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网络流量特征研究和分布式被动测量系统设计

作　者: 马维旻
导　师: 李忠诚
学　校: 中国科学院研究生院（计算技术研究所）
专　业: 计算机系统结构
关键词: 自相似汇聚流量统计时分复用流到达间隔序列 TCP拥塞窗口被动测量系统
分类号: TP393.06
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

网络技术的迅猛发展特别是基于Internet应用的不断涌现,使网络从信息基础设施逐步演变成人类社会的基础设施。由于Internet发展的高度异构性和变化性,基于其上的应用与网络本身也面临着诸多挑战与种种矛盾。总体上来说,当前Internet仍然只是一个可用的网络。造成这种局面尽管与最初Internet的设计理念不无关系,但最根本原因在于我们对网络的运行特征与内在本质知之甚少,导致不能对网络进行有效利用。网络流量特征研究和网络流量被动测量是深入理解网络内在本质、了解网络运行状况的根本方法和手段,是网络性能提升、优化网络设计和实施流量工程的重要途径。本文以网络测量和仿真分析为手段,对网络流量特征特别是汇聚链路流量的自相似变化特性、流到达过程自相似特性进行了深入研究与探讨,对不同业务类型下的TCP拥塞窗口均值变化进行了分析,并提出了一套分布式被动测量系统的设计方案。论文的主要工作如下:1.研究了统计时分复用对流量自相似程度的影响。网络主干链路上的流量是由很多随机到达的流在汇聚节点进行统计时分复用后汇聚而成,通过对汇聚前后流量的自相似程度进行比较分析,揭示统计时分复用对网络流量特征的影响。研究表明,汇聚后流量的包计数时间序列自相似程度低于汇聚前各支路的自相似程度,特别是在网络吞吐量较大的情况下,其明显低于任何一个支路。另外,分别改变业务源数量和TCP接收窗口大小而不改变业务源发送速率,观察他们对自相似程度的影响。实验结果表明,网络流量的包计数时间序列的自相似程度并不随业务源数量的增加而减小,TCP接收窗口初始值的大小对自相似程度变化基本没有影响。2.对流到达间隔时间序列进行了多尺度分析。由于流到达间隔时间序列准确反映了流的到达过程,通过对其进行分析,有助于基于流交换的网络设备、服务器和基于流的计费系统设计。分析结果表明,全体流到达过程存在一定的相关性,但相关性比较弱,其流到达间隔序列在多个尺度上的尺度成分一般都小于0.7;TCP流到达过程的自相似特性与全体流的到达过程比较接近;HTTP流的到达间隔时间序列的自相似特性呈现出明显的多尺度特性,小尺度上几乎是不相关的,而大尺度具有长程相关性,其中HTTP流到达间隔时间序列中的少部分大序列值对其大尺度上的长程相关性有显著影响。3.研究不同流量特征的业务流对TCP拥塞窗口均值变化的影响。TCP拥塞窗口均值的变化特征可从一个方面反映出TCP的工作性能,变化越大,说明TCP工作越不稳定。论文采用网络仿真分析的方法,在TCP上加载不同流量特征的FTP业务流和WWW业务流,观察TCP拥塞窗口均值变化情况。实验表明两种不同的业务流对TCP拥塞窗口均值变化有不同的影响。当带宽比较小时,两种业务流下,TCP拥塞窗口均值变化的方差基本没有差异;当带宽比较大时,WWW业务流下的TCP拥塞窗口均值变化的方

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
第一章引言  12-20
  1.1 网络流量特征研究的意义  12-13
  1.2 网络流量特征的研究背景  13-15
  1.3 分布式被动测量系统研究意义  15-16
  1.4 本文主要工作概述  16-18
  1.5 论文的整体结构和章节安排  18-20
第二章网络流量自相似特性研究概述  20-48
  2.1 网络流量自相似特性的定义  21-27
    2.1.1 流量中的尺度行为  21-22
    2.1.2 自相似特性  22-24
    2.1.3 长程相关  24-25
    2.1.4 自相似和重尾分布  25-27
  2.2 网络流量自相似特性的分析方法  27-34
    2.2.1 R/S 分析  27-28
    2.2.2 方差时间图  28
    2.2.3 周期图法  28
    2.2.4 Whittle 估值器  28-29
    2.2.5 小波分析方法  29-34
  2.3 自相似网络流量模型  34-40
    2.3.1 基于分形布朗运动的自相似模型  34-36
    2.3.2 多分形的自相似网络流量模型  36-37
    2.3.3 基于小波的网络流量模型  37-40
  2.4 实际网络流量的自相似现象  40-42
    2.4.1 以太网流量  40-41
    2.4.2 广域网流量  41
    2.4.3 VBR 视频流  41-42
    2.4.4 WWW 流量  42
  2.5 自相似流量的成因  42-44
    2.5.1 用户行为  43
    2.5.2 数据的产生、组织和存取  43
    2.5.3 流量的汇聚  43
    2.5.4 网络控制  43-44
    2.5.5 网络的演变  44
  2.6 自相似对网络性能的影响  44-47
  2.7 总结  47-48
第三章基于包的汇聚流量自相似特性研究  48-68
  3.1 统计时分复用的原理  49-50
  3.2 基于包的网络流量时间序列定义  50-52
    3.2.1 包大小及包间隔时间序列  50-51
    3.2.2 包和字节计数时间序列  51-52
  3.3 网络仿真技术  52-54
    3.3.1 网络仿真的特点  52
    3.3.2 仿真过程  52-53
    3.3.3 网络系统仿真软件ns-2 简介  53-54
  3.4 基于点过程的流量分析  54-55
  3.5 实验环境的建立  55-59
    3.5.1 网络拓扑设计  55-56
    3.5.2 队列管理技术  56-57
    3.5.3 自相似业务源  57-59
  3.6 实验结果分析  59-66
    3.6.1 汇聚链路流量的自相似特性  59-64
    3.6.2 其它影响自相似程度变化的因素分析  64-66
  3.7 自相似特性在网络中的应用分析  66-67
  3.8 总结  67-68
第四章基于流的流量特征研究  68-92
  4.1 流的定义  69-70
  4.2 基于流的流量特征研究背景  70-72
  4.3 基于流的流量特征分析  72-84
    4.3.1 数据来源  72-74
    4.3.2 数据分析  74-84
  4.4 WWW/FTP 业务下TCP 拥塞窗口变化  84-90
    4.4.1 TCP 工作原理及性能分析简介  84-85
    4.4.2 网络仿真实验平台的建立  85-88
    4.4.3 实验结果分析  88-90
  4.5 总结  90-92
第五章自相似流量发生器的实现  92-110
  5.1 几种主要的流量发生模型介绍  92-94
  5.2 基于小波的多分形序列生成模型  94-97
  5.3 基于MWM 的序列生成方法  97-107
  5.4 自相似流量生成方法  107-109
  5.5 总结  109-110
第六章一种分布式被动测量系统设计  110-130
  6.1 测量系统的数据包处理方法  111-114
    6.1.1 数据包的取样采集方法  111-113
    6.1.2 数据包头压缩方法  113-114
  6.2 NetTurbo 系统组成部分  114-115
  6.3 控制中心的功能及工作原理  115-124
    6.3.1 控制中心子系统功能模块  116-119
    6.3.2 控制中心子系统的工作原理  119-123
    6.3.3 控制中心子系统的数据存储  123-124
  6.4 测量探针子系统功能及工作原理  124-128
    6.4.1 测量探针子系统功能模块  124-125
    6.4.2 测量探针子系统工作原理  125-127
    6.4.3 测量探针子系统的数据存储  127-128
  6.5 控制中心与测量探针的数据传输方式  128-129
  6.6 总结  129-130
第七章结束语  130-134
  7.1 论文的主要贡献和创新  130-131
  7.2 下一步研究工作  131-134
参考文献  134-142
致谢  142-143
作者简历  143

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