Web数据驱动的网络监控：从性能到异常检测

"这篇博士学位论文由伊曼·泰比撰写，于2022年在法国雷恩大学发表，主题是基于Web的数据驱动网络监控，重点关注从性能定时到异常检测的过程。该研究属于数学与信息与通信科学与技术领域，由因里亚雷恩-布列塔尼大西洋中心（因里亚-雷恩）的研究单位支持。论文的指导老师包括Chadi Barakat博士和Yassine Hadjadj-Aoul教授，评审团成员包括Guillaume Urvoy-Keller教授、Isabelle Clement-Yassin教授、Pascal Lorenz教授和Abdelhamid Mellouk教授等。" 正文: 这篇论文的核心在于解决Web浏览的性能问题及其对互联网基础设施的影响。随着Web应用的加速发展和用户基数的不断增长，网络基础设施面临着巨大的压力，这可能导致各种意外性能问题，从而降低服务质量。论文作者提出，网络运营商和服务提供商必须确保他们提供的服务能够达到预期的质量标准。 为了应对这一挑战，论文探讨了数据驱动的网络监控方法。这种方法依赖于收集和分析大量的网络性能数据，以实时或定期评估网络状态。通过对这些数据的深入分析，研究人员可以识别性能定时问题，比如延迟、丢包率等，这些都可能影响用户体验。此外，异常检测是这种监控策略的关键部分，它能够帮助检测出网络中的不寻常行为，如突发流量、DDoS攻击或硬件故障，以便及时采取措施进行修复或预防。 论文还可能涉及了各种监测工具和技术，如网络探针、日志分析、流分析和机器学习算法，这些工具和技术能够帮助自动化监测过程，提高异常检测的准确性和效率。此外，论文可能讨论了如何将这些监控结果反馈给网络管理员，以便他们能快速响应并优化网络性能。 在论文的个人层面，作者表达了对家人、导师和朋友的支持与鼓励的感激之情，强调了在这个过程中个人成长的重要性，特别是在保持希望和面对挑战时。 这篇博士学位论文对基于Web的网络监控领域做出了贡献，提供了理论和实践的见解，有助于改善网络服务质量，保障用户满意度，并促进网络基础设施的稳定和安全。这样的研究对于网络运维人员、服务提供商以及互联网行业的整体发展具有深远的意义。