本發(fā)明涉及遷移管理，特別是一種多協(xié)議跨平臺的網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、為了提高業(yè)務(wù)的靈活性、可擴展性以及資源的利用效率，越來越多的組織開始面臨網(wǎng)絡(luò)遷移的需求；網(wǎng)絡(luò)遷移不僅僅是設(shè)備或系統(tǒng)的簡單遷移，而是涉及到不同平臺、設(shè)備之間協(xié)議的不兼容、網(wǎng)絡(luò)拓撲的重構(gòu)、以及不同網(wǎng)絡(luò)性能要求的調(diào)整；這些復雜的遷移任務(wù)往往需要在高效、低延遲的前提下進行，確保服務(wù)不中斷，同時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能；然而，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)還存在諸多不足：首先傳統(tǒng)系統(tǒng)面對復雜的網(wǎng)絡(luò)拓撲和不斷變化的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)時缺乏足夠的智能化適應(yīng)能力；傳統(tǒng)系統(tǒng)的決策過程通?；诠潭ǖ乃惴ɑ蚰０?，這使得它們無法動態(tài)地感知網(wǎng)絡(luò)的實際變化；其次，傳統(tǒng)系統(tǒng)在協(xié)議識別方面的智能化能力仍然有限；現(xiàn)有的協(xié)議識別方法多基于簡單的規(guī)則或淺層的特征匹配，無法深入理解和建模協(xié)議字段的復雜結(jié)構(gòu)及其層次關(guān)系；尤其是在跨平臺的遷移場景中，不同平臺間可能使用多個未知或非標準協(xié)議，傳統(tǒng)方法往往無法提供足夠的智能化支持，導致無法高效地進行協(xié)議的動態(tài)識別和自動轉(zhuǎn)換。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種多協(xié)議跨平臺網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)在協(xié)議識別、遷移優(yōu)化、性能調(diào)度、異常處理等方面存在的智能化不足問題；該系統(tǒng)通過協(xié)議識別模塊結(jié)合了洛倫茲空間嵌入、超球面距離學習和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先進技術(shù)，構(gòu)建了超球面洛倫茲圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以對網(wǎng)絡(luò)中多種協(xié)議字段進行深入分析；這一技術(shù)使得系統(tǒng)能夠在復雜的網(wǎng)絡(luò)遷移場景中，通過智能化的協(xié)議識別，有效處理不同平臺間的協(xié)議差異，實現(xiàn)協(xié)議兼容性優(yōu)化；特別是在面對未知協(xié)議或動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時，協(xié)議識別模塊能夠?qū)崟r地分析和調(diào)整，確保遷移過程中的協(xié)議互操作性；與此同時，系統(tǒng)還通過遷移優(yōu)化模塊引入雙重批判策略優(yōu)化算法，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)性能信息、協(xié)議識別結(jié)果及網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)，自動生成最優(yōu)遷移策略；這一模塊不僅能夠在遷移過程中動態(tài)評估和優(yōu)化資源分配，還能實時調(diào)整遷移策略，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，確保遷移過程的高效性和穩(wěn)定性；通過上述技術(shù)特征，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)能夠在復雜多變的跨平臺環(huán)境中，提供智能、自動化的協(xié)議識別與遷移優(yōu)化，顯著提升了網(wǎng)絡(luò)遷移的可靠性和效率。

2、本發(fā)明提供了一種多協(xié)議跨平臺的網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、協(xié)議識別模塊、遷移優(yōu)化模塊、異常監(jiān)控模塊、協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊和負載調(diào)度模塊；

3、數(shù)據(jù)采集模塊，通過網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽技術(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中包括網(wǎng)絡(luò)性能信息和協(xié)議字段，分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的流動，得到網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集模塊將協(xié)議字段傳輸給協(xié)議識別模塊，將網(wǎng)絡(luò)性能信息和網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)傳輸給遷移優(yōu)化模塊；

4、協(xié)議識別模塊，結(jié)合洛倫茲空間嵌入、超球面距離學習和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建超球面洛倫茲圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用超球面洛倫茲圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析協(xié)議字段，生成協(xié)議識別結(jié)果；協(xié)議識別模塊將協(xié)議識別結(jié)果傳輸給遷移優(yōu)化模塊；

5、遷移優(yōu)化模塊，構(gòu)建雙重批判策略優(yōu)化算法，通過雙重批判策略優(yōu)化算法分析網(wǎng)絡(luò)性能信息、協(xié)議識別結(jié)果和網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)，生成最優(yōu)遷移策略，進行網(wǎng)絡(luò)遷移；遷移優(yōu)化模塊將最優(yōu)遷移策略傳輸給負載調(diào)度模塊；

6、異常監(jiān)控模塊，異常監(jiān)控模塊連接遷移優(yōu)化模塊，監(jiān)控遷移優(yōu)化模塊的遷移過程中的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和性能；

7、協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊，協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊連接異常監(jiān)控模塊，當異常監(jiān)控模塊監(jiān)測到不同設(shè)備和平臺使用不兼容的協(xié)議時，通過協(xié)議分析和匹配機制生成協(xié)議轉(zhuǎn)換規(guī)則，再進行協(xié)議映射；

8、負載調(diào)度模塊，負載調(diào)度模塊連接遷移優(yōu)化模塊和異常監(jiān)控模塊，接收遷移優(yōu)化模塊的最優(yōu)遷移策略，結(jié)合異常監(jiān)控模塊確保負載分配合理、資源不超負荷。

9、進一步的，協(xié)議識別模塊，生成協(xié)議識別結(jié)果的過程，具體包括以下步驟：

10、步驟s1：構(gòu)建協(xié)議圖，協(xié)議圖包括節(jié)點和邊；將協(xié)議字段定義為協(xié)議圖的節(jié)點，將協(xié)議字段的特征表示為節(jié)點特征；將協(xié)議字段之間的關(guān)系視為邊；

11、步驟s2：將節(jié)點特征嵌入到洛倫茲空間，保證節(jié)點特征符合超曲面空間幾何約束；這種表示可以捕捉到協(xié)議字段的特征的層次結(jié)構(gòu)和關(guān)系，生成每個節(jié)點的洛倫茲嵌入表示；

12、步驟s3：根據(jù)每個節(jié)點的洛倫茲嵌入表示，生成豐富協(xié)議圖節(jié)點表示；

13、步驟s4：根據(jù)豐富協(xié)議圖節(jié)點表示更新協(xié)議圖，并應(yīng)用讀出函數(shù)獲取圖嵌入向量，使用多層感知機對圖嵌入向量進行協(xié)議分類，輸出協(xié)議識別結(jié)果；協(xié)議識別結(jié)果包括協(xié)議類型與協(xié)議分類置信度。

14、進一步的，步驟s3具體包括：引入超球面距離學習方法，構(gòu)建超球面-洛倫茲質(zhì)心聚合方法，對于每個節(jié)點的洛倫茲嵌入表示，使用超球面-洛倫茲質(zhì)心聚合方法對其鄰居節(jié)點的洛倫茲嵌入表示進行加權(quán)聚合，生成加權(quán)聚合結(jié)果；利用洛倫茲變換層對加權(quán)聚合結(jié)果進行非線性更新，進一步豐富協(xié)議圖中節(jié)點的表示，確保每個節(jié)點的特征能夠有效地捕捉到協(xié)議的層次結(jié)構(gòu)和關(guān)系；生成豐富協(xié)議圖節(jié)點表示。

15、進一步的，遷移優(yōu)化模塊，生成最優(yōu)遷移策略的過程，具體包括以下步驟：

16、步驟b1：初始化雙重批判策略優(yōu)化算法的當前策略和批判網(wǎng)絡(luò)；批判網(wǎng)絡(luò)包括傳統(tǒng)評判網(wǎng)絡(luò)和后決策評判網(wǎng)絡(luò)；

17、步驟b2：將協(xié)議識別結(jié)果、網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)性能信息組合，構(gòu)建狀態(tài)空間；定義動作空間，動作空間包括遷移順序、遷移批次和遷移時間點；

18、步驟b3：根據(jù)狀態(tài)空間和動作空間，使用當前策略，計算傳統(tǒng)回報和后決策回報，收集軌跡數(shù)據(jù)；軌跡數(shù)據(jù)包括狀態(tài)、動作、回報序列；

19、步驟b4：結(jié)合軌跡數(shù)據(jù)，通過傳統(tǒng)評判網(wǎng)絡(luò)計算傳統(tǒng)狀態(tài)優(yōu)勢函數(shù)，通過后決策評判網(wǎng)絡(luò)計算后決策狀態(tài)優(yōu)勢函數(shù)，并在每個時間步上取二者的較大值，得到最大優(yōu)勢函數(shù)，作為最優(yōu)決策的基礎(chǔ)；

20、步驟b5：根據(jù)最大優(yōu)勢函數(shù)計算當前策略的損失函數(shù)，更新當前策略，生成更新后的策略；計算傳統(tǒng)評判網(wǎng)絡(luò)的損失和后決策評判網(wǎng)絡(luò)的損失更新批判網(wǎng)絡(luò)；

21、傳統(tǒng)評判網(wǎng)絡(luò)用于估算傳統(tǒng)狀態(tài)的值函數(shù)；

22、后決策評判網(wǎng)絡(luò)用于估算后決策狀態(tài)的值函數(shù)；

23、評判網(wǎng)絡(luò)與當前策略的關(guān)系為：批判網(wǎng)絡(luò)提供策略優(yōu)化的評估信號，即值函數(shù)，當前策略則通過這些評估信號來調(diào)整自己的行為，最終選擇出能獲得最大回報的動作；

24、步驟b6：設(shè)置最大迭代次數(shù)，重復步驟b2到步驟b5，不斷更新批判網(wǎng)絡(luò)和當前策略，生成最優(yōu)遷移策略。

25、采用上述方案，本發(fā)明取得的有益效果如下：

26、本發(fā)明提供的多協(xié)議跨平臺網(wǎng)絡(luò)遷移管理系統(tǒng)，通過協(xié)議識別模塊結(jié)合洛倫茲空間嵌入、超球面距離學習和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)了對不同協(xié)議字段的深度分析和識別；這一技術(shù)使得系統(tǒng)能夠智能化地識別和處理不同平臺間的協(xié)議差異，特別是在跨平臺遷移過程中，確保了協(xié)議的兼容性優(yōu)化；與傳統(tǒng)方法相比，該系統(tǒng)能夠在復雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，自動適應(yīng)協(xié)議的變化，提升了遷移過程中協(xié)議互操作性的穩(wěn)定性和可靠性，從而顯著提高了跨平臺遷移的成功率；

27、通過在遷移優(yōu)化模塊中引入雙重批判策略優(yōu)化算法，本發(fā)明能夠根據(jù)實時的網(wǎng)絡(luò)性能信息、協(xié)議識別結(jié)果和網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)，智能化地生成最優(yōu)遷移策略；該優(yōu)化算法不僅能夠在遷移過程中動態(tài)調(diào)整資源分配，還能實時應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，確保遷移策略的最優(yōu)執(zhí)行；通過這種自動化的遷移優(yōu)化，本發(fā)明大幅度提高了網(wǎng)絡(luò)遷移的效率和穩(wěn)定性，避免了資源浪費和遷移過程中的性能瓶頸，解決了傳統(tǒng)遷移管理系統(tǒng)中靜態(tài)優(yōu)化算法對復雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境適應(yīng)性不足的問題；

28、此外，本發(fā)明通過協(xié)議識別與遷移優(yōu)化的緊密結(jié)合，在處理網(wǎng)絡(luò)遷移過程中出現(xiàn)的異常情況時，展現(xiàn)了更強的應(yīng)變能力；異常監(jiān)控與智能調(diào)整機制能夠?qū)崟r檢測并響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的任何突發(fā)問題，如協(xié)議不兼容、網(wǎng)絡(luò)性能不達標等，從而減少了網(wǎng)絡(luò)遷移過程中的風險；通過以上技術(shù)特性，本發(fā)明顯著增強了系統(tǒng)對復雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的適應(yīng)能力，提升了跨平臺網(wǎng)絡(luò)遷移的安全性、可靠性及效率，為企業(yè)和組織在多平臺環(huán)境下進行高效、低風險的網(wǎng)絡(luò)遷移提供了堅實的技術(shù)保障。