校园网流量多维度行为分析及优化

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线上教育平台中的学生学习行为分析与优化

线上教育平台中的学生学习行为分析与优化

线上教育平台中的学生学习行为分析与优化近几年来,随着互联网的普及以及消费方式的多元化,线上教育平台变得越来越流行,尤其是在当前新冠疫情下,线上教育平台成为学生远程学习的必备工具。

然而,仍有很多学生面临着学习困难,诸如学习兴趣不高、学习效果不佳等问题。

因此,对学生在线学习行为的分析与优化至关重要。

一、学生在线学习行为的分析1.1 学生的学习节奏在线学习平台主要依靠自主学习,这就需要学生自我控制学习时间和速度。

因此,学生的学习节奏尤为重要,主要分为两个维度:学习强度和学习时长。

学习强度指的是学生在同样的时间内能够学习的知识数量,而学习时长则指的是学生在线学习的时间长短。

通过学习节奏的分析,可以对学生的自主学习能力和学习效率有所了解。

1.2 学生的学习兴趣学习兴趣是影响学生学习效果的一个重要因素。

线上教育平台课程种类丰富,但由于学生个人差异,每个学生的学习兴趣不同,会对其学习效果产生直接影响。

学生的学习行为可以反映其学习兴趣。

观察学生在学习中的行为,可以分析不同的学生反应,总结出他们的兴趣爱好,从而针对性地优化课程内容和形式。

1.3 学生的学习自律程度线上学习具有较强的自主性,对于学生的自律要求较高。

而个体差异,使得学生的自律程度参差不齐,影响线上学习的效果。

如何分析学生的自律程度?可以从学生的学习计划、学习效果、学习反馈等维度进行考察。

这些信息可以反映学生自我管理的能力,也方便后续在教育平台上采取针对性措施,激发学生的学习热情,引导学生提高自我管理能力。

二、学生在线学习行为的优化2.1 个性化学习个性化学习是现代教学的一个重要特征。

根据每个学生的学习兴趣,灵活调整课程内容和教学方式,吸引学生注意力,增强学习效果。

同时,个性化学习根据学生的不同表现, 对其进行针对性地指导和监督,帮助学生渐进式地提高自主学习水平。

2.2 监督和反馈线上教育平台的学习过程,缺少了课堂上老师监督和纠正错误的机会,而且学生作业的提交和反馈也不能及时进行。

在线教育平台学习行为分析与优化

在线教育平台学习行为分析与优化

在线教育平台学习行为分析与优化随着互联网技术的迅猛发展,在线教育平台成为了现代教育的重要组成部分。

它以其灵活的学习方式、丰富的学习资源和个性化的学习体验深受学习者的喜爱。

然而,随着越来越多的人加入到在线教育的行列中,如何进行学习行为的分析与优化成为了一个亟待解决的问题。

本文将从在线教育平台的学习行为分析、学习行为优化的重要性以及如何进行学习行为分析与优化等方面进行阐述。

首先,在线教育平台的学习行为分析对于提高学习效果非常重要。

学习行为分析可以通过收集学习者在平台上的行为数据,从而深入了解学习者的学习习惯、学习方式和学习兴趣等。

通过分析学习者的学习行为,教育机构和教师可以了解学生的学习情况,识别学习者的优势和不足,进而有针对性地进行教学,提供个性化的学习资源和指导,更好地帮助学生提高学习效果。

例如,通过分析学习者在在线教育平台上的学习轨迹,可以发现学生在学习中的困惑点,进而针对性地提供解答和辅导,减少学习的阻碍,提高学习效率。

其次,学习行为优化是在线教育平台的重要任务之一。

学习行为优化可以通过研究学习者的学习行为规律,理解学生的学习需求,进而为学生提供更好的学习体验和服务。

例如,在线教育平台可以通过分析学习者的学习进度和学习时间分布,合理安排学习任务和学习时间,避免学生在面对学习任务时的压力过大,提高学习动力和积极性。

此外,还可以通过学习行为数据的分析,推荐适合学生的学习资源和课程,满足学生的学习需求,增强学习效果。

那么,如何进行学习行为分析与优化呢?首先,需要建立健全的数据分析系统。

在线教育平台可以通过建立学习行为数据的收集和分析系统,定期收集学生的学习行为数据,并对数据进行整理、分析和挖掘。

其次,需要运用合适的数据分析方法和工具。

在学习行为分析中,可以运用数据挖掘、机器学习等技术,对学习行为数据进行建模和分析,从而提取出有价值的信息和规律。

同时,还可以结合学习者的个人信息,进行精细化的学习行为分析,实现个性化的学习行为优化。

校园网中常见问题分析及对策

校园网中常见问题分析及对策

校园网中常见问题分析及对策【内容提要】随着各个学校校园网络的建设,校园网络的管理问题便凸显出来,如何才能有效的管理好网络,使网络为人们的工作学习提供更多的便利。

同时我们如何防范恶意的攻击者以及管理好网络中的用户问题也摆在我们网络管理员的面前,本文就作者在校园网络管理中所经常遇到的问题进行分析并提出解决问题的方法。

【关键字】计算机,网络,故障,维护,ARP随着计算机的广泛应用和网络的日趋流行,功能独立的多种计算机系统互联起来,形成日渐庞大的网络系统。

网络带来的便利及信息内容的丰富使得计算机网络在学校中越来越流行,我校也是借助信息革命的东风构建了校园网。

然而网络的定义决定了它在运行过程中不可能一帆风顺。

本文就取材于我个人在校园网络的维护方面遇到的一些问题并进行分析进而提出解决的方法。

在校园网络中常见的故障主要分为这样几类,分别是:私自更换IP地址;在网络中形成回路;下载文件堵塞网络;病毒攻击导致网络瘫痪。

1私自更换IP地址形成IP地址冲突在我校校园网建成初期我们几个网络管理人员几乎每天被这一问题困扰。

早期校园网络较小,仅供部分教师上网,同时大部分教师不懂网络,所以我们采用DHCP让他们自动获取到地址,后来机器数量增多了有懂些网络知识的老师为了地址固定,就不用获取而是设定了一些固定的地址,这样DHCP服务器就有可能会将先连入的机器分配一些被设为固定的地址,于是被设了固定地址的机器就不能使用那个地址,机器的使用者就会盲目更换地址,造成整个网络地址冲突。

针对上述问题,我提出了将所有的地址登记并分配固定IP地址,但是仅仅这么做还不行,他们还是会经常更换,最后我将IP地址和网卡地址绑定,私自更换IP地址或网卡地址都无法上网,这样才解决了私自更换IP地址形成IP地址冲突的问题。

2在网络形成回路所谓回路就是网络中存在环!例如两台交换机相连,应该使用一条线相连,达到级联的效果,如果使用两条线连接,就构成了回路。

回路产生的根本原因是由于交换机的工作原理造成。

学校网络优化措施有哪些

学校网络优化措施有哪些

学校网络优化措施有哪些随着科技的不断发展,学校网络已经成为学生和教师日常学习和教学的重要工具。

然而,由于网络使用的增加和学校网络设备的老化,学校网络出现了一些问题,如网速慢、信号不稳定等。

为了解决这些问题,学校需要进行网络优化措施。

本文将探讨一些学校网络优化的措施,帮助学校提高网络性能,提升教学和学习效果。

一、更新网络设备。

学校网络设备的老化是导致网络问题的主要原因之一。

老化的路由器、交换机和无线接入点会影响网络的稳定性和速度。

因此,学校需要定期更新网络设备,以确保网络的正常运行。

新的网络设备不仅能提供更快的网速,还能支持更多的设备连接,提高网络的稳定性。

二、增加带宽。

随着学校网络使用的增加,原有的带宽可能已经无法满足学校的需求。

因此,学校可以考虑增加带宽来提高网络速度。

增加带宽可以让更多的用户同时使用网络,减少网络拥堵,提高网络的响应速度。

三、优化网络布局。

学校的网络布局也会影响网络的性能。

合理的网络布局可以减少信号干扰,提高网络覆盖范围和稳定性。

学校可以通过重新规划网络设备的位置,调整无线信号的频道等方式来优化网络布局,提高网络的覆盖范围和稳定性。

四、加强网络安全。

网络安全是学校网络优化的重要方面。

学校需要加强网络安全意识,定期更新防火墙和杀毒软件,加强对网络设备的管理和监控,防止网络遭受黑客攻击和病毒侵袭。

只有保障网络的安全,学校网络才能更好地为师生服务。

五、提供网络管理系统。

学校可以考虑引入网络管理系统来对网络设备进行监控和管理。

网络管理系统可以实时监测网络设备的运行状态,提供故障诊断和报警功能,帮助学校及时发现和解决网络问题,保障网络的稳定运行。

六、加强师生网络素养培训。

除了技术层面的优化措施,学校还需要加强师生的网络素养培训。

师生需要了解如何正确使用网络设备,如何保护个人隐私和网络安全,如何有效搜索和利用网络资源等。

只有提高师生的网络素养,学校网络才能更好地为教学和学习服务。

七、定期进行网络检测和维护。

基于大数据的网络流量分析与优化

基于大数据的网络流量分析与优化

基于大数据的网络流量分析与优化近年来,随着信息技术的不断发展以及互联网用户数量的不断增加,网络流量的规模也不断加大。

网络流量的高峰期不仅造成了网络拥堵和崩溃,还给网络安全带来了极大的威胁。

为了解决这些问题,我们需要采用一种基于大数据的网络流量分析与优化的方案。

一、概述基于大数据的网络流量分析与优化是一种新兴的技术,其可以通过对大量的网络流量数据进行收集、存储和分析,帮助我们更好地理解网络流量的特征和趋势,从而实现网络流量的优化和管理。

二、网络流量分析网络流量分析是一种从大量的网络数据中挖掘有用信息和知识的技术。

它可以通过对网络数据进行统计和分析,识别网络中的异常行为和威胁,并探索网络性能和有效性。

网络流量分析通常涉及以下方面:1.网络流量识别和监控通过对网络流量进行监控和分析,我们可以了解网络中的流量类型和流量量的大小,识别异常流量和攻击威胁,并及时采取相应的措施。

例如,我们可以通过对流量数据进行可视化分析,发现网络链路中的瓶颈和拥塞点,并及时对其进行优化和管理。

2.网络性能和质量分析网络性能和质量分析可以帮助我们了解网络服务的状态和质量,以便及时进行调整和优化。

通过对网络流量进行分析,我们可以对网络延迟、带宽和吞吐量等指标进行监控和优化,从而提高网络的服务质量和用户体验。

3.安全事件识别和响应通过对网络流量进行分析,我们可以识别网络中的异常行为和威胁,并及时采取相应的安全措施。

例如,我们可以通过对网络流量进行流量分析和威胁识别,发现网络中的恶意代码和攻击活动,并及时对其进行防御和隔离。

三、网络流量优化网络流量优化是一种通过对网络流量进行管理和调整,以提高网络性能和质量的技术。

网络流量优化通常涉及以下方面:1.网络带宽管理网络带宽管理可以通过合理分配网络带宽,优化网络性能和资源利用效率。

例如,我们可以通过对网络流量进行带宽控制和流量限制,防止网络拥堵和数据丢失。

2.网络负载均衡网络负载均衡是一种通过将网络流量均衡分布到多个服务器上,以提高网络性能和可靠性的技术。

校园网络整改方案

校园网络整改方案

校园网络整改方案一、背景分析随着互联网的快速发展,校园网络已经成为学生学习和生活的重要组成部分。

然而,在现实中,校园网络往往存在一些问题,如网速慢、安全性低、资源共享不方便等,这些问题直接影响到学生和教师的正常使用,需要进行整改。

二、问题分析1.网速慢:由于校园网络用户的数量众多,网络带宽无法满足大家的需求,导致网速慢。

2.安全性低:校园网络存在一些安全漏洞,容易受到黑客攻击,个人信息泄露的风险较高。

3.资源共享不方便:学生和教师之间在网络上共享学习资源、教学资源不方便,导致资源的浪费和重复劳动。

三、整改目标1.提高网络带宽,提升网速,满足用户的需求。

2.加强网络安全措施,保护用户个人信息,防止黑客攻击。

3.建立信息共享平台,方便学生和教师之间共享资源,提高资源利用效率。

四、整改措施1.提升网络带宽:增加网络带宽,确保学生和教师正常的网络使用。

在校园的核心区域增设无线路由器,增强信号覆盖范围。

配备高速网关设备,增加上行带宽,缩短网络延迟。

2.加强网络安全措施:建立完善的网络安全防护体系,包括防火墙、入侵检测系统、网络流量监测等。

加强学生和教师的网络安全意识教育,提高密码安全性。

定期进行安全漏洞扫描和修复工作,确保网络系统的安全运行。

4.完善网络管理制度:建立专门的网络管理团队,负责日常网络维护和监控,及时处理网络故障和用户投诉。

制定网络使用规范,明确用户的网络使用权利和义务,加强网络监管和管理。

5.提升网络服务意识:加强学生和教师的网络使用培训,提高他们对网络服务的认识。

定期组织网络满意度调查,了解用户的需求和意见,及时改进网络服务。

五、预期效果1.网络带宽提升,网速明显加快,满足用户需求,提高学习和工作效率。

2.网络安全性得到提升,用户个人信息得到有效保护,降低黑客攻击风险。

3.资源共享方便快捷,学生和教师之间的资源交流更加高效,提高资源利用效率。

4.网络管理体系完善,网络故障得到及时处理,提供优质的网络服务。

在线教育平台中用户行为分析与优化

在线教育平台中用户行为分析与优化随着互联网技术的快速发展和普及,在线教育平台正在成为越来越多人学习的首选。

网络教育具有时间和空间上的灵活性,大量的教育资源随时可用,以及与传统教育相比,更为实惠的价格等诸多优势,促使越来越多的人选择通过在线教育平台来学习。

在众多的在线教育平台中,如何通过对用户行为的分析和优化来提高其用户体验,已成为在线教育平台优化的重要手段。

一、用户行为分析1.1 用户行为分析的概念及意义用户行为分析是指通过大数据技术来对用户的行为、兴趣、习惯等进行深入挖掘,以便了解用户的需求和行为特征,从而推出符合用户喜好和需求的产品和服务,提高用户满意度,增加客户的粘性。

在线教育平台中,用户行为数据的分析可以帮助平台了解用户的学习习惯和兴趣爱好,以及对课程难度的接受程度等,为平台提供重要的数据支持。

平台可以根据用户的行为数据来量化用户体验,比如挖掘用户的点击习惯、观看时长等行为特征,通过数据分析来优化用户体验。

1.2 用户行为分析的具体方法在线教育平台可以通过以下方法对用户行为进行分析:(1)用户行为的数据采集,主要包括课程的浏览量、观看时间、收藏量等数据的收集。

(2)用户行为特征分析,主要是通过对用户行为的二次加工分析用户的行为特征,包括用户的习惯、爱好以及难度的接受程度等。

(3)用户画像分析,通过对用户数据进行分析建立用户画像,进一步了解不同用户的学习需求和兴趣爱好。

1.3 用户行为分析的应用通过用户行为数据分析,在线教育平台可以优化课程的推荐,提高学习效果。

比如根据用户的学习兴趣、观看历史记录以及作业完成记录等来推荐与用户喜好相符的优质课程。

此外,平台也可以通过用户行为的特征来优化课程的知识点、课程难度以及讲师的授课方式,提升用户对学习的兴趣和热情。

二、用户行为优化2.1 课程开发的改进在线教育平台可以根据用户行为数据和用户反馈意见来改进课程设计,包括从课程难度、内容、讲师授课方式等多个方面对课程做出调整和改进。

计算机网络中的流量分析与优化策略

计算机网络中的流量分析与优化策略在当今数字化的时代,计算机网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。

从日常的网页浏览、视频播放,到企业的业务运营、数据传输,网络流量的顺畅与否直接影响着用户体验和业务效率。

因此,对计算机网络中的流量进行分析并采取有效的优化策略,具有至关重要的意义。

首先,我们来了解一下什么是网络流量。

简单来说,网络流量就是在计算机网络中传输的数据量。

这些数据可以是各种类型的信息,如电子邮件、文件下载、在线视频流等。

网络流量具有多种特性,例如流量的大小、流向、传输的协议类型、以及时间分布等。

那么,为什么要进行网络流量分析呢?其一,通过流量分析,我们可以了解网络的使用情况。

比如,哪些应用程序或服务占用了大量的带宽,哪些时间段网络流量较大。

这有助于我们合理规划网络资源,确保关键业务能够获得足够的带宽支持。

其二,流量分析可以帮助我们发现潜在的安全威胁。

异常的流量模式可能暗示着网络攻击、恶意软件传播等安全问题。

及时发现并处理这些问题,可以保护网络和用户的信息安全。

其三,通过对流量的长期监测和分析,我们可以预测网络需求的增长趋势,从而提前进行网络升级和扩容,避免网络拥塞和性能下降。

要进行有效的网络流量分析,我们需要借助一些工具和技术。

常见的流量分析工具包括网络监控软件、数据包捕获工具(如 Wireshark)等。

这些工具可以捕获网络中的数据包,并对其进行详细的分析,提供有关流量的各种信息,如源地址、目的地址、端口号、协议类型、数据包大小等。

在进行流量分析时,我们通常会关注以下几个方面。

首先是流量的大小和带宽利用率。

了解不同网段、设备或应用程序所消耗的带宽,可以帮助我们找出带宽瓶颈,并采取相应的措施来优化带宽分配。

其次是流量的流向和分布。

这有助于我们确定网络中的热点区域,优化网络拓扑结构,提高数据传输的效率。

另外,对流量的协议分析也很重要。

不同的协议具有不同的特点和性能要求,通过分析协议的使用情况,我们可以调整网络配置,以更好地支持各种协议的传输。

网站流量分析与转化优化

网站流量分析与转化优化在这个信息爆炸的时代,网站流量分析与转化优化成为了企业争夺市场份额的重要手段。

通过对网站流量进行深入分析,企业可以了解用户行为、购买习惯等信息,从而优化用户体验,提高转化率。

本文将探讨网站流量分析的重要性以及如何进行转化优化。

一、网站流量分析的重要性网站流量分析是指对访问网站的用户行为进行定量与定性分析的过程。

通过网站流量分析,企业可以获取以下几个方面的重要信息:1. 网站访问量:了解网站的流量情况可以帮助企业评估网站的受欢迎程度,同时也可以为企业提供数据支持,有助于决策制定;2. 用户来源:了解用户是通过何种途径来到网站的,是通过搜索引擎还是直接输入网址访问,以及通过哪些关键词进行搜索。

这些信息可以帮助企业了解用户的特点,有针对性地进行营销推广;3. 用户行为:通过分析用户在网站上的浏览行为,可以了解用户在网站上的停留时间、访问页面、点击链接等信息,有助于企业了解用户兴趣与需求,为优化网站体验提供依据;4. 转化率:通过网站流量分析,可以将流量转化为实际的销售机会或交易,从而提高转化率,实现商业价值。

二、网站流量分析的方法实现网站流量分析需要借助于专业的工具和方法。

下面介绍几种常用的网站流量分析方法:1. 谷歌分析:谷歌分析是目前最为常用的网站流量分析工具之一,它可以提供详细的数据分析报告,通过跟踪代码可以获得准确的访问数据;2. 百度统计:百度统计也是国内比较常用的网站流量分析工具,它具有良好的兼容性和实用性,能够提供多维度的数据分析和用户行为路径分析;3. 友盟统计:友盟统计是一款专注于移动应用流量分析的工具,通过跟踪用户行为与事件,可以深入了解用户在应用内的使用情况;4. 用户调研:除了使用专业的工具外,还可以通过用户调研的方式获取用户的反馈和意见,通过定性分析结合量化数据进行综合分析。

三、网站转化优化的方法了解了网站流量分析的重要性,接下来是如何通过分析结果进行有效的转化优化。

高校校园网网络流量分析与控制

249科技资讯 S CI EN CE & T EC HNO LO GY I NF OR MA TI ON 学 术 论 坛随着高等教育信息化的发展,高等教育对于网络的依赖日渐增加,同时高校校园网的出口带宽要求也越来越高。

但是受到资金、出口建设成本和网络技术等方面的限制,高校校园网出口带宽不可能无限提高,由此导致了高校校内用户日益增长的网络需求与出口带宽限制网络流量之间的矛盾。

而通过对出口网络数据进行深层高校校园网网络流量分析与控制雷鸣 张国辉 高晶(河北联合大学冀唐学院 河北唐山 063000)摘 要:当前高等教育发展迅速,高校对于网络需求与日俱增。

受到建设成本和技术发展等因素的限制,网络需求与网络带宽的矛盾日益凸显。

在高校出口实施网络流量分析控制能够很好的解决这一问题。

关键词:网络带宽 网络流量分析及控制 DPI、Panabit 中图分类号:TP393.1文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)05(b)-0249-02所需硬件 C PU内存硬盘网卡类型要求i 3或以上 4G 或以上 500G 以上 百兆以太网卡 数量(块) 1 1 1 3表1图1 加载空策略组次应用分析制定相关策略能够在一定程度上缓解这一矛盾。

1 网络流量分析及控制的关键技术网络流量分析及控制是指对数据包进行检测,并通过制定的策略对网络应用实现放行、限制或阻塞的技术。

现今P2P类下载应用占用了大量的带宽资源,导致网络的拥堵和服务质量的下降。

为了保证用户能够平等的使用网络带宽,需要采取必要的技术对P2P等应用进行一定程度的检测与调控。

目前主要的分析控制技术如下。

1.1传统防火墙对网络流量的分析及控制传统防火墙都工作在O S I 参考模型的第2、3、4层,通过对TCP/UDP端口、数据包的源/目的IP 地址、MA C地址等进行过滤,实现对网络流量的监视。

一般都是对数据包的包头来做策略,并不关心整个数据包的信息。

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二 校园网高带宽占用比网络协议的流量特征
✓ 根据2016.5.142016.6.14校园网出口
流量日平均值数据,目
前流量占校园网入带宽 前5位的网络协议如表1 所示
表1 校园网入带宽TOP5协议
协议类型
入带宽百分比/%
HTTP_Streaming
19.9
HTTP
DownloadManager
7.4
Thunder
5.6
Undefined
4.4
HTTP_Browsing
3.8
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在线视频应用的流量特征
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在线视频应用的流量特征
✓ HTTP Streaming下载的峰值速率比较高,呈现离 散的脉冲波形
✓ HTTP Streaming是非对称协议,下载速率约为上 传的23-26倍
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校园网出口流量优化策略
✓ (1). 根据校园网用户入带宽资源使用统计分布呈幂律 分布的特征,需要制定更公平合理的单IP带宽分配机 制,使流量分布趋于均衡
✓ (2). 协议方面:
• HTTP Streaming的流量优化需要在流媒体下载速率与用户 播放体验QoE之间取得平衡
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一 引言
✓ 高带宽需求的网络应用使校园网出口带宽拥 塞的压力不断增大
在线视频网站、云存储、P2P
✓ 有线无线一体化部署在校园网中不断推进, 用户大规模从有线迁移到无线,其流量行为 方式随之转变
✓ 针对P2P协议的以IP为单位的粗粒度流控 策略难以适应当前变化中的校园网流量环境
✓ 流量特征为下载开始时流量迅速攀升到峰值并 随后保持稳定的下载速率直到文件下载结束
✓ 流量是对称的,既有上传也有下载,且上下行 的速率都很高
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P2P协议的流量特征
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P2P协议的流量特征
✓ 在下载的初始阶段,并发连接数迅速达到峰值,随后 迅速下降并逐渐稳定
校园网流量多维度行为分析及优化
作者:公绪晓,尚群,付中南,钱杰 报告人:公绪晓
北京大学计算中心 CERNET 2016,重庆
2016年10月27日
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介绍提纲
一.引言 二.校园网高带宽占用比网络协议的流量特征 三.时间维度总体流量趋势分析 四.区域维度流量行为分析 五.接入维度流量行为分析 六.链路维度流量行为分析 七.校园网出口流量优化策略
高,公共区域、教学区用户偏好度较高的是优酷视频,宿舍区的 用户偏好度则比较均衡
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接入维度流量行为分析
✓ 校园网同一区域的有线和无线用户因接入方式 不同,其流量特征有较大差别
✓ 从时间分布来看:
• 宿舍区的有线和无线流量时间分布特征基本一致 • 办公区18:00-8:00之间的流量无线比有线下降的
✓ 校园网用户入带宽资源使用统计分布律符合幂律分布
• y-用户入带宽占总入带宽的百分比 • k-用户入带宽排名 • y呈幂指数单调递减函数,随k增加快速衰减。 • 在双对数坐标下, 幂律分布表现为一条斜率为幂指数的负数
的直线, 这一线性关系是判断随机变量是否满足幂律的依据
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时间维度总体流量趋势分析
幅度和趋势更为明显
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接流媒体、文件下载和HTTP Browsing 的偏好度高于有线用户。
• 使用迅雷下载方面,宿舍区的有线用户比无线用户偏好度高, 办公区则完全相反。
• 在线视频应用方面,办公区无线用户偏好腾讯视频,有线用户 偏好迅雷看看,而在宿舍区,无线用户偏好度比较均衡,有线 用户偏好迅雷看看。
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校园网出口流量优化策略
✓ (6). 对校园网的重要服务如SMTP、DNS和VPN等提 供带宽保障
✓ (7). 加大Cache缓存服务的部署力度
• 对流媒体和下载这两种带宽占用比最高的协议提供缓存 • 在拥塞的ISP线路上对Cache服务器提供带宽保障 • 实验显示,该策略可以大大缓解出口拥塞,提高Cache服务器
• 对网页浏览等办公属性的流量保障白天时段的带宽 • 适当限制流媒体等娱乐性流量白天时段的带宽占比,在夜间则
不做限制 • 实验显示,时间维度优化策略可以有效提升用户白天工作时段
网页浏览的体验
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校园网出口流量优化策略
✓ (4). 区域维度:
• 对不同区域根据其协议偏好度,制定区域差异化的流控策略
在拥塞线路的上下行速率,从而进一步提高Cache服务的性能
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汇报完毕,谢谢大家!
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区域维度流量行为分析
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区域维度流量行为分析
✓ 公共区域无线流量的峰值波动最为剧烈,可能与 公共区域人群的短时间聚集或离开有关
✓ 宿舍区无线流量则相对平稳 ✓ 根据不同区域流量的时间特征,需要制定差异
化的流量时间控制策略
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区域维度流量行为分析
✓ 链路的协议分布呈现出较大的差异性:
• 教育网链路偏好度较高的是文件传输类与HTTPS协议 • 联通链路BITS与直播和游戏类协议占比较高 • 电信链路中加密、游戏和P2P下载占比较高 • 电信通链路中视频流媒体和P2P下载占比较高 • 因此对出口各条链路,特别是拥堵链路,需要根据其不同的协议
流量分布特征,制定差异化的流量优化策略
• 保障VOIP、视频直播等对延迟和抖动敏感的应用 • 根据时间特征限制P2P流量 • 对其他高带宽占用比流量如HTTP Download Manager等
根据时间和区域特征进行差异化优先级设定,根据优先级分配 带宽
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校园网出口流量优化策略
✓ (3). 时间维度:
• 对带宽占比较大的下载类协议根据其时间分布特征执行差异化 的时间控制策略
发生了明显的
改变。入带宽 占比前5的协 议从2015.9 到2016.5的 变化见表2
表2 2015.9与2016.5入带宽前5位协议对比
协议
2015.9占总带宽百 2016.5占总带宽百
分比/%
分比/%
增加百分比/%
HTTP_Streaming
17.8
19.6
1.8
HTTP DownloadManager
✓ 不同在线视频网站呈现的流量特征略有不同 ✓ 在视频播放中间切换清晰度时,流量脉冲的峰值出现
成倍的波动,峰值之间的平静期随清晰度的提升缩短 ✓ 无线网移动流媒体的流量特征与有线网相似
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HTTP Download Manager流量特征
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HTTP Download Manager流量特征
✓ 下载流量逐步增长,直到文件下载结束时,下载流量 达到峰值
✓ 上传流量在文件下载结束后继续增长,直到关闭迅雷 ✓ P2P是一种对称流量,在下载数据的同时,使用相当
的带宽上传数据 ✓ 使用向多个IP并发多个连接的方法不断扩展带宽
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三 时间维度总体流量趋势分析
✓ 校园网出口的 流量协议分布
✓ 随着有线无线一体化部署的实施,无线用户的比例不 断增加,流媒体、文件下载等高带宽需求应用对带宽 的占用比会进一步提高
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链路维度流量行为分析
图8 不同链路主要网络协议入带宽百分比分布
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链路维度流量行为分析
✓ HTTP Streaming和HTTP Download Manager 、迅雷是4条链路偏好度都比较高的协议
6.1
6.7
0.6
Thunder
5.9
5.5
-0.4
HTTP_Browsing
4.8
4.1
-0.7
HTTP_File_Transfer
3.7
2.4
-1.3
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时间维度总体流量趋势分析
✓ 入带宽占比前四位的协议在2016.6.1当日的时 间分布规律
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时间维度总体流量趋势分析
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时间维度总体流量趋势分析
✓ 校园网用户使用带宽资源的情况非常不均衡:
• 排名百分比分布函数为:
xk-用户入带宽排名百分比, n-为用户总数。
• 1%用量最多的用户使用了校园网入流量的54% • 4%的用户使用80%的流量 • 20%的用户几乎使用了校园网的全部入流量
2020/12/21
✓ (5). 链路维度:
• 根据不同ISP链路的带宽利用情况,对不同链路相同协议类型执 行不同的限速策略
• 在拥塞线路针对某些高带宽占用协议如P2P、HTTP Download Manager协议采用比其他链路更严格的流控策略
• 实验显示,链路维度优化策略可以有效缓解拥塞线路的拥塞情况 ,充分利用非拥塞线路的带宽
图7 不同区域有线、无线主要网络协议入带宽百分比分布
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区域维度流量行为分析
✓ 区域无线维度:
• 流媒体视频和迅雷下载偏好度最高的是宿舍区用户,最低的是教 学区用户
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