本實踐數據是基于電商網站——“蘇寧易購”的業(yè)務訪問流量，進行的深入數據挖掘。在此基礎上，建立機器學習或統(tǒng)計算法模型，進行離線分析，選取最優(yōu)模型，對流量波動趨勢進行實時預測，實現智能化的異常流量預警。

1.1. 流量預測的價值

流量預測，是流控的重要環(huán)節(jié)，也是流控邁向智能化的關鍵一步。對蘇寧易購而言，業(yè)務系統(tǒng)流量趨勢的預測、異常流量的及時預警極為重要，它能夠及時提醒用戶驗證是否有CC攻擊、黃牛刷單、爬蟲等危害企業(yè)網絡正常經營活動的行為。

1.2. 流量預測的幾大難點

對于流量波動趨勢預測、異常流量檢測，存在以下難點：

l 需要檢測的流量系統(tǒng)種類繁多流量特征各不相同。蘇寧易購業(yè)務系統(tǒng)眾多，每一個系統(tǒng)每分鐘產生的流量大小、流量趨勢不同，每一分鐘的訪問業(yè)務系統(tǒng)個數不同。

l 流量受業(yè)務系統(tǒng)經營活動影響較大。活動力度大、活動頻繁，則流量大且穩(wěn)定；活動力度大、活動稀疏，則流量波動大。面向易購的銷售系統(tǒng)，則流量大且穩(wěn)定；面向內部用戶系統(tǒng)，則流量小且波動大。

l 不同用戶對流量異常的關注點不同，流量預測難以滿足所有場景需求。促銷、CC攻擊、黃牛刷單、爬蟲等，都有可能帶來流量的暴增異常。不同人員的關注點不同：運維人員關注流量的暴增是否帶來了系統(tǒng)壓力；用戶則關注流量的異常是否存在某種刷單，是否會帶來經濟損失；安全人員則關心是否存在某種攻擊及信息泄露。要做到一種檢測，多方滿足，實則難度很大。

l 流量預測需要較高的實時性、有效性。及時感知異常流量，方能及時的進行有效的流控。易購業(yè)務總流量TPS大，大促期間流量暴增。需要一種實時高效的計算框架，進行流量的實時計算、在線訓練，及時發(fā)出異常預警，流量的預測檢測才有實際意義。

2. 應用系統(tǒng)流量趨勢特征分析

2.1. 橫向流量的按天規(guī)律性波動

流量受到不同時間段的用戶行為影響較大。不同時間段的流量閾值、峰值不同。白天08-18點用戶多、流量大，夜間00-08流量下降。

2.2. 橫向階段性流量規(guī)律分析

a. 夜間流量小，波動大，如下圖所示夜間00-06點流量圖（按分鐘統(tǒng)計）：

b. 白天流量大，波動小。如下圖所示白天11-18點流量圖（按分鐘統(tǒng)計）：

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