网络流量分析中的大数据方法：从采集、建模到实时预测
杨雪

石嘴山工贸职业技术学院，宁夏石嘴山，753000；

摘要：随着互联网规模持续扩张、5G/物联网设备激增以及新型应用（如视频流、云游戏、远程办公）的普及，网络流量呈现出体量大、速度快、类型杂、动态性强等典型大数据特征。传统基于规则或统计抽样的分析方法在精度、扩展性与实时性方面已难以应对现代网络管理与安全防护的需求。在此背景下，大数据技术为网络流量分析提供了从高效采集、智能建模到实时预测的完整技术路径。通过分布式日志采集系统与高速数据管道实现全量流量数据的汇聚，结合机器学习、深度神经网络、图嵌入与时序预测模型构建高维流量行为表征，并依托流式计算框架实现毫秒级异常检测与带宽趋势预测。该方法不仅提升了网络态势感知能力，也为智能运维、资源调度与主动防御体系构建奠定了数据基础。

关键词：网络流量分析；大数据；流量建模；实时预测；深度学习；流式计算；异常检测；智能网络运维

参考文献

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