网络质量与分析系统介绍

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网络分析仪基本操作介绍

网络分析仪基本操作介绍

网络分析仪基本操作介绍一、概述随着信息技术的飞速发展,网络已成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。

为了更好地分析和优化网络性能,网络分析仪作为一种重要的测试工具被广泛应用。

网络分析仪基本操作介绍对于使用者来说至关重要,本文将详细介绍网络分析仪的基本操作,帮助读者更好地理解和使用这一强大的工具。

网络分析仪主要用于测量网络中的各项参数,如信号的频率响应、失真度、噪声系数等,以评估网络性能。

通过掌握网络分析仪的基本操作,使用者可以准确地分析网络中的各种问题,并找到相应的解决方案。

本文旨在让读者了解网络分析仪的基本功能、操作方法和使用注意事项,以便在实际应用中能够准确、高效地使用网络分析仪。

1. 介绍网络分析仪的重要性和应用领域随着互联网技术的飞速发展和信息通信技术的日益成熟,网络已经成为了我们日常生活与工作中不可或缺的重要部分。

为了确保网络的稳定、高效和安全运行,网络分析仪成为了必不可少的重要工具。

因此本文将为大家介绍网络分析仪的基本操作,本文将重点阐述的第一部分,是关于网络分析仪的重要性和应用领域。

在当今信息化社会,网络已经渗透到各行各业和千家万户的日常生活中。

无论是企业级的复杂网络系统,还是家庭用户的日常网络连接,网络的性能优化和故障排查成为了保证业务连续性和生活质量的关键环节。

网络分析仪在这一点上发挥着至关重要的作用,它可以对网络信号进行捕捉、分析和可视化处理,帮助工程师和IT专家迅速定位网络问题,提供准确的数据分析和解决方案。

因此网络分析仪是维护网络正常运行、提升网络性能的关键工具。

网络分析仪的应用领域非常广泛,几乎涵盖了所有涉及网络通信的领域。

以下列举几个主要应用领域:通信行业:在网络规划、部署和维护阶段,网络分析仪用于测试和优化无线和有线通信网络。

通过对信号质量的精确分析,确保通信的稳定和高效。

网络安全领域:网络分析仪通过深度分析网络流量和行为模式,有助于发现潜在的安全威胁,帮助防御各种网络安全攻击。

如何进行数据处理中的网络数据分析(一)

如何进行数据处理中的网络数据分析(一)

数据处理中的网络数据分析已经成为当今信息时代的重要领域。

从简单的统计分析到复杂的机器学习算法,网络数据分析为人们提供了深入了解和洞察信息网络的机会。

本文将介绍网络数据分析的基本概念、方法和应用,并探讨如何进行高质量的网络数据分析。

一、网络数据分析的基本概念网络数据分析是指处理和分析网络中产生的大量数据,以从中获取有用的信息和洞察力。

网络数据可以是网页浏览记录、社交媒体上的用户行为、电子邮件通信等。

通过对这些数据的分析,我们可以了解用户行为模式、社交网络的结构、信息传播的路径等。

二、网络数据分析的方法1. 数据收集和清洗网络数据的分析首先需要进行数据收集。

这可以通过网络爬虫、API接口或者用户日志等方式进行。

然后需要对收集到的数据进行清洗和预处理,消除数据中的噪声、空缺和重复。

2. 数据探索与可视化数据探索是网络数据分析的一项关键任务。

通过统计方法和可视化工具,我们可以发现数据中的模式和规律。

例如,通过绘制用户行为的时间序列图,我们可以看到每天和每周的活动高峰期。

3. 数据建模和预测数据建模是网络数据分析的核心环节。

在这一步骤中,我们使用统计学和机器学习的方法来构建数学模型,并利用这些模型来对未来事件进行预测。

例如,可以使用回归分析来预测用户的购买行为,或者使用聚类分析来识别社交网络中的不同群组。

三、网络数据分析的应用1. 个性化推荐系统网络数据分析可以帮助企业构建个性化推荐系统。

通过分析用户的历史行为和喜好,系统可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品和服务,提高用户满意度和销售额。

2. 舆情分析网络数据分析可以帮助政府和企业了解公众对某个话题或品牌的看法和情绪。

通过分析社交媒体上的用户评论和分类情感分析,可以快速评估公众舆论对于某一事件或产品的态度,以便做出相应的决策。

3. 网络安全网络数据分析在网络安全领域中也发挥着重要作用。

通过分析网络流量和用户行为,可以提前发现并阻止潜在的网络攻击。

同时,网络数据分析也有助于网络安全人员发现网络中可能存在的漏洞和风险。

网络流量监测与分析系统设计与实现

网络流量监测与分析系统设计与实现

网络流量监测与分析系统设计与实现随着互联网的发展和普及,人们越来越依赖它来获取信息和进行沟通。

网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而互联网上的数据流量已经成为影响使用体验和网络质量的重要因素。

因此,如何有效地监测和分析网络流量,是网络基础设施管理中必不可少的一环。

一、网络流量监测网络流量监测是指对网络中传输的数据包进行实时检测,记录和统计,并提供监测数据的方法。

网络流量监测有多种方法,如流量镜像、端口镜像、流量分析等。

其中,流量镜像被广泛使用。

流量镜像是将网络交换机的某些端口的流量复制到镜像端口或设备中的方法,被用于监测特定节点的网络流量。

在网络流量监测中,我们可以通过以下方式来监测和分析网络流量:1. 流量分类:将网络流量按照协议类型、端口号等分类,方便分析。

2. 流量统计:通过统计网络流量数据,反映网络运行质量和网络使用情况。

3. 实时监测:对网络中的数据包进行实时监测,实时掌握网络运行情况。

二、网络流量分析网络流量分析是一个比较复杂的过程,它主要包括深度数据包分析、数据流分析和综合流量分析。

深度数据包分析:深度数据包分析是指对每个数据包进行详细的分析,可以获取具体的数据传输情况和传输效率。

它可以帮助我们找出具体的网络瓶颈、网络故障并进行解决。

数据流分析:数据流分析是指将多个数据包组合成一个数据流进行分析,可以更准确地衡量网络的带宽、质量、延迟等指标。

综合流量分析:综合流量分析是指通过对深度数据包分析和数据流分析结合起来,进行精细化的分析,并根据需求生成报表,帮助决策者掌握网络使用情况。

三、网络流量监测与分析系统的设计与实现网络流量监测与分析系统的设计可以借助一些网络流量监测工具实现,如Wireshark、tcpdump、prtg等。

这些工具基本实现了上述的流量分类、流量统计、实时监测等操作,并且提供了一些综合流量分析的报表。

但是这些工具的局限在于缺乏对数据的业务意义理解,并且流量分析的深度以及综合分析的能力有限。

通信系统质量评估方法

通信系统质量评估方法

通信系统质量评估方法一、背景介绍随着通信技术的不断发展,通信系统越来越广泛地应用于各个领域,包括通信、交通、能源、金融等。

而通信系统的质量评估一直是一个重要的问题,因为它直接影响到用户的体验和服务提供商的收益。

因此,本文将介绍通信系统质量评估方法,从不同角度探讨如何评估通信系统的质量,并提供相关实例。

二、通信系统质量评估方法1.基于用户体验的评估方法用户体验是衡量通信系统质量最重要的指标之一。

因此,在进行通信系统质量评估时,必须考虑用户体验。

以下是一些基于用户体验的评估方法:(1)网络速度测试:这是最常见和简单的方法之一。

可以通过在浏览器中打开网站或下载文件来测试网络速度,并计算下载速度和上传速度。

(2)网络延迟测试:延迟时间是指从发送请求到接收到响应所需的时间。

可以通过ping命令测试网络延迟,并根据结果进行分析。

(3)视频流畅性测试:可以通过观看在线视频来测试视频流畅性,并记录卡顿次数和卡顿时间。

2.基于服务质量的评估方法服务质量是通信系统质量的另一个重要指标。

以下是一些基于服务质量的评估方法:(1)可靠性测试:可靠性是指通信系统在一段时间内正常运行的能力。

可以通过对系统进行长时间运行测试来评估可靠性,并记录故障发生次数和持续时间。

(2)安全性测试:安全性是指通信系统在保护用户数据和隐私方面的能力。

可以通过模拟攻击或漏洞扫描来测试通信系统的安全性,并记录发现漏洞和修复漏洞所需的时间。

(3)可用性测试:可用性是指用户能够轻松使用系统的能力。

可以通过对用户界面进行易用性测试来评估可用性,并记录用户反馈。

3.基于网络拓扑结构的评估方法网络拓扑结构也是影响通信系统质量的因素之一。

以下是一些基于网络拓扑结构的评估方法:(1)带宽利用率测试:带宽利用率是指网络中已使用带宽与总带宽之间的比率。

可以通过监控网络流量来计算带宽利用率。

(2)路由跳数测试:路由跳数是指从源到目的地所需经过的路由器数量。

可以通过traceroute命令测试路由跳数,并记录每个路由器的响应时间。

网络舆情监测与分析系统设计与实施方案

网络舆情监测与分析系统设计与实施方案

网络舆情监测与分析系统设计与实施方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 舆情监测背景 (3)1.2 市场需求分析 (3)1.3 技术可行性分析 (3)第2章系统设计目标与架构 (4)2.1 设计目标 (4)2.2 系统架构设计 (4)2.2.1 整体架构 (4)2.2.2 功能模块划分 (5)2.3 技术选型 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据来源分析 (5)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理方法 (6)第四章舆情信息提取与处理 (7)4.1 舆情信息提取 (7)4.1.1 舆情信息提取方法 (7)4.1.2 舆情信息提取流程 (7)4.2 文本去噪与分词 (8)4.2.1 文本去噪 (8)4.2.2 分词 (8)4.3 实体识别与关系抽取 (8)4.3.1 实体识别 (8)4.3.2 关系抽取 (9)第5章情感分析算法与应用 (9)5.1 情感分析概述 (9)5.2 情感极性判定 (9)5.3 情感强度分析 (10)第6章舆情热度评估与趋势预测 (10)6.1 舆情热度评估指标 (10)6.1.1 传播速度指标 (10)6.1.2 话题关注指标 (10)6.1.3 情感倾向指标 (10)6.1.4 话题活跃度指标 (10)6.2 舆情趋势预测方法 (11)6.2.1 时间序列分析方法 (11)6.2.2 灰色预测方法 (11)6.2.3 神经网络方法 (11)6.2.4 支持向量机方法 (11)6.3 基于时间序列的舆情分析 (11)6.3.1 数据预处理 (11)6.3.2 构建时间序列模型 (11)6.3.3 参数优化 (11)6.3.4 舆情趋势预测 (11)第7章用户画像与群体分析 (11)7.1 用户画像构建 (12)7.1.1 用户数据收集 (12)7.1.2 数据预处理 (12)7.1.3 特征提取 (12)7.1.4 用户画像建模 (12)7.1.5 用户画像更新 (12)7.2 群体行为分析 (12)7.2.1 群体特征分析 (12)7.2.2 群体兴趣偏好分析 (12)7.2.3 群体行为趋势预测 (12)7.2.4 群体影响力评估 (12)7.3 网络传播路径分析 (12)7.3.1 信息传播模型构建 (12)7.3.2 传播路径挖掘 (13)7.3.3 传播速度与范围分析 (13)7.3.4 传播策略优化 (13)第8章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 网络安全 (13)8.1.3 系统安全 (13)8.2 数据安全与隐私保护 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 访问控制 (14)8.2.3 数据备份与恢复 (14)8.2.4 用户隐私保护 (14)8.3 法律法规与伦理规范 (14)8.3.1 法律法规 (14)8.3.2 伦理规范 (14)第9章系统实现与测试 (14)9.1 系统开发环境 (14)9.1.1 硬件环境 (14)9.1.2 软件环境 (15)9.2 系统实现与部署 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 系统实现 (15)9.2.3 系统部署 (15)9.3 系统测试与优化 (15)9.3.1 系统测试 (15)9.3.2 系统优化 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 技术展望 (16)10.3 应用前景分析 (17)第1章项目背景与需求分析1.1 舆情监测背景互联网技术的飞速发展和信息传播手段的多样化,网络已成为人们获取和交流信息的主要渠道。

GSM网络质量分析报告

GSM网络质量分析报告

GSM网络质量分析报告一、引言GSM 网络作为全球应用广泛的移动通信技术之一,其网络质量直接影响着用户的通信体验。

为了深入了解 GSM 网络的运行状况,提高网络服务质量,特进行本次 GSM 网络质量分析。

二、GSM 网络概述GSM 网络是全球移动通信系统(Global System for Mobile Communications)的简称,它是一种基于时分多址技术的数字蜂窝移动通信标准。

GSM 网络具有覆盖范围广、通话质量稳定、支持漫游等优点,在全球范围内得到了广泛的应用。

三、GSM 网络质量评估指标1、信号强度信号强度是衡量 GSM 网络质量的重要指标之一。

通常使用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)来表示。

信号强度越强,通信质量越稳定。

2、信号质量信号质量主要通过误码率(Bit Error Rate,BER)和帧擦除率(Frame Erasure Rate,FER)来评估。

误码率和帧擦除率越低,信号质量越好。

3、通话清晰度通话清晰度是用户直接感受网络质量的重要方面,包括语音清晰度、杂音和回声等。

4、掉话率掉话率是指通话过程中非正常中断的比例。

掉话率越低,网络稳定性越高。

5、切换成功率切换是指移动终端在移动过程中从一个基站切换到另一个基站的过程。

切换成功率越高,用户在移动中的通信连续性越好。

四、GSM 网络质量问题分析1、覆盖盲区在一些偏远地区、建筑物内部或地下室等场所,可能存在 GSM 网络信号覆盖不足的情况,导致无法正常通信。

2、干扰问题来自其他无线通信系统或电子设备的干扰可能会影响 GSM 网络的信号质量,导致通话中断、杂音等问题。

3、容量不足在人员密集的区域,如商业区、学校等,由于用户数量众多,可能会出现网络容量不足的情况,导致通话拥堵、数据传输速度慢等问题。

4、设备老化GSM 网络中的基站设备和传输设备经过长时间运行后,可能会出现老化、性能下降等问题,影响网络质量。

政企集团客户网络服务质量与业务性能监测系统技术建议书v1.0

政企集团客户网络服务质量与业务性能监测系统技术建议书v1.0

政企集团客户网络服务质量与业务分析性能技术方案书目录1.需求分析 (3)2.系统介绍 (4)2.1 方案总体介绍 (4)2.1.1 系统组成 (4)2.1.2 系统特点 (5)2.2 SLA监控主动测试模块介绍 (6)2.2.1 系统组成及架构 (6)2.2.1.1系统组成 (6)2.3.1.2 系统部署 (7)2.2.1 系统优势 (7)2.3 流量分析被动测试模块介绍 (8)2.3.1系统组成及架构 (9)2.3.1.1 系统组成 (9)2.3.1.2系统部署 (9)2.3.2 系统优势 (10)3.功能描述 (11)3.1 SLA监控主动测试功能介绍 (11)3.1.1 实现功能 (11)3.1.2 功能亮点 (11)3.2流量分析被动测试功能介绍 (14)3.2.1实现功能 (14)3.2.2 功能亮点 (16)1.需求分析近年来随着政企集团客户网络建设的加速发展,网络的规模、带宽流量和其上的应用业务日益增多,对保障信息网的安全性、可靠性和业务质量也提出了新的要求。

随着信息化的推广,一线业务越来越多,业务多元化、远程分支机构众多,网络带宽、策略、安全、服务器性能、程序设计及用户使用习惯等众多相互关联的因素都会影响到用户访问业务的体验,其中任何一个环节都可能造成业务访问质量的下降,因此孤立的去监控其中某一个环节是无法保证整个端对端的业务传输质量,而实际业务数据都必须通过网络。

因此,为了提高信息网络与业务系统的运维效率及通信保障,利用网络主动测试与被动监测分析技术能够从网络的角度去监控、透视分析整个业务传输流程,实现网络可视化管理,及时发现网络性能和安全异常行为,快速定位分析网络和业务应用问题,把握实际环境中各因素对业务质量的影响,方可以用量化数据指导信息化建设,从科学的角度去规划、优化网络与业务系统。

是保障网络安全及业务质量高效持续运行非常有效的手段,从而对南航网络技术人员更有效地提高网络运维工作效率和水平。

华为-uTraffic 网络性能智能分析系统

华为-uTraffic 网络性能智能分析系统
TXT
OSS System
HTTPs
uTraffic
可视 可评

U2000/NMS U2000/NMS
SNMP/sFTP /Qx
流量可视(业务/环网/地域等) 主动E2E管道质量监控
可预测
网络KPI指标趋势分析 &预测
FTTx+DSL WiFi FTTH P2P PON
新建基站(3G/LTE)、基站空口带宽提升
流量突发/异常
门限

缺乏流量实时分析,无法提前识别异常流 量,提供应急保障 如何找到小流量路由,割接拥塞业务
LTE带宽增加数十倍,瓶颈点在哪里? S1\X2引入,流向不确定,如何判断业务劣化点? 基站带宽提升,承载网是否可以支持?
帮助客户
主动运维
下钻报表
Top N 报表 基于KQI的报表 逐跳业务质量诊断
华为保密信息,未经授权禁止扩散
快速排障
识别QOS风险 提高端到端视图的运 维效率
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
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可预测, 流量仿真和趋势预测
流量仿真,提前评估网络承载能力
全网需要监控哪些指标和对象?监控后对设备、网管和DCN有哪些影响?
非网关 网关
类型
网络流量
核心 环
监控对象
UNI端口
指标
流量、带宽利用率
L2 Link
PWE3/L3VPN PWE3/L3VPN 单板 UNI端口 UNI端口
流量、带宽利用率
流量、带宽利用率 时延、丢包 CPU、温度 错包等 保证带宽、峰值带宽
100M

20M
10M 2M
4M

电信行业的数据分析网络质量监控与故障预警

电信行业的数据分析网络质量监控与故障预警

电信行业的数据分析网络质量监控与故障预警随着信息技术的不断发展,电信行业的数据分析在网络质量监控与故障预警方面发挥着重要作用。

本文将探讨电信行业中数据分析在网络质量监控与故障预警中的应用,并介绍相关的方法和技术。

一、数据分析在电信网络质量监控中的应用在电信网络运营过程中,保证网络质量是至关重要的。

而数据分析作为一种有效的工具,能够帮助电信运营商监控网络质量。

具体而言,数据分析可以通过以下几个方面来应用在网络质量监控中:1.1 数据采集与处理通过各类监控设备和传感器,收集到的海量数据需要经过处理和清洗,去除异常数据和噪声,将数据转化为结构化的模型,为后续的分析提供可靠的数据基础。

1.2 统计分析与建模通过对采集到的数据进行统计分析和建模,可以了解网络中的异常情况和潜在问题。

例如,通过统计网络中的丢包率、延迟等指标,可以及时发现网络质量下降的原因,并采取相应的措施进行改进。

1.3 可视化展示将数据分析的结果以可视化的方式展示出来,有助于运营商更直观地了解网络质量的情况。

通过可视化展示,可以实时监控网络运行状态,并快速响应潜在故障。

二、数据分析在电信网络故障预警中的应用在电信行业中,及时发现和预测网络故障是保障网络稳定运行的重要工作。

数据分析技术在网络故障预警方面能够发挥关键作用。

以下是几种常见的应用:2.1 异常检测通过对历史数据进行分析,建立异常检测模型,可以实时监测网络运行状态,一旦发现异常情况,即可及时采取措施进行故障排查和修复。

2.2 预测分析通过对历史数据进行分析和建模,可以预测网络故障的可能发生时间和发生概率。

这有助于电信运营商提前采取措施,减少故障对用户的影响。

2.3 自动化报警系统基于数据分析的结果,可以建立自动化报警系统,一旦检测到网络质量下降或故障情况,系统会自动发送报警信息给相关工作人员,提高事件的响应速度。

三、数据分析网络质量监控与故障预警的方法和技术为了实现数据分析的网络质量监控与故障预警,需要使用各种方法和技术。

移动网络用户感知测试分析系统PPT模板

移动网络用户感知测试分析系统PPT模板

系统测试功能
系统测试功能
简述毒蛇咬伤的分析与判断、急救处理及治疗措施。来自3.6.3保存应聘者材料
5.3
3.3安排后续面试
如果在处理异议这个问题上处理得不好,销售人员就应回头去检查一下到底问题出在哪里,为什么客户不购买你的车。
选出优胜组的记录卡片。
1 请学生说说遇到地震时我们该如何自护自救。
(1)学生自读书。
用户感知监测评估
,用户感知监测评估主要监测内容为各类无线网络参数。针对于监测终端所在的无线环境,进行实时或定时 监测。
MCC(移动国家码)MNC( 移动网号)
LAC(位置区号) CID(小区识别码)BCCH( 广播控制信道)
RxLev(接收电平) C1(小区选择) C2(小区重选) BSIC(基站识别色码)
监测终端的类型
现有监测终端共有以下7类,每类监测终端有多种型号,适用于不同的监测对象、监 测内容和监测场合。
设备耦合型
室外无线型
太阳能供电型
手持式
室内无线型
车载型
3网合一型
设备型和增强型的特点
效果监控设备分设备型和增强型2种。 设备型
– 天线接口: 耦合口:直接连接网元设备的耦合输出的信号, 平时检测耦合口的信号。 – 连接线 电源接口:设备提供交流220V、或直流48V的 接口标准。(交流220V和直流48V设备是可以通用的) – 开关量检测连接线 检测内容:AC告警、UPS故障、UPS电池电压低、门禁告警。 接口方式:五根信号线,其中一根公共线,另四根分别接四类告警。 电源检测口:可以检测信源设备的220V供电。 普通增强型 普通增强型设备,只有一个天线接口,和220V的电源供电接口。
主要监测内容
CID(小区识别码)BCCH( 广播控制信道) RxLev(接收电平) C1(小区选择) C2(小区重选) BSIC(基站识别色码)

网管系统与netally网络质量监测系统区别

网管系统与netally网络质量监测系统区别

《网管系统》与《netally网络质量监测系统》区别《网管系统》与《netally网络质量监测系统》区别01. 概念11.1 网管系统11.2 Netally ------------------------------------------------------------------------------------ 22. 体系结构22.1 网管系统22.2 NetAlly ----------------------------------------------------------------------------------- 43. 工作原理73.1 网管系统73.2 Netally ------------------------------------------------------------------------------------ 74. 技术差异8XX柏特科技XX日期:2007年3月12日1. 概念1.1 网管系统网管系统,一般是指对网络系统中的各种设备进行监测、分析与控制,从而保障整个网络系统可靠、有效地运行.网络管理员通过管理者与管理代理之间的交互通信而达到对网络进行管理的目的.为了保证管理者与管理代理之间能正确地交换管理信息,需对管理信息作出定义和在两者之间达成一致协议.前者即是管理对象,有时简称为对象,管理对象的集合称为管理信息库MIB(Management Information Base),后者就是网管协议.目前,世界上使用最广泛的网管协议是基于TCP/IP的简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol),该协议简单、易于实现且具有良好的可扩充性,是工业界事实上的网管协议标准.网管系统主要包括配置管理、故障管理、性能管理、安全管理和计费管理五大部分。

其实,这主要是针对电信运营网络而言的。

网络系统仿真设计中的数据收集与分析方法

网络系统仿真设计中的数据收集与分析方法

网络系统仿真设计中的数据收集与分析方法一、引言网络系统仿真是指使用计算机模拟网络系统的运行情况和性能特征,以便评估不同设计方案的优劣和改进网络系统的性能。

在进行网络系统仿真设计的过程中,数据的准确收集和科学分析是非常关键的环节。

本文将介绍网络系统仿真设计中常用的数据收集与分析方法。

二、数据收集方法1.实时监测:通过在网络系统中部署监测工具,实时收集网络的性能数据,如网络延迟、丢包率、带宽利用率等。

这些数据可以直接反映网络的实际运行情况,有助于校准仿真模型和辅助分析。

2.历史数据分析:利用网络设备或相关软件的日志记录功能,收集历史数据进行分析。

通过分析历史数据,可以获取网络系统在不同时间段的性能变化趋势,为仿真模型提供输入参数参考和验证。

3.调查问卷:设计并发放网络系统相关的调查问卷,收集用户对网络系统的评价意见和需求。

调查问卷可以帮助收集用户体验数据和用户满意度数据,为网络系统仿真设计提供重要参考。

4.实验设计:设计合适的实验来收集网络系统的性能数据。

通过设计不同的实验条件,进行数据收集,可以获取不同环境下网络系统的性能表现,有助于验证仿真模型的真实性。

三、数据分析方法1.统计分析:通过对收集的网络系统数据进行统计分析,计算均值、方差、中位数等统计指标,了解网络系统的整体性能表现。

统计分析可以揭示网络系统中存在的问题和性能瓶颈。

2.回归分析:利用回归模型分析网络系统数据之间的关系。

通过确定输入变量与输出变量之间的线性或非线性关系,可以预测网络系统在不同输入条件下的性能表现。

3.仿真模拟:基于收集到的网络系统数据构建仿真模型,并进行仿真模拟。

通过对仿真模型的运行结果进行分析,可以评估不同设计方案对网络系统性能的影响。

4.数据可视化:利用数据可视化工具对收集到的网络系统数据进行可视化展示。

通过绘制折线图、柱状图、热力图等可视化图表,可以直观地表现网络系统的性能趋势和差异。

四、数据收集与分析的注意事项1.数据的准确性:在数据收集过程中要确保数据的准确性和可靠性,避免因为数据错误而对仿真结果产生误导。

基于大数据分析的网络推荐系统设计

基于大数据分析的网络推荐系统设计

基于大数据分析的网络推荐系统设计网络推荐系统是基于用户历史数据和用户行为分析,利用大数据分析技术为用户提供个性化推荐内容的一种应用。

本文将介绍基于大数据分析的网络推荐系统的设计原理和主要技术,探讨其在实际应用中的优势和挑战。

一、网络推荐系统的设计原理1. 用户画像构建:网络推荐系统需要通过收集和分析用户的个人信息、兴趣爱好以及行为特征来对用户进行画像构建。

通过分析用户的浏览历史、搜索关键词以及点击行为等数据,可以对用户进行精准的特征描述和分类。

2. 数据收集与清洗:网络推荐系统需要从各种数据源中获取用户数据,包括用户的基本信息、浏览记录、搜索记录等。

同时,为了提高数据质量,还需要对收集到的数据进行清洗和预处理,排除重复、错误或无效的数据。

3. 特征提取与分析:通过大数据分析技术,对用户数据进行特征提取和分析,寻找用户的兴趣特征和行为模式。

可以利用机器学习算法、自然语言处理技术等方法,自动发现用户的兴趣点、喜好和需求,从而构建起用户的特征模型。

4. 内容标签化与索引建立:对于推荐系统来说,对内容进行标签化是非常重要的。

通过对内容进行分类、标记和索引,可以提高推荐的准确性和个性化程度。

标签化的操作包括文本分析、图片和视频内容识别等技术。

5. 个性化推荐算法:个性化推荐算法是网络推荐系统的核心部分。

根据用户的兴趣和行为模式,采用协同过滤、内容过滤、基于规则的推荐、混合推荐等算法,为用户提供个性化的推荐内容,提高用户体验和满意度。

二、大数据分析在网络推荐系统中的应用1. 高效处理大规模数据:网络推荐系统需要处理大量的用户数据和内容数据,大数据分析技术可以帮助系统实时收集、存储和处理这些数据,提高系统的扩展性和性能。

2. 实时性和准确性:利用实时数据流处理技术,可以将用户的实时行为和反馈数据纳入推荐模型中,及时调整推荐策略和模型参数,提高个性化推荐的实时性和准确性。

3. 多维度用户画像:通过大数据分析技术,可以将用户的多维度数据(如地理位置、使用设备、社交关系等)加入到用户画像模型中,提高用户画像的丰富程度和精确度。

NetInside网络分析帮您解决系统性能问题

NetInside网络分析帮您解决系统性能问题

网络分析帮您解决系统性能问题1.前言信息中心负责人表示,有用户反馈,在通过VPN访问某一IP的80端口时连接时断时续。

同时信息中心给到的信息是通过VPN:222.249.253.5访问IP地址222.249.130.200的80端口出现访问时断时续问题。

需要通过分析系统看一下实际情况,如果存在访问慢的现象,需要知道慢的具体原因,为优化和提升性能提供依据。

信息中心已部署NetInside流量分析系统,使用流量分析系统提供实时和历史原始流量,以供安全取证、应用事务分析、网络质量监测以及深层网络分析。

2.报告内容本报告内容主要为:系统性能整体分析、通过VPN访问服务器慢的分析。

3.分析时间报告分析时间范围为:7月26日8点-30日18点,时长共计5天。

4.分析结论1、导致访问慢的主要原因是:服务器响应时间及网络时间太长慢访问时间达到10秒,网络延占9秒;慢访问时间达到80秒,服务器响应时间60秒;2、通过VPN访问页面慢的主要原因是服务器响应时间太大,服务器响应时间达到60秒。

5.详细分析5.1.系统性能整体分析通过应用定义发现222.249.130.200端口80的IP为教学管理平台统一入口业务。

查看业务整体监控下-教学管理平台统一入口的性能值,发现分值只有55分。

调取7月26日8点-30日18点,5天时间的访问趋势。

五天时间内,慢访问的分布趋势。

访问高峰期,平均每天都有30-40个左右的慢访问。

语句族统计,从中看到大量的慢访问信息,包括数量和百分比。

下面对主要的几个语句族信息详细分析,查看慢的根本原因。

分析的语句族分别有:慢访问时间达到10秒,主要原因是网络延时。

访问完成时间超过10秒,造成延时过大的原因是网络延时时间太长。

随机查看一个延时较大的交易,网络延时时间基本在5秒左右,下图能看到具体的URL 信息。

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EAS网络质量诊断和分析方法(完整版)

EAS网络质量诊断和分析方法(完整版)

EAS网络质量诊断和分析方法EAS产品支持部陈钧请注意:本文件只作为产品介绍之用,不属于您与金蝶签署的任何协议。

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前言概述通过对本文档学习了解影响网络通讯质量的主要因素,以及EAS对网络质量的基本要求;能熟练使用基本的网络质量测试工具以及EAS的RPC测试工具对网络质量进行快速诊断;能够利用Windows性能监视器、协议分析工具等高级手段诊断分析复杂的网络问题。

适用范围本文档适用于EAS实施人员、系统管理员、以及总部技术支持类人员参考。

本文档主要描述网络质量的诊断分析方法,仅限于应用软件层面,不涉及网络质量问题和故障的排查和解决方法等。

本文档适用于EAS5.3及之后的版本。

约定符号约定在本文中可能出现下列标志,它们所代表的含义如下。

内容约定本处对文中通用信息作如下约定●$EAS_HOME表示EAS服务器安装的根目录,即安装过程中输入的本地路径。

●$BOS_HOME表示BOS工具的安装根目录,即安装过程中输入的本地路径。

目录概述 (2)适用范围 (2)约定 (2)1 EAS对网络质量的要求 (4)2 网络质量诊断方法 (4)2.1基本网络质量诊断 (4)2.2自动收集基本网络诊断数据 (6)2.3EAS提供的网络诊断特性 (8)2.4利用W INDOWS性能监视器收集 (10)2.5协议分析工具E THEREAL(W IRE S HARK)使用 (13)1 EAS对网络质量的要求网络质量不稳定对EAS的运行性能可能产生较大的影响,网络质量的评价指标主要包括带宽、延迟、丢包率等。

要保障EAS正常运行,对于网络质量有如下要求:1.每客户端128kbit的带宽保障;多人共用出口时,带宽要求:客户端数量×128/2(客户端数超过5人),客户端数量×128/3(客户端数超过10人);2.网络延迟低于10ms(为理想值)小于50ms为可接受值;如果超过100ms,响应性能会出现明显衰减不稳定现象。

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•搭建系统整体功能架构、 应用界面,相关数据采集, 形成网络运维相关数据建模。 实现对各类业务的多维统计 分析。
•形成面向省公司、地市网 优部门定制专家报表,包括 KPI分析、问题小区分析、 网络资源分析、新建站监控 分析,告警分析等模块。
第二阶段
•完善报表自定义设置,指 标自定提取,公式定义等 •数据监控粒度实时性,延 迟不超过1小时 •基础数据管理关联分析 •GIS应用,直观定位问题小 区,关键指标图层渲染,小 区监控等 •考核体系建立,开发数据 接口,考核指标设置开放
GIS呈现
建立数据仓库 接口数据关联 深入挖掘分析 自定义报表应用
系 统 数 据 分 析 模 型
指标监控 扩容分析
问题小区 告警分析
趋势分析 GIS监控
新站监控 专题分析
建立数据中心
数据预处理
网管数据 用户数据 配置数据 其他数据
2013-8-22
5
序号 1
软件名称 操作系统 数据库
版本 Windows 2003以上版本 MS SQLServer2005以上版本
15
系统设置 数据导出
日志管理
完整性检查
扩容门限管理 作业计划管理
载波类型管理 告警门限管理
2013-8-22
16
按时间粒度查询分析
按时间查询指标,条件:标准六忙时,自身六忙时, 24小时查询 小区数量、载频数、话务量,数据业务流量等 按区域查询指标,按地市,县城,农村查询小区数 量、载频数、 话务量,数据业务流量等指标 按各指标维度,如掉话率,无线 接入,数据业务指标等,支持图表导出 按网元MSC,BSC,CELL等查询, 分析指标,支持图表导出 包括问题小区、异常小区、 TOP100最差小区查询和关联分析,支持自定义 按时间,把关键指标呈现,如话务量, 数据业务流量,无线接入性
备注/说明 服务器自带操作系统软件 第三方软件
2 报表工具 4 5 6 7 GIS组件 微软企业库 数据采集软件 ARCGIS/mapinfo/超图 Firework3.5 Rnas软件 第三方 第三方 第三方
Dundas
第三方软件
2013-8-22
6
序号
数据源分类 话统数据
数据源系统 RNAS
1 配置数据 用户配置 其他数据 4 小区信息 用户导入 A口数据/GB 等
(精确定位,优化设计)
准确
新建站规划 话务密集区发现 用户分布
高效
网络增长率统计 网络质量分析 问题区域发现
全面了解 网络运行 情况
(智能分析,效率制胜)
2013-8-22
9
多维指标分析 实时仪表盘分析, 协助总体网络规划决策
根据智能算法计算出小区的扩减容需求,自 动生成拆闲补忙报表,自动给分公司派发任务, 提高资源利用率。
思路
并以KPI、问题小区分析、网络规划、指标监控等以报表等形式向各级人员提供信息;
基于BI的技术体系,挖掘分析影响网络质量隐性问题; 基于日常业务指标,建立考核体系,整体提升网络质量 告警数据接入电子工单,实现网络优化流程化管理
2013-8-22
2
网络质量监控与分析系统可分三阶段: 第一阶段
V1.0
第二阶段
•与GIS应用平台的对接, 满足端到端信令数据业务 GIS应用和专题分析
•基于现有业务整合,从 C/S客户端结构向WEB应 用应转变, •“云+端”定制功能向 定制服务转变
后续演进
•基于海量数据做数据挖 掘,支撑各领域的专题 分析
•根据行业发展逐步演进
V3.0 V2.0
4
报表应用
配置管理
平台演进
建立网优告警模块,以红橙黄蓝不同的颜色来 呈现网优告警,自动形成告警工单派发。 将引导将网优工作逐步向设备维护模式转型。 提高工作效率,清晰工作流程。
模式化
标准化
2013-8-22
流程化
10
扩容分析
小区扩减容 载频扩减容
下转小区级 下转城市级
多层面维度 分析
数据完整 性校验
实时数据 收集
自定义指标告警渲染
2013-8-22
13
① KPI ① 问题小区 ① 基础数据管理
20%
10%
KPI 问题小区 50% 基础数据管理 告警 20%
① 告警
分场景,考核时段的考核体系
各项指标权重求和(∑xi)
2013-8-22
14
根据网元告警,用户告警,派电子工单,网优的流程化管理
2013-8-22
问题小区 MR关联分 析 指标分场 景统计 日志管理
扩减容分 析
自定义专家报表
容量预测 日/周/月 报表 报表管理
GIS应用分析
其他数据
引入BI分析
网格化管 理
基础数据
话统数据
数据预处理
基础管理管理
2013-8-22
8
重要KPI指标走势 基站数量小区数量走势 网络规模走势KPI指标走势 基站数量小区数量走势 网络规模走势 指标告警趋势
自定义报表
时间网元粒度
网元告警
网元告警查询
查询
GIS监控
定制属性
GIS功能操作菜单
定制颜色,显示指标等
图层管理,地图放大,缩小等
2013-8-22
17
谢谢!
2013-8-22
18
后续演进
•基于海量数据专题分析 •数据业务指标监控,重点 用户关键指标监控。 •根据集团和行业发展逐步 演进
V1.0
V2.0
V3.0 3
功能演进几个三阶段: 第一阶段
•搭建系统整体功能架、 建立客户端应用平台, 数据源配置功能,自定 义查询功能,日志管理 接口及应用等 •基础数据管理模块接口 •权限管理和模块的适配 •高级查询和数据转取 (DRILL DOWN)
指标分析(支持小时粒 按区域查询分析 度) 按指标查询分析 网元粒度查询分析 问题小区监控 最差小区,异常小区
日/周/月报表
按时间粒度查询
质量监控分析考核体系
扩减容分析
按时间查询
根据智能算法计算出小区的扩减容需求,自动生成 拆闲补忙报表,通过对不同场景、不同配置的小区, 综合考虑语音业务和数据业务,以及对拥塞率和无 线利用率的整体分析,得出拆闲补忙的决策结果, 可以直接让分公司参考实施。
高效集中 处理分析
合理定位 网络资源 规划
2013-8-22
11
趋势告警分析
无线接入 TCH掉话 TCH拥塞 TCH分配成功率 SDCCH分配成功率
SCELL级,指标级下转
支持时间维度,地域维度查询
2013-8-22
12
强大的地理信息数据显示
小区数据指标关联查询 话务密度预测专题
数据量 参考网络容 量(5G)
备注/说明 网管数据,各设 备厂家原始统计 数据 基站基础信息 录入数据 数据定义
2 3
<100M/日 <200M 参考接口数 据
2013-8-22
7
网络部 界面/数据交互
规技部
市公司
建立业务质量考核体系
指标实时 监控 新建站监 控与分析 KPI考核评 分 用户管理
指标趋势 监控分析 数据业务 分析 专题分析
2013-8-22
1
需求
整体网络质量提升,做到网络关键性能指标整体监控和把握; 对网络资源进行合理优化,并进一步提高网络资源的利用率 网络质量和优化工作考核体系需体系化;
日常网优指标提取,数据分析工作繁杂,需要系统工具辅助分析
目的
从网络质量分析流程体系,从宏观呈现到微观问题分析与定位 建立监控体系,挖掘影响整体网络指标隐性问题 提高网优人员工作效率,节省人力和时间成本; 监控网络运行状态,从网优指标告警对整体网络性能的评估 基于区公司到各个地市集中化管理,对网络规划,资源协调提供依据;
新小区监控
按时间,网元查询
按时间查询指标,对新入网小区的监控,指标趋势 分析 按时间,网元,定制条件对底层数据 进行筛查汇总,生成EXCEL供下载。 通过单独的模板定制模块对查询指标进行定制,之 后通过点击不同的模板来选择自己需要查询的内容。 数据库根据定制条件对底层数据进行筛查汇总,生 成EXCEL供下载。 按时间,指标查询,网元渲染指标
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