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一种基于网络业务流的流量监测分析算法 总被引:6,自引:0,他引:6
基于业务流的统计信息直接反映用户行为,最繁忙业务流获取与分析,对于网络流量分析和故障定位有指导作用。文章通过分析数据帧到来对哈希表的影响,借助一个记录表,对哈希表中的业务流进行排序,大大减少排序中的比较次数,提高监控系统处理性能. 相似文献
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文章介绍了系统级故障诊断软件仿真系统的设计与实现,着重讨论了系统的功能设计、测试图生成、诊断算法,并给出了一个诊断实例。 相似文献
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链路带宽测量方法改进 总被引:5,自引:1,他引:5
链路带宽是网络性能分析,容量优化规划的基本指标,链路带宽测量常用的方法是VPS(variable packet size),但VPS具有误差累计和背景流量影响的缺陷,对VPS方法进行改进,提出和实现一个任意链路带宽测量方法PTVS(packet train with variable size),消除逐跳测量造成的误差累计和背景流量影响,测量实验表明,PTVS具有精确,高效,迅速的特点,PTVS可测量的其他性能指标还包括RTT,单向延迟,丢包率,端到端瓶颈带宽以及链路利用率。 相似文献
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网络应用,如网络状态跟踪、服务等级协议保障和网络故障定位等,依赖于完整准确的吞吐量测量数据.由于测量代价大,网络监控系统通常难以获得全网吞吐量测量数据.稀疏网络测量技术基于采样的方式降低测量代价,通过张量填充等算法挖掘数据内部的时空相关性,从部分网络测量数据恢复缺失数据.然而,现有研究仅考虑了单个性能指标,忽略了多个指标之间的关联信息,导致恢复精度受限且整体测量代价依然很大.本文提出了一个面向大规模网络测量的数据恢复算法——基于关联学习的张量填充(Association Learning based Tensor Completion,ALTC).为了捕获网络性能指标之间的复杂关系,设计了一个关联学习模型,使用低测量开销的往返时延推测高测量开销的吞吐量,降低网络测量代价.在此基础上设计了一个张量填充模型,同时学习吞吐量测量数据内部的时空相关性和来自往返时延的外部辅助关联信息,最终以更高的恢复精度获取全网吞吐量数据.实验表明,在相同的吞吐量测量代价下,本文所提算法的恢复误差比目前主流方法的恢复误差降低了13%,达到了更好的恢复效果. 相似文献
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By analyzing the effect of cross traffic (CT) enforced on packet delay, an improved path capacity measurement method, pcapminp algorithm, was proposed. With this method, path capacity was measured by filtering probe samples based on measured minimum packet-pair delay. The measurability of minimum packet-pair delay was also analyzed by simulation. The results show that, when comparing with pathrate, if the CT load is light, both pcapminp and pathrate have similar accuracy; but in the case of heavy CT load, pcapminp is more accurate than Pathrate. When CT load reaches 90%, pcapminp algorithm has only 5% measurement error, which is 10% lower than that of pathrate algorithm. At any CT load levels, the probe cost of pcapminp algorithm is two magnitudes smaller than that ofpathrate, and the measurement duration is one magnitude shorter than that ofpathrate algorithm. 相似文献