学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

高速IP网络中流量测量的关键技术研究

作　者: 张震
导　师: 汪斌强
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 流量测量概要数据结构时间分层分组抽样布鲁姆过滤器流量管理系统
分类号: TN915.06
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 77次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

流量测量是深入理解网络内在本质、有效掌握网络运行状况的根本途径,是进行QoS管理、网络优化以及流量工程的有力支撑。近年来随着现代网络技术的迅猛发展,互联网在总体规模和体系结构上发生了重大改变,传统的流量测量机制已不能适应当前及未来的测量需求,高速网络中的流量测量正面临着严峻的挑战。论文结合国家863计划“十一五”重大项目“新一代高可信网络”相关课题的研究需求,全面分析和总结了流量测量领域的现有技术成果,并从高速网络环境中流量测量应具备可扩展性的角度出发,重点研究了高速骨干网流量测量的前端处理算法与工程实现技术。本文主要工作如下:1.针对传统的流量测量模型缺乏可扩展性的缺点,提出了一种适用于高速网络的流量测量模型。模型采用了报文“分批处理”的思想,引入了“两级缓冲区结构”,使得缓存报文和流量统计两个过程同时进行。基于此模型,抽象了流量测量的两大关键技术:流量抽样测量技术和概要数据结构。运用此模型进行高速网络的流量测量,既能降低资源的需求,又能提高数据流分析的速度。2.分析了静态抽样机制存在的不足,提出了一种基于流量负载自适应的时间分层分组抽样算法。算法采用了预定义测量误差、时间分层分组抽样、自适应预测流量负载的方法,平衡了资源的消耗量和准确性。并基于实际互联网数据进行了实验仿真,结果显示:该方法具有易操作性、自适应性和资源的可控性,同时也不会失去准确性。3.针对高速网络中流量测量受计算资源和存储资源的限制,提出了一种基于多维计数型布鲁姆过滤器(Multi-dimensional Counting Bloom Filter, MDCBF)的概要数据结构。它将一维的计数型布鲁姆过滤器结构(Counting Bloom Filter, CBF),扩展到支持业务流存储、查询和统计的多维结构。通过实施“重正化”操作以及参数的自适应配置,该概要数据结构实现了用户自定义的大流检测和测量误差的预定义控制。基于计算机产生的数据和实际互联网数据进行了实验仿真,结果显示:该方法在保证准确性的前提下,具有较高的空间利用率和较低的计算复杂度。4.基于流量测量的准确性和实时性要求,设计了高速骨干网实时流量管理系统前后端分离的系统结构,该结构消除了前后端的紧耦合,增强了系统实现的灵活性。基于此结构,详细讨论了前端系统核心算法的FPGA(Field Programmable Gate Array:现场可编程门阵列)实现方案,仿真结果验证了该方案的可行性和有效性。

全文目录

表目录  6-7
图目录  7-9
摘要  9-10
ABSTRACT  10-12
第一章绪论  12-17
  1.1 课题研究背景  12-14
  1.2 流量测量面临的挑战  14-15
  1.3 本文的主要贡献  15-16
  1.4 本文的结构和安排  16-17
第二章流量测量的关键技术分析  17-27
  2.1 引言  17
  2.2 传统的流量测量模型  17-21
    2.2.1 传统的流量测量模型  18-19
    2.2.2 可扩展的流量测量模型  19-21
  2.3 高速网络中流量测量的关键技术  21-26
    2.3.1 抽样测量技术  21-24
    2.3.2 概要数据结构  24-26
  2.4 本章小结  26-27
第三章基于流量负载自适应的时间分层分组抽样  27-40
  3.1 引言  27-28
  3.2 分层抽样思想  28-29
  3.3 确定最佳抽样概率  29-31
    3.3.1 符号约定  29-30
    3.3.2 计算最佳抽样概率  30-31
  3.4 流量负载的自适应预测  31-32
  3.5 实验结果与分析  32-39
    3.5.1 算法的整体描述  33
    3.5.2 设置算法的相关参数  33-34
    3.5.3 流量负载的预测误差曲线  34-35
    3.5.4 算法的仿真实验  35-39
  3.6 本章小结  39-40
第四章基于多维计数型布鲁姆过滤器的概要数据结构  40-55
  4.1 引言  40-41
  4.2 SBF 和CBF 的结构描述  41-43
    4.2.1 标准的布鲁姆过滤器SBF  41-42
    4.2.2 计数型布鲁姆过滤器CBF  42-43
  4.3 多维计数型布鲁姆过滤器MDCBF  43
  4.4 基于先验原理的MDCBF 大流检测机制  43-48
    4.4.1 先验原理  43-44
    4.4.2 大流的识别  44-45
    4.4.3 重正化操作  45-46
    4.4.4 预定义测量误差  46-48
  4.5 实时测量过程  48-50
    4.5.1 添加业务流  48-49
    4.5.2 查询业务流  49-50
    4.5.3 统计业务流  50
  4.6 实验结果与分析  50-53
    4.6.1 计算复杂度分析  50-51
    4.6.2 模拟流量数据仿真  51-52
    4.6.3 真实流量数据仿真  52-53
  4.7 本章小结  53-55
第五章骨干网实时流量管理前端系统的实现方案  55-61
  5.1 引言  55-56
  5.2 骨干网实时流量管理系统的结构概述  56
  5.3 骨干网实时流量管理前端系统的实现方法概述  56-59
    5.3.1 前端抽样关键逻辑的设计  56-57
    5.3.2 前端MDCBF 关键逻辑的设计  57-58
    5.3.3 工程实现概述  58-59
  5.4 系统性能测试  59-60
  5.5 本章小结  60-61
第六章结束语  61-63
  6.1 全文总结  61-62
  6.2 展望  62-63
参考文献  63-66
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  66-67
致谢  67

高速IP网络中流量测量的关键技术研究

内容摘要

全文目录

相似论文