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有效的流量控制不仅是网络稳定、高效运行的基础,同时又是各种QoS服务模型和技术的基础和前提。以P2P为代表的网络应用已经给互联网带来了前所未有的冲击,而这些问题产生的内在原因在于当前的网络流量管理缺乏识别控制能力。因此,有必要在网络流量管理中引入流量应用识别控制技术。本文通过Cross流量控制系统对我所的网络现状进行了分析,然后制定网络流量控制策略对我所进行了相应的调控,用以保证关键业务的正常运行。 相似文献
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详细分析了P2P下载原理。针对P2P下载应用侵占大量带宽的问题,给出了一些常见解决方案并讨论其适用范围和缺陷,证明一项方案是可行的。 相似文献
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针对网络流量增加所带来的分配与利用问题,以DPI技术分析了网络流量的构成与分布,从用户、区域、时间和应用角度制订了相关策略,满足了网络流量管理与优化的需求。 相似文献
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校园网络流量控制策略的分析与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决校园网络拥塞的问题,通过对网络流量的深入分析并制定了合理的流量控制策略,抑制了P2P及视频流等大量耗费带宽的应用,保证了网络运行的畅通。 相似文献
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基于网络流量控制策略的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
许多单位因为工作需要,都建立了单位的内部网络,大型的企业和单位可能还建立了广域网(WAN)。网络上的应用类型种类繁多,为了保障主要应用的良好运作,必然要在网络上进行流量控制。 相似文献
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P2P应用以其独特的优势受到广大用户的喜爱,它在下载的同时还为其他用户提供上传,因此下载的人越多,它的速度越快。但在P2P业务不断增加的同时,对于网络而言,必然引起对于带宽的巨大消耗,这样就引起网络拥塞,降低了网络性能,特别是当网络中某些关键链路不能够通过扩容来满足业务容量增长的需要时,这些关键链路就成为网络的瓶颈。 相似文献
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针对网络中存在的对等网络(P2P)流量泛滥导致的流量失衡问题,提出将非平衡数据分类思想应用于流量识别过程。通过引入合成少数类过采样技术(SMOTE)算法并进行改进,提出了均值SMOTE (M-SMOTE)算法,实现对流量数据的平衡化处理。在此基础上分别采用3种机器学习分类器:随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)对处理后各类流量进行识别。理论分析与仿真结果表明,在不影响P2P流量识别准确率的前提下,与非平衡状态相比,引入SMOTE算法将非P2P流量的识别准确率平均提高了16.5个百分点,将网络流量的整体识别率提高了9.5个百分点;与SMOTE算法相比,M-SMOTE算法将非P2P流量的识别准确率与网络流量的整体识别率分别进一步提高了3.2个百分点和2.6个百分点。实验结果表明,非平衡数据分类思想可有效解决P2P流量过多导致的非P2P流量识别率低的问题,同时所提M-SMOTE算法具有更高的识别准确度。 相似文献
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黄晓武 《数字社区&智能家居》2011,(6)
分析了校园网络的特点,提出了基于DPI(深度包检测)的网络流量的控制策略并加以实施。该方法充分使用了有限的网络应用带宽,又达到了保证关键网络应用的目的。最后,针对校园网的应用特点提出了流量控制的几点建议。 相似文献
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Linux系统下的开源软件TC是一个功能强大而且性能优越的流量控制工具,可以媲美专业的流控设备,本文介绍TC的主要组件的概念、用途、组件相互之间的关系和结构以及它们是如何协同工作的,然后使用实例的方式讲解一个方案的设计过程,通过该实例可以了解TC高度的灵活性以及强大的功能。 相似文献
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针对基于GPRS技术的远程监控系统"网络流量控制"问题,提出了"数据拼接"、"数据地址连续分配"等方法,在实际运行中可有效降低GPRS网络流量,提高数据通讯速率和运行可靠性,实践证明该方法简单、可靠。 相似文献