利用CAIDA提供的大量数据样本,重点分析网络中瓶颈时延的特征。首先统计关键路径中的时延情况,发现超过80%的路径存在瓶颈时延。进一步量化分析表明,瓶颈时延导致网络直径相近路径的时延存在显著差异。其次,对网络时延和瓶颈时延两端的IP地址地理位置进行统计,发现它们具有显著的地理分布差异。最后,研究分析了瓶颈时延的产生原因,结果显示在远距离传输中,传播时延是主要因素;而在近距离传输中,排队时延则起关键作用。
分析互联网IP级拓扑瓶颈时延的研究
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信息滞后: 分析依赖于财务结算数据,导致信息严重滞后,无法及时反映企业经营的实时状况。
缺乏灵活性: 固定的分析周期难以适应企业不同的经营节奏和决策需求,缺乏灵活性。
分析维度单一: 主要依赖财务数据进行分析,缺乏对市场趋势、客户行为等多维度的洞察。
在互联网+大数据时代,企业需要构建全新的经营分析模式,以应对挑战,抓住机遇。 新的模式应具备以下特点:
实时性: 利用大数据技术,实时采集、处理和分析企业内外部数据,实现经营状况的实时监控和预警。
灵活性: 根据企业不同的经营目标和决策需求,灵活调整分析周期和维度,提高分析的针对性和有效性。
多维性: 整合财务数据、业务数据、市场数据和客户数据等多源数据,进行跨部门、跨领域的综合分析,挖掘更深层次的洞察。
通过构建这样的新型经营分析模式,企业可以实现:
提高决策效率: 实时、准确的经营分析结果,为企业决策提供有力支持,提高决策的科学性和效率。
优化资源配置: 及时发现经营中的问题和机会,优化资源配置,提高运营效率。
增强市场竞争力: 深入洞察市场趋势和客户需求,制定更精准的营销策略,增强市场竞争力。
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