流量特征分析范文
流量特征分析范文（精选11篇）
流量特征分析 第1篇
目前, 随着EVDO业务在国内如火如荼的开展, 中国电信EVDO网络用户不断攀升, 跨越一个又一个新的台阶。与用户共同增长的是业务种类的不断丰富, EVDO网络的支撑业务也逐步向传统宽带网靠近, 因此, 不管是从市场调研还是网络运营的角度来看, 运营商对EVDO的数据业务流量进行深度挖掘都显得十分迫切。
本文整合了传统有线宽带网现有的技术思路、方法和工具, 对PCF上捕获的EVDO数据业务流量进行实例分析, 并对一些技术细节加以更新改进, 验证了对EVDO数据业务流量进行深度分析的可行性和有效性。
2 EVDO数据流量样本的捕获
A10/A11接口是EVDO网络PCF与PDSN之间的链路接口, A10用于传递PCF与PDSN之间的业务数据;A11用于传递A10连接的建立和释放信令消息以及计费信息等。
A10接口承载了整个BSC/PCF下所有用户的数据业务信息, 因此采集现网数据业务流量时不宜直接在现网传输上捕获。为避免对现有业务网络产生影响, 设立一台采集服务器和分析服务器用于采集和镜像现网业务流量数据, 采集服务器位于CE机房, 分析服务器位于远端办公区, 采集服务器用于采集和镜像所有CE数据流, 数据流的捕获采用开源软件wireshark进行抓包捕获, 然后上传到分析服务器进行协议分析。
3 EVDO数据流量的分析方法
3.1 端口检测法
端口检测是根据不用协议使用不同的通信端口来识别, 例如若某个TCP流使用了80、8080或443端口, 则将其标记为Web流量;若某个TCP流使用了21端口, 则标记为FTP流量。
端口检测的识别方法优点在于实现简单, 无需复杂算法就可对抓获的数据包进行分析识别;缺点在于检测的前提是系统和应用程序都严格遵循协议规范, 在协议规范公开的同时已经设定好该协议默认使用的通信端口并且假定使用者们都会遵守这些规范。
随着应用程序的更新和发展, 端口检测法所能识别的协议占比越来越少, 例如BT协议原来默认的通信端口为6881-6889, 但后来为了躲避流量审计和过滤, 包括BT在内的许多P2P程序都已经不仅仅使用默认或者特定的通信端口, 往往还会采用随机端口进行通信。
实际上由于应用的不断发展, 不仅仅是随机端口技术的普及应用, 还包括复用公开端口进行私有协议通信, 如迅雷使用80端口并使用HTTP协议进行传输, 端口检测法的准确率已经大大降低, 对一些程序和行为的检测甚至可能下降到50%以下。
3.2 基于流量行为特征的检测分析法 (DFI)
不同的应用类型体现在会话连接或数据流上的状态各有不同。通过分析P2P流的几个特征属性 (平均速率, 字节数等) , 从宏观上进行识别。研究表明, 基于P2P下载应用的流量模型的特点为平均包长都在450byte以上、长时间固定连接、连接速率高、流量具有非突发性、上行流量与下行流量相当的特点。通过分析不同数据流的属性, 可以把P2P流与其它应用的数据流区别开来。优点:易于检测对负载进行加密的流量以及新出现的和未知的P2P流。缺点:不能精确区分具体的P2P应用类型, 有些流的特征和P2P的相似 (如FTP) , 对于这些流, 需要结合其他技术, 如端口识别方法进行判断。
3.3 基于应用层负载特征的流量分析法 (DPI)
DPI主要是基于应用层数据特征的检测方法, 以此来发现各种应用。它使用一个Payload特征库存储Payload特征信息, 符合payload特征的数据包可视为P2P数据包。如P2P协议流量的应用层数据负载位置开始会包含特定P2P协议软件的信息。
应用层负载特征技术主要有以下优点:
(1) 识别率高, 识别正确度能达到95%。根据一次会话的头几个报文就可检测出应用, 并能把后续的报文分类归属到相应的会话中。
(2) 当前主流的软件产品非加密的仍然居多, 识别和破译比较容易。
(3) 对于新出现的应用, 只要能及时的识别和破译出其协议特征, 定期升级特征库, 就能很好的监控新的应用, 后期维护简单。
4 基于应用层负载特征流量分析的实例演示和应用场景
4.1 QQ
目前QQ使用的协议是TCP+UDP, UDP登录时会使用8000端口, TCP登陆使用443端口, 消息使用UDP, 视频应用使用TCP, 除了以上端口特征, QQ最主要的应用层负载特征是QQ的TCP/UDP报文中, UDP的有效载荷的第一个字节一定是0x02, 因此, 对QQ业务流量的分析可以使用端口检测+应用层负载特征的分析方法。
在实例中仍是使用wireshark在数据业务忙时抓取一个500M的数据包作为分析样本, 在QQ的业务流中, TCP包头一般为20字节, UDP包头一般为8字节, filter语句如下编写:“ (udp.port==8000||tcp.port==443) && (udp[8:1]==02||tcp[20:1]==02) ”, 过滤的QQ业务包和统计结果分别如图1所示。
该样本的分析统计结果表明, Q Q业务流量为1.5MB, 占比0.3%, IP包数量为5 463个, 占比0.6%。以上分析IP包占比大于流量占比, 说明QQ业务以小包为主, 也符合QQ作为即时通讯业务的技术特点。
4.2 HTTP
HTTP协议为纯TCP传输。在抓取HTTP数据包时, 设置过滤规则为“tcp”, 减少非tcp包对结果的影响。设定最小捕获流数为50, 支持度为95%, 设置每条流最小包数为8, TCP获取其连接建立后的前8个负载数据包。
对结果进行人工分析, 发现所提取的HTTP特征码中有一些为HTTP头部字段, 例如“0D 0A 53 65 72 76 6572 3A 20:Server:) ”以及“4B 65 65 70 2D 41 6C 6976 65:Keep-Alive) ”等。由于此类字段可能与其它协议如SMTP等相同包含MIME头的协议冲突, 故将其排除。故选择HTTP特征码为:
“20 48 54 54 50 2F 31 2E 31 0D 0A (字符串形式的项目集格式为:HTTP/1.1) ”
根据以上负载特征, filter如下:“tcp&&tcp contains 20:48:54:54:50:2F:31:2E:31:0D:0A”, 分析和统计结果分别如图2、图3所示。
从图2的HTTP协议内容还可以看到用户通过网页访问的网址等相关信息, 该样本的端口识别统计结果表明, HTTP业务流量为0.6MB, 值得注意的是, 这里的网页浏览业务流量仅仅包括HTTP超文本协议本身的内容, 不包括网页附带的图片 (jpg、gif) 、FLASH (flv、swf) 、视频 (flv、avi) 和音频 (mp3、wma) , 等内容, 因此流量占比较小。
如需对整个网页进行流量检测, 不仅仅需要以上图片、视频音频进行应用层负载匹配, 由于TCP协议是面向流的, 而抓取的IP协议数据是面向包的, 因此还需要对多IP包进行同一个TCP流的关联检测, 技术算法十分复杂, 此外, 还考虑到视频音频数据包往往大于MTU以及IP包的分时传输性, 需要分析的数据量也将十分庞大。
4.3 YOUKU
Youku为基于TCP传输的应用层应用。进行抓包分析发现:Youku对每个视频数据下载会建立一条数据传输流, 且视频数据流均包含大量的数据包。故抓取数据包时设置最小包数为500, 凡是大于最小包数500的流认为是Youku视频数据流, 并以此进行过滤, 保存50条包数大于500的视频流, 作为“离线读包”的数据包。
尽量选取明显包含应用的特征字段, 通过分析, 提取下面特征字段:
项目集:20 47 4D 54 0D 0A 53 65 72 76 65 72 3A20 59 4F 55 4B 55 2E
(字符串形式的项目集格式为:G M T S e r v e r:YOUKU)
根据以上负载特征, filter如下:“tcp&&tcpcontains 20:47:4D:54:0D:0A:53:65:72:76:65:72:3A:20:59:4F:55:4B:55:2E”, 分析统计结果如图4所示。
分析结果表明, 该样本YOUKU视频流的IP包2526个, 占比约0.3%, 流量2.2MB, 占比0.4%。
4.4 P2P技术
P2P (Peer-to-Peer) 是一种用于文件交换的新技术, 通过Internet允许建立分散的、动态的、匿名的逻辑网络。P2P为对等连接或对等网络, 点对点网络技术可应用于文件共享交换、深度搜索、分布计算等领域。它允许个体的PC通过Internet共享文件。随着P2P文件交换应用的普及, ISP在维持和增加宽带网的收益上也面临着新的挑战和机遇。据有关资料统计, 现有的网络中有超过70%的带宽被P2P通信占据着。P2P通信会导致异常的流量峰值, 对网络资源造成意外的损失;所带来的网络拥塞、性能下降等问题, 已影响到正常的网络应用, 如WWW、E-mail等, 缓慢的网页浏览和收发邮件速度更引起普通用户的不满。
前文第3节介绍到, 随着P2P的技术进步, 目前应用的大部分P2P软件均使用了随机端口和复用公用端口传输私有协议的技术, 使得P2P的业务识别变得十分困难, 大部分识别技术都无法对P2P数据流的识别准确率做到100%, 这里主要根据一些现有的思路并结合实验数据, 对P2P业务流的识别提供一种参考。
本文使用的检测方法是应用层负载特征识别+端口检测法, 针对目前主流的几种P2P软件应用层负载的签名特征概括如表1所示。
根据表1的签名特征, 对抓取的数据流进行特征匹配, filter语句如下:
“ (tcp[20:2]==5053|| (tcp[21:3]==00:00:00&&tcp[20:1]!=00) || (udp[8:2]==e903&&udp[12:2]==98ab) ||udp[8:4]==fe:29:04:04|| (udp[8:1]==fe&&udp[9:1]!=00&&udp[10:2]==0000) ||tcp[20:5]==39:00:00:00:8d||udp[8:4]==13:50:07:09||udp[8:4]==13:4e:08:0b) &&tcp.port>1024”, 分析统计结果如图5所示。
统计结果表明, 在该数据样本中, 表1提到的几种P2P软件产生的IP包共242 809个, 占比25.8%, 这几种P2P软件产生流量89.7MB, 占比17.6%。
4.5 应用层负载特征分析法的应用场景
前文介绍了该特征分析法对几种典型业务应用的深入挖掘和实例演示, 实际上对于网络运营商或者网络管理员来说, 有的时候会更关心某些重点用户或者特殊用户使用业务的情况。那么可以通过结合特定用户 (IP) 筛选的方式, 对特定用户的业务使用情况进行剖析。
比如现在抓取了某时段流量, 可以通过编写以下filter语句来分析特定用户A (IP:123.123.123.123) 在该时段使用QQ的流量:
或者分析该时段用户A使用上述几种P2P软件的下行流量占用情况:
“ip.dst==123.123.123.123&& (tcp[20:2]==5053|| (tcp[21:3]==00:00:00&&tcp[20:1]!=00) || (udp[8:2]==e903&&udp[12:2]==98ab) ||udp[8:4]==fe:29:04:04|| (udp[8:1]==fe&&udp[9:1]!=00&&udp[10:2]==0000) ||tcp[20:5]==39:00:00:00:8d||udp[8:4]==13:50:07:09||udp[8:4]==13:4e:08:0b) &&tcp.port>1024”
通过流量大小和占比则可以判断用户A是否使用QQ/P2P业务, 或者使用QQ/P2P的频繁程度。
根据上述方法类推, 可以统计出用户A在某个特定时段里使用上述业务共产生了20.4MB的流量, 其中各种业务类型的占比如图6所示。
从图6可以看出特定用户在使用EVDO过程中的流量特征, 这对加强运营商的EVDO流量挖掘能力、指导运营商制定网络运营策略以及相关市场策略都有十分重要的意义, 同时也是运营商流量经营和用户经营的一个起点。
5 结束语
本文介绍了几种对EVDO数据流进行深度业务分析的技术思路和方法, 重点阐述了目前比较可行和相对准确的应用层负载特征分析法, 并进行了实例演示和验证, 同时介绍了该分析法在EVDO网络运营中在分析重点用户业务使用情况或投诉处理中的应用场景。
随着网络技术的不断进步和发展, 各种业务和应用也在不断更新, 各种技术分析方法也需要与时俱进。同时随着用户发展和流量增长, 网络数据量也将越来越大, 一个BSC忙时的数据量可能达到几十甚至上百GB, 此时系统级的分析和统计不仅仅需要服务器级别的硬件基础, 还需要系统性软件进行整合分析。
参考文献
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[2] HypertextTransferProtocol——HTTP/1.1[S].RFC2616
[3]赵轶, 余文.基于P2P流量监控系统的设计与研究, 北京邮电大学计算机体系结构中心, 北京, 2008
流量特征分析 第2篇
运用多种统计方法,对1957-塔里木河最大的源流--阿克苏河年径流量序列进行分析,发现阿克苏河年径流量序列呈明显的`上升趋势,大致以4 a左右的周期均匀变化.年径流量作为气温上升的滞后反应,20世纪90年代以来快速增加.通过普查相关和引用积雪卫星遥感资料分析,前期山区降水和气温的年际变化是造成河水径流量稳定变化的主要原因,由气温变化导致的山区积雪融水是阿克苏河径流的重要补给来源.夏季的气温、降水的突然变化是引起径流量突然增大甚至引起洪水的主要原因.
作 者：陈颖 邓自旺 史红政 CHEN Ying DENG Zi-wang SHI Hong-zheng 作者单位：陈颖,CHEN Ying(南京信息工程大学,资源与城乡规划系,江苏,南京,210044;新疆阿克苏地区气象局,新疆,阿克苏,843000)
邓自旺,DENG Zi-wang(南京信息工程大学,资源与城乡规划系,江苏,南京,210044)
史红政,SHI Hong-zheng(新疆阿克苏地区气象局,新疆,阿克苏,843000)
加强企业现金流量管理分析 第3篇
关键词：现金；企业；经营；措施
社会的进步和发展，人们生活水平的提高，企业的经营和壮大，都离不开现金的支持，对于企业而言，现金就是流淌在企业里看不见的“血液”，它的应用和管理上的好坏将直接决定着企业运营的好坏。因此，建立健全一套行之有效的企业现金流量管理体系，成为目前摆在企业面前的一道迫切而又现实的问题。
一、现金流量的概念
现金流量是指现金流入、流出量，包括现金流入量、现金流出量和现金净流量这三个方面。在当前这种竞争如此激烈的市场环境下，企业的经营管理面临着很多的未知因素和风险，发展往往很不稳定，这就难免对造成现金流入和现金流出不平衡，为了追求最大限度的平衡和最大限度的现金净流入，保持现金流量的顺畅，我们就必须加强企业现金流量管理，对企业资源进行合理的使用和配置。
二、加强企业现金流量管理的重要意义
1.现金流量管理是经济发展对会计的必然要求
随着全球金融市场一体化的到来，人类社会经济利益上的往来和贸易活动日益频繁，金融风险也越来越得不到保障。所以，这就要求我们会计人员一定要提供真实的现金流量信息，只有这样才能为企业管理者提供决策上的支持，有利于对企业的进一步管理和发展做出正确部署。
2.现金流量管理是企业进行经济效益分析的必要手段
企业通过对现金流量的分析，能够反映企业未来会计期间产生净现金流量的能力；反映企业偿债能力及支付投资者报酬的能力；有助于评估企业的财务弹性和变现能力；反映企业会计年度内影响或不影响现金流量的投资和筹资活动。让企业从企业资金的角度去阐释企业的管理现状，是企业克服管理局限性的重要方法之一。
3.现金流量管理能够提高企业信息质量
随着市场经济体系的日益发展与完善，投资者、债权人和潜在投资者对企业财务信息的公开性与可比性的要求也越来越高，而现金流量又具有比较强的可比性，同时现金也是实实在在的经济资源，具有普遍接受性。也是保证企业偿还能力及资产流动性的最主要的手段。
三、企业现金流量管理中存在的主要问题
1.我国企业的现金流量管理意识薄弱
所谓现金流量管理意识主要是指企业良好的财务状况取决于有效的现金流量与对流动性管理的认识。我国企业往往只注重对经济效益最大化的追求，将利润作为衡量企业经营活动的唯一标准，但是利润的计算通常又有较多的主观因素，企业有时就会误将会计报表中的利润，当作是企业可以随时用来调配甚至是动用的资金，从而使企业超额分配，使企业蒙受了重大的损失。
2.企业现金流量管理目标不明确
在我国，目前中小企业占我国企业总数的99%，这些企业融资难是一个普遍现象，往往在还未明确融资方向之前，就筹集好了款项，导致在以后长期找不到投资渠道的情况下，使资金过度沉淀，又或者是与项目不相匹配，最终导致了大量不良现金流量的产生，使企业增加了不必要的利息和成本上的支出，降低了企业的资金使用效率。
3.缺乏完整的现金流量管理体系
现在我国绝大多数企业实行的是根据国家规定的现金开支范围和以经验和内部牵制制度为主体的管理办法。虽然有些企业使用了现代科学管理办法，如现金预算等办法来进行管理，但仍然未形成完整的管理体系。
4.缺乏有效的内部控制制度
我国企业普遍缺乏和忽视了内部控制，企业内部控制系统的缺乏不仅为现金管理中的欺诈、擅自挪用以及盗窃等违法犯罪行为提供了明显的机会，而且也增加了由于证据不确切、不及时的财务信息做出不良决策，使企业蒙受损失的机会。
四、加强企业现金流量管理的具体策略
1.建立完善的现金流量管理
企业要根据实际制定企业管理标准化体系，要有规范的现金流量报表，使企业管理者能够随时掌握企业的资金流向、销售以及利润等方面的情况，从而对企业目前的现金流心里有数，为下一步的决策提供支持。
2.加强和提高现金流量管理意识
这要求企业领导班子要改变传统的观念，牢固树立以现金流量管理为核心的观念。在企业管理中不仅要关注生产、安全，更要关注财务管理、关注利润，最重要的是关注实现利润后的现金流量是否充足。真正做到財务管理以现金流量管理为中心，企业才会不断做大做强。
3.加强内部控制
加强现金流量管理，首先要建立在严密的内部控制制度上，应建立健全完善的现代企业现金流量管理体系，确保在具体的操作过程中不会有徇私舞弊以及重大差错等情况的发生，提高现金的安全性。
4.实行现金预算
现金预算是企业全面预算的组成部分。每月各业务部门根据需要编制本部门付款预算，财务部门审核汇总，根据整体资金状况编制该单位的月度现金预算，经决策层审批后方能支付资金，保证了资金有序支付。
五、结语
现金对于企业的重要性而言不言而喻，它与企业的生产和发展息息相关，是企业生产活动的无形血液和命脉，也能够直接体现出一个企业的运转和发展问题，因此，作为企业的管理部门，必须从思想上加强和重视企业的现金流量工作，树立以“现金流量管理”为核心的工作理念，为企业的更好更快的健康发展打下坚实的基础。
参考文献：
[1]王 平:公司现金流量管理研究[J].科技信息,2010(28).
[2]刘 莉:谈企业现金流量管理[J].商业经济,2009(23).
流量特征分析 第4篇
河川径流量的变化过程是涉及水文、气象、力学以及人类活动等诸多影响因素的复杂的动力学过程,具有非线性、多时间尺度性等特征。
水文水资源系统的多时间尺度,是指在一个时间段中,水文水资源系统的变化不是以一种固定的周期在运动,而是包含着各种时间尺度(周期)的变化和局部波动,使系统变化在时域中存在着多层次的时间尺度和局部化特征[1]。
近年来,小波变换(Wavelet Transform, WT)理论在水文变量的多时间尺度分析中取得了丰富的成果[2,3,4]。小波变换在时域和频域都具有良好的多分辨率分析能力,被誉为数学显微镜。但小波变换实质上是一种窗口可调的傅立叶变换,其小波窗内的信号必须是平稳的,因而没有从根本上摆脱傅立叶分析的局限,小波变换虽然能够在频域和时域内同时得到较高的分辨率,但仍然存在一定的限制,这种限制通常会造成很多虚假的谐波,且小波基函数的选择对小波分解结果有显著的影响[5]。1998年,Huang等人提出了一种全新的信号分析方法-经验模态分解[6](Empirical Mode Decomposition, EMD),1999年Huang又对其进行了改进。EMD是基于信号局部特征时间尺度,从原信号中提取本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)。该方法从本质上讲是对一个信号进行平稳化处理,将信号中不同尺度(频率)的波动或趋势逐级分解开来,产生一系列包含了原信号不同时间尺度局部特征信息的IMF分量,这使得分解得到的各IMF分量具有明显的物理背景。而最低频率的IMF分量通常代表原信号的趋势或均值。在线性框架下基于EMD得到的Hilbert谱与小波谱具有相同的表现特性,而Hilbert谱在频域和时域内的分辨率都远高于小波谱,依此得到的分析结果可以更准确地反映系统原有的物理特性。由于EMD方法比小波方法有更强的局部表现能力,所以在处理非线性、非平稳信号时,EMD方法是一种更有效的方法[7],而水文时间序列(如暴雨、洪水、径流等)就是典型的非线性、非平稳时间序列。
针对小波变换的不足之处,本文运用EMD方法对北洛河下游的控制性水文站状头水文站1956~2000年的还原后的年天然径流量序列[8]进行精确的多时间尺度分析,得到具有不同时间尺度(波动周期)的波动分量,并对其波动特征和趋势进行了分析。
1 EMD的基本理论和方法
EMD方法中的本征模态函数(IMF)要满足两个条件:① 在整个数据范围内,极值点和过零点的数量必须相等或至多相差1;②在任何点处,所有极大值点形成的上包络线和所有极值点形成的下包络线的平均值始终为零。
EMD分解基于如下前提:① 被分解的信号至少有两个极值点:一个极大值点和一个极小值点;②局部特征时间尺度定义为信号中两临近极大值点或极小值点的时间间隔;③若信号中没有极值点,但包含一些拐点,可以先对信号进行若干次微分,使极值点显露出来,最后对分解得到的分量进行积分得到最后结果。
EMD分解方法的基本思想是:加入待分解数据序列的极大值或极小值数目比上跨零点(或下跨零点)的数目多2个或2个以上,则该数据序列就需要进行平稳化处理。首先,利用三次样条函数把序列x(t)的局部极大值和局部极小值点分别拟和成x(t)的上包络线和下包络线,然后计算两包络线的均值m1。再从原数据序列x(t)减去m1,即可得到一个移除低频的新数据序列:
通常,h1并不是IMF分量,为此需要对h1重复以上处理过程以进行k次筛选,直到所得到的平均包络趋于零为止,此时所得数据为:
式中:h1k为第k次筛选所得的数据;h1(k-1)为第k-1次筛选所得的数据。利用限制标准差SD的值来判断每次筛选结果是否为IMF分量,SD定义为:
其中T为数据序列的长度。
EMD分解时的限制标准差SD的值一般取在0.2~0.3之间,即满足0.2<SD<0.3时分解过程即可结束。此标准的物理考虑是:既要使得hk(t)足够接近IMF的要求,又要控制分解的次数从而使得所得IMF分量保留原始信号中幅值调制的信息。
当h1k满足SD的要求时,令c1=h1k 即可得到信号x(t)的第一个IMF分量,它代表了原始信号序列中最高频率的组成成分。从原始数据序列x(t)中减去第一个IMF分量c1,就得到一个移除高频组分的差值数据序列:r1=x(t)-c1。若r1中仍包含x(t)的较长的局部特征时间尺度信息,可将r1作为待分解信号,再重复式(1)~(4)的过程,直至所剩信号r1中的信息对所研究的内容意义很小或已是单调函数时停止分解运算,此时的rn代表原始数据序列的趋势或均值。至此,便得到了信号x(t)的一系列IMF分量:c1,c2,,cn,且r1-c2=r2,r2-c3=r3,,rn-1-cn=rn。原始数据序列即可由这些IMF分量及一个均值或趋势项表示:
由于每一个IMF分量是代表一组特征尺度(频率)的数据序列,因此EMD分解实际上就把原始数据序列分解为各种不同特征波动的叠加,每一个IMF分量既可以是线性的也可以是非线性的,且每个IMF分量都有实际的物理背景相对应。
2 实际应用
2.1 基本资料
北洛河是渭河的第二大支流,黄河的二级支流,发源于陕西省定边县白于山南麓,流经吴旗、甘泉等县,于大荔县入渭河,全长680 km,流域面积2.69万km2,其中黄土丘陵区占71%,多分布在上游,沟深坡陡,植被稀少,水土流失严重。黄土塬区占25%,分布在中游,下游属关中盆地。北洛河与渭河的交汇地带已进入三门峡水库区。状头水文站位于陕西省蒲城县,距河口130 km,断面以上控制流域面积2.564 5万km2,是北洛河下游的控制性水文站。北洛河状头站1956~2000年的还原后的天然年径流量序列,如图1所示。
2.2 还原后天然年径流量的EMD分解
运用EMD方法对上述数据进行多时间尺度分解,限制标准差SD的值取为0.25,并采用边界延拓法来处理分解时的边界问题[9]。结果见图2~6,其中分别包含有4个IMF分量(图2~5)和一个趋势项Res分量(图6)。从中,可以得出以下重要结论。
(1)北洛河还原后的天然年径流量时序可以分解为4个具有不同波动周期的分量和1个趋势分量,反映了北洛河流域河川年径流量变化的复杂的多时间尺度性。
(2)IMF1分量具有准2~4 a波动周期,其波动幅度在观测时段内呈现了较强的稳定性。
(3)IMF2分量具有准4 a波动周期,其波动幅度自20世纪50年代至本世纪初,呈减小趋势,进入20世纪90年代减小幅度尤甚。
(4)IMF3分量具有准8~10 a波动周期,其波动幅度自20世纪50年代至本世纪初,呈减小趋势。
(5)IMF4分量具有准22 a波动周期,其波动幅度自20世纪50年代至本世纪初有增大的趋势。
(6)Res分量显示的是年径流量的整体变化趋势,自20世纪50年代中期至本世纪初,北洛河的天然年径流量整体上呈缓慢减小趋势,减小幅度为11%。必须指出的是,北洛河天然年径流的变化趋势项可能属于更长周期(更小频率)波动的组成部分,而限于资料和方法,这种波动的周期、频率和振幅目前还难以测知。
3 结 语
经验模态分解( Empirical Mode Decomposition,EMD)作为一种全新的信号处理方法,是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破,具有比小波变换更强的局部特性和适应性。本文运用EMD方法对北洛河下游状头站1956~2000年的还原后的天然年径流量时序进行多分辨率分解以分析其波动的变化特征,结果表明其波动分量分别具有准2~4 a、准4 a、准8~10 a和准22 a的波动周期,显示了北洛河流域河川年径流量变化的多时间尺度性、多层次性和复杂性。EMD方法作为一种全新的非线性、非平稳信号分析方法,以其具有的精确的多分辨率分析能力而在水文水资源系统变量分析和预测中具有广阔的应用前景。
摘要：针对小波变换的不足之处,运用EMD方法对北洛河下游控制站状头水文站19562000年的还原后的天然年径流量时序进行多时间尺度分析,发现北洛河的天然年径流量变化存在准24年、准4年、准810年、准22年的波动周期,并分析了各分量的趋势变化。结果表明,EMD作为一种全新的多分辨率信号处理方法,可以更精确地提取年径流量时序中不同波动周期的分量,在水文水资源变量的分析及预测中具有广阔的应用前景。
关键词：EMD,北洛河,年径流量,多时间尺度
参考文献
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现金流量表分析 第5篇
（一）偿债能力的分析
在分析企业偿债能力时，首先要看企业当期取得的现金收入在满足生产经营所需现金支出后，是否有足够的现金用于偿还到期债务。在拥有资产负债表和利润表的基础上，可以用以下两个比率来分析：
1、短期偿债能力=经营活动现金流量净额/流动负债。
经营活动现金流量净额与流动负债之比，这个指标是债权人非常关心的指标，它反映企业偿还短期债务的能力，是衡量企业短期偿债能力的动态指标。其值越大，表明企业的短期偿债能力越好，反之，则表示企业短期偿债能力差。
2、长期偿债能力=经营活动现金流量净额/总负债。
经营活动现金流量净额与企业总债务之比，反映企业用经营活动中所获现金偿还全部债务的能力，比率越高，说明偿还全部债务的能力越强。以上两个比率值越大，表明企业偿还债务的能力越强。但是并非这两个比率值越大越好，这是因为现金的收益性较差，若现金流量表中“现金增加额”项目数额过大，则可能是企业现在的生产能力不能充分吸收现有资产，使资产过多地停留在盈利能力较低的现金上，从而降低了企业的获利能力。这需要说明一点，就是在这里分析偿债能力时，没有考虑投资活动和筹资活动产生的现金流量。因为企业是以经营活动为主，投资活动与筹资活动作为不经常发生的辅助理财活动，其产生的现金流量占总现金流量的比例较低，而且如果企业经营活动所取得的现金在满足了维持经营活动正常运转所必须发生的支出后，其节余不能偿还债务，还必须向外筹措资金来偿债的话，这说明企业已经陷入了财务困境，很难筹措到新的资金。即使企业向外筹措到新的资金，但债务本金的偿还最终还取决于经营活动的现金流量。
（二）支付能力分析
1、支付股利的能力=经营活动现金流量净额/流通在外的普通股股数。
经营活动现金流量净额与流通在外的普通股股数之比，反映企业支付股利的能力。如每股现金流量=（经营活动现金净流量-优先股股利）/流通在外的普通股加权平均股数，反映企业在维持期初现金存量的情况下，有能力发给股东的最高现金股利金额。
2、支付现金股利的能力=经营活动现金流量净额/现金股利。
经营活动现金流量净额与现金股利之比，反映企业年度内支付现金股利的能力。他们之间的比例大，就证明企业支付现金的能力强，反之，就会形成支付风险。
3、综合支付能力=经营活动现金流量净额/股本。
这一指标反映企业的支付能力大小。该比率越高，企业综合支付能力也就越强。
当企业当期经营活动的现金收入和投资活动取得的现金收入足以支付本期的债务和日常经营活动支出时，可以有一部分余额用于投资和分派股利；反之则无法用于投资活动和分派股利。如果这种状况持续下去，得不到扭转，则说明企业面临支付风险。所以，无论是企业的投资者还是经营者，都非常关心企业的支付能力，都需要通过分析现金流量表了解企业的支付能力。
（三）盈利能力分析
通过现金流量，可以把经营活动产生的现金净流量与净利润、资本支出进行比较，揭示企业保持现有经营水平、创造未来利润的能力。
1、销售现金比率=经营现金净收入/同期销售额。它能够准确反映每元销售额所能得到的现金。
2、每股营业现金净流量=经营现金净流入/普通股股数。它反映的是企业对现金股利的最大限度的分派能力。
3、全部资产现金的回收率=经营现金净流量/全部资产。它表示的是企业资产在多大程度上能够产生现金，或者说，企业资产生产现金的能力有多大。
4、创造现金的能力=经营活动现金净流量/净资产。
这一比率反映投资者投入资本创造现金的能力，比率越高，创现能力越强。
5、每股现金流量总资产现金报酬率=支付利息和所得税前的经营净流量/平均资产总额。
这一比率是对现行财务分析中总资产报酬率的进一步分析，用以衡量总资产产生现金的能力，它表明企业使用资源创造现金的能力，也是投资评价的关键之一。对于一个企业来说，评价其获利能力最终要落实到现金流入能力的保证上，即通过对现金流量的分析来对企业的获利能力进行客观分析。
（四）未来发展规模的潜力分析
企业要实现自身规模的不断扩大，就必须追加大量的长期资产，反映在现金流量表中即投资活动中的现金流出量要大幅度提高。无论是对内投资的现金流出量，还是对外投资的现金流出量，它们的大幅度提高，往往意味着一个新的投资机会和发展机遇的到来。除此之外，也可以将投资活动与筹资活动所产生的现金流量联系起来，对企业未来发展状况进行分析和考察。当投资活动中的现金净流出量与筹资活动中现金净流入量在本期的数额都相当大时，说明该企业在保持内部经营稳定进行的前提下，能够从外界筹集大笔资金用以扩大生产经营规模。
（五）多表并看，现金流量与其他报表的有关项目结合进行分析
由于资产负债表、利润表和现金流量表有内在逻辑关系，可以从另外两张报表各项目的变动中寻找公司经营性现金流量增减的实质。因此，阅读报表时应检查现金流量表中的“销售商品收到的现金”项目和利润表中主营业务收入以及资产负债表中应收账款、应收票据、预收账款等项目的对应关系；检查现金流量表中“购买商品支付的现金”与利润表中的主营业务成本，资产负债表中存货、应付账款、应付票据、预付账款等项目的对应关系；重视“构建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金”、“投资所支付的现金”与资产负债表中固定资产、在建工程、长期投资的对应关系研究。同时也可以阅读财务报表附注，了解行业情况及公司相关背景，加深对上市公司财务报表的理解，进一步了解企业的整体经营素质和管理水平。
二、对现金流量进行财务分析过程中需要注意的问题
第一，要注意从过程和结果的结合中来分析现金流量的变化。
在对现金流量进行分析的过程中，总是会遇到当期内的期末与期初在现金净变化量方面确定问题。但是，对于任何一个企业来说，在确定当期期末与期初的现金净变化量的时候，无非会遇到这样三种情况，即现金及现金等价物的净增加额或者大于零，或者小于零，或者等于零。不过，不论是哪种情况，都不能从期末与期初数量的简单对比中来判断企业现金流动状况是出现“好转”，还是“恶化”，或是维持不变。而要揭示现金状况变化的原因，就必须对影响现金流量的各种因素进行全面分析，区分出预算或计划中安排的与因偶发性原因而引起的不同情况，并对由此产生的实际与预算的差异展开分析。从这种意义上说，分析现金流量的变化过程，甚至比对现金流量变化结果进行分析更为重要。
第二，现金流量表虽然按经营活动、投资活动、筹资活动反映了各项活动现金净流量，但并不能据此判断各项活动的效果好坏。
因为各项活动的当期现金流入并不与当期的现金流出相配比，尤其是投资活动和筹资活动，其当期现金流入和当期现金流出基本不相关。当期投资活动产生的现金流入是以前投资现金支出的结果，而当期筹资活动的现金流出则是以前筹资现金流入的还本和付息额。
第三，对不同企业、或同一企业不同时期的现金流量表进行比较分析时，要注意其可比性。
IP包流量分析与实现 第6篇
关键词：IP包 流量分析 解析
0 引言
随着社会的飞速发展和网络技术应用领域的扩展，使得网络通信问题日益成为人们关注的焦点。当前，人们对网络的需要也日益增多，人们对网络通信也有了越来越高的要求。通过Internet的迅速发展使社会经济结构和人们的生活方式发生了巨大的变化，网络服务越来越重要，而IP流量正是网络管理的重要数据基础，通过IP分析流量数据，可以帮助网络管理员发现各种恶意网络攻击，对攻击源进行追溯和定位，从而对网络中的计算机进行有效的保护尤其在中小网络中网络安全起着至关重要的作用。IP分析中数据的统计是不允许出现任何错误的。因为网管人员在做好防护的同时也要对IP包进行捕获和流量分析。网络上的信息流量是通过计算机的网卡转换把网上的信息展现出来的，通过对流经网卡的数据包的分析，如果发现有恶意连接或是异常流量的时候，网络管理员就可以及时的做出相应的措施来保护网络的通暢和安全，这也就是进行IP包流量分析的重要性。
1 IP包流量分析的研究
1.1 IP流量分析
每个网络都有自身的运行规律，对于每一个高级的网络管理员，要管理好网络上承载关键业务的网络系统，首先要对自己所管理的网络建立深入的了解，提高自身的网络管理技术水平，掌握有效的IP流量分析技术并能够在工作中灵活的运用。网络管理和网络的结构、应用特点等紧密相关，通过IP流量分析，能够帮助网络管理人员掌握网络系统运行的规律。网络上重要的应用在运行时，如每一次访问，每一个交易处理，数据都是通过网络来传输的，就是这些数据的传输导致了网络流量的产生。通过分析应用运行所产生的网络流量，能够清楚的了解应用运行时对网络通信的影响。通过IP流量分析程序可以获取到数据包的内容及其数量。在网络带宽一定的情况下，每个用户的网络行为都将相互影响，同时会对整个网络的运行产生影响。伴随着每个用户在网络中的行为都有网络流量的产生，通过对网络用户的IP流量进行分析，能够直观地了解网络用户的网络使用情况。IP流量分析可以为网络和应用问题的分析提供依据，特别是数据包级的分析，因为这些依据是真实的，有效的，它们是实实在在的在网络中传输的数据包，这也是流量分析能够大大提高网络和应用问题分析效率的原因。IP流量分析是有助于维护网络持续、高效和安全运行的一种手段，IP流量分析有助于网络管理员对网络运行管理、应用运行管理和网络应用问题分析。
IP包流量分析的主要方法是通过实时连续地采集网络数据并对其进行统计，计算得到主要成分性能指标，结合网络流量的原理，通过统计出的性能指数观察网络状态，分析出网络流量变化的趋势，找出影响网络性能的因素。
1.2 系统总体设计
通过研究与分析简单IP包流量分析程序的用户需求可以发现，用户需要系统实现对本机基本信息的获取，如IP地址，主机名，MAC地址和子网掩码等信息；需要实现对网络流量的监控，即对流入和流出网卡的数据包进行检测并对数据包的长度进行累加，从而得到流量数据，最后将网络输入流量，网络输出流量，网络总流量能在对话框对应的网格处显示；需要实现捕获流经本计算机网卡的所有数据包，对所获取到的数据包进行解析，从而得到相关信息，如源地址，源端口，目的地址，目的端口，数据包的协议类型，数据包大小，数据等信息。根据分析IP包流量分析系统可以具有三个主要功能部分：基本信息显示、网络流量监控、IP包解析。系统设计图如图1所示。
1.2.1 基本信息模块
对于一台计算机来说，一般只有一个计算机名称，但是可以有多个IP地址。例如当计算机通过拨号上网的时候，在验证完用户名和口令以后，就会动态分配一个IP地址，此时计算机就拥有了两个IP地址，一个是自己设定的局域网用的IP地址，另外一个就是拨号上网动态分配的IP地址了。
基本信息模块实现的主要功能是获取本机的主机名和本机IP地址，并以对话框的形式显示出来。此模块中所获取的IP地址是自己设定的局域网用的IP地址，而不是拨号上网时动态分配的随机IP地址。它设计的主要目的是为了方便网络管理人员快捷地了解本机的一些基本信息。
1.2.2 网络流量监控模块
网络管理人员一般会根据计算机在不同时段的网络流量变化情况来对计算机进行各项参数的优化，以及了解是否存在异常流量。而对于个人用户来说，实时了解本机网络流量情况是很重要的，尤其是对那些拨号上网的用户，对网络流量的了解可以有效的帮助他们节约上网费用。
网络流量监控程序的本质是对流入和流出网卡（Modern）的数据包进行测量，在单位时间内的流入量实际上就是在单位时间里流入网卡的数据包的字节数，在单位时间内的流出量实际上就是在单位时间内流出网卡的数据包的字节数。而总流量就是流入量和流出量之和。
1.2.3 IP包解析模块
因为要捕获经过网卡的所有数据包，需要将网卡设置为混杂模式。在实际编程的过程中，通过使用网络嗅探器可以把网卡设置于混杂模式，并可实现对网络上传输的数据包的捕获与分析。在网络安全方面，网络嗅探手段可以有效地探测在网络上传输的数据包信息，通过对这些信息的分析利用将有助于对网络安全进行维护。IP包解析模块就是通过使用网络嗅探器技术来实现完成的。
2 IP包解析模块的实现
IP包解析模块是系统实现的重要模块，在实现中主要实现函数见表1。
3 结束语
IP包流量分析系统是一个相对复杂的系统，通过研究需求设计了系统的主体框架，通过编写套接字、访问注册表等方法实现了系统部分主要功能，下一步准备完成详细指标分析等功能。
参考文献：
[1]杨延双，王全民.TCP/IP协议分析及应用[M].北京：机械工业出版社，2009.
[2]罗莉琴，詹祖桥.Windows网络编程[M].北京：人民邮电出版社，2009.
浅议企业现金流量的质量特征 第7篇
现金流质量, 是指企业的现金流量能够按照企业的预期目标进行顺畅运转的质量。一般来说, 现金流量质量较高的表现是各类活动的现金流量周转正常, 现金流转状况与企业短期经营状况和企业长期发展目标相适应。现金流量是一个动态概念, 从现金流量表的构成来看, 企业的现金流量分为3类:经营活动产生的现金流量, 投资活动产生的现金流量以及筹资活动产生的现金流量。
一、经营活动现金流量的质量特征
1.充足性
经营现金流量的充足性是指企业是否具有足够的经营现金流量满足正常的运转和规模扩张的需要。现金流量状况是影响企业生存发展的关键因素, 经营活动是企业经济活动的主体, 也是企业获取持续资金来源的基本途径, 如果经营活动产生的现金流量十分有限, 对企业未来发展所起的作用也会微不足道, 经营现金流量质量自然也不高。由此可见, 充足性是经营活动现金流量质量特征的必要属性。
从绝对量方面来说, 企业经营现金流量的充足性主要表现在企业经营现金流量能够支持现有的企业经营, 经营现金流量正常。显然, 企业靠内部积累维持目前的生产经营能力, 其经营现金流入量必须能够抵补下列当期费用: (1) 表现为经营现金流出的企业正常经营所需的日常开支; (2) 主要以资产折旧和摊销额为主的前期支付的需当期和以后各期收回的费用。也就是说, 企业只有在满足了上述条件, 其经营现金流量才属正常且具有充足性, 现有规模下的简单再生产才能得以持续。
从相对量角度考虑, 充足性主要体现在企业经营现金流量能够满足企业扩大再生产的资金需要, 具备对企业投资活动的支持能力和对筹资活动的风险规避能力。
2.稳定性
持续平稳的现金流量是企业正常运营和回避风险的重要保证。企业每个会计年度的经营现金流量并不相等甚至相差很大, 即使流量净额相同, 若其内部构成存在差异也会使企业具有不同的财务状况。所以, 要评价经营现金流量的质量就必须考虑其稳定性。
稳定是一个企业持续经营及发展的前提, 企业经营现金流量主要来自主营业务, 主营业务突出、收入稳定是公司运营良好的重要标志, 反之, 公司主营业务突出、经营稳健, 是企业经营现金流量稳定、持续的表现。因此企业主营业务活动流入的现金明显高于其他经营活动流入的现金。企业经营活动现金流入结构比较合理, 财务基础与经营现金流量的稳定程度较高, 则经营现金流量的质量较好;反之, 则说明企业主营业务的创现能力不强, 维持企业运行和支撑发展的大部分资金由非核心业务活动提供, 企业缺少稳定可靠的核心现金流量来源, 其财务基础较为薄弱, 经营现金流量的稳定性与品质较差。
3.同步性
所谓同步性是指现金流入与流出的同步。为减少现金的闲置浪费, 采取有效措施实现现金流入与流出的同步协调是极为可取的, 这样可以大大提高现金的利用效率。实现现金流入与流出的同步协调, 要求企业要合理地安排供货和其他现金支出, 有效地组织销售和其他现金流入, 使现金流入和流出的波动基本一致。为保持现金流入与流出的同步协调, 可先通过销售商品或提供劳务而收到现金或某种专门的融资方式而取得大量的现金流入, 然后再逐渐发生各种各样的现金流出, 现金余额很小时再同样重复。在此需要指出的是, 合理编制现金预算, 并依照现金预算中的计划安排来筹划现金流入和安排现金流出将是实现现金流入与流出同步的重要保障。
二、投资活动现金流量的质量特征
1.战略性
从企业投资活动引起的现金流出量来看, 企业的投资活动明显分为两类: (1) 对外扩张, 为再生产奠定基础, 即为购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金; (2) 对外投资, 即对外股权投资、债权投资支付现金。上述两类活动, 将为企业未来的发展奠定基础, 应该体现企业长期发展战略的要求。因此, 企业投资活动的现金流量应具有战略性。
从战略性角度看, 第一, 企业对经营性资产的结构安排体现了战略发展要求, 现金流出量的结构应该适应企业发展战略的要求;第二, 企业对外投资的结构与方向也体现了企业对外扩张、寻求发展的战略, 现金流出量的结构也应该适应企业对外扩张战略的要求;第三, 虽然在现金流量的基本数量关系上难以直接体现企业发展战略的要求, 但从事不同行业的企业的经营、投资活动现金流量结构和模式具有明显不同的特征。因此, 对企业投资活动的现金流量进行分析时, 战略是企业投资活动所具备的基本属性。
企业的经营者在保证生产经营正常资金周转的前提下, 往往购买股票或债券对外投资获得本企业经营活动以外的经济利益。然而由于投资者现金资源的稀缺性, 有必要对现有资源进行合理的投资规划, 以谋求最大的经济收益。因此企业的投资决策者在进行投资决策时, 有必要以现有现金资源是否可以正常支付其资本支出为前提, 若有资金剩余再根据企业目前的财务状况和投资计划进行投资活动, 规划战略。
2.盈利性
企业的目的是生存、获利、发展。只有生存才能够发展, 维持原状简单生存是不可取的, 发展成为所有企业的必由之路, 而发展则意味着投资, 投资的最终目的是盈利, 盈利是企业投资活动的根本属性。
企业对外投资情况及其效果是投资人和债权人共同关心的问题。因为企业对外投资及其效果的好坏, 直接关系到企业的生存及发展。同时, 投资收益质量的好坏及投资收益收现的比例大小也直接关系到投资人和债权人的经济利益能否实现。
企业在对投资活动现金流量的盈利性进行分析管理时, 往往会忽略投资收益背后隐含的一个前提条件, 即投资成本的收回和补偿。投资成本是指企业对外进行投资的本金。在投资活动中, 企业以其收回的投资所收到的现金来补偿投资成本。企业应根据市场环境和经营活动的变化情况, 缩短投资成本回收期。因此, 兼顾投资收益和投资成本现金流的管理, 才能使投资活动现金流质量得到真正提高。
三、筹资活动现金流量的质量特征
1.适应性
筹资活动的现金流量是企业资金管理中的重要一环, 它可以维持企业经营活动、投资活动的正常运转;反之, 因经营活动、投资活动的需要, 可能引起筹资活动现金流量的产生。但其运作状况从总体上看应该是适应性的, 即筹资活动的现金流量应该适应企业经营活动现金流量、投资活动现金流量周转的状况, 为上述两类活动服务。在企业经营活动现金流量、投资活动现金流量周转的结果小于零、需要其他途径的现金来源, 而企业又没有累积的现金的时候, 筹资活动应该及时、足额地筹集到相应的资金, 以满足上述两类活动的需要;在企业经营活动现金流量、投资活动现金流量周转的结果大于零、需要其他途径的投资活动来消耗现金, 以获取更多利润的时候, 筹资活动应适时地调整筹资规模和速度, 并积极寻找投资方向, 以消耗上述两类活动积累的现金, 为企业创造效益;在债务融资到期时, 应保证有足够的自有资金积累或举借新的债务, 保证到期债务的偿还。因此, 适应性是筹资活动现金流量的一大质量特征。
2.多元性
企业筹资的目的主要是为了适应企业经营活动现金流量及投资活动现金流量的需要, 因此企业在取得上述两类活动需要资金的同时, 应尽量降低筹资成本。而要达到企业筹资综合资金成本最小, 同时将财务风险保持在适当的范围内, 使企业的价值最大化的目的, 决定了企业筹资活动现金流量的多元性。不同的筹资渠道及方式的筹资成本和承担的风险相差很大, 企业要根据自身实际选择适合企业发展的渠道和方式, 确定筹资规模、期限和还款方式等, 规避筹资风险。而采用多种方式筹资和渠道多元化, 是分散筹资风险的最佳选择。我国的筹资渠道有:国有财政资金、银行资金、非银行金融机构资金、民间资金、企业自留资金和外商资金等。筹资方式有:吸收直接投资、发行股票和债券、银行存款、商业信用、租赁筹资、内部积累等。因此, 多元性是筹资活动中现金流量的一大质量特征。
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P2P软件流量特征比对提取技术 第8篇
P2P流媒体软件作为P2P技术的主要应用, 最近几年迅速发展起来, 由于流媒体软件流量本身的特点, 需要占据大量的网络带宽来即时传输视频数据, 造成网络的拥塞, 无法保证公司企业的正常业务的运转, 人们意识到越来越有必要对P2P流媒体软件流量和网络行为进行深入的了解、分析, 为监控与管理P2P流媒体软件流量提供技术支持。本文从提取P2P流媒体软件流量的特征字入手, 采取比较法提取关键字, 为之后的网络流识别提供一个良好的条件。
2 已有的流量识别技术
首先阐述目前常用的流量识别技术[1]
(1) 端口匹配识别。这种方法的明显特点是解析速度非常快, 通常只需要对包头进行分析找出端口号, 然后和预先设定的端口表进行比较, 如果认为该端口是某款P2P流媒体软件流量的端口, 则鉴别成功, 否则就不认为是某款P2P流媒体软件流量。这个方法虽然非常简单, 而且在一开始的应用中也能起到一定的作用。但随着P2P流媒体软件的改进, 现在很多P2P流媒体软件采用动态端口进行数据传输, 这样导致这种鉴别技术无法有效的识别流。
(2) 特征字检测识别。这种方法又称为数据报深度扫描, 由于后期的软件采用动态端口, 这时只能通过扫描数据报, 通过对已知特征字的匹配可判断其是否为P2P流媒体软件流量。由于这种方法准确度较高已经成为广泛使用的一种识别方法, 但是它无法识别加密流。而且每种流量的关键字都不相同, 这就加大了判断的复杂度。
(3) 流量统计识别。研究表明P2P流量具有长时固定连接的特点。因此理论上基于流状态的统计识别方式可以识别一切大规模P2P流。
目前常规业务一般通过以上三种方法来进行识别, 另外还有其他识别方法, 如协议分析识别等, 这里不再一一做介绍。
3 流量识别、特征字、P2P流媒体软件流量的关系
本文所阐述的P2P流媒体软件流量特征字提取, 为P2P流媒体软件流量识别服务, 针对P2P流媒体软件流量, 此方法比较准确, 可行性较高。特征字的定义是:在数据包DATA字段中, 在固定位置出现的固定16进制字符, 通常字段的首位、末尾为固定位置。特征字是网络软件的特性之一, 可用来识别软件类型。但是并非所有的P2P流媒体软件流量都能提取到特征字。
4 提取P2P流媒体软件流量特征字比对技术
提取一款P2P流媒体软件流量的特征字, 流程看似简单, 但其中细节很多。例如, 流媒体软件使用的传输方式, 以TCP还是以UDP传输, 又例如, 数据包的长度, P2P流媒体软件流量中传输的数据可以说是海量数据, 包含了各种长度的数据包, 这就要求能进行归纳总结, 分析提取出最有可能含特征字的那些数据流。此外, 还有很多值得注意的方面, 会在下面部分详细阐述。图1描述了整个流程。
4.1 PPLive流媒体软件流量软件提取特征字
4.1.1 软件简介
PPLive是全球最大的P2P网络电视平台, 运用全球领先的P2P视频直播技术为用户提供流畅美妙的视听享受。它以P2P网络电视软件和网站为主要平台载体。其拓扑结构为:网状拓扑, 采用PeerCast核心。
4.1.2 PPLive数据包分析
(1) 运行PPLive客户端后, 首先与服务器进行交互, 主要目的是获得播放列表和播放界面的初始化, 根据和服务器的交互顺序, 现总结如表1所示:
从表1可以看出, 可以获得特征字的只能是播放列表获得阶段, 现对播放列表进行进一步的分析:
获取的方式:HTTP
获取的请求:GET zh-cn/xml/new.xml
回复包为播放列表 (以XML格式存储) , 以一个频道为例, 如图2所示:
(2) 播放某个频道
请求加入频道:在点击某个频道后, 首先向list.pplive.com发送GET/playlink-/playlink, 60465e3d-b08c-4828-b974-38f281c01a69, 187, 125.html的请求, 服务器返回一个频道的相关信息。
加入P2P网络:客户端peer首先和该频道的超级节点通信, 采用UDP协议实现。获得该频道的播放Peer列表, 现以一个超级节点为例, 如图3、4所示。
结论:斜线暗影代表Drcom的配置信息, 与本协议无关;白色部分代表请求信令字, 下划线部分代表信令特征字。
结论:下划线部分代表信令特征字;白色部分代表回复信令字;线部分代表返回的peer的数目;---线部分代表一个Peer的IP+TCP Port+UDP Port和节点建立链接:和某个节点建立连接通过UDP协议实现, 如图5、6所示。
结论:线部分代表Drcom的配置信息, 与本协议无关;线部分代表信令特征字;---线部分代表请求信令字
视频数据传输:PPLive的视频数据传输通过TCP协议实现, 具体传输过程如图7、8、9所示。
结论:线部分代表长度信息;线代表特征字符;---黄线部分代表请求信令
结论:线部分代表长度信息;线代表特征字符视频数据传输控制信息:PPLive的传输过程中的控制信息通过UDP协议实现, 如图10所示:
结论:线代表特征字符;线部分代表控制信令
4.2 PPStream特征字分析
4.2.1 PPStream软件简介
PPStream是一套完整的基于P2P技术的流媒体软件流量超大规模应用解决方案, 包括流媒体软件流量编码发布、广播、播放和超大规模用户直播。与传统的流媒体软件流量相比, PPStream用了P2P-Streaming技术, 具有用户越多播放越稳定, 支持数万人同时在线的大规模访问等特点。其也采用网状多播模型的拓扑结构。
4.2.2 PPStream数据包分析
限于篇幅的原因, 本文将对感兴趣的部分进行分析, 对检测过程没有作用的过程, 在这里就不再叙述。
(1) 播放列表的获得
获取方式:UDP数据包
请求服务器:list.ppstream.com
获取请求:0x**-**-00-00-03+请求数据
回复信息:0x**-**-00-00-03+列表信息
(2) 播放某个频道
从超级节点获得频道的peer列表, PPStream采用的协议为UDP协议, 如图11、12所示:
结论:线部分代表Drcom的配置信息, 与本协议无关;线部分代表信令特征字;---部分, 未知, 比较固定
结论:部分代表信令字;线部分代表某个Peer的IP+TCPPort+UDPPort;和某个Peer建立连接
PPStream视频传输采用TCP协议实现, 和某个节点建立连接后, 就进行视频数据的传输, 其具体过程如图12所示。
结论:部分为特征字:PSProtocol
视频数据的传输:其请求为21Bytes, 如图14所示, 视频数据的分段大概为1 396 bytes。
结论:线部分为特征字;---线为请求的帧
视频数据没有特征字, 在这里就不再分析了。
4.3 QQLive特征字分析
4.3.1 QQLive软件简介
“QQ直播”是一款P2P网络电视直播软件, 视频质量高、流畅, 节目内容丰富。
4.3.2 QQLive数据包分析
QQLive打开客户端, 首先进行登陆, 然后进行播放列表的传输, 从Cache.tv.qq.com服务器获取, 具体如表2所示。
由于播放列表的获得没有什么特殊性和PPLive类似, 在这里就不再分析了。
点击一个频道后, 客户端首先和服务器进行链接, 通知自己的信息, 然后和广告服务器进行连接, 下载广告信息。
QQlive从某个节点获得数据时, 首先向该节点发送一个测试数据包, 然后再进行视频数据的传输, 通过大量的分析发现, QQLive仅通过UDP数据包进行视频数据的传输, 包括聊天信息, 同时该数据包具有明显的规律性, 即0xfe+*+?+?+*+视频数据, 其中?=0x00或0x04如图15、16所示。
结论:线部分为DRCOM配置信息, 与本协议无关;线部分为相对固定关键字;---线部分为变化特征字。
结论:线部分为相对固定关键字, 线部分为变化特征字。
4.4 总结
通过以上的分析, 总结其特征如表3所示:
5 结语
本文通过案例详细阐述了如何通过比对法, 达到提取特征字的目的, 为能更好地识别P2P流媒体软件流量提供了基础, 将来的提取方法应该在此基础上向智能化发展。结合神经网络的相关知识, 对提取方法做一个改进是下一步的研究方向。
摘要：文章综述了现有网络流量的识别方法, 然后提出通过比对法获取P2P流媒体软件流量的特征字, 并在此基础上提出了一些未来的展望。
关键词：特征字,P2P流媒体软件流量,流识别
参考文献
[1]李江涛, 姜永玲.P2P流量的识别与管理技术.电信科学, 2005, 49 (3) :57-61
[2]王振华, 王攀, 张顺颐.基于综合统计特征的Skype流量分析与识别.自然科学学报, 2006, 26 (1) :1-7
流量特征分析 第9篇
自点对点传输技术出现以来, Peer-to-Peer (P2P) 技术迅速发展, 如今已经成为了网络带宽的最大占有者。有关数据显示, P2P流量已经占据了互联网总流量的60%80%, 而在高校的校园网中, P2P流量更是达到了网络总流量的80%以上。P2P技术的出现, 带来了网络带宽资源匮乏等问题, 致使网络非常拥挤, 严重影响了其他用户对网络的正常使用。因此, 对P2P流量的识别和监管成为企业、高校、运营商等单位必须解决的问题。
早期的P2P应用软件都是通过固定的端口来实现通信的, 所以可以通过端口号来对P2P流量进行识别。不过随着互联网的发展, 只有ppgou等极少数P2P软件仍采用固定的端口和IP, 大多数P2P软件实现了用动态端口进行通信。这就使得通过端口来识别P2P流量的方法已经濒临淘汰。而从网络数据包的内容中提取出应用层数据特征的识别技术得到广泛推广, 也是目前各大设备厂商应用最多的识别技术。然而, 随着以采用数据加密的手段来模糊化协议特征的第四代P2P技术的出现, P2P识别技术面临瓶颈。同时对未加密的P2P流量和加密的P2P流量进行识别, 成为P2P识别技术发展的趋势。
本文重点讲述通过明文特征和朴素贝叶斯[1,2]相结合的方式, 既可以精确地识别出未加密的P2P流量, 又能识别出加密的P2P流量。
1 明文特征识别方式
这是一种基于应用层静态特征的识别方法[3], 各种应用软件通常依赖于不同的协议, 而不同的协议都有其各自的应用层特征。基于明文特征的识别技术需要多次提取P2P应用软件通信过程中各个数据包的应用层信息, 挖掘出其中能代表这个软件的明文特征。所谓明文, 意思是指其应用层数据中的特征字节, 这些字节在数据传输过程中一定会出现。基于明文特征的识别方法是目前比较成熟的技术, 也是大多数网络设备厂商主要使用的技术。
常用的P2P应用的明文特征如表1所示。这些P2P应用在传输层都是用了TCP和UDP两种协议来进行传输, 所以其明文特征也分为两类, 分别对应TCP和UDP两种协议。这些明文特征可以为字符串, 特征字节, 行首字节等。
基于明文特征的P2P流量识别有精确度高, 使用范围广等优点, 不过其缺乏对加密数据分析的功能, 对加密P2P应用的检测能力非常有限。
2 朴素贝叶斯识别方式
随着互联网的进一步发展, 第四代P2P技术成为了一个新的发展趋势, 这一代的P2P应用技术相对第三代技术而言, 主要特点是以采用数据加密的手段使协议流量特征模糊化[4], 用以规避监管。第四代P2P技术相关应用软件的出现, 使得如今主流的协议分析方法面临瓶颈, 明文特征识别方式已经无法有效地识别出采用数据加密使特征模糊化的P2P流量。现采用的朴素贝叶斯分类的方法, 就是用来针对加密的P2P流量进行识别的。
贝叶斯公式:设V1, V2, , Vn (n为正整数) 为样本空间V的一种划分, 如果以P (Vj) 表示事件Vj发生的概率, 且P (Vj) >0 (j=1, 2, , n) , 对于任一事件X, P (X) >0, 有:
朴素贝叶斯分类模型
设Vmap=argmaxP (Vj a1, a2, , am) , 其中Vmap是给定一个实例得到的最可能的目标值, 即后面计算得出的概率最大的一个;a1am (m为任意正整数) 是我们选取的特征集合。根据贝叶斯公式可得
当a1, a2, , am相互独立, P (a1, a2, , am) 的值不变, 为常数。所以 (1) 可化简为
又因为朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:属性值之间相互条件独立。换句话说, 该假定说明在给定实例的目标值情况下, 观察到联合的a1, a2, , am的概率等于每个单独属性的概率乘积:
将式 (3) 带入式 (2) 可得
其中, VNB表示朴素贝叶斯分类器输出的目标值。所以要想得到目标值, 必须统计信息:
(1) P (Vj) ;
(2) P (ai Vj) , 即对V的每一个子集Vj统计出P (a1 Vj) , P (a2 Vj) , , P (am Vj) 。
选取的特征集合必须完备, 以免影响朴素贝叶斯分类的精确度, 但是如果特征选取过多, 会大大增加统计信息的计算量。所以, 选取的特征集合是一个关系到整个朴素贝叶斯识别方法可行性的关键问题。经过分析, 在选取特征时舍弃一些冗余的特征, 选取四个特征, 分别为数据包长度Length, 包间隔时间ΔT, 重传率RF, TCP初始序号SEQ。
3 系统模型
采用的P2P流量识别模型如图1所示。一条数据流先进入明文特征模块, 搜索是否有明文特征, 若有则打上相应标记, 表示已经识别。若明文特征无法识别, 则进入朴素贝叶斯模块, 根据海量的统计信息, 对其进行识别。
4 软件测试与实验仿真
本实验是基于苏州大学与网经科技联合实验室的融合通信网关OfficeTenA 0来进行的。将本文的明文特征模块和朴素贝叶斯模块加入到OfficeTenA 0系统中。在朴素贝叶斯模块中, 选取的统计特征信息为由数据包长度Length, 包间隔时间ΔT, 重传率RF, TCP初始序号SEQ构成的特征一元组〈Length, ΔT, RF, SEQ〉。被测试的P2P应用软件为thunder、bt、emule、qq旋风、网络快车, 其他的应用统一用others代替。
实验采用识别率和误匹配率两个参数作为指标[5]。假设X代表某P2P应用, m是识别出来的X的流量 (以一个数据包为单位) , n是实际X的流量, s是实际的其他应用的总流量, t是被误匹配为X的其他应用的流量, 则识别率为m/n, 误匹配率为t/s。
同时运行各个P2P应用15分钟, 统计出它们各自的识别率和误匹配率两个参数, 图2为实验测试结果。对列举出的5种P2P应用的识别率都达到了85%以上, 对网络快车的识别达到了95%。可见本文采用的模型对于主流P2P软件有着非常良好的识别率, 不过也都有少量的误匹配, 说明虽然对P2P流量有较强的识别能力, 不过对具体的P2P应用的识别精度还有待改进。
5 结论
本文采用了结合明文特征和朴素贝叶斯分类来识别P2P流量的方法, 分别介绍了这两个方法, 并设计出了识别模型。通过实验测试, 证明了该方法的可行性。该方法需要大量数据样本的统计信息, 不过它对加密的、不加密的P2P流量的识别率非常高, 因而耗费一些时间去统计信息是可以接受的。从测试的结果来看, 该方法可以准确地识别出P2P流量。不过测试结果也表明有少量的误匹配情况, 所以在具体协议识别精度上还需要提高, 这就需要提取更精确的明文特征以及收集数量更多的统计信息, 用以进一步减少误匹配。
摘要：明文特征是基于应用层静态特征的一种识别方法, 需要提取出应用层数据的特征信息;而朴素贝叶斯分类是基于大量统计信息的一种识别方法, 主要用来识别加密的Peer-to-Peer (P2P) 流量。着重介绍了采用明文特征和朴素贝叶斯分类相结合的方法, 对加密的以及未加密的P2P流量进行识别。测试结果表明, 这种方法可以较准确地识别出P2P流量。
关键词：P2P,识别,朴素贝叶斯,明文特征
参考文献
[1]韩家伟.数据挖掘概念与技术.北京:机械工业出版社, 2007:173—174
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[4]张春红, 裘晓峰, 纪阳, 等.P2P技术全面解析.北京:人民邮电出版社, 2010:214—222
流量特征分析 第10篇
数据流量经营的三大困局
造成这种现状的原因主要有以下三个方面。
一是容量需求将导致对网络投资的危机。一定阶段内流量的爆炸式增长, 意味着运营商不得不通过巨额网络投资加以应对, 否则, 业务质量就会出现降低。去年中国移动董事长王建宙就曾在一次会议上介绍, 这种增长不是20%、30%的增长, 而是30 0%、5 0 0%、6 0 0%的增长。在今年2月的国际移动通信大会上, 软银董事长孙正义也提到, 在过去十年软银在日本的网络带宽的流量增加了1000倍, 据软银预测, 未来十年网络数据流量还会再增加1000倍。这种数据业务的爆炸性增长已经不仅仅是单纯的网络扩容就能解决的了。
其次, 流量消费对传统定价模式带来挑战。在传统的发展模式下, 数据流量往往是以增值业务的形式存在, 在定价模式上通常是一种“语音+数据”的捆绑资费或者流量包的资费模式, 有时甚至是简单粗放的包月式资费。这种传统的流量定价模式一方面是越来越不适应客户的数据消费模式和消费需求, 另一方面又极大地降低了数据流量的单位价值贡献, 使得数据流量的收入贡献潜力被极大忽视。
另外, 客户的消费行为和体验也越来越难把握。有资料显示, 3G用户在2G、3G网络上的消费行为和驻留特征越发具有突变性和不稳定性的特点, 这就使得在目前的网络状况下, 很容易出现网络拥塞, 业务质量快速下降甚至影响用户的语音业务正常使用, 如何保障客户端到端的体验感知至关重要。
在此这种背景下, 流量经营 (或叫比特经营) 的需求和思路应运而生。目前流量经营有两个发展方向:一方面如何在移动互联网时代发展大背景下, 尽可能提升数据流量的收入价值贡献并尽可能降低对网络投资的需求;另一方面, 如何在数据流量快速增长的基础上充分挖掘各类应用的价值贡献, 即打造智能管道。
灵活的数据定价模式成为趋势
虽然全球大部分运营商都认为自己确实面临着网络流量暴增带来的网络投资压力, 但也有国际领先的运营商早已想好了对策。针对“3G业务发展遭到3G网络容量危机”的流行观点, 沃达丰执行总裁Santiago Tenorio认为在沃达丰并不存在这个问题, 根本原因是沃达丰在集团范围内, 稳健地实施“网络容量 (规划) 管理流程和高效、有针对性的网络资源安排”。他们通过网络规划和话务分类来进行资源的优化配置, 建立基于地理区域的网络业务市场模式, 明确在什么地方、什么时候产生什么样的话务类型数据, 并以此为基础, 实施有针对性的网络投资安排, 以此在保证用户业务使用体验的基础上缓解投资压力。
除了进行网络容量的优化管理和资源配置外, 建立更加灵活的数据定价模式也是一种普遍的应对手段。
部分国际领先运营商改变了传统的粗放数据流量定价模式, 通过制定更加灵活、多样的数据定价, 不仅有利于提升流量和网络的EBITDA率, 同时更有利于提升客户的体验感知, 激发用户数据消费价值的升级。目前主流的流量经营定价模式主要包括两种:一种是基于数据流量承载内容的定价, 如沃达丰的数据套餐中, 除了高价的不限流量套餐之外, 其它套餐禁止使用VoIP和P2P, 西班牙电信O2的大多数数据资费套餐也禁止在线视频、Vo IP和P2P等, 或者在高峰时段限制P2P和新闻组;另一种是基于数据流量包大小的分级定价, 如日本NTT docomo提供了不同档次的流量包, 档次越高, 流量单价越低。
另外, 还有一种方式提高单位流量价值的方式是通过商业模式的创新打造智能管道。从国外运营商的经营实践来看, 部分运营商在实施智能管道的经营模式战略中, 创新性地应用双向商业模式, 使最终用户与合作伙伴中获得利益。在双向商业模式下, 电信运营商与商业伙伴充分合作, 让业务伙伴与用户有效地进行互动。商业伙伴支付相关服务费用, 如开放API或者电信服务 (如流量、短信或其他电信能力) 的费用, 用户使用相关商业伙伴的服务时, 通常就只需要支付低费率甚至免费。据市场研究公司STL Partners预测, 到2017年北美和欧洲的双向商业模式通过部署应用服务和开放API能够带来3750亿美元的商业机会。
中国移动董事长王建宙也在参加完今年的达沃斯论坛之后谈到, “运营商不能沦为哑管道’, 对于智能管道’有两个方面的规划:第一, 管道是可控的, 需要在数据方面加强可控性;第二, 管道是开放的, 通过平台向大家开放, 比如通过Mobile Market让大家都参与进来”。目前, 中国移动正在广东省打造的智能管道就能实现灵活的网络资源配置和定价, 比如通过PCC技术, 就可以基于时间、业务、用户、终端等维度灵活的分配数据流量。比如, 对于数据流量需求大的视频类业务, 可以开发一种“一键加速”新业务, 当用户需要用到视频数据时, 通过此功能, 让数据流量分配在一定时间内对此倾斜, 保证视频数据传输的流畅性, 而当视频播放结束后再恢复正常状态, 这不仅可以加强运营商对数据流量的控制, 增加单位流量的价值, 还能给用户更好的体验。
流量特征分析 第11篇
移动互联网时代, 传统的通信运营商面临着管道化、边缘化的危险, 逐渐陷入流量的几何增长带来的建设, 维护成本与市场收入的“剪刀差”效应的困境[1]。如何创新地做好流量经营以提高运营商在移动互联时代的市场收益份额, 促进传统电信运营商从技术、经营、管理等方面进行转型成为全球通信业的一大课题。本文讲述了流量经营几个重要的概念和思路, 并基于中国电信3G网络的话单平台, 提出一种可行性高的流量识别的技术, 联合其他平台开展“用户画像”, 助力流量经营。
2 流量识别与流量经营
流量经营是指在智能管道 (物理网络) 与综合平台 (商业网络) 的依托下, 以扩大流量规模、提升流量层次、丰富流量内涵为经营方向, 以释放流量价值为目的的一系列理念、策略和行动的集合[2]。2G时代, 通信需求都是同质的 (话音或短信) , 可累积的颗粒, 扩大规模是提升价值的惟一途径, 到了移动互联网时代, 信息需求是异质性的, 不可累加的, 单纯追求规模会陷入成本与收入失衡的境地。丰富流量内涵即是在加强对流量的深度解析, 解析其中蕴含的需求信息后, 实现更多的服务场景, 提供差异性服务。提升流量层次意味着运营商进入互联网企业参与表层网络运营。作为后进入这一领域的传统电信运营商, 必须慎重进入应用开发的领域, 应提供一个好的聚合平台, 采取平台适度开放 (开放API) , 抓住信息核心 (邮箱、IM、云计算等) , 开展深度合作 (终端定制、应用开发) 的稳健策略为佳。
流量经营, 必须“先可识别, 才可经营”。数据流识别, 网络行为可视化是智能化流量经营的基础和前提, 工程师应能对网络承载的业务进行区分, 能够对用户的网络行为进行确定, 清晰掌握网络流量分布及业务分布, 这其中包括用户身份、业务类型、终端类型、地理位置、使用习惯等信息获取。只有获得流量的识别信息, 差异化服务的提供和个性化的用户体验才能变为可能, 才能为市场推广、资费套餐和网络资源规划制定提供参考。只有这样, 才能达到“用户, 业务需求识别差异化服务提供针对性营销提升价值提升流量价值和需求层次”的良性循环, 实现运营商在移动互联时代的流量盈利增加 (见图1) 。
3 基于话单分析的流量识别技术
业界关于流量识别技术有很多种类, 比如深层包检测技术 (DPI) 、端口分析法、基于静荷特征分析法、特征流量识别等[3]。然而, 以上技术大多仍处于实验室阶段, 或者需要在网络节点上添加新设备, 现阶段推广性和实用性仍旧不强。EVDO网络用户呼叫数据 (话单数据) 是记录每个用户实际呼叫过程中的网络状态及用户信息的数据, 在一定程度上反映了用户感知和业务使用情况。本文介绍一种基于话单平台的流量识别技术, 适合现网能力, 能够快速布置, 同时结合其他业务平台的数据进行联动分析对虚拟社交网络进行“用户画像”, 明确用户需求和行为模式, 进而改进服务, 创新产品。
3.1 用户及业务的识别技术
笔者认为, 为实现用户和业务的识别能力快速布置, 可根据话单的IMSI维度和指标统计维度综合定位客户和业务[4]。用户可根据IMSI和客户关系管理系统 (简称CRM) 的对应关系确定。无线3G可定位业务类型如下, 根据连接时长、流量, 占空比等指标的组合可以区分出七种业务类型 (具体阈值可按需设置) :长期性下载1 (ftp, BT下载) 流量大、连接时长长、占空比大;长期性下载2 (页面下载) 流量较大、连接时长长、占空比大;大流量短期突发 (wap, http, 微博) 流量大、连接时长长、占空比小;小流量短期突发 (IM通信, 如QQ, msn) 流量小、连接时长长、占空比小;前反向平衡 (视频会话) 前反向流量平衡;上传型;其他类型。用户感知度是一种主观感受, 是用户期待与网络能力的一种比较, 是与用户使用的特定业务类型相关, 用户使用不同的业务, 对网络的表现有不同的期待, 因此满足感不是某一个网络能力均值可以体现。所以, 根据每条话单, 针对不同的业务类型可以定义出用户期待服务速率值, 进而与对应的DRC申请速率, 前向吞吐率进行比较, 反映出用户真实感知度。
3.2 虚拟社交网的“用户画像”技术
移动社交网络 (SNS) 是用户信息最密集、用户付出时间最多的平台式应用, SNS的核心是人, 本质是用户互动与信息共享。围绕用户及用户关系, 用户与网络的关系, 运营商可对SNS上的流量进行分析, 对用户进行“画像”。用户既是个性化信息供给者也是个性化信息需求者, 其业务数据也可整合入并统一结构化, 以便呈现和调用。运营商掌握了大量的用户信息, 这些沉默的财富如何进行引导, 市场化是流量经营的关键。通过话单掌握了用户和业务的信息, 若能够再结合其他维度数据做联合分析, 我们可以轻易绘制出某一名用户的网络社会属性, 见表1。
还有诸如手机支付行为、APP应用、业务细分等, 这些还有待流量识别技术进一步成熟才能充分实施。现阶段, 我们应从利用现有算法逐个维度突破, 并综合各种平台数据进行分析, 以数据仓库的形式, 提供可定制化, 多维度的的整合分析能力供各个部门实现流量分析, 比如广东电信的X翼平台结合话单和前台CRM数据进行用户的终端分析的尝试, 实现了终端种类分析, 新入网终端性能监测, 终端类隐性故障排查等。只有当用户、业务、终端种类被区分, 只有当数以万计的用户的网络属性表被绘制, 对于运营商, 流量才从同质的转变为异质。通过信息的整合和沉淀, 展现给市场部门, 合作伙伴是栩栩如生的数据资源, 并可为其提供需求定义, 业务推广和场景预测方面的支持 (需要注意的是, 后台数据结构化、业务化、表层化, 而非个人化, 这样有助于降低商业应用中的隐私争议) 。
4 流量经营的策略
专注流量经营, 挖掘数据流量中蕴涵的价值进行经营, 从以“话务量”为中心的经营转向以“流量”为重点的举措, 将成为运营商在移动互联网时代转型的战略关键。
4.1流量识别助力流量经营
采用SZ市某位用户的EVDO的话单数据, 进行话单处理 (对每条话单进行业务类型分类, 满足比=Sum{if (M I N (DRC申请速率, 前向吞吐率) >用户期待服务速率, 1) }/业务连接次数100%) 。整理结果见表2。数据显示, 具有短时长、小吞吐量、反向流量小的业务特征, 定位为终端为三星i系列手机, 该名用户较多使用微博、QQ等社交软件, 用户感知度大致满意, 但使用3 G网络作为下载业务时, 用户感知较差, 该用户主要活动区域为福田和南山区后海, 其他的属于市场营销范畴的套餐消费情况, 涉及隐私的1x通话记录等人际网关联分析, 本例子就不提及。
联合CRM平台, 完善单个用户, 乃至多个用户的业务分析, 行为模式以及社会属性表之后, 运营商在流量经营的策略上不仅需要技术方案, 同样需要从经济角度采用适度的控制策略对流量进行管控, 点面结合, 既照顾个性化需求, 又要权衡全网。从点出发, 筛选出满意度差的TOPN用户列表做好回访, 主动优化, 避免用户不满情绪累加导致退网;定位出低价值用户 (3G/1x占比小) , 通过促销推广, 牵引其向高价值用户发展;对于滥用网络资源的用户 (业务占比以长期下载类型居多) , 制定分级的资费策略限制, 并牵引用户的业务使用取向 (短信推送建议用户使用WLAN) , 平滑整网压力。从面出发, 通过为套餐设定流量上限值, 或者以资费为调节杠杆采用流量价值分级管理, 约束长时间占用带宽的业务和小部分耗占网络资源的用户。若将用户群的行为模式图重叠, 将得出3G热点区域, 将为网络建设规划提供详尽的分析数据;通过有针对性地布置WLAN进行分流或者部署多载波, 缓解网络资源紧张状况, 用更便宜、更丰富的光网络资源来缓解无线频谱资源的有限性;同时持续推进1x, EV DO, W LA N, LTE四网的协同机制工作, 做好四网分流;引入新技术, 比如ANDSF技术[5], ANDSF会根据用户位置查找所处的位置是否有WLAN网络, 并向终端发送相关WLAN的信息, 指导用户接入WLAN网络, 此外运营商还可以在ANDSF上配置相关的策略 (比如, 针对带宽吞噬者, 针对ptp业务等) , 更精细地指导用户向WLAN网络分流。
4.2 以现网能力为基础, 逐步提升的流量经营策略
3 G P P标准体系将策略控制和基于流的计费进行融合后提出了PCC (Policy and chargi ng cont rol) 架构[6], 即策略和计费控制功能架构。PCC体系下的网络资源管控实现根据用户服务等级、不同时间、不同地点、不同业务类型等进行分组数据业务Qo S (服务质量) 控制的目标。然而, 3GPP仅定义了PCC架构中基本的网元功能和接口流程, 适合运营策略管控规则及方案仍需要运营商来确定, 目前正进行研究之中。工程师既要利用好现网技术特点开展流量经营工作, 也要不断研究, 完善在移动互联网中引入PCC体系的工作。根据以上分析, 提出契合现网能力的流量经营方案及下一步策略 (见表3) , 主要分为四个维度:客户、终端、网络、市场。
5 结束语
现阶段, 电信运营商要立足本分, 以质量为根做好网络性能维护, 以人为本做好用户体验关注。流量经营应以现网能力为基础, 先通过一系列小范围的试点, 从小技术平台进行突破, 随着技术进一步发展, 网络进一步升级, 我们再逐步扩展网络能力, 分阶段提升管道智能化, 通过聚合平台构建一个移动互联网的繁荣的商业生态, 从而促使传统通信运营商完成向信息服务提供商角色的全面转型。
摘要：针对运营商进入3G, 4G时代所面临的流量增长与收入不符的现状, 本文指出流量识别, 流量经营是当前运维3G, 4G无线网的关键。基于现有3G网络的话单平台, 文中提出一种简易、可行的流量识别技术, 联合其他业务平台对虚拟社交网络进行“用户画像”, 以此来指导流量经营, 最后结合实际应用案例进行说明, 为电信运营商建立有效的流量经营模式提供了参考。
关键词：3G,4G,移动互联网,流量识别,流量经营
参考文献
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[3]李江涛, 姜永玲.P2P流量识别与管理技术.电信科学, 2005年第3期, P57-60.
[4]林青群.3G无线网优中QoE体系的构建与应用.电信科学, 2012.5A.
[5]许慕鸿.移动网中的WLAN分流技术.电信网技术, 2011年11期.
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