基于OpenAPI工具包以及LSTM的CDN网络流量预测

基于LSTM的CDN网络流量预测

本案例是基于英特尔CDN以及英特尔 OpenAPI Intel® Extension for TensorFlow* Intel@ oneAPIDPC++ Library 的网络流量预测，CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，目的是将源站内容分发至最接近用户的节点，使用户可就近取得所需内容，提高用户访问的响应速度和成功率。CDN智能调度中的流量分配算法、95调度算法与错峰调度等算法的有效性高度依赖域名流量的趋势，若能较为准确的预测域名流量的趋势，则可以提升调度算法的效果。与此类似的还有零售预测、供需预测等相关场景。

时间序列预测按数据及场景类别主要可分为单元时序预测(单变量)、多元时序预测、单步预测(预测)、多步预测几类。时间序列预测算法有基于统计的、基于机器学习的和基于深度学习的等等。
本文根据实际场景(单元多步时序预测)，针对多线路预测问题，从数据分析到模型预测，采用LSTM，端到端实现CDN网络流量预测模型。

实验步骤

1.代码和数据集
本案例使用的数据集是来自于脱敏过的CDN网络流量预测项目数据集，因此数据及模型精度较真实效果有点偏差，打开压缩包后使用代码和数据集

2 查看数据
构建任何模型之前，都需要先对数据集进行分析，了解数据集的规模、属性名、属性值等情况。因为我们要先了解数据，才能用好数据

2.1 读取csv文件
pandas是常用的python数据分析模块，我们先用它来加载数据集中的csv文件。以time_series_1.csv为例，我们先加载该文件来分析数据的情况

import pandas as pd
df_data = pd.read_csv("./network_traffic_forecast/data/time_series_1.csv")

2.2 查看单个csv文件数据的规模

print('单个csv文件数据的规模，行数：%d, 列数：%d' % (df_data.shape[0], df_data.shape[1]))

单个csv文件数据的规模，行数：68601, 列数：4

2.3 查看前20行数据
使用pandas加载csv后，得到的是一个DataFrame对象，可以理解为一个表格，调用该对象的head()函数，我们查看一下该表格的头20行数据

df_data.head(20)

.dataframe tbody tr th {
   
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
   
    text-align: right;
}

如上所示是表格的头20行数据，表头是属性名，属性名下面是属性值，各属性含义如下：

属性名 属性含义

2.3.1 查看单条线路数据情况

df_data[(df_data['att1'] == 0) & (df_data['att2'] ==0)]

.dataframe tbody tr th {
   
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
   
    text-align: right;
}

… … … … …

5717 rows × 4 columns

如上所示，以att1=0，att2=0 查看单条线路{区域，运营商}数据情况，可以看到数据是1min采样一次，共4天。

2.3.2 查看数据时序性情况
画出每条线路数据曲线图，根据曲线图判断数据时序性

import time
import matplotlib.pyplot as plt
from intel_tensorflow import IETensor

# 使用 Intel 的工具包 tensorflow

# 假设 df_data 包含 'att1', 'att2', 'TimePoint', 'Value' 列
# 如果列名不同，请修改下面的代码以匹配实际的列名

# 将时间戳转换为可读的时间格式
df_data["TimePoint"] = df_data["TimePoint"].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(x)))

# 将数据按 'att1' 和 'att2' 分组，并绘制曲线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))

for name, group in df_data.groupby(["att1", "att2"]):
    # 使用 Intel 工具包进行加速或优化操作，例如 IETensor 类
    x = IETensor(group['TimePoint'].values)
    y = IETensor(group['Value'].values)

    ax.plot(x, y, label=name)

plt.title('每条线路数据曲线图 (使用 Intel 工具包)')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.legend()
plt.show()


df_data.groupby(["att1","att2"]).describe()

print(df_data['Value'].min())
print(df_data['Value'].max()) 

INFO:matplotlib.font_manager:font search path ['/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf', '/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/afm', '/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/pdfcorefonts']

INFO:matplotlib.font_manager:generated new fontManager
att1  att2

0     0       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      1       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      2       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

1     0       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      1       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      2       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

2     0       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      1       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      2       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

3     0       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      1       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

      2       AxesSubplot(0.125,0.125;0.775x0.755)

Name: Value, dtype: object

时间序列数据构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。

1. 长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。
2. 季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。
3. 循环变动（C）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。
4. 不规则变动（I）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型。
   分析：

如上图所示，是将数据按照(att1，att2)分组后，每条线路的曲线示意图，图上每条曲线则对应不同的线路，横轴为时间，纵轴为单条线路对应的Value值。根据图中曲线及以上时间序列数据特点，可得出以下结论：

• 数据存在周期性 每天一个周期，同一线路各周期间数据范围大致相同，不存在趋势性，季节性由于数据较少，暂看不出来，
• 共31个区域，每个{区域，运营商}]对应一条具体的线路，即共31*3条线路 每条线路大致趋势相同，但是量级不一样 需要进行归一化
  数据峰值处波动较大，其余部分较平缓
• 整体数据质量较好，不需要进行数据平滑等使得数据变平稳的操作，后续建模预测未来10min，将主要依赖待预测点前一段时序数据进行预测。
• 数据中无明显脱离整体趋势范围的异常值。
  2.4 数据分析
  查看数据的统计值及空值情况

df_data.groupby(["att1","att2"]).describe()

.dataframe tbody tr th {
   
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead tr th {
   
    text-align: left;
}

.dataframe thead tr:last-of-type th {
   
    text-align: right;
}

数据在时间列采样上存在缺失值，需要进行缺失值填充

对于count列，不同的att1与att2组合(不同线路)对应的count长度不同，正常情况下，数据有4天，应该是1440*4 = 5760个点，说明数据在时间列采样上存在缺失值，需要进行缺失值填充

查看Value列的最大最小值

由于以上分析中，value的max和min显示并不直观，因此这里再做具体分析

print(df_data['Value'].min())
print(df_data['Value'].max()) 

1.1694885305466325

609569980.8860668

可以看到最小值是1.1694885305466325，最大值为609569980.8860668，无小于等于0的异常值；