基于流式处理的CDN异常智能检测技术研究

如何智能化、敏捷化的开展内容分发网络(C D N,C o n t en t Delivery Network)质量监测分析优化,是陕西移动当前面临的重要挑战。本课题提出基于流式数据计算框架对用户访问日志、设备运行数据、网络链路性能数据、平台性能质量大数据进行实时大数据纳管,并基于机器学习算法对CDN运行指标进行异常检测与根因智能定位,解决运营支撑时效性差、准确率低的问题。该成果已在陕西移动现网部署实践,CDN运营支撑效率明显提升。