机器学习在网络性能预测中的应用

摘要：

广东联通在承载网、核心网、无线网、主机等网络中,针对设备流量、DNS、RA-DIUS、RRC等网络和业务指标进行大数据分析,指导运维人员实现重要故障的提前发现并及时对网络中的异常和隐患实施优化和应急措施.介绍并对比3种经典的时间序列预测模型,结合不同的阈值设定方法,实现现网性能指标的精准预测和异常告警.基于机器学习进行网络性能预测的方案在落地项目中展现出极好的赋能效果.

关键词：性能预测;异常告警;机器学习;大数据

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28