基于通用PC平臺的流量測量方法的研究與評估.pdf

1、網(wǎng)絡流量測量是了解網(wǎng)絡流量特征的重要手段之一。網(wǎng)絡流量監(jiān)測分析可以獲取網(wǎng)絡行為特征，檢測網(wǎng)絡異常狀況，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡瓶頸，并根據(jù)詳細的流量信息實現(xiàn)故障定位和恢復。
　　 從實現(xiàn)方法的角度，目前所存在的流量測量方法可分為兩大類：基于硬件的測量方法和基于通用PC平臺測量方法。基于硬件的測量方法由于在高速鏈路的環(huán)境下具有了巨大的性能優(yōu)勢，一般為大型開發(fā)商和運營商所用。但是因為其價格比較昂貴，大多數(shù)的中小企業(yè)還是選用基于通用PC的流量監(jiān)測方法

2、。然而，隨著網(wǎng)絡速率的不斷提高，基于通用PC平臺的流量監(jiān)測因為受到操作系統(tǒng)和硬件性能的限制，不能滿足高速鏈路流量監(jiān)測的需求。目前作為流量測量研究熱點的流采樣技術和高速鏈路數(shù)據(jù)包捕獲技術在通用PC平臺下同樣也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本文深入調研了網(wǎng)絡流量監(jiān)測方法，分析了基于通用PC的流采樣技術和高速鏈路的數(shù)據(jù)包捕獲技術，主要工作如下：
　　 (1)提出了混合采樣的大流估計方法。針對目前基于通用PC平臺流量測量方法無法實現(xiàn)維護和存儲每流狀

3、態(tài)的問題。本文結合自適應采樣方法，提出了一種混合采樣的大流估計方法，即通過預測當前流量狀況自動調節(jié)采樣概率和設置流大小閥值來判斷和識別大流對象以提高采樣的準確性并減少存貯空間。理論上給出了算法的流大小的無偏估計，相對誤差的上界以及時間和空間復雜度。實驗結果顯示算法能夠很好的調節(jié)采樣概率，準確的識別大流對象。
　　 (2)評估了基于通用PC的高速鏈路數(shù)據(jù)包捕獲方法。常用數(shù)據(jù)包捕獲方法有Libpcap,libpcap_mmap，基于

4、內核的數(shù)據(jù)包捕獲方法以及基于共享內存的數(shù)據(jù)包捕獲方法。然而由于操作系統(tǒng)和硬件的影響，不同的捕獲方法在可操作性和實際應用上有所不同。本文通過實驗對這四種數(shù)據(jù)包捕獲方法進行評估，并且分析了NAPI模式和中斷模式對數(shù)據(jù)包捕獲方法的影響。實驗表明流量大且小包多的環(huán)境下，NAPI模式對數(shù)據(jù)包捕獲有很大的改善，而當大包多的情況下特別是256Bytes以上的數(shù)據(jù)包比較多的時候，采用中斷的方式捕包性能更高。
　　 (3)設計并實現(xiàn)了流量監(jiān)測分析