由机器学习驱动的网络预测：面向未来的带宽监控方法

鉴于当今网络（有线或无线）带来的复杂性，今天的IT管理员不再需要传统的网络监控方法。网络运营商需要积极主动，而不是对网络事件做出反应。他们应该考虑一系列监控方面，如报表，以预测网络未来需要什么。这需要一种有前途的技术来准确分析和预测网络需求数据，并防止瓶颈或停机。

例如，在实时网络性能监控之后，应估计网络未来的需求。但每个网络的动态性质都使得很难估计标准值，因此需要能够研究现有趋势的解决方案，并提出见解，以将网络保持在最佳水平。在这些情况下，机器学习将通过收集流量数据、吞吐量和应用程序可用性等指标来提供帮助，并估计必要的网络性能。在本页中，我们将看看组织是如何实现这一目标的。

机器学习和网络，现代网络的优选组

机器学习技术在大多数行业中都取得了突破，以解决挑战。由于它依赖于构建算法，并创建没有预定义规则的解决方案，技术爱好者用它来为困难情况提供结果。网络是一个特定领域，机器学习具有将数据转化为可操作见解的主要适用性。

网络运营和管理是一条与大多数手动错误和困难相连的巨大途径。由于问题威胁到组织保持警惕，找到同等的解决方案也同样复杂。大多数现代网络挑战取决于强大的技术，如机器学习和一种战略，如主动的方法来应对任何行之有效的挑战。

网络预测与机器学习相结合是主动网络管理的一部分，组织需要随时了解如何避免瓶颈和提高网络效率。虽然网络预测本身对企业来说是一个好处，但您如何预测现有IT基础架构的需求，使其向您展示对网络的可见性，并且仍然提供对未来网络的见解，这是机器学习提供优势的地方。

机器学习如何提升IT基础架构的网络预测

异常检测：与手动分析不同，机器学习可以处理大量数据，并准确地发现可能被忽视的模式。处理更多数据的组织存在异常流量行为等问题，通过机器学习，他们将能够检测异常或了解网络性能落后的地方。
容量规划：业务环境必然会更频繁地发生变化，这可能会使管理员难以跟踪他们获得良好用户体验所需的行为。机器学习可以采用网络的这种动态性质，并通过自行更改算法来提供准确的预测报表。因此，它提供了准确的预测，有助于库存管理和削减成本。
流量预测：在总吞吐量和带宽预先分配的网络中，可能会出现网络被过度利用或网络出现瓶颈的情况。通过机器学习，将实时显示访问网络的用户的统计数据、以基于时间的模式传输的数据量以及每个用户的历史带宽使用情况，以便于决策。
性能预测：如何发现网络的性能效率，以期望使用新技术实现最佳运营水平是强制性的。性能预测趋势可用于分析收集的数据，为您提供模式，帮助您做出明智的决策，无论您是云还是本地网络基础架构。
存储预测：规划更改或必要的网络更新不仅仅是监控和预测用户访问网络或应用程序的速度。机器学习的网络预测提供存储预测，帮助您根据历史利用率预测磁盘利用率、RAM和内存使用量何时可以达到80%、90%或100%以上。因此，您可以在规划IT存储方面领先一步。

机器学习和网络预测的工作

预测工具收集网络流量数据，并准备进行分析。
然后，预处理的数据将用于选择需要使用的算法。
模式是用收集的数据创建的。
定义的算法用预测数据验证实时数据，并为用户提供有意义的分析，帮助网络管理员更好地理解和采取预防措施。

考虑一个机器学习可以帮助网络预测的例子。一个组织的网络一直受到拥堵问题的困扰。当管理员考虑带宽升级时，他怀疑现有带宽可能不够。因此，他使用预测报表作为其智能来查看协议的流量报表，并计划随着业务增长增加带宽。

通过机器学习，他能够对流量类型进行分类，并估计分配给单个应用程序的带宽。管理员还决定限制使用带有媒体网流量报表的资源密集型应用程序，并能够确定最佳流量比以保持预期性能。

迫切需求！

鉴于云、物联网和NaaS技术的快速和强大的采用，您如何保持网络为未来做好准备很重要。如果组织需要不同的工具来支持所有技术呢？当然，这是网络管理员最困难的调用，因为集成、灵活性和学习曲线将处于他们的极端。出于这个原因，一个与任何组织和架构兼容的工具很重要。

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