1、“.....数据包首先被解析,按队列进入引擎识别,完成数据报文的遍历后分发。事务分发模型首先计算出最优分发序列,再将报文送入管控。技术相比普通报文分析而言,增加了应用层的分析,能识别应用和内容。目前,技术已被网络供应商用于降低语音延迟,保持网络流量等方面,能根据关键流量划分来优化资源。式中,代表提前分配的网络优先级代表网络分配的数据流时得到的优先度,即在数据分流模型下获得的优先度函数表示事务产生的最大数据流。由于式约束为,可结合式求出最优解。通过目标据入库,建立相应的特征库,以便于后期对移动大数据流量的快速分流。在路由流量控制设备选择上,般选取支持流控的设备,可以通过这种路由设备嵌入优先度模型,自动实现流量控制。关键词移动大数据延迟节点引言又称深度报文解析技术,其运用硬件和软件组成系统,对网络通道中的互联网流量分析和管理。当前网技术处理过的系统......”。

2、“.....同时提升了系统的传输速率,具有较高的处理效率和识别准确度,能推广应用到移动大数据中。参考文献钱林基于的流量检测的设计与实现浙江工业大学,石启良网关流量分流方案探讨电信快报丁亦志,崔海东实现流量经营的智能管道与智能运营双核模型中国通信学会信息通信网络技术委员会年年技术在移动大数据中的应用原稿终到达节点时测得的传输速率来评估。为报文最终输出速率,在通信端口的路由器设臵单点对应路由器,并限制带宽为,此时测得每个处理器的下行速率,结果如表所示。表处理器下行传输速率处理器技术原方案根据表可知,采用技术后,下行传输速率明显优于原方案在移动大数据环境下,下行传输速率更能影响用户体验,因此合理的流量分配能提升这性能。由于识别是建立在以元组为关键字的为基础,在每个计算节点均能实现自学习,通过业务层的优先级判定,保证了业务层面的数据分流要求,优先保障重要数据的时效性......”。

3、“.....能减少同类业务的资源占用率,因此在保证识别率的基础上大大减少了网明显低于原方法分流的方差,且数据分流在每组处理器的方差差值较小,能够保证各处理器的负载均衡,利于业务层的分流控制,可以认为方法处理的数据分流和理想结果偏差较小,系统的负载均衡性优于原方法。大数据传输速率采用对两种方法下的数据传输进行模拟,设定计算节点和主节点均相等,此时调度调节节点作为最终节点,因此其数据传输性能可以通过数据最。大数据传输速率采用对两种方法下的数据传输进行模拟,设定计算节点和主节点均相等,此时调度调节节点作为最终节点,因此其数据传输性能可以通过数据最终到达节点时测得的传输速率来评估。为报文最终输出速率,在通信端口的路由器设臵单点对应路由器,并限制带宽为,此时测得每个处理器的下行速率,结果如表所示。表处理器下行传输速率处理器技术原方内存为,开启进程相同。在实验前将网络模块接入,实现数据的远程传输。传输数据时......”。

4、“.....路由分布区域取,传输比特率为,数据分流占空比。其中台采用传统方法对移动大数据进行分流,台采用数据分流,求出两种方法下处理器分配的数据流量标准方差,对其负载均衡性进行测试。当得到每组处理器的数据流量标准方差,可以用方差大小判定负载均衡性根据表可知,采用技术后,下行传输速率明显优于原方案,平均传输速率达,比原方案平均提升了从表中还可以看出,技术负载均衡性良好,能将移动大数据均衡分流,对整个系统而言提升了鲁棒性。在通信时能根据计算节点反馈的报文解析信息自动完成大数据的流量分配。基于的数据分流方法数据分流平台设计根据网络流量中应用层特点,基于的数据分流平台结构如图所示。移动大数据分流流程在数据分流平台中的计算节点使用事务分发算法模型,建立识别。此时的识别接口分别与任务调度节点和分发主节点建立连接,数据包首先被解析,按队列进入引擎识别,完成数据报文的遍历后分发......”。

5、“.....再将报文送入规模的快速增长,大数据处理对高并发实时性等特征处理要求越来越高,传统的数据分流方法难以满足数据的实时性要求,且在高并发情况下容易导致阻塞。因此,技术的运用能从业务层数据层对数据进行智能处理和分流,适合些对时效性要求较高的通信场景。事务分发算法模型根据预处理事务和分发要求,数据分流平台为保证分流的负载均衡,通过最优化问题求解求出分流最优解。实现自学习,通过业务层的优先级判定,保证了业务层面的数据分流要求,优先保障重要数据的时效性。因此建立的特征库能快速匹配和识别,能减少同类业务的资源占用率,因此在保证识别率的基础上大大减少了网络延迟问题,利用正则表达式对移动大数据流量特征进行匹配能实现关键数据的快速提取,从处理器负载均衡和下行速率两方面统计结果也证明了这点。结论随着移动网络的飞速延迟问题,利用正则表达式对移动大数据流量特征进行匹配能实现关键数据的快速提取......”。

6、“.....结论随着移动网络的飞速发展,关键数据的提取分析与优化已经成为网络供应服务商关注的重点。本文基于传统数据分流架构,增加了识别技术,通过最优求解实现关键业务的特征提取,在数据分流上具有良好的运用效果。实验表明经过根据表可知,采用技术后,下行传输速率明显优于原方案,平均传输速率达,比原方案平均提升了从表中还可以看出,技术负载均衡性良好,能将移动大数据均衡分流,对整个系统而言提升了鲁棒性。在通信时能根据计算节点反馈的报文解析信息自动完成大数据的流量分配。终到达节点时测得的传输速率来评估。为报文最终输出速率,在通信端口的路由器设臵单点对应路由器,并限制带宽为,此时测得每个处理器的下行速率,结果如表所示。表处理器下行传输速率处理器技术原方案根据表可知,采用技术后,下行传输速率明显优于原方案。其中台采用传统方法对移动大数据进行分流,台采用数据分流......”。

7、“.....对其负载均衡性进行测试。当得到每组处理器的数据流量标准方差,可以用方差大小判定负载均衡性,方差大的负载均衡性差,方差小的负载均衡性好,结果如表所示。表两种方法下的处理器方差处理器分流原方法分流从上表可知,采用的数据分流方差均在左右技术在移动大数据中的应用原稿过计算节点反馈主节点进行分流,因此事务分发即计算节点状态,可以由式表示。技术在移动大数据中的应用原稿。随着数据规模的快速增长,大数据处理对高并发实时性等特征处理要求越来越高,传统的数据分流方法难以满足数据的实时性要求,且在高并发情况下容易导致阻塞。因此,技术的运用能从业务层数据层对数据进行智能处理和分流,适合些对时效性要求较高的通信场终到达节点时测得的传输速率来评估。为报文最终输出速率,在通信端口的路由器设臵单点对应路由器,并限制带宽为,此时测得每个处理器的下行速率,结果如表所示......”。

8、“.....采用技术后,下行传输速率明显优于原方案基于的流量检测的设计与实现浙江工业大学,石启良网关流量分流方案探讨电信快报丁亦志,崔海东实现流量经营的智能管道与智能运营双核模型中国通信学会信息通信网络技术委员会年年会。技术在移动大数据中的应用原稿。基于的数据分流方法数据分流平台设计根据网络流量中应用层特点,基于的数据分流平台结构如图所示。随着数据事务分发算法模型,建立识别。此时的识别接口分别与任务调度节点和分发主节点建立连接,数据包首先被解析,按队列进入引擎识别,完成数据报文的遍历后分发。事务分发模型首先计算出最优分发序列,再将报文送入缓存器,组包后加载到移动互联网。整个数据分流流程如图所示。图数据分流流程图数据分流能降低因移动大数据在流量堵塞时导致的网络延时,对网络的流畅程度起到了关发展,关键数据的提取分析与优化已经成为网络供应服务商关注的重点。本文基于传统数据分流架构......”。

9、“.....通过最优求解实现关键业务的特征提取,在数据分流上具有良好的运用效果。实验表明经过技术处理过的系统,能保持处理器在处理大数据流量是的负载均衡,同时提升了系统的传输速率,具有较高的处理效率和识别准确度,能推广应用到移动大数据中。参考文献钱根据表可知,采用技术后,下行传输速率明显优于原方案,平均传输速率达,比原方案平均提升了从表中还可以看出,技术负载均衡性良好,能将移动大数据均衡分流,对整个系统而言提升了鲁棒性。在通信时能根据计算节点反馈的报文解析信息自动完成大数据的流量分配。平均传输速率达,比原方案平均提升了从表中还可以看出,技术负载均衡性良好,能将移动大数据均衡分流,对整个系统而言提升了鲁棒性。在通信时能根据计算节点反馈的报文解析信息自动完成大数据的流量分配。在移动大数据环境下,下行传输速率更能影响用户体验,因此合理的流量分配能提升这性能。由于识别是建立在以元组为关键字的为基础......”。