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传统的包抽样方法对每一个数据包都以同等的比率抽取,这样就导致了大部分被抽中的是大流,而短流和一般流非常少。高速网络的流量检测需要全面的流信息。针对传统流抽样的缺陷,结合现有的SGS(Sketch Guided Sampling)抽样比与流量成反比的公平抽样思想和动态计数型过滤器,提出更加高效的公平抽样算法DCFS(Dynamic Count Fair Sampling)。DCFS算法使用动态统计过滤器DCF(Dynamic Count Filter)统计流量,相对于SGS算法该方法空间更加高效,而且估计准确性也更好。 相似文献
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为提高流测量系统的运行效率,减少其所需存储资源,提出了一种改进的测量并维护其流信息的算法——基于拆分型计数Bloom Filters(Split Counting Bloom Filters)的流抽样。该算法采用基于报文的抽样来实现流抽样,不仅可以使用较少系统资源来维护流信息,同时可适用于不同流量的测量点,提高了测量系统的准确性和可扩展性。 相似文献
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对3种已有的计数型Bloom filter--Na(I)ve Counting Bloom Filter(NCBF),Space-Code Bloom Filter (SCBF)和d-left Counting Bloom Filter(dlCBF)--的查询错误概率进行了分析,得出了NCBF的计数器防溢出条件以及SCBF和dlCBF的参数最优设置准则.提出了一种衡量计数型Bloom filter性能的指标:负载适应性.针对dlCBF负载适应性差的问题,对dlCBF进行了改进,提出了一种计数型Bloom filter:Binary Shrinking d-left Counting Bloom Filter(BSdlCBF).通过仿真实验,以计数误差、空间复杂度以及负载适应性为性能指标,对上述4种CBF进行了比较.实验结果表明,BSdlCBF具有最低的空间复杂度、最小的计数误差以及最佳的负载适应性. BSdlCBF赢得上述性能优势的代价在于其计算复杂度比其他3种计数型Bloom filter略高. 相似文献
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对3 种已有的计数型Bloom filter——Na?ve Counting Bloom Filter(NCBF),Space-Code Bloom Filter
(SCBF)和d-left Counting Bloom Filter(dlCBF)——的查询错误概率进行了分析,得出了NCBF 的计数器防溢出条件
以及SCBF 和dlCBF 的参数最优设置准则.提出了一种衡量计数型Bloom filter 性能的指标:负载适应性.针对dlCBF
负载适应性差的问题,对dlCBF 进行了改进,提出了一种计数型Bloom filter:Binary Shrinking d-left Counting Bloom
Filter(BSdlCBF).通过仿真实验,以计数误差、空间复杂度以及负载适应性为性能指标,对上述4 种CBF 进行了比较.
实验结果表明,BSdlCBF 具有最低的空间复杂度、最小的计数误差以及最佳的负载适应性. BSdlCBF 赢得上述性能
优势的代价在于其计算复杂度比其他3 种计数型Bloom filter 略高. 相似文献
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许多应用场景所产生的数据流中,元素的频数分布符合重尾分布的特点,即大部分元素的频数较小而少部分元素的频数较大.为了解决数据流中所有相异元素及其频数的高效存储问题,提出了一个基于分层的计数型布卢姆过滤器(hierarchical counting Bloom filter,HCBF)保存所有元素频数的方法.该方法采用长度递减、计数单位递增的多层计数型布卢姆过滤器作为存储数据结构,多层过滤器共同组成元素的频数.与两个经典的计数型布卢姆过滤器CBF和DCF相比,HCBF更加适合真实数据流元素频数分布的重尾特点,在不影响查询性能和错误率的前提下,能够显著地降低空间开销.理论分析与实验结果验证了该结论. 相似文献
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偏态数据流中的Bloom Filters自适应机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Count Bloom Filters(CBF)在对偏态分布的网络数据流进行频度检测时,其使用的固定位数的计数器容易溢出的不足,提出了一种自适应性Bloom Filters(Adaptive Bloom Filters ABF),ABF使用可扩展的逻辑计数器替代CBF中大小固定的物理计数器进行计数,逻辑计数器由数目动态变化的若干个物理计数器组成,初始状态逻辑计数器等同于物理计数器,但逻辑计数器在频度数值上溢时会自适应扩展,覆盖其外部的物理计数器,增加数值容量,保证数值的测量准确性.实验表明ABF能够更好地适应检测频度的变化,并且不显著增加误判率,在对数据偏态分布的频度测量场合比其它Count Bloom Filters更具有优势. 相似文献
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提出了一种基于双层Counter Bloom Filter 的长流识别算法(algorithm based on double counter bloom filter
for long flows identification,简称CCBF).该算法使用两层Counter Bloom Filter 结构,将长流过滤和长流存在分开处
理.分析了该算法的误判率,通过模拟数据分析了算法错误率和内存资源限制的关系,并在相同内存资源限制的条件
下,将该算法与类似算法的准确性进行了比较.结果表明,在数据量较大的情况下,该算法具有比现有算法更小的平
均错误率;对算法的时间效率分析表明,该算法可以达到1 500kpps 的处理速度.各项指标反映出,该算法可以应用于
大规模主干网的长流监测. 相似文献
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提出了一种基于双层Counter Bloom Filter的长流识别算法(algorithm based on double counter bloom filter for long flows identification,简称CCBF).该算法使用两层Counter Bloom Filter结构,将长流过滤和长流存在分开处理.分析了该算法的误判率,通过模拟数据分析了算法错误率和内存资源限制的关系,并在相同内存资源限制的条件下,将该算法与类似算法的准确性进行了比较.结果表明,在数据量较大的情况下,该算法具有比现有算法更小的平均错误率;对算法的时间效率分析表明,该算法可以达到1 500kpps的处理速度.各项指标反映出,该算法可以应用于大规模主干网的长流监测. 相似文献
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针对高速骨干网流量分析与流量管理对大规模高速统计计数器的需求,提出了一种简单、高效的主动式计数器结构——DALCA,其新颖之处在于对计数器向量进行分层,除第1 层外,其他各层子计数器向量采用多级哈希表的形式进行组织,获得了良好的空间效率和时间效率.与现有的主动式计数器结构BRICK 相比, DALCA 的空间效率与其接近,但是时间效率明显优于BRICK.采用真实的骨干网流量数据,通过仿真实验对DALCA 的性能进行了评估,结果表明:执行查询操作时,DALCA的访存带宽需求约为BRICK 的1/10;执行更新操作时,DALCA的访存带宽需求约为BRICK 的1/6. 相似文献
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对大规模数据流统计的问题进行了研究,针对大流统计的典型结构Elastic Sketch替换策略中存在的问题进行优化,优化策略解决了冷流被误判为热流插入重部的问题.针对重部中保存的不一定是最大流的问题进行优化,提出了基于最大值和组相连的替换策略,保证了存储在重部的一定是最大的流,提高了大流统计的精度,同时大大降低了热碰撞发生的概率.相比于传统的测量统计方法,在提高了测量精度的同时,减少了内存占用. 相似文献