甘肃移动数据流量经营策略研究

通过对我国通信行业移动互联网业务和中国移动甘肃公司流量经营面临的问题分析,结合移动互联网的内在规律和发展趋势,提出了适合公司的流量经营策略,为公司在流量经营竞争中赢得优势,持续提升流量规模和流量价值,深化公司战略转型,促进公司收入规模和用户规模双突破,实现快速、可持续的良性发展提供参考。     

基于数据流多维特征的移动流量识别方法研究

随着移动互联网的快速发展,移动设备的数量激增至历史新高.从大量混杂流量中识别出移动流量并对流量进行分析,是深入研究移动互联网特性的第一步,同时可以为移动网络测量与管理、移动安全和隐私保护提供有价值的信息.本文综合整理了网络流量识别的常见方法,提出了基于数据流多维统计特征的移动流量识别方法.该方法从硬件特征、操作系统指纹和用户使用习惯三个方面提取了数据流中具有代表性的特征并对特征进行分析,使用集成学习的方法生成识别模型.移动流量的识别准确率和主流的5种操作系统流量分类的准确率都达到了99%以上.本文方法比UAFs方法准确率提高了8%左右.本方法提取的特征具有多维性并且具有实际意义,整合了网络层和传输层的数据流特征,相较于使用深度数据包检测的方法,基于数据流多维特征的方法同样适用于加密流量的分类.     

百亿G汪洋大海 中国全面步入“流量社会”

<正>最新数据显示,上半年移动互联网累计流量达88.9亿G,同比增长136.8%。业内预计年底将超百亿G。专家分析认为,随着移动数据流量与生活的关联度越来越高,中国已全面步入"流量社会"。流量带来的不仅是生活的便利,还催生着新业态甚至新产业,深刻地改变着社会发展。     

基于时序流的移动流量实时分类方法

移动互联网的快速发展,产生了网络测量、网络安全和服务质量等方面的新问题.为了深入研究移动互联网的特性,研究人员需要从传统网络流量中快速准确分类出移动流量.本文提出了一种采用轻量级流表与深度数据包检测技术（DPI）相结合的移动流量实时分类方法,将网络流按照时间间隔关系扩展为时序流,并通过DPI时序流前N个特征数据包准确地分类出移动流量,缩减了流表规模,减少了实际DPI开销.通过实时的网络流量实验表明,DPI时序流前8个特征数据包时,提出的方法识别准确率达到91.55%,单次深度数据包检测的平均开销为20个数据包,并且流表的规模缩减到原来的0.21%.与P0F比较,方法识别准确率等性能有明显提升.      

交锋

@移动行业观察:三星成移动互联网流量第一大户!通过对移动设备、操作系统及浏览器的互联网流量变化统计分析,今年6月三星移动互联网流量第一。今年1月苹果超过了诺基亚,6月三星又超过了苹果。目前三星、苹果和诺基亚移动互联网流量份额分别为25.47%、25.09%和21.96%。     

Android平台下智能手机业务识别

目的实现针对Android平台下应用种类繁多且更新快的特殊性,设计高性价比的自适应业务识别方案,减少业务识别规则库升级频率。方法通过抓取基于Android平台的智能手机流行软件的业务流量,进行业务识别分析。根据上述业务特征的识别分析,制定智能手机流行软件通用特征提取和识别算法。结果提出了基于新型的移动互联网的业务识别方法,设计了针对Android平台的智能手机通用的业务识别方案,以减少业务识别规则库的升级频率。结论基于应用种类繁多的新型移动互联网,根据提取业务识别特征,编写适用于不同业务的识别脚本,小规模流量的测试结果显示具有较高的精确度。     

移动互联网时代电信运营商流量管控策略浅析

随着电信运营商加速向流量经营转型,进行智能管道经营是电信运营商流量经营的重要举措。在移动互联网时代.电信运营商实施PCC流量管控,采取多种有效管控策略,可有效提升网络利用率、提升客户满意度,提高流量价值.     

一种优化的互联网用户流量定向调度

利用软件定义网络架构，建立互联网用户流量分析预测—在线调度机制，通过互联网用户流量分析预测、异常流量识别以及在线调度等步骤，实现互联网用户流量定向调度；同时，利用SRv6服务链技术优化互联网用户流量的路由选择机制，从而有效避免链路中出现流量堵塞，并采用基于半监督学习的流量聚类方法进行互联网用户流量聚类，以缩短流量调度时间.实验结果表明，该方法的最大链路利用率低、吞吐率高、调度时间短，能够使调度后的网络负载更均衡，提高节点活性和调度效率.     

浅谈智能终端对移动互联网发展的影响

目前通信发展的重点业务就是智能终端。由于智能终端的便携性、移动化,满足了人们随时随地做许多事情的需求。随着通信网络的日渐成熟,智能终端将逐渐取代功能终端占据移动终端市场的主导地位,在移动互联网发展中起着举足轻重的作用。     

分布式互联网流量监测模型的研究与实现

根据流量监测的数据特征，将流量数据划分为3类数据集，采用层次技术和分布式技术设计了一个可扩展的流量监测模型，该模型在结构和功能上把流量监测系统分为3部分，繁重的数据分析和数据表示可以从关键设备处分离出来，降低了监测系统在关键设备处的资源消耗，通过海量信息系统测量平台的实现表明，该模型能有效地实现大规模互联网的流量监测。     

移动互联网创新业务模式分析

随着我国通信技术的发展,移动互联网技术也得到了飞速发展,其发展速度快于桌面互联网,并且它的规模大的超出人们的想象.移动互联网的发展推进了不同产业的跨界竞争,促进了产业融合.当前移动互联网的主要业务和服务呈多元化和个性化的特点.通过对移动互联网创新业务模式分析,为移动运营商顺应变革、把握机遇、拓展思路提供决策和参考.     

自然循环静态流量漂移诱发动态流量振荡研究

为探讨两相流及流动稳定性理论及工程问题,通过实验研究描述了自然循环静态流量漂移及静态流量漂移过程中出现的动态流量振荡现象;研究了在自然循环系统中流量发生漂移时系统循环流量,加热段进出口温度的变化规律。结果表明欠热沸腾所引起的流动阻力变化是导致静态流量漂移的主要原因;在发生静态流量漂移时系统循环流量下降,进口温度下降及出口温度上升;随着静态流量漂移的发展,欠热沸腾逐渐强烈,伴随着静态流量漂移系统内同时发生具有密度波及喷泉不稳定特点的动态流量振荡。在对现象描述的基础上,阐述了静态及动态流量不稳定发生的机理。研究结果证明在自然循环中静态流量漂移将会诱发动态流量振荡。     

基于MRTG的校园网流量监控系统的构建

随着互联网的广泛应用和校园网的快速发展,黑客、病毒的攻击以及P2P工具的广泛使用,对校园网的管理带来新的挑战,流量监控是目前行之有效的手段之一。本文阐述了目前校园网管理面临的问题,提出了解决这些问题的方法——流量监控,并详细说明了基于MRTG流量监控系统的搭建过程。     

移动互联网异常流量和恶意代码识别与管控研究

移动互联网业务不断发展,智能终端不断推广与应用,移动互联网恶意代码及异常流量引发的安全新问题,是逐渐引起重视的问题。针对这些安全问题,研究移动互联网病毒流量、恶意代码流量、扫描攻击流量等异常流量识别方法,研究中国电信C网分组域异常流量防护方案策略,解决因网络病毒攻击、蠕虫造成C网承载网等安全域网络的拥塞或不可用的安全隐患。     

P2P流量识别技术浅谈

本文主要描述P2P流量识别,包括基于传输层双重特征的P2P流量识别方法,以及利用传输层流量特征和决策树模型对互联网中P2P流量进行分类的方法。     

基于ARIMA的电力视频流量分析和预测

针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.     

浅析小众应用产品对运营商流量经营工作的意义

层出不穷的移动互联网小众应用不断以新的切入点来满足用户的各种需求.结合“易行通”产品应用情况,阐述了运营商可以通过发挥自身的优势,通过分析用户本地化大众化生活需求、打造差异化小众流量应用产品,以应用促进流量经营工作.同时也简单阐述了运营商所拥有的各种渠道是开展小众流量型应用推广的极佳途径.     

基于MPLS的IP骨干网流量工程及流量矩阵

针对当前的网络现状和发展趋势，对以IP／MPLS为基础的IP骨干网中，实施业务流量工程是必需的，业务流量矩阵的测量是实现业务流量工程的最基本的要求。笔者对当前一些主要测量方法的不足进行了分析，提出了基于MPLS的IP骨干网的业务流量工程模型和LSP级的业务流量矩阵的测量模型，以及相应的路由算法。业务流量矩阵的测量方法的优点在于：测量仅仅限于网络的边缘节点而不涉及核心节点，因而对网络资源的耗费少，为解决当前一些主要测量方法的缺陷提供了新的思路，为进一步实现业务流量工程提供了条件。     

互联网流量识别研究综述

基于互联网流量识别对于互联网的管理与安全的重要性,就互联网流量识别产生的背景和主要的识别方法进行全面的阐述。针对基于机器学习的流量识别、早期流量识别以及实时在线流量识别3个研究热点,阐述了国内外的研究进展情况。总结了当前互联网流量识别研究中存在的关键技术问题,包括基础数据采集困难、特征提取技术以及非平衡识别技术有待突破等问题。指出该领域研究未来发展的3个重要方向:移动互联网的流量识别;高速网络环境下的流量识别;云计算环境下的流量识别与分析。     

智能终端对WCDMA网络影响分析

移动互联网时代,随着智能终端普及,给移动通信网络带来前所未有的冲击。不同于2G语音用户的使用特点及资源占用情况,运营商需要快速调整网络优化规划的聚焦点,准确找出移动互联网时代网络发展的规律和特点,从而指导后续的网络优化规划工作。本文从分析智能终端话务模型的变化,从而找出网络资源瓶颈,重点体验了智能终端业务使用存在的问题,并提出了相应的优化方案。