基于流量预测的日志写入方法

作     者：齐实 黄小红 马严 丛群 QI Shi;HUANG Xiaohong;MA Yan;CONG Qun

作者机构：北京邮电大学网络技术研究院信息网络中心北京100876 北京网瑞达科技有限公司北京100876 

基　　金：教育部-中国移动科研基金资助项目(No.MCM20160304)~~ 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2018年第39卷第A1期

页      码：129-134页

摘      要：为了解决校园网络日志存储中流量变化导致的机械硬盘平均访问时间长、波动大的问题,设计了一种通过流量预测进行日志写入的方法。首先,提出流量定界算法对流量进行划分为高峰期、中间期与低谷期。然后,利用BP神经网络对不同时期的流量数据进行训练,构建流量预测模型。最后,基于流量预测模型,设计日志存储算法。实验结果表明:与已有的日志写入方法相比较,基于流量预测的日志写入方法在流量高峰期时机械硬盘的平均访问时间从90 ms减小至59 ms以下,同时,平均访问时间的方差从224.5降至50.2。

主 题 词：流量预测 日志存储 写入方法 平均访问时间 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11959/j.issn.1000-436x.2018194

馆 藏 号：203395071...