Принципы работы
Основные принципы работы с Big Data, включая пассивное сканирование и анализ данных.
- Оптимизация производительностиАнализ данных позволяет выявить и устранить узкие места в сети, повышая общую производительность.
- Улучшенное управление ресурсамиЭффективное распределение сетевых ресурсов на основе анализа данных снижает затраты и улучшает качество обслуживания.
- Прогнозирование и предотвращение сбоевАнализ исторических данных помогает предсказывать потенциальные сбои и предотвращать их, минимизируя простои.
Сбор данных
Процесс сбора данных , включая перевод сетевого интерфейса в режим монитора и сбор управляющих кадров.
Перевод сетевого интерфейса в режим монитора для перехвата данных.
Сбор управляющих кадров для анализа параметров сети.
Обработка и анализ полученных данных для выявления закономерностей и трендов.
Обработка трафика
Обработка сырого трафика и формирование базы данных с информацией о точках доступа и клиентских устройствах.
- Сбор и структурирование данныхАвтоматизированный сбор информации о точках доступа и клиентских устройствах для дальнейшего анализа.
- Обработка сырого трафикаФильтрация и анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и трендов.
- Выявление закономерностейАнализ данных позволяет обнаруживать неочевидные связи и оптимизировать работу сети.
Методы Big Data-анализа
Методы Big Data-анализа, применяемые для обработки больших объёмов данных о Wi-Fi сетях.
Анализ данных
Анализ данных позволяет видеть поведенческие характеристики.
Прогнозирование нагрузки
Выявление закономерностей в использовании сети помогает предсказывать и распределять ресурсы для предотвращения перегрузок.
Оптимизация расходов
Анализ данных о трафике и использовании сети способствует более эффективному распределению ресурсов и снижению затрат.
Поведенческая аналитика
Использование поведенческой аналитики для анализа потоков посетителей .
- Оптимизация трафикаВыявление зон с низким количеством посетителей.
- Анализ поведения пользователейПонимание паттернов поведения гостей для маркетинга.
- Распределение нагрузкиРавномерное распределение нагрузки между точками доступа для предотвращения перегрузок и снижения потерь данных.
Прогнозирование нагрузок
Как машинное обучение помогает прогнозировать пиковые нагрузки и предотвращать сбои оборудования.
Прогнозирование пиковых нагрузок
Модели машинного обучения определяют периоды максимальной нагрузки, что позволяет эффективно распределять ресурсы.
Предотвращение сбоев оборудования
Алгоритмы анализируют данные о состоянии оборудования и предсказывают потенциальные сбои, позволяя своевременно проводить техническое обслуживание.
Оптимизация работы
Предикативная аналитика помогает минимизировать простои и задержки, обеспечивая стабильную работу предприятия.
Важность Big Data-анализа
ИИ
В данном проекте мы изучаем применение ИИ алгоритмов анализа для оптимизации работы с Big Data . Анализ больших данных позволяет выявить закономерности и повысить эффективность маркетинга
Контактная информация и реквизиты
Свяжитесь с нами по электронной почте или телефону для получения дополнительной информации.
8 980 960 19 57
ooo.luch.it@yandex.ru
ooo.luch.it@yandex.ru
г. Москва ул. Сельскохозяйственная, д. 17 к. 1
ИНН: 9717184051
ОГРН: 1257700424706
Юр. адрес: г. Москва ул. Сельскохозяйственная, д. 17 к. 1
ИНН: 9717184051
ОГРН: 1257700424706
Юр. адрес: г. Москва ул. Сельскохозяйственная, д. 17 к. 1
