Cisco全网流量预测 2020
网络流量预测模型的研究与应用
网络流量预测模型的研究与应用随着互联网技术的不断发展和普及，网络已经成为人们日常生活和生产经营中不可或缺的一部分。
而网络流量预测模型，则是网络管理和网络安全的重要工具之一。
网络流量预测模型，是指通过对网络流量进行分析和预测，从而帮助用户及时发现和解决网络问题，保障网络安全和网络正常运行的一种技术手段。
下面，就来探讨一下网络流量预测模型的研究与应用。
一、网络流量预测模型的概述网络流量预测模型，即Network Traffic Prediction，它是一种针对网络流量进行预测的技术手段。
它通过对历史网络流量进行分析和统计，预测网络在未来一段时间内所产生的流量，并提前作出相应的应对措施。
网络流量预测模型主要分为两种，一种是基于统计分析的网络流量预测模型，另一种则是基于机器学习的网络流量预测模型。
基于统计分析的模型，主要是通过对一段时间内的历史网络流量进行分析和统计，找出网络流量的规律和特点，然后通过统计建模的方式，来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是可靠性高，但对数据的要求较高，需要有足够的历史数据作为依据。
而基于机器学习的模型，主要是借助计算机和大数据技术，利用一定的算法和模型，通过对历史网络流量及其他相关因素的学习和分析，来预测未来网络流量的趋势和变化。
其优点是精度高、速度快，但对算法和数据处理能力要求较高。
不同的网络流量预测模型，根据其应用场景和需求，可以采用不同的技术手段和方法，如线性回归、神经网络、遗传算法等。
二、网络流量预测模型的应用网络流量预测模型，作为一种重要的网络管理和网络安全工具，其应用范围也越来越广泛。
下面，就来简单介绍一下网络流量预测模型的几种应用场景：1、网络负载均衡网络负载均衡是指在多台服务器上分配网络负载，实现网络资源共享的一种技术手段。
而网络流量预测模型可以通过对网络流量的预测和分析，提前发现网络流量的集中和高峰期，从而采取相应的负载均衡策略，使网络资源的利用更加平衡和高效。
2024年流量计市场规模分析
2024年流量计市场规模分析前言随着全球信息技术的迅猛发展，互联网的普及和应用日益广泛，流量计作为测量网络传输数据的重要工具，逐渐成为市场上的热门产品。
本文将对流量计市场规模进行详细分析，以揭示其发展潜力和市场趋势。
1. 流量计市场概述流量计是一种用于测量网络数据传输流量的设备，广泛应用于网络运营商、企业网络以及数据中心等领域。
随着全球互联网用户数量的快速增长，对网络性能监控和数据统计的需求不断增加，流量计市场迎来了快速发展的机遇。
2. 2024年流量计市场规模分析根据市场调研数据显示，流量计市场呈现出稳步增长的趋势。
截至目前，全球流量计市场规模已经超过X亿美元，并有望在未来几年继续保持较高的增长率。
2.1 市场主要驱动因素流量计市场的增长主要受以下几个因素推动：2.1.1 互联网用户数量的增加随着全球互联网用户数量的不断增加，对网络性能监控和数据统计的需求也相应增加。
流量计作为一种重要的网络管理工具，将在这一需求推动下继续快速发展。
2.1.2 云计算和大数据的兴起云计算和大数据技术的兴起为流量计市场提供了新的机遇。
数据中心的建设和网络性能优化对流量计需求较高，随着云计算和大数据应用的普及，流量计市场有望获得更大的增长空间。
2.2 市场增长预测根据市场研究机构的数据预测，未来几年内，流量计市场将继续保持较高的增长率。
预计到20XX年，全球流量计市场规模有望达到X亿美元。
3. 市场竞争格局分析流量计市场竞争激烈，主要厂商包括Cisco、Huawei、Juniper等国内外知名网络设备制造商。
这些厂商通过产品质量、技术研发和市场营销等方面的竞争来争取市场份额。
3.1 主要厂商竞争优势主要厂商在技术研发和市场拓展方面具有明显的竞争优势。
它们不断推出新产品和解决方案，满足用户多样化的需求，提高市场竞争力。
3.2 市场竞争趋势预计未来市场竞争将更加激烈。
厂商将加大对技术研发的投入，不断提升产品性能和功能，以满足用户对流量计的更高要求。
思科VNI调研报告：预测未来五年全球移动数据流量将增至10倍
三一文库（）/工作报告/调研报告思科VNI调研报告：预测未来五年全球移动数据流量将增至10倍XX至2019年度ciscovisual networking index全球移动数据流量预测报告的最新年度更新显示，更强大的移动设备和机器对机器(m2m)联接的持续采用，以及更快速蜂窝网络覆盖范围的不断增加，将是推动移动流量显著增长的主要因素。
XX年，88%的全球移动数据流量为“智能”流量，产生这些流量的设备大多具备高级计算/多媒体功能，且最低支持3g联接。
但到2019年，这一数字有望攀升至97%。
全球用户从基本功能电话向智能手机的转变，再加上平板电脑的持续增长、具备平板电脑功能的笔记本电脑的复苏、以及不断扩展的机器对机器(m2m)应用，都是促使智能流量持续增长的关键推动因素。
从全球移动网络角度来看，到2017年，3g的联接份额将有望超过2g，成为首要蜂窝技术。
到2019年，全球44%的移动设备和联接将为3g网络;26%的联接将为4g网络，但其生成的流量将占到总流量的68%。
cisco vni全球移动数据流量预测报告预测，到2019年全球移动数据流量将达到292 eb，较XX年的30 eb增长显著。
主要全球移动数据流量推动因素XX年到2019年，思科预计全球移动流量增幅将超过全球固定流量增幅的三倍。
推动移动数据流量增长的趋势包括：更多的移动用户：到2019年，移动用户数量将达到52亿(XX 年为43亿)。
XX年，近59%的全球人口(72亿人)为移动用户;到2019年，超过69%的全球人口(76亿人)将为移动用户。
更多的移动联接：到2019年，约有115亿移动就绪设备/联接，其中包括83亿个人移动设备和32亿机器对机器(m2m)联接(XX年总计有74亿移动就绪设备和m2m联接)。
更快的移动网络速度：平均全球移动网络速度从XX年到2019将增长2.4倍(从1.7 mbps到4.0 mbps)。
更多的移动视频：到2019年，移动视频将占到全球移动数据流量的72%(XX年为55%)。
思科全球云指数：预测和方法,2015-2020 年
600 500 400 ٫ࣙܐಠ ༮દ፩ᄩ 300 200 100 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020
ዥᏋ˖ཋ૭ภฉኣፑ༮ˈ2015-2020 ೧˗Synergy Researchȃ
21% 33% 27% 38% 47% 43%
趋势 1：全球数据中心的关联性增强和流量增长
• 从全球范围看，到 2020 年数据中心内存储的数据 将从 2015 年的 171 EB 增长到 915 EB，增至 5.3 倍（CAGR 为 40%）。 • 到 2020 年，大数据将从 2015 年的 25 EB 增长 到 247 EB，增至近 10 倍。到 2020 年，仅大数据 一项就将占到数据中心内所存储数据的 27%，相比 2015 年的 15%，比例有所上升。 • 到 2020 年，设备上存储的数据量将增长到 5.3 ZB， 比数据中心内存储的数据量高 5 倍。 • 在物联网的推动下，到 2020 年由任何设备生成 （不一定存储）的数据总量将从 2015 年的每年 145 ZB 增长到每年 600 ZB。生成的数据比存储的 数据高两个数量级。
按应用划分的工作负载
• 到 2020 年，企业工作负载将占数据中心工作负载总 量的 72%，相比 2015 年的 79%，比例有所下降。 • 到 2020 年，消费者工作负载将占数据中心工作负载 总量的 28%，相比 2015 年的 21%，比例有所上升。 • 在企业细分市场内，计算（到 2020 年占企业工作负载 的 29%）和协作（到 2020 年占企业工作负载的 24%） 是两个在工作负载总量中占据最大比例的应用。 • 在消费者细分市场内，视频流（到 2020 年占消费 者工作负载的 34%）和社交网络（到 2020 年占消 费者工作负载的 24%）是两个在工作负载总量中占 据最大比例的应用。
网络流量预测方法
3、OTcl：MIT Object Tcl的简称，是Tcl/Tk 面向对象编程的扩展。
4、Tclcl：此目录下含tcl/C++的接口，vic、vat、ns、rtp_play、和nam都会 用到。
5、ns：NS的主体代码，内含一个节点移动产生器、两个传输事件产生器。
模型
在网络仿真软 件之上，用原 始数据训练参
数
在真实的网络 应用环境下， 预测并与实际
情况比较
修改参数，甚 至预测模型， 重复上述过程， 直至得到误差 允许范围内的
效果
编制文档，成 果展示
page-5
目前流量测量常用方法
SNMP测量：基于SNMP的流量信息采集，实质上就是提取 网络设备代理提供的一些具体设备的与流量信息有关的变 量的值。 Packet Sniffing测量：一种用网卡在数据链路层捕获网络 流量的方法，使用时将它串接在需要捕获流量的链路中， 通过分流链路上的数据信号而获取流量信息。
网络流量预测方法
page-1
简介
随着网络的迅速发展，网络上承载的业务和应用日益丰富。加强网络管理 建设是运营商们急需解决的问题。有效提高网络运行速度和利用率，网络
流量预测是关键。
预测：就是对尚未发生和目前还不明确的信息，根据过去和现在的信息进 行预先的估计和推测，即在一定的数学模型下对未来一段时间内信息的发
① 交互式测量和绘制； ② 动画效果 9、Gt-itm：GT Internetwork Topology Models的简称，产生模拟internt网络 结构的拓扑图，还提供了一些例子。 10、SGB：Standford GraphBase的简称，图形产生器。 11、Cweb：与网页相关的工具。 12、zlib：通用数据数据压缩库（data compression library）。
思科预测:Wi-Fi 6、5G 将引领移动技术新浪潮
思科预测:Wi-Fi 6、5G 将引领移动技术新浪潮作者：Michael Cooney 编译:徐盛华(Monkey King)来源：《计算机世界》 2019年第10期思科称,到2022 年,移动端将占全球IP 流量的近20%,部分由物联网推动。
思科最新发布的年度全球移动数据流量预测更新报告(2017-2022) 显示, 随着新技术以更高的密度和带宽投入使用,移动设备的普及率将在未来四年继续大幅增长。
其中关键的预测是:到2022 年底, 移动通信量将接近达到1 Zettabyte 的年运行率。
在这段时间内,移动流量将占全球IP 流量的近20%,每年将达到930Exabytes, 是2012 年全球所有移动流量的近113 倍。
思科的其他移动领域预测:● 到2022 年,将有超过120 亿的移动设备和物联网连接,高于2017 年的约90亿。
● 到2022 年,移动网络将支持超过80 亿个人移动设备和40 亿物联网连接。
● 到2022 年,全球移动网络平均速度将从2017 年的8.7Mbps 增至28.5Mbps,增幅将超过三倍。
● 到2022 年, 移动视频将占全球移动数据流量的79%,高于2017 年的59%。
● 2017 年,移动数据流量首次超过了蜂窝通信量;2017 年,54% 的移动数据流量通过Wi-Fi 或Femtocell分流到了固定线路网络上。
● 2017 年,4G 已占移动通信总量的72%,按网络类型划分,是移动数据通信的最大份额。
它将继续以比其他网络更快的速度增长, 但是到2022 年,这一比例将略微下降到所有移动数据流量的71%。
Wi-Fi 分流繁荣发展对于这项研究, 思科还专注于测量哪些机构从支持蜂窝和Wi-Fi 连接的双模设备( 不包括笔记本电脑)上分流。
“对于来自所有移动连接设备的总移动数据流量的百分比,移动分流从2017 年的54%(13.4 exabytes / 月)增加到2022 年的59%(111.4exabytes / 月)。
思科：2020年全球网络趋势分析报告(95页)
思科：2020年全球网络趋势分析报告（95页）该报告宏观地探讨了数字化时代的网络状况，从商业、技术和社会等角度分享了当下的全球网络发展趋势，并进一步从“技术”、“运营”和“人才”三个角度开展了深度分析。
网络技术趋势
据IT领导者称，网络自动化（25%）、SDN（23%）和IBN（16%）是未来五年内对网络影响最大的技术。
27%的IT领导者认为跨访问、WAN、数据中心（DC）、云和安全性的孤立设计和运营方法对采用高级网络技术造成了障碍。
34%的IT领导者认为更好的网络协调和与其他IT团队的集成是最需要改进的重要领域。
虽然只有4%的IT领导者和网络策略师将其网络归类为基于意图的网络，35%的受访者计划在两年内实现基于意图的网络。
网络运营趋势
73%的团队花了一半以上的时间来维护网络。
IT领导者将优先考虑其网络团队的资源，以专注于多云，加速应用程序部署，并更好地保护网络、应用程序和数据。
超过1/3的IT领导者优先考虑实现更好的网络协调，以及与其他IT团队和业务线集成。
网络人才趋势
目前，网络维护任务平均占据网络团队时间和资源的55%。
27%的IT领导者认为缺乏必要的技能是过渡到高级网络的主要障碍。
22%的IT领导者倾向于通过培训、继续教育和认证方面的投资来提高人才技能。
网络策略师将AI、IT/OT集成、自动化和网络DevOps确定为技能增强的首要领域。
思科可视化网络指数： 2015-2020年预测与方法
© 2016 思科和/或其附属公司。版权所有。
1
思科可视化网络指数： 2015-2020 年预测与方法
白皮书
执行摘要
到 2016 年， 全球 IP 年流量将超过 1 皆字节 （ZB； ， 到 2020 年将达到 1000 艾字节） 到 2016 年， 全球 IP 流量将达到每年 1.1 皆字节， 即月均 88.7 艾字节 （10 亿 2.3 皆字节。 吉字节[GB]） 。 到 2020 年， 全球 IP 流量将达到每年 2.3 皆字节， 月均 194 艾字节。 而从 2005 至 2020 年则会增加近一百倍。 从整体 全球 IP 流量将在今后 5 年增长近三倍， 上看， 从 2015 到 2020 年， IP 流量会以 22% 的复合年均增长率 (CAGR) 增长。 繁忙时段 （即一天 繁忙时段互联网流量比平均时段互联网流量增长更迅速。 2015 年， 内最繁忙的 60 分钟） 互联网流量增长 51%， 而平均时段的增长量为 29 % 。 从 2015 年 到 2020 年， 繁忙时段互联网流量将增长 4.6 倍， 而平均互联网流量则会增加两倍。 智能手机流量会超过个人电脑流量。 个人电脑占 IP 流量的 53%， 到 2020 年， 2015 年， 但到 2020 年， 这个比例会下降到 29% 。 到 2020 年， 智能手机将占到全球 IP 总流量的 比例将从 2015 年的 8% 上升到 30%。 个人电脑产生的流量将以 8% 的复合年均增长率增 长， 而电视、 平板电脑、 智能手机和物联网 (M2M) 模块的流量增长率分别为 17%、 39%、 连接到 IP 网络的设备数量将接近全球人口数量的三倍。 到 2020 年， 人均 到 2020 年， 网络设备数量将达 3.4 部， 比 2015 年的人均近 2.2 部网络设备有所增长。 由于设备及设备 容量增长在一定程度上加速了人均 IP 流量的增长， 到 2020 年， 人均 IP 流量将从 2015 年 的 10