1.一种应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于，所述系统包括：

内容接收部件，设置在网络接收端，用于以数据包为单位分时接收网络发送端逐包发送给所述网络接收端的各个数据包；

记录执行部件，设置在网络接收端且与所述内容接收部件连接，用于记录所述网络接收端开始接收所述数据包的时刻到完成接收所述数据包的时刻之间间隔的时长，以作为每一个数据包对应的接收消耗时长输出；

配置提取部件，设置在网络接收端，用于获取所述内容接收部件的各项性能数据，所述内容接收部件的各项性能数据包括所述内容接收部件的最大内存容量、处理器内核数量、单件处理器内核的运算性能数据以及最大接收带宽；

性能解析部件，设置在网络接收端，分别与所述记录执行部件以及所述配置提取部件连接，用于基于最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述内容接收部件的各项性能数据智能解析所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据，所述最新接收的多个数据包的数量与所述数据包的整体字节长度正向关联；

其中，采用人工智能模型实现所述智能解析操作，所述人工智能模型为完成固定数量的各次训练操作后的前馈神经网络；

其中，所述固定数量的取值与所述数据包的最多负载字节长度成正比；

显示处理部件，设置在网络接收端且与所述性能解析部件连接，用于接收并显示所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据；

其中，基于最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述内容接收部件的各项性能数据智能解析所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据包括：智能解析获得的所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据包括所述网络发送部件的最大内存容量、处理器内核数量、单件处理器内核的运算性能数据以及最大发送带宽。

2.如权利要求1所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于，所述系统还包括：网络发送部件，设置在所述网络发送端，用于以数据包为单位分时向所述网络接收端逐包发送各个数据包。

3.如权利要求1所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于，所述系统还包括：训练操作部件，与所述性能解析部件连接，用于对前馈神经网络执行固定数量的各次训练操作以获得完成固定数量的各次训练操作后的前馈神经网络并作为所述人工智能模型输出。

4.如权利要求1-3任一所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于：

基于最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述内容接收部件的各项性能数据智能解析所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据包括：将最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述内容接收部件的各项性能数据并行输入到所述人工智能模型。

5.如权利要求4所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于：

基于最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述内容接收部件的各项性能数据智能解析所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据还包括：执行所述人工智能模型以获得所述人工智能模型输出的所述网络发送端的网络发送部件的各项性能数据。

6.如权利要求1-3任一所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于：

所述内容接收部件的各项性能数据包括所述内容接收部件的最大内存容量、处理器内核数量、单件处理器内核的运算性能数据以及最大接收带宽包括：所述内容接收部件的单件处理器内核的运算性能数据为所述内容接收部件的单件处理器内核在单位时间的最大运算量；

其中，所述内容接收部件的各项性能数据包括所述内容接收部件的最大内存容量、处理器内核数量、单件处理器内核的运算性能数据以及最大接收带宽包括：在所述内容接收部件包括多个内存器件时，所述内容接收部件的最大内存容量为所述多个内存器件分别对应的存储阈值的累计数值。

7.如权利要求1-3任一所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于：

以数据包为单位分时接收网络发送端逐包发送给所述网络接收端的各个数据包包括：所述数据包的类型为IP数据包。

8.如权利要求1-3任一所述的应用配置信息的大数据解析系统，其特征在于：

采用人工智能模型实现所述智能解析操作，所述人工智能模型为完成固定数量的各次训练操作后的前馈神经网络还包括：在每一次训练操作中，将某一网络发送端的网络发送部件的已知的各项性能数据作为前馈神经网络的输出内容，将某一网络发送端的网络发送部件相对的内容接收部件的最新接收的多个数据包分别对应的多份接收消耗时长以及所述相对的内容接收部件的各项性能数据作为所述前馈神经网络的输入内容，执行本次训练操作。