一种基于历史测试结果的网站访问质量检测方法

摘要

本发明提出了一种网站访问质量检测方法。其包括：在一测试时间段内进行多次随机测试，累计得到对应该测试时间段的历史测试结果；基于用户指定的先验分布和所述历史测试结果，选取被测网站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试，可以有效挑选测试对象，优化测试策略，提高质量检测的效率。

说明书

技术领域

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种基于历史测试结果的网站访问质 量检测方法。

背景技术

随着网络信息技术的快速发展，越来越多的网站使用内容分发网站CDN (ContentDeliveryNetwork)技术加速内容分发和传输速度，提高网站的访问速 度和质量。由此也催生了许多专门提供CDN服务的厂商，这些大型CDN厂商 的加速节点遍布全球，网络环境复杂，网站数据庞大，快速有效地检测加速节 点故障成为保证CDN服务质量的重要基础。

在不同网络环境下测试时间段性测试CDN缓存网站访问质量是辅助检测 CDN加速节点故障的一种方法。然而，在有限测试资源的约束下，面对复杂的 网络环境和庞大的CDN缓存网站数量，简单的顺序测试或者随机测试的质量检 测效果较差，较难在短时间范围内完成循环测试。因此，需要一种基于历史测 试结果的网站访问质量检测方法，以解决现有技术中存在的上述技术问题。

发明内容

本发明提供一种基于历史测试结果的网站访问质量检测方法，可以有效挑 选测试对象，优化测试策略，提高质量检测的效率。

本发明采用的技术方案是：

一种网站访问质量检测方法，其包括：在一测试时间段内进行多次随机测 试，累计得到对应该测试时间段的历史测试结果；基于用户指定的先验分布和 所述历史测试结果，选取被测网站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效 测试。

优选地，所述基于用户指定的先验分布和所述历史测试结果，选取被测网 站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试中，具体包括：根据所述历 史测试结果，确定出故障网站集合中故障概率分布和统计出测试线路中测试因 子的故障概率分布，以结合所述先验分布选取被测网站和测试路径。

优选地，所述基于用户指定的先验分布和所述历史测试结果，选取被测网 站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试中，选取所述被测网站P_u和 测试路径分别为：

P_u＝(1-α)P(u)+αQ(u)；

$P_{f_i}=(1-\beta )P\left(f_i\right)+\beta Q\left(f_i\right);$

其中，α，β为阻尼因子，P(u),P(f_i)为用户指定的先验分布，Q(u) 为所述故障网站集合中故障概率分布，Q(f_i)为测试线路中测试因子的故障概 率分布。

优选地，所述在一测试时间段内进行多次随机测试，累计得到对应该测试 时间段的历史测试结果中，所述在一个测试时间段内进行多次随机测试，具体 包括：从网站集合U中随机选取被测网站u，随机配置测试线路中的测试因子 f_i，进行随机测试。

优选地，所述历史测试结果包括故障网站集合H_d和正常网站集合H_n，故障 网站集合中故障概率分布Q(u),测试线路中测试因子的故障概率分布Q(f_i) 分别为：

其中，u为从网站集合U中随机选取的被测网站，f_i为随机配置的测试线路 中的测试因子，故障网站集合中被测网站的访问质量小于设定阈值，正常网站 集合中被测网站的访问质量大于设定阈值。

优选地，先验分布P(u),P(f_i)分别为均与分布。

采用上述技术方案，本发明至少具有下列效果：

本发明提供的基于历史测试结果的网站访问质量检测方法，在有限 测试资源的约束下，面对复杂的网络环境和庞大的网站分发内容CDN的 缓存网站数量，利用历史测试结果和用户指定的先验分布，有效挑选测 试对象，优化测试策略，提高网站访问质量的检测效率。

附图说明

图1为本发明第一实施例的基于历史测试结果的网站访问质量检测方法的 流程图；

图2为图1所示的网站访问质量检测方法中随机测试的示意图；

图3为本发明第二实施例的网站访问质量检测方法的流程图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结 合附图及较佳实施例，对本发明进行详细说明如后。

本发明提供的网站访问质量检测方法可以提高被测网站访问质量的检测率 和被测网站的覆盖度。下面将详细地描述本发明的网站访问质量检测方法及其 各个步骤。

由于网站访问质量与其访问时的网络环境密切相关，下面约定本发明中使 用的有关术语和符号如下。

(1)被测网站

由于需要检测大量网站在不同的测试环境下的访问质量，因此，整个网站 集合记为U，其中一个被测网站记为u。

(2)测试时间段

由于质量检测过程中需要以测试时间段进行间歇性检地测网站，即使是同 一个网站也会在不同时间多次测试。在时刻t0和t1之间进行测试的测试时间段 T为[t0,t1]。

(3)测试环境(测试路径)

测试环境是指测试访问网站时的网络环境，访问网站时如测试地、网络提 供商ISP等环境因素记为f₁,f₂,f₃,f₄。因为在测试时需要挑选测试因子，所以测试 因子也称为测试因子。整体测试环境记为F。那么有，F＝(f₁，f₂，f₃，f₄)。测试环 境F的所有取值构成测试的相空间。因为测试环境取决于不同测试因子的组合， 这相当于在不同测试因子之间构成一个测试路径，所以测试环境也称为测试路 径。

(5)测试结果

指被测网站u在测试时间段T，测试环境F下的访问质量。把测试结果记为 r。访问质量不小于预设阈值时r取值1，否则取值0。多次测试后，得到被测网 站u的故障网站集合和正常网站集合

第一实施例

如图1所示，本实施例中的网站访问质量检测方法包括：步骤S10：在一测 试时间段内进行多次随机测试，累计得到对应该测试时间段的历史测试结果。 在没有历史测试结果参考的条件下，可以在一测试时间段内进行多次随机测试 以便获取到历史测试结果后便于下一侧测试时间段的有效测试。下一步骤中的 有效测试是指结合用户指定的先验分布和该步骤中得到的历史测试结果来获取 下一测试时间段需要测试的对象：被测网站和测试路径。

步骤S20：基于用户指定的先验分布和上一步骤得到的历史测试结果，选取 被测网站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试。由此可以参考用户 指定的先验分布和之前得出的历史测试结果来进行下一测试时间段的有效测 试。

如图2所示，在一测试时间段内进行多次随机测试，累计得到对应该测试 时间段的历史测试结果中，在一个测试时间段内进行多次随机测试，具体包括： 从网站集合U中随机选取被测网站u，随机配置测试线路中的测试因子f_i，进行 随机测试。从图中可以看出，网站集合U为CDN缓存网站库1，被测网站u为 随机选出的，图中侧测试路径2是由测试因子3、测试因子4、测试因子5和测 试因子6组成。通过图2可以看出，测试因子的取值不同可以改变测试路径， 从而得出不同的测试结果7，测试结果7包含正常网站集合和故障网站集合，由 此即便针对同一个随机网站u，选择的测试路径不同，得出的测试结果不同。

第二实施例

如图3所示，基于用户指定的先验分布和历史测试结果，选取被测网站和 测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试中，具体包括：根据历史测试结 果，确定出故障网站集合中故障概率分布和统计出测试线路中测试因子的故障 概率分布，以结合所述先验分布选取被测网站和测试路径。本发明的网站访问 质量检测方法使用的测试策略的优化原理如下：假设在一定时间段内， 被测网站和不同测试因子的组合出现故障的情况相对固定。如果存在之 前获取的历史测试结果，那么，出现故障的被测网站应优先测试，测试 路径中出现故障的测试因子优先选择。因此，本发明的基于历史测试结 果的网站访问质量检测方法所使用的测试策略优化理论可表述为：对于 网站测试结果属于正常网站集合中的，在一定时间段内应该少测试；反 之网站测试结果属于故障网站集合中的，应该多测试。对于测试线路中 的测试因子，统计不同取值时的故障比，测试因子故障比高的取值应该 多测试，反之，应该少测试。

作为优选的实施例，基于用户指定的先验分布和历史测试结果，选取被测 网站和测试路径，以用于下一测试时间段的有效测试中，选取被测网站P_u和测 试路径分别为：

P_u＝(1-α)P(u)+αQ(u)；

$P_{f_i}=(1-\beta )P\left(f_i\right)+\beta Q\left(f_i\right);$

其中，α，β为阻尼因子，P(u),P(f_i)为用户指定的先验分布，例如哪 些网站、测试因子由用户事先根据经验判断应该多测试。Q(u)为故障网 站集合中故障概率分布，Q(f_i)为测试线路中测试因子的故障概率分布。 Q(u),Q(f_i)为根据历史测试结果统计出的故障概率分布。公式中引入阻 尼因子α，β的目的，一方面可以对历史中出故障的地方多测试，另一方 面又避免测试陷入局部的历史空间。测试一方面要对历史出故障的地方 重新“漫步”，另一方面也要对未测试过的地方进行新的“漫步”。对于 阻尼因子的作用，以测试因子f_i为例说明，抽样测试因子f_i的分布是先验 分布P(f_i)和故障概率分布Q(f_i)按阻尼因子组合后的混合分布。由此按照 混合分布进行抽样，使得生成的测试对象有些是符合故障分布，有些是 全新的随机分布。这也在一定程度上，防止过度拟合历史测试结果。最 后对生成的测试线路，检测其是否繁忙，如果是，则应该予以舍弃。按 照上述方法，重新生成当前网站的测试线路。

如果在启动测试时，没有历史测试结果可以利用，可以让阻尼因子 取值零，表示只依赖先验分布，来进行随机测试。直到累计的历史测试 结果超过阈值，可以设置合适的阻尼因子。考虑到测试环境的变化，指 定某个时间跨度阈值，舍弃在此阈值之前的历史测试结果。通常下一测 试时间段参考的历史测试结果是近邻的上一测试时间段获得的测试结 果。

进一步地，历史测试结果包括故障网站集合H_d和正常网站集合H_n，故障网 站集合中故障概率分布Q(u),测试线路中测试因子的故障概率分布Q(f_i) 分别为：

其中，u为从网站集合U中随机选取的被测网站，f_i为随机配置的测试线路 中的测试因子，故障网站集合中被测网站的访问质量小于设定阈值，正常网站 集合中被测网站的访问质量大于设定阈值。其中，#放在集合的前面是表示集合 大小的函数。

此外，如果用户无特殊需要，先验分布P(u),P(f_i)分别为均与分布。

图3中所示的基于历史测试结果的网站访问质量检测方法的详细流 程为：

首先启动网站访问质量检测程序，在没有历史测试结果的情况下， 根据先验分布指定一个随机网站u，并且随机配置测试线路中的测试因子 f₁，f₂，f₃，f₄，进行随机测试后得到测试结果的步骤S100。得到的测试结果 可以更新历史测试结果的步骤S101，以获取最新近的历史测试结果。接 下来，统计历史测试结果(u，F，r)中的故障概率分布情况，分别执行步骤 S200：获取故障网站集合中故障概率分布和步骤S200：获取测试线路中 测试因子的故障概率分布，测试因子的故障概率分布反映了测试因子f_i的 不同取值在测试线路中的故障概率。然后，生成下一测试时间段进行有 效测试的测试对象。根据上一步骤得出的故障概率分布以及用户指定的 先验分布，分别执行步骤S203：选取测试网站和步骤S204：选取测试路 径，从而选取相应的测试因子f₁，f₂，f₃，f₄。最后根据上一步骤获取的测试对 象进行有效测试，产生步骤S100：获取到测试结果后执行步骤S101：更 新历史测试结果，以便于再下一测试时间段的有效测试。如此反复，实 现测试时间段以间歇性地进行有效测试，并且每个测试时间段都根据上 一测试时间段的历史测试结果，来优化测试策略。

通过具体实施方式的说明，应当可对本发明为达成预定目的所采取的技术 手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图示仅是提供参考与说明之 用，并非用来对本发明加以限制。