互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)際性能的態(tài)勢感知研究.pdf

1、性能態(tài)勢是對網(wǎng)絡中所有網(wǎng)絡性能狀態(tài)的綜合，對其進行感知即是全面地、持續(xù)地對網(wǎng)絡各個部分的性能進行監(jiān)測，使用戶和運營商對網(wǎng)絡所提供的服務能力或網(wǎng)絡的整體性能有全面、準確的理解。隨著計算機網(wǎng)絡的飛速發(fā)展，它所承載的越來越多的業(yè)務已經(jīng)滲透到了人們生活的方方面面。為了提供穩(wěn)定、高效的網(wǎng)絡服務，網(wǎng)絡管理特別是性能管理越發(fā)重要。性能態(tài)勢感知是性能管理的重要任務之一，對于它的研究有重要意義。
　　性能態(tài)勢感知所使用的測量方法追求監(jiān)測的拓撲覆蓋性

2、，可以容忍較低的可用性，但是要求較低的測量成本。而性能管理目前主要使用的測量方法是面向性能診斷的，具有針對性和實時性的特點，追求測量結果的可用性，因此可以容忍高的測量成本。這些現(xiàn)有的性能測量方法對于網(wǎng)絡性能態(tài)勢感知并不完全適用。因此，本文的研究目的是提出一個面向具有一定規(guī)模的網(wǎng)絡進行性能態(tài)勢感知的方法。它通過使用被動測量技術擺脫主動測量平臺所需的部署和維護成本，并使用目前的各種主干網(wǎng)路由器已經(jīng)普遍支持并能高效采集的抽樣流記錄作為數(shù)據(jù)源，

3、以達到覆蓋性的監(jiān)測以及較低的測量成本。
　　本文包含三部分內(nèi)容，其中前兩部分對應態(tài)勢感知中的態(tài)勢覺察，最后一部分內(nèi)容對應于態(tài)勢投射。
　　本文第一部分為基于抽樣流記錄的RTT估計。在分別分析了當套接字緩沖區(qū)大于和小于BDP時TCP塊狀流的傳輸特性后，本文為AIMD型TCP流記錄和非AIMD型TCP流記錄分別建立了在上述兩種情況下的RTT估計模型。同時，分別給出了通過兩類流記錄來區(qū)分這兩個情況的簡單方法。在估計RTT時，本文只

4、是用了流記錄中的持續(xù)時間與總報文數(shù)，因此該方法同樣適用于抽樣流記錄，大幅降低了源數(shù)據(jù)的采集和處理成本。實驗表明，本文的方法在使用合適的抽樣流記錄的情況下，與現(xiàn)存的基于全抽樣的報文trace的估計結果差距較小，滿足性能態(tài)勢感知的要求。
　　本文第二部分為基于被動測量的RTT值使用網(wǎng)絡層析成像技術來推斷節(jié)點間路徑的時延。雖然使用被動測量的數(shù)據(jù)有許多好處，但是由于它的限制，進行網(wǎng)絡層析成像時有兩個問題需要解決:一是被動測量所使用的流量經(jīng)

5、過的路徑由路由表決定，不能根據(jù)測量需要進行更改，因此網(wǎng)絡層析成像技術相關的方程可能有無限多組解;二是由于未采集到相關的流量或者測量錯誤會導致某些數(shù)據(jù)發(fā)生缺失，使得網(wǎng)絡層析成像技術不可行。本文分別使用提出的DDSP算法和壓縮感知相關的方法來解決上述問題，使得可以使用被動采集的低成本的RTT數(shù)據(jù)來推測網(wǎng)絡內(nèi)部路徑的時延。實驗表明DDSP算法得到的路徑中長度較短的路徑已經(jīng)能覆蓋絕大多數(shù)鏈路。同時，在各種各樣數(shù)據(jù)缺失情形下以及存在較多異常值的情

6、況下，本文的方法仍然能取得較高的準確性。
　　本文第三部分為基于加權部分最大可滿足性問題(WPM-SAT)的網(wǎng)絡性能異常的定位。之前的性能定位方法不是有應用場景的限制，就是不能很好得適用于性能異常定位?；谏鲜鰞?nèi)部路徑性能推測方法所獲得的路徑異常值，本文提出一個定位可能存在性能異常的網(wǎng)絡設備的方法。它使用WPM-SAT對這個問題進行建模，然后通過求解這個問題來定位可能的性能異常的設備。由于WPM-SAT問題是一個NP難問題，標準的

7、算法在某些情況下執(zhí)行時間可能會過長，因此本文還提出一個多項式時間復雜性的近似算法，作為對標準算法的補充。該方法不需要內(nèi)部節(jié)點的配合，對網(wǎng)絡拓撲和測量路徑?jīng)]有要求，同時實驗表明相較于以往的故障定位的方法，該方法在執(zhí)行時間相似的情況下，取得了更高的準確率，因此更為適合進行性能異常定位。
　　本文對性能的態(tài)勢感知進行了初步的探索?；诒疚牡姆椒?，管理員能使用較低的成本獲得與性能診斷工具近似的結果，并能定位可能的性能異常，實現(xiàn)對具有一定規(guī)