网络流量异常检测与预测：提升网络可用性的关键技术

随着网络技术的飞速发展和网络规模的扩张，网络架构复杂度提升，业务种类多样化，使得网络故障和性能问题的风险也随之增大。有效的网络监测变得尤为重要，其目标是实时监控网络设备状态和流量，以便尽早发现并应对异常，确保网络的稳定运行。网络流量异常检测作为网络监测的核心组成部分，其准确性和时效性直接关系到网络的可用性和可靠性。 本文深入探讨了网络流量异常检测的新方法，针对网络流量可能出现的突发变化，提出了一种名为残差比异常检测的技术。这种方法基于自回归滑动平均模型，通过描述网络流量序列并利用似然比检验和最大似然估计，能够有效地识别短时间内流量的突变异常。实验结果显示，这种方法在处理细微异常时表现出强大的检测能力，尤其是在高频率采样（如每15秒一次）的环境中。 此外，流量预测也是本文关注的重点。网络流量预测不仅仅在管理优化和接入控制中发挥作用，还在网络监测中起着预警作用。文章提出了流量过载预测方法，通过预先建立自回归滑动平均模型对残差进行建模，实现了流量过载的预警，而非传统的“报警后再处理”策略。实验证明，预测结果与实际流量的偏差较小，提高了网络问题的预见性和处理效率。 最后，为了提高网络流量的稳定性，文章还探讨了网络流量的平稳化方法。通过构建合理的网络流量模型，可以更好地指导网络设计和规划，减少流量波动带来的问题。这些方法的综合运用，有助于提升网络的稳定性和整体性能，降低网络异常的发生率，从而保障网络的高效运行。