统计指标与DBMS结合的网络监控分析策略

"一种基于统计指标和DBMS的网络监测分析方法，旨在解决网络监测中海量数据存储和分析的难题。该方法由鄢北军和章洪量提出，并在实际网络环境中进行了实施。通过存储统计指标并利用数据库管理系统，该方法能够有效减少数据存储量，简化分析流程，从而提高网络监测效率。" 网络监测是网络管理和优化的关键环节，它能够提供关于网络流量、性能和安全性的关键信息。监测系统通常包括数据采集和数据分析两大部分。对于收集到的大量数据，传统的处理方式如平面文件存储在大数据量下显得力不从心，分析和管理困难。而直接使用数据库管理系统（DBMS）虽然能较好地管理海量数据，但存储需求大，对硬件要求高，增加了监测成本。 针对这一问题，本文提出的解决方案是结合统计指标和DBMS。这种方法的核心在于，对实时获取的数据包进行在线处理，计算出预设的一系列统计指标，如平均流量、峰值流量、异常检测指标等，然后按照一定周期将这些指标存入关系数据库。这种方式减少了存储的数据量，因为存储的是经过抽象和聚合后的信息，而不是原始数据。同时，通过DBMS进行后续的查询和分析，可以有效地支持复杂的监测任务，提升系统性能。 文章进一步阐述了原型的实现细节，包括数据处理模块、指标计算模块和DBMS接口的设计。通过实际应用验证，这种方法显著降低了存储开销，提升了系统的响应速度和扩展性。在功能和性能评估部分，可能涉及到具体的性能指标比较，如存储空间节省率、数据分析速度提升以及系统稳定性等。 在研究背景和相关工作部分，作者回顾了现有的网络监测数据处理技术，包括传统的平面文件系统和基于DBMS的系统，分析了它们的优缺点，为新方法提供了理论依据。最后，文章总结了研究成果，强调了该方法在降低监测成本和提升效率方面的贡献，并可能提出了未来的研究方向，如进一步优化统计指标选择，或者探索更高效的数据压缩技术。 本文提供的是一种实用且经济的网络监测策略，它通过智能地处理和存储监测数据，提高了网络监测的效率和经济效益，对于网络管理和优化领域具有重要的实践价值。