Linear Regression dalam Network Traffic Forecasting

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

Ada banyak Network monitoring tools (alat monitoring jaringan) yang bisa memberikan informasi tentang lalu lintas data perangkat. Perusahaan harus berhati-hati dalam memilih network monitoring tools karena hal tersebut juga mempengaruhi domain manajerial (managerial domain). Ada satu keunggulan yang dimiliki oleh Indonesian network monitoring tool yang disebut NetMonk. 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 NetMonk. Salah satu metode yang diterapkan di NetMonk untuk memprediksi waktu perangkat untuk mencapai ambang batas adalah metode regresi linier.

NetMonk memanfaatkan lalu lintas keluar dan masuk untuk menampilkan fitur network traffic forecasting pada dashboard. Atau 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. Seingga penyajian data network traffic forecasting di NetMonk adalah dalam bentu-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, anda akan melihat ketika sebuah perangkat mencapai angka ambang batas maksimum.

Menggunakan NetMonk, berarti anda telah menghemat energi dan waktu. Tidak butuh waktu yang lama untuk mengetahui bahwa jaringan anda akan mencapai ambang batas dan anda dapat mengantisipasinya. Temukan nilai unik lain dari NetMonk dalam artikel ini.

Ditulis oleh Febi dan diterjemahkan oleh Dewi