网络流量管理是网络管理的重要组成部分,网络流量是网络中传输的数据量,是体现网络性能状况和运行状态的关键数据。通过对网络流量进行分析研究,不仅能够起到对网络流量的监测作用,同时还能掌握一定的网络行为规律,实施网络流量预测,对于流量异常情况进行及时告警,以帮助网络管理人员排查和定位网络故障,并为优化网络拓扑和进行网络规划提供科学依据。本文以网络流量为核心,融合了网络流量相关技术,包括网络流量监测技术、网络流量预测技术和网络流量异常检测技术,设计并实现了一个基于B/S模式且具有良好可用性、可视性和可扩展性的网络流量监测系统。系统采用了基于SNMP协议的网络流量监测技术实现对网络流量数据的采集,通过多线程采集方式提高了系统的数据采集效率;针对所采集网络流量的历史数据,采用时间序列分析方法进行数学建模,建模过程使用了经典的Box-Jenkins方法,包括时间序列的平稳性检验、非平稳时间序列的平稳化、模型定阶、模型参数估计、模型检验和模型预测几个主要步骤;使用所建立的ARMA模型实现对网络流量的短期在线预测,并为网络流量自适应阈值异常检测方法中阈值边界的确定提供了来源。系统能很好地实时监测目标网络的网络流量,将网络流量以清晰的图表形式进行显示,能准确预测未来一段时期内网络流量的变化趋势,并对可能的网络流量异常进行及时的检测和告警。本文所实现的网络流量监测系统现已部署到华南理工大学广东省计算机网络重点实验室的服务器上,经测试系统运行良好,达到了预期目标,能满足校园网针对网络流量管理上的实际需求。