网络流量预测方法.pptx

网络网络流量流量预测方法预测方法page-1 简介 预测：就是对尚未发生和目前还不明确的信息，根据过去和现在的信息进行预先的估计和推测，即在一定的数学模型下对未来一段时间内信息的发展趋势、方向和可能的状态作出合理的、在允许误差范围内的推断。随着网络的迅速发展，网络上承载的业务和应用日益丰富。加强网络管理建设是运营商们急需解决的问题。有效提高网络运行速度和利用率，网网络流量流量预测是关键。page-2 网络流量预测的意义 当流量出现异常情况时，在网络管理系统发出告警通知后，由网络管理人员着手解决出现的问题，这是一种响应式的行为，即先有问题后处理的方式。这样的方式，很可能由于没有足够的时间来分析和处理。而影响网络的正常运行。如果能够预测流量过载，在流量过载发生之前分析和解决问题，就能显著提高网络的可用性。称为预先的网络管理。网路流量的实时监测是网络管理的一个重要方面page-3 预测原理 以过去的已知状况作为输入，在预测算子的作用下，得到未来结果输出的过程。预测算子已知状况输入未来结果输出实质page-4 流程和规划 进行流量测量，采集原始数据建立带参数的网络流量预测模型在网络仿真软件之上，用原始数据训练参数在真实的网络应用环境下，预测并与实际情况比较修改参数，甚至预测模型，重复上述过程，直至得到误差允许范围内的效果编制文档，成果展示page-5 目前流量测量常用方法 SNMP测量：基于SNMP的流量信息采集，实质上就是提取网络设备代理提供的一些具体设备的与流量信息有关的变量的值。Packet Sniffing测量：一种用网卡在数据链路层捕获网络流量的方法，使用时将它串接在需要捕获流量的链路中，通过分流链路上的数据信号而获取流量信息。Netflow测量：Netflow流量信息采集是基于网络设备（Cisco）提供的Netflow机制实现的网络流量信息采集。page-6 常用的流量预测模型 基于神经网络的基于灰色模型的page-7 神经网络 主要通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。概念：分类：它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这是利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，而具体的学习内容则随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动的发现环境的特征和规律性，具有更近似人脑的功能。应用：它是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。page-8 灰度系统理论 如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特为灰色性。具有灰色性的系统称为灰色系统。在灰色系统理论中，利用较少的或不确切的表示灰色系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立的，用以描述灰色系统内部事物连续变化过程的模型，称为灰色模型，简称GM模型。概念：应用：研究灰色系统的重要内容之一是如何从一个不甚明确的、整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型，该模型能使灰色系统的因素由不明确到明确，由知之甚少发展到知之较多提供研究基础page-9 仿真网络研究方法 目前进行网络技术研究一般有3种手段：仿真方法实验方法分析方法分析方法：当一个系统很复杂时，无法用一些限制性假设来对系统进行详细的描述。所以有效性和精确性受到限制。实验方法：成本很高，运用起来不灵活。仿真方法：在很大程度上可以弥补前两种方法的不足。page-10 网络仿真软件 NS仿真器：免费的 模块版本号必选/可选1TclTcl release 8.3.2必选2TkTk release 8.3.2必选3Otclotcl release 1.0a6必选4TclCLtclcl release 1.0b10必选5Nsns release 2.1b7必选6TclDebugtcl-debug relase 1.9可选7NamNam release 1.0a9可选8Xgraphxgraph version 12可选9GT-ITMGeorgia Tech Internetwork Topology Modeler可选10SGBStanford GraphBase package可选11CWEBCWeb version 1.0(?)可选12Zlibzlib version 1.1.3可选模块概述：page-111、Tcl：Tcl提供了一个强有力的平台，可以生成面向多种平台的应用程序，协议，驱动程序等等。它与Tk(toolkit)协作，可生成GUI应用程序，可在PC、Unix和Macintosh上运行。Tcl 还可用来完成与网页相关的任务，或是为应用程序提供强有力的命令语言。2、Tk：与Tcl协调工作的图形工具包。3、OTcl：MIT Object Tcl的简称，是Tcl/Tk 面向对象编程的扩展。4、Tclcl：此目录下含tcl/C+的接口，vic、vat、ns、rtp_play、和nam都会用到。5、ns：NS的主体代码，内含一个节点移动产生器、两个传输事件产生器。6、TclDebug：Tcl调试工具包。7、Nam：即UCB/LBNL Network AniMator，它与NS协同工作，将NS仿真过程动态表现出来。page-127、Nam：即UCB/LBNL Network AniMator，它与NS协同工作，将NS仿真过程动态表现出来。8、Xgraph：Xgraph是一X-Windows应用程序，包含：交互式测量和绘制；动画效果9、Gt-itm：GT Internetwork Topology Models的简称，产生模拟internt网络结构的拓扑图，还提供了一些例子。10、SGB：Standford GraphBase的简称，图形产生器。11、Cweb：与网页相关的工具。12、zlib：通用数据数据压缩库（data compression library）。page-13各模块功能示意图：page-14 进行一次仿真的过程 1、开始编写otcl脚本。首先配置仿真网络拓扑结构，此时可以确定链路的基本特性，如延迟、带宽和丢失策略。2、建立协议代理，包括设备的协议绑定和通信业务量模型的建立。3、配置业务量模型的参数，从而确定网络上的业务量分布。4、设置Trace对象能够 把仿真过程中发生的特定类型的事件记录在Trace文件中。NS通过trace文件来保存整个仿真过程。仿真完成后，用户可以对trace文件进行分析研究。5、编写其它辅助过程，设定仿真结束时间，至此otcl脚本编写完成。6、用NS解释执行编写的otcl脚本。7、对trace文件进行分析，得出有用的数据。也可以用Nam等工具观看网络仿真运行过程。8、调整配置拓扑结构和业务量模型，重新进行上述仿真过程。page-15 利用NS及Matlab所做实验 利用NS2仿真软件，产生网络流量模拟数据，基于时间序列建立流量预测模型。预测下一时刻的网络流量，并检验预测效果。1、获取网络流量预测数据。2、网络流量数据预处理：差分是一种常用的预处理（平稳化）方法。3、建立预测模型及预测过程。4、实验及结果：使用Matlab软件包中提供的trainlssvm.m和simlssvm.m文件：对原始流量数据进行差分处理。设置初始参数训练数据的输入输出（参数的调整）预测数据的输入，输出（看出模型的预测推广能力是否合格）步骤实验page-16 真实网络预测 在一个真实的网络中（或特定的应用中）检验此预测模型的优良并改进。预测结果，和真实情况的比较，以图形，图表形式展示出来。对比分析成果page-17page-18 谢 谢 观 看！