1. 概述

本文基于苏宁易购电商平台的访问流量数据，深入挖掘流量变化趋势，并通过机器学习或统计算法建立模型，实现离线分析和实时预测，从而达到智能化的异常流量预警。

1.1. 流量预测的重要性

流量预测是流量控制的关键环节，也是实现流量控制智能化的重要步骤。对于苏宁易购来说，准确预测业务系统的流量趋势和及时预警异常流量至关重要。这可以帮助及时识别CC攻击、黄牛刷单、爬虫等威胁企业网络安全的行为。

1.2. 流量预测面临的挑战

流量预测和异常流量检测面临以下几个主要挑战：

• 流量系统种类繁多，特征各异：苏宁易购的多个系统每分钟产生的流量大小和趋势各不相同，访问的业务系统数量也在不断变化。

• 流量受业务活动影响大：促销活动频繁或力度大时，流量会显著增加；而促销活动少或力度小，流量波动也会增大。不同的业务系统对流量的影响也不同。

• 不同用户关注点不同：运维人员、用户和安全人员对流量异常的关注点各不相同。例如，运维人员关心系统压力，用户关心经济损失，安全人员则关心潜在的安全威胁。

• 需要实时高效计算：流量预测必须具备高实时性，以便及时发现异常流量并采取措施。苏宁易购的大流量和大促时期的流量暴增需要实时计算框架的支持。

2. 流量趋势分析

2.1. 日常流量波动

流量受到用户行为的影响，不同时间段的流量阈值和峰值不同。白天（08-18点）流量较大，夜间（00-08点）流量较小。

2.2. 阶段性流量规律

• 夜间流量小，波动大：如夜间00-06点的流量图所示。
• 白天流量大，波动小：如白天11-18点的流量图所示。

2.3. 按分钟分析周特征

通过对某一系统每天同一时间点的流量数据进行一周分析，发现一周内的流量波动很大，没有明显的规律，不利于预测未知流量。

2.4. 按分钟分析月特征

同样地，对某一系统每天同一时间点的流量数据进行一个月分析，发现一个月内的流量波动依然很大，没有明显的时间规律，也不利于未知流量的预测。

3. 异常流量预测算法

本文探讨了基于时间序列的流量预测方法，具体包括ARMA（自回归滑动平均模型）、LSTM（长短期记忆网络）和MAD（相对中位差）+Mean（均值）模型。

3.1. ARMA模型

• 算法简介：ARMA模型结合了自回归模型和移动平均模型，用于预测随时间变化的数据序列。
• 拟合误差方程：通过ARMA模型计算预测值和真实值之间的误差。
• 特征工程：选取某一业务系统在特定时间段的流量数据进行训练，并通过差分处理使序列趋于平稳。
• 效果查看：通过按分钟预测，评估不同时间段的预测效果。
• 优缺点：
  • 优点：成熟的预测接口，间隔当前时间越近，准确率越高。
  • 缺点：间隔当前时间越远，准确性越差；处理波动大的序列时，效果不佳；训练耗时长，不适合大规模实时预测；不同系统的流量特性差异大。

3.2. LSTM模型

• 算法简介：LSTM是一种改进的循环神经网络，适用于处理长时间依赖问题。
• 拟合误差方程：通过LSTM模型计算预测值和真实值之间的误差。
• 特征工程：选取某一业务系统的流量数据进行训练，并进行差分处理、监督式转换和标准化转换。
• 效果查看：通过有监督学习后的预测结果和多步预测效果进行评估。
• 优缺点：
  • 优点：间隔当前时间越近，准确率越高。
  • 缺点：间隔当前时间越远，准确性越差；无多步预测接口；训练耗时长，不适合大规模实时预测；不同系统的流量特性差异大。

3.3. MAD估计值模型

• 算法简介：采用统计学习方法，计算MAD估计值来预测流量。
• 误差方程：通过MAD估计值计算预测值和真实值之间的误差。
• 特征工程：选取某一业务系统的流量数据进行训练。
• 效果查看：通过预测2分钟、4分钟和8分钟的数据拟合情况评估模型效果。
• 优缺点：
  • 优点：特征工程简单，支持实时快速计算。
  • 缺点：预测步长越长，准确性越差；依赖当前总量的关联性。

4. 总结

本文主要介绍了流量预测的横向分析，因为横向数据与当前时间点的流量关联最密切。纵向数据虽然具有一定的规律性，但实时关联性较低。苏宁易购的业务系统流量主要有两大特征：白天流量波动大，夜间流量波动大但数量较少；以天为单位，流量呈现规律性波动。

最终选择统计模型进行流量预测，因为其特征工程简单、时效性强、拟合准确率高。ARMA和LSTM模型虽然复杂，但在多步长预测方面效果较差。此外，本文未使用传统的均方误差等统计指标评价模型，而是采用了自定义的误差计算方法，以更好地适应不同业务系统的流量特性。

5. 展望

未来，针对异常流量的检测可以通过机器学习分类和统计学模型来实现。借助Flink、Spark等大数据分析框架，可以实现快速的异常定位，这是流量预测下一阶段的重要研究方向。