大数据分析技术在网络领域中的研究综述

作者:冯贵兰; 李正楠; 周文刚

摘要:随着移动互联网、物联网、5G通信网等新兴技术的迅猛发展,数以亿计的网络接入点、联网设备以及网络应用产生的海量数据,给网络故障排查、网络安全保障等带来了极大的挑战,同时也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的巨大价值带来了机遇。大数据分析可以处理海量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,帮助决策者发现隐藏的关系和模式,近年来引起了学术界和工业界的广泛关注。文中围绕大数据分析技术应用于网络领域的最新研究成果,首先阐述了网络大数据的概念、分类和数据分析方法;然后从无线网络、SDN网络、光纤网络和网络安全4个层面着重介绍了大数据分析技术在故障检测、流量监控、网络优化、流量预测、APT攻击检测、网络异常检测等网络领域中的解决方案,重点分析和归纳了这些解决方案中大数据分析技术的思路;接着回顾了大数据分析技术在工业界中应用的情况;在此基础上,给出了基于大数据分析的网络设计周期;最后总结了大数据分析技术在网络领域中面临的机遇和挑战,并指出下一步需要关注的研究方向。

分类:
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关键词:
  • 大数据分析
  • 网络优化
  • 频谱管控
  • 流量预测
  • 网络安全

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期刊名称:计算机科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:20370

杂志介绍:
主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.94
综合影响因子:1.6