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
利用思科Netflow技术进行IP网流量和流向分析--深入浅出的巨牛的Netflow资料!!
利用Cisco Netflow技术进行IP网流量和流向分析IP网流量管理面临的挑战随着宽带互联网在中国的迅速发展，中国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张且网络结构日渐复杂。
为了更好地服务企业客户，及时了解自身网络的负载状况和重要业务的带宽占用率；准确计量国际国内运营商间、骨干网/城域网间通信流量和业务类型；正确规划和评估网络扩容、升级等目的，电信运营商需要能对网络和其承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析。
国内电信运营商当前的网络流量管理现状是，绝大多数企业的运维部门还都没有建设一套能够完全满足上述管理需求的网络及业务流量和流向分析系统。
大部分网管系统还只是采用一些通用型的网络链路使用率监视软件，如MRTG，利用SNMP协议对网络的重点链路和互联点进行简单的端口级流量监视和统计；或采用在网络中部分重点POP点加装RMON探针的方式，利用RMON I/II协议对网络中部分端口进行网络流量和上层业务流量的监视和采集。
但是上述两种被普遍采用的网络流量分析系统都有其显著的技术局限性。
∙利用SNMP协议能够对被监视的各个网络端口进出的数据包数和字节数进行采集，但采集到的流量信息较为粗糙，不但包括网络层的客户业务流量信息，还包括链路层的数据帧包头，Hello数据包，出错后重新传送的数据包等流量信息。
而且SNMP协议还无法区分网络层数据流量中各种不同类型客户业务在总流量中的分布状况，也无法对进出的流量进行流向分析。
∙利用RMON协议对运营商网络进行流量和流向管理可以部分弥补SNMP协议的技术局限性，如可以对业务流量进行统计，但同时也暴露出新的技术局限性。
首先，由于RMON协议需要对网络上传送的每个数据帧进行采集和分析，会耗用大量的CPU资源因而不可能由网络设备本身实现，需要额外购买和安装内置式或外置式的RMON探针。
市场上现有的RMON探针处理能力也有限制，还不能支持监控端口速率超过1Gbps的网络端口。
【最新】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-word范文 (5页)
【最新】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-word范文本文部分内容来自网络，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将予以删除！== 本文为word格式，下载后可随意编辑修改！ ==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201X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。
思科预测：到2022 年每年IP 流量接近5ZB
思科预测：到2022 年每年IP 流量接近5ZB作者：暂无来源：《计算机世界》 2019年第2期思科预测：到2022年每年IP流量接近5ZB思科的互联网发展年度报告显示，物联网、大量的互联网新增用户、视频监控和IP广域网正在推动流量持续增长。
作者?Michael Cooney编译?陈琳华思科预测，受物联网设备的增加、视频和大量新增用户的推动，到2022年IP流量每年将达到4.8ZB，规模是2017年的三倍以上。
思科认为，互联网用户到2022年将达到48亿，远超2017年的34亿。
这些预测来自思科的视觉化网络指数（VNI）。
思科VNI每年都会根据真实的网络流量报告和独立的分析预测对互联网情况进行深入调查。
思科称，自1984年以来已有超过4.7ZB的IP流量流经网络，但是这对于即将到来的规模来说只是小巫见大巫。
到2022年，更多的IP流量将穿越全球网络，规模将超过截至2016年年底之前所有“互联网年度”的流量总和。
换句话说，2022年生成的流量将超过自互联网启动以来32年中的流量总和！在新VNI中，一个更有说服力的事实是机器对机器（M2M）和物联网（IoT）流量呈爆炸式增长。
思科服务提供商营销部门主管Thomas Barnett举例称，M2M模块在2017年仅占IP流量的3.1％，但到2022年将占IP流量的6.4％。
到2022年，M2M连接将占互联网设备和连接总和的51％。
智能电表、视频、医疗保健监测、智能汽车通信等众多应用将继续推动流量高速增长。
Barnett指出，这意味着客户和服务提供商需要以更新更好的方式保护和管理M2M流量。
软件定义WAN（SD-WAN）和整个IP WAN领域有一些非常有趣的数字。
例如，我们在思科VNI中可以看到：● SD-WAN流量在2017年占商用IP WAN流量的9％，到2022年将占商用IP WAN流量的29％。
● 从2017年到2022年，SD-WAN流量将增长五倍，复合年增长率为37％。
2020年CERNET主干网总流量增200G
2021.2-3中国教育网络532020年CERNET 主干网总流量增200G2020年，CERNOC 各核心节点共同努力，克服了新冠肺炎疫情带来的各种困难，实现了CERNET 主干网络安全稳定运行，完成了全年的工作目标。
主干网网络平均可用率99.994%，延时合格率100%，丢包合格率100%。
2020年，CERNET 主干网总流量比2019年增加200G，国内互联总流量增加201G,国际互联总流量增加15G。
图1~3 表示2020年全年CERNET 全网运行情况。
2020年CERNOC 参与和完成的主要工作如下：1．CERNET 互联带宽大幅提升2020年CERNET 与电信、联通和移动骨干网互联总带宽扩容将近200G，同时进行了国内互联小带宽优化，改善了网络结构和网间质量。
CERNET 国际出口也大有改善，开通了北京至香港100G 线路以及相应互联出口，提升了国际访问流量。
2．疫情期间CERNET 主干网发挥重要作用自2020年春节后CERNET 立即启动疫情防控状态，进入“战时”保障体制，坚持日报、周报制度。
疫情期间按用户需求升级带宽，简化了开通流程；响应用户申请进行网络保障，例如清华大学同上一堂课、哈尔滨工业大学百年校庆等；积极帮助用户进行紧急故障支援，全年网络优化操作222次。
3．顺利完成各类重要保障工作2020年完成上级要求的安全重保7次，合计天数71天。
完成教育部全国视频会议网络保障71次，是往年的6倍多。
完成2020年全国高考招生网上录取网络保障工作。
此外，继续对国际学术数据库访问、ETS 托福考试等重要应用进行保障，及时处理相关报障约30次。
4．加强主干网网络安全监测2020年继续对主干设备定期检查安全漏洞，监测异常流量、路由劫持、违法信息以及网络威胁行为。
同时，连续第四年为全国高校招生网站提供安全扫描服务，共检测出1400多个高危漏洞，远低于2019年的漏洞数量。
（责编：项阳）图1 2020年CERNET 主干网流量图2 2020年CERNET 国内互联互通流量图3 2020年CERNET 国际互联流量CERNET。
物联网相关知识模拟习题及答案
物联网相关知识模拟习题及答案一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、LTE无线接入网与核心网之间通过__接口进行连接。
A、S1B、X2C、S8D、S6a正确答案：A2、NPDSCH传输模式至多支持（）天线端口？A、2B、3C、1D、4正确答案：A3、在LTE EPC组网环境里, PGW必须连接以下哪个网元？A、MSCB、HSSC、SGWD、MGW正确答案：C4、以下不是CMNET国内国际出口路由器所在城市的是()A、北京B、深圳C、上海D、广州正确答案：B5、智慧医疗的物联网系统大致可分为终端及感知层、延伸层、应用层和（）A、传输层B、表示层C、网络层D、接口层正确答案：C6、移动云IDC组网模式下，若有2台PGW用于承载，则该业务保障等级最高可为：A、AAAB、AAC、AD、普通正确答案：C7、银牌级客户数量应不超过集团客户总数的__。
A、15%B、10%C、5%D、3%正确答案：A8、MME根据NB-IoT终端当前的（）查询本省现网2/3/4G DNS，并根据DNS返回的解析结果选择SGWA、TAB、AAC、RAD、LA正确答案：A9、交换机是工作于OSI参考模型（）的设备。
A、物理层B、数据链路层C、应用层D、传输层正确答案：B10、4G物联网卡通过LTE网络接入，其中LTE网络中eNodeB与MME是之间的s1接口采用哪种协议？A、RANAPB、S1APC、GTP-CD、BSSAP正确答案：B11、在安全审计的风险评估阶段，通常是按什么顺序来进行的（）A、侦查阶段、渗透阶段、控制阶段B、渗透阶段、侦查阶段、控制阶段C、侦查阶段、控制阶段、渗透阶段D、控制阶段、侦查阶段、渗透阶段正确答案：A12、IP报头的最大长度是（）个字节？A、256B、64C、20D、60正确答案：D13、专线资源分配环节的含义A、收集汇总各项资源需求，并完成相关参数的预分配B、协调客户完成数据配置和业务验证C、省公司根据既有专线建设规范，完成本地物联网专线建设工作D、对需新建的物联网专线资源进行分配正确答案：D14、NB-IoT eNodeB与NB-IoT MME、NB-IoT S-GW之间的S1接口，通过什么承载A、IP承载网B、CMNETC、PTND、GPRS专网正确答案：C15、对于Non-IP数据，EPC网络中MME和SAEGW之间一般通过（）通道传输小包数据；A、S11-UB、S6aC、SgiD、S1-MME正确答案：A16、以下哪个不是导致NB-IoT无线链路失败相关的定时器和计数器?（）A、T310B、T302C、N310正确答案：B17、MME根据NB-IoT终端提交的APN或终端用户归属M-HLR/HSS中签约的用户Default APN查询本省现网2/3/4G DNS，并根据DNS返回的解析结果选择到相应的（）A、MMEB、PCRFC、PGWD、SGW正确答案：C18、NB-IoT下行支持的最大重传次数是（）。
2020年CERNET2主干网入流量峰值同比增90.2%
54中国教育网络 2021.2-32020年CERNET2主干网入流量峰值同比增90.2%随着2020年国家对IPv6规模部署工作广度的不断拓展，2020年注定是IPv6发展尤为关键的一年，CERNET2在这一年里蓬勃发展。
由图1我们可以看到，IPv6 BGP 前缀数量由2020年初的8.2万条增长到年底的10.7万条，同比增长了30.5%。
由于2020年CERNET2网络继续升级，大力扩展了主干带宽，越来越多的单位及院校选择接入教育网，截至2020年底接入单位已达2000余所，同比2019年增加了7.5%。
受疫情影响，2020年CERNET2主干网出入总流量较2019年相比明显减少，但由于网络主干带宽升级等原因，流量峰值明显高于2019年。
从图2的CERNET2主干网流量曲线中可以看到，2020年CERNET2主干网入流量峰值达到了138.1Gbps，同比2019年增加了90.2%；出流量峰值达到了166.5Gbps，同比2019年增加75.2%。
2020年随着CERNET2网间带宽的扩容，网间入出流量相比2019年也有较大增长，入流量峰值达到了156.6Gbps，出流量峰值达到了84.82Gbps，如图3所示。
CERNET2持续稳定的运行是各高校开展学术和科研的基础，为学术交流及科学研究起到了保驾护航的重要作用。
如图4所示，2020年CERNET2主干线路故障率平均为0.28%,最高故障率1.06%。
而从图5可以看到，所有节点的核心设备的可用率在99%以上。
北京、西安、北邮占据了入流量统计的前三位。
其中北京节点居于首位，其年平均入流量为3412Mbps，约占总入流量的14%；西安节点年平均入流量为2200Mbps，约占总入流量的9%；北邮节点年平均入流量为1965Mbps，约占总入流量的8%。
2020年出流量居于前三位的为西安、广州、北邮三个节点，分别占年总出流量的9%、7%和7%。
2020年对CERNET2来说是关键的一年。
如何进行网络流量的预测和调度(五)
如何进行网络流量的预测和调度随着互联网的迅速发展，网络流量的预测和调度成为网络管理的核心任务之一。
准确预测和合理调度网络流量，可以有效提高网络资源的利用率，优化用户体验，提供更加稳定可靠的网络服务。
本文将从多个角度探讨如何进行网络流量的预测和调度。
一、流量预测的重要性网络流量预测是指通过对网络中历史数据和当前运行状态的分析，预测未来一段时间内网络的数据流量情况。
准确的流量预测可以帮助网络管理员及时采取调度策略，避免网络拥塞和资源浪费。
二、流量预测方法1. 基于统计的方法基于统计的方法是最常用的流量预测方法之一。
通过对历史数据进行统计分析，使用统计模型（如ARIMA模型、指数平滑法）来预测未来的流量趋势。
这种方法简单易用，但对于流量的突发性和变动性预测效果较差。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法在流量预测中也得到了广泛应用。
通过使用神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法，对网络的历史数据进行训练和学习，进而实现对未来流量的预测。
这种方法能够更好地适应网络流量的变化性，提高预测准确性。
3. 基于时序分析的方法基于时序分析的方法是近年来兴起的一种流量预测方法。
它结合了统计方法和机器学习方法，通过对流量时间序列的分析，挖掘出流量的周期性、趋势性、周期性等特征，进而进行预测。
这种方法能够更加精确地预测流量的变化。
三、流量调度的意义网络流量调度是指根据流量的不同属性和网络的资源情况，合理地分配和调度网络流量，以提高网络的效率和性能。
流量调度可以避免网络拥塞，提高网络的吞吐量和响应速度，优化用户体验。
四、流量调度策略1. 加权轮询调度加权轮询调度是一种常见的流量调度策略。
根据流量的不同特点和优先级，为每个流量分配一个权重值。
在调度时，按照权重值将流量分配给可用的网络资源，以实现资源的均衡利用。
2. 最小连接调度最小连接调度是一种根据网络中连接数最少的原则来进行流量调度的策略。
将流量分配给当前连接数最少的资源，以减少网络的拥堵和延迟。
计算机网络中的数据流量预测技术
计算机网络中的数据流量预测技术在当今数字化的时代，计算机网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的在线视频观看、社交媒体互动，到企业的业务运营、数据传输，计算机网络的稳定与高效运行至关重要。
而在这其中，数据流量预测技术正发挥着越来越重要的作用。
数据流量预测，简单来说，就是对计算机网络中数据流动的数量和模式进行预先估计和判断。
为什么我们需要这项技术呢？想象一下，如果一个网络运营商无法准确预测数据流量的高峰和低谷，就可能会导致网络拥堵，用户体验下降；对于企业来说，不准确的流量预测可能会造成资源浪费或者无法满足业务需求。
所以，有效的数据流量预测能够帮助网络管理者提前做好资源规划和配置，优化网络性能，提升服务质量。
那么，数据流量预测技术是如何实现的呢？首先，它需要收集大量的历史数据。
这些数据包括不同时间段的流量大小、流量的来源和去向、使用的应用类型等等。
通过对这些数据的分析，我们可以发现一些规律和趋势。
时间序列分析是一种常见的数据流量预测方法。
它把数据看作是随着时间顺序产生的一系列数值，然后运用数学模型来拟合这些数据，并预测未来的值。
比如，移动平均法和指数平滑法就是其中比较简单但有效的方法。
移动平均法通过计算一段时间内数据的平均值来平滑数据的波动，从而预测未来的流量；指数平滑法则更加注重近期的数据，给近期数据赋予更高的权重，使得预测更能反映当前的变化趋势。
另外，基于机器学习的方法也在数据流量预测中得到了广泛应用。
机器学习算法可以自动从大量的数据中学习到隐藏的模式和关系。
比如，支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法都可以用于数据流量预测。
这些算法能够处理复杂的非线性关系，并且具有较高的预测精度。
神经网络，特别是深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），在数据流量预测中也表现出色。
它们能够记住历史信息，并根据这些信息进行预测。
例如，LSTM 网络通过特殊的门结构，可以有效地处理长序列数据中的长期依赖关系，对于具有季节性和周期性特点的数据流量预测非常适用。
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
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)。
2020年Cisco全球网络流量预测分析报告
北美 （NA）
西欧 （WE）
亚太地区
• 到2023年，亚太地区将拥有31亿互联网用户（占地区人口的72％），高于2018年的21亿（占地 区人口的52％）。
• 到2023年，亚太地区将拥有31亿移动用户（占地区人口的72％），高于2018年的27亿（占地区 人口的65％）。
• 到2023年，亚太地区将拥有135亿台联网设备/连接，高于2018年的86亿台。 • 到2023年，亚太地区将有49％的移动设备联网，而51％的设备将通过Wi-Fi有线或连接。 • 到2023年，亚太地区的固定宽带平均速度将达到157.1Mbps，较2018年（62.8Mbps）增长2.5
• 2）移动用户结构 • 头部前1%的移动用户每月的所用流量将稳步下降。在全球范围内，头部前1％的移动用户在
2019年生成了5%的移动数据。回到2010年，排名前1％的移动用户生成了52%的移动数据。
全球互联网渗透率和联网设备数
网
络
网络速度
性
能
表
现
移动用户 结构
到2023年，固定宽带 速度将增加一倍以 上。
• 到2023年，拉美地区将拥有21亿台联网设备/连接，高于2018年的14亿台。 • 到2023年，拉美地区将有49％的网络设备通过移动连接，而51％将通过Wi-Fi有线或连接。 • 到2023年，拉美地区的平均固定宽带速度将达到59.3Mbps，比2018年（15.7Mbps）增长3.8
倍。 • 到2023年，拉美地区的平均移动连接速度将达到28.8Mbps，比2018年（8.0Mbps）增长3.6
倍。 • 到2023年，亚太地区的平均移动连接速度将达到45.7Mbps，比2018年（14.3Mbps）增长3.2
思科:2019年移动数据流量将是现在的10倍
思科：2019年移动数据流量将是现在的10倍
佚名
【期刊名称】《知识文库》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】<正>智能手机的持续普及,以及可穿戴设备的使用,将带来移动数据使用量的大幅增长。
网络设备巨头思科日前发布的预测报告显示,到2019年,全球无线数据流量将增长到10倍于现在的水平。
思科的"可视化网络指数"研究预测的部分基础在于2014年无线数据流量的增长,思科称去年全球无线数据流量达到了300亿GB。
思科分析师认为,如果这种增长趋势继续下去,到2019年全球互联网的无线数据流量将达到2920
【总页数】1页(P8-)
【正文语种】中文
【中图分类】F416.63
【相关文献】
1.PTN将是中移动移动回传承载的惟一方式专访中国移动通信研究院徐荣
2.庭外和解将是惟一结局——我看“思科告华为”
3.工信部:2019年春节期间移动数据流量消费增长翻倍
4.庭外和解将是唯一结局——我看“思科告华为”
5.爱立信报告称2023年全球数据流量的五分之一将是5G
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。