课程简介
1、介绍架构演进的背景
2、介绍架构演进的思路，往微服务架构设计演进
3、介绍演进的实践内容
4、总结演进过程中遇到的困难、风险，以及实际的收益
DPI（Deep Packet Inspection）是电信网络智能管道和互联网大数据分析的核心基础之一，如何从报文中准确快速的提取指纹特征是DPI的关键能力。
本案例主要讲述了在DPI中利用机器学习，实现互联网报文特征的自动化提取。通过此方法不仅解放了人力，还增强了报文指纹特征的健壮性和准确率。
1. 嵌入式通信系统的约束：cycle, 时序, 和 内存；
2. 应对MAC层的演进: 多核，多天线，IOT，虚拟化...
3. 实现过程: 快速输出基础版本，eFT保护, 大规模验证；
目标收益
培训对象
课程大纲
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1、介绍架构演进的背景 2、介绍架构演进的思路，往微服务架构设计演进 3、介绍演进的实践内容 4、总结演进过程中遇到的困难、风险，以及实际的收益 DPI（Deep Packet Inspection）是电信网络智能管道和互联网大数据分析的核心基础之一，如何从报文中准确快速的提取指纹特征是DPI的关键能力。 本案例主要讲述了在DPI中利用机器学习，实现互联网报文特征的自动化提取。通过此方法不仅解放了人力，还增强了报文指纹特征的健壮性和准确率。 1. 理解什么是DPI，以及DPI在智能管道和大数据分析中的应用 2, 理解如何解决机器学习中缺少训练样本的解决方法 3、理解机器学习中如何通过降维来降低运算量达到可生产的方法 1. 嵌入式通信系统的约束：cycle, 时序, 和 内存； 2. 应对MAC层的演进: 多核，多天线，IOT，虚拟化... 3. 实现过程: 快速输出基础版本，eFT保护, 大规模验证； |
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1、介绍架构演进的背景 2、介绍架构演进的思路，往微服务架构设计演进 3、介绍演进的实践内容 4、总结演进过程中遇到的困难、风险，以及实际的收益 DPI（Deep Packet Inspection）是电信网络智能管道和互联网大数据分析的核心基础之一，如何从报文中准确快速的提取指纹特征是DPI的关键能力。 本案例主要讲述了在DPI中利用机器学习，实现互联网报文特征的自动化提取。通过此方法不仅解放了人力，还增强了报文指纹特征的健壮性和准确率。 1. 理解什么是DPI，以及DPI在智能管道和大数据分析中的应用 2, 理解如何解决机器学习中缺少训练样本的解决方法 3、理解机器学习中如何通过降维来降低运算量达到可生产的方法 1. 嵌入式通信系统的约束：cycle, 时序, 和 内存； 2. 应对MAC层的演进: 多核，多天线，IOT，虚拟化... 3. 实现过程: 快速输出基础版本，eFT保护, 大规模验证； |
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