网络流量性能测量技术探析

网络流量性能测量是网络管理和系统管理的一个重要组成部分,为网络的运行和维护提供了重要信息,问时也是网络流量具体建模、分析的必要前提和手段。网络流量的测量方法分为主动测量和被动测量。两种测量方法各有优缺点,分别用于不同的场合。针对网络流量的测量展开系统性的研究将对Internet行为学方面的研究取得理论突破具有重要意。     

网络流量性能测量技术分析

网络流量性能测量是网络管理和系统管理的一个重要组成部分,为网络的运行和维护提供了重要信息,同时也是网络流量具体建模、分析的必要前提和手段。网络流量的测量方法分为主动测量和被动测量。两种测量方法各有优缺点,分别用于不同的场合。针对网络流量的测量展开系统性的研究将对Internet行为学方面的研究取得理论突破具有重要意义。     

基于IPFIX的大规模网络异常流量检测机制研究

对于大规模网络异常流量检测,由于数据包数量和规模过于庞大,利用传统的深度包检测技术难以在线实时发现网络中存在的攻击,尤其是网络中存在的新型的未知异常流量.本文利用分析IPFIX流量日志,对IPFIX流量进行属性提取,提出了一种改进K-means的算法,用于分析大规模高速网络中未知的异常流量,对于产生的聚类结果加以分析,得出网络中存在的新型的异常流量,并根据类内聚合程度,对类内发现的异常IP进行排查,从而判断攻击源.     

基于IXA架构的流量测量系统设计

网络流量测量技术是网络监测和管理研究的重要前提和保证. 在分析网络处理器、网络流量采集等技术的基础上,介绍流量测量系统在Intel IXA架构上的一种设计和实现. 系统的数据采样机制和数据编码格式遵守sFlow系统标准. 最后对IXP2400上实现该系统时微引擎等资源的分配作了分析,通过并行架构优化了包处理性能.     

网络流量测量技术分析

网络流量测量技术是用于分析网络状况、掌握流量特性的有效方法．首先分析了在进行网络流量测量时需要主要考虑的端点、方向、时间粒度和协议层次四个因素，然后重点对已有的网络流量测量技术进行分类和总结．     

网络流量测量技术研究

研究网络流量特征,对网络管理、规划和发展具有重要意义.本文讨论网络流量的采集方法、流量测量和分析方法、流量测量模型,并指出了流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题.     

IP网络中流量的测量与预测

为了避免单纯的一味升级网络，提高网络的性能，对网络流量的测量和预测进行一些研究。通过对国内外流行的流量采集工具进行了比较，总结它们各自的应用范围，并使用预测算法对网络流量进行预测分析，为网络优化提供科学依据。通过对流量的测量与预测，找出影响网络性能的关键因素，进而对网络进行有效、有针对性的改进。     

面向边缘计算的物联网网络流量测量方法

在物联网中,边缘计算能够提供物联网计算的实时性,减少网络中数据的传输量.为了适应物联网技术的发展,研究了采用软件定义网络(SDN,software defined networking)架构的物联网网络,并利用SDN提供的方法对网络中的流量进行测量.细粒度流量测量可以更准确地描述网络中的流量,但同时也需要消耗大量的测量开销.为了减少测量过程中产生的开销并获得近似的细粒度测量,提出了一种面向边缘计算的物联网网络流量测量方案.新测量架构采用粗粒度测量和插值优化等方法进行测量.首先,在文中采用随机抽样方法通过OpenFlow协议快速获得粗粒度的网络流量测量.接着,对粗粒度的网络流量进行插值恢复,并利用多约束的优化方法对插值结果进行优化,直到找到满足条件约束的最优细粒度流量测量结果.最后,文中通过实验验证了所提出的测量方法的可行性和有效性.     

Linux下可加载内核模块的网络测量方法研究

在linux操作系统下,提出并研究了基于Linux的可加载内核模块的网络测量方法,给出了该方法的整体框架,并且通过对网络业务流的测试,证明用此方法可以真实有效的测量网络业务流,提高网络流量测量效率.     

网络流量测量与CERNET流量监控系统的设计及实现

基于TCP/IP网络的SNMP管理协议,分析了网络流量测量的意义、方法和主要测量技术;针对大型骨干网流量监控和显示的需求,设计完成了CERNET动态流量监控系统,实现了网络流量数据获取,流量分析、实时监控和大屏幕显示播出的功能.     

网络流量测量与CERNET流量监控系统的设计及实现

基于TCP/IP网络的SNMP管理协议,分析了网络流量测量的意义、方法和主要测量技术;针对大型骨干网流量监控和显示的需求,设计完成了CERNET动态流量监控系统,实现了网络流量数据获取,流量分析、实时监控和大屏幕显示播出的功能.     

网络行为测量及应用研究

回顾了国内外网络行为测量的研究现状,就网络行为研究的工具、方法等方面进行了探讨,介绍了信息隐藏技术在网络行为测量中的应用,并在此基础上提出了今后研究的方向。     

网络测量技术研究

网络测量技术是目前网络研究的重要领域,并在理论和实际中都具有重要意义。介绍了网络测量的基本概念、不同角度的分类以及相关方向的研究现状,分析了常用的测量方法和测量工具及其研究热点,论述了目前网络测量的主要研究单位和网络测量体系结构,并介绍了NPMI网络性能测量框架及其特点,最后给出了今后网络测量技术的研究方向和发展趋势。     

网络流量测量的自适应抽样方法研究

由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点.在对目前的抽样测量技术研究的基础上,分析了一种自适应抽样测量技术.结果表明:该方法能充分利用现有资源提高抽样测量的准确性,为研究其他的自适应抽样方法提供一定的参考.     

基于掩码匹配的报文双抽样方法

基于掩码匹配的报文抽样算法是一种实用性较强的分布式流量抽样算法,但是该算法在测量报文到达时间间隔的分布这一重要网络流量特征时性能较差。首先根据误差理论分析了产生这一问题的原因,为了降低测量的系统误差,在原算法中引入了双抽样的改进方案。考虑到改进后的算法会给测量系统带来额外的负担,提出了增加了抽样掩码位数的解决办法,并且论证了其可行性。最后基于实际的网络流量数据进行了实验验证,结果表明：改进后的算法测得的报文到达时间间隔的分布符合真实的分布情况,并且对其它网络性能指标的测量精度影响较小。     

网络流量分析系统技术研究与实现

网络流量分析是有助于进行网络规划、网络优化、流量趋势分析的工具,通过对网络流量的采集和分析,可以推断网络的运行状态。网络带宽的快速增加给网络流量分析工作带来了巨大挑战。通过分析现有流量分析系统的性能瓶颈和下一代网络流量分析系统需要达到的性能指标,提出了对应的解决方案。     

网络行为分析及研究

互联网已成为人类社会最重要的基础设施之一,了解网络的行为是保证网络正常稳定发展的迫切需要。而网络行为的测量和分析则是网络行为学研究的基础。通过对网络行为进行测量和分析,可有助于提高网络服务和应用的效率。     

基于时间特征的网络流量异常检测

为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预测算法对未来网络流量进行预测,利用中心极限定理并结合实际经验确定动态的网络流量阈值,对当前和未来的网络流量异常进行检测.研究结果表明:当网络流量发生异常时,该模型能够进行有效的检测,能准确地描述网络的运行状况.该算法提高了网络流量检测的智能性,具有较高的实用价值.     

NESP:一种可扩展的通用网络测量系统平台

建立一个可扩展的、通用的网络测量平台是全面了解大规模网络行为的基础。提出了网络测量系统平台NESP的体系结构,给出了NESP的功能流程及模块分类并讨论了关键实现技术。基于NESP,实现了一个大型网络监视测量系统MMS,该系统整合了多种流测量工具并运行了多种网络测量应用。实践表明,NESP是一个可扩展的、通用的网络测量平台。     

基于IPv6的分布式实时网络测量系统设计

针对当前许多网络测量系统无法进行实时网络流量监测以及无法支持下一代互联网协议IPv6等不足,提出了一种基于IPv6的比特模式流定义方法和数据结构实时网络测量系统.系统通过在IPv6扩展首部中承载测量信息实现精确流测量,减少了测量开销,提高了测量效率.比特模式流定义方法提供了一种灵活的按需流定义方式,使系统能在IPv4/IPv6环境下实现流测量工作.实验证明,整个系统运行正常、效果良好.