本信息、pon设备配置、pon设备带宽、pon用户使用行为。其中， pon设备基本信息可以包括：时间、olt ip、olt-pon口、分公司、olt 名称。pon设备配置信息可以包括：pon口总带宽能力。pon设备带宽信息可以包括：pon口下行流量均值、pon口上行流量均值、pon口下行流量峰值、pon口上行流量峰值。pon用户使用行为信息可以包括： pon口下挂宽带用户数、pon口宽带开机用户数、pon口下挂itv用户数、pon口-itv开机用户数
73.此外，用户价值数据可以包含以下字段的数据，包括：宽带账号、签约宽带下行带宽sign-band_down、签约宽带上行带宽sign-band_up和 itv业务类型sign-itv_down。
74.在步骤s12中，对所述预估样本进行预处理，以获取中间数据；其中，所述中间数据包括：olt中间数据、pon中间数据。
75.本示例实施方式中，在获取预估样本数据后，可以对其进行预处理，得到对应的中间数据。具体的，对于olt中间数据，可以以一个olt设备为单位，分别累计所有链路的上下性带宽能力、下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算开机率，以获取olt数据中间数据；所述olt 中间数据包括：olt链路总带宽下行能力、olt链路总带宽上行能力、下挂用户的宽带下行签约总带宽、下挂用户的宽带上行签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数和增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。参考表1所示，可以生成olt中间数据表。
76.[0077][0078]
表1
[0079]
其中，olt链路总带宽下行能力olt-band-all-down＝单条上行链路下行带宽olt-singlink-band-down*已使用端口数olt-user-num；
[0080]
olt链路总带宽上行能力olt-band-all-up＝单条上行链路上行带宽olt-singlink-band-up*已使用端口数olt-user-num；
[0081]
下挂用户的宽带下行签约总带宽onu-band-all-down＝∑ (sign-band_down)；
[0082]
下挂用户的itv总带宽onu-itv-all＝∑(sign-itv_down)。
[0083]
具体的，对于pon中间数据，可以以一个pon端口为单位，分别累计下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算各业务开机率，以获取pon中间数据；其中，所述pon中间数据包括：下挂用户的宽带签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数以及增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。参考表2所示，可以生成pon中间数据表。
[0084][0085]
表2
[0086]
在步骤s13中，配置目标场景的活跃率阈值；其中，所述活跃率阈值包括宽带活跃率增值和itv活跃率阈值。
[0087]
本示例实施方式中，可以基于指定时段历史数据的统计结果配置至少一组所述目标场景的活跃率阈值。具体而言，针对开机用户陡增场景，为得到宽带增加的活跃用户数、itv增加的活跃用户数，需设定预估场景阈值，阈值包含宽带活跃率增值和itv活跃率阈值。举例来说，根据往年同期或同场景的数据，本发明主要对itv活跃陡增场景(如年三十、大阅兵等)设置两个阈值场景。其中，场景一，阈值对宽带活跃率增值设置为10％，itv活跃率阈值设置为80％；场景二阈值对宽带活跃率增值设置为10％，itv活跃率阈值设置为100％。此外，对提速场景，不需设定阈值，直接计算下挂用户的签约带宽前后变化，得到签约带宽的增量。
[0088]
或者，在一些示例性实施方式中，用户可以根据经验值配置宽带活跃率增值和itv活跃率阈值。或者，可以根据不同年度中相同月份的多个统计周期进行活跃用户数量的对比，并根据活跃用户的比对结果确定宽带活跃率增值和itv活跃率阈值。
[0089]
在步骤s14中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关
联关系确定光网络流量预估结果；其中，所述光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值中的任意一项或任意多项的组合。
[0090]
在本示例性实施方式中，由于itv的占用带宽具有固定值特性，而 olt(一般2000多用户)以及pon(max下挂60个用户)覆盖区域下，受众用户群体大体相近，所以可视为其上网行为带来的流量基本一致。利用此特性，计算各类端口下挂开机用户总签约带宽带来的该类端口的使用流量关系，即各类端口的使用流量除以端口下挂开机用户总签约带，得到每类端口下的每签约带宽带来的使用流量。
[0091]
具体而言，在本示例性实施方式中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值、开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量均值预估值，包括：
[0092]
步骤s211，根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
[0093]
步骤s212，基于开机设备签约下行带宽总和、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值计算第一系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、开机itv签约下行带宽总和；
[0094]
步骤s213，根据所述第一系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量均值增加值；
[0095]
步骤s214，基于所述下行流量均值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值确定所述下行流量均值预估值。
[0096]
具体而言，可以首先计算下行签约带宽总和的增量。对于开机用户陡增场景，其签约带宽增量通过以下公式计算：
[0097]
宽带下行总和增量(band_incr_down_)＝默认的宽带下行签约带宽 (100m：可修改)
×
宽带增加的活跃用户数；
[0098]
itv下行总和增量(itv_incr_down_)＝默认的itv下行签约带宽 (16m)
×
itv增加的活跃用户数；
[0099]
其中，宽带增加的活跃用户数＝设备下挂宽带总用户数
×
宽带活跃率增值；根据以往场景，宽带活跃率增值取10％；
[0100]
其中，itv增加的活跃用户数＝设备下挂itv总用户数
×
itv活跃率增值；例如，根据以往场景，对itv活跃率阈值设置为80％或100％；
[0101]
itv活跃率增值＝itv活跃率阈值-前8期itv活跃率的均值；
[0102]
对于提速场景，可以直接计算下挂用户的签约带宽前后变化情况。
[0103]
然后，可以进行系数的计算，即每签约带宽带来的使用流量。为表示每类端口开机用户与其带来流量之间的关系，可以将其记作down_r1，作为计算下行流量均值增加值的系数，计算公式如下：
[0104]
开机宽带签约下行带宽总和＝宽带签约下行带宽总和
×
宽带开机率；
[0105]
开机itv签约下行带宽总和＝itv签约下行带宽总和
×
itv开机率
[0106]
down_r1＝ads_tmp_down/(开机宽带签约下行带宽总和 开机 itv签约下行带宽总和)；
[0107]
其中，ads_tmp_down表示连续多个统计周期中历史数据中下行流量均值的平均
值，数据采集自olt设备的网管。
[0108]
然后，可以计算下行流量均值增加值p_ads_down；计算公式可以包括：
[0109]
p_ads_down＝down_r1
×
(宽带下行总和增量 band_incr_down_ itv下行总和增量itv_incr_down_)；
[0110]
之后，可以计算下行流量均值预估值(e_ads_down)；其中，
[0111]
e_ads_down＝p_ads_down ads_tmp_down。
[0112]
具体而言，在本示例性实施方式中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值、开机用户与其带来流量间关联关系确定上行流量均值预估值，包括：
[0113]
步骤s221，根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
[0114]
步骤s222，基于多个统计周期数据计算的上行流量均值、开机宽带签约上行带宽总和确定第二系数；
[0115]
步骤s223，根据所述第二系数和宽带上行总和增量计算上行流向均值增加值；
[0116]
步骤s224，基于所述上行流量均值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量均值确定上行流量均值预估值。
[0117]
举例来说，因itv业务特性，无上行签约带宽，所以上行流量均值预估值只考虑宽带业务即可。首先，可以计算上行签约带宽总和的增量。对于开机用户陡增场景，其签约带宽增量的计算公式可以包括：
[0118]
宽带上行总和增量(band_incr_up_)＝默认的宽带上行签约带宽 (20m：可修改)
×
宽带增加的活跃用户数；
[0119]
其中，宽带增加的活跃用户数＝设备下挂宽带总用户数
×
宽带活跃率增值；例如，宽带活跃率增值可以为宽带活跃陡增场景中的10％；
[0120]
对于提速场景，直接计算下挂用户的签约带宽前后变化情况。
[0121]
然后，可以进行系数计算，即每签约带宽带来的使用流量。为表示每台设备开机用户与其带来流量之间的关系，我们将其记作up_r1，作为计算上行流量均值增加值的系数，计算公式可以包括：
[0122]
开机宽带签约上行带宽总和＝宽带签约上行带宽总和
×
宽带开机率；
[0123]
up_r1＝ads_tmp_up/开机宽带签约上行带宽总和；
[0124]
其中，ads_tmp_up表示连续多个统计周期的历史数据上行流量均值的平均值，数据采集自设备olt的pon网管。
[0125]
之后，可以计算上行流量均值增加值p_ads_up，计算公式可以包括：
[0126]
p_ads_up＝up_r1
×
宽带上行总和增量band_incr_up
[0127]
然后，可以计算上行流量均值预估值e_ads_up；计算公式可以包括：
[0128]
e_ads_up＝p_ads_up ads_tmp_up。
[0129]
具体而言，本示例性实施方式中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值、开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量峰值预估值，包括：
[0130]
步骤s231，根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
[0131]
步骤s232，基于开机设备签约下行带宽总、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值计算第三系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、
开机itv签约下行带宽总和；
[0132]
步骤s233，根据所述第三系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量峰值增加值；
[0133]
步骤s234，基于所述下行流量峰值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值确定所述下行流量峰值预估值。
[0134]
具体而言，本示例性实施方式中，基于所述中间数据、所述活跃率阈值、开机用户与其带来流量间关联关系确定上行流量峰值预估值，包括：
[0135]
步骤s241，根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
[0136]
步骤s242，基于多个统计周期数据计算的上行流量峰值、开机宽带签约上行带宽总和确定第四系数；
[0137]
步骤s243，根据所述第四系数和宽带上行总和增量计算上行流向峰值增加值；
[0138]
步骤s244，基于所述上行流量峰值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量峰会确定上行流量峰值预估值。
[0139]
在一些示例性实施方式中，通过本公开提供的方法，对国庆期间olt 上联口流量进行预估。首先，国庆假期之前的，为期8周的数据作为历史数据来计算系数。考虑到国庆假期可能有部分学生放假和返乡，活跃用户数相对比九月高一些，但不应该高过暑假中较高的用户数，故取暑假中活跃用户数中等的8.12的数据作为基础数据。国庆新增流量在8.12 周期数据上进行累加。
[0140]
然后，设置两对阈值进行对比预估，分别为场景一阈值对：宽带活跃率增值10％，itv活跃率阈值80％；场景二阈值对：宽带活跃率增值10％，itv活跃率阈值100％，超阈值就不再计算，低于阈值，直接提升至阈值。输出结果。预估结果如下：两个场景阈值输出的上行忙时均值和峰值占比都较低，除1个olt上行流量峰值资源占比超30％(永川 x.x.x.x为38％)外其他都在30％以下。场景一下行忙时均值占比超60％有6个、下行峰值超70％有29个olt，场景二下行忙时均值占比超60％有11个、下行峰值超70％有35个olt，如表3所示。
[0141][0142]
表3
[0143]
其中，对于场景1，下行峰值占比超70％有29个，其中有13个olt 只配置1条链路。如表4所示。
[0144][0145][0146]
表4
[0147]
其中，对于场景二，下行峰值占比超70％有35个olt，其中17个 olt只配置1条链路，如表5所示。
[0148][0149][0150]
表5
[0151]
根据以上预估结果，一方面，分公司对用户数较多olt，特别是配置1条链路的olt进行扩容。另一方面，分公司可对忙时均值超60％，峰值超70％的olt中有重点用户或用户数较多的设备进行扩容。
[0152]
考虑用户长久使用情况，最后采用场景一阈值对进行网络资源扩容优化。节后，对此进行后评估，采用场景一的预估方法，满足国庆期间用户对流量的需求。
[0153]
本公开提供的光网络资源预估方法，在采集历史流量数据后，进行数据预处理；并对特定场景的用户开机阈值设定；然后通过基于开机用户与其带来流量间关联关系的计算
算法，计算光网网络资源各类设备端口下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值。本方法利用光网网络资源的四大类历史数据，包含设备配置、设备带宽流量、用户使用行为和用户价值数据，共计24个属性，首次从开机用户与其带来流量间关联关系角度进行特殊场景光网网络资源流量预估。通过利用设备olt的每类端口下挂的开机用户签约带宽和每类端口的使用流量，获得开机用户(含宽带和itv)带来的真实流量的关系即设为系数，关联特定场景下的开机率，输出每类端口的下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值，实现对光网设备的网络流量的预估。此外，本公开的方法能为判断在特定场景下网络设备、端口是否满足用户的需求提供方法；使网络规划有数可依，网络提速后用户感知优良，并使得重要通信有效保障；以及，使光网网络资源能精准投资、提前针对性扩容、提升用户感知。本公开的技术方案已在电信年度滚动规划和国庆、春节、大阅兵和200m升400m等场景应用，并在各特定场景如疫情得到应用验证。
[0154]
需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0155]
进一步的，参考图3所示，本示例的实施方式中还提供了一种光网络资源预估装置30，包括：历史数据采集模块301、数据预处理模块302、阈值参数配置模块303、预估处理模块304。其中，
[0156]
所述历史数据采集模块301可以用于采集预设统计周期的历史数据作为预估样本；其中，所述预估样本包括olt数据和pon数据。
[0157]
所述数据预处理模块302可以用于对所述预估样本进行预处理，以获取中间数据；其中，所述中间数据包括：olt中间数据、pon中间数据。
[0158]
所述阈值参数配置模块303可以用于配置目标场景的活跃率阈值；其中，所述活跃率阈值包括宽带活跃率增值和itv活跃率阈值。
[0159]
所述预估处理模块304可以用于基于所述中间数据、所述活跃率阈值、开机用户与其带来流量间关联关系确定光网络流量预估结果；其中，所述光网络流量预估结果包括：下行流量均值预估值、下行流量峰值预估值、上行流量均值预估值、上行流量峰值预估值中的任意一项或任意多项的组合。
[0160]
本示例性实施方式中，所述olt数据包括：第一设备配置数据、第一设备带宽流量数据、第一用户使用行为数据和用户价值数据；
[0161]
所述pon数据包括：第二设备配置数据、第二设备带宽流量数据、第二用户使用行为数据和第二用户价值数据。
[0162]
本示例性实施方式中，获取olt中间数据，包括：以一个olt设备为单位，分别累计所有链路的上下性带宽能力、下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算开机率，以获取olt数据中间数据；所述olt中间数据包括：olt链路总带宽下行能力、olt链路总带宽上行能力、下挂用户的宽带下行签约总带宽、下挂用户的宽带上行签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数和增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。
[0163]
本示例性实施方式中，获取pon中间数据，包括：以一个pon端口为单位，分别累计下挂用户各用户各业务的签约带宽，以及计算各业务开机率，以获取pon中间数据；其中，所
述pon中间数据包括：下挂用户的宽带签约总带宽、下挂用户的itv总带宽、增量宽带用户数以及增量itv用户数中的任意一项或任意多项的组合。
[0164]
本示例性实施方式中，所述阈值参数配置模块303可以基于指定时段历史数据的统计结果配置至少一组所述目标场景的活跃率阈值。
[0165]
本示例性实施方式中，所述预估处理模块304可以包括基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量均值预估值，包括：
[0166]
根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
[0167]
基于开机设备签约下行带宽总、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值计算第一系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、开机itv签约下行带宽总和；
[0168]
根据所述第一系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量均值增加值；
[0169]
基于所述下行流量均值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量均值确定所述下行流量均值预估值。
[0170]
本示例性实施方式中，所述预估处理模块304可以包括基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定上行流量均值预估值，包括：
[0171]
根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
[0172]
基于多个统计周期数据计算的上行流量均值、开机宽带签约上行带宽总和确定第二系数；
[0173]
根据所述第二系数和宽带上行总和增量计算上行流向均值增加值；
[0174]
基于所述上行流量均值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量均值确定上行流量均值预估值。
[0175]
本示例性实施方式中，所述预估处理模块304可以包括基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定下行流量峰值预估值，包括：
[0176]
根据活跃率阈值确定下行签约带宽总和增量；所述下行签约带宽总和增量包括宽带下行总和增量、itv下行总和增量；
[0177]
基于开机设备签约下行带宽总、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值计算第三系数；所述开机设备签约下行带宽总和包括开机宽带签约下行带宽总和、开机itv签约下行带宽总和；
[0178]
根据所述第三系数、所述下行签约带宽总和增量确定下行流量峰值增加值；
[0179]
基于所述下行流量峰值增加值、基于多个统计周期数据计算的下行流量峰值确定所述下行流量峰值预估值。
[0180]
本示例性实施方式中，所述预估处理模块304可以包括基于所述中间数据、所述活跃率阈值和开机用户与其带来流量间关联关系确定上行流量峰值预估值，包括：
[0181]
根据宽带活跃率增值统计带宽上行总和增量；
[0182]
基于多个统计周期数据计算的上行流量峰值、开机宽带签约上行带宽总和确定第四系数；
[0183]
根据所述第四系数和宽带上行总和增量计算上行流向峰值增加值；
[0184]
基于所述上行流量峰值增加值和基于多个统计周期数据计算的上行流量峰会确
定上行流量峰值预估值。
[0185]
上述的光网络资源预估装置中各模块的具体细节已经在对应的光网络资源预估方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0186]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0187]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的计算机系统。
[0188]
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0189]
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的终端设备400。图 4显示的终端设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0190]
如图4所示，终端设备400以通用计算设备的形式表现。终端设备400 的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。
[0191]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元 610可以执行如图1中所示的步骤。
[0192]
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
[0193]
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0194]
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0195]
计算机系统600也可以与一个或多个外部设备50(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统 600交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。通过输入/输出(i/o)接口650还可以连接显示单元640。并且，计算机系统600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan) 和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线 630与计算机系统600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0196]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施
方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是 cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0197]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
[0198]
参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0199]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器 (ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom 或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0200]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0201]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0202]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0203]
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0204]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
[0205]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。