ネットワークトラヒック監視と解析のためのビッグデータに関する調査【JST・京大機械翻訳】

D'Alconzo Alessandro; Drago Idilio; Morichetta Andrea; Mellia Marco; Casas Pedro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217134885185 整理番号：22P0118902

ネットワークトラヒック監視と解析のためのビッグデータに関する調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Big Data for Network Traffic Monitoring and Analysis

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発行年： 2020年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ネットワークトラフィックモニタリングと解析(NTMA)は,ネットワーク管理のための重要な構成要素であり,特にインターネットのような大規模ネットワークの正しい運用を保証する。インターネットサービスの複雑性と交通量が増加し続けるので,スケーラブルなNTMAアプリケーションを設計するのは難しい。トラフィック分類やポーリングのようなアプリケーションはリアルタイムでスケーラブルなアプローチを必要とする。異常検出とセキュリティ機構は,何百万の不均一事象を処理しながら,予測できない事象に迅速同定と反応を必要とする。最後に,このシステムは,事後分析の歴史的データの大規模集合を収集し,保存し,処理しなければならない。それらは,一般的ビッグデータアプローチによって直面する挑戦である:体積,速度,多様性,およびVeracity。この調査は,NTMAと大きいデータをもたらした。NTMAにおいて大きなデータの可能性がどの程度調べられているかを理解するために,大きなデータアプローチを採用するNTMAに関する以前の研究をカタログした。本調査は,主にNTMAデータを管理するためのアプローチと技術に焦点を当て,さらに,NTMAの清酒のための大きなデータ分析(例えば,機械学習)を簡潔に論じる。最後に,将来の研究のガイドラインを提供し,学んだ教訓と研究方向を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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計算機網 , トラヒック理論

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