机器学习在网络性能预测中的应用

作者：张勉知; 叶晓斌; 程亚锋; 马丹丹; 姚丽红; 刘惜吾

来源：邮电设计技术, 2021, (08): 25-28.

• 性能预测
• 异常告警
• 机器学习
• 大数据

广东联通在承载网、核心网、无线网、主机等网络中,针对设备流量、DNS、RADIUS、RRC等网络和业务指标进行大数据分析,指导运维人员实现重要故障的提前发现并及时对网络中的异常和隐患实施优化和应急措施。介绍并对比3种经典的时间序列预测模型,结合不同的阈值设定方法,实现现网性能指标的精准预测和异常告警。基于机器学习进行网络性能预测的方案在落地项目中展现出极好的赋能效果。