CN117097677B - 一种基于大数据的流量管理分配系统及分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于流量分配管理技术领域，具体涉及一种基于大数据的流量管理分配系统及分析方法。本发明能够在流量需求目标的需求流量超出额定分配量时，对流量需求目标逐级优化，必要时还会停止部分流量执行目标继续获取流量，以此保证流量需求目标的响应速度，并在其响应完成之后，提升对停止流量分配的流量需求目标的流量分配量，保证用户的体验感不会受到影响，同时在流量分配过程中存在余量时，还能够生成相应的容许分配队列，不同的容许分配队列对应不同组合的流量需求目标，后续在其响应时，能够根据队列匹配结果快速确定结余流量，相应的，也能够提升流量需求目标获取流量的响应速度。

Description

一种基于大数据的流量管理分配系统及分析方法

技术领域

本发明属于流量分配管理技术领域，具体涉及一种基于大数据的流量管理分配系统及分析方法。

背景技术

近年来，大数据技术在各个领域得到了广泛应用，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，可以挖掘出有价值的信息和规律，为决策提供支持，基于大数据的流量管理分配系统可以利用数据分析算法来预测用户行为模式、优化网络带宽利用率和提高用户体验质量等方面的问题，传统的网络流量管理方法往往基于人工经验和固定规则进行流量分配，无法适应不同用户、不同应用和不同场景下的动态需求，为优化网络带宽利用率和提高用户体验质量。

现有技术中，流量管理分配的方式多为按需分配，一般会以保证其响应速度为分配依据，而且其分配过程中会导致部分流量需求目标的分配流量过剩，这无疑会导致新增流量需求目标或者其他流量需求目标所分配的流量减少，同时在流量需求目标的需求流量过多时，其他流量需求目标仍然能够正常响应，但是响应速度以及响应时间便会过度延长，这显然就会导致用户的体验感下降，基于此，本方案提供了一种能够保证流量响应速度的流量管理分配系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的流量管理分配系统及分析方法，能够流量需求目标逐级优化，实现各个流量需求目标的需求流量的合理性分配。

本发明采取的技术方案具体如下：

一种基于大数据的流量管理分配的分析方法，包括：

获取管理区域，以及所述管理区域内的流量需求目标，其中，所述流量需求目标设置有多个；

实时获取各个所述流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

获取额定分配量，并与所述待评估参数进行比较；

若所述待评估参数小于额定分配量，则表明各个所述流量需求目标均能获取需求流量，再将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若所述待评估参数大于或等于额定分配量，则将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个所述流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级；

依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

对所述优化执行量与执行偏差量进行比对，且在所述优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个所述流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至所述优化执行量大于或等于执行偏差量。

在一种优选方案中，所述流量需求目标获取流量时的步骤，包括：

获取所述流量需求目标的流量需求量，并将其标定为待分配参数；

获取响应区间，以及流量分配函数；

将所述待分配参数以及响应区间的下限值输入至分配函数中，并将其输出结果标定为已分配参数。

在一种优选方案中，所述将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列的步骤，包括：

获取所述待评估参数以及额定分配量；

从所述评估模型中调用评估函数；

将所述待评估参数以及额定分配量一同输入至评估函数中，得到容许分配量；

将所述容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数，再对所述可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列。

在一种优选方案中，所述将所述容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数的步骤，包括：

获取容许分配量；

从所述筛选模型中筛选函数，并将各个所述流量需求目标的流量需求量以及响应区间的上限值一同输入至筛选函数中，并将其输出结果标定为待筛选参数；

将所述待筛选参数与容许分配量进行比较；

若所述容许分配量大于或等于待筛选参数，则将其标定为不可执行分配参数，且同步将其筛除；

若所述容许分配量小于待筛选参数，则将其标定为可执行分配参数。

在一种优选方案中，所述对所述可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列的步骤，包括：

获取所述可执行分配参数，并进行随机组合，得到多组待评估队列；

将每组所述待评估队列中的可执行分配参数进行求和处理，得到待核验参数；

将所述待核验参数与容许分配量进行比较；

若所述待核验参数大于容许分配量，则将其对应的待评估队列判定为无效队列，并同步将该待评估队列筛除；

若所述待核验参数小于或等于容许分配量，则将其对应的待评估队列标定为容许分配队列。

在一种优选方案中，所述将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量的步骤，包括：

获取所述待评估参数与额定分配量；

从所述校验模型中获取校验函数；

将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验函数中，且将其输出结果标定为执行偏差量。

在一种优选方案中，所述将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级的步骤，包括：

获取所述待优化列表中的流量需求目标，并将其标定为待分级目标；

获取所述待分级目标的待响应时长以及未分配流量；

从所述分级模型中调用分级函数，并将所述待响应时长以及未分配流量输入至分级函数中，并将其输出结果标定为待分级参数；

将所有所述待分级参数按照由大至小的顺序进行排列，并将其排列位次标定为所述流量需求目标的优化等级。

在一种优选方案中，所述依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量的步骤，包括：

依据所述优化等级获取各个所述流量需求目标的流量需求量以及已分配流量，并对其进行做差处理，得到待优化参数；

获取各个所述流量需求目标的容许分配时长；

从所述优化模型中调用优化函数；

将所述待优化参数以及容许分配时长输入至优化函数中，且将其输出结果标定为优化执行量。

本发明还提供了，一种基于大数据的流量管理分配系统，应用于上述的基于大数据的流量管理分配的分析方法，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取管理区域，以及所述管理区域内的流量需求目标，其中，所述流量需求目标设置有多个；

第二获取模块，所述第二获取模块用于实时获取各个所述流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

评估模块，所述评估模块用于获取额定分配量，并与所述待评估参数进行比较；

若所述待评估参数小于额定分配量，则表明各个所述流量需求目标均能获取需求流量，再将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若所述待评估参数大于或等于额定分配量，则将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个所述流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

分级模块，所述分级模块用于将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级；

优化模块，所述优化模块用于依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

执行模块，所述执行模块用于对所述优化执行量与执行偏差量进行比对，且在所述优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个所述流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至所述优化执行量大于或等于执行偏差量。

以及，一种基于大数据的流量管理分配终端，包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于大数据的流量管理分配的分析方法。

本发明取得的技术效果为：

本发明能够在流量需求目标的需求流量超出额定分配量时，对流量需求目标逐级优化，必要时还会停止部分流量执行目标继续获取流量，以此保证流量需求目标的响应速度，并在其响应完成之后，提升对停止流量分配的流量需求目标的流量分配量，保证用户的体验感不会受到影响，同时在流量分配过程中存在余量时，还能够生成相应的容许分配队列，不同的容许分配队列对应不同组合的流量需求目标，后续在其响应时，能够根据队列匹配结果快速确定结余流量，相应的，也能够提升流量需求目标获取流量的响应速度。

附图说明

图1是本发明所提供的方法流程图；

图2是本发明所提供的系统模块图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

请参阅图1和图2所示，本发明提供了一种基于大数据的流量管理分配的分析方法，包括：

S1、获取管理区域，以及管理区域内的流量需求目标，其中，流量需求目标设置有多个；

S2、实时获取各个流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

S3、获取额定分配量，并与待评估参数进行比较；

若待评估参数小于额定分配量，则表明各个流量需求目标均能获取需求流量，再将待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若待评估参数大于或等于额定分配量，则将待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

S4、将待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个流量需求目标的优化等级；

S5、依据各个流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

S6、对优化执行量与执行偏差量进行比对，且在优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至优化执行量大于或等于执行偏差量。

如上述步骤S1-S6所述，随着互联网技术的不断发展和普及，网络流量管理变得越来越重要，传统的网络流量管理方法往往基于人工经验和固定规则进行流量分配，无法适应不同用户、不同应用和不同场景下的动态需求，为优化网络带宽利用率和提高用户体验质量，如何实现一种智能化、高效化、可扩展的流量管理分配系统成为了当前亟待解决的问题之一，本实施例中，首先确定管理区域，以及该管理区域内的流量需求目标，且流量需求目标存在多个，之后将流量需求目标的流量需求量标定为已分配参数，且将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数，再将待评估参数与预设的额定分配量进行比较，并在待评估参数小于额定分配量时，输出容许分配队列，在待评估参数大于或等于额定分配量时，则就表明无法当前流量需求目标的流量需求总量，通过校验模型的执行能够输出执行偏差量，以及待优化列表，之后将待优化列表中的流量需求目标输入至等级模型中，以此确定各个流量需求目标的优化等级，本实施方式中，优化等级越高，其执行优化的优先权也就越高，之后通过优化模型来对待优化列表中的流量需求目标的流量需求量进行计算，从而可以得出可以执行的优化执行量，最后将优化执行量与执行偏差量进行比较，便可判断出此次优化结果是否能够完成流量的合理性分配，在优化执行量小于执行偏差量时，则表明优化无效，需要按照各个流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至优化执行量大于或等于执行偏差量，以此确保网络流量的合理性分配。

在一个较佳的实施方式中，流量需求目标获取流量时的步骤，包括：

步骤1、获取流量需求目标的流量需求量，并将其标定为待分配参数；

步骤2、获取响应区间，以及流量分配函数；

步骤3、将待分配参数以及响应区间的下限值输入至分配函数中，并将其输出结果标定为已分配参数。

如上述步骤Stp1-Stp3所述，在流量需求目标获取流量时，需要新型获取其对应的流量需求量，本实施方式将其标定为待分配参数，而后从响应区间中获取其下限值，再将其余待分配参数一同输入至流量分配函数中，从而进行已分配参数的测算，其中，流量分配函数的表达式为：，式中，/>表示已分配参数，/>表示流量需求量，表示响应区间的下限值，基于此式，便可得到各个流量需求目标的已分配参数，其中，已分配参数小于或等于流量需求目标的流量需求量。

在一个较佳的实施方式中，将待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列的步骤，包括：

S301、获取待评估参数以及额定分配量；

S302、从评估模型中调用评估函数；

S303、将待评估参数以及额定分配量一同输入至评估函数中，得到容许分配量；

S304、将容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数，再对可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列。

如上述步骤S301-S304所述，在向各个流量需求目标分配流量时，由于其受到网速、设备响应延迟等因素的影响，其单位时间内所能够分配的流量存在上限，本实施方式将其确定为额定分配量，且在待评估参数小于额定分配量时，表明各个流量需求目标均能够依据最短响应时长进行响应，而后从评估模型中调用评估函数，再将该待评估参数与额定分配量一同输入至评估函数中，其中，评估函数的表达式为：，式中，/>表示容许分配量，/>表示，/>表示待评估参数，在容许分配量确定之后，将其直接输入至筛选模型中，得到可执行分配参数，再对其进行随机组合，从而便可确定容许分配队列。

在一个较佳的实施方式中，将容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数的步骤，包括：

Stp1、获取容许分配量；

Stp2、从筛选模型中筛选函数，并将各个流量需求目标的流量需求量以及响应区间的上限值一同输入至筛选函数中，并将其输出结果标定为待筛选参数；

Stp3、将待筛选参数与容许分配量进行比较；

若容许分配量大于或等于待筛选参数，则将其标定为不可执行分配参数，且同步将其筛除；

若容许分配量小于待筛选参数，则将其标定为可执行分配参数。

如上述步骤Stp1-Stp3所述，在筛选模型执行时，首先从筛选模型中调用筛选函数，以此来确定待筛选参数，其中，筛选函数的表达式为：，式中，/>表示待筛选参数，/>表示响应区间的上限值，基于此式，可以得出各个流量需求目标的单位时间下最低需求流量，本实施方式将其标定为待筛选参数，而后再将其与容许分配量进行比较，并在待筛选参数小于或等于容许分配量时，将其标定为不可执行分配参数，反之，则将其直接标定为可执行分配参数，为后续容许分配队列的构建提供相应的数据支持。

在一个较佳的实施方式中，对可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列的步骤，包括：

Stp4、获取可执行分配参数，并进行随机组合，得到多组待评估队列；

Stp5、将每组待评估队列中的可执行分配参数进行求和处理，得到待核验参数；

Stp6、将待核验参数与容许分配量进行比较；

若待核验参数大于容许分配量，则将其对应的待评估队列判定为无效队列，并同步将该待评估队列筛除；

若待核验参数小于或等于容许分配量，则将其对应的待评估队列标定为容许分配队列。

如上述步骤Stp4-Stp6所述，在可执行分配参数确定之后，便可对其进行随机组合处理，进而可以得到多组待评估队列，其中，待评估队列中的可执行分配参数的数量为1～n，n的取值为正整数，通过对每组待评估队列中的可执行分配参数进行求和，可以得到待核验参数，通过将待核验参数与容许分配量进行比较，可以确定其对应的待评估队列是否有效，基于此，便可逐一确定容许分配量下的容许分配队列。

在一个较佳的实施方式中，将待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量的步骤，包括：

S305、获取待评估参数与额定分配量；

S306、从校验模型中获取校验函数；

S307、将待评估参数与额定分配量一同输入至校验函数中，且将其输出结果标定为执行偏差量。

如上述步骤S305-S307所述，在待评估参数超出额定分配量时，则表明当前节点下无法满足每个流量需求目标的需求流量，通过将待评估参数与额定分配量输入至校验函数中，可以测算出执行偏差量，其中，校验函数的表达式为：，式中，/>表示执行偏差量，在执行偏差量确定之后，会根据流量需求目标的优化等级来执行优化操作，以此确保额定分配量下的各个流量需求目标均能够得到合理的流量分配。

在一个较佳的实施方式中，将待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个流量需求目标的优化等级的步骤，包括：

S401、获取待优化列表中的流量需求目标，并将其标定为待分级目标；

S402、获取待分级目标的待响应时长以及未分配流量；

S403、从分级模型中调用分级函数，并将待响应时长以及未分配流量输入至分级函数中，并将其输出结果标定为待分级参数；

S404、将所有待分级参数按照由大至小的顺序进行排列，并将其排列位次标定为流量需求目标的优化等级。

如上述步骤S401-S404所述，在待优化列表生成之后，首先将其中的流量需求目标标定为待分级目标，再实时获取这些待分级目标的待响应时长和未分配流量，并同步输入值分级函数中，其中，分级函数的表达式为：，式中，/>表示待分级参数，/>表示待响应式时长的权重系数，/>表示待响应时长，/>表示未分配流量的权重系数，/>表示未分配流量，基于待分级参数的取值，将其按照由大至小的顺序排列，并根据其排列位次确定流量需求目标的优化等级，其中，排列位次越高，即表明其执行优化的优先级就越高。

在一个较佳的实施方式中，依据各个流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量的步骤，包括：

S501、依据优化等级获取各个流量需求目标的流量需求量以及已分配流量，并对其进行做差处理，得到待优化参数；

S502、获取各个流量需求目标的容许分配时长；

S503、从优化模型中调用优化函数；

S504、将待优化参数以及容许分配时长输入至优化函数中，且将其输出结果标定为优化执行量。

如上述步骤S501-S504所述，在流量需求目标的优化等级确定之后，依据优化等级获取各个流量需求目标的流量需求量以及已分配流量，通过对流量需求目标的流量需求量以及已分配流量进行作差，可以得出流量需求目标的未分配流量，本实施方式将其标定为待优化参数，而后将其与流量需求目标的容许分配时长一同输入至优化函数中，其中，优化函数的表达式为：，式中，/>表示优化执行量，/>表示流量需求目标的当前分配流量，/>表示待优化参数，/>表示容许分配时长，基于此，可以逐一确定各个流量需求目标的优化执行量，最后将其汇总并与执行偏差量进行比较，且在优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至优化执行量大于或等于执行偏差量，从而实现对各个流量需求目标的需求流量进行合理性分配。

本发明还提供了，一种基于大数据的流量管理分配系统，应用于上述的基于大数据的流量管理分配的分析方法，包括：

第一获取模块，第一获取模块用于获取管理区域，以及管理区域内的流量需求目标，其中，流量需求目标设置有多个；

第二获取模块，第二获取模块用于实时获取各个流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

评估模块，评估模块用于获取额定分配量，并与待评估参数进行比较；

若待评估参数小于额定分配量，则表明各个流量需求目标均能获取需求流量，再将待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若待评估参数大于或等于额定分配量，则将待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

分级模块，分级模块用于将待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个流量需求目标的优化等级；

优化模块，优化模块用于依据各个流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

执行模块，执行模块用于对优化执行量与执行偏差量进行比对，且在优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至优化执行量大于或等于执行偏差量。

如上述，在该分配系统执行时，首先通过第一获取模块获取管理区域，以及管理区域内的流量需求目标，再通过第二获取模块获取流量需求目标的需求流量，本实施方式将其标定为已分配参数，并汇总为待评估参数，而后通过评估模块将待评估参数和额定分配量进行比较，且在待评估参数小于额定分配量时，将待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列，在待评估参数大于或等于额定分配量时，将待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，之后通过分级模块对流量需求目标进行分级处理，并确定各个流量需求目标的优化等级，之后结合优化模块依据各个流量需求目标的优化等级进行优化处理，从而可以确定流量需求目标的优化执行量，再通过执行模块对执行偏差量和优化执行量进行比较，便可确定其可执行性，以此方式，便可实现对各个流量需求目标的需求流量进行合理性的分配，保证其在容许响应延迟范围内能够输出有效数据。

以及，一种基于大数据的流量管理分配终端，包括：

至少一个处理器；

以及与至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于大数据的流量管理分配的分析方法。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。

Claims (4)

1.一种基于大数据的流量管理分配的分析方法，其特征在于：包括：

获取管理区域，以及所述管理区域内的流量需求目标，其中，所述流量需求目标设置有多个；

实时获取各个所述流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

获取额定分配量，并与所述待评估参数进行比较；

若所述待评估参数小于额定分配量，则表明各个所述流量需求目标均能获取需求流量，再将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若所述待评估参数大于或等于额定分配量，则将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个所述流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级；

依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

对所述优化执行量与执行偏差量进行比对，且在所述优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个所述流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至所述优化执行量大于或等于执行偏差量；

其中，所述流量需求目标获取流量时的步骤，包括：

获取所述流量需求目标的流量需求量，并将其标定为待分配参数；

获取响应区间，以及流量分配函数，流量分配函数的表达式为：，式中，表示已分配参数，/>表示流量需求量，/>表示响应区间的下限值；

将所述待分配参数以及响应区间的下限值输入至分配函数中，并将其输出结果标定为已分配参数；

所述将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列的步骤，包括：

获取所述待评估参数以及额定分配量；

从所述评估模型中调用评估函数，评估函数的表达式为：，式中，/>表示容许分配量，/>表示额定分配量，/>表示待评估参数；

将所述待评估参数以及额定分配量一同输入至评估函数中，得到容许分配量；

将所述容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数，再对所述可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列；

所述将所述容许分配量输入至筛选模型中，得到多个可执行分配参数的步骤，包括：

获取容许分配量；

从所述筛选模型中筛选函数，并将各个所述流量需求目标的流量需求量以及响应区间的上限值一同输入至筛选函数中，并将其输出结果标定为待筛选参数，筛选函数的表达式为：，式中，/>表示待筛选参数，/>表示响应区间的上限值；

将所述待筛选参数与容许分配量进行比较；

若所述容许分配量大于或等于待筛选参数，则将其标定为不可执行分配参数，且同步将其筛除；

若所述容许分配量小于待筛选参数，则将其标定为可执行分配参数；

所述将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量的步骤，包括：

获取所述待评估参数与额定分配量；

从所述校验模型中获取校验函数，校验函数的表达式为：，式中，/>表示执行偏差量；

将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验函数中，且将其输出结果标定为执行偏差量；

所述将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级的步骤，包括：

获取所述待优化列表中的流量需求目标，并将其标定为待分级目标；

获取所述待分级目标的待响应时长以及未分配流量；

从所述分级模型中调用分级函数，并将所述待响应时长以及未分配流量输入至分级函数中，并将其输出结果标定为待分级参数，分级函数的表达式为：，式中，/>表示待分级参数，/>表示待响应式时长的权重系数，/>表示待响应时长，/>表示未分配流量的权重系数，/>表示未分配流量；

将所有所述待分级参数按照由大至小的顺序进行排列，并将其排列位次标定为所述流量需求目标的优化等级；

所述依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量的步骤，包括：

依据所述优化等级获取各个所述流量需求目标的流量需求量以及已分配流量，并对其进行做差处理，得到待优化参数；

获取各个所述流量需求目标的容许分配时长；

从所述优化模型中调用优化函数，优化函数的表达式为：，式中，/>表示优化执行量，/>表示流量需求目标的当前分配流量，/>表示待优化参数，/>表示容许分配时长；

将所述待优化参数以及容许分配时长输入至优化函数中，且将其输出结果标定为优化执行量。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的流量管理分配的分析方法，其特征在于：所述对所述可执行分配参数进行随机组合，并将其组合结果标定为容许分配队列的步骤，包括：

获取所述可执行分配参数，并进行随机组合，得到多组待评估队列；

将每组所述待评估队列中的可执行分配参数进行求和处理，得到待核验参数；

将所述待核验参数与容许分配量进行比较；

若所述待核验参数大于容许分配量，则将其对应的待评估队列判定为无效队列，并同步将该待评估队列筛除；

若所述待核验参数小于或等于容许分配量，则将其对应的待评估队列标定为容许分配队列。

3.一种基于大数据的流量管理分配系统，应用于权利要求1至2中任意一项所述的基于大数据的流量管理分配的分析方法，其特征在于：包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取管理区域，以及所述管理区域内的流量需求目标，其中，所述流量需求目标设置有多个；

第二获取模块，所述第二获取模块用于实时获取各个所述流量需求目标的需求流量，将其标定为已分配参数，并将当前节点下的已分配参数汇总为待评估参数；

评估模块，所述评估模块用于获取额定分配量，并与所述待评估参数进行比较；

若所述待评估参数小于额定分配量，则表明各个所述流量需求目标均能获取需求流量，再将所述待评估参数与额定分配量一同输入至评估模型中，得到容许分配队列；

若所述待评估参数大于或等于额定分配量，则将所述待评估参数与额定分配量一同输入至校验模型中，得到执行偏差量，再将各个所述流量需求目标按照流量需求量的大小由高至低进行排列，且同步生成待优化列表；

分级模块，所述分级模块用于将所述待优化列表中的流量需求目标一同输入至分级模型中，得到各个所述流量需求目标的优化等级；

优化模块，所述优化模块用于依据各个所述流量需求目标的优化等级，按照由高至低的顺序将对应的流量需求量逐一输入至优化模型中，得到优化执行量；

执行模块，所述执行模块用于对所述优化执行量与执行偏差量进行比对，且在所述优化执行量小于执行偏差量时发出告警信号，并按照各个所述流量需求目标的优化等级逐一停止流量分配，直至所述优化执行量大于或等于执行偏差量。

4.一种基于大数据的流量管理分配终端，其特征在于：包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至2中任意一项所述的基于大数据的流量管理分配的分析方法。