CN104202418A - 为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** - Google Patents
为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN104202418A CN104202418A CN201410475609.4A CN201410475609A CN104202418A CN 104202418 A CN104202418 A CN 104202418A CN 201410475609 A CN201410475609 A CN 201410475609A CN 104202418 A CN104202418 A CN 104202418A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ccdn
- icp
- service
- performance data
- domain name
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本申请提供了一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和***,该方法包括:发现为ICP提供服务的CCDN;统计CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数;参考基础设施参数和市场份额参数,测量CCDN的服务器的QoS;计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值;依据CCDN的平均QoS性能数据,确定为用户推荐的目标CCDN。采用本申请实施例,可以更好地获得CCDN的性能,从而为用户推荐更符合其要求且更合适的CCDN,为用户进行CCDN加速提供辅助决策。
Description
技术领域
本申请涉及网络数据处理领域,特别涉及一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和***。
背景技术
CDN(Content Delivery Network,内容分发网络),是构建在现有物理网络上的一种覆盖网络。CDN将内容分发存储到网络边缘,通过网络的动态内容分配和全局负载均衡,将用户请求自动指向到健康可用并且距离用户最近的缓存服务器上,有效提高用户访问的响应速度和服务的可用性,从而解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等原因而造成的应用服务质量差的问题。CDN的业务通常可以包括:门户网站的图文分发、音视频媒体网站、视频直播或点播网站的流媒体分发,在线软件更新等。
而CCDN(Commercial Content Delivery Network,商业的内容分发网络)提供商在市场份额大小、基础设施部署、技术实现、资源管理等方面都与CDN有着显著的不同。ICP为了提高自身网站的用户体验,也加大了使用CCDN的力度。根据统计发现,2013年ICP使用CCDN的家数比2011年增长了近20%。越来越多的大型互联网内容提供商除了利用CCDN,也已经开始部署自己的PCDN(Private Content Delivery Network,私人的内容分发网络),用于提高网站的用户体验。这意味着ICP的CDN的选择既不是静态的,也不是唯一的。虽然互联网内容提供商往往让CCDN提供诸如文本和图像这样的静态内容,但由于不同的ICP的业务类型的侧重不同,对于CCDN的选择也会有所不同,因此ICP往往使用不同的CDN、或同时使用多个CDN提供不同类型的服务。
发明内容
发明人在研究过程中发现,因为ICP的业务类型的侧重不同,所以不同ICP所需要的CCDN也是不同的,但是现有技术并不存在一种针对不同的ICP为其提供更符合要求且更为合适的CCDN的方案,本申请提供一种为ICP推荐CCDN的方法,用以解决现有技术中没有为ICP推荐更合适的CCDN的问题。
本申请还提供了一种为ICP推荐CCDN的***,用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
为了解决上述问题,本申请公开了一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法,包括:数据挖掘过程和推荐过程,所述数据挖掘过程包括数据采集过程和数据统计过程;
其中,所述数据采集过程包括:
发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN;统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;
所述数据统计过程包括:
依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,所述市场份额参数包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数;
对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP;
根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS;
参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值;
所述推荐过程包括:
响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据;
依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
可选的,所述发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN,包括:
提取ICP对应的目标网页的目标域名;
对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME;
依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
可选的,所述依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,包括:
将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类;
依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数;
依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
可选的,所述参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据,包括:
参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延;
依据各个CCDN的初始QoS性能数据,计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
可选的,所述依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN,包括:
按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中;
将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
本申请公开了一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的***,包括:
数据挖掘装置和推荐装置,所述数据挖掘装置包括数据采集单元和数据统计单元;
其中,所述数据采集单元包括:
发现模块,用于发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN;统计模块,用于统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;
所述数据统计单元包括:
第一计算模块,用于依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,所述市场份额参数包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数;
第一确定模块,用于对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP;
测量模块,用于根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS;
第二计算模块,用于参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值;
所述推荐装置包括:
获取模块,用于响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据;
第二确定模块,用于依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
可选的,所述发现模块包括:
提取子模块,用于提取所述ICP对应的目标网页的目标域名;
解析子模块,用于对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME;
第一确定子模块,用于依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
可选的,所述第一计算模块,包括:
分类子模块,用于将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类;
第一计算子模块,用于依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数;
第二计算子模块,用于依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
可选的,所述第二计算模块,包括:
测试子模块,用于参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延;
第三计算子模块,用于依据所述各个CCDN的初始QoS性能数据计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
可选的,第二确定模块,包括:
排序子模块,用于按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中;
第二确定子模块,用于将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
与现有技术相比,本申请包括以下优点:
在本申请中,针对不同的ICP、用户选择的CCDN加速区域以及对加速性能的要求不同,通过对CCDN的性能数据的测量,可以更好地获得CCDN的性能,从而为用户推荐更符合其要求且更合适的CCDN,为用户进行CCDN加速提供辅助决策。
当然,实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请的方法实施例中数据采集过程的流程图;
图2是本申请的方法实施例中数据统计过程的流程图;
图3是本申请的方法实施例中推荐过程的流程图;
图4是本申请的一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的***实施例的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
本申请可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本申请提供了一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法实施例,本实施例可以包括线下的数据挖掘过程和线上的推荐过程,数据挖掘过程具体可以包括数据采集过程和数据统计过程。在线下数据挖掘过程可以持续执行,而在接收到用户触发的推荐请求时,在触发线上的推荐过程。其中,数据挖掘过程和推荐过程可以相互独立。
在数据挖掘过程中,可以利用网络爬虫技术,或者是一种***地按照一定规则自动抓取Web网页信息的计算机应用程序。网络爬虫是通过网页的链接地址来寻找网页,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,并找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的相关网页都抓取完为止。因此,在本申请中,为此设计一个爬虫工具,分发部署在测量节点上,用于对目标网站的超级链接和超级链接对应的信息进行爬取,该工具可以爬取到网页内的超级链接及超级链接对应的相关信息,并且具有自动过滤功能,能够自动识别目标网站以外的链接并将其丢弃,还能够根据需要控制爬取网站的层数。在本申请实施例中,爬虫工具分发部署在所有的主动测量节点,对目标网站的超级链接和超级链接对应的信息进行爬取。
参考图1,示出了本申请的为ICP推荐CCDN的方法实施例的数据挖掘过程中数据采集过程的流程图。其中,数据采集过程具体可以包括:
步骤101:发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN。
其中,在具体实施时步骤101具体可以包括:
步骤1011:提取所述ICP对应的目标网页的目标域名。
首先,基于目标网页的爬虫工具所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。因此,爬虫工具的工作方法是根据种子样本的获取方式的不同,具体可以分为:(1)预先给定的初始抓取种子样本;(2)预先给定的网页分类目录与分类目录对应的种子样本、分类结构等;(3)通过用户行为确定的抓取目标样例。
例如,针对爬虫工具,输入top100的网站网址的数据,其格式可以使用“txt”,例如表1所示,为ICP目标网页的列表。在表1中每条网站网址可以记录为一行:
表1
ICP |
http://www.qq.com |
http://www.taobao.com |
http://www.sina.com.cn |
http://www.163.com |
http://www.weibo.com |
http://www.tmall.com |
爬虫工具可以丢表1中的网站网址的链接信息进行抓取,例如表2所示。在表2中,数据格式也可以使用“txt”,每条链接信息可以记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开。
表2
Links | Link type | Size |
http://www.letv.com/favicon.ico | image/x-icon | 1150 |
因为域名是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称,用于在数据传输时标识计算机的电子方位。所以进行域名提取,是从收集到的网页链接提取域名并消除冗余的域名从而生成DNS解析所需要的域名列表的过程。
在本申请实施例中,考虑到采用网络爬虫工具获得的链接结果会包含大量重复域名,因此,可以对域名进行去重处理,这样,最终获得的域名列表就是完整的目标域名列表。例如表3所示。
表3
Domain |
66469.soufun.com |
1.pic.58control.cn |
a.tbcdn.cn |
接着进入步骤1012:对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME。
在本实施例实施时可以设置DNS解析工具,该DNS解析工具能够分发到各个测量节点上,通过向其附近的公共LDNS(Local DNS)服务器进行域名的查询,来获取目标域名所对应的CNAME,以及IP地址和NS信息。DND解析工具具有以下特点:(1)多线程,在本申请中运用多线程技术能够大大提高DNS解析的效率;(2)多LDNS解析,在本申请中DNS解析不需要拘泥于默认的LDNS,可以根据配置文件中给出的LDNS列表进行多点DNS解析,从而提高获取信息的完整性。
在本实施例中,目标域名与IP地址之间是一一对应的,两者之间的转换工作称为域名解析,域名解析需要由专门的域名解析服务器来完成。资源记录是用于答复DNS客户端请求的DNS数据库记录,每一个DNS服务器包含了它所管理的DNS命名空间的所有资源记录。资源记录包含和特定主机有关的信息,例如IP地址、提供服务的类型,等等。常见的资源记录类型有:起始授权结构(SOA)、主机(A)规范名称(CNAME)、邮件交换器(MX)和名称服务器(NS)。
因此,本步骤可以由DNS解析工具执行,可以输入表3所示的目标域名列表。经过DNS解析工具的解析,可以输出各个目标域名的DNS解析信息,输出文件的格式可以是:每条记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开,如果每个数据项中含有多个元素,则使用“[]”将这些元素括起来,每个元素使用“,”隔开,包括数据项见表4所示。
表4
接着进入步骤1013:依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
在本步骤中可以采用CDN解析算法实现,具体根据DNS解析工具返回的目标域名的CNAME信息,通过把每个域名的CNAME和CDN域名列表进行对比,来发现为目标域名提供服务的CCDN,从而获得CCDN所使用的IP数量和服务的域名数量,还能将原始网页链接与对应的CCDN关联起来,本步骤的结果的一个形式可以参考表5所示,为CCDN统计表的一个具体例子。
表5
接着进入步骤102:统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP。
在本步骤中,就可以根据表5的结果来统计出CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP。
接着介绍本申请的方法实施例中的数据统计过程。参考图2所示,示出了本申请的方法实施例的数据挖掘过程中数据统计过程的流程图。其中,数据统计过程具体可以包括:
步骤201:依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
在本步骤中,市场份额参数可以包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数等。首先,需要计算出ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数。超级链接是指从一个网页指向一个目标的连接关系,而在一个网页中可以进行超级链接的对象,可以是一段文本或者是一个图片。当浏览用户单击已经进行超级链接的文字或图片后,该文字或图片即超级链接目标将显示在浏览器上,并且根据超级链接目标的类型来打开或运行。
其中,在具体实施时,所述步骤201具体可以包括:
步骤2011:将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类。
在本步骤中可以基于链接对应信息中的类型属性对链接对象类型(文件,图片或视频等)进行分类,并统计每个类型对应的字节数的大小。在实施时,按照使用对象的不同,网页中的超级链接可以分为:文本链接、图像链接、E-mail链接和多媒体链接等。
具体的一个超级链接统计表可以参考表6所示。
表6
Link | Type | Size | ICP | Time |
66469.soufun.com/… | text | 96 | http://www.soufun.com | |
1.pic.58control.cn/…. | image | 13583 | http://www.58.com | |
a.tbcdn.cn/…. | video | 107813 | http://www.etao.com |
步骤2012:依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数。
在本步骤中ICP的类型统计主要是对每个ICP的各种内容类型的超级链接数和字节数进行统计。具体可以通过对链接统计表9的各种信息进行统计,可以得到ICP的各种内容类型的链接数和字节数,具体可以参考表7所示。
表7
步骤2013:依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
在本实施例中,CCDN的市场份额参数具体可以包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数,等等。
在具体实施时,可以从CCDN服务ICP的数量,域名数量和字节数量来反映CCDN的市场占有率。例如,对CCDN服务的ICP数量和域名数统计,对CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计,ICP使用CCDN的统计,以及,对CCDN市场份额的统计。因此在本实施例中可以通过对CCDN的市场份额情况进行统计分析,从CCDN服务ICP数量、域名数量和字节数量来反映CCDN的市场占有率。
在本步骤中,可以运用CDN解析得到的映射结果,例如Chinacache→4399img.net(可以从表6中获得),与ICP网站使用的域名进行匹配可以分析出CCDN为哪些ICP提供了服务以及服务的域名数量。例如,“4399img.net”是4399网站使用的域名,则认为“Chinacache”为“4399”提供了服务。如果将CCDN解析得到的映射结果和网页链接分类结果结合使用,可以分析出CCDN为ICP提供服务的字节数量。如果将CCDN解析得到的映射结果和链接类型分类结果结合使用,可以分析出细分子行业CCDN的服务字节数量。
在进行CCDN服务的ICP数量和域名数统计的时候,主要是对CCDN提供服务的ICP数量和域名数量进行统计,通过对CCDN统计表(参考表5)的统计得到CCDN提供服务的ICP的数量和域名数量,还可以打上时间标签,便于对比分析使用。可以参考表8所示,为CCDN服务的ICP数量和域名数统计的一个例子。
表8
在进行CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计的时候,主要是对CCDN为各个ICP提供服务的类型数量和字节数进行统计。通过对CCDN统计表(参考表5所示)和链接统计表(参考表6)的综合统计,可以得到CCDN服务ICP的内容类型数量和字节数,具体可以参考表9所示,为CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计表。
表9
在进行ICP使用CCDN的统计的时候,主要是对ICP总共的链接数和字节数、CCDN提供服务的链接数和字节数进行统计。通过对ICP服务的各种类型和字节数统计表(参考表7)和CCDN服务ICP的内容类型数量和字节数统计表(参考表9)的综合统计,可以得到ICP总共的链接数和字节数以及CCDN提供服务的链接数和字节数,还可以打上时间标签。参考表10所示,为ICP使用CCDN的统计表的一个例子。
表10
在本实施例中,在进行CCDN市场份额统计的时候,主要是对CCDN提供服务的总IP数、总字节数、各个类型使用的IP数和字节数进行统计。具体通过对CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计表(如表9)和CCDN统计表(参考表5)的综合统计,可以得到CCDN提供服务的总IP数、总字节数、各个类型使用的IP数和字节数,还可以为此打上时间标签。
参考表11,CCDN的市场份额参数统计表的一个具体例子。
表11
接着进入步骤202:对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP。
在本步骤中,可以采用CCDN基础设施部署分析算法,该算法主要是对CCDN的基础设施部署情况进行全面的分析,从而发现CCDN所使用的各类服务器的数量(DNS解析服务器和边缘内容加速服务器),部署的物理位置和ISP的情况,并对其服务器在不同区域的增减情况进行分析统计。具体的,可以将CDN解析得到的映射结果,例如“Chinacache→123.4.5.1”,按照CCDN进行分类得到每个CCDN所使用的IP列表,然后对每个IP的物理位置和所属ISP进行解析,并按照地域和ISP对每个CCDN使用的IP进行分类,以发现CCDN基础设施的部署情况。
其中,CDN基础设施部署分析可以包括:(1)CCDN使用IP数量统计,主要对CCDN使用的IP和数量进行统计;(2)CCDN使用IP归属统计;(3)CCDN使用IP分类统计。其中,在统计的时候,可以分别对统计时间打上时间标签。
具体的,通过对表5中的数据进行分析,可以得到CCDN使用IP的数量。参考表12所示,为CCDN使用IP的数量统计表的一个例子。
表12
CDN Provider | List of IP | Num of IP | time |
ChinaCache | 192.168.1.1192.168.2.3…….. | 2242 | |
Wangsu |
而对CCDN使用的IP所属的区域和ISP进行统计,可以通过把CCDN使用IP数量统计表的“List of IP”数据项(参考表12)作为输入项,可以发现CCDN使用的IP的所属区域和ISP。参考表13,为CCDN使用IP的归属统计表的一个例子。
表13
IP | CDN | Location | ISP |
111.11.27.139 | 蓝汛 | 河北省保定市 | 电信 |
111.161.26.146 | 蓝汛 | 天津市 | 联通 |
在对CCDN使用IP分类统计时,主要是对CCDN在每个区域和ISP使用的IP数量进行统计,通过对CCDN使用IP归属统计表(参考表13)进行统计,可以计算出CCDN在每个区域和ISP使用的数量。参考表14,为CCDNIP的服务数量统计表的一个例子。
表14
Locationg and ISP | CDN Provider | Num | Time |
北京电信 | ChinaCache | 65 | (update time) |
北京联通 | |||
上海电信 | |||
上海联通 |
步骤203:根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS。
其中,QoS(Quality of Service,服务质量)是网络的一种安全机制,是用来解决网络延迟和阻塞等问题的一种技术。当网络过载或拥塞时,QoS能确保重要业务量不受延迟或丢弃,同时保证网络的高效运行。对于网络业务,QoS包括传输的带宽、传送的时延、数据的丢包率等。
因此,在本实施例中,就可以模拟CCDN就近服务的方式对CCDN的边缘服务节点进行QoS的测量。例如,根据从DNS解析得到的IP地址信息,使用QoS测量工具(服务器性能测量工具、DNS解析时延测量工具)对CCDN的延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和DNS解析时延等性能进行测量分析,以全面反映CCDN的QoS(Qualityof Service,服务质量)情况。
步骤204:参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值。
在本步骤中根据CCDN的基础设施参数和市场份额参数计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据。
具体的,参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据,可以包括:
步骤2041:参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延。
首先,将每个CCDN使用的IP地址按照测量节点所在的地域和ISP进行分类,然后把分类好的文件分发到对应的测量节点调用相关的测量工具进行测量。在进行服务器响应时间测试时,可以使用服务器响应时间测量工具进行测量。例如,针对表15所示的CCDN的IP列表,对其中的CCDN进行服务器响应时间测量。在表15中,数据格式使用txt,每条记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开。
表15
CCDN | IP | Location | ISP |
ChinaCache | |||
ChinaCache |
针对表15中的各CCDN,可以测量得到CCDN时延丢包率数据,这些数据格式使用txt,每条记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开,其包括的数据项可以参考表16所示,示出了CCDN时延丢包率数据。
表16
同时可以采用DNS解析时延测量工具测量DNS时延。针对例如表17所示的CCDN的CNAME列表,在表17中,格式使用txt,每条记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开。
表17
CDN | ISP(代码) | Cname |
ChinaCache | 11 | accounts.kr.jq.ctrip.tel.ccgslb.com.cn |
ChinaCache | 10 | activities1.english.ctrip.cnc.ccgslb.net |
ChinaCache | 00 | activities1.english.ctrip.ccgslb.net |
最终得到的CCDN的域名DNS解析时延可以参考表18所示。在表18中,数据格式可以使用txt,每条记录为一行,记录中的数据项以“/t”隔开。
表18
CDN | ISP(代码) | Cname | Delay |
ChinaCache | 11 | accounts.kr.jq.ctrip.tel.ccgslb.com.cn | |
ChinaCache | 10 | activities1.english.ctrip.cnc.ccgslb.net | |
ChinaCache | 00 | activities1.english.ctrip.ccgslb.net |
步骤2042:依据各个CCDN的初始QoS性能数据,计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
再根据各个CCDN的初始QoS性能数据,计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
在介绍为数据挖掘过程中,参考图3所示,示出了本申请的方法实施例中与数据挖掘过程相对独立的推荐过程的流程图。该推荐过程具体可以包括:
步骤301:响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据。
在本实施例中,数据挖掘过程,包括数据采集过程和数据统计过程,都可以在线下实时执行。而在线上,如果用户触发了CCDN推荐请求,就可以执行图3所示的推荐过程。
步骤302:依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
所述依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN,包括:
步骤3021:按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中。
首先,根据数据挖掘过程的结果可以获取到CCDN的市场份额参数,然后按照市场份额参数从大到小的顺便,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中。
然后可以生成CCDN推荐表,参考表19所示。
表19
CCDN | Beijing | Shanghai | Jiangsu | Guandong | Henan | …… | Shandong |
ChinaCache | |||||||
wangsu | |||||||
dilian |
步骤3022:将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
然后根据用户触发的当前CCDN推荐请求的具体要求,例如,需要哪个地理位置上的CCDN等,将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN,并将这些CCDN的信息推送给用户。
采用本申请实施例,通过步骤101~步骤303的一系列统计和测量,可以准确的获知各CCDN的性能数据,从而针对不同的ICP、用户选择的CCDN加速区域以及对加速性能的要求不同,通过对CCDN的性能数据的对比分析,从而为用户推荐更符合其要求且更合适的CCDN,为用户进行CCDN加速提供辅助决策。
对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
与上述本申请一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法实施例所提供的方法相对应,参见图4,本申请还提供了一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的***实施例,在本实施例中,该***可以包括:数据挖掘装置40和推荐装置41,所述数据挖掘装置40可以包括数据采集单元和数据统计单元;其中,所述数据采集单元可以包括:发现模块401,用于发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN;统计模块402,用于统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;所述数据统计单元可以包括:第一计算模块403,用于依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,所述市场份额参数包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数;第一确定模块404,用于对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP;测量模块405,用于根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS;第二计算模块406,用于参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值。
其中,所述推荐装置41可以包括:
获取模块411,用于响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据;和,第二确定模块412,用于依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
其中,所述发现模块401可以包括:提取子模块,用于提取所述ICP对应的目标网页的目标域名;解析子模块,用于对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME;以及,第一确定子模块,用于依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
其中,所述第一计算模块406可以包括:
分类子模块,用于将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类;第一计算子模块,用于依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数;第二计算子模块,用于依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
其中,所述第二计算模块412可以包括:
测试子模块,用于参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延;和,第三计算子模块,用于依据所述各个CCDN的初始QoS性能数据计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
其中,第二确定模块412,可以包括:
排序子模块,用于按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中;第二确定子模块,用于将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
采用本申请实施例的***,可以准确的获知各CCDN的性能数据,从而针对不同的ICP、用户选择的CCDN加速区域以及对加速性能的要求不同,通过对CCDN的性能数据的对比分析,从而为用户推荐更符合其要求且更合适的CCDN,为用户进行CCDN加速提供辅助决策。
需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
但上面描述的仅仅是例子。在不脱离本申请精神的情况下可以有许多不同变化。例如,尽管本实施例中仅以讲述为ICP进行CCDN推荐方法如何工作为目的,许多大规模网络***也能从本申请的精神中得到益处,这包括但不限于,网络推荐***、网络监控***;这些***能从本申请中的为ICP进行CCDN推荐方法的实现方法的思想中得到有益启示。
尽管本申请的优选实施例中仅用爬虫工具作为采集链接和链接信息的工具,但是对于在具体实施例中,采集链接和链接信息可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN推荐表作为最后的算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN推荐表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN使用IP分类统计表作为最后的算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN使用IP分类统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN使用IP归属统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN使用IP归属统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN使用IP数量统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN使用IP数量统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN市场份额统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN市场份额统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了ICP使用CCDN统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将ICP使用CCDN统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN服务ICP内容类型数量和字节数统计表进行替换或修改。
尽管本申请的实施例中,使用了CCDN服务的ICP数量和域名数统计表作为算法输出结果之一,显然对于本领域熟练的技术人员来说,在不脱离本申请精神的情况下可将CCDN服务的ICP数量和域名数统计表进行替换或修改。
尽管本申请的优选实施例中仅用分布式DNS工具来采集DNS信息,但是对于在具体实施例中,DNS工具可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用域名抽取算法来处理链接,但是对于在具体实施例中,域名抽取算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用CDN解析算法来发现为域名提供服务的CCDN,但是对于在具体实施例中,CDN解析算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用链接分类算法来对采集的链接进行分类,但是对于在具体实施例中链接分类算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用ICP类型统计算法来对ICP所包含的各种链接进行分类,但是对于在具体实施例中,ICP类型统计算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用CCDN市场分析算法来统计CCDN所占的市场份额,但是对于在具体实施例中,CCDN市场分析算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用CCDN基础设施分析算法对CCDN使用的IP进行统计,但是对于在具体实施例中,CCDN基础设施分析算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用QoS测量工具对CCDN提供服务器的QoS进行测量,但是对于在具体实施例中,QoS测量工具可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中仅用CCDN推荐算法生成CCDN推荐列表,但是对于在具体实施例中,CCDN推荐算法可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中提及了QoS测量的基本思想,但是对于在具体实施例中,QoS测量的基本思想可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中提及了CCDN基础设施统计分析的基本思想,但是对于在具体实施例中,CCDN基础设施统计分析的基本思想可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中提及了CCDN市场分析算法的基本思想,但是对于在具体实施例中,CCDN市场分析算法的基本思想可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
尽管本申请的优选实施例中提及了DNS解析算法的基本思想,但是对于在具体实施例中,DNS解析算法的基本思想可使用多种变种方法和模型来达到预期效果,这些变种算法是要求保护的本申请的一部分。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种为互联网内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法、装置及***进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种为互联网内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法,其特征在于,该方法包括:数据挖掘过程和推荐过程,所述数据挖掘过程包括数据采集过程和数据统计过程;
其中,所述数据采集过程包括:
发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN;统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;
所述数据统计过程包括:
依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,所述市场份额参数包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数;
对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP;
根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS;
参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值;
所述推荐过程包括:
响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据;
依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN,包括:
提取ICP对应的目标网页的目标域名;
对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME;
依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,包括:
将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类;
依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数;
依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据,包括:
参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延;
依据各个CCDN的初始QoS性能数据,计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN,包括:
按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中;
将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
6.一种为内容提供商推荐商业的内容分发网络的***,其特征在于,该***包括:数据挖掘装置和推荐装置,所述数据挖掘装置包括数据采集单元和数据统计单元;
其中,所述数据采集单元包括:
发现模块,用于发现为互联网内容提供商ICP提供服务的商业的内容分发网络CCDN;统计模块,用于统计所述CCDN服务的域名和为ICP提供服务使用的IP;
所述数据统计单元包括:
第一计算模块,用于依据ICP对应的目标网页中各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数,所述市场份额参数包括:CCDN为ICP提供服务的总字节数、总链接数、总IP数、各种类型使用的IP数和字节数;
第一确定模块,用于对CCDN提供服务的每个IP和地理位置进行分析,确定CCDN的基础设施参数,所述基础设施参数为:CCDN在每个地理位置、互联网服务提供商ISP使用的IP;
测量模块,用于根据所述CCDN为ICP提供服务使用的IP,测量CCDN的服务器的QoS;
第二计算模块,用于参考所述基础设施参数和市场份额参数,计算各个CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能值;
所述推荐装置包括:
获取模块,用于响应于用户触发的当前CCDN推荐请求,获取所述CCDN在每个地理位置上的平均QoS性能数据;
第二确定模块,用于依据所述CCDN的平均QoS性能数据,确定为所述用户推荐的目标CCDN。
7.根据权利要求6所述的***,其特征在于,所述发现模块包括:
提取子模块,用于提取所述ICP对应的目标网页的目标域名;
解析子模块,用于对所述目标域名进行DNS解析以得到所述目标域名的规范名称CNAME;
第一确定子模块,用于依据所述目标域名的CNAME确定为ICP提供服务的CCDN。
8.根据权利要求6所述的***,其特征在于,所述第一计算模块,包括:
分类子模块,用于将ICP对应的目标网页中的超级链接进行分类;
第一计算子模块,用于依据所述超级链接的分类结果计算每个ICP的各种类型的超级链接数和字节数;
第二计算子模块,用于依据各种类型的超级链接数和字节数,计算与ICP对应的CCDN的市场份额参数。
9.根据权利要求7所述的***,其特征在于,所述第二计算模块,包括:
测试子模块,用于参考CCDN的IP地址,测试各个CCDN的初始QoS性能数据,所述QoS性能数据包括:延时、丢包率、HTTP响应时间、服务器响应时间和/或DNS解析时延;
第三计算子模块,用于依据所述各个CCDN的初始QoS性能数据计算每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据。
10.根据权利要求9所述的***,其特征在于,第二确定模块,包括:
排序子模块,用于按照市场份额参数从大到小的顺序,将每个地理位置上的CCDN的平均QoS性能数据写入推荐表中;
第二确定子模块,用于将推荐表中符合当前CCDN推荐请求的那部分CCDN确定为待推荐的CCDN。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410475609.4A CN104202418B (zh) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | 为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410475609.4A CN104202418B (zh) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | 为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104202418A true CN104202418A (zh) | 2014-12-10 |
CN104202418B CN104202418B (zh) | 2017-12-12 |
Family
ID=52087643
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410475609.4A Active CN104202418B (zh) | 2014-09-17 | 2014-09-17 | 为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104202418B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109361575A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-02-19 | 哈尔滨工业大学(威海) | 一种获取分析dns流量数据的方法及其*** |
WO2019084748A1 (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 麦格创科技(深圳)有限公司 | 基于网页任务的实现方法及*** |
CN111541793A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 内容分发网络调度过程分析方法、装置与电子设备 |
CN115022278A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-06 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | Cdn处理方法和*** |
CN115473871A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-13 | 广州市百果园网络科技有限公司 | 域名本地解析方法及其装置、设备、介质、产品 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101989986A (zh) * | 2010-10-28 | 2011-03-23 | 北京瑞汛世纪科技有限公司 | 一种查询服务节点的方法、服务器和*** |
CN102611756A (zh) * | 2012-03-28 | 2012-07-25 | 北京蓝汛通信技术有限责任公司 | 一种发送访问请求的方法及*** |
CN103684856A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-26 | 江苏省未来网络创新研究院 | 一种对视频网站基础设施测量分析的方法 |
CN104038363A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-09-10 | 南京汇吉递特网络科技有限公司 | 一种对ccdn提供商信息进行采集及统计的方法 |
-
2014
- 2014-09-17 CN CN201410475609.4A patent/CN104202418B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101989986A (zh) * | 2010-10-28 | 2011-03-23 | 北京瑞汛世纪科技有限公司 | 一种查询服务节点的方法、服务器和*** |
CN102611756A (zh) * | 2012-03-28 | 2012-07-25 | 北京蓝汛通信技术有限责任公司 | 一种发送访问请求的方法及*** |
CN104038363A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-09-10 | 南京汇吉递特网络科技有限公司 | 一种对ccdn提供商信息进行采集及统计的方法 |
CN103684856A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-26 | 江苏省未来网络创新研究院 | 一种对视频网站基础设施测量分析的方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019084748A1 (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 麦格创科技(深圳)有限公司 | 基于网页任务的实现方法及*** |
CN109361575A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-02-19 | 哈尔滨工业大学(威海) | 一种获取分析dns流量数据的方法及其*** |
CN111541793A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 内容分发网络调度过程分析方法、装置与电子设备 |
CN111541793B (zh) * | 2020-04-03 | 2021-10-22 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 内容分发网络调度过程分析方法、装置与电子设备 |
CN115022278A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-06 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | Cdn处理方法和*** |
CN115473871A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-13 | 广州市百果园网络科技有限公司 | 域名本地解析方法及其装置、设备、介质、产品 |
CN115473871B (zh) * | 2022-09-19 | 2023-08-04 | 广州市百果园网络科技有限公司 | 域名本地解析方法及其装置、设备、介质、产品 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104202418B (zh) | 2017-12-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9756068B2 (en) | Blocking domain name access using access patterns and domain name registrations | |
CN104038363A (zh) | 一种对ccdn提供商信息进行采集及统计的方法 | |
US10361931B2 (en) | Methods and apparatus to identify an internet domain to which an encrypted network communication is targeted | |
Zhou et al. | How YouTube videos are discovered and its impact on video views | |
US7970934B1 (en) | Detecting events of interest | |
US9569522B2 (en) | Classifying uniform resource locators | |
US11816172B2 (en) | Data processing method, server, and computer storage medium | |
US8935390B2 (en) | Method and system for efficient and exhaustive URL categorization | |
US20140310691A1 (en) | Method and device for testing multiple versions | |
CN109905288B (zh) | 一种应用服务分类方法及装置 | |
CN102831114B (zh) | 实现互联网用户访问情况统计分析的方法及装置 | |
CN104202418A (zh) | 为内容提供商推荐商业的内容分发网络的方法和*** | |
CN105183873A (zh) | 恶意点击行为检测方法及装置 | |
US20160179823A1 (en) | Method for Processing and Displaying Real-Time Social Data on Map | |
GB2498762A (en) | Computing user traffic at the website based on user actions | |
CN103186666A (zh) | 基于收藏进行搜索的方法、装置与设备 | |
CN104951499A (zh) | 一种跨域用户关联方法及信息推送方法 | |
CN104506394B (zh) | 一种移动互联网流量统计方法和*** | |
CN103577426A (zh) | 用于提供搜索建议的附加应用信息的方法、装置与*** | |
Nguyen et al. | Analyzing and visualizing web server access log file | |
Fang et al. | Fine-grained HTTP web traffic analysis based on large-scale mobile datasets | |
CN103684856A (zh) | 一种对视频网站基础设施测量分析的方法 | |
WO2015062652A1 (en) | Technique for data traffic analysis | |
CN104392000B (zh) | 确定移动站点抓取配额的方法和装置 | |
CN104750752A (zh) | 一种上网偏好用户群体的确定方法和设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20160722 Address after: 410208 Hunan, Changsha, Yuelu science and Technology Industrial Park, No. 8, Changsha science and Technology Park, including science and Technology Industrial Park Development and Construction Co., Ltd., general services building, room 6018 Applicant after: Hunan Network Technology Co., Ltd. Address before: 100084. Office building 2, building 2, No. 1, Nongda South Road, Beijing, Haidian District, B-207-370 Applicant before: Beijing Ruixun Century Science and Technology Co., Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |