业务数据网络传输管理方法及DPU

技术领域

本申请涉及流量管理处理技术领域，尤其涉及业务数据网络传输管理方法及DPU。

背景技术

在网络通信中，服务质量QoS(Quality of Service)是指对不同类型的网络流量进行分类和管理，以保证网络服务的可靠性、带宽的合理利用和质量的稳定性。当前，数据中心中的业务流量管理是一个重要的任务。为了确保网络服务的质量(QoS)，数据中心需要确保不同业务流量的优先级和带宽。

目前，基于CPU的流量管理方案通常使用静态的QoS策略对业务流量进行管理。然而，基于CPU的流量管理方案不能有效且准确地区分和优化各种业务流量。且在处理高变化性和多样性的业务流量时，由于静态QoS策略缺乏灵活性和适应性，无法快速适应不同业务类型和网络状况的变化，可能导致性能下降和QoS无法保证的问题。另外，传统的基于CPU的流量管理方案在处理大规模数据中心的高速流量时，由于CPU的计算和处理能力有限，无法满足对大量数据包的实时处理需求，导致延迟增加和吞吐量下降。

也就是说，基于CPU的流量管理方案使用静态的QoS策略存在灵活性不足、无法适应多样性的业务流量、无法处理高变化性的流量和性能瓶颈等缺点。这些缺点限制了对不同业务类型和网络状况的精确管理和优化，导致性能和QoS的不稳定性。

发明内容

鉴于此，本申请实施例提供了业务数据网络传输管理方法及DPU，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本申请的一个方面提供了一种业务数据网络传输管理方法，在DPU中执行，所述业务数据网络传输管理方法包括：

根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据，并基于各个所述数据包各自的QoS策略数据将各个所述数据包分别输出至目标网络中以进行传输；

对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判定是否对所述数据包的QoS策略数据进行动态调整。

在本申请的一些实施例中，在所述根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据之前，还包括：

接收待进行网络传输的数据包；

对所述数据包进行解析以得到所述数据包的头部信息；

基于预设的业务类型识别方式，根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型。

在本申请的一些实施例中，所述业务类型识别方式包括：特征匹配、机器学习或深度数据包检测；

相对应的，所述基于预设的业务类型识别方式，根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型，包括：

若所述业务类型识别方式为所述特征匹配，则自所述数据包的头部信息中提取业务特征，并基于该业务特征，在预设的业务特征与业务类型之间的对照关系数据中查找所述数据包所属的业务类型；

若所述业务类型识别方式为所述机器学习，则将所述数据包的头部信息输入预设的用于识别业务类型的机器学习模型中，以使该业务类型识别模型对应输出所述数据包所属的业务类型；

若所述业务类型识别方式为所述深度数据包检测，则对所述数据包的头部信息进行深度数据包检测以识别得到所述数据包所属的业务类型。

在本申请的一些实施例中，在所述根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据之前，还包括：

接收预设的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据并存储至本地；

相对应的，所述业务数据网络传输管理方法还包括：

根据所述目标网络的网络状态自适应调整所述QoS策略与业务类型之间的对照关系数据，和/或，若接收到用户自定义QoS策略数据，则基于该用户自定义QoS策略数据调整所述QoS策略与业务类型之间的对照关系数据。

在本申请的一些实施例中，所述QoS策略数据包括：优先级和带宽分配权重；

相对应的，所述根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据，并基于各个所述数据包各自的QoS策略数据将各个所述数据包分别输出至目标网络中以进行传输，包括：

根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自对应的优先级和带宽分配权重；

按照优先级由高至低的顺序对各个所述数据包进行排序；

以及，根据各个所述数据包各自的带宽分配权重分别为各个所述数据包分配目标网络当前的带宽资源；

基于各个所述数据包各自对应的带宽资源，将排序后的各个所述数据包按序输出至所述目标网络进行传输。

在本申请的一些实施例中，所述优先级包括：由高至低划分的高优先级、中等优先级和低优先级，其中，所述中等优先级包含有由高至低划分的多个中间优先级，每个所述中间优先级包含有由高至低划分的多个子优先级；

相对应的，所述按照优先级由高至低的顺序对各个所述数据包进行排序，包括：

根据各个所述数据包各自对应的优先级，将各个所述数据包分别放入所述高优先级、各个所述中等优先级以及所述低优先级各自对应的队列中，其中，放入每个所述中等优先级对应的队列中的数据包按照所属的所述子优先级由高至低的顺序排序。

在本申请的一些实施例中，所述根据各个所述数据包各自的带宽分配权重分别为各个所述数据包分配目标网络当前的带宽资源，包括：

获取所述目标网络当前的总带宽资源；

根据各个所述数据包各自的带宽分配权重将所述总带宽资源的进行百分比划分，并基于对应的百分比划分结果为各个所述数据包分配所述目标网络当前的带宽资源。

在本申请的一些实施例中，所述基于各个所述数据包各自对应的带宽资源，将排序后的各个所述数据包按序输出至所述目标网络进行传输，包括：

基于各个所述数据包各自对应的带宽资源，以先进先出的方式将所述高优先级、各个所述中等优先级以及所述低优先级各自对应的队列中的数据包依次输出至所述目标网络进行传输。

在本申请的一些实施例中，所述对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判定是否对所述数据包的QoS策略数据进行动态调整，包括：

对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判断任一队列中的数据包是否超过预设数量阈值、所述目标网络当前的网络状态是否满足预设的拥塞条件或者当前是否存在任一所述数据包的宽带资源小于该数据包对应的预设资源阈值；

若任一队列中的数据包超过预设数量阈值，则自该队列中提取数据包，并修改提取的数据包对应的优先级以使优先级被修改后的该数据包重新加入对应的队列中；

若所述目标网络当前的网络状态满足预设的拥塞条件，则对当前尚未输出至所述目标网络的数据包的优先级和宽带分配权重进行动态调整，和/或，向当前尚未输出至所述目标网络的数据包的发送端发送网络拥堵提示消息；

若当前存在任一所述数据包的宽带资源小于该数据包对应的预设资源阈值，则对该数据包的宽带分配权重进行动态调整以重新分配该数据包的宽带资源。

本申请的另一个方面提供了一种DPU，所述DPU中设有业务数据网络传输管理模块；

所述业务数据网络传输管理模块用于所述业务数据网络传输管理方法；

所述业务数据网络传输管理模块与数据中心之间通信连接，以自所述数据中心获取当前发送至所述数据中心的数据包。

本申请提供的业务数据网络传输管理方法，在DPU中执行，根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据，并基于各个所述数据包各自的QoS策略数据将各个所述数据包分别输出至目标网络中以进行传输；对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判定是否对所述数据包的QoS策略数据进行动态调整。本申请通过引入DPU，能够提升数据中心的QoS能力，能够实现对不同业务流量的精确识别以及QoS策略分配，以提供高质量的网络服务；通过目标网络及各个数据包进行实时状态监测及动态调整QoS策略，能够提高业务数据网络传输管理的灵活性，进而能够适用于多样性、高变化性的业务流量传输场景；相比传统基于CPU的方案，本申请具有明显的高性能、低延迟、高并行处理能力、灵活性和可编程性等优势。

本申请的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本申请的实践而获知。本申请的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

本领域技术人员将会理解的是，能够用本申请实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本申请能够实现的上述和其他目的。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本申请的限定。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本申请的原理。为了便于示出和描述本申请的一些部分，附图中对应部分可能被放大，即，相对于依据本申请实际制造的示例性装置中的其它部件可能变得更大。在附图中：

图1为本申请一实施例中的业务数据网络传输管理方法的第一种流程示意图。

图2为本申请一实施例中的业务数据网络传输管理方法的第二种流程示意图。

图3为本申请一实施例中的业务数据网络传输管理方法的第三种流程示意图。

图4为本申请一应用实例中的基于DPU的QoS策略实现方法的执行逻辑示意图。

图5为本申请一实施例中的业务数据网络传输管理模块的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本申请做进一步详细说明。在此，本申请的示意性实施方式及其说明用于解释本申请，但并不作为对本申请的限定。

在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本申请，在附图中仅仅示出了与根据本申请的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本申请关系不大的其他细节。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

在此，还需要说明的是，如果没有特殊说明，术语“连接”在本文不仅可以指直接连接，也可以表示存在中间物的间接连接。

在下文中，将参考附图描述本申请的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

传统的基于CPU的流量管理方案使用静态的QoS策略存在以下缺点：

1.缺乏灵活性：静态的QoS策略在设计时是预先定义和固定的，无法根据实时的网络状况和业务需求进行动态调整。这导致在面对不同业务类型和网络流量变化时，无法快速适应和调整QoS策略，导致性能下降和QoS无法保证。

2.无法适应多样性的业务流量：静态的QoS策略通常是基于一般化的假设和规则，无法充分考虑和应对不同业务类型之间的差异和特殊需求。由于业务流量的多样性，静态的QoS策略可能无法提供对每个业务类型的个性化优化和服务保障。

3.无法处理高变化性的流量：静态的QoS策略无法及时响应网络流量的快速变化和波动。当面临突发性的高流量或拥塞情况时，静态QoS策略无法实时调整优先级和带宽分配，导致性能下降和QoS的不稳定性。

4.性能瓶颈：由于基于CPU的流量管理方案受限于CPU的计算和处理能力，无法满足大规模数据中心高速流量的实时处理需求。这导致延迟增加、吞吐量下降和性能瓶颈的问题。

因此，为了解决上述问题，本申请引入了数据处理单元(DPU)作为业务流量管理的关键技术，本申请实施例分别提供一种业务数据网络传输管理方法、用于执行该业务数据网络传输管理方法的业务数据网络传输管理模块，以及包含有该业务数据网络传输管理模块的DPU，能够实现对不同业务流量的精确识别以及QoS策略分配，以提供高质量的网络服务，并能够提高业务数据网络传输管理的灵活性，进而能够适用于多样性、高变化性的业务流量传输场景。

具体通过下述实施例进行详细说明。

基于此，本申请实施例提供一种可在DPU中实现的业务数据网络传输管理方法，参见图1，所述业务数据网络传输管理方法具体包含有如下内容：

步骤100：根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据，并基于各个所述数据包各自的QoS策略数据将各个所述数据包分别输出至目标网络中以进行传输。

在本申请的一个或多个实施例中，DPU(Data Processing Unit)是指数据处理单元，即一种专用的硬件加速器，具有高性能和低延迟的特点，能够有效处理和管理不同类型的业务流量。DPU的优势在于其高度并行的处理能力和专用硬件加速，可以实现高效的流量识别、分类和处理。相比于传统的基于CPU的方案，DPU能够更快速地捕获和解析数据包的头部信息，并通过特征提取和匹配算法准确判断业务类型。同时，DPU具备并行处理能力，可以同时处理多个数据包，提高处理效率。

此外，DPU还具备灵活性和可编程性，可以根据数据中心的具体需求进行QoS策略的定义和调整。通过预先定义并存储不同业务类型的QoS策略，DPU可以根据数据包的业务类型选择并应用相应的策略。同时，DPU支持动态调整，能够根据实时的网络状态和业务流量状况进行优先级和带宽分配的适时调整，以保证QoS策略的执行和网络性能的优化。

在步骤100中，DPU获取发送至数据中心的数据包，这些数据包可以是DPU同时获取多个，可以是实时单个获取，具体可以根据实际应用情形进行设置。可以理解的是，所述数据包可以是指业务数据的压缩包。

在本申请的一个或多个实施例中，QoS策略与业务类型之间的对照关系数据是指用于存储各个QoS策略数据和各个业务类型之间的对应关系的数据。

其中，所述QoS策略数据可以包含有优先级、带宽分配权重、延迟要求以及丢包率要求等策略数据中的至少一种。

步骤200：对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判定是否对所述数据包的QoS策略数据进行动态调整。

在步骤200中，DPU需要动态监控网络状态和业务流量的状况。根据实时的网络情况和业务需求，DPU可以对优先级和带宽分配进行适时的调整。例如，根据网络负载情况和业务类型的优先级，调整不同业务类型的带宽占用比例。

从上述描述可知，本申请实施例提供的业务数据网络传输管理方法，通过引入DPU，能够提升数据中心的QoS能力，能够实现对不同业务流量的精确识别以及QoS策略分配，以提供高质量的网络服务；通过目标网络及各个数据包进行实时状态监测及动态调整QoS策略，能够提高业务数据网络传输管理的灵活性，进而能够适用于多样性、高变化性的业务流量传输场景；相比传统基于CPU的方案，本申请具有明显的高性能、低延迟、高并行处理能力、灵活性和可编程性等优势。

为了进一步提高获取各个数据包各自所属的业务类型的有效性及可靠性，在本申请实施例提供的一种业务数据网络传输管理方法中，参见图2，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤100之前还具体包含有如下内容：

步骤010：接收待进行网络传输的数据包。

在步骤010中，一旦数据包到达数据中心，DPU会获取数据包，以便开始进行识别和分类工作。

步骤020：对所述数据包进行解析以得到所述数据包的头部信息。

在步骤020中，DPU会捕获并解析数据包的头部信息，该头部信息可以包括源地址、目标地址、传输协议类型、数据包大小以及请求头等。

步骤030：基于预设的业务类型识别方式，根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型。

在步骤030中，通过分析这些信息，DPU能够判断数据包所属的业务类型。例如，一些特定的源和目标地址可能与特定的业务关联，或者某种特定的传输协议可能用于某种业务，甚至数据包的大小和请求头也可能暗示业务类型。

也就是说，本申请实施例可以利用DPU支持的数据包捕获和分析库，使用数据平面开发套件DPDK(Data Plane Development Kit)库来实现数据包的捕获和解析。然后启动所有可用的以太网设备，接着从这些设备接收数据包，并将这些数据包的头部信息解析出来。最后，用户添加自己的代码来根据解析出的头部信息进行数据包的识别和分类。DPU将分类结果输出，可以是标记的业务类型或其他形式的表示。

为了进一步提高根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型的准确性、效率及有效性，在本申请实施例提供的一种业务数据网络传输管理方法中，所述业务类型识别方式包括：特征匹配、机器学习或深度数据包检测；参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤030具体包含有如下内容：

步骤031：若所述业务类型识别方式为所述特征匹配，则自所述数据包的头部信息中提取业务特征，并基于该业务特征，在预设的业务特征与业务类型之间的对照关系数据中查找所述数据包所属的业务类型。

具体来说，DPU可以通过分析解析得到的头部信息，提取与业务类型相关的特征，即业务特征。例如，可以提取源和目标地址中的特定标识符，判断是否与特定的业务关联；可以检查传输协议类型是否匹配某种已知的业务协议；可以根据数据包的大小和请求头信息来推断业务类型。

而后，DPU将提取的特征与预先定义的业务特征进行匹配。预先定义的业务特征可以包括源和目标地址的映射表、已知的业务协议和相关特征、业务类型与数据包大小和请求头的关联规则等。

为了进一步提高根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型的自动化及智能化程度，参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤030还可以包含有如下内容：

步骤032：若所述业务类型识别方式为所述机器学习，则将所述数据包的头部信息输入预设的用于识别业务类型的机器学习模型中，以使该业务类型识别模型对应输出所述数据包所属的业务类型。

具体来说，通过训练模型，使DPU能够根据数据包的特征自动学习和识别业务类型，而无需预定义的映射关系或规则。这种方法可以提供更准确和自适应的流量分类，适应不断变化的业务类型和流量模式。所述用于识别业务类型的机器学习模型可以选取如决策树模型、支持向量机模型、逻辑回归模型等分类模型。

为了进一步提高根据所述数据包的头部信息识别得到所述数据包所属的业务类型的准确性，参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤030还可以包含有如下内容：

步骤033：若所述业务类型识别方式为所述深度数据包检测，则对所述数据包的头部信息进行深度数据包检测以识别得到所述数据包所属的业务类型。

具体来说，采用深度学习和深度数据包检测技术，对数据包的内容进行深入分析，以识别和分类业务流量。通过深度数据包检测，DPU可以获取更多细节信息，提高识别和分类的准确性。

其中，深度数据包检测是一种用于在数据包流经网络时实时检查和分析数据包内容的技术，从而实现实时分析和决策。它用于各种目的，包括安全性、流量管理、数据泄露、违反策略、恶意软件和服务质量。深度数据包检测允许在网络的应用层检查数据包数据，而不仅仅是标头信息，这提供了有关数据包内容的更多信息。它涉及查看数据包的实际有效负载或内容，包括正在传输的数据和生成它的应用程序。

为了进一步提高在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据的效率、灵活性及可靠性，参见图2或图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤100之前还具体包含有如下内容：

步骤040：接收预设的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据并存储至本地。

具体来说，QoS策略被预先定义，并存储在DPU中。每个业务类型都对应一个或多个QoS策略。这些策略可以根据业务类型的特性和数据中心的需求设定。例如，对于需要低延迟的业务，可以设定其优先级较高；对于大量数据传输的业务，可以设定其带宽使用权重较大。当DPU识别和分类数据包时，会根据数据包的业务类型，选择和应用相应的QoS策略。

在DPU中，预先定义并存储不同业务类型的QoS策略。每个业务类型都对应一个或多个QoS策略。QoS策略可以包括但不限于以下方面：优先级设置、带宽分配、延迟要求、丢包率要求等。这些策略根据业务类型的特性和数据中心的需求进行设定。

相对应的，为了进一步提高业务数据网络传输管理的灵活性及适用广泛性在所述业务数据网络传输管理方法中的步骤100之前或者步骤100之后还具体包含有步骤050，参见图2或图3，以在步骤100之前执行步骤050为例，所述步骤050具体包含有如下内容：

步骤050：根据所述目标网络的网络状态自适应调整所述QoS策略与业务类型之间的对照关系数据，和/或，若接收到用户自定义QoS策略数据，则基于该用户自定义QoS策略数据调整所述QoS策略与业务类型之间的对照关系数据。

具体来说，采用自适应的QoS策略设定方法，可以根据实时的网络状态和业务需求调整QoS参数。通过监控网络负载、延迟、带宽利用率等指标，DPU可以动态调整优先级和带宽分配，以适应不同的网络环境和业务需求。

同时，也可以允许用户根据自身需求自定义QoS策略。DPU提供用户界面或配置接口，使用户能够灵活设定优先级、带宽分配、延迟要求等参数。这种方法可以满足不同用户或业务的个性化需求。

为了进一步提高业务数据网络传输管理的效率、灵活性及可靠性，在本申请实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法中，所述QoS策略数据可以至少包含有优先级和带宽分配权重；相对应的，参见图2，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤100具体包含有如下内容：

步骤110：根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自对应的优先级和带宽分配权重。

具体来说，当DPU识别和分类数据包时，根据前述流量识别和分类方式先确定数据包所属的业务类型。例如，如果特征匹配成功，可以将数据包标记为特定的业务类型，如视频流、音频流、Web请求等。

当DPU识别和分类数据包时，根据前述流量识别和分类方法，确定数据包所属的业务类型。然后根据数据包的业务类型，DPU选择相应的QoS策略。可以根据预定义的映射关系或规则来确定选用哪个QoS策略。例如，可以通过业务类型与QoS策略的映射表进行匹配，或者根据业务类型的特征判断需要应用哪种QoS策略。使得DPU后续可以将选定的QoS策略应用于数据包或相关的业务流量。根据选定的QoS策略，DPU可以调整数据包的优先级、带宽分配权重或其他相关参数。

为了区分不同类型的网络流量，QoS引入了一些分类标记，其中EF、AF和BE就是最常见的三种标记。

EF(Expedited Forwarding)是一种高优先级的标记，主要用于实时性很高的网络流量，例如VoIP(Voice over IP)和视频通信等。EF标记表示该数据包具有最高优先级，传输速度应该尽可能快，延迟和抖动都应该很小，以保证实时性和稳定性。

AF(Assured Forwarding)是一种中等优先级的标记，主要用于需要一定优先级但不需要严格保证的网络流量，例如网络游戏、文件传输等。AF标记对数据包进行4种不同的优先级分类，每种优先级又分别有3个不同的子类，共计12个优先级。具体来说，AF标记中的4个性能类别分别为AF1、AF2、AF3和AF4。

BE(Best Effort)是一种低优先级的标记，主要用于非实时数据流，例如电子邮件、文件下载等。BE标记表示数据包没有特殊的优先级处理要求，网络交换机将优先处理其他优先级的数据包，BE标记的数据包则会较低优先级处理。

总之，EF、AF和BE三种标记用于对不同类型的网络流量进行优先级分类，以保证各类数据在传输时能够得到合理的处理和保障。

而对于每种业务类型，可以根据其优先级和权重计算公式，计算相应的带宽分配权重。

EF(Expedited Forwarding)：由于EF是高优先级的业务类型，可以将其权重设置为最高值，例如1.0。

AF(Assured Forwarding)：根据AF的4个性能类别(AF1、AF2、AF3和AF4)，每个类别有3个不同的子类，共计12个优先级。根据业务需求和性能要求，为每个子类分配适当的权重，例如0.8、0.6、0.4等。

BE(Best Effort)：由于BE是低优先级的业务类型，可以将其权重设置为最低值，例如0.2。

步骤120：按照优先级由高至低的顺序对各个所述数据包进行排序。

具体来说，DPU对数据包进行优先级调整的具体方式可以为：根据QoS策略中定义的优先级规则，对数据包进行排序，将高优先级的数据包排在前面。

以及，步骤130：根据各个所述数据包各自的带宽分配权重分别为各个所述数据包分配目标网络当前的带宽资源。

具体来说，DPU可以根据带宽分配权重，将可用带宽按照权重比例分配给各个业务流量。带宽分配可以使用加权公平排队(Weighted Fair Queuing)或其他合适的算法进行。

加权公平排队(Weighted Fair Queuing)：根据权重比例，为每个业务类型分配相应的带宽。例如，如果EF的权重为1.0，AF的权重为0.8，BE的权重为0.2，那么EF流量将获得50％的带宽，AF流量将获得40％的带宽，BE流量将获得10％的带宽。

步骤140：基于各个所述数据包各自对应的带宽资源，将排序后的各个所述数据包按序输出至所述目标网络进行传输。

具体来说，DPU根据QoS策略的设定来管理和传输业务流量的具体方式可以为：根据优先级和带宽分配的结果，DPU按照设定的优先级顺序处理数据包，并分配适当的带宽给每个业务流量。

也就是说，DPU按照优先级顺序处理数据包，并按照带宽分配结果发送数据包。其中高优先级的数据包会被优先处理和发送，而每个业务流量根据其带宽分配权重占用相应比例的带宽进行传输。

在步骤110至步骤140中，DPU根据每个数据包对应的QoS策略，进行优先级调整和带宽分配。具体来说，DPU首先将数据包按优先级排序。高优先级的数据包会被优先处理和发送。同时，DPU也会控制每个业务流量的带宽使用。这通常通过权重的方式实现，每个业务流量的带宽使用权重决定了其可用的带宽比例。在这个过程中，DPU需要动态监控网络状态和业务流量的状况，以便对优先级和带宽分配进行适时的调整，也就是前述的步骤200的内容。

为了进一步提高业务数据网络传输的效率、灵活性及可靠性，在本申请实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法中，所述优先级包括：由高至低划分的高优先级EF、中等优先级AF和低优先级BE，其中，所述中等优先级AF包含有由高至低划分的多个中间优先级，如AF1、AF2、AF3和AF4，每个所述中间优先级均包含有由高至低划分的多个子优先级；相对应的，参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤120具体包含有如下内容：

步骤121：根据各个所述数据包各自对应的优先级，将各个所述数据包分别放入所述高优先级、各个所述中等优先级以及所述低优先级各自对应的队列中，其中，放入每个所述中等优先级对应的队列中的数据包按照所属的所述子优先级由高至低的顺序排序。

举例来说，对于不同种类的业务采用了排队算法，用于三种不同业务(EF、AF、BE)的优先级调度：

A)定义三种队列：分别为EF队列、AF队列和BE队列，其中，AF队列包含有AF1队列至AF4队列，用于存储对应优先级的数据包。

B)数据包进入队列：根据数据包的标记，将数据包放入相应的队列。EF标记的数据包放入EF队列，AF标记的数据包放入AF队列，BE标记的数据包放入BE队列。

以上排队算法可以根据数据包的优先级将不同类型的业务进行合理的调度和处理，保证EF数据包的实时性和稳定性，提供AF数据包的一定优先级服务，以及处理BE数据包的低优先级要求。该算法可以根据具体需求进行调整和优化，以满足不同业务的优先级需求和网络状况的变化。

为了进一步提高业务数据网络传输的效率、灵活性及可靠性，在本申请实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法中，参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤130具体包含有如下内容：

步骤131：获取所述目标网络当前的总带宽资源。

步骤132：根据各个所述数据包各自的带宽分配权重将所述总带宽资源的进行百分比划分，并基于对应的百分比划分结果为各个所述数据包分配所述目标网络当前的带宽资源。

具体来说，步骤132对应的伪代码如表1所示。

表1

在上述伪代码中，加入了一个系数变量，用于调整权重的比例。这个系数可以根据实际需求进行设定，以实现更灵活的带宽分配。

在表1中，EF_weight代表加速转发队列权重，表示数据包具有最高优先级，需要快速传输。AF代表有保证转发队列，表示中等优先级的数据包，用于需要一定优先级但不需要严格保证的网络流量。在AF队列中又分别有4个队列，AF1_weight表示有保证转发队列1权重、AF2_weight表示有保证转发队列2权重、AF3_weight表示有保证转发队列3权重、AF4_weight表示有保证转发队列4权重。

BE是尽力而为队列，表示低优先级的数据包，主要用于非实时数据流。BE_weight表示有尽力而为队列权重。BE队列是根据AF队列值而来的即AF

Total_Bandwidth表示总带宽，它代表整个网络或某个特定部分的总传输能力。这个是根据实际情况来计算出来的，与设备出厂后性能有关。

coefficient是一个常数系数，用于调整计算各个服务类别带宽的权重。通过调整这个系数，可以影响各个服务类别的带宽分配比例。

EF_bandwidth表示加速转发队列带宽值；AF1_bandwidth表示有保证转发队列1带宽值；AF2_bandwidth表示有保证转发队列2带宽值；AF3_bandwidth表示有保证转发队列3带宽值；AF4_bandwidth表示有保证转发队列4带宽值；BE_bandwidth表示尽力而为队列带宽值。

为了进一步提高业务数据网络传输的效率、灵活性及可靠性，在本申请实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法中，参见图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤140具体包含有如下内容：

步骤141：基于各个所述数据包各自对应的带宽资源，以先进先出的方式将所述高优先级、各个所述中等优先级以及所述低优先级各自对应的队列中的数据包依次输出至所述目标网络进行传输。

在一种举例中，按照优先级顺序处理数据包的具体过程可以为：从EF队列中取出一个数据包进行处理和传输。如果EF队列为空，则从AF队列中取出一个数据包进行处理和传输。如果AF队列也为空，则从BE队列中取出一个数据包进行处理和传输。

其中，每个队列内部采用先进先出(FIFO)的方式处理数据包。即在每个队列中，先进入队列的数据包会先被处理和传输。

为了进一步提高业务数据网络传输的效率、灵活性及可靠性，在本申请实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法中，参见图2或图3，所述业务数据网络传输管理方法中的步骤200具体包含有如下内容：

步骤210：对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判断任一队列中的数据包是否超过预设数量阈值、所述目标网络当前的网络状态是否满足预设的拥塞条件或者当前是否存在任一所述数据包的宽带资源小于该数据包对应的预设资源阈值。

步骤220：若任一队列中的数据包超过预设数量阈值，则自该队列中提取数据包，并修改提取的数据包对应的优先级以使优先级被修改后的该数据包重新加入对应的队列中。

步骤230：若所述目标网络当前的网络状态满足预设的拥塞条件，则对当前尚未输出至所述目标网络的数据包的优先级和宽带分配权重进行动态调整，和/或，向当前尚未输出至所述目标网络的数据包的发送端发送网络拥堵提示消息。

步骤240：若当前存在任一所述数据包的宽带资源小于该数据包对应的预设资源阈值，则对该数据包的宽带分配权重进行动态调整以重新分配该数据包的宽带资源。

具体来说，DPU动态监控网络状态和业务流量的状况。根据实时的网络情况和业务需求，DPU可以对优先级和带宽分配进行适时的调整。例如，如果网络拥塞或某个业务流量需要更多带宽，DPU可以重新计算权重并进行带宽重新分配。

也就是说，根据实时的网络状况和业务需求，可以动态调整优先级调度策略。例如，如果EF队列中的数据包过多，可以调整优先级调度的权重，使得EF队列中的数据包能够更快地得到处理和传输。实时监测每个队列的数据包数量和网络状况。根据监测结果，可以提供反馈信息给发送端，例如通过拥塞控制机制向发送端发送拥塞信号，以控制数据包的发送速率。

同时，DPU具备故障恢复和异常处理的能力。当发生故障或异常情况时，如网络中断或丢包情况，DPU可以采取相应的措施，如重新发送丢失的数据包、调整优先级或带宽分配等，以保障业务的连续性和可靠性。

为了进一步说明上述实施例提供的业务数据网络传输管理方法，本申请还提供一种基于DPU的QoS策略实现方法的一种应用实例，够对不同业务流量的优先级和带宽进行保障。具体地，DPU会首先识别和分类进入的流量，然后根据预设的QoS策略设定优先级和分配带宽。最后，DPU根据调整后的优先级和带宽进行业务流量的传输和管理。

参见图4，DPU自数据流捕获数据包后，依次进行头部信息解析、特征提取、特征匹配和业务类型判断，而后根据得到的业务类型进行业务类型匹配，在此过程中实时进行网络状态、业务流量监测；而后根据匹配得到的业务类型，然后根据该业务类型在预先基于定义策略规则和RBAC准入形成的策略仓库中选择该业务类型对应的QoS策略选择，再区分服务策略执行点，而后根据数据包分类模型进行数据包优先级调整，再将数据包根据优先级加入QoS策略队列中的各个队列中(例如EF队列、AF1队列、AF2队列和BE队列)，再根据优先级进行带宽分配权重计算、带宽分配及数据包处理和发送，并在监测到故障时进行故障恢复和异常处理。

所述基于DPU的QoS策略实现方法的具体应用实例包含有如下内容：

(1)基于优先级和带宽分配的结果，DPU进行业务流量的传输和管理。具体来说，数据包按优先级依次发送。每个业务流量也根据其带宽使用权重，占用相应比例的带宽。在整个过程中，DPU需要保持对网络状态和业务流量的监控，以确保QoS策略的正确执行，并对任何突发的网络状况做出快速响应。

(2)数据包接收和排序：DPU接收到数据包，并根据优先级对数据包进行排序。高优先级的数据包排在前面，低优先级的数据包排在后面。

(3)带宽分配权重计算：DPU根据QoS策略中定义的带宽分配规则，计算每个业务流量的带宽分配权重。这些权重决定了每个业务流量占用可用带宽的比例。

(4)数据包发送和带宽管理：DPU按照优先级顺序发送数据包，并根据带宽分配权重管理带宽使用。高优先级的数据包会被优先发送，而每个业务流量根据其带宽分配权重占用相应比例的带宽。这样可以确保高优先级的业务获得更多的带宽资源。

(5)网络状态和业务流量监控：DPU持续监控网络状态和业务流量的状况。通过实时监测网络延迟、带宽利用率等指标，以及对业务流量的分析，DPU可以了解网络的实际情况和业务需求。

(6)QoS策略执行和响应：DPU确保QoS策略的正确执行，并对任何突发的网络状况做出快速响应。如果发生网络拥塞或其他异常情况，DPU可以根据实时监测的网络状态和业务流量情况，动态调整优先级和带宽分配，以保持QoS的性能。

故障恢复和异常处理：DPU具备故障恢复和异常处理的能力。当发生故障或异常情况时，如网络中断或丢包情况，DPU可以采取相应的措施，如重新发送丢失的数据包、调整优先级或带宽分配等，以保障业务的连续性和可靠性。

该流程描述了基于DPU的优先级调整和带宽分配的实施步骤，包括数据包接收、QoS策略选择、数据包优先级调整、带宽分配权重计算、带宽分配、监控和调整以及数据包处理和发送。

综上所述，基于DPU的业务流量管理方案相比传统基于CPU的方案具有明显的优势，包括高性能、低延迟、高并行处理能力、灵活性和可编程性等。通过引入DPU，可以提升数据中心的QoS能力，实现对不同业务流量的精确识别、优先级调整和带宽分配，以提供高质量的网络服务。

也就是说，本申请实施例提供的业务数据网络传输管理方法，通过设计基于DPU的流量识别和分类方法、QoS策略的设定和实现方式、优先级调整和带宽分配的操作、业务流量的传输和管理方式以及排队算法和优先级调度，采用了针对不同业务优先级的排队算法和优先级调度机制。通过定义不同的队列和按优先级顺序处理数据包，实现了对EF、AF和BE业务的有效管理和调度。这一部分的核心创新包括队列的定义和数据包进入队列的机制，以及根据优先级调度数据包的流程。

通过使用本申请的技术方案，可以更有效地管理数据中心的业务流量，保证不同业务的服务质量。同时，基于DPU的流量管理方案可以更灵活地应对业务流量的变化，从而提高数据中心的整体性能和效率。

本申请还提供一种用于执行所述业务数据网络传输管理方法中全部或部分内的业务数据网络传输管理模块，参见图5，设置在DPU中的所述业务数据网络传输管理模块具体包含有如下内容：

QoS策略获取模块10，用于根据待进行网络传输的各个数据包各自所属的业务类型，在当前的QoS策略与业务类型之间的对照关系数据中分别查找各个所述数据包各自的QoS策略数据，并基于各个所述数据包各自的QoS策略数据将各个所述数据包分别输出至目标网络中以进行传输；

QoS策略动态调整模块20，用于对所述目标网络及各个所述数据包进行实时状态监测，并根据对应的监测结果判定是否对所述数据包的QoS策略数据进行动态调整。。

本申请提供的业务数据网络传输管理模块的实施例具体可以用于执行上述实施例中的业务数据网络传输管理方法的实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述业务数据网络传输管理方法实施例的详细描述。

所述业务数据网络传输管理模块进行业务数据网络传输管理的部分可以在客户端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理能力，以及用户使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成，所述客户端设备还可以包括处理器，用于业务数据网络传输管理的具体处理。

上述的客户端设备可以具有通信模块(即通信单元)，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。

上述服务器与所述客户端设备端之间可以使用任何合适的网络协议进行通信，包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括TCP/IP协议、UDP/IP协议、HTTP协议、HTTPS协议等。当然，所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的RPC协议(Remote Procedure Call Protocol，远程过程调用协议)、REST协议(Representational State Transfer，表述性状态转移协议)等。

从上述描述可知，本申请实施例提供的业务数据网络传输管理模块，通过引入DPU，能够提升数据中心的QoS能力，能够实现对不同业务流量的精确识别以及QoS策略分配，以提供高质量的网络服务；通过目标网络及各个数据包进行实时状态监测及动态调整QoS策略，能够提高业务数据网络传输管理的灵活性，进而能够适用于多样性、高变化性的业务流量传输场景；相比传统基于CPU的方案，本申请具有明显的高性能、低延迟、高并行处理能力、灵活性和可编程性等优势。

本申请实施例还提供了一种DPU，该DPU可以包含有业务数据网络传输管理模块；

所述业务数据网络传输管理模块用于执行前述实施例提供的所述业务数据网络传输管理方法；

所述业务数据网络传输管理模块与数据中心之间通信连接，还可以设置在所述数据中心内，以自所述数据中心获取当前发送至所述数据中心的数据包。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现前述业务数据网络传输管理方法的步骤。该计算机可读存储介质可以是有形存储介质，诸如随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、软盘、硬盘、可移动存储盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体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。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

本申请中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。

以上所述仅为本申请的优选实施例，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。