软件定义网络的测量方法研究

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.     

包交换网络带宽的测量技术

随着人们对网络服务质量要求的提高，及时准确地对网络性能，尤其是带宽指标进行测量越来越引起人们的重视。该文定义了用于测量的网络模型和带宽指标，分析了主要的带宽测量技术，介绍了该领域研究的进展情况和现有测量技术存在的问题。在总结目前研究状况的基础上提出了正在进行的研究工作。     

大规模高速网络流量测量研究

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。根据网络测量流量的不同,测量方法分为主动测量和被动测量,每种测量方法有其应用背景和优缺点。为了从不同角度研究网络行为需要定义不同的测度,IETF的IPPM工作组现已经定义了一整套用于流量行为测量的测度。根据测量的环境和应用背景的区别,国外不同的研究机构建立了不同的测量体系结构和测量工具。同时,由于网络带宽越来越大,全流量测量和分析研究越来越困难,为了解决这一问题,近几年,流量抽样测量研究现已成为高速网络流量测量的研究重点。     

一种改进离群区间计算的PRM带宽测量算法

主动式网络路径可用带宽测量是目前网络路径带宽测量使用的主要方法,与被动式网络路径可用带宽测量相比,具有更高的灵活性且部署方便。为解决主动式网络路径可用带宽测量定义不明确、通用性不强、协议不规范和结果不准确等问题,规范定义了探测通信协议和报文结构,建立了较为完整、统一和规范的主动式网络路径可用带宽测量框架,提出了序列时延增加度和基于序列时延增加度的离群区间计算方法,改进了网络背景流量分析方法,降低了背景流量对网络路径可用带宽测量的干扰,最后使用NS2仿真对比验证了该算法的有效性。     

IP网络带宽的端到端测量技术

IP网络自身不能为终端用户提供关于网络的负载和容量的信息反馈.终端用户为了了解上述信息,可以采用主动的端到端测量方式,来对网络路径或链路的带宽特性进行估计和测量.回顾了带宽测量领域的最新成果,包括相关测度的定义,测量的算法,对每种算法的原理做了详细的介绍,并指出了各种算法的特色和缺陷.     

基于IP网络的QoS测量方法的研究

本文对QoS参数和网络测量进行分析研究,介绍了QoS测量的方法,论述了网络测量的中单向延迟,带宽,丢包率的测量问题,比较主动测量与被动测量的优点和缺点,提出了将主动测量运用到QoS测量上的思路。     

高带宽组播网络端到端时延测量及分析

随着IP组播技术的飞速发展,用户对多媒体视频流的需求的增加导致IP组播网络的性能下降。为解决IP组播性能测量中网络延迟问题,在高速校园网中,根据RFC标准文档中定义的组播性能测试指标和测试方法,实现精确测量组播网络的端到端时延,并且利用时钟同步原理对测量结果进行时钟频差分析。其创新之处在于将线性规划算法应用到对测量模型进行分析的过程中。通过在高速校园网中的测量结果表明,通过所提出算法对测量结果进行修正后可以得到准确的端到端网络时延。该研究为在校园网中推广组播流媒体应用打下基础,更有利于发现网络瓶颈,为未来网络构建奠定基础。     

骨干网络中的被动模式RTT测量方法*

面向网络管理需求,将不同网络终端各自到测量点的半路径往返时延(HPRTT)定义为测量对象,提出一种较为全面的被动模式测量方法,能够在骨干网络中对各个终端的HPRTT指标进行持续测量,并通过一种自适应模型对测量采样的有效性进行判定。与现有的被动模式RTT测量技术相比,该方法的测量对象和测量结果更加具有网络管理意义,能够在不同的TCP行为模式中获得更多的测量采样并显著提高测量成功率。在Gbps级流量环境下,对大量TCP终端的测量实验结果表明,该方法具有较高的测量效率和准确性。     

基于P2P应用的网络测量探讨

本文通过P2P网络和技术的定义,以及相关测量技术的描述,进一步认识和理解测量对P2P网络应用的重要性和困难性。并提出了较好解决P2P应用的网络测量技术和方法。     

基于 SOLT 校准技术的S参数测量不确定度评定磁

目前,常用的 S 参数测量不确定度评定方法中均未考虑 S 参数相关性的问题,论文给出了一种2GHz ～18GHz 频率范围内 S 参数测量不确定度的评定方法,该方法从校准件的定义出发,基于 SOLT 校准技术对矢量网络分析仪进行自校准,将校准件引入的不确定度通过矢量网络分析仪传递给被测件（DUT ）,通过使用蒙特卡洛仿真的方法（MCM ）得到矢量网络分析仪测量 DUT S 参数的测量不确定度,评定过程中考虑了相关性问题,提高了 S 参数测量不确定度的可靠性和合理性。     

高速网络流测量及模型研究

网络流测量是网络性能分析和网络流量建模的基础。该文分析了网络流测量的方法及特点,针对高速网络流测量中的关键问题进行了研究,并在此基础上提出了高速网络流测量模型,随后对该模型各组件及相互关系进行了分析,最后通过具体实验分析了模型架构及关键技术的可行性。     

高速网络流量测量方法

高速网络流量测量是目前实施实时准确地监测、管理和控制网络的基础.基于网络流量测量的应用,将网络流量测量分为抽样方法和数据流方法.从不同的层次,将抽样方法分为分组抽样和流抽样,分别介绍了两类抽样方法;从测度角度介绍了数据流方法.详细介绍了高速网络流量测量的常用数据结构,以及抽样、数据流方法在高速网络流量测量中的应用,比较了各种方法的优劣.概述了高速网络流量测量技术的研究进展.最后,就现有的网络流量测量方法的不足,对网络流量测量的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.     

计算机网络拥塞控制算法改进算法研究

网络拥塞是由于网络业务流不可预测的流量突发现象造成的。文章从考虑网络业务流突发现象产生的特点出发,采用可用带宽测量技术和流量整形技术,提出了一种针对传统网络拥塞控制算法的改进算法（TCP2Shape）。     

可扩展高速网络流量被动测量平台的设计与实现

随着高速网络测量研究内容的扩展,网络测量设施在提高性能的同时须支持测量的可扩展性以适应不同网络环境和添加新测量研究的需要。针对已有网络测量软件可扩展性的不足,分析了高速多链路逻辑信道的特点及对被动测量方式的影响,设计和实现了一套适用于高速网络环境的可扩展被动流量测量平台系统。该系统基于多机协同数据流模型,采用分层耦合设计结构、对象化抽象和XML格式的交互描述,支持对高速多链路逻辑信道测量与新测量功能的可扩展性。     

基于统计分析的高速网络分布式抽样测量模型

分布式被动测量是研究网络行为的一个重要手段，其面临的主要问题是难以实现高速网络流量测量，因此需要使用抽样技术．分布式抽样测量技术需要解决两个关键问题：分布式测量点测量报文的一致性和抽样样本的统计随机性．为此，抽样测量的核心是选择合适的抽样掩码匹配位串，以保证抽样样本的随机性，且实现分布式测量点的信息一致性．文章对CERNET主干网络流量IP报头各字段的随机性进行分析，结果表明标识字段16bits满足抽样掩码匹配位串要求，并对抽样样本的随机性和统计属性进行分析．实验验证抽样样本既能用于网络行为研究也能用于流量行为研究．     

流量测量的关键技术分析与研究*

流量测量在流量计费、网络资源优化和异常检测等方面有广泛的应用。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可扩展的流量测量模型。该模型采用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,即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,不仅会降低资源的需求、提高分析的速度,而且还不会失去准确性。     

Applications of sketches in network traffic measurement: A survey

Accurate and timely network traffic measurement is essential for network status monitoring, network fault analysis, network intrusion detection, and network security management. With the rapid development of the network, massive network traffic brings severe challenges to network traffic measurement. However, existing measurement methods suffer from many limitations for effectively recording and accurately analyzing big-volume traffic. Recently, sketches, a family of probabilistic data structures that employ hashing technology for summarizing traffic data, have been widely used to solve these problems. However, current literature still lacks a thorough review on sketch-based traffic measurement methods to offer a comprehensive insight on how to apply sketches for fulfilling various traffic measurement tasks. In this paper, we provide a detailed and comprehensive review on the applications of sketches in network traffic measurement. To this end, we classify the network traffic measurement tasks into four categories based on the target of traffic measurement, namely cardinality estimation, flow size estimation, change anomaly detection, and persistent spreader identification. First, we briefly introduce these four types of traffic measurement tasks and discuss the advantages of applying sketches. Then, we propose a series of requirements with regard to the applications of sketches in network traffic measurement. After that, we perform a fine-grained classification for each sketch-based measurement category according to the technologies applied on sketches. During the review, we evaluate the performance, advantages and disadvantages of current sketch-based traffic measurement methods based on the proposed requirements. Through the thorough review, we gain a number of valuable implications that can guide us to choose and design proper traffic measurement methods based on sketches. We also review a number of general sketches that are highly expected in modern network systems to simultaneously perform multiple traffic measurement tasks and discuss their performance based on the proposed requirements. Finally, through our serious review, we summarize a number of open issues and identify several promising research directions.     

一种改进的自适应流量采样方法

高速链路对实时网络流量监测提出挑战.由于流量采集分析设备性能的限制,采用精确、高效的采样方法进行流量监测分析已成为必然.最简单的固定概率采样能监测较大业务流,但往往忽略掉比例几乎超过80%的较小业务流.数据流算法可以实时高效采集高速链路数据,基于该算法的SGS(sketch guided sampling)采样技术可以实时准确估计流大小分布,但当采样速率增大到监测系统处理能力最大值时,该方法的准确性迅速降低.基于SGS方法,提出一种自适应实时网络流量的采样方法SRGS(sketch and resources guided sampling).该方法将监测系统处理能力作为采样概率调节的一个重要参数.实验结果显示,SRGS方法能够及时根据当前流大小和监测系统处理能力,调节数据包采样概率,准确性高于SGS方法.     

一种基于两级存储结构的网络流量测量算法

为了准确而完备地测量高速骨干网中各条流的流量，需要容量大且速度快的存储器来保存所有流的状态信息，因而代价极高。该文提出了一种基于两级存储结构的网络流量测量算法。两级存储结构由容量小但速度快的一级存储器和容量大但速度慢的二级存储器构成。考虑到网络流量分布的Quasi-Zipf法则，测量算法尽量将大流量流的状态信息保存在一级存储器中，将小流量流的状态信息保存在二级存储器中，较好地解决了存储器容量和速度之间的矛盾。仿真结果表明，与抽样测量相比，该算法具有较小、较平均的测量误差。 关键词：     

应用级流量测量系统IPTMAS

对于新出现的网络应用多样化及复杂化带来的流量测量困难问题,本文介绍了一种新型的应用级流量测量方法及其系统IPTMAS的实现.该方法实现了应用级流量类型组合识别技术,可准确识别产生网络流量的应用类型.IPTMAS系统可以同时支持数据包级和网络流级流量测量,提供了扩展流监测接口,允许灵活配置监测策略,以更好地平衡流量的信息量
与数据量需求.实验结果验证了方法的有效性.