【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及互聯網，尤其涉及一種多云dns服務的配置優化方法、系統、設備及介質。
技術介紹
1、在互聯網服務中，域名系統(dns)作為將域名和ip地址相互映射的一個分布式數據庫，是互聯網的核心組件之一。隨著云計算和邊緣計算的快速發展，dns服務也在不斷地進行技術革新和優化，以適應日益增長的互聯網訪問需求。然而，當前的dns服務配置和管理仍面臨諸多挑戰。
2、首先，單點故障風險是當前dns服務中的一大問題。許多企業和組織依賴于單一云廠商的dns服務，如騰訊云的dnspod。這種單一依賴關系使得當云廠商的控制面或服務層面出現故障時，整個dns服務可能會中斷，導致網站或服務無法訪問。例如，若騰訊云dnspod的某個地區服務出現故障，游戲研發公司將無法通過api接口修改dns解析記錄，嚴重影響業務的正常運行。
3、其次，dns服務的響應速度也是亟待解決的問題。當dns服務出現故障時，現有的故障切換機制往往不夠迅速，導致用戶訪問速度下降，影響用戶體驗。特別是在游戲等需要低延遲的應用場景中，dns服務的響應速度至關重要。
4、再者，當前dns服務的自動化水平仍有待提高。故障檢測和切換機制大多依賴于人工干預，缺乏自動化的故障檢測和切換能力。這不僅增加了運維成本，還可能導致故障處理不及時，進一步影響業務的連續性和穩定性。
5、此外，邊緣計算節點的引入為dns優化提供了新的可能，但現有的技術方案并未充分利用這一優勢。通過結合邊緣計算節點，可以實現dns服務的下沉，提高用戶訪問速度。然而，這同時也帶
6、同時，隨著大數據和人工智能技術的不斷發展，ai技術在dns服務中的應用也日益廣泛。然而，當前的技術方案在故障檢測的準確性和切換決策的智能化水平方面仍存在不足。缺乏智能化的決策支持系統，使得dns服務的優化和故障處理仍然依賴于經驗和人工判斷。
7、最后，當前的技術方案還缺乏對潛在故障的預判功能。無法提前采取預防措施，導致在故障發生時往往只能被動應對。這不僅增加了故障處理的難度和成本，還可能對業務的連續性和穩定性造成嚴重影響。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種多云dns服務的配置優化方法、系統、設備及介質，實現了dns服務的全面優化和智能化管理，提高了dns服務的可靠性、安全性和性能，以解決上述現有技術問題的至少之一。
2、第一方面，本專利技術提供了一種多云dns服務的配置優化方法，所述方法具體包括：
3、在每個云服務環境上均部署至少一個dns服務節點，形成dns服務集群，通過terraform對所述dns服務集群進行配置管理；
4、根據全球范圍內的玩家地理位置分布情況，在各個區域內規劃設置用于使dns服務下沉的邊緣計算節點；
5、采用區塊鏈技術在各個dns服務節點之間同步dns解析記錄，并通過共識算法對所述dns解析記錄進行驗證確認；
6、通過深度學習算法對各個dns服務節點和各個邊緣計算節點進行故障預測，獲得故障預測結果，根據所述故障預測結果動態調整dns服務參數配置；
7、當所述dns服務集群發生故障后，基于預設的故障診斷模型確定故障類型和故障原因，根據所述故障類型和所述故障原因確定自愈方案，通過所述自愈方案進行故障恢復。
8、第二方面，本專利技術提供了一種多云dns服務的配置優化系統，所述系統具體包括：
9、第一配置優化模塊，用于在每個云服務環境上均部署至少一個dns服務節點，形成dns服務集群，通過terraform對所述dns服務集群進行配置管理；
10、第二配置優化模塊，根據全球范圍內的玩家地理位置分布情況，在各個區域內規劃設置用于使dns服務下沉的邊緣計算節點；
11、第三配置優化模塊，采用區塊鏈技術在各個dns服務節點之間同步dns解析記錄，并通過共識算法對所述dns解析記錄進行驗證確認；
12、第四配置優化模塊，通過機器學習算法對各個dns服務節點和各個邊緣計算節點進行故障預測，獲得故障預測結果，根據所述故障預測結果動態調整dns服務參數配置；
13、第五配置優化模塊，當所述dns服務集群發生故障后，基于預設的故障診斷模型確定故障類型和故障原因，根據所述故障類型和所述故障原因確定自愈方案，通過所述自愈方案進行故障恢復。
14、第三方面，本專利技術提供了一種計算機設備，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當所述計算機程序在處理器上被執行時，實現如上述方法中任一項所述的多云dns服務的配置優化方法。
15、第四方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時，實現如上述方法中任一項所述的多云dns服務的配置優化方法。
16、與現有技術相比，本專利技術具有以下技術效果的至少之一：
17、1、本專利技術實現了dns服務的全面優化和智能化管理，提高了dns服務的可靠性、安全性和性能，提升了dns服務的高可用性、低時延和自我優化能力，確保游戲服務的穩定性和用戶體驗。
18、2、本專利技術通過部署多個dns服務節點形成集群，并利用terraform進行配置管理，提高了dns服務的可靠性和可擴展性。同時，根據全球玩家地理位置分布設置邊緣計算節點，實現了dns服務的就近解析，降低了延遲，提升了用戶體驗。
19、3、本專利技術通過k-means聚類算法分析玩家地理位置數據，精確地在玩家聚集區設置邊緣計算節點，使得dns服務能夠更快速地響應玩家請求，減少了網絡延遲，并提高了服務的可用性。
20、4、本專利技術采用區塊鏈技術確保dns解析記錄的安全性和一致性。通過智能合約和pow共識算法，實現了dns解析記錄的分布式存儲和驗證，防止了數據被篡改，提高了系統的安全性。
21、5、本專利技術利用lstm模型對歷史運行數據和外部環境數據進行學習，構建故障預測模型。該模型能夠提前預測dns服務節點和邊緣計算節點的潛在故障，為動態調整服務參數配置提供了依據，從而降低了故障發生的概率。
22、6、本專利技術通過相關性分析算法和決策樹模型構建故障診斷模型，能夠迅速準確地確定dns服務集群的故障類型和故障原因。基于這些信息，從故障處理策略知識庫中自動選擇自愈方案，實現了故障的快速恢復，減少了停機時間。
23、7、本專利技術利用強化學習算法對dns解析日志數據進行訓練，構建了能夠自動優化dns解析策略的模型，能夠根據解析請求特征和系統運行指標，動態調整解析策略參數，以提高解析成功率、降低響應時間并優化資源利用率。
24、8、本專利技術通過收集游戲運營數據和用戶反饋評分，對每個游戲的重要程度進行量化評估，并基于歷史流量數據預測未來流量變化趨勢。這些信息被用來制定每個游戲的dns解析資源分配方本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多云DNS服務的配置優化方法，其特征在于，所述方法具體包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據全球范圍內的玩家地理位置分布情況，在各個區域內規劃設置用于使DNS服務下沉的邊緣計算節點，具體包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用區塊鏈技術在各個DNS服務節點之間同步DNS解析記錄，并通過共識算法對所述DNS解析記錄進行驗證確認，具體包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過深度學習算法對各個DNS服務節點和各個邊緣計算節點進行故障預測，獲得故障預測結果，具體包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述當所述DNS服務集群發生故障后，基于預設的故障診斷模型確定故障類型和故障原因，根據所述故障類型和所述故障原因確定自愈方案，具體包括：
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種多云DNS服務的配置優化系統，其特征在于，所述系
9.一種計算機設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當所述計算機程序在處理器上被執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的多云DNS服務的配置優化方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的多云DNS服務的配置優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種多云dns服務的配置優化方法，其特征在于，所述方法具體包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據全球范圍內的玩家地理位置分布情況，在各個區域內規劃設置用于使dns服務下沉的邊緣計算節點，具體包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用區塊鏈技術在各個dns服務節點之間同步dns解析記錄，并通過共識算法對所述dns解析記錄進行驗證確認，具體包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過深度學習算法對各個dns服務節點和各個邊緣計算節點進行故障預測，獲得故障預測結果，具體包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述當所述dns服務集群發生故障后，基于預設的故障診斷模型確定故障類...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄭苡琳，
申請(專利權)人：廣州盈風網絡科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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