數據通信網VPN業務自動開通系統設計與技術改進

關鍵詞：數據通信技術；虛擬專用網絡技術；馬爾科夫鏈算法；優先級設定

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2024）12-0150-04

隨著我國通信業務的不斷開展，造成通信資源擁擠，已經嚴重影響到通信業務的工作，所以構建一個數據通信網VPN業務自動開通系統迫在眉睫[1]。針對上述問題，提出用隨機森林算法來構建數據質量核查模型，該算法能夠提高數據傳輸選擇的質量，增加數據過濾節點[2]。提出利用合并單元與終端系統，將終端數據與之連接，從而達到實現智能化采樣與控制工作的效果[3]。提出利用基于ARM算法的虛擬專用網絡通信方法的虛擬專用網絡通信方法[4]。基于此，本文研究設計一個基于數據通信網VPN業務的自動開通系統，旨在能夠為企業提供一種高效、準確且安全的VPN業務自動開通方案，促進數據通信網的發展和應用。

1虛擬專用網絡通信模型設計

點對點網絡（或VPN）可用于將專用網絡上的系統或專用網絡上的系統網絡連接在一起。已配置的隧道是點對點接口[5]。使用隧道，可以將任意不同的IP包封裝到另一個中。正確配置的隧道同時要求隧道源和隧道目標。隧道會創建一個明顯的physical in?terface（物理接口）連接至IP。經過IP隧道接口的IP通信可以使用IPsec進行保護。虛擬專用網絡業務通信的實現圖如圖1所示。

圖1中，如果使用路由模式的專用網絡只要在路由器上添加VPN服務即可。如果使用交換機模式的專用網絡主要應用于連接用戶較少的VPN網絡。

通信端口選擇如圖2所示。

虛擬專用網絡實現在現有網絡上的虛擬機上執行的服務，其中為服務的前端分配虛擬網絡上的IP地址，并且其中域名系統（DNS）名稱與所述服務相關聯；通過應用編程接口（API）接收在第二虛擬網絡上為所述服務建立服務端點的請求；響應于所述請求，在第二虛擬網絡上生成所述服務的服務端點，其中在第二虛擬網絡的IP地址范圍內為所述服務端點分配本地IP地址；為第二虛擬網絡上的所述服務端點分配DNS名稱[6]；產生路由信息以封裝尋址到來自虛擬網絡上的所述一個或多個虛擬機的服務端點的本地IP地址的數據包，所述路由信息可用于將所述數據包通過所述提供商網絡的網絡基體路由到第一虛擬網絡上的所述服務的所述前端。

虛擬專用網絡是一種新興網絡，其通過虛擬資源完成網絡通信過程，可以大幅節約通信成本。檢測電路如圖3所示。

由圖5可知，根據上面闡述的方法，能夠建立馬爾科夫鏈模型，在模型的建立過程中，利用低優先級業務組重傳的均值代替初始通信特征值，將優先級高的通信數據首先傳輸，從而實現改進虛擬專用網絡的優化處理。

3數據通信交換機內網絡變壓器模塊設計

本研究以實現穩定網絡速率的目的，在傳輸模塊加入了一個網絡變壓器信號處理模塊及RJ45連接器；含PHY功能的芯片通過信號處理模塊與RJ45連接器連接。主要作用是保證信號的傳輸，阻抗匹配與轉換，波形修復，以及信號雜波抑制降低誤差度。網絡傳輸中存在噪聲，網絡變壓器通常通過選擇合適的變比來提高信噪比，從而提升傳輸質量，網絡變壓器將模擬信號轉換為數字信號，實現了在計算機網絡中的數據傳輸。

4試驗流程與結果

實驗環境：通訊網絡傳輸速度為60MB/s，測試實驗環境為：半雙工總線采用RS422型、CPU采用Inteli7 9300KF、MSP430芯片仿真采用Proteus 8.6仿真、數據仿真則使用MATLAB 2017版本，計算機操作系統選擇Windows10。

本研究將1G左右的數據文件利用原技術和改進后的技術進行實驗，數據如表1所示。

由表1可知，在VPN網絡覆蓋越大時，數據傳輸速度越快，改進后的技術也更具實用性。

通過將上述端口最優計算、優先級判定誤差等業務參數統一考量后，通過MATLAB仿真，系統誤差率和波動率如圖6所示。

由圖6可知，主要測試系統的誤差率和波動率，測試后可知，本研究系統誤差不隨時間的變化而變化。這說明本算法能夠體現了故障判別結果的可靠性。為了進一步體現本系統的優越性，實驗誤差數據對比結果如圖7所示。

由圖7可知，文獻[3]誤差較大且不穩定，隨著系統運行時間的增加，誤差起伏不定，不符合允許的范圍，經過對比可知本系統有較大的優越性和鮮明的特點。

5結語

研究設計一個基于數據通信網VPN業務的自動開通系統，對數據通信端口的選擇過程，在以往的數據端口選擇時，如果存在較多的數據通信，容易造成網絡通信傳輸壓力過大，從而影響通信效率提升，所以本研究利用VPN自動開通系統，在端口較多，選擇較復雜時，該業務自動開通運行，通過馬爾科夫鏈算法對虛擬專用網絡通信進行改進優化。根據支持向量機原理，對虛擬專用網絡中的大量端口進行分區，用端口數據特征建立馬爾科夫鏈模型，將數據信息劃分優先級，優先級特征量的大小代替初始通信特征值，以保證快速傳輸優先級高的數據信息。但本研究算法存在某些環節功能不穩定，需要人工監控，這也是后續本系統需要加強和改進的方向。