Linear Regression dalam Network Traffic Forecasting

Network Traffic Forecasting Network pada alat monitoring jaringan digunakan untuk membantu manusia dalam memonitor kinerja jaringan. Jaringan butuh dipelihara sehingga performanya terus stabil dan perusahaan bisa terus mencapai ketersediaan tinggi dan memberikan kepuasan pada pelanggan. Seperti artikel yang telah didiskusikan sebelumnya, tanpa bantuan network monitoring, network engineer akan kewalahan untuk memonitor banyaknya jaringan dikarenakan jumlah profesi ini masih terhitung sedikit dan kurang memadai.

Monitoring Jaringan dengan Network Traffic Forecasting

Ada banyak alat monitoring jaringan (network monitoring tools) yang bisa memberikan informasi tentang lalu lintas data perangkat. Perusahaan harus berhati-hati dalam memilih alat monitoring jaringan karena hal tersebut juga mempengaruhi domain manajerial (managerial domain). Ada satu keunggulan yang dimiliki oleh Netmonk Prime yang salah satu modulnya ada untuk monitoring jaringan. Keunggulan tersebut adalah Netmonk dapat memberikan prediksi ketika jaringan akan mencapai ambang yang mana didukung oleh fitur network traffic forecasting.

Jika perangkat bisa ditebak, dapat dikatakan bahwa sebuah perangkat jaringan akan memiliki peningkatan kinerja sehingga juga dapat mendukung tingkat manajemen kinerja kerja. Network traffic forecasting didukung oleh suatu metode untuk dapat memproses data analitik menjadi informasi yang akurat tentang kondisi perangkat.

Tentu saja, dalam mengembangkan network traffic forecasting, Netmonk mencari metode yang cocok dan dapat diterapkan ke perusahaan. Salah satu metode yang diterapkan di Netmonk untuk memprediksi waktu perangkat untuk mencapai ambang batas adalah metode regresi linier.

The Linear Regression dalam Network Traffic Forecasting

Netmonk memanfaatkan lalu lintas keluar dan masuk untuk menampilkan fitur network traffic forecasting pada dashboard. Secara umumnya disebut data upstream dan downstream. Downstream adalah kecepatan aliran data dari komputer lain ke komputer lokal (unduh/download), sedangkan upstream adalah kecepatan aliran data dari komputer lokal ke komputer lain (unggah/upload).

Dalam network traffic forecasting, the regression line menjadi patokan dalam pemahaman perilaku data, diambil dari data historis rata-rata yang dibatasi oleh batas data maksimum dan minimum di sekitar rata-rata. Sehingga, penyajian data network traffic forecasting di Netmonk adalah dalam bentuk-bentuk garis yang menunjukkan waktu jaringan mencapai ambang batas. Garis terdiri dari X axis dan Y axis. X-axis adalah data waktu, dan Y-axis merupakan data upstream atau downstream yang mana dibatasi oleh angka ambang batas maksimum. Berdasarkan X axis dan Y axis, kamu akan melihat ketika sebuah perangkat mencapai angka ambang batas maksimum.

Dengan menggunakan Netmonk, berarti kamu telah menghemat energi dan waktu. Tidak butuh waktu yang lama untuk mengetahui bahwa jaringanmu akan mencapai ambang batas dan kamu dapat mengantisipasinya. Temukan nilai unik lain dari Netmonk dalam artikel ini.

Ditulis oleh Febi dan diterjemahkan oleh Dewi