一种可演化网络的研究与实践

针对目前的互联网难以满足不断发展的应用需求问题,提出了一种新的可演化网络的模型.可演化网络可以根据网络运行的状态和网络应用的特征进行自主调整,由此改变自身的算法,以提供不同的服务质量,从而使得网络能够应对多变的应用环境.该网络的演化分为3个层次:模块运行参数的自调节、网络模块的自配置和网络节点间的协同工作.同时,设计了可演化网络的体系结构,实现了基于软件的原型系统,讨论了系统实现的关键技术和提高系统性能的优化方法.应用实验表明,可演化网络能够及时适应网络状况的变化,更加平稳、高效地提供网络服务.     

分布式互联网流量监测模型的研究与实现

根据流量监测的数据特征，将流量数据划分为3类数据集，采用层次技术和分布式技术设计了一个可扩展的流量监测模型，该模型在结构和功能上把流量监测系统分为3部分，繁重的数据分析和数据表示可以从关键设备处分离出来，降低了监测系统在关键设备处的资源消耗，通过海量信息系统测量平台的实现表明，该模型能有效地实现大规模互联网的流量监测。     

一种非均匀包对序列带宽测量方法

在分析现行带宽测量算法的基础上，设计了一种新的包对带宽测量算法，并从理论上加以证明，针对带宽测量中普遍出现的瓶颈拥塞现象，提出了一种非均匀包对序列带宽测量方法，首先设置基本的包对发送后退时间，再根据带宽估测结果的变化动态地调整后退时间，使得包对序列能有效地适应网络运行状态的变化，所得到的估测序列结果更接近实际的瓶颈带宽，其具体实施验证了它的有效性。