【摘 要】
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互联网的迅速普及使得网络流量激增,传统的流量监控方式是给监测指标设置水位线或波动幅度,当低于/高于水位或超过波动范围时触发报警,但静态阈值没有适应变化的能力,需要人
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互联网的迅速普及使得网络流量激增,传统的流量监控方式是给监测指标设置水位线或波动幅度,当低于/高于水位或超过波动范围时触发报警,但静态阈值没有适应变化的能力,需要人工维护,但在线路非常多的情况下,人工维护将耗费非常大。随着软硬件的发展,机器算力大幅提高,人工智能(Artificial Intelligence,AI)的应用得以实现。让系统具备自动适应变化的能力,能够预测网络流量,将网络流量作为阈值主要参考,自动调整阈值水位,并且对网络故障进行定位,成为了网络监控领域的关键问题。
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