異常帶寬確定方法、系統及電子設備與流程
2023-05-19 17:55:06
本發明實施例涉及網際網路技術領域，尤其涉及一種異常帶寬確定方法、系統及電子設備。
背景技術：
帶寬是一個非常有用的概念，在網絡通信中的地位十分重要。而網絡帶寬，是指在單位時間(一般指的是1秒鐘)內能傳輸的數據量。隨著網際網路的迅猛發展，越來越多的CDN服務提供商來為用戶提供帶寬服務。隨著競爭的激烈，CDN服務提供商越來越關心用戶所得到的帶寬服務的服務質量，以更好的滿足用戶的需求。
但是，發明人在實現本發明實施例的過程中發現，由於CDN服務提供商針對於不同的業務所提供的帶寬服務總是存在波動性的，從而對用戶的服務質量造成的時好時壞的波動性。因此，如何能夠及時的確定引起帶寬服務的波動性的異常帶寬點，以供參考來消除波動成為了亟待解決的技術問題。
技術實現要素：
本發明實施例提供一種異常帶寬確定方法、系統及電子設備，用於解決現有技術中無法確定帶寬服務中的異常帶寬點的技術問題。
第一方面，本發明實施例提供一種異常帶寬確定方法，包括：
獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
第二方面，本發明實施例還提供一種異常帶寬確定系統，包括：
歷史數據獲取模塊，用於獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
模型確定模塊，用於根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
帶寬範圍確定模塊，用於根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
比較模塊，用於比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
異常判定模塊，用於當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
第三方面，本發明實施例提供一種非易失性計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有一個或多個包括執行指令的程序，所述執行指令能夠被電子設備(包括但不限於計算機，伺服器，或者網絡設備等)讀取並執行，以用於執行本發明實施例上述任一項異常帶寬確定方法。
第四方面，提供一種電子設備，其包括：至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器，其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本發明實施例上述任一項異常帶寬確定方法。
第五方面，本發明實施例還提供一種電腦程式產品，所述電腦程式產品包括存儲在非易失性計算機可讀存儲介質上的計算程序，所述電腦程式包括程序指令，當所述程序指令被計算機執行時，使所述計算機執行上述任一項異常帶寬確定方法。
本發明實施例根據用戶的歷史帶寬數據確定出了用於預測該用戶未來使用帶寬的帶寬預測模型，並利用確定的帶寬預測模型確定用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍，之後通過比較用戶在所述某一時間點實際使用的實際帶寬與確定的所述帶寬範圍的方式實現了判定用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬是否為異常帶寬。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明的異常帶寬確定方法的一實施例的流程圖；
圖2為圖1中步驟S12的一實施方式的流程圖；
圖3為本發明的異常帶寬確定方法的另一實施例的流程圖；
圖4為本發明的異常帶寬確定方法的又一實施例的流程圖；
圖5為本發明的異常帶寬確定系統一實施例的結構框圖；
圖6為本發明的異常帶寬確定系統中的模型確定模塊一實施例的結構框圖；
圖7為本發明的異常帶寬確定系統的另一實施例的結構框圖；
圖8為本發明的異常帶寬確定系統中的模型確定模塊另一實施例的結構框圖；
圖9為本發明的電子設備的一實施例的結構示意圖。
具體實施方式
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明實施例保護的範圍。
需要說明的是，在不衝突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。
本發明實施例可以在由計算機執行的計算機可執行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、元件、數據結構等等。也可以在分布式計算環境中實踐本發明實施例，在這些分布式計算環境中，由通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中，程序模塊可以位於包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。
在本發明實施例中，「模塊」、「裝置」、「系統」等等指應用於計算機的相關實體，如硬體、硬體和軟體的組合、軟體或執行中的軟體等。詳細地說，例如，元件可以、但不限於是運行於處理器的過程、處理器、對象、可執行元件、執行線程、程序和/或計算機。還有，運行於伺服器上的應用程式或腳本程序、伺服器都可以是元件。一個或多個元件可在執行的過程和/或線程中，並且元件可以在一臺計算機上本地化和/或分布在兩臺或多臺計算機之間，並可以由各種計算機可讀介質運行。元件還可以根據具有一個或多個數據包的信號，例如，來自一個與本地系統、分布式系統中另一元件交互的，和/或在網際網路的網絡通過信號與其它系統交互的數據的信號通過本地和/或遠程過程來進行通信。
最後，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關係術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關係或者順序。而且，術語「包括」、「包含」，不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句「包括……」限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
如圖1所示，本發明的一實施例的異常帶寬確定方法，包括：
S11、獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
S12、根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
S13、根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
S14、比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
S15、當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
本實施例的異常帶寬確定方法根據用戶的歷史帶寬數據確定出了用於預測該用戶未來使用帶寬的帶寬預測模型，並利用確定的帶寬預測模型確定用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍，之後通過比較用戶在所述某一時間點實際使用的實際帶寬與確定的所述帶寬範圍的方式實現了判定用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬是否為異常帶寬。
步驟S11中的歷史帶寬數據可以是距離當前日期之前一段時間內的用戶使用的帶寬數據，並且帶寬數據為以一天為周期，並且為一天中的固定時間點(將一天按照預定的時間粒度進行劃分。例如，以5分鐘為帶寬數據的採集粒度，即，每隔5分鐘取一個帶寬數值。根據業務的不同可以選擇不同的時間粒度，本發明實施例不對時間粒度的選擇進行限制)時的帶寬值。例如，距離當前日期之前60天的帶寬數據及對應時間點。帶寬數據的獲取方式可以通過分布在通信網絡或信道中的各帶寬數據偵測設備獲取，也可以通過其他方式獲取。本實施例中的歷史帶寬數據可以包括多個數據樣本子集，該多個數據樣本子集可以按照用戶進行劃分，即每個用戶的各個時間點的帶寬可以構成數據樣本子集，這樣針對性的對所需要分析的用戶帶寬使用情況進行分析和預測。在其他的實施例中也可以根據用戶和時間進行畫法數據樣本子集，即可以利用某一用戶在預設時間段內的帶寬構成數據樣本子集，該預設時間段可以是以年為單位，如一年，也可以是月為單位，如一個月，也可以是其他任意的時間區間，但是在優選的實施方案中，一般不小於一個月。
在一些實施例中，所述歷史帶寬數據包括在各時間點獲取的帶寬Aij，其中，Ai,j表示日期為i，時間為j時的帶寬。如A20160101，1200可以表示該用戶2016年1月1日12點整的帶寬量，本實施例中的數據樣本集包括大量的關於Aij的數據集合。
如圖2所示，在一些實施例中步驟S12、根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型包括：
S21、分別計算預設時間內，每天同一時間點的帶寬和與所述同一時間點相隔第一時間的時間點處的帶寬之間的一階差分構成第一一階差分集，獲取所述第一一階差分集中的眾數為第一眾數；
S22、分別計算預設時間內，所述每天同一時間點的帶寬和與所述同一時間點相隔第二時間的時間點處帶寬之間的一階差分構成第二一階差分集，獲取所述第二一階差分集中的眾數為第二眾數；
S23、根據所述第一眾數和第二眾數，確定所述帶寬預測模型；所述帶寬預測模型如下：
Fi,j＝a*(Ai,j-t1+mean1)+b*(Ai,j-t2+mean2)；
其中，a表示第一權重，b表示第二權重，並且a+b＝1，mean1表示第一眾數，mean2表示第二眾數，Fi,j表示時間為j時的預測帶寬，Ai,j-t1表示與時間j以第一時間t1為間隔時的帶寬，Ai,j-t2表示與時間j以第二時間t2為間隔時的帶寬。
本實施例中，為了計算出每個用戶每天的每個時間點的帶寬，需要對每天的同一時間點的帶寬值進行分析計算，以預測出後一天的該時間點的帶寬。
本實施例中，可以隨機的計算預設時間(如半年)內，每天同一時間點的帶寬與相隔第一時間的帶寬之間的一階差分構成第一一階差分集，以及每天同一時間點的帶寬與相隔第二時間的帶寬之間的一階差分構成第二一階差分集；該第一時間和第二時間可以是任意的時間間隔，一般以分鐘為單位(一般小於30分鐘)，如本實施例中的第一時間可以是5分鐘，第二時間可以是10分鐘。
也就是說，本實施例中獲得的第一一階差分集可以表示為Bn＝Ai,j-Ai,j-nt1，其中Bn表示以第一時間為間隔的一階差分值，t1表示第一時間。
本實施例獲得的第二一階差分集可以表示為Cn＝Ai,j-Ai,j-nt2，其中Cn表示以第二時間為間隔的一階差分值，t2表示第二時間。
在本實施例中確定第一一階差分集和第二一階差分集之後分別採取直方圖原理確定對應於第一一階差分集的第一眾數和對應於第二一階差分集的第二眾數。所述「眾數」，為集中出現的區間中的數據。本發明實施例中第一一階差分集和第二一階差分集中的序列的最大值和最小值作為整個區間的兩端點，設置分區參數n＝3。統計序列落入相應區間內的數目，選取數目最多區間中的數據，計算其均值確定為眾數。
例如，第一一階差分集的表達式可以表示為Bi,j-nt1＝Ai,j-Ai,j-nt1，其中，n為整數，t1表示第一時間。例如：
B20160530，1155＝A20160530，1200-A20160530，1155；
B20160529，1155＝A20160529，1200-A20160529，1155；
B20160528，1155＝A20160528，1200-A20160528，1155；……。
其中，B20160530，115、B20160529，1155、B20160528，1155……等為第一一階差分集中的序列值。
例如，第二一階差分集的表達式可以表示為Ci,j-nt1＝Ai,j-Ai,j-nt1，其中，n為整數，t2表示第二時間。例如：
C20160530，1155＝A20160530，1200-A20160530，1155；
C20160529，1155＝A20160529，1200-A20160529，1155；
C20160528，1155＝A20160528，1200-A20160528，1155；……。
其中，C20160530，115、C20160529，1155、C20160528，1155……等為第二一階差分集中的序列值。
本實施例採用眾數的方法確定第一眾數和第二眾數以用於確定帶寬預測模型，能夠得到更加準確的帶寬預測模型。以「眾數」的概念，確定序列中出現最多的數值作為用於確定帶寬預測模型，避免了偶爾出現的小概率序列值影響最終確定的帶寬預測模型的準確性。
如圖3所示，在一些實施例中異常帶寬確定方法還包括：
S31、分別計算預設時間內，每天同一時間點的實際帶寬與預測帶寬之間的一階差分構成第三一階差分集；
S32、確定所述帶寬範圍的上邊界和下邊界；其中
所述上邊界的表達式為：
L1＝a*(Ai,j-t1+mean1+3*σ1)+b*(Ai,j-t2+mean2+3*σ2)+3*σ3；
所述下邊界的表達式為：
L2＝a*(Ai,j-t1+mean1-3*σ1)+b*(Ai,j-t2+mean2-3*σ2)-3*σ3；
其中，L1表示所述帶寬範圍的上邊界，L2表示所述帶寬範圍的下邊界，σ1為所述第一一階差分集的標準差，σ2為所述第二一階差分集的標準差，σ3為所述第三一階差分集的標準差。
本實施例步驟S31中計算得到了實際帶寬值和預測帶寬值之間的額白噪聲。白噪聲定義為實際帶寬值與預測帶寬值之間的偏差，是無法避免的變量之一。通過考慮真實值與預測值之間的偏差引起的白噪聲，使得本實施例確定的帶寬範圍的上下邊界更加符合實際情況，從而能夠更加準確的確定異常帶寬。
本實施例中的第三一階差分集的表達式可以表示為Di,j＝Ai,j-Fi,j，其中，Ai,j為日期為i時間為j時的實際帶寬值，Fi,j為日期為i時間為j時的預測帶寬值。例如：
D20160530，1155＝A20160530，1155-F20160530，1155；
D20160529，1155＝A20160529，1155-F20160529，1155；
D20160528，1155＝A20160528，1155-F20160528，1155；……。
其中，D20160530，1155、D20160529，1155、D20160528，1155……等為第三一階差分集中的序列值。
本實施例中需要分別計算第一一階差分集的標準差σ1，第二一階差分集的標準差σ2，第三一階差分集的標準差σ3，以用於確定帶寬範圍的上下界限。
如圖4所示，在一些實施例中所述第一權重和第二權重由以下步驟確定：
S41、計算所述第三一階差分集中的實際帶寬與預測帶寬之間的一階差分值的平方和Q：
其中，A』i,j＝Ai,j-t1+mean1；A」i,j＝Ai,j-t2+mean2，日期i的區間為(i0，iend)，時間j的區間為(j0，jend)；
S42、根據和計算得到所述第一權重a和第二權重b。
本實施例中通過最小二乘法，最小化實際帶寬與預測帶寬之間差值的平方作為限制條件確定第一權重a和第二權重b。因此，本實施例確定的第一權重和第二權重作為帶寬預測模型的參數，可以最小化預測帶寬值和真實帶寬值之間的差值，提升了帶寬預測模型的準確性。
上述實施例中的歷史帶寬數據分為兩部分使用，第一部分數據用作基準數據(1/3的歷史帶寬數據)，第二部分數據作為測試數據(2/3的歷史帶寬數據)。其中，第一部分數據用於確定第一眾數和第二眾數以確定上述實施例中的帶寬預測模型；第二部分數據用於帶入所述帶寬預測模型中得到預測帶寬值，並與實際帶寬值最差後確定第三一階差分集。再根據所述第三一階差分集基於最小二乘法來確定最優的帶寬預測模型的權重。
此外，因為歷史帶寬數據中存在異常點的原因，為了避免異常點對建立帶寬預測模型的準確性的影響，本發明實施例中，對第三一階差分集中的差值按照大小進行排序。按照百分比刪除序列中前面的較大值(例如序列的5％)和後面較小值(例如序列的5％)，保留剩下的差值(序列的90％)進行後續的計算。
在一些實施例中，在當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬之後生成報警信息。
本實施例的異常帶寬確定方法可以在確定存在異常帶寬的第一時間通過報警信息通知工作人員進行緊急處理，解決引起異常帶寬發生的問題。
實踐發現，可能會同時出現多處異常帶寬。但由於工作人員有限，只能對出現的多處異常帶寬進行逐個分析並解決導致的異常帶寬出現的問題。但是多處異常帶寬又可能是有著不同的嚴重程度的，工作人員進行機械的逐個分析解決顯然是不合理的，而是應該將嚴重程度高的放在高優先級進行分析處理。因此，在本發明的實施例中生成的報警信息明確地按照帶寬異常的嚴重性進行分級報警。
本發明實施例中，設計了邏輯表結構，命名為報警等級規則表。引入兩個指標參數來進行報警等級的劃分。所述兩個指標參數分別為：帶寬相對變化率d和同業務線異常用戶數m。其中，帶寬相對變化率d定義為：當前時間點的帶寬值與前一時間點的帶寬值之差與當前時間點的帶寬值的比值，例如，當前5分鐘點的帶寬值減去前一個5分鐘點的帶寬值之後除以當前5分鐘點的帶寬值。
所述對異常帶寬分級報警的步驟包括：
確定當前業務下異常帶寬點的帶寬相對於前一時間點的帶寬相對變化率d是否大於預設值(例如，預設值為60％)；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d大於或者等於預設值的用於數大於或者等於3時生成四級報警信息；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d大於或者等於預設值的用於數大於或者等於2時生成三級報警信息；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d大於或者等於預設值的用戶數大於或者等於1時生成二級報警信息；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d小於預設值的用戶數大於或者等於3時生成三級報警信息；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d小於預設值的用戶數大於或者等於2時生成二級報警信息；
當確定當前業務下帶寬相對變化率d小於預設值的用戶數大於或者等於1時生成一級報警信息。本實施例中一級報警信息至四級報警信息所代表的異常帶寬情況逐級嚴重。
需要說明的是，對於前述的各方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作合併，但是本領域技術人員應該知悉，本發明實施例並不受所描述的動作順序的限制，因為依據本發明實施例，某些步驟可以採用其他順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬於優選實施例，所涉及的動作和模塊並不一定是本發明實施例所必須的。
在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實施例的相關描述。
如圖5所示為本申請一實施例提供的一種異常帶寬確定系統500，包括：
歷史數據獲取模塊510，用於獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
模型確定模塊520，用於根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
帶寬範圍確定模塊530，用於根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
比較模塊540，用於比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
異常判定模塊550，用於當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
如圖6所示，在一些實施例中，所述歷史帶寬數據包括在各時間點獲取的帶寬Ai,j，其中，Ai,j表示日期為i，時間為j時的帶寬；
所述模型確定模塊520包括：
第一眾數確定單元521，用於分別計算預設時間內，每天同一時間點的帶寬和與所述同一時間點相隔第一時間的時間點處的帶寬之間的一階差分構成第一一階差分集，獲取所述第一一階差分集中的眾數為第一眾數；
第二眾數確定單元522，用於分別計算預設時間內，所述每天同一時間點的帶寬和與所述同一時間點相隔第二時間的時間點處帶寬之間的一階差分構成第二一階差分集，獲取所述第二一階差分集中的眾數為第二眾數；
模型確定單元523，用於根據所述第一眾數和第二眾數，確定所述帶寬預測模型；其中
所述帶寬預測模型為：Fi,j＝a*(Ai,j-t1+mean1)+b*(Ai,j-t2+mean2)；
其中，a表示第一權重，b表示第二權重，並且a+b＝1，mean1表示第一眾數，mean2表示第二眾數，Fi,j表示時間為j時的預測帶寬，Ai,j-t1表示與時間j以第一時間t1為間隔時的帶寬，Ai,j-t2表示與時間j以第二時間t2為間隔時的帶寬。
如圖7所示，在一些實施例中，所述異常帶寬確定系統500還包括：
差分計算模塊560，用於分別計算預設時間內，每天同一時間點的實際帶寬與預測帶寬之間的一階差分構成第三一階差分集；
上下邊界確定模塊570，用於確定所述帶寬範圍的上邊界和下邊界；其中
所述上邊界的表達式為：
L1＝a*(Ai,j-t1+mean1+3*σ1)+b*(Ai,j-t2+mean2+3*σ2)+3*σ3；
所述下邊界的表達式為：
L2＝a*(Ai,j-t1+mean1-3*σ1)+b*(Ai,j-t2+mean2-3*σ2)-3*σ3；
其中，L1表示所述帶寬範圍的上邊界，L2表示所述帶寬範圍的下邊界，σ1為所述第一一階差分集的標準差，σ2為所述第二一階差分集的標準差，σ3為所述第三一階差分集的標準差。
如圖8所示，所述模型確定模塊520還包括權重確定單元521，所述權重確定單元521包括：
平方和計算元件5211，用於計算所述第三一階差分集中的實際帶寬與預測帶寬之間的一階差分值的平方和Q：
其中，A』i,j＝Ai,j-t1+mean1；A」i,j＝Ai,j-t2+mean2，日期i的區間為(i0，iend)，時間j的區間為(j0，jend)；
權重計算元件5212，用於根據和計算得到所述第一權重a和第二權重b。
在一些實施例中，所述異常帶寬確定系統500還包括報警信息生成模塊，用於在當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬之後生成報警信息。
上述本發明實施例的異常帶寬確定系統可用於執行本發明實施例的異常帶寬確定方法，並相應的達到上述本發明實施例的異常帶寬確定方法所達到的技術效果，這裡不再贅述。
本發明實施例中可以通過硬體處理器(hardware processor)來實現相關功能模塊。
另一方面，本發明實施例提供一種非易失性計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有一個或多個包括執行指令的程序，所述執行指令能夠被電子設備(包括但不限於計算機，伺服器，或者網絡設備等)讀取並執行，以用於執行上述方法實施例中的相關步驟，例如：
獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
另一方面，本發明實施例還公開一種電子設備，該電子設備包括：
至少一個存儲器，用於存放計算機操作指令；
至少一個處理器，用於執行所述存儲器存儲的計算機操作指令，以執行：
獲取預設時間內用戶在不同時間點所使用的歷史帶寬數據；
根據所述歷史帶寬數據確定用於預測所述用戶在不同時間點所使用帶寬範圍的帶寬預測模型；
根據所述帶寬預測模型預測所述用戶在某一時間點所使用的帶寬範圍；
比較所述用戶在所述某一時間點所使用的實際帶寬與所述帶寬範圍；
當所述實際帶寬超出所述帶寬範圍時確定所述實際帶寬為異常帶寬。
圖9是本申請另一實施例提供的執行異常帶寬確定方法的電子設備的硬體結構示意圖，如圖9所示，該設備包括：
一個或多個處理器910以及存儲器920，圖9中以一個處理器910為例。
執行異常帶寬確定方法的設備還可以包括：輸入裝置930和輸出裝置940。
處理器910、存儲器920、輸入裝置930和輸出裝置940可以通過總線或者其他方式連接，圖9中以通過總線連接為例。
存儲器920作為一種非易失性計算機可讀存儲介質，可用於存儲非易失性軟體程序、非易失性計算機可執行程序以及模塊，如本申請實施例中的異常帶寬確定方法對應的程序指令/模塊。處理器910通過運行存儲在存儲器920中的非易失性軟體程序、指令以及模塊，從而執行伺服器的各種功能應用以及數據處理，即實現上述方法實施例異常帶寬確定方法。
存儲器920可以包括存儲程序區和存儲數據區，其中，存儲程序區可存儲作業系統、至少一個功能所需要的應用程式；存儲數據區可存儲根據異常帶寬確定裝置的使用所創建的數據等。此外，存儲器920可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁碟存儲器件、快閃記憶體器件、或其他非易失性固態存儲器件。在一些實施例中，存儲器920可選包括相對於處理器910遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網絡連接至異常帶寬確定裝置。上述網絡的實例包括但不限於網際網路、企業內部網、區域網、移動通信網及其組合。
輸入裝置930可接收輸入的數字或字符信息，以及產生與異常帶寬確定裝置的用戶設置以及功能控制有關的鍵信號輸入。輸出裝置940可包括顯示屏等顯示設備。
所述一個或者多個模塊存儲在所述存儲器920中，當被所述一個或者多個處理器910執行時，執行上述任意方法實施例中的異常帶寬確定方法。
上述產品可執行本申請實施例所提供的方法，具備執行方法相應的功能模塊和有益效果。未在本實施例中詳盡描述的技術細節，可參見本申請實施例所提供的方法。
本申請實施例的電子設備以多種形式存在，包括但不限於:
(1)移動通信設備:這類設備的特點是具備移動通信功能，並且以提供話音、數據通信為主要目標。這類終端包括:智慧型手機(例如iPhone)、多媒體手機、功能性手機，以及低端手機等。
(2)超移動個人計算機設備:這類設備屬於個人計算機的範疇，有計算和處理功能，一般也具備移動上網特性。這類終端包括:PDA、MID和UMPC設備等，例如iPad。
(3)可攜式娛樂設備:這類設備可以顯示和播放多媒體內容。該類設備包括:音頻、視頻播放器(例如iPod)，掌上遊戲機，電子書，以及智能玩具和可攜式車載導航設備。
(4)伺服器:提供計算服務的設備，伺服器的構成包括處理器、硬碟、內存、系統總線等，伺服器和通用的計算機架構類似，但是由於需要提供高可靠的服務，因此在處理能力、穩定性、可靠性、安全性、可擴展性、可管理性等方面要求較高。
(5)其他具有數據交互功能的電子裝置。
以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位於一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。
通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可藉助軟體加通用硬體平臺的方式來實現，當然也可以通過硬體。基於這樣的理解，上述技術方案本質上或者說對相關技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如ROM/RAM、磁碟、光碟等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。
最後應說明的是：以上實施例僅用以說明本申請的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本申請進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本申請各實施例技術方案的精神和範圍。