公开/公告号CN106802907A
专利类型发明专利
公开/公告日2017-06-06
原文格式PDF
申请/专利权人 恒安嘉新(北京)科技有限公司;
申请/专利号CN201611071562.0
申请日2016-11-28
分类号G06F17/30;
代理机构北京万慧达知识产权代理有限公司;
代理人王荣
地址 100191 北京市海淀区北三环西路25号27号楼五层5002室
入库时间 2023-06-19 02:30:15
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-05-31
授权
授权
2017-06-30
实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20161128
实质审查的生效
2017-06-16
著录事项变更 IPC(主分类):G06F17/30 变更前: 变更后: 申请日:20161128
著录事项变更
2017-06-06
公开
公开
技术领域
本发明涉及移动网络通信技术领域，特别涉及基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法。
背景技术
KPI指标是基于多条XDR话单的字段值进行公式计算的统计模型，根据业务的需要，可以通过设置KPI指定条件来对XDR话单进行KPI计算。
现有技术中的技术方案如图1所示，对KPI计算的常规方案为读取话单->解析话单(二进制转换常量)->与订阅KPI条件逐个匹配->符合条件的XDR进入KPI对应的模型计算数值。
上述现有技术每条二进制XDR话单都要转到相应的常量(整数、小数、字符串)，转换过程比较消耗CPU资源；需要逐行逐字段匹配，XDR个数M，条件个数N，条件字段数P，匹配计算总次数就是M*N*P(由于一条XDR的不同字段组合，可能匹配多个KPI条件。所以即使匹配到1条，也要继续匹配直到最后一个KPI条件)非常占用CPU、内存资源，极其耗时；字符串比对函数equals、startWith、indexOf、正则表达式的matches等函数，由于其本身的特质，在海量XDR匹配业务中频繁读写内存，影响匹配效率。此方案在实际应用中计算缓慢，不仅影响数据实时性也占用过多服务器资源。
发明内容
为了大幅度提高单台服务器的运算能力，提高经济效益，提升客户满意度，本发明实施例提供了基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法，其特征在于，所述方法包括：
读取XDR话单并获取XDR字段；
将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值，并计算所述哈希值的hashCode值；
将所述XDR字段与所述哈希值进行匹配，得到目标哈希值；
根据所述目标哈希值的hashCode值查找与之相同的KPI条件并计算KPI。
结合第一方面，在第一种可能的实施方式中，所述读取XDR话单并获取XDR字段包括：
预设规范定义的字段长度；
根据所述字段长度将所述XDR字段截取为多个二进制字段。
结合第一方面，在第二种可能的实施方式中，所述将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值包括：
将所有KPI条件字段组合为一个字段；
根据哈希算法对所述一个字段计算，得到多个哈希值。
结合第一方面，在第二种可能的实施方式中，在根据所述目标哈希值的hashCode值查找与之相同的KPI条件并计算KPI之前，所述方法还包括：
计算每个KPI条件字段的hashCode值，其中，KPI条件字段与hashCode值唯一对应。
第二方面，提供了基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算系统，其特征在于，所述系统包括：
解析模块，用于读取XDR话单并获取XDR字段；
生成模块，用于将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值，并计算所述哈希值的hashCode值；
匹配模块，用于将所述XDR字段与所述哈希值进行匹配，得到目标哈希值；
计算模块，用于根据所述目标哈希值的hashCode值查找与之相同的KPI条件并计算KPI。
结合第二方面，在第一种可能的实施方式中，所述解析模块具体用于：
预设规范定义的字段长度；
根据所述字段长度将所述XDR字段截取为多个二进制字段。
结合第二方面，在第二种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：
将所有KPI条件字段组合为一个字段；
根据哈希算法对所述一个字段计算，得到多个哈希值。
结合第二方面，在第二种可能的实施方式中，所述计算模块还用于：
计算每个KPI条件字段的hashCode值，其中，KPI条件字段与hashCode值唯一对应。
本发明公开了基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法，对XDR话单的处理是直接基于码流处理，不经过XDR话单中码流->常量的转换过程，节省内存读写操作及CPU运算；对KPI条件字段组合哈希，通过hashCode直接定位相同hashCode值的条件，取代逐行、逐字段匹配，由常规M*N*P匹配次数优化为M*Q匹配次数，减少对CPU和内存资源的占用，提高匹配的效率，节省大量系统资源，提高了数据实时性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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是本发明现有技术中计算KPI的方法流程示意图；
图2是本发明一优选实施例KPI计算方法流程示意图；
图3是现有技术中计算KPI的方法时序图；
图4是本发明一优选实施例中KPI计算方法的时序图；
图5是本发明另一优选实施例中KPI计算系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明一优选实施例提供的基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法，参照图2所示，所述方法流程包括：
S210、读取XDR话单并获取XDR字段。
其中，XDR话单是经过数据采集、回填后的二进制数据包，为应用层提供业务相关数据。XDR话单的个数用M表示。
KPI指标是根据多条XDR话单的字段值进行公式计算的统计模型，根据业务的需要，会对指定条件内的XDR话单进行KPI计算。
具体地，该步骤包括：
预设规范定义的字段长度；
根据字段长度将XDR字段截取为多个二进制字段。
其中，规范定义的字段长度可以是任意长度，在此不作具体限定。
由于读取的XDR话单是二进制数据，根据预设的字段长度截取的字段同样也是二进制字段。与现有技术相比，截取的二进制字段不进行常量的转化，直接以二进制码流的方式来与KPI条件字段进行匹配，节省内存读写操作及CPU运算。
S220、将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值，并计算哈希值的hashCode值。
其中，哈希算法是将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值。根据哈希算法得到的KPI条件字段组合个数为Q。
具体地，将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值包括：
将所有KPI条件字段组合为一个字段；
根据哈希算法对上述一个字段计算，得到多个哈希值，其中，哈希值的个数即为Q。
将KPI条件字段组合哈希后，得到的哈希值也会包括每个KPI条件字段，当与XDR字段进行匹配时，既减少了匹配的次数，也保证了能够覆盖到每个KPI条件字段。
S230、将XDR字段与哈希值进行匹配，得到目标哈希值。
具体地，将XDR二进制字段与哈希值进行逐个比较，得到与XDR二进制字段相匹配的哈希值。
根据步骤S220可知，哈希值的个数为Q，则将XDR二进制字段与哈希值进行比较的次数也为Q。
相比较于现有技术中的常量比较，二进制码流比较的方式能够减少内存的读写及对CPU的占用，提高单台服务器的运算能力。
S240、根据目标哈希值的hashCode值查找与之相同的KPI条件并计算KPI。
由于目标哈希值中的hashCode值是唯一的，并且通过该hashCode值可以查找到与之相对应的KPI条件字段，将XDR话单带入KPI条件模型计算得到对应的KPI。
可选的，在步骤S240之前，该方法还包括：
计算每个KPI条件字段的hashCode值，该KPI条件字段与hashCode值唯一对应。
参照图3所示，提供了现有技术中根据XDR话单计算KPI的方法，具体包括：
从网卡中读取第一条二进制XDR，将该二进制XDR转换为常量(整数、小数和字符串等)，将该常量XDR与KPI条件字段进行匹配，当全部字段匹配上后，根据该KPI条件计算KPI指标。其中，设XDR个数是M，KPI条件个数为N，条件字段数为P，则匹配计算总次数是M*N*P(由于一条XDR的不同字段组合可能匹配多个KPI条件，所以即使匹配到1条，也要继续匹配直到最后一个KPI条件)。
参照图4所示，提供了本发明实施例中根据XDR话单计算KPI的方法，具体包括：
从网卡中读取第一条二进制XDR，将该XDR话单根据预设的长度截取为若干二进制字段，将所有的KPI条件字段组合为一个字段哈希，得到条件字段的哈希值Q个并计算每个哈希值的hashCode值，将二进制XDR话单字段与哈希值进行匹配，得到完全匹配的哈希值，根据该哈希值的hashCode来找到对应的KPI条件，计算得到KPI。其中，设XDR话单的个数M，则匹配计算总次数是M*Q。经过反复测试，码流寻址匹配在10万、百万、千万、亿级XDR话单计算KPI的用时只有常规方法的十五分之一左右。
本发明实施例提供的基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算方法，相比较于现有技术，直接基于二进制码流处理字段与KPI条件的匹配，不经过码流至常量的转换过程，大大的节省内存读写操作及CPU运算。通过hashCode值直接定位KPI条件，取代逐行、逐字段匹配，节省大量系统资源，减少了数据运算延时，提高了数据实时性。
参照图5所示，在本发明另一优选的实施例中提供了基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算系统，该系统包括：
解析模块510，用于读取XDR话单并获取XDR字段；
生成模块520，用于将KPI条件字段组合后采用哈希算法生成多个哈希值，并计算哈希值的hashCode值；
匹配模块530，用于将XDR字段与哈希值进行匹配，得到目标哈希值；
计算模块540，用于根据目标哈希值的hashCode值查找与之相同的KPI条件并计算KPI。
具体地，解析模块510具体用于：
预设规范定义的字段长度；
根据字段长度将XDR字段截取为多个二进制字段。
具体地，生成模块520具体用于：
将所有KPI条件字段组合为一个字段；
根据哈希算法对上述一个字段计算，得到多个哈希值。
具体地，计算模块540还用于：
计算每个KPI条件字段的hashCode值，其中，KPI条件字段与hashCode值唯一对应。
本发明实施例提供的基于码流寻址方式的移动LTE的KPI计算系统，相比较于现有技术，生成模块520将XDR进行二进制截取，得到二进制字段，匹配模块530直接基于二进制码流处理字段与KPI条件的匹配，不经过码流至常量的转换过程，大大的节省内存读写操作及CPU运算。计算模块540通过hashCode值直接定位KPI条件，取代逐行、逐字段匹配，节省大量系统资源，减少了数据运算延时，提高了数据实时性，同时大幅度提高单台服务器的运算能力，从而降低了项目实施的成本。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的系统在执行时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的系统与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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