端到端推测网络路径上的数据包转发优先级

出于各种考虑,ISP会对不同类型的数据包设置不同的转发优先级. 这会造成不同网络应用出现网络性能上的差异,影响到网络测量结果的代表性,也会增加网络故障排查的难度. 通常情况下,ISP不公布此类信息. 为此提出了一种端到端测量方法,根据路径上不同类型包丢包率的差异来推断它们是否属于不同的转发优先级. 通过在PlanetLab上的测量实验,发现了位于某网络内部的一处优先级设置,结果得到了相关网管的确认.     

基于通用PC的千兆流归并系统

isco Netflow在流量监控、网络安全等许多方面得到了广泛的应用.目前高端路由器大都支持Netflow数据输出,但使用路由器来产生Netflow存在输出字段不够丰富、无法定制等弊端.本文设计并实现了一种基于通用PC和普通千兆网卡的高速数据包采集与流归并系统,实时采集千兆链路流量并输出Netflow数据.通过修改网卡驱动,实现了数据包在内存中的零拷贝.通过多索引队列实现负载均衡,系统可将一路网卡流量分配到多个CPU并行处理,有效利用了多CPU的计算资源,大大提高了系统处理能力.系统的流归并模块使用Netflow v9格式,可输出丰富的流信息.测试表明,该系统能够实现单路千兆链路环境下100万pps的数据包采集和流归并.     

基于接收方的TCP批量数据发送限制因素诊断

为了提高接收方的数据下载性能,首先需要诊断出数据下载过程中数据发送的主要限制因素。该文给出了一种可在数据接收方诊断传输控制协议(TCP)连接数据发送限制因素的方法。该方法首先使用TCP时间戳选项确定报文间的引发关系,然后获得连接每时刻的飞行字节数,最后根据飞行字节数的变化规律给出数据发送的3种限制因素及其在连接中所占的时间比例。实验床实验验证了该方法的准确性,方法估计误差的平均值小于0.02。P lanetL ab实验验证了方法的有效性。在实验中,该方法还诊断出数据发送受到了收方缓存的限制,而成倍增大收方缓存能使传输速率成倍增大。     

基于接收方的TCP批量数据发送限制因素诊断

为了提高接收方的数据下载性能,首先需要诊断出数据下载过程中数据发送的主要限制因素。该文给出了一种可在数据接收方诊断传输控制协议(TCP)连接数据发送限制因素的方法。该方法首先使用TCP时间戳选项确定报文间的引发关系,然后获得连接每时刻的飞行字节数,最后根据飞行字节数的变化规律给出数据发送的3种限制因素及其在连接中所占的时间比例。实验床实验验证了该方法的准确性,方法估计误差的平均值小于0.02。PlanetLab实验验证了方法的有效性。在实验中,该方法还诊断出数据发送受到了收方缓存的限制,而成倍增大收方缓存能使传输速率成倍增大。     

TCP连接传输速率限制因素的测量和诊断

TCP连接的传输速率是很重要的一个网络性能指标.由于很多应用的性能都取决于它,我们往往需要找出TCP连接传输速率的瓶颈并进而提高.然而,TCP连接传输速率受到多种因素如丢包、瓶颈带宽以及发送接收端缓存的限制,分析起来比较复杂.本文描述了我们设计的一个工具,它通过分析TCP数据trace文件来确定连接发送窗口的受限因素并测量连接的RTT,使我们很容易确定连接传输速率的受限因素.实际网络测量表明该工具能够分辨多种传输速率限制因素.     

TCP连接传输速率限制因素的测量和诊断

CP连接的传输速率是很重要的一个网络性能指标.由于很多应用的性能都取决于它,我们往往需要找出TCP连接传输速率的瓶颈并进而提高.然而,TCP连接传输速率受到多种因素如丢包、瓶颈带宽以及发送接收端缓存的限制,分析起来比较复杂.本文描述了我们设计的一个工具,它通过分析TCP数据trace文件来确定连接发送窗口的受限因素并测量连接的RTT,使我们很容易确定连接传输速率的受限因素.实际网络测量表明该工具能够分辨多种传输速率限制因素.     

DRAGON—Lab——新一代互联网技术综合实验验证平台

实验平台在互联网技术的发展进程中具有举足轻重的作用,不仅互联网自身起源于实验平台,下一代互联网研究也起始于实验平台建设．互联网实验平台大体可分为2类：实验网络,如CNGI-CERNET2,Intemet2,Geant等;实验系统,如PlanetLab,NS2等．DRAGON．Lab具有实验网络和实验系统双重特征．首先,DRAGON．Lab是互联网上独立的AS（autonomoussystem）,紧密依托多个生产网络,具有鲜明的实验网络特点．其次,DRAGON—Lab整合了大量实验资源,包括自有资源、伙伴资源和互联网上的开放资源,能够提供开放的定制实验服务．DRAGON-Lab的主要技术特点是规模大、开放性强、支持远程可视化实验和可编程实验．文中介绍了DRAGONLab的体系结构设计和关键实验技术．     

Internet中的数据包错序研究

对带宽的不断增长的需求促使网络中不保证数据包先进先出的转发机制和设备逐渐被应用 ,导致错序现象逐渐增多 .通过在CERNET国内路由网络中进行大规模数据挖掘 ,得到了描述错序发生的基本统计数据 ,并通过网络拓扑与错序站点的相关性研究 ,提出了一个比较可靠的发现网络中错序产生点的方法     

基于通用PC的千兆流归并系统

Cisco Netflow在流量监控、网络安全等许多方面得到了广泛的应用.目前高端路由器大都支持Netflow数据输出,但使用路由器来产生Netflow存在输出字段不够丰富、无法定制等弊端.本文设计并实现了一种基于通用PC和普通千兆网卡的高速数据包采集与流归并系统,实时采集千兆链路流量并输出Netflow数据.通过修改网卡驱动,实现了数据包在内存中的零拷贝.通过多索引队列实现负载均衡,系统可将一路网卡流量分配到多个CPU并行处理,有效利用了多CPU的计算资源,大大提高了系统处理能力.系统的流归并模块使用Netflowv9格式,可输出丰富的流信息.测试表明,该系统能够实现单路千兆链路环境下100万pps的数据包采集和流归并.