基于ARMA流量预测的WSN非均匀分簇双簇头选择算法

第7卷 第3期2010年6月

铁道科学与工程学报

J OURNAL OF RA I LWAY SC I ENCE AND ENG I NEER I NG

Vo l 7 No 3

June2010

基于AR MA流量预测的WSN非均匀分簇

双簇头选择算法

李 飞,樊晓平,刘少强,陈志杰

(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075)

摘 要:在无线传感器网络中引入双簇头机制可以用副簇头承担数据转发任务,能有效地分担主簇头的负载。但由于簇与簇的中继不同,转发簇头在不同时刻承担的转发任务不同,为此,有针对性地提出一种基于ARM A流量预测的W SN非均匀分簇双簇头选择算法,即AUDC算法,主簇头利用预测机制,根据簇内节点剩余能量选择副簇头。研究结果表明:采用该算法有效地延长了网络的生存周期,实现了网络的负载均衡。

关键词:无线传感器网络;双簇头;流量预测

中图分类号:TP393 文献标志码:A 文章编号:1672-7029(2010)03-0124-05

The algorith m of choosing t he uneven clustering double cluster

heads inW S N based on AR MA traffic prediction

L I Fe,i FAN X iao p i n g,L IU Shao qiang,C H EN Zh i jie

(S chool of In for m ation S ci en ce and E ngi neeri ng,C entral South U nivers it y,Changs h a410075,Ch i na)

Abst ract:I n w ireless sensor net w ork,there is an effecti v e l y a l g orithm called double cl u ster heads m echan is m w hich can share the burden ofm a i n cluster by usi n g v ice-c l u ster to take on t h e data s w itching.Because d iffer ent c l u sters have d ifferent relays and trans m itti n g tasks,ai m ed at t h e prob le m,the a l g orithm o f choosi n g the une ven clusteri n g double cl u ster heads inW SN based on AR MA tra ffic pred iction w as proposed.Itm eans t h atm ai n cluster can rep lace the v ice-c l u ster by usi n g forecasting m echanis m according to residua energy of the nodes. The resu lt sho w s t h at the ne w a l g orithm can pr o long t h e net w ork lifecyc le effective ly and ach ieve the load ba lan cing i n the net w o r k.

K ey w ords:w ire l e ss sensor net w ork;doub le cluster heads;tra ffi c pred iction

随着微电子技术、嵌入式技术、通信技术和传感器技术的飞速发展,无线传感器网络(W SN)已引起社会极大的关注。随着无线传感器网络的深人研究和广泛应用,无线传感器网络将逐渐深入到人类生活的各个领域[1],例如国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域,由于传感器节点往往随机部署在恶劣的环境中,采用电池供电,且不能再次充电,能量消耗成为传感器网络正常运用的一大瓶颈。一个合理有效的路由协议,可以很好地节省传感器节点的能量消耗,而分层路由协议研究也成为当前研究的热点之一。这类协议的主要是通过分簇来实现的,选择簇头[2-3]成为分簇协议的基础,将全网无线传感器节点分成若干个簇,簇内普通节点负责采集用户感兴趣信息,并将数据传递给簇头,簇头节点将数据进行数据融合后发送给基站节点。这样,普通节点只需要负责数据收集,聚合及转发任务由簇头节点承担。分簇路由协议的优点主要有:

(1)由于数据的转发均由簇头承担,极大地减少了W SN节点的通信能耗,且能量消耗均匀,有效延长了网络寿命。

(2)网络扩展能力强,鲁棒性能优越,能够适

*收稿日期:2010-04-08

基金项目:国家自然科学基金资助项目(60870010;60776834)

作者简介:李 飞(1984-),男,江苏徐州人,硕士研究生,从事信息与通信工程的研究

第3期李 飞,等:基于ARM A流量预测的W S N非均匀分簇双簇头选择算法

应W SN节点拓扑变化。

(3)管理作用明显。簇头发送数据包进行簇内能量、故障、通信量等物理因素的管理,同时及时向基站进行通信,确保整个网络的正常工作。

对于W SN的分簇路由,虽然有诸多方面优于平面路由的性能,但是,对于分簇算法中的簇头不仅要承担簇内数据转发任务,又要进行簇间或与基站间的数据转发工作。容易造成簇头能量消耗过快死亡,从而造成网络生存周期缩短。为减轻簇头的工作负载,可在簇内选择1个副簇头,负责簇间的数据转发,即引入双簇头概念。在初始阶段,利用LE AC H[4]算法确定主簇头,利用C UDC[5]算法确定副簇头后,如何有效地更换副簇头是本文研究的重点。由于簇与簇之间的中继不同,在不同时刻所承担的转发任务也可能不同,故每个簇内副簇头的能量消耗不一样,这就要求簇内对副簇头进行更换的频率不同,否则容易造成网络能量分配不均衡,部分簇内副簇头过早死亡。本文作者根据AR MA流量预测研究非均匀分布双簇头选择问题,提出了新的簇头选择算法,通过与LEAC H算法、M LEAC H算法[6]、HEED[7]算法以及C UDC算法进行仿真比较,发现该算法可有效延长网络的生存周期,均衡能量分配。

1 分簇算法

1.1 簇头的选择

对于LE AC H算法,在簇建立启动的阶段,规定每个节点均产生一个介于1到0的随机数值,若该数值小于阀值T(n),则该节点成为簇头。随着当选簇头的节点数的增加,没有当选簇头的节点所产生的随机数越小,其当选为簇头的概率增加,直到T(n)=1的节点,必然成为簇头。节点当选为簇头后,便在网内进行广播,告知其当选的消息,节点选择广播信号强度大的簇头节点加入,随后簇头节点利用TDMA策略分配通道,节点根据分配的通道,选择不同的时间进行数据传输。簇内普通节点采集信息,传递给簇头后,簇头进行数据融合,然后,传递给基站节点,在接收请求加入节点的成员数据包以及成员节点等待分配机制的过程中,簇头节点和普通节点均有打开接收器的时刻,之后数据传递进行一段时间后,进入新的一轮分簇过程。熊科等[5]充分利用了LEAC H算法的思想,非均匀分布簇头的产生式通过W SN中不同区域改变p值来产生,对此,采用LEACH算法产生簇头,再根据节点和基站距离的远近,产生非均匀分布的副簇头。对于通信方式,簇间采用多跳,簇内采用单跳。簇内节点负责收集数据,主簇首负责融合融合,并转发给副簇头,副簇头负责转发本簇内以及外层簇传输过来的数据,直至基站。

具体来讲,主要是利用LEACE算法思想随机选择主簇头把传感器网络分成距离基站节点不同的区域,设置了n为区域的序号,表示节点离基站的距离。n越小,则所属区域的节点承担的转发任务就越重,其能耗越大越容易死亡,通过研究发现,为了使得离基站相对近的区域中簇头的分布密度相对大,各区域内产生转发簇头的概率设定为p= 1/n3能够达到最优。因此,综合考虑节点的剩余能量,可以得出产生副簇头的闭值为:

T R=

E residual

E max

1

n

(1)

算法中主簇头节点将簇头选举阶段产生的随机数a与T R进行比较,若a

E residu al最大的节点作为转发簇间数据的副簇头。

1.2 簇的形成

簇成员节点收到簇头广播信息后,根据接收到信号的强弱来选择加入簇,并通过基于通道竞争的CSMA协议来向簇头发送请求信息。在这一期间,所有的簇头节点都必须处于启动状态。簇头接收到节点的加入请求后,为每一个成员节点分配1个TDMA时序表。簇成员节点在向簇头发送请求信息时,同步发送1个数据包,包含了节点的位置信息和剩余能量信息。主簇头启动侦听功能,用来侦听副簇头转发数据的流量情况。

1.3 簇的重构

成簇后,主簇头通过向基站查询,建立优次路径,开始传输数据。通过设置参数P T,基站根据参数进行分簇判定,在簇转入静默发送P T前,判断是否启动误差修正机制,防止基站因预测失误而错误判定。然后周期性的进行分簇。分簇周期较CUDC 算法可以更长。

2 ARM A流量预测模型

W SN中的数据流量相对比较规律和稳定,利用ARMA(Au to regresssive-m ov ing av erge)流量预测模型[8-10]可以有效地分析算法中的序列,及时预测信息流量,为接下来进行的路由协议维护提供操作平台。ARMA流量预测模型中包含自回归(AR)和滑动平均(MA)部分,综合了二者的作用功能,属于自回归滑动平均模型,其表达式如下:

z t- 1z t-1-- p z t-p=a t- 1a t-1-- q a q-1可以记为ARMA(p,q)模型,p为自回归部分的阶数,q为滑动平均部分的阶数。设数据流量序列为X0,X1,,X n,通过计算其自相关函数和偏相关函数,判断其是否为ARMA序列。接着根据A I C

125

铁道科学与工程学报2010年6月

准则函数和近似似然函数,即:

AIC =2k -2L (^ )

L ^ =-n 2lg2!-n 2lg ^?2-S ^

2^

?2

?2

=1n

S ^ = ,^ T

= 1, 2, , p , 1, 2, , q

推出相关模型后采用ARMA (2,1)[11-12]

进行预测,即:

(B )X i = (B )a i

(B )=1- 1B - 2B

2

(B )=1- 1B

式中:B 为后移算子; 1, 2, 1和?a 2

(白噪声方差)为估计参数;a i 为白噪声。

可以得出ARMA 拟合模型为:

X t =^ 1X t-1+^ 2X t-2+a t -^ a t-1

利用逆函数法做更近一步的预测,若ARMA 的逆函数记为I 1,I 2, ,I n ,则:

I 1=^ 1-^ 1I 2=^ 2-I 1^ 2I 3=I j ^ 1 (j >3)

则一步预测模型为

X t (1)=

!

m

j=1

I j X t+1-j

其中:m 为流量X t 之前的m 次观测值,可以根据预测精度的要求进行取值。同理,可以推出多步预测模型为:

X ^t (l)=^ 1X

^t (l -1)+^ 2X ^t (l -2)(2)3 AUDC 算法

3.1 算法思想

结合ARMA 预测机制,主簇头预测出下一时刻转发簇头所要承担的转发能耗,结合主簇头侦听机制(已知簇内节点和副簇头及E residual ),可以预知副簇头能否承担转发任务。若其剩余能量足够转发,则继续进行数据传输,否则由主簇头根据簇内各个节点传递的数据包判断下一个副簇头,直接发送报文通知具体位置上的簇内节点成为副簇头。这样可以避免簇内再次竞争,节省了能量开销。3.2 算法规则

规则1 将N 个节点随机均匀分布在一个二维的区域内,网络的模式性质为:

(1)无线传感器网络部署后,节点不会随着时间而发生位置的移动;

(2)每个节点都是同构的,具有相同的初始能量;

(3)每个节点均具有数据融合功能,且具有唯

一I D ;

(4)基站位于离传感器网络较远的区域,网络中部分节点不能直接和基站通信;

(5)传感器节点的发射功率可控制,簇内通信时为最小值。

规则2 主簇头进行侦听的是数据流量并附加简单的流量计算,理论上消耗较小的功耗,并且能够根据每个时刻的流量推算出簇内节点的剩余能量。3.3 算法步骤

(1)初始化双簇头。主簇头按LEAC H 算法分簇思想进行选择,利用闭值T R 选择非均匀分布的副簇头(符合双簇头的前提下,簇头在接收簇内节点信息时,各个节点发送包含节点位置和剩余能量的数据包)。

(2)设T 0时刻开始数据传输,为保证利用ARMA 预测模型的精准性,在经过T 1、T 2时,根据得到的流量值,簇头开始预测下一步的流量值X t (l)(X t (l)定义为主簇头收到的流量值)

(3)设簇内通信半径为r ,则簇内节点数为N =nr

2a

2根据能量损耗公式,收发k b it 数据到目的地址r 所消耗的能量为[13]

:

E trans (k,r)=kE elec +kE fs r 2

,r

kE elec +kE m p r 4

,r ?r 0E rec =kE elec (3)

其中:k 表示数据包的长度;r 为通信距离;E elec 为收发电路的基本功耗系数;E fs 和E mp 为功率放大电路的功耗系数。若传输距离小于阈值r o (r o 为单跳通信的最大距离),采用自由空间模型,否则采用多路经衰减模型。副簇头负责转发来自其他簇的数据和自己所在簇主簇头传来的数据,能耗主要有接收和传输数据两部分组成。副簇头收发k b it 数据所消耗的总的能量为:

E vc =kE elect +E tran s (k ,d )(4)

(4)已知ARMA 模型为X ^t (l)=^ 1X ^t (l -1)+^ 2X ^t (l-2)

主簇头统计单位时隙簇内数据流量,在进行2个时隙数据传输后,根据ARMA 模型可预测下一时隙数据流量X t (l),则在t 时间段簇内消耗的数据D t =X t (l) t 。结合步骤3预测副簇头的能耗为:

E #vc =D t ?E elect +E tran s (D t ,d )

(5)(5)考虑到预测的不精确性,且副簇头转变为普通节点时,仍需有能量剩余,设满足式w E #vc %E residua l 时,正常转发和传输(w 为判定参数且1%w %2,E #vc 为预测值,当w E #vc >E residua l 时,则直接指定表中剩余能量最大的节点作为下一轮的副簇头,接收到簇头更换信息的原RC H 解除自

126

第3期李 飞,等:基于ARM A流量预测的W S N非均匀分簇双簇头选择算法

己的副簇头身份,成为成员节点。

(6)若簇内所有节点的剩余能量均不足以担任副簇头进行数据转发,则判断是否因预测误差造成,若是,则启动修正机制,否则,主簇头停止指派节点担任副簇首,转而发送数据包P T,通知基站该簇任务完成,转为静默状态,等待下一轮分簇。当基站节点收到P T个数超出网络内簇个数65%时,则重新分簇。

4 仿真与分析

4.1 仿真实验1

本实验主要是利用ARMA预测机制预测W SN 网络中转发簇头的流量情况,除距离基站最远的最外层簇只需要簇内收集数据,转发给距离基站更近的簇,不需要承担转发任务。对于既要承担转发任务,又有数据收集任务(本身簇内有事件发生)的簇或者承担转发任务比较重的簇,则其转发簇头能量消耗的会比较快,这就需要利用预测机制提前预知下一步的流量值,通过主簇头计算出预计能耗,及时更换副簇头。

因为簇头流量的情况随机性很大,为此利用简易的模型进行仿真说明。在本实验中,实验参数设置为如表1所示。

表1 实验1的参数设置

T ab le1The se t of param ete rs for Expe ri m en t1

参数数值备注

n100网络节点数

a/m200边长

(i,j)(100,280)基站坐标

E o rig ina l/J2节点初始能量

图1所示为一个转发簇头的真实网络流量。利用ARMA(2,1)模型分析其时间序列,利用最小二乘法估计出模型参数,最终得出其多步预测模型为X^t(l)=0.56383X^t(l-1)-0.03546X^t(l-2)

(6)

实验结果如图2所示。

图1 原始流量图

Fig.1O r i g ina lT raffic g

raph

图2 ARM A二步预测结果

F i g.2R esu lts of ARMA p red iction i n t w o-step

4.2 仿真实验2

采用MATLAB仿真平台进行仿真。为便于对CUDC算法进行比较,本文采用3个不同的环境参数,在簇内数据收发参数设置上,也采用了相似数值参数。参数设置结果分别如表2和表3所示。仿真结果分别如图3~5所示。

表2 实验2的环境参数设置

T ab le2Se t o f env iron m ent pa ram eters for Ex pe ri m en t2

环境1环境2环境3节点数1006501100

基站坐标(90,250)(450,900)(650,1325)环境边长/m2008001200

E orig inal/J0.62.54.5

表3 实验2的参数设置

T ab le3Se t o f pa ra m e ters fo r E xper i m ent2

参数项目数值备注

R ound1600分簇轮数

E e lec/(n j?b it-1)50

射频装置和接受电路每发送

单位数据消耗的能量

E fs/(n j?b it-1?m2)10功率放大电路的功耗系数

E m p/(n j?b it-1?m4)0.0013功率放大电路的功耗系数

E function/(n j?b i t-1?

s i gn al)

5

融合1b it的数据所消耗的能

量

K/b it2000数据包大小

r0/m70

单跳通信的最大距离

图3 环境1中的仿真结果

F ig.3Si m ulation resu lts o f Env iron m ent1

127

铁道科学与工程学报2010年6月

图4 环境2中的仿真结果F ig .4S i m ulati on results of Env iron m ent

2

图5 环境3中的仿真结果F ig .5S i m ulati on results of Env iron m ent 3

仿真实验中,以剩余网络节点20%为参考标

准,观察图3~5可以看出:本文提出的AUDC 算法与LEAC H 算法、MLEAC H 算法、HEED 算法及C UDC 算法比较,第1个节点的死亡时间均要延后,其中,AUDC 算法延后近300轮,比C UDC 算法更加优越。这是因为在进行分簇后,各个簇内流量值不同,针对含有双簇头的簇而言,对副簇头更换的频率有所不同,AUDC 算法很好地均衡了各个节点的能量分配,故能够延后第1节点死亡的时间。随着配置环境中节点数和分簇轮数的增加,AUDC 算法的优越性也更加明显,整个曲线更加平稳,其生存周期也明显优于C UDC 算法的生存周期。

5 结 论

针对分簇算法中簇头能量消耗、簇内节点能量均衡的问题进行了分析,在LEAC H 算法、CUDC 算法的基础上引入基于流量预测的ARMA 模型,提出AUDC 双簇头分簇算法,对含有双簇头的簇进行维护及管理,更好地均衡了整个网络的能量分配,延长了节点死亡的轮数,提高了W SN 网络的生命周期。在后续的研究中将会结合主簇头及簇间路由进行分析,同时考虑与非均匀分簇的思想想结合,更好地完善路由协议,实现网络能耗均衡。参考文献:

[1]A ky l diz I F,Sankarsuvra m ani m y S U W.A survey on

sensor net wo rks [J].I EEE Co mmunicati ons M agazi ne ,

2002,40(8):102-114.

[2]K awad i a V.Protoco l s and arch itecture for w ire less ad-hoc

net wo rks[D ].U n i v ers it y fo Illi no is at U thana -Cham Pa i gn ,2004.

[3]L iang Q.C l uste r head e l ection for m ob ile ad -hoc w ire

less net w ork[C]//P ro c 14th I EEE Internati onal Symposi u m on P ersona :l Indoor and M obil e R ad i o Co mm un ica tions (P I M RC).2003:1623-1628.[4]H e i nze l m an W,Chandrakasan A,Ba lakr i shnan H.A n

applica ti on specific protoco l architecture for w ireless m i cro senso r net wo rks [J].IEEE T ransacti ons on W ireless Communicati ons ,2002,1(4).

[5]熊 科,樊晓平,刘少强.一种基于非均匀分布双簇头

的无线传感器网络分簇算法[J].传感技术学报,2008,21(7):1207-1211.X I ONG K e ,FAN X iao pi ng ,L I U Shao q i ang .A n uneven cluster -based routi ng pro toco l for w ire less sensor net w orks[J].Ch i nese Journal o f Sensors and A ctuators ,2008,21(7):1207-1211.

[6]M hatre V,R osenberg C ,&H omogene O usV s hete rogeneous

cl ustered net works :a comparati ve study ?[C]//P ro ceed i ngs of I EEE I CC .2004.

[7]Y oun i s O,F ah m y S .D i str i buted c l ustering in A d H oc

Senso r N e t w orks :A H ybrid Energy Effi c i ent A ppro ach [C]//P roceedi ngs o f IEEE Infocom,2004.

[8]李 捷,刘先省,韩志杰.基于ARMA 的无线传感器

网络流量预测模型的研究[J].电子与信息学报,2007,29(5):1224-1227.L I Jie ,L I U X ian sheng ,HAN Zh i ji e .R esearch on the ARM A -Based traffic predicti on a l gor it hm for w ireless sensor ne t w ork [J].Journal of E lectron ics&In f o r m ati on T echno l ogy .2007,29(5):1224-1227.

[9]杨 彩,贾松浩,张海玉.基于ARM A 的W S N 流量预

测模型[J].计算机应用与软件,2009(6):75-76.YANG Ca,i JI A Song hao ,Z HANG H a i yu .The predic ti on model for W S N tra fficbased on a r m a [J].Computer Appli cation and So ft w are .2009(6):75-76.

[10]韩志杰,郭拯危.基于预测的W SN 多路径路由算法

研究[D ].开封:河南大学,2006.HAN Zh i jie ,GUO Zheng w e.i R esearch on the mu l tipath rou ting a l go rith m i n W SN using traffic predicti on [D ].K a ifeng :H enan U n i versity ,2006.[11]DENG Ji ng ,R i cha rdH,ShivakantM ishra .D e fendi ng a

ga i nst path -based D oS attacks i n w ire less sensor net wo rks[M ].N ew Y o rk :AC M P ress ,2005:89-96.

[12]张树京,齐立心.时间序列分析简明教程[M ].北京:

清华大学出版社,2003:98-122.Z HANG Shu jing ,Q I L i x in .Conc ise gu i de to the trans l a ti on o f ti m e se ries ana l ysis[M ].Be iji ng :T si nghua U n i versity P ress ,2003:98-122.[13]H einzel m an W,Chandrakasan A,Balak rishnan H.A

energy e fficient co mmunicati on protoco l f o r w ire l ess m i crosensor ne t w orks[C ]//P roceedi ngs of t he 33rd A nnu a lH awa ii Interna ti ona l Con f e rence on Syste m Sciences .M au,i H I 2000:1210.

128

网络流量在线分析系统的设计与实现

综合实训报告 题目：网络流量在线分析系统的设计与实现

信息学院计算机科学系 目录 一、实训目的 (3) 二、实训内容 (3) 三、主要设备及环境 (3) 四、设计与步骤 (4) 五、过程与调试 (22) 六、整理与小结 (23) 七、参考文献 (24) 八、附录 (25)

一、实训目的 设计并实现一个网络流量的分析系统。该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP、目的IP、源端口、目的端口及协议等五元组的形式存储。（4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。在这些统计数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 二、实训内容 （1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。 （2）分析各个网络协议格式，能够显示各协议字段的实际意义。例如，能够通过该程序反映TCP三次握手的实现过程。 （3）采用Hash链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。 （4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取一段时间（如30分钟）的网络流量，将该段时间以固定时长（如1分钟）为单位分成若干个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在上述统计数据的基础上分析不同应用如WEB、DNS、在线视频等服务的流量特征。注意，可根据实际的流量分析需要自己定义相关的统计量。 三、主要设备及环境 硬件设备： （1）台式计算机或笔记本计算机(含网络适配器) 软件设备： （2）Windows操作系统 （3）网络数据包捕获函数包，Windows平台为winpcap

基于时间序列的网络流量分析与预测

基于时间序列的网络流量分析与预测 何建 电子科技大学应用数学学院，成都 (610054) E-mail:windpost@https://www.doczj.com/doc/3d3630411.html, 摘 要 随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模越来越庞大和复杂，相应面临对网络有效管理的要求就越来越高。本文通过对CERNET(China Education and Research Network)上某个端口的网络流量数据的统计分析，给出了一种用时间序列的方法对流量数据进行模拟仿真，从而达到对网络流量的控制和预测以便提高对网络服务的质量。 关键词：网络流量,ARIMA 模型，平稳，差分，预测 1. 引言 随着计算机网络的迅速发展，目前的网络规模越来越庞大和复杂，这也就意味网络服务越容易出现问题，网络的性能就越容易受到影响。由此，为了给用户提供优质的服务，对网络的维护和管理显得尤为重要，于是设计和建立一个合理的网络流量模型来对网络设计和性能评估都起着十分重要的作用。 由于Internet 的多构性、异构性及网络行为的高突发连续性使传统的马尔可夫模型、普阿松模型已不适用于Internet 的流量描述与预测[1]。由于网络流量数据是随时间变化的数据，因此我们可以把网络流量数据看成一个时间序列，用时间序列的方法对流量数据进行建模。时间序列有平稳时间序列和非平稳时间序列。其中平稳时间序列有三种重要的形式，即AR 序列、MA 序列、ARMA 序列。非平稳序列方面，可以用ARIMA 序列来刻画。实际计算表明，许多常见的时间序列皆可用ARIMA 序列表示，从数学模型的角度，它们都可近似地归到ARIMA 序列中去。 ARIMA 模型是建立在马尔可夫随机过程上的基础上，它反映了动态的特点，即吸取了回归分析的优点又发扬了移动平均的长处。它根据数据序列的自相关函数和偏相关函数建立起线性数据间的定量模型，因而它反映了现在活动和过去活动的本质联系；另外ARIMA 模型在预测精度方面，对噪声进行了分析处理，只剩下当时和与历史无关的白噪声，使其生成线性模型的最优预测。该模型对噪声的详细分析和处理不仅让我们得到线性的最优预测，而且可以得到在不同概率情况下的准确边界。同时该模型对噪声概率分布的研究，使我们知道在各种概率情况下出现偏差的大小，这也很好的处理了随机的干扰问题。所以时间序列模型被广泛的运用在经济、通信、气象、运输等各种工程领域里面。 2. 关于ARIMA 序列的介绍 2.1 模型的描述 在许多实际问题中,所观测到的样本数据序列{Ｘt ，t=0,1,2,…}常不是平稳序列,但如果将其做d 次有限次差分处理,则差分序列是平稳序列,那么可用平稳序列模型来做研究[2]。 定义：设d 是非负整数，称{Ｘt }是ARIMA(p,d,q)序列，如 t t d B X B ε)()(Θ=?Φ (1) 其中和是两个分别次数为p 和q 的特征多项式，p 和q 都是正整数，表达式分别为 )(B Φ)(B Θp p B B B φφ???=ΦL 11)( （2） q q B B B θθ+++=ΘL 11)( （3） B 是延迟算子，有 1?=t t X BX （4） d ?为d 阶差分算子，有 t d t d X B X )1(?=? （6） t ε为高斯白噪声序列，服从WN （0，σ2）分布。

网络流量分析解决方案

1 网络流量分析解决方案 方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决 方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息， 也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率 的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包 括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目 的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析 总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地 址组）的入、出流量随时间变化的趋势。 图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、 采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽 资源利用率的统计。 支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位 的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。 同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率

网络流量预测模型研究

2017年第8期信息通信2017 (总第176 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 176) 网络流量预测模型研究 陈广居\梁鹏2,王坤3 (1.94750部队福建连城366200;2.94937部队浙江杭州310021 ;3.94872部队江西樟树331204) 摘要:针对当前网络通信业务量大，业务种类多的特点，对近年来网络流量预测模型研究现状进行了综述，分析了多种网 络流量预测模型，针对网络流量的不同特点对各种模型从计算复杂度、应用场合及适用范围等方面展开比较分析。比较 结果表明，预测模型与所分析流量特性及应用场合关系密切，在具体应用中应充分考虑预测目标和具体的网络流量特 点，选择合适的预测模型。 关键词:短相关；长相关;线性预测；非线性预测；组合预测 中图分类号:T H393文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017)08-0191-04 The R eserch o f N etw ork Traffic Prediction M odel C h e n G u a n g ju1, L ia n g P e n g2, W a n g K u n3 (1. U n it 94750 o f P L A, L ia n che n g F u jia n 366200, C h in a; 2. U n it 94937 o f P L A, H a n g zh o u Z he jia n g 310021, C hin a; 3. U n it 94872 o f P L A, Zhangshu Jia n gxi 331204, C h in a) A b s tra c t:F o r the characteristics o f the current ne tw o rk com m unication traffic, this paper presents an o ve rvie w on the study o f m odels for ne tw o rk traffic prediction in recent years, analyzes different kinds o f ne tw o rk traffic prediction m odels. In v ie w o f the different characteristics o f ne tw o rk traffic, the m odels are analyzed and com pared fro m the aspects o f com putational co m-plexity, application and scope o f application. T h e results p ro ve that prediction m o d e l should correlate to traffic characteristics and scene tightly. It needs to select the appropriate prediction m odels according to the target and the specific characteristics o f ne tw o rk traffic. k e y w o rd s: lo n g range dependence; short range dependence; linear prediction; nonlinear p rediction; com bination Prediction 〇引言 网络流量是网络运行的重要指标，其反映了网络的运行 状态，近年来网络流量建模和预测成为人们的研究热点。针 对网络流量特性进行建模是网络设计规划和网络状态分析的 前提，也对网络管理与故障处置、新的网络协议的开发以及提 高网络运行服务质量具有重大意义；网络流量预测模型的研 究对于更好地理解网络业务的性能和规律、规划网络设计、决 定网络拥塞控制、应用于网络安全、网络管理的异常检测、提 高服务质量意义深远。网络流量预测以过去的流量数据为依据，通过建立适当的数学模型对将来的流量状态进行预测。因此，掌握网络流量的特点对提高预测的精度和深入分析预测 本质尤其重要。在当前的一些网络流量预测资料中，大部分 的研究重点是对网络流量特性的数学分析，单纯针对网络流 量进行预测的研究不多，与之对应，这一领域的研究在河流流 量、道路交通、金融分析等领域中有较多的应用。本文对近年 来网络流量预测算法研究现状进行了综述，分析了多种网络 流量预测模型，并结合不同的网络流量特性对各种模型的适 用范围及应用场合进行了分析比较,最后得出结论，虽然智能 通信机房监控系统采用S O A P传输协议，这个协议是新时期 W e b S e r v ic e服务和物联网体系中的一种存在的标准传输协 议，S O A P协议定义了一个完善的逻辑业务服务请求者和逻辑 业务服务提供者之间相关的信息传输规范，促使X M L数据传 输更加安全，S O A P协议采用了传统的互联网传输协议，使物 联网作为数据传输的标准模式进行传输，可以为用户提供一 个格式化的相关协议信息，并且能够承载相关的物联网传输 协议，这些协议主要包括以下几个关键方面,S O A P封套信息、S O A P编码规则、S O A P R P C进行逻辑业务处理表示等。S O A 能够更好的实现信息的加工和服务，首先用户可以获取相关 的信号数据，接着可以分析信号的类型，如果信号为抽取信号，就可以实现数据抽取功能;如果信号为引用数据失效信号，则 可以将其划分到响应弓丨用数据失效弓丨擎中；如果信号为数据 已变更信号，则可以将数据推送到数据库中;如果信号为即时 获取，可以启动即时获取数据操作引擎。操作完成之后，这些数据均可以持久化地保存到数据存储器中，保证数据的及时 处理，进一步实现数据的加工和服务。通信机房监控系统是 现代无线通信的一个重要标志，物联网采用自适应技术，可以保证通信质量达到最优化,根据信道的传输环境的变化，适时 地改变N B-I O T的发送、接收参数。 3结语 随着我国通信事业的发展，通信机房包含的设备越来越多， 这些设备承载着数以亿计的资源，保?2联网软件的正常运行。 因此提高机房的智能化管理已经成为人们研究的重点,本文提 出利用物联网的数据感知、信息采集和数据分析功能，构建一个 实时的、动态的智能化机房，提高机房的运行管控成效。 参考文献： [1]陈武.物联网信息技术在数据机房建设中的应用研究[J]. 信息系统工程,2016(12):70-72. [2]李铁.基于物联网的机房温度报警系统设计与实现[J].中 国新通信，2017(3):65-66. [3]胥志强，何国平，杨漾.物联网技术在气象部门智能机房 建设中的应用[J].网络安全技术与应用,2017⑵:130-131. [4]王有为.基于物联网思维的高速公路变电所机房监控系 统[J].中国交通信息化，2016(8):116-117. 191

流量分析系统方案

网络流量监控分析系统方案 网络流量监控分析系统方案 广州源典科技有限公司 Guangzhou U&D. T echnology Co.，LTD. 地址：广州市天河区天河东路155号骏源大厦7楼702室 2011年07月

网络流量监控分析系统方案 目录 1. 概述 (1) 2. 网络流量监控分析系统需求分析 (2) 2.1. 流量监控分析系统需求 (2) 2.2. 需求分析 (2) 3. NetScout nGenius网络流量监控分析解决方案 (4) 3.1. NetScout公司简介 (4) 3.2. nGenius企业级网络和应用性能管理系统 (5) 4. 系统方案 (7) 4.1. 系统部署示意图 (7) 4.2. 系统部署说明 (7) 4.3. 系统组成 (8) 4.4. 产品的主要功能 (13)

网络流量监控分析系统方案 1.概述 为了最大程度地提高网络的运行质量，实现管理的规范化、科学化，对网络的数据流量进行综合分析，对潜在隐患争取提前预警，对各种发生的故障进行及时定位、分析、处理，保障全网安全、高效、稳定的运行，合理有效地利用网络资源等就变得日趋重要。一个运行良好的网络系统，所产生的经济效益和节约的运行费用是非常可观的，而一个运行不好的网络系统，可能带来的损失是难以估量的。因此，网络监控和安全管理已成为一个倍受瞩目的焦点领域，越来越多的人认识到它是整个网络环境中必不可少而且非常重要的一个组成部分。 网络监控和维护就是在已运行的网络系统上叠加部分计算机网络资源，在不影响系统正常运行和不改变系统内核的情况下，完成对系统运行情况数据的采集、系统故障预警和告警、部分调整工作的实施并提供分析数据和部分参考解决方案等项功能。NetScout网络监控系统正是这样一种可以为流量监控与分析方面的需求提供最好的解决方案，是目前市面上唯一具备完整网络性能管理方案的厂家，产品包含硬件探针及软件系统。NetScout网络性能管理方案可为用户提供主动式的网络管理，通过7×24小时的网络监控，帮助用户了解网络带宽的使用情况，业务应用的行为规律，业务应用的响应时间，及时发现网络故障隐患，保证业务应用的正常。

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

万方数据

万方数据

万方数据

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究 作者：周德懋， 李舟军， 康荣雷， ZHOU Demao， LI Zhoujun， KANG Ronglei 作者单位：北京航空航天大学,计算机学院,北京,100191 刊名： 现代电子技术 英文刊名：MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE 年，卷(期)：2009,32(8) 被引用次数：2次 参考文献(17条) 1.Garrett M W;Wilhinger W Analysis,Modeling and Generation of Self-similar VBR Video Traffic 1994 2.Chen Borsen;Yang Yusuarg;Botekuen Lee Fuzzy Adaptive Predictive Flow Control of Network Traffic[外文期刊] 2003(04) 3.刘嘉琨;金志刚;薛飞基于FARIMA过程的网络业务预报与应用[期刊论文]-电子与信息学报 2001(04) 4.Chen Liang;Wang Xiaofan;Han Zhengzhi Controlling Bifurcation and Chaos in Internet Congestion Control Model 2004(05) 5.Joachim H;Werner L Lyapunov Exponents from a Time Series of Acausic Chaos 1989(04) 6.文兰动力系统简介[期刊论文]-数学进展 2002(04) 7.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 8.杨福生小波变换的工程分析与应用 1999 9.雷霆;余镇危一种网络流量预测的小波神经网络模型[期刊论文]-计算机应用 2006(03) 10.陈振伟;郭拯危小波神经网络预测模型的仿真实现[期刊论文]-计算机仿真 2008(06) 11.文成林;周东华多尺度估计理论及其应用 2002 12.张传斌;王学孝;邓正隆非线性时间序列的RBF神经网络预测方法及其应用[期刊论文]-热能动力工程 2001(03) 13.张玉瑞;陈剑波基于RBF神经网络的时间序列预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(11) 14.林天峰基于最大熵原理的网络流量预测综合模型[期刊论文]-微电子学与计算机 2006(08) 15.郭琳;张大方;黎文伟基于稳态模型的流异常检测算法[期刊论文]-计算机工程 2006(19) 16.余健;郭平基于改进小波神经网络的网络流量预测研究[期刊论文]-计算机应用 2007(12) 17.郑成兴网络流量预测方法和实际预测分析[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(23) 本文读者也读过(10条) 1.潘乔.罗辛.王高丽.裴昌幸.PAN Qiao.LUO Xin.WANG Gao-li.PEI Chang-xing基于FARIMA模型的流量抽样测量方法[期刊论文]-计算机工程2010,36(15) 2.李林峰.裘正定时间序列分析在网络流量预测中的应用研究[会议论文]- 3.赵海阔.朱正平.ZHAO Hai-kuo.ZHU Zheng-ping基于非线性算法的网络业务流量预测[期刊论文]-自动化与仪器仪表2010(4) 4.何建基于时间序列的网络流量分析与预测[期刊论文]-中国科技信息2005,2(22) 5.段智彬.孙恩昌.张延华.董燕.DUAN Zhi-bin.SUN En-chang.ZHANG Yan-hua.DONG Yan基于ARMA模型的网络流量预测[期刊论文]-中国电子科学研究院学报2009,4(4) 6.闵洁.李潇.MIN Jie.LI Xiao基于最小二乘支持向量机的网络流量预测[期刊论文]-九江学院学报（自然科学版）2010,25(1) 7.韩志杰.王汝传.段晓阳.HAN Zhi-jie.WANG Ru-chuan.DUAN Xiao-yang一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法[期刊论文]-计算机技术与发展2010,20(11)

基于物联网智能交通流量分析系统

物联网基础大作业 题目：基于物联网智能交通车流量分析系统的设计 学院(系部)： 专业：班级： 学生姓名：学号： 成绩：□优秀□良好□中等□及格□不及格（注：方框打√） 2016年6月22日 一、作品设计目标及意义 （1）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术)的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达到

数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥堵问题。 （2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感受物流的快捷、方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高，汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示，在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅度缓解的城市。其余大部分城市和地区拥堵都在进一步恶化。以北京为例，北京高峰拥堵延时指数为2.06，平均车速为22.61公里/小时，也就是说北京驾车出行的上班族要花费畅通下2倍的时间，才能到达目的地。种种迹象表明大中城市的交通拥堵现状依旧不容乐观。 目前，世界上智能交通系统应用最为广泛的地区要属日本，其技术相当完善和成熟，欧洲、美国等地区也普遍应用。就我国目前而言，北京、上海等大城市也已

网络流量、应用性能分析、故障定位分析方案

. XX省农信社 基于产品的网络流量、应用性能分析、故障定位分析项目 测试报告 2019年6月11日

目录

1概述 随着大量新兴技术和业务趋势的推动，用户的网络架构、业务系统和数据流量日趋庞大、复杂。为了保证网络和业务系统运行的稳定和畅通，我们需要对网络及业务系统进行全方位监测，以确保网络及应用系统可以正常、持续地运行。 应用性能管理是一个新兴的市场，其解决方案通过监控应用系统的性能、用户感知，在应用出现异常故障时，帮助用户快速的定位和解决故障，其标准的需求如下： ?通过网络流量分析工具，掌握各级网络运行的趋势和规律，主动、科学地进行网络规划和策略调整，将网络管理的模式从被动变为主动： ?通过网络流量分析工具，实时监控网络中出现的非法流量，及时采取管控措施，保障应用系统的安全运行； ?应用系统出现问题（如运行缓慢或意外中断时，）通过网络流量分析工具可回溯历史网络流量，快速找出问题的根本原因并及时解决。 ?网络拥堵时，通过网络流量分析工具快速判断是正常应用系统占用了带宽还是异常流量占用了带宽，立即执行相应、有效的控制措施。 ?从最终用户感知的角度，提供多维度的应用性能监控，实时掌握应用系统的性能状况； ?7×24小时实时监控各区域用户的真实使用体验，及时发现用户体验下降，并及时作出相应的处理，提升用户满意度。 ?当故障发生时，快速定位故障域，缩短故障分析时间，降低故障对最终用户造成的影响，提高系统的运维质量。 年APM市场全球分析报告与魔力象限分析，Riverbed(OPNET)公司已经成为全球这个领域的领导者。 OPNET公司的客户群体非常广泛，国的用户包括中国移动、中国网通、中国电信、信息产业部电信规划研究院，中国农业银行总行，民生银行，新华人寿，中国海关总署，银河证券，国信证券，电信设备供应商中包括华为、大唐电信、摩托罗拉、中兴电子及西门子等。

网络流量行为的态势分析与预测

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3d3630411.html, 网络流量行为的态势分析与预测 作者：汤霖 来源：《电脑知识与技术》2011年第21期 摘要：在不断变化的现实网络环境中，流量参数之间的关系是相当复杂的，呈现的一般都是非线性规则，所以我们根据人工神经网络理论构造出以BP神经网络为核心的流量预测模型，对网络流量行为进行有效的态势分析进而产生预测流量的方案，并结合公司日常的网络管理加以应用，为企业用户提供更好的体验服务。 关键词：网络；预测模型；BP神经网络 中图分类号： TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)21-5098-02 Network Flow Behavior of the Situation Analysis and Prediction TANG Lin (Communication and Information Engineering College, Shanghai University, Shanghai 200072, China) Abstract: Real network environment is constantly changing, the flow relationship between variables is complex, usually showing a strong non-linear law. This article is introducing the series forecast within the theory and human nerve cell network based on BP neural network was designed based on the traffic forecasting model, given an effective traffic prediction programs, and applied to the company's network management, to provide users with better services. Key words: network; forecast model; BP neural network 随着网络技术日新月异的发展和网络规模的不断扩大，网络体系结构越来越复杂，网络设备的类型和网络上所承载的业务种类不断增加，这些因素都导致网络出现各种性能或故障问题的可能性大大增加。本文就是在这样的研究背景及意义下，提出了一个网络流量分析与预测模型。该模型采用了BP （Back Propagation 反向传播）神经网络技术，具有自学习能力，可以有效地解决现有的许多流量采集系统中的问题。 该模型的流量采集部分基于MRTG软件，同时在流量图生成模块里结合数据库工具RRD，并在某公司网络环境下，用试验结果来验证该预测分析模型，即可获得相对准确的预测精度和较强的适应力。 1 网络流量分析预测模型 1.1 确立预测对象

基于物联网智能交通流量分析系统

物联网基础大作业 基于物联网智能交通车流量分析系统的设计：题目 ：)(系部学院 班级：专业： 学生姓名：学号： √）□不及格（□中等□及格优秀成绩□：□良好注：方框打

日年月22 2016 6 一、作品设计目标及意义 )1（）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术 的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达 到数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通 管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥 堵问题。

（2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中 城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的 发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红 绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。 RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医 院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比 过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的 司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感

受物流的快捷、 方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高， 汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越 大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当 务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示， 在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅

东华流量分析系统技术白皮书v3.0

东华流量分析系统技术白皮书 东华网智 https://www.doczj.com/doc/3d3630411.html,

目录 1前言 (3) 2流量分析的目的 (4) 2.1业务分析决策支持5 2.2网络运维支持5 3流量分析的原理 (6) 3.1数据采集的机制6 3.2流量数据所含的信息7 3.3流量统计分析的过程8 3.4异常流量检测的原理8 4流量分析的技术实现 (9) 5东华流量分析系统 (11) 5.1系统介绍11 5.2功能特点12 5.3流量实时采集监控14 5.4流量分析15 5.5流量拓扑视图16 5.6异常流量告警16 5.7流量报表展现17 5.8系统优势17 5.9系统效益18 6结论 (19)

1前言 随着信息技术和网络的深入发展，网络已经成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。网络规模的日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： ? 网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪 些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ ?应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的 模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ ?用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量 最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 另一方面，伴随着互联网的正常应用流量，网络上形形色色的异常流量也随之而来，网络中经常出现的DOS/DDOS攻击，Red Code、SQL Slammer、冲击波、振荡波等网络蠕虫病毒泛滥对全世界网络造成的影响至今仍记忆犹新。各种网络扫描工具产生的大量异常网络流量大量占用网络设备系统资源（CPU、内存等）和网络带宽资源，使网络产生拥塞，造成网络丢包、时延增大，最终造成整个网络瘫痪。 为保障网络系统的正常运行，对于网络流量的统计、网络的安全控制就显得尤为重要。因此我们建议建设一套完整的流量管理平台，实现对流量系统的综合监控管理，并建设一个流量管理平台，规范信息中心的运行维护流程。 东华流量分析系统是东华软件股份公司结合网管领域的多年丰富经验推出的一套基于xFlow（包括NetFlow、NetStream、sFlow、cFlow、IPFIX等）数据流的网络数据实时监控与

流量监测分析系统技术白皮书

目录 一、前言 (2) 二、以业务应用为中心的监测分析技术 (3) 2.1 需求背景 (3) 2.2 异常流量分析系统简介 (4) 2.3 系统架构与流程 (5) 2.4 系统特点与优势 (5) 三、功能 (7) 3.1核心功能 (7) 3.1.1流量统计分析 (8) 3.1.2异常流量分析 (8) 3.1.3报警与追踪取证 (9) 3.1.4统计报表 (9) 3.2特色技术 (10) 3.2.1快速流量数据处理技术 (10) 3.2.3先进的流量分析技术 (11) 3.2.3灵活高效的异常分析 (12) 3.2.4及时有效的处理机制 (12) 3.2.5智能的跟踪分析技术 (13) 3.3产品部署 (13) 3.4产品技术参数 (15) 四、硬件配置参数 (16) 五、总结 (17)

一、前言 业务安全是政府和企业安全需求的核心。在信息化时代，越来越多的政府和企业业务由网络化应用系统承载。我们就不难理解，保障应用系统的安全稳定和高效运行是IT管理部门的主要工作内容和目标。 随着信息化工作的推进，越来越多的应用系统交叉部署于网络。从关键应用（如PKI、基础资源库综合查询等）、一般应用（如OA系统等）到未批准的应用（如网络游戏、P2P程序）。未批准的应用对网络、服务器等基础设施资源的非受控使用导致网络系统鱼龙混杂、性能难以提高、资源浪费严重；并导致关键应用系统对基础设施的使用权被侵占，系统运行的稳定性和高效性难以保障，甚至故障频发。 随着网络规模的扩大和复杂化，网络行为越来越复杂且不易控制。对应用系统的网络访问操作的合规性难以得到保障，窃取、破坏数据等攻击行为难以被检测和发现。政府和企业的业务安全受到严重威胁。 为保障应用系统的安全、稳定和高效运行，IT管理部门需要监测各个应用系统流量和网络行为，准确把握各应用系统的底层网络状况和内部运行情况，进而评估应用系统的健康状况。当异常发生时，还需要进行追踪审计、报警处理、联动阻断等进一步的操作。“异常流量监测分析系统”正是根据这些需求而设计。

东华天鹰网络流量分析系统

东华天鹰网络流量分析系统 ForceView? FlowAnalyzer | for service providers 为运营商提供全网流量分析与路由管理的解决方案 东华天鹰流量分析系统(ForceView?FlowAnalyzer)是东华软件股份公司结合网管领域的多年丰富经验推出的一套基于Netflow数据流的网络数据实时监测分析产品。特别用来帮助运营商对全网络流量实施监测并以图像化展现，把全面深入的低成本、高效益的可视性，和深入的应用透视能力，以及对关键网络的流量、服务和应用的分析有效地结合在一起，达到智能化流量工程、保护和管理包括语音、视频、数据、信息、文件共享、网页和邮件等关键业务应用，检测和报告应用流量的异常情况，从而有效的保护他们的网络，改善骨干网络的健康状况，优化网络业务的服务质量、业务的种类，很好的保障网络可靠性和安全性等。 “网络流量分析精细化”的要求 电信业务的发展日新月异，随着语音、数据和信息技术的融合，服务提供商面临着各种新的挑战，对网络带宽资源、业务流量、用户访问量等方面都缺乏可见性和可控性。为了提升电信网络的运维水平，优化电信业务服务质量，提高用户上网体验（QoE）和满意度，需要对网络出口流量进行更精细 的分析。另一方面，国内电信运营市场的竞争正日趋激烈，网络服务提供商(ISP)和网站企业(IDC) 都需要一个功能更为强大的管理系统，来整合不同层面的流量信息，包含流量、应用以及BGP路由等 信息的整合分析，以提供运营决策的参考依据。此外，日益猖獗的网络蠕虫与阻断式网络攻击 DoS/DDoS，对于网络服务的性能已经造成严重威胁与挑战；而防火墙(Firewall)、IDP/IDS、防毒产 品等，却不能符合大规模网络架构、高带宽骨干网络环境下的性能需求，也无法提供对于BGP相关安 全性的异常侦测。 ForceView?FlowAnalyzer使用xFlow流技术，提供对网络的实时流量分析、历史流量统计、流量 异常告警、流量趋势分析等功能，以加强网络的可视性与可控性, 实现带宽成本分析、用户流量日志、流量基线、DOS/DDoS攻击检测、蠕虫病毒监测、异常流量检测、网络带宽优化等。系统采用Web的界面，可随时随地分析处理并生成报表，帮助用户更清晰地掌握流量流向和流量成分的分布，它通过统计流经网络的数据业务类型、用户来源、流量流向、区域分布等信息，掌握流量基线，网站访问量和应用排名、路由负载分析、以及业务带宽成本分析、网络带宽成本分析，为网络优化以及业务发展策略的制定提供科学的决策数据依据。并实时侦测异常流量（如蠕虫、DoS/DDoS攻击等），有效监控用 户上网行为，能够快速提升运营商网络的服务品质。