确定网络的局部连通性的方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种确定网络的局部连通性的方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.在智能驾驶背景下，网联车辆与网联车辆之间、网联车辆与路侧感知设备(如交通摄像头、信号灯、路侧单元等)之间、网联车辆与云控平台之间、路侧感知设备与云控平台之间等需要进行通信。具体可通过运营商网络、交换机、无线控制器、无线接入点等进行通信连接。这些网络设备及连接其的网络链路构成实际网络系统。
3.出于对网联车辆的监测和控制的需要，关注的往往不是实际网络系统整体的连通性，而是实际网络系统某个或某些局部的连通性，某些被关注的网络设备构成实际网络系统的局部。也就是这些被关注的网络设备互相连通的概率，为网络的局部连通性。在实际中，某些网络设备的连通性要在第一预设值以上才能满足通信要求，进而才能保证对网联车辆做出及时的控制，进而才会认可实际网络系统的可用性。当认为实际网络系统的可用性不足时，会对实际网路系统进行改进，比如添加网络链路等，直至实际网络系统满足通信要求。
4.现有技术中，可以确定出实际网络系统的整体连通性。通过保证整体连通性不小于第一预设值，来保证某些网络设备的连通性满足通信要求。而在很多情况下，实际网络系统的局部连通性不小于第一预设值时，其整体连通性可能小于第一预设值，也就是说并不需要保证整体连通性不小于第一预设值，即可满足通信要求。因此，整体连通性并不能准确反映局部连通性。容易造成对实际网络系统的可用性造成错误的评价，进而增加添加网络链路所带来的非必要的资源消耗。
5.因此，如何确定出网络的局部连通性，成为所属技术领域技术人员亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

6.本说明书实施例提供的一种确定网络的局部连通性的方法、装置、设备及介质，可以准确、快捷地确定出网络的局部连通性。
7.为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
8.本说明书实施例提供的一种确定网络的局部连通性的方法，包括：
9.获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；
10.基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率；
11.基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述
关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的；
12.计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重；
13.将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。
14.本说明书实施例提供的一种计算机装置，包括：
15.第一获取模块，用于获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；
16.第一构建模块，用于基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率；
17.第二构建模块，用于基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的；
18.第一计算模块，计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重；
19.第二计算模块，用于将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。
20.本说明书实施例提供的一种计算机设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，其特征在于，所述存储器存储计算机执行指令；
21.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现以上任意一种所描述的方法的步骤。
22.本说明书实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被执行时，使得计算机执行以上任意一种所描述的方法的步骤。
23.本说明书中提供的至少一个实施例能够实现以下有益效果：获取实际网络系统中网络连接设备的连接信息；通过网络设备的连接信息，建立网络连通图模型；各个通信链路的连通概率互为独立事件；先找到使关注节点具有连通性的所有的第一集合，计算每个第一集合对应的第一概率，然后对各个第一概率相加即可得到关注节点中任意两者都连通的概率，也就是网络的局部连通性。如此，可以准确地确定所关注的网络的局部的连通性，进而对实际网络系统的可用性作出更准确地评估。
附图说明
24.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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
本技术中记载的一些实施例，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。
25.图1为本说明书实施例提供的一种确定网络的局部连通性的方法的流程示意图；
26.图2为本说明书实施例提供的一种为网络连通图模型的示意图。
27.图3为本说明书实施例提供的第一种待选添加方案对应的第一网络连通图模型的示意图。
28.图4为本说明书实施例提供的第二种待选添加方案对应的第一网络连通图模型的示意图。
29.图5为本说明书实施例提供的第三种待选添加方案对应的第一网络连通图模型的示意图。
30.图6为本说明书实施例提供的一种计算机装置的结构示意图；
31.图7为本说明书实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
32.为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，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，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
33.以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
34.图1为本说明书实施例提供的一种确定网络的局部连通性的方法的流程示意图。从程序角度而言，该流程的执行主体可以为服务器或客户端，或者服务器或客户端处搭载的应用程序。如图1所示，该流程包括如下步骤：
35.步骤101：获取实际网络系统中的网络设备的连接信息。
36.智能驾驶中用于进行通信的区域云(机房)中的设备、运营商网络中的设备、交换机、无线控制器、无线接入点、网联车辆、部署于路侧的物理边缘云中的设备(如摄像头、雷达、信号灯等)等为此处所称的网络设备，这些网络设备构成实际网络系统。本步骤中，网络设备的连接信息可以指实际网络系统中的网络设备是怎样通过网络链路连接的。例如，哪两个网络设备直接通过网络链路通信，哪些网络设备需要其他网络设备的中转才能与需连接的网络设备通信，以及两个网络设备之间通过网络链路连通的概率。
37.步骤103：基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率。
38.在获取实际网络系统中的网络设备的连接信息后，基于网络设备的连接信息构建网络连通图模型。在网络连通图模型中，用节点来表示网络设备，一个网络设备对应一个节点。如果两个网络设备直接通过网络链路连接，则将其对应的节点，通过边进行连接；边的权重，用于表示两个网络设备通过网络链路连通的概率。实际网络系统中的网络链路既可以为无线连接，也可以为有线连接。在某些情况下，可以将某些网络设备和网络链路简化为
边，例如两个网络设备通过某些网络链路和某些网络设备转接才能进行通信，而这些网络链路和网络设备，不在研究范围之内，为了简化网络连通图模型，此时可以将其用一条边来在网络连通图模型中表示，该条边的权重，用于表示两个网络设备通过这些网络链路和网络设备连通的概率。
39.参见图2，图2为网络连通图模型的示意图。节点abcd分别用于表示对应的网络设备，边abc分别表示网络设备a与网络设备b通过网络链路a连接，网络设备b与网络设备c通过网络链路b连接，网络设备c与网络设备d通过网络链路c连接。p(a)、p(b)、p(c)分别为边abc的权重，分别用于表示网络链路abc连通的概率。
40.步骤105：基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的。
41.在构建出网络连通图模型后，基于网络连通图模型构建第一集合，第一集合为边的结合，为从网络连通图模型中选取一条或一条以上的边形成组合而成。每个第一集合的边能够使关注节点具有连通性。在实际应用中，出于某些需要，并不关注实际网络系统的整体的连通性，而是要关注实际网络系统局部的连通性，关注某些设备的连通性，这些设备构成网络的局部。这些设备对应的节点为关注节点。
42.参见图2，bcd节点为关注节点，bcd对应的网络设备为构成网络的局部。在构建第一集合时，总共有两个第一集合，可以使得bcd节点具有连通性，两个第一集合分别为{ab}和{ab c}。
43.步骤107：计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重。
44.在构建出所有的第一集合之后，针对每个第一集合计算一个第一概率，概率为所有边的概率的乘积；图2中所示的网络连通模型中的所有边分别为：abc，要分别计算出边abc的概率。对于第一集合{b c}而言，边a不在该第一集合里面，边a的概率为1-p(a)；边b在该第一集合内，边b的概率为p(b)；边c在该第一集合内，边c的概率为p(c)。该第一集合对应的第一概率为：p(s1)＝(1-p(a))*p(b)*p(c)。
45.同理，可以计算出第一集合{a b c}对应的第一概率为：p(s2)＝p(a)*p(b)*p(c)。
46.步骤109：将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。
47.在计算出各个第一集合对应第一概率后，对其进行相加，可以得到网络的局部连通性：p＝p(s1)+p(s2)＝(1-p(a))*p(b)*p(c)+p(a)*p(b)*p(c)。
48.图1中的方法，获取实际网络系统中网络连接设备的连接信息；通过网络设备的连接信息，建立网络连通图模型；各个通信链路的连通概率互为独立事件；先找到使关注节点具有连通性的所有的第一集合，计算每个第一集合对应的第一概率，然后对各个第一概率相加即可得到关注节点中任意两者都连通的概率，也就是网络的局部连通性。
49.如此，可以准确地确定所关注的网络的局部的连通性，进而对实际网络系统可用性作出更准确地评估。对于一个实际网络系统而言，不同的局部所要求的连通性并不相同；
例如第一局部的连通性要求为第一阈值，第二局部的连通性要求为第二阈值，才能满足网络设备之间的实际通信需求。现有技术中在进行评估时，需要计算出实际网络系统的整体连通性，整体连通性既要不小于第一阈值，又要不小于第二阈值才能认为实际网络系统满足通信要求。但图1中的方法，可以准确确定出第一局部的连通性和第二局部的连通性，然后分别与第一阈值和第二阈值进行比较，做出更为准确的评估。可以更加准确地判断实际网络系统的可用性。
50.可选地，所述方法还包括：
51.若所述网络的局部连通性小于第一预设值，则获取多个添加网络链路的待选方案信息；
52.基于所述待选方案信息，在所述网络连通模型中添加与添加的所述网络链路相对应的边，以生成第一网络连通模型；
53.基于所述第一网络连通模型，确定所述待选方案的网络的局部连通性，以得到网络的局部连通性不小于所述第一预设值的第一待选方案；
54.从所述第一待选方案中选取代价最小的方案，作为添加方案；
55.按照所述添加方案，在所述实际网络系统中添加网络链路。
56.当网络的局部连通性小于第一预设值时，表明实际网络系统不满足通信要求。此时，可以创建多个待选方案，待选方案为在网络设备之间增加网络链路，例如在网络设备之间增加有线连接，或者无线连接等。也可以提高现有网络链路的连通概率，例如，更换通信可靠性更高、通信能力更强的网络线材等。在实际添加网络链路之前，先创建出多个待选方案。获取这些待选方案信息后，基于待选方案信息在网络连通模型中添加边，以生成第一网络连通模型。
57.参见图3、图4和图5，图3为第一种待选添加方案对应的第一网络连通图模型。图4为第二种待选添加方案对应的第一网络连通图模型。图5为第三种待选添加方案对应的第一网络连通图模型。基于各个第一网络连通模型确定出各个待选方案的网络的局部连通性。从中选取网络的局部连通性不小于第一预设值的方案作为第一待选方案。假设第一种和第三种中方案的连通性不小于第一预设值，第二种方案的连通性小于第一预设值。则第一种和第三种方案为第一待选方案。从第一种和第三种方案中选取代价最小的方案作为添加方案。可以基于，添加的网络链路的数量、添加的网络链路的长度等指标对代价进行确定。假设其他条件相同的情况，第一种方案添加的网络链路为一条，而第三种方案添加的网络链路为两条，此时第一种方案代价更小。在确定出添加方案后，按照添加方案，在实际网络系统中添加网络链路。
58.如此，可以更加便捷、准确地判断出待选方案是否满足通信要求，并筛选出代价最小的添加方案对实际网络系统进行改进。
59.可选地，所述边的权重的确定方法，具体包括：
60.获取所述网络链路中的连接设备的标称信息；
61.基于所述标称信息确定所述网络链路对应的边的权重。
62.边的权重用于表示网络链路的连通的概率。网络链路可以为有线连接，也可以为无线连接。对于有线连接而言，网络链路中的连接设备为网络线材。可以通过网络线材所标注的通信能力来确定。对于无线连接而言，可以基于无线设备标注的丢包率等来确定。
63.可选地，所述边的权重的确定方法，具体包括：
64.获取第一网络设备通过第一网络链路向第二网络备发送的测试包的第一数量；所述第一网络链路为连接所述第一网络设备和所述第二网络设备的网络链路；
65.获取所述第二网络设备接收到的所述测试包的第二数量；
66.基于所述第一数量和所述第二数量，确定所述第一网络链路对应的所述边的权重。
67.边的权重的另一种确定方法：对于某一条边而言，其连接两个节点。假设两个节点分别对应第一网络设备和第二网络设备，该条边对应第一网络链路。则将第一网络设备通过第一网络链路向第二网络设备发送测试包，测试包的数量为第一数量。然后获取第二网络设备接收到的测试包的数量，为第二数量。1-第二数量/第一数量可以计算出边的权重。
68.可选地，所述基于所述网络连通模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合，具体包括：
69.对所述网络连通图模型中的边进行全组合，每种组合形成一个第二集合；
70.判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，得到第一判断结果；
71.若所述第一判断结果表示所述第二集合能够使所述关注节点具有连通性，则将所述第二集合确定为所述第一集合。
72.其中，一种构建第一集合的方法为：先对网络连通图模型中的边进行全组合。参照图2，图2中的边进行全组合可以得到{a}{b}{c}{a b}{a c}{b c}{a b c}，这些第二集合。其中，第二集合也可对应表示为{a 00}{0 b 0}{0 0 c}{a b 0}{a 0 c}{0 b c}{a b c}。此时，对于某个第二集合，在判断边的概率时，如果该条边对应的位置处为0，则概率为1-边的权重；如果该条边对应的位置处为其本身，则概率为边的权重。以{0 b c}为例进行说明，边a对应的位置为0，边a的概率为1-p(a)，边b对应的位置为b，边b的概率为p(b)。然后判断各个第二集合是否能够使关注节点具有连通性。其中，{a}{b}{c}{a b}{a c}不能使关注节点具有连通性，将其排除。剩余的第二集合{b c}{a b c}被确定为第一集合。
73.可选地，所述判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，具体包括：
74.以一个所述关注节点为起始点，以其他与所述第二集合中的边相连接的节点为待选节点，以所述第二集合中的边为待选边，进行深度优先搜索；
75.在所述深度优先搜索结束后，判断是否有关注节点未被访问，得到第二判断结果；
76.若所述第二判断结果表示有关注节点未被访问，则确定所述第二集合不能够使所述关注节点具有连通性。
77.参见图2，以判断第二集合{a b}是否能够使关注节点具有连通性为例进行说明。以节点c为起始点，进行深度优先搜索，节点c会沿边b访问至节点b，节点b沿边b访问至节点a。深度优先搜索结束后，关注节点d并未被访问，表明第二集合{a b}不能够使关注节点具有连通性。
78.可选地，所述判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，具体包括：
79.将每个所述节点的根节点确定为其节点自身；
80.对所述第二集合中的边进行遍历；若所述边连接的两个节点中的根节点均未被重新确定过，则将两个节点的根节点重新确定为任意其中一个节点的根节点；若所述边连接的两个节点中的任意一者的根节点被重新确定过，则将所述边连接的两个节点的根节点重
新确定为该节点的根节点；
81.对所述第二集合中的边遍历完毕后，确定关注节点的根节点的第一数量；
82.若所述第一数量不为1，则所述第二集合不能够使所述关注节点具有连通性。
83.参见图2，以判断第二集合{a b}是否能够使关注节点具有连通性为例进行说明。将节点abcd的根节点分别确定为其节点自身，分别为abcd。然后遍历第二集合{a b}中的边。首先对边a进行处理，边a连接的两个节点分别为a和b，a和b的根节点均未被重新确定过，将a和b的根节点设置为a(或者b)。然后对边b进行处理，边b连接的两个节点分别为b和c，此时由于节点b的根节点被重新确定过，此时b的根节点已经重新确定为a(b)，则将b和c的根节点重新确定为a(b)。遍历完毕后，关注节点b和c的根节点均为a，关注节点d对应的根节点为其节点自身d。关注节点的根节点为a和d，第一数量为2，不为1，第二集合不能够使关注节点具有连通性。
84.基于一个总的发明构思，本说明书实施例还提供了上述方法对应的计算机装置。图6为本说明书实施例提供的一种计算机装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：
85.第一获取模块601，用于获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；
86.第一构建模块602，用于基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率；
87.第二构建模块603，用于基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的；
88.第一计算模块604，计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重；
89.第二计算模块605，用于将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。
90.基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。图7为本说明书实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图7所示，设备700可以包括：处理器710，以及，与所述至处理器通信连接的存储器730；其中，所述存储器730存储有计算机执行指令720；
91.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现以上任意一种所描述的方法的步骤。
92.本说明书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中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被执行时，使得计算机执行以上任意一种所描述的方法的步骤。
93.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图7所示的计算机设备而言，由于其基本相似于方法实施例，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。
94.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字符系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
95.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子可以包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmelat91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内可以包括的可以用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将可以用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
96.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
97.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
98.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序
产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(可以包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
99.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生可以用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
100.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生可以包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
101.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供可以用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
102.在一个典型的配置中，计算设备可以包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
103.内存可能可以包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
104.计算机可读介质可以包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子可以包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字符多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可以用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不可以包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
105.还需要说明的是，术语“可以包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得可以包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅可以包括那些要素，而且还可以包括没有明确列出的其他要素，或者是还可以包括为这种过程、方法、商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“可以包括一个
……”
限定的要素，并不排除在可以包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
106.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。
因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(可以包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
107.本技术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，程序模块可以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技术，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，程序模块可以位于可以包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
108.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不可以用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种确定网络的局部连通性的方法，其特征在于，包括：获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率；基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的；计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重；将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述网络的局部连通性小于第一预设值，则获取多个添加网络链路的待选方案信息；基于所述待选方案信息，在所述网络连通模型中添加与添加的所述网络链路相对应的边，以生成第一网络连通模型；基于所述第一网络连通模型，确定所述待选方案的网络的局部连通性，以得到网络的局部连通性不小于所述第一预设值的第一待选方案；从所述第一待选方案中选取代价最小的方案，作为添加方案；按照所述添加方案，在所述实际网络系统中添加网络链路。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边的权重的确定方法，具体包括：获取所述网络链路中的连接设备的标称信息；基于所述标称信息确定所述网络链路对应的边的权重。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边的权重的确定方法，具体包括：获取第一网络设备通过第一网络链路向第二网络备发送的测试包的第一数量；所述第一网络链路为连接所述第一网络设备和所述第二网络设备的网络链路；获取所述第二网络设备接收到的所述测试包的第二数量；基于所述第一数量和所述第二数量，确定所述第一网络链路对应的所述边的权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络连通模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合，具体包括：对所述网络连通图模型中的边进行全组合，每种组合形成一个第二集合；判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示所述第二集合能够使所述关注节点具有连通性，则将所述第二集合确定为所述第一集合。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，具体包括：以一个所述关注节点为起始点，以其他与所述第二集合中的边相连接的节点为待选节
点，以所述第二集合中的边为待选边，进行深度优先搜索；在所述深度优先搜索结束后，判断是否有关注节点未被访问，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示有关注节点未被访问，则确定所述第二集合不能够使所述关注节点具有连通性。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二集合是否能够使所述关注节点具有连通性，具体包括：将每个被所述第二集合中的边连接的节点的根节点确定为其节点自身；对所述第二集合中的边进行遍历；若所述边连接的两个节点中的根节点均未被重新确定过，则将两个节点的根节点重新确定为任意其中一个节点的根节点；若所述边连接的两个节点中的任意一者的根节点被重新确定过，则将所述边连接的两个节点的根节点重新确定为该节点的根节点；对所述第二集合中的边遍历完毕后，确定关注节点的根节点的第一数量；若所述第一数量不为1，则所述第二集合不能够使所述关注节点具有连通性。8.一种计算机装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；第一构建模块，用于基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；所述网络连通图模型包括节点、边和边的权重，所述节点用于表示所述网络设备，所述边用于表示对所述网络设备进行连接的网络链路；所述边的权重用于表示网络链路使所述网络设备连通的概率；第二构建模块，用于基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；所述关注节点为所述实际网络系统的局部的网络设备所对应的节点；每个所述第一集合为从网络连通图模型中选取至少一条边进行组合得到的；第一计算模块，计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；所述第一概率的值为所述网络连通图模型中的所有边的概率的乘积；若所述边存在于所述第一集合内，则所述边的概率为所述边的权重，若所述边不存在于所述第一集合内，则所述边的概率为1-所述边的权重；第二计算模块，用于将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。9.一种计算机设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，其特征在于，所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，其特征在于，当所述计算机执行指令被执行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例中公开了一种确定网络的局部连通性的方法、装置、设备及介质。涉及网络通信技术领域。包括：获取实际网络系统中的网络设备的连接信息；基于所述实际网络系统中的网络设备的连接信息，构建网络连通图模型；基于所述网络连通图模型，构建出所有使关注节点具有连通性的第一集合；计算所述关注节点通过所述第一集合连通的第一概率；将各个所述第一集合对应的第一概率相加，得到所述网络的局部连通性。本发明可以准确地确定所关注的网络的局部的连通性，进而对实际网络系统可用性作出更准确地评估。更准确地评估。更准确地评估。


技术研发人员：郎睿
受保护的技术使用者：云控智行科技有限公司
技术研发日：2023.05.04
技术公布日：2023/8/4