大数据下的校园无线网络优化

摘要

介绍了用大数据分析技术解决校园无线网络优化的问题.通过整合日志和流量两种数据源,对网络设备状态和网络2~7层协议进行全方位的数据采集和分析.这种基于全流量的大数据分析技术克服了过去数据分散而导致分析难的弱点,为无线网络优化提供了一个新的解决问题的思路.无线接入点(access point,AP)是无线网络的边缘设备,其布局和通讯质量对无线网络通讯起到了决定性作用,能否通过对其日志和流量的分析得出AP的使用情况是优化的关键.通过并行计算模型,计算出AP的各层协议流量.研究结果将为无线网络布局、设备选型、系统扩容和故障诊断提供更好的解决方案.