大数据环境下网络稳定性测试模型研究.pdf

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1、2015年3月15日现代电子技术Mar．2O15第38卷第6期ModernElectronicsTechniqueVo1．38No．6大数据环境下网络稳定性测试模型研究龚伟志，徐建宏，刘增良一～唧．～一～删～茎一一～墨_一薹萋_

2、一～一一～鼬～一一～一m一～一～一～一一～一～一(1．北京科技大学自动化学院，北京100083；2．国防大学信息指挥与作战教研部，北京100091)摘要：传统的计算机网络稳定性分析模型受制于大数据环境下的随机性、突发性、有限性等弊端，分析结果偏差较大。提出基于模糊层次以及主元分析的大数

3、据环境下网络稳定性测量模型，通过构建符合大数据环境下的网络稳定性评价指标体系，采用主元分析法塑造大数据环境下网络稳定性检测模型以及性能评估模型，以用户行为为源数据模型．在用户行为大数据环境下对网络稳定性进行测量。实验以大型电子商务网络为例进行分析，测试网络鲁棒性结果显示，该方法能够较好地完成犬数据环境下的网络鲁棒性测试。关键词：大数据；网络；稳定度；主元分析中图分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1004．373X(2015)06—0001—03Researchonnetworkstabilityte

4、stingmodelundertheenvironmentofBigdatacommunicationGONGWei—zhi，XUJian—hong，LIUZeng—liang。(1．SchoolofAutomationandElectricalEngineering，UniversityofScienceandTechnologyBeijing，Beijing100083，China；2．TeachingandResearchDepartmentofInformationCommandandfight，Nat

5、ionalDe~nseUniversityPLAChina，Beijing100091，China)对网络的稳定性要求也不同，因此需要准确了解在用户0引言行为大数据环境下的通信网络的稳定性，确保计算机安随着计算机技术的发展以及智能化程度的不断增全得到最大化的保护n。。传统的计算机网络的稳定性加，当前计算机行业对网络发展的贡献作用逐渐增强，分析模型无法适应大数据环境下入侵事件的随机性、突相关行业的网络化发展促进了该地区经济的增长。而发性、有限性等特征，对当地计算机网络稳定性测量结不断发生的网络安全事件、入侵事件和

6、不同网络事故爆果偏差较大，具有一定的局限性。发的频率明显增加。这就对相应的计算机网络的稳定性提出了更高的要求。在用户行为大数据环境下的网1大数据环境下网络稳定性评价体系络，需要具备快速通信能力、应急反应能力、对破坏的网网络稳定性是指发生网络入侵等突发性危机的过络进行快速修复的能力。因为，在大数据的通信环境程中，计算机网络抗干扰、抗毁性能力的大小。稳定的下，网络突发事件往往具有不确定性，不同的数据流量计算机网络能够为大规模数据通信中的突发性事件提供帮助，确保时间效益最大化以及网络损失最小化。对收稿日期：2014．

7、09—15这种在用户行为大数据环境下网络稳定性的评价需要基金项目：国家自然科学基金(61175122)；广东省重点实验室开放课题基金项目(2011A060901001。14D)从评价指标、稳定度等两方面进行分析。2现代电子技术2015年第38卷1．1基于模糊层次的网络评价指标稳定度计算可得计算机网络总体指标的稳定度的运算公式为：3广m]大数据通信下的网络稳定性评价指标较多，一般采尺=兀l1一FI(1一Ri)I(3)取相互直接关联性较为有效。采用模糊层次分析方法J=1L=1J得到不同指标下的评价权重，采集的指标中

8、呈现了大数通过上述分析的方法能够对在用户行为大数据环据通信下的网络稳定性分析层次性，同时大量检测指标境下的计算机网络的稳定性进行计算，确保对其实时的稳定程度有较好的了解。又具有模糊性，可通过模糊层次分析法能够得到不同指1．3计算机网络稳定性计算过程标的权重：为了分析该方法对于在用户行为大数据环境下的y=WX(1)计算机网络稳定性分析的作用，应构建相应的区域评估式中：y={Y．Y，⋯，Y}用于描述衡量在用户行为大数据模型进行测试。本文采用6个反映高风险大数据通信环境下的网络衡量指标的权重集；X={。，，⋯，}表示

9、下网络发展特征的主要指标，塑造计算机网络性能评估专家对不同指标的打分评价集，该集合可通过经验得指标体系，指标分别为：信道宽度，，紧急检测，安全出；w用于描述模糊互补矩阵，且有．=1。检测人员比例X，可承载的数据量，信道可承载量，调度能力，这些指标描述了大数据的通信环境中之后，y中不同数据量下，网络稳定度测试指标的计算机网络的评价指标，可通过主成分分析法进行权重需要和达标评估系数逐次相乘