CN116056245B - 数据调度方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种数据调度方法、装置及计算机可读存储介质，该方法应用于网络设备，包括：识别至少一个数据流中每个数据流的来源；根据至少一个数据流中每个数据流的来源，将至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上，第一数据流的来源满足预设优先级范围，目标网络通路是该网络设备的多个网络通路中网络质量最优的网络通路。该方案通过识别数据流来源，并将满足优先级条件的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上，使得来源相对重要的数据流优先使用相对好的网络，网络利用更加合理。

Description

数据调度方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种数据调度方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着无线路由器技术的发展，出现了Mesh网络这类组网方案，这类组网主要通过主路由和子路由根据一定拓扑结构布局后形成。且目前无线路由器可以支持双网络，也就是说，无线路由器可以通过移动网络或者以太网接入互联网。例如支持SIM卡***和网线连接的无线路由器，既可以接入移动网络，也可以接入以太网。

实际场景中，多个设备的多个应用或者一个设备的多个应用同时接入无线路由器的情况是非常常见的。此时，网络负担较大，可能会出现卡顿或掉线等情况。虽然接入的无线路由器可以是双网络的无线路由器，能够支持移动网络和以太网，但由于目前方案依然是利用其中一个网络，或者即使利用两个网络也并不智能，因此对两个网络的利用并不合理，影响用户上网体验。

也就是说，目前的双网络的无线路由器只是具备两种网络接入互联网的能力，但该能力并没有发挥出好的作用，即网络利用不合理，导致无法满足多元化上网需求。

因此，如何更加合理利用无线路由器的网络，以满足多元化上网需求是亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种数据调度方法、网络设备及计算机可读存储介质，能够更加合理利用网络，从而满足多元化上网需求。

第一方面，提供了一种数据调度方法，应用于网络设备，该方法包括：接收至少一个数据流；识别至少一个数据流中每个数据流的来源；根据至少一个数据流中每个数据流的来源，将至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上，第一数据流的来源满足预设优先级范围，目标网络通路是该网络设备的多个网络通路中网络质量最优的网络通路。

本申请技术方案，主要通过识别接收到的数据流的来源，并将满足优先级条件的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上。可以理解为来源相对重要的数据流优先使用相对好的网络。使得多个网络通路都被考虑到，网络利用更加合理。此外，来源相对重要的数据流优先使用质量好的网络通路，还兼顾了用户的多元化上网需求。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在识别至少一个数据流中每个数据流对应的来源时，可以执行下面的操作：利用识别模型对至少一个数据流进行处理，得到至少一个数据流中每个数据流的来源，该来源包括业务来源或应用程序来源中的至少一项。通过识别出数据流来源于哪类业务或者哪个应用程序中的至少一项，之后就可以根据来源的优先级，优先把优先级高的某些或某个来源的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上。来源的确定精细化，可以使得对于数据流的调度更加符合上网需求。

可选地，识别模型可以采用预训练好的神经网络模型。例如可以利用带来源标签的数据流(即已知来源的数据流)对神经网络模型进行训练，得到的训练好的神经网络模型就具备了设别数据流来源的能力。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在根据至少一个数据流中每个数据流的来源，将至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上时，可以执行下面的操作：判断至少一个数据流中每个数据流的来源是否满足预设优先级范围，并将满足预设优先级范围的数据流确定为第一数据流；标记第一数据流；将带有标记的第一数据流调度到目标网络通路上。通过将第一数据流打上标记再进行调度，使得调度更加方便。可以理解为筛选出第一数据流，打上标记，则在调度时，可以优先把有标记的数据流调度到目标网络通路。在该实现方式中，已知接收到的数据流的来源并从中确定了哪些数据流是第一数据流之后，从接收到的数据流中标定(锁定)第一数据流，锁定的方式就是打标记。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在标记第一数据流时，可以执行下面的操作：解析至少一个数据流中每个数据流的IP信息，并将IP信息转换为五元组信息；根据所述五元组信息，从所述至少一个数据流中确定所述第一数据流并进行标记。该实现方式可以理解为一种打标记的方式的示例。通过五元组信息是可以区分开每一条数据流的，知道每一条数据流的源地址、目的地址等五元组信息，从而能够知道每条数据流是不是第一数据流，打上标记。

可选地，该IP信息可以是利用上文所述识别模型对数据流进行特征提取得到的。可以理解为，是识别数据流来源的过程中的输出。从而不必独立设计IP信息的提取模块或提取方法来得到IP信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，上述方法还包括：根据多个网络通路的质量参数，确定多个网络通路的网络质量，质量参数包括信号质量指标、速率或时延中的至少一项，信号质量指标和速率分别与网络质量正相关，时延与网络质量负相关。该实现方式主要是通过质量参数来确定网络质量。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在根据多个网络通路的质量参数，确定多个网络通路的网络质量时，可以执行下面的操作：根据多个网络通路在第一时间区间内的多个时间段的质量参数，得到多个网络通路在多个时间段的网络质量度量值；将多个网络通路在多个时间段的网络质量度量值的平均值或加权平均值作为多个网络通路在第一时间区间内的网络质量。该实现方式中，通过将多个时间段的网络质量的评估值(度量值)取平均，能够使得度量结果更加准确，且可以是长期的度量。第一时间区间可以是一天、一个月、一个季度甚至是一年。当第一时间区间是一天时，多个时间段可以是在一天的24小时内确定多个时间段。通过求加权平均值，例如加大上网高峰期的权重，减小上网低谷期的权重，可以使得度量结果的准确性进一步提高。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，上述多个网络通路可以包括移动网络通路和以太网通路。该实现方式中，网络通路包括移动网络和以太网两种，实现多种上网方式。但应理解，在本申请实施例的可能的实现方式中多个网络通路可以是相同种类的网络通路，也可以是不同种类的网络通路。

可选地，还可以针对不同种类的网络通路，设置不同的信号质量指标。例如，移动网络通路的信号质量指标包括接收信号强度指示RSSI指标，以太网通路的信号质量指标包括协商速率。不同种类的网络通路采用不同的信号质量指标，可使得网络质量的度量更加准确。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，上述方法还包括：将至少一个数据流中的第二数据流调度到非目标网络通路上，第二数据流用于表示至少一个数据流中除第一数据流之外的数据流，非目标网络通路用于表示多个网络通路中除目标网络通路之外的网络通路。该实现方式，在来源相对重要的数据流被优先调度到质量较好的网络上的基础上，其他数据流也被调度到其他网络通路上，使得所有网络通路都能够得到充分的利用，提高了网络利用率，提高上网速率。

第二方面，提供了一种数据调度装置，该装置包括由软件和/或硬件组成的用于执行第一方面中的任意一种方法的单元。

第三方面，提供了一种网络设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，当处理器执行计算机程序时能够实现第一方面的任意一种方法。

结合第三方面，在第三方面的某些实现方式中，该网络设备是无线路由器。

第四方面，提供了一种芯片，包括处理器，该处理器用于读取并执行存储在存储器中的计算机程序，当计算机程序被处理器执行时能够实现第一方面的任意一种方法。

可选地，该芯片还包括存储器，存储器与处理器电连接。

可选地，该芯片还可以包括通信接口。

第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时能够实现第一方面的任意一种方法。

第六方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，当计算机程序被处理器执行时能够实现第一方面的任意一种方法。

附图说明

图1是本申请实施例的一种适用网络场景的示意图。

图2是本申请实施例的一种数据调度方法的示意性流程图。

图3是本申请实施例的标记数据流的示意性流程图。

图4是本申请实施例的识别模块的部署位置的示意图。

图5是本申请实施例的数据流来源的识别过程的示意图。

图6是本申请实施例的移动网络的网络质量度量方法的示意性流程图。

图7是本申请实施例的以太网的网络质量度量方法的示意性流程图。

图8是本申请实施例的另一种数据调度方法的示意性流程图。

图9是本申请实施例的一种数据调度装置的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请实施例的方案进行介绍。本申请提供的数据调度方法能够应用于路由器等能够进行无线网络通信的网络设备，主要能够应用于具备多个网络通路的路由设备。

图1是本申请实施例的一种适用网络场景的示意图。如图1所示，该场景中包括至少一个网络设备110和至少一个下挂设备120。

网络设备110可以提供无线网络，下挂设备120可以通过网络设备110接入互联网。下挂设备120可以包括终端设备和网络设备，即下挂设备120只要能够接入网络设备110提供的无线网络即可。图1以下挂设备120包括终端设备121、127-129和网络设备122-126为例。应理解，当下挂设备是网络设备时，可以存在下挂在网络设备上的终端设备或其他网络设备。如图1所示，下挂设备122是路由器，该路由器还存在一个下挂设备路由器125，路由器125还存在下挂设备即终端设备128。此时，终端设备128通过网络设备125和122接入网络设备110，再通过网络设备110接入其中一个网络通路，最终接入互联网。

在图1中，还包括网络设备123和126，以及终端设备129，其中终端设备129是网络设备126的下挂设备，网络设备123是网络设备126的下挂设备，网络设备126是网络设备110的下挂设备，网络设备126与网络设备110之间是有线连接。图中以终端设备129是笔记本电脑为例。

在图1中，还包括网络设备124和终端设备127，其中，终端设备127是网络设备124的下挂设备，网络设备124是网络设备110的下挂设备，网络设备124与网络设备110之间是无线连接。

可以看出，网络设备110的下挂设备可以是终端设备，也可以是网络设备，且与网络设备110连接的下挂的网络设备可以是有线连接也可以是无线连接。即网络设备之间可以是有线连接也可以是网络连接。网络设备可以是同类型的路由器，也可以不是同类型的路由器。

应理解，无论下挂设备是网络设备还是终端设备，无论连接了几层网络设备，但最终数据的起源都可以追溯到终端设备。

终端设备也可以称之为用户设备，可以是手机等移动终端、电脑、计算机、平板电脑、智能终端、投影设备、网络电视设备、车载终端或者其他能够连接网络的终端设备。智能终端例如可以是智能电视、智能音箱、智能手环或智慧屏等。

网络设备110可以通过第一网络通路130或第二网络通路140接入互联网。在图1所示场景中，网络通路既可以是移动网络又可以是以太网。图1以第一网络通路130是移动网络，第二网络通路140是以太网为例。但应理解，第一网络通路130和第二网络通路140可以是同类网络通路也可以不是同类的网络通路，不存在限定。此外，网络设备110与互联网之间还可以包括更多条网络通路。

以第一网络通路130是移动网络通路，第二网络通路140是以太网通路为例，如图1所示，移动网络通路包括接入节点131，图1以接入节点131是基站为例，用于提供移动网络信号，该移动网络可以是长期演进(long term evolution，LTE)网络或第五代(5G)网络等各类移动网络。以太网通路包括交换机141和接入服务器142，可以通过交换机141和接入服务器142接入互联网。以太网可以理解为有线网络，但并不是专指通过网线接入的网络通路。为了便于理解，在某些情况下，通过移动网络通路接入互联网可以看作是利用流量上网，而通过以太网通路接入互联网可以看作是利用宽带上网。

在图1所示场景中，网络设备110的下挂设备120在通过网络设备110接入互联网时，既可以通过第一网络通路130接入，又可以通过第二网络通路140接入。例如，网络设备110接收下挂设备120的数据流，然后通过第一网络通路130或第二网络通路140上传至互联网；或者是，网络设备110通过第一网络通路130或第二网络通路140接收互联网的数据流，然后将接收到的数据流发送给下挂设备120。

在图1所示场景中，用虚线表示无线连接的方式，用实线表示有线的连接方式。可以看出，第一网络通路130即移动网络通路是无线连接的方式，第二网络通路140即以太网通路是有线的连接方式。下挂设备120和网络设备110之间也可以是无线或有线的连接方式。下挂设备之间也可以是无线或有线的连接方式，例如下挂的路由器之间可以是无线或有线的连接方式。

以图1所示场景为Mesh组网场景为例。则网络设备110可以是Mesh组网中的主路由(controller)，也可以称之为母路由，可以用作客户前置设备(customer premiseequipment，CPE)，该设备统一管理整个Mesh网络，如信道、拓扑结构、下挂设备的接入、以及接入外网等。在Mesh组网中，CPE结合自身的网络接入特点，能够满足移动网络接入和以太网络接入的诉求，同时可以统一管理网络中的信道优化、拓扑变更或参数配置等功能，所以Mesh网络的主路由可作为CPE设备。

下挂设备120包括终端设备121、127-129和网络设备122-126，此时网络设备122-126即为子路由(agent)，也可以称之为副路由，主要执行主路由发过来的命令，并周期性地给主路由上报网络用量和自身能力信息，例如接入了多少个终端设备或用了哪些频段多少带宽等信息。

应理解，子路由可以通过有线(例如网线连接)或无线(例如WIFI)的方式接入母路由。

在图1的数据交互过程中，由于两个网络通路的网络质量可能存在差异，因此通过不同的网络通路接入互联网的数据传输质量或速率是不同的，也就是说，用户的上网体验不同。本申请实施例主要针对该多网络场景(即网络设备支持多个网络通路上网的场景)，提高网络利用率。

图2是本申请实施例的一种数据调度方法的示意性流程图。图2所示方法可以用于图1所示网络设备110，为了便于理解，下文主要以网络设备是Mesh网络中的主路由，终端设备是手机为例进行介绍。

S201、接收数据流。

步骤S201接收的数据流可能直接来自于终端设备，也可能来自于子路由。当接收的数据流来自于子路由时，数据流依然可以追溯到来自于具体的终端设备。例如可以接收至少一个数据流。这至少一个数据流可能来自于该主路由的终端设备，也可能来自于子路由的下挂终端设备。

当用户通过终端设备上网时，例如利用手机聊天、视频、查阅资料等。也就是说，通过使用某一个或多个应用程序(application，APP)连接互联网。则步骤S201能够接收到通过使用的APP产生的数据流。也可能多个终端设备同时上网，例如某个情景中，网络电视在播放节目、手机在视频通话的同时，智能音箱在播放天气预报。

S202、识别数据流的来源。

也就是说，识别步骤S201接收到的至少一个数据流中每个数据流的来源。

在本申请实施例中，该来源可以具体到来源于哪个APP，还可以对APP根据业务类型分类，则来源可以是指来源于哪类业务。因此，该来源可以包括业务来源或应用程序来源(即APP来源)中的至少一项。

业务来源可以看作是对APP按照业务类型分类，将来自于某一业务类型的APP的数据流的来源称之为该业务类型的业务来源。例如业务来源是办公类，是指跟办公相关的APP就可以归为办公类APP(即业务来源是办公)，办公相关的APP例如可以包括电子邮件或企业自主研发的办公软件等。也就是说，来自于办公相关的APP的数据流称之为业务来源为办公类的数据流。

业务来源例如可以包括：应用市场、游戏、影音、直播、新闻、社交、购物、支付、生活、网课、可视通话、下载或上传中的至少一项。影音又可以包括互动影音和非互动影音。业务来源也可以采用其他的划分方式，例如可以划分为：消费、娱乐、生活、工作、学习和其他。

APP来源可以采用APP名称表示，例如电子词典、天气、应用市场或电子邮件等名称，不再逐一列举。

每个业务来源中包括至少一个APP来源。

在一个例子中，业务来源包括：应用市场、游戏、短视频、视频、直播、新闻、社交聊天、办公、购物、支付、生活、网课和下载。应用市场中包括的APP来源为各厂商的应用市场，例如应用中心、应用宝等。游戏中包括多个具体的游戏APP。短视频包括各短视频平台APP。视频中包括用户用来看电影、电视等影音(视听)节目的APP。新闻包括各新闻平台的APP，社交聊天中包括各个具备社交功能的APP。办公中包括可视通话或会议等办公用APP。购物中包括各个购物APP。支付包括各支付平台APP或手机钱包等。生活可以包括美食、外卖、天气等各类APP。网课可以包括各类学习APP。下载可以包括各类下载APP、网盘或者浏览器等。

可以看出，业务来源的分类方式可以多种多样，且同一个APP有时可以划分到不同的业务来源中，为了方便，可以将APP的主要功能作为分类依据。例如具备聊天功能的支付APP，主要功能是支付，就划分到支付类。

在一种实现方式中，该来源包括业务来源或应用程序来源(即APP来源)中的至少一项。在识别数据流来源时，可以通过识别模型对数据流进行处理，从而得到数据流的来源。通过识别出数据流来源于哪类业务或者哪个应用程序，之后就可以根据来源的优先级，优先把优先级高的某些或某个来源的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上。该来源的确定更加精细，使得对于数据流的调度更加符合上网需求。

可选地，可以利用识别模型对至少一个数据流进行处理，得到至少一个数据流中每个数据流的来源，该来源包括业务来源或应用程序来源中的至少一项。通过识别出数据流来源于哪类业务或者哪个应用程序中的至少一项，之后就可以根据来源的优先级，优先把优先级高的某些或某个来源的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上。来源的确定精细化，可以使得对于数据流的调度更加符合上网需求。

可选地，识别模型可以采用预训练好的神经网络模型或其他大数据分析模型。例如可以利用带来源标签的数据流(即已知来源的数据流)对神经网络模型进行训练，得到的训练好的神经网络模型就具备了识别数据流来源的能力。

在一个例子中，利用卷积神经网络(convolution neural network，CNN)模型训练得到识别模型。训练数据包括数据流和数据流对应的来源标签，该来源标签包括业务来源和程序来源。CNN对数据流进行处理后，会得到来源的预测值和置信度。所以识别数据流来源可以看作是过一个分类的任务，也就是说，将数据流按照来源分类，输出结果即类别就是数据流的来源。在训练过程中，将数据流输入到CNN，得到的来源类别跟实际的来源即上述来源标签比较，调整CNN的权重，从而使得训练后的CNN具备了识别数据流来源的能力。或者可以理解为，CNN通过对已知来源的数据流的学习，从而具备了识别数据流来源的能力。训练好的CNN模型，就可以识别输入模型的未知来源的数据流的来源。

由于不同APP的端口信息、官方的配置信息等是不同的，而且不同类型APP的网络传输特性也是不同的。例如，对于下载类的APP，下行数据流更多；对于检索类APP，则上行次数比较多，以及一次交互产生的数据流的数量也不相同。以及其他能够区分不同数据流的来源的特征参数。因此可以通过提取这类特征，并基于这些特征进行分类，就能区分出不同数据流的APP来源。

识别模型对数据流的处理过程，可以看作是包括特征提取和分类两个步骤。特征提取部分是将数据流转换为特征向量，这些特征向量中包括上述以及其他能够区分不同来源的特征。对这些特征向量进行分类就能够得到来源。

应理解，上述只是以CNN为例进行介绍，本领域技术人员也可以采用其他神经网络或其他深度学习模型或机器学习模型，训练得到识别模型。例如可以采用深度神经网络、循环神经网络等，不再逐一列举。

识别数据流的业务来源和/或APP来源，再进行后续调度，能够使得多种业务或多个应用同时用网时，有主次地进行调度和转发，从而满足用户的多元化上网需求。例如，一个场景中，用户在路由器的一个下挂设备上同时打开了影音、支付和办公三类业务，路由器执行步骤S201接收到来自于该下挂设备的数据流之后，执行步骤S202识别出这三类业务的数据流，即来源为上述三个业务来源，就可以通过后续步骤进行调度，比如将支付类业务的数据流作为下文所述第一数据流优先调度到质量较好的网络通路上。在这个例子中，如果办公更加重要，则可以将办公类业务的数据流作为下文所述第一数据流优先调度到质量较好的网络通路上。又例如，另一个场景中，用户在路由器的一个下挂设备上同时打开了APP1-APP5共计5个APP，路由器执行步骤S201接收到来自于该下挂设备的数据流之后，执行步骤S202识别出这5个APP的数据流，即来源为上述5个APP来源，就可以通过后续步骤进行调度，比如将APP1-APP5中优先级最高的一个或多个APP的数据流作为下文所述第一数据流优先调度到质量较好的网络通路上。

在另一种实现方式中，上述来源还可以包括设备来源，也就是说，识别出数据流来源于哪个下挂设备。只是识别设备来源的方法与识别业务来源和APP来源的方法不同，也就是说，需要另外采用能够识别设备地址的识别模块来识别设备来源。这种方式可以是识别数据流来源于哪类设备或者数据流来源于哪个设备，这两种识别也是不同的。这种方式中，设置优先级时，可以设置下挂设备的优先级，例如办公场景中，可以设置办公用的下挂设备的优先级高于休闲用的下挂设备，例如，可以让办公电脑的优先级高于电视的优先级，办公电脑和电视是同一个路由器的下挂设备。上述业务来源、APP来源和设备来源三种来源可以相互结合，或者只采用其中一个或多个来源。在一个例子中，该来源可以为设备来源、业务来源或APP来源。在另一个例子中，该来源为设备来源与业务来源的结合，即数据流来源于哪个设备的哪个业务，或者说数据流来源于哪个业务下的哪个设备。在又一个例子中，该来源为设备来源与APP来源的结合，即数据流来源于哪个设备的哪个APP。在又一个例子中，该来源为业务来源与APP来源的结合，即数据流来源于哪个业务下的哪个APP。在又一个例子中，该来源为设备来源、业务来源与APP来源的结合，即数据流来源于哪个设备的哪个业务下的哪个APP。

S203、根据数据流的来源，将第一数据流调度到目标网络通路上。

也就是说，根据S202识别出的数据流来源，将S201接收的至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上。其中，第一数据流的来源满足预设优先级范围。目标网络通路是多个网络通路中网络质量最优的网络通路。

上述多个网络通路可以包括移动网络通路和以太网通路。即网络通路包括移动网络和以太网两种，这样可以实现多种上网方式。但应理解，在本申请实施例中多个网络通路可以是相同种类的网络通路，也可以是不同种类的网络通路。

步骤S203可以看作是先筛选出来源满足预设优先级范围内的数据流，然后将这些数据流调度到目标网络通路上。举例说明：

例子一，假设预设优先级范围是根据业务来源划分的，业务来源包括：支付、办公、消费、生活和其他，优先级依次降低，预设优先级范围是排序前2名的业务来源。则第一数据流就是支付和办公两类业务来源的数据流。

例子二，假设预设优先级范围是根据APP来源划分的，APP来源包括：APP#1-APP#X，X为正整数，优先级依次降低，预设优先级范围是排序前3名的APP来源。则第一数据流就是APP#1-APP#3共3个APP来源的数据流。比如，平板电脑上的支付业务的优先级高于手机上的生活业务的优先级。

例子三，假设预设优先级范围是根据业务来源和APP来源结合划分的，业务来源包括：支付、办公、消费、生活和其他，支付包括3个APP来源，办公包括2个APP来源、消费包括4个APP来源、生活包括7个APP来源和其他包括10个APP来源，优先级依次降低。也就是说，支付中的3个APP来源为优先级排序前3，之后是办公中的2个APP来源的优先级排序分别为4和5，以此类推。预设优先级范围例如可以是APP来源的前10名。则第一数据流就是来自于支付、办公和消费3个业务，以及生活中排序第一的APP。

例子四，假设预设优先级范围是根据设备来源划分的，设备来源包括：笔记本电脑、手机、智慧屏和智能音箱，优先级依次降低，预设优先级范围是优先级最高的设备来源。则第一数据流就是来自于笔记本电脑的数据流，此时不需要考虑数据流的业务来源和APP来源。但这种情况需要另外采用能够识别设备地址的识别模块来识别设备来源。

其他情况不再逐一列举，应理解上述例子中业务来源的来源举例、APP来源的举例、设备来源的举例、以及具体的数值只是为了方便理解方案，不存在限定。

在一种可能的实现方式中，图2中步骤S203可以包括下面的操作：判断至少一个数据流中每个数据流的来源是否满足预设优先级范围，并将满足预设优先级范围的数据流确定为第一数据流；标记第一数据流；将带有标记的第一数据流调度到目标网络通路上。

通过将第一数据流打上标记再进行调度，使得调度更加方便。可以理解为筛选出第一数据流，打上标记，则在调度时，可以优先把有标记的数据流调度到目标网络通路。在该实现方式中，已知接收到的数据流的来源并从中确定了哪些数据流是第一数据流之后，从接收到的数据流中标定(锁定)第一数据流，锁定的方式就是打标记。

在一种实现方式中，可以根据多个网络通路的质量参数，确定多个网络通路的网络质量。该质量参数可以理解为能够对网络质量产生影响的参数。质量参数可以包括信号质量指标、速率或时延中的至少一项。其中，信号质量指标和速率分别与网络质量正相关，时延与网络质量负相关。也就是说，信号质量指标越高、速率越快、时延越小说明网络质量越高。详细度量过程会在下文图6和图7中给出，在此不再展开。

在一个例子中，还可以针对不同种类的网络通路，设置不同的信号质量指标。例如，移动网络通路的信号质量指标可以包括接收信号强度指示(received signalstrength indication，RSSI)指标，以太网通路的信号质量指标可以包括协商速率。不同种类的网络通路采用不同的信号质量指标，可使得网络质量的度量更加准确。

在一个例子中，还可以通过多次测量求平均的方式，使得网络质量的测量结果更加准确。例如可以根据多个网络通路在第一时间区间内的多个时间段的质量参数，得到多个网络通路在多个时间段的网络质量度量值；将多个网络通路在多个时间段的网络质量度量值的平均值或加权平均值作为多个网络通路在第一时间区间内的网络质量。该方法通过将多个时间段的网络质量的评估值(也可以称之为测量值、度量值)取平均，能够使得度量结果更加准确，且可以是长期的度量。第一时间区间可以是一天、一个月、一个季度甚至是一年。当第一时间区间是一天时，多个时间段可以是在一天的24小时内确定多个时间段。通过求加权平均值，例如加大上网高峰期的权重，减小上网低谷期的权重，可以使得度量结果的准确性进一步提高。

下面以一个具体例子说明，假设在一天内的以下五个时间点：9:00，12:00，17:00，19:00，21:00为测量开始时刻，每15分钟统计一次，每个时间段计算3次，一天内总共计算15次，也就是说，9:00-9：45，12:00-12：45，17:00-17：45，19:00-19：45，21:00-21：45共5时间区间内分别测量3次网络质量，分别得到3个网络质量度量值，一天(第一时间区间的一例)内共计测量了15个时间段(多个时间段的一例)的网络质量，并得到了15个网络质量度量值，则可以将这15个网络质量度量值的平均值或者加权平均值作为这一天的网络质量的度量结果。还可以通过统计一个月内的每天的网络质量度量值，求取平均值或加权平均值作为一个月内的平均网络质量。应理解，该例子中的数值是为了方便理解方案，不存在限定，上述5个时间点可以看作是取一天中上网高峰期的多个时间点的一个具体例子。

图2所示方法，主要通过识别接收到的数据流的来源，并将满足优先级条件的数据流调度到网络质量最优的目标网络通路上。可以理解为来源相对重要的数据流优先使用相对好的网络。使得多个网络通路都被考虑到，网络利用更加合理。此外，来源相对重要的数据流优先使用质量好的网络通路，还兼顾了用户的多元化上网需求。

在一种可能的实现方式中，图2所示方法还可以包括：将至少一个数据流中的第二数据流调度到非目标网络通路上，第二数据流用于表示至少一个数据流中除第一数据流之外的数据流，非目标网络通路用于表示多个网络通路中除目标网络通路之外的网络通路。该实现方式，在来源相对重要的数据流被优先调度到质量较好的网络上的基础上，其他数据流也被调度到其他网络通路上，使得所有网络通路都能够得到充分的利用，提高了网络利用率，提高上网速率。

在一种实现方式中，可以采用图3所示方法标记第一数据流。图3是本申请实施例的标记数据流的示意性流程图。图3可以看作是步骤S203中标记第一数据流的一个示例。

S301、解析至少一个数据流中每个数据流的IP信息，并将IP信息转换为五元组信息。

本申请实施例中，可以通过在内核IP协议栈设置独立的模块来根据输入的数据流识别出对应的来源，为了简洁，可以称之为识别模块或业务感知(service aware，SA)模块。

在内核IP协议栈中，netfilter框架对数据流有5个关键的hook点，可以称之为检测点、关键点或钩子点。而下挂设备的转发数据会经过前节点(pre-routing)、关键节点(forward)、后节点(post-routing)这三个hook点。

通常情况下，识别模块工作在netfilter的forward处，该模块以数据流为单位，解析出数据流的IP信息，并将IP信息转换为五元组信息。该五元组信息包括：源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议TCP/UDP。因此可以识别出该流对应的设备或应用程序。

为了便于理解，下面结合图4介绍netfilter框架的结构。如图4所示，在netfilter框架中包括路由前处理节点(pre-routing)、路由决策节点、关键节点(forward)、路由后处理后节点(post-routing)和入口(local_in)和出口(local_out)节点。其中，路由前处理节点即图中的PRE_ROUTING，主要处理目的地址转换，以及给数据报文(即数据包或数据流)加特定标记。路由决策节点即图中所示路由决策，用于决策数据报文是转发处理还是路由器本地业务使用。图4中的四层以上协议栈也可以称之为顶层协议栈。在本申请实施例中，识别模块设置在关键节点处，用于识别数据报文的来源。路由后处理节点即图中的POST_ROUTING，主要完成源地址转换。路由器本地业务的处理节点的入口即图中的LOCAL_IN，路由器本地业务的处理节点的出口即图中的LOCAL_OUT。

可选地，该IP信息可以是利用上文所述识别模型对数据流进行特征提取得到的。可以理解为，是识别数据流来源的过程中的输出。从而不必独立设计IP信息的提取模块或提取方法来得到IP信息。

S302、根据五元组信息，从至少一个数据流中确定出第一数据流并进行标记。

由于五元组信息中包括源IP和源端口等信息，所以可以推断出数据流的来源。

可选地，还可以建立识别模块的数据流信息表，该数据流信息表中包括接收到的数据流是否识别完成和识别结果。

图3所示方法可以理解为一种打标记的方式的示例。通过五元组信息是可以区分开每一条数据流的，知道每一条数据流的源地址、目的地址等五元组信息，从而能够知道每条数据流是不是第一数据流，然后打上标记。如果把识别模块识别出第一数据流的过程看作是，把接收到的数据流进行了分类，所以知道了每个数据流的来源类别。那么标记数据流的过程则是，从这些数据流中找出某个或某些数据流，从而通过标记的方式锁定这些数据流。可以理解为，识别过程是获取第一数据流的名单的过程，标记过程是根据名单锁定第一数据流的过程。

图5是本申请实施例的数据流来源的识别过程的示意图。应理解，图5所示的数据流来源的识别是为了标记第一数据流，可以看作是，根据识别结果找出(锁定/标定)第一数据流的过程，并不是识别模块识别每个数据流来源的过程。

S501、通过流识别入口接收待识别的数据流。

入口函数可以用atp_sc_input表示，对应接口可以用S表示。

S502、解析数据流的IP信息并转换为五元组信息。

解析函数可以用atp_sc_ct_to_tuple表示，对应接口可以用S1表示。

S503、根据五元组信息，查找业务识别模块对应的流表信息。

查找函数可以用atp_sc_data_resove表示，对应接口可以用S2表示。

流表信息可以包括是否识别完成，识别结果，例如游戏类、视频类等业务来源，或王者荣耀、和平精英、支付宝等具体APP来源。

S504、判断是否完成流识别，当判断结果为是时，执行步骤S505，当判断结果为否时，执行步骤S506。

S505、流量统计计数。

统计函数可以用atp_sc_serv_stats_add表示。

S506、识别数据流。

也就是说，从流表信息发现还未识别，则识别数据流，并且填充流表信息。

该步骤的执行函数可以用atp_sc_eng_input表示，对应接口可以用S3表示。

该步骤还可以包括识别前构造参数和识别引擎进行具体识别。

识别后的数据流即可进行相应的标记。

图5可以看作是图3所示方法的一个具体示例，S502可以看作是S301的示例，S503-S506可以看作是S302的示例。

如上文所述，可以根据网络通路的质量参数确定网络质量，下面结合图6和图7分别介绍对于移动网络和以太网的网络质量的度量方法。

图6是本申请实施例的移动网络的网络质量度量方法的示意性流程图。下面对图6各个步骤进行介绍。

S601、AT模块采集modem模块的信号质量指标。

图6以信号质量指标为RSSI为例。modem模块主要负责和基站等移动网络通路中的传输设备实时通信，实时接收基站指令信息，同时也会主动向基站查询信息，属于CPE的移动网络无线核心模块，给AT模块提供接口的接口可用M表示。

S602、AT模块向质量测量模块发送信号质量指标。

AT模块，通过接口M实时采集modem模块的信号数据，同时将modem信号的RSSI等指标上报到质量测量模块。比如在CPE发生位置移动、信号干扰等场景下，会及时报告信号质量，供质量测量模块及时更新网络质量，这里假设给质量测量模块报告接口为接口A。

S603、速率统计模块统计速率和时延信息。

速率统计模块采集网络接口层发送的数据速率和时延。

S604、速率统计模块向质量测量模块发送速率和时延信息。

速率统计模块将采集到的速率和时延信息发送给质量测量模块。例如可以分别通过接口T1和接口T2发送。

S605、质量测量模块根据接收的质量参数信息评估网络质量。

可选地，可以根据速率(V)、时延(T)和信号质量指标(R)，计算得到网络质量(Q)。

在一种实现方式中，Q可以满足下面的公式：Q＝(aV+bR)/(cT²+d)，其中，a，b，c，d均为计算因子，可以通过调测确定。也就是说可以通过获取足够量的V、T、R和Q的历史数据，通过数学建模的方式确定计算因子的值。

从上述实现方式中可以看出，V、R与Q正相关，T与Q负相关。应理解，该实现方式的公式只是一种示例，本领域技术人员也可以设计其他公式，例如，V和R之间采用乘法关系，或者T不进行平方运算等，只要满足需求即可，不存在限定。

在一个例子中，在一天内测量N次，N为正实数，用Q_i则表示第i次的网络质量的度量值，即测量结果，1≤i≤N，那么第Q_d天的信号质量为Q_d＝∑Q_i/N。通过每天的信号质量，还可以计算该月的信号质量Q_m＝∑Q_d/M，M为当月测量天数。

图7是本申请实施例的以太网的网络质量度量方法的示意性流程图。下面对图7各个步骤进行介绍。

S701、信号质量采集模块向质量测量模块发送协商速率。

图7以信号质量指标为协商速率为例。

S702、速率统计模块统计速率和时延信息。

速率统计模块采集网络接口层发送的数据速率和时延。

S703、速率统计模块向质量测量模块发送速率和时延信息。

速率统计模块将采集到的速率和时延信息发送给质量测量模块。例如可以分别通过接口T1和接口T2发送。

S704、质量测量模块根据接收的质量参数信息评估网络质量。

可选地，可以根据速率(V)、时延(T)和信号质量指标(N)，计算得到网络质量(Q)。

在一种实现方式中，Q可以满足下面的公式：Q＝(aV+bR)/(cT²+d)，其中，a，b，c，d均为计算因子，可以通过调测确定。也就是说可以通过获取足够量的V、T、R和Q的历史数据，通过数学建模的方式确定计算因子的值。

从上述实现方式中可以看出，V、R与Q正相关，T与Q负相关。应理解，该实现方式的公式只是一种示例，本领域技术人员也可以设计其他公式，例如，V和R之间采用乘法关系，或者T不进行平方运算等，只要满足需求即可，不存在限定。

在一个例子中，在一天内测量N次，N为正实数，用Q_i则表示第i次的网络质量的度量值，即测量结果，1≤i≤N，那么第Q_d天的信号质量为Q_d＝∑Q_i/N。通过每天的信号质量，还可以计算该月的信号质量Q_m＝∑Q_d/M，M为当月测量天数。

可以看出，以太网的测量方式和移动网络的测量方式是相似的。且经过实验统计发现，在一些场景中，移动网络的网络质量和以太网的网络质量具有一定的相关性，且经试验发现，在一定情况下，a、c、d可以承袭移动网络的对应值，b则可以是将移动网络中的b乘以一个权重系数，该权重系数例如可以是0.2或0.3等值。

图8是本申请实施例的另一种数据调度方法的示意性流程图。图8可以看作是图2所示方法的一个具体示例。下面介绍图8各步骤。

S801、接收单元向识别模块发送接收到的数据流。

也就是说，接收单元从下挂设备接收到数据流之后，发送给识别模块。

该步骤可以看作是S201的一个示例。

S802、识别模块识别数据流来源。

该步骤可以看作是S202的一个示例。

S803、识别模块向标记模块发送已识别出来源的数据流。

S804、标记模块将高优先级数据流打上标记。

也就是说，标记模块将满足预设优先级范围的数据流打上标记。

例如，标记模块根据识别模块的识别结果，将游戏业务和支付业务等高优先级业务的数据流加上特性标记X。

S805、标记模块向调度模块发送被打过标记的数据流。

可能是只发送打了标记的数据流，也可能是发送所有数据流，只是其中包含有打了标记的数据流。

S806、度量模块测量网络通路的网络质量。

以网络通路包括移动网络和以太网为例。度量模块可以利用图6所示方法得到移动网络通路的网络质量，也可以利用图7所示方法得到以太网通路的网络质量。当多个网络通路都是移动网络或者都是以太网时，就是利用图6或者图7的方法测量多个网络通路的网络质量。当多个网络通路同时包括移动网络和以太网时，就是分别利用图6的方法测量移动网络通路的网络质量，用图7的方法测量以太网通路的网络质量。

S807、调度模块接收度量模块发送的网络质量。

以网络通路包括移动网络和以太网为例。在一个例子中，度量模块根据网络度量结果，将移动网络和以太网的网络质量综合比较，选出目标网络通路，也就是网络质量较好的通路，报告给调度模块，也就是说，度量模块发送的是已确定可以作为目标网络通路的网络质量等相关信息。在另一个例子中，度量模块发送所有网络通路的质量，供调度模块根据所有网络通路的网络质量来确定目标网络通路。

S808、调度模块更新目标网络通路。

也就是说，调度模块可以根据度量模块的上报结果，删除旧的路由通路配置信息，同时建立新的路由通路配置信息，新的路由通路即为目标网络通路。

可以看出S806-S808不受步骤S801-S805中的任意步骤是否执行的影响。

S809、调度模块将带有标记的数据流调度到目标网络通路上。

例如将带有标记X的数据流调度到目标网络通路上。

S803-S809可以看作是S203的一个示例。

上文主要结合附图对本申请实施例的数据调度方法进行了介绍。应理解，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤依次显示，但是这些步骤并不是必然按照图中所示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。下面结合附图对本申请实施例的数据调度装置进行介绍。

图9是本申请实施例的一种数据调度装置的示意图。如图9所示，该装置1000包括接收单元1100和处理单元1200。该装置1000可以是集成在网络设备中，也可以是网络设备。该网络设备例如可以是支持多网络的无线路由器。

在一种实现方式中，该装置1000可以为图1中的网络设备110，或者设置在网络设备110中。

该装置1000能够用于执行上文任意一种数据调度方法。例如，接收单元1100可用于执行步骤S201，处理单元1200可用于执行步骤S202和S203。又例如，处理单元1200还可用于执行图3、图5、图6或图7中的各个步骤。又例如，接收单元1100可以为图8中的接收单元，可用于执行步骤S801，处理单元1200可用于执行步骤S802-S809。

如图9所示，处理单元1200可以包括识别模块1210和调度模块1220。识别模块1210可以是上文所述识别模块(SA模块)，用于识别数据流的来源。识别模块1210可以用于执行步骤S202，以及S802、S803。

调度模块1220用于根据数据流的来源对数据流进行调度，例如可以执行步骤S203、S807-S809。

在一种实现方式中，该处理单元1200还包括度量模块1230，度量模块1230与调度模块1220连接，用于测量各个网络通路的网络质量。度量模块1230可以是图8所示度量模块，可以用于执行图6和图7中各个步骤，还可以用于执行S806、S807。

在一个例子中，度量模块1230包括移动网络度量模块1231和以太网度量模块1232，其中，移动网络度量模块1231用于测量移动网络通路的网络质量，以太网度量模块1232用于测量以太网通路的质量。

移动网络度量模块1231可以用于执行图6所示各个步骤。

如图9所示，移动网络度量模块1231可以包括子模块1至子模块4四个子模块。该四个子模块可以分别对应图6中的各个模块：modem模块、AT模块、速率统计模块和质量测量模块。

以太网度量模块1232可以用于执行图7所示各个步骤。

如图9所示，以太网度量模块1232可以包括子模块5至子模块7三个子模块。该三个子模块可以分别对应图7中的各个模块：信号质量采集模块、速率统计模块和质量测量模块。

在一种实现方式中，该处理单元1200还包括标记模块1240，与调度模块1220连接，用于对数据流打标记，例如可以用于执行步骤S803、S804和S805。标记模块1240可以为图8中的标记模块。标记模块1240还可以用于执行图3和图5所示各个步骤。

在一种实现方式中，处理单元1200还可以用于执行以下操作：将至少一个数据流中的第二数据流调度到非目标网络通路上，第二数据流用于表示至少一个数据流中除第一数据流之外的数据流，非目标网络通路用于表示多个网络通路中除目标网络通路之外的网络通路。

在一种实现方式中，装置1000还可以包括存储单元，用于存储数据流等数据。该存储单元可以是集成在处理单元1200中，也可以是独立于接收单元1100和处理单元1200之外的单元。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random accessmemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种数据调度方法，应用于网络设备，其特征在于，包括：

接收至少一个数据流；

识别所述至少一个数据流中每个数据流的来源；

根据所述至少一个数据流中每个数据流的来源，将所述至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上，所述第一数据流的来源满足预设优先级范围，所述目标网络通路是所述网络设备的多个网络通路中网络质量最优的网络通路；

所述识别所述至少一个数据流中每个数据流的来源，包括：

利用预训练好的神经网络模型对所述至少一个数据流进行特征提取和分类的处理，得到所述至少一个数据流中每个数据流的来源，所述来源包括业务来源和应用程序来源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个数据流中每个数据流的来源，将所述至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上，包括：

判断所述至少一个数据流中每个数据流的来源是否满足所述预设优先级范围，并将满足所述预设优先级范围的数据流确定为所述第一数据流；

标记所述第一数据流；

将带有标记的所述第一数据流调度到所述目标网络通路上。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标记所述第一数据流包括：

解析所述至少一个数据流中每个数据流的IP信息，并将所述IP信息转换为五元组信息；

根据所述五元组信息，从所述至少一个数据流中确定所述第一数据流并进行标记。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述多个网络通路的质量参数，确定所述多个网络通路的网络质量，所述质量参数包括信号质量指标、速率或时延中的至少一项，所述信号质量指标和所述速率分别与所述网络质量正相关，所述时延与所述网络质量负相关。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个网络通路的质量参数，确定所述多个网络通路的网络质量，包括：

根据所述多个网络通路在第一时间区间内的多个时间段的质量参数，得到所述多个网络通路在所述多个时间段的网络质量度量值；

将所述多个网络通路在所述多个时间段的网络质量度量值的平均值或加权平均值作为所述多个网络通路在所述第一时间区间内的网络质量。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个网络通路包括移动网络通路和以太网通路。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述至少一个数据流中的第二数据流调度到非目标网络通路上，所述第二数据流用于表示所述至少一个数据流中除所述第一数据流之外的数据流，所述非目标网络通路用于表示所述多个网络通路中除所述目标网络通路之外的网络通路。

8.一种数据调度装置，设置于网络设备，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收至少一个数据流；

处理单元，用于识别所述至少一个数据流中每个数据流的来源；

所述处理单元还用于，根据所述至少一个数据流中每个数据流的来源，将所述至少一个数据流中的第一数据流调度到目标网络通路上，所述第一数据流的来源满足预设优先级范围，所述目标网络通路是所述网络设备的多个网络通路中网络质量最优的网络通路；

所述处理单元具体用于：

利用预训练好的神经网络模型对所述至少一个数据流进行特征提取和分类的处理，得到所述至少一个数据流中每个数据流的来源，所述来源包括业务来源和应用程序来源。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：判断所述至少一个数据流中每个数据流的来源是否满足所述预设优先级范围，并将满足所述预设优先级范围的数据流确定为所述第一数据流；标记所述第一数据流；将带有标记的所述第一数据流调度到所述目标网络通路上。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

解析所述至少一个数据流中每个数据流的IP信息，并将所述IP信息转换为五元组信息；

根据所述五元组信息，从所述至少一个数据流中确定所述第一数据流并进行标记。

11.根据权利要求8至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：

根据所述多个网络通路的质量参数，确定所述多个网络通路的网络质量，所述质量参数包括信号质量指标、速率或时延中的至少一项，所述信号质量指标和所述速率分别与所述网络质量正相关，所述时延与所述网络质量负相关。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

根据所述多个网络通路在第一时间区间内的多个时间段的质量参数，得到所述多个网络通路在所述多个时间段的网络质量度量值；

将所述多个网络通路在所述多个时间段的网络质量度量值的平均值或加权平均值作为所述多个网络通路在所述第一时间区间内的网络质量。

13.根据权利要求8至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述多个网络通路包括移动网络通路和以太网通路。

14.根据权利要求8至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：

将所述至少一个数据流中的第二数据流调度到非目标网络通路上，所述第二数据流用于表示所述至少一个数据流中除所述第一数据流之外的数据流，所述非目标网络通路用于表示所述多个网络通路中除所述目标网络通路之外的网络通路。

15.一种网络设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

16.根据权利要求15所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备为无线路由器。

17.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。