回溯產(chǎn)品功能介紹-數(shù)據(jù)挖掘_第1頁(yè)
回溯產(chǎn)品功能介紹-數(shù)據(jù)挖掘_第2頁(yè)
回溯產(chǎn)品功能介紹-數(shù)據(jù)挖掘_第3頁(yè)
回溯產(chǎn)品功能介紹-數(shù)據(jù)挖掘_第4頁(yè)
回溯產(chǎn)品功能介紹-數(shù)據(jù)挖掘_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩2頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

科來(lái)回溯分析系統(tǒng)功能介紹之?dāng)?shù)據(jù)挖掘TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介 1\o"CurrentDocument"數(shù)據(jù)挖掘的背景 1\o"CurrentDocument"什么是數(shù)據(jù)挖掘 1數(shù)據(jù)挖掘的功能 2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 2數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象 2\o"CurrentDocument"數(shù)據(jù)挖掘的處理流程 2\o"CurrentDocument"科來(lái)回溯系分析統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘功能 3按時(shí)間挖掘 3按數(shù)據(jù)類型挖掘 4\o"CurrentDocument"按端點(diǎn)、應(yīng)用及會(huì)話挖掘 5總結(jié) 6.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)挖掘的背景隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和規(guī)模的不斷開(kāi)展,網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)方便了網(wǎng)絡(luò)管理者了解、管理網(wǎng)絡(luò)。但也帶來(lái)了一些問(wèn)題,如信息過(guò)量,難以消化;無(wú)法快速?gòu)暮A繑?shù)據(jù)中找到有用的信息等。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù),如何理解、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)那么,快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換,并進(jìn)行綜合分析,從中挖掘出有價(jià)值的信息,為管理者及時(shí)、準(zhǔn)確的提供決策數(shù)據(jù)支撐已成為網(wǎng)絡(luò)管理的重點(diǎn)。所以,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到網(wǎng)絡(luò)管理,并構(gòu)建全局、智能、高效的網(wǎng)絡(luò)管理解決方案已成為一個(gè)必然的趨勢(shì)。什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘(DataMining,DM〕是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程,它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等。實(shí)用文檔.

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是面向應(yīng)用的,它不僅對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索、查詢、調(diào)用,而且要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)、分析和推理,開(kāi)掘數(shù)據(jù)問(wèn)的相互關(guān)系,完成從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到?jīng)Q策信息的轉(zhuǎn)換。在人工智能領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘又被稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD),通常把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)根本步驟。數(shù)據(jù)挖掘的功能常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘的功能包括分類(Classification〕、估值(Estimation〕、預(yù)言(Prediction〕、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)那么(Affinitygroupingorassociationrules〕、聚集(Clustering〕、描述和可視化(DescriptionandVisualization〕、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text,Web,圖形圖像,視頻,音頻等)等七種。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科的產(chǎn)物,下列圖列出了在實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中可能用到的技術(shù):數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科的產(chǎn)物,高性酢

計(jì)算數(shù)據(jù)推掘可覘化

技術(shù)AJ智高性酢

計(jì)算數(shù)據(jù)推掘可覘化

技術(shù)AJ智能技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)根據(jù)信息存儲(chǔ)格式,用于挖掘的對(duì)象有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Internet等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的處理流程數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)需要經(jīng)過(guò)反復(fù)的屢次處理過(guò)程,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的歸納與總結(jié)提出了很多模型,其中U.M.Fayyad等提出的KDD階段處理模型是其中主要代表,如圖1所示:實(shí)用文檔.

知識(shí)知識(shí)2.科來(lái)回溯系分析統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘功能科來(lái)回溯分析系統(tǒng)可以長(zhǎng)期的保存網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)包〕,提供基于網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),網(wǎng)絡(luò)對(duì)象包括通訊協(xié)議、IP端點(diǎn)、物理端點(diǎn)、IP會(huì)話、TCP會(huì)話、UDP會(huì)話,并提供時(shí)間、數(shù)據(jù)類型等關(guān)鍵KPI進(jìn)行快速檢索。按時(shí)間挖掘大多數(shù)時(shí)候,我們需要在網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生之后查找故障原因,追尋網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生的根源,科來(lái)網(wǎng)絡(luò)回溯分析系統(tǒng)以時(shí)間為基點(diǎn),能夠幫助用戶輕易返回到特定的歷史時(shí)間,精確的將時(shí)間定格到過(guò)去的某一周,某一天,某一小時(shí),某一分,某一秒,輕而易舉的查看特定歷史時(shí)間的特定事件。如下圖。巴]?也比(圖巴]?也比(圖2時(shí)間范圍選擇)系統(tǒng)支持窗口拖動(dòng)選擇功能,快速方便的進(jìn)行時(shí)間選擇;而且系統(tǒng)還提供了不同的時(shí)間窗口范圍,從4分鐘到10天的窗口選擇。如圖3所示:(圖3時(shí)間窗口類型)實(shí)用文檔.

按數(shù)據(jù)類型挖掘面對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象或網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題,網(wǎng)絡(luò)管理者關(guān)心的參數(shù)也不盡相同,科軟網(wǎng)絡(luò)回溯分析系統(tǒng)結(jié)合多年的分析實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),提供了流量、數(shù)據(jù)包、TCP分析、利用率參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。如圖4所示:14.19.-DO 1419.30 14.20.-MJ 1420:30 1421.00 321:期1圖4數(shù)據(jù)類型)a) 流量挖掘流量挖掘可以統(tǒng)計(jì)出內(nèi)網(wǎng)流量、進(jìn)出網(wǎng)流量、進(jìn)網(wǎng)流量和出網(wǎng)流量等。如圖5所示:1圖5數(shù)據(jù)類型)b)數(shù)據(jù)包挖掘數(shù)據(jù)包挖掘可以統(tǒng)計(jì)出當(dāng)前時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包、進(jìn)出網(wǎng)數(shù)據(jù)包、進(jìn)網(wǎng)數(shù)據(jù)包和出網(wǎng)數(shù)據(jù)包。如圖6所示:利用率挖掘可以對(duì)利用率、出網(wǎng)利用率和進(jìn)網(wǎng)利用率進(jìn)行分析。如圖7所示:1圖7利用率挖掘)d) TCP分析挖掘TCP分析挖掘可以統(tǒng)計(jì)出當(dāng)前時(shí)段的TCP同步、TCP同步確認(rèn)和TCP同步重置情況。如圖8所示:實(shí)用文檔.

(圖8(圖8TCP分析)按端點(diǎn)、應(yīng)用及會(huì)話挖掘通過(guò)時(shí)間、利用率、流量、數(shù)據(jù)包等全局?jǐn)?shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常后,我們必然要找到對(duì)應(yīng)的主機(jī)、應(yīng)用等,旨1?坦些£T匚吟告LD^gf |阜I穹序T通園/右陣 旨1?坦些£T匚吟告LD^gf |阜I穹序T通園/右陣 ②1a f皿也弟中一堂高IP至話TCPSiSWP拿備阿通三憑 TCP'tifc□*JIWJ-MJSSJW■3;60回”3如 ■S22122J.13CT ■SiaiW7J.Ul■上口打排】用二誦■91096.72.145 |息115Ml671蔚|Sm?"工了2 |J1館4q招JOI|VEJA白京堂“■ML *UCP&fi'EM用吧加 用在招八f?is.ara-ixJiSKS附:言■每HE暫「禽旗ji*T£吟舌MH5.9:55(I.SdJMH工“節(jié) 曾Hd4KB IX7J3S ?a.S?6K9 2Cffi W』支點(diǎn)->M-?<-節(jié)點(diǎn)#*工IMUULd.ll51,111S11546.li7.136■即J,9.WW5WN*iw.iea.2^iJL4心56.4H*41J25.153.M4*1911限班?J1415S.12&SH4.WkinDuM52C11里良垢11的H192.15B.253J14S1蒐,1科焉3JU?5MWB61.135.15326*r,13545±24J州5H1^3.1Z3.D^.?ILBQ■盹3150(fL25aL25.fi5.55113.Wd營(yíng)員儂J£3■m■551Htf.S3■、良方1宗□允%豆"(圖9從全局-->節(jié)點(diǎn)-->會(huì)話〕從上圖可知,當(dāng)要分析網(wǎng)絡(luò)中某一時(shí)段的流量、利用率、數(shù)據(jù)包時(shí),我們只需要選擇該時(shí)段的數(shù)據(jù),通過(guò)簡(jiǎn)單的幾步就可位到IP、會(huì)話及應(yīng)用情況。當(dāng)然,如果你需要對(duì)某一個(gè)會(huì)話進(jìn)行細(xì)節(jié)上的分析,你可以下載此會(huì)話的數(shù)據(jù)或者直接分析即可。如圖10所示:他迸計(jì)不逐世■另1書(shū)亞密暹電址IP冷走叮淫黜T"冷語(yǔ)UDPi小將“五5?0'>■向a遇陽(yáng)1亙除性辭隹3-3.19Q.fLl*:;1g340113.:1蠅;工L^ScSfi區(qū)H10.1M.7J-14.1S?2.i£a!53.2L5他迸計(jì)不逐世■另1書(shū)亞密暹電址IP冷走叮淫黜T"冷語(yǔ)UDPi小將“五5?0'>■向a遇陽(yáng)1亙除性辭隹3-3.19Q.fLl*:;1g340113.:1蠅;工L^ScSfi區(qū)H10.1M.7J-14.1S?2.i£a!53.2L5tO.W734i11-D.1%.72-145nU117413liM.lC7.lXdl夠4?e.1%,72.141&2.166.253,M123L1/WK1史如我口■9mi馳TLMl-3工通.1Smi昭丁Lia】■B973222.JQ9.10aM?37&1尋IW.lSafM.SJj9Ilfl.I7SJ6.7EjJ19.62Dg1M.168.253.51Jh工10.1171■[明W101S&7J.U2J10.1110.23^^7?62.77-ig1D.W.73.147刃1阻tMlMlM■ZXAi蹙lO.WaJ3U4」下的H與又之怦下我蘆分?jǐn)胤酪卜治龇桨?安全:HTTPIR斷件再用d苔應(yīng)罔分彌KB取湎實(shí)用文檔.T好察分勻1-±面廿析?占京因盜耳生?行至婉-吉東會(huì)折用鄒T好察分勻1-±面廿析?占京因盜耳生?行至婉-吉東會(huì)折用鄒H3:2011/TM/JO14:33:15 〉亍R*匿近能201L/W2OM3站4出五包下蜂花豆砌1點(diǎn)戡臺(tái) ,*.」筆荽『沸阮『即我價(jià)病Tip言話「t<p^話「ud法畫T歪方,由史為m-日志「志云|二詁啷府 |,*,.聞.$?臺(tái)風(fēng)⑶5 府加的融括a。爐E替全|Ei的替全|Ei的? 口)?尊憧理費(fèi)受淑二+=;舸苴翳匚夠颯毛必源目標(biāo)W土1W!.33:lfi.O75674M.19O.72,W1;H>5310,196.72,145;80HTTP(21^33:16,07595510.19D72.1411D5310,196.72.145:60HTTPc31433116.122931UL1W7NML1D91in.l9E.72.145:EDHTTPe414:38:15.1244211D.19D.72.141:1D531D.196.72.145:BDHTTPgEl二「PacSflt_inro2--jj^FacitzJhznt-e-Ez

fackc-Ltn-jth.:由匚日MuredLsziijm2011/04/2014:33:16.07^.??由Tires3aaop;2011/04/2014:33:16.07^Tj?peII:LQ/-J]當(dāng)于國(guó)太陽(yáng)?工工[Bth亡Tj?pe

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論