网络性能测量技术的研究_1

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1、网络性能测量技术的研究摘要:网络性能测量是网络行为分析的基础。本文对网络性能测量的相关内容以及网络性能指标的测量与分析进行了系统的介绍，并对网络性能测量的下一步发展进行了展望。关键词:网络性能测量技术性能指标分析与研究1.引言随着Internet技术和网络业务的飞速发展，用户对网络资源的需求空前增长，网络也变得越来越复杂。不断增加的网络用户和应用，导致网络负担沉重，网络设备超负荷运转，从而引起网络性能下降。这就需要对网络的性能指标进行提取与分析，对网络性能进行改善和提高。因此网络性能测量便应运而生。发现网络瓶颈,优化网络配置

2、,并进一步发现网络中可能存在的潜在危险，更加有效地进行网络性能管理，提供网络服务质量的验证和控制，对服务提供商的服务质量指标进行量化、比较和验证，是网络性能测量的主要目的。集的数据量过大，另外还存在用户数据泄漏等安全性和隐私问题。被动测量非常适合用来进行流量测量。主动测量与被动测量的结合主动测量与被动测量各有其优、缺点，而且对于不同的性能参数来说，主动测量和被动测量也都有其各自的用途。因此，将主动测量与被动测量相结合将会给网络性能测量带来新的发展。3.测量中的抽样抽样概念抽样，也叫采样，抽样的特性是由抽样过程所服从的分布函数

3、所决定的。研究抽样，主要就是研究其分布函数。对于主动测量，其抽样是指发送测量数据包的过程；对于被动测量来说，抽样则是指从业务流量中采集测量数据的过程。抽样方法依据抽样时间间隔所服从的分布，抽样方法可分为很多种，目前比较常用的抽样方法是周期抽样、随机附加抽样和泊松抽样[4]。周期抽样是一种最简单的抽样方式，每隔固定时间产生一次抽样。因为简单，所以应用的很多。但它存在以下一些缺点:测量容易具有周期性、具有很强的可预测性、会使被测网络陷入一种同步状态。随机附加抽样的抽样间隔的产生是相互独立的，并服从某种分布函数，这种抽样方法的优劣

4、取决于分布函数：当时间间隔以概率1取某个常数，那么该抽样就退化为周期抽样。随机附加抽样的主要优点在于其抽样间隔是随机产生的，因此可以避免对网络产生同步效应，它的主要缺点是由于抽样不是以固定间隔进行，从而导致频域分析复杂化。在RFC2330中，推荐泊松抽样，它的时间间隔符合泊松分布，它的优点是：能够实现对测量结果的无偏估计、测量结果不可预测、不会产生同步现象。但是，由于指数函数是无界的，因此泊松抽样有可能产生很长的抽样间隔，因此，实际应用中可以限定一个最大间隔值，以加速抽样过程的收敛。4.性能指标的测量与分析连接性连接性[5]

5、也称可用性、连通性或者可达性，严格说应该是网络的基本能力或属性，不能称为性能，但ITU-T建议可以用一些方法进行定量的测量。目前还提出了连通率的概念，根据连通率的分布状况建立拟合模型。4.延迟延迟的定义是[6]：IP包穿越一个或多个网段所经历的时间。延迟由固定延迟和可变延迟两部分组成[7][8]。固定延迟基本不变，由传播延迟和传输延迟构成；可变延迟由中间路由器处理延迟和排队等待延迟两部分构成。对于单向延迟测量要求时钟严格同步，这在实际的测量中很难做到，许多测量方案都采用往返延迟，以避开时钟同步问题。往返延迟的测量方法是：入口

6、路由器将测量包打上时戳后，发送到出口路由器。出口路由器一接收到测量包便打上时戳，随后立即使该数据包原路返回。入口路由器接收到返回的数据包之后就可以评估路径的端到端时延。4.丢包率丢包率的定义是[9]：丢失的IP包与所有的IP包的比值。许多因素会导致数据包在网络上传输时被丢弃，例如数据包的大小以及数据发送时链路的拥塞状况等。为了评估网络的丢包率，一般采用直接发送测量包来进行测量。对丢包率进行准确的评估与预测则需要一定的数学模型。目前评估网络丢包率的模型主要有贝努利模型、马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等等[10]。贝努利模型是基于

7、独立同分布的，即假定每个数据包在网络上传输时被丢弃的概率是不相关的，因此它比较简单但预测的准确度以及可靠性都不太理想。但是，由于先进先出的排队方式的采用，使得包丢失之间有很强的相关性，即在传输过程中，包被丢失受上一个包丢失的影响相当大。假定用随机变量Xi代表包的丢失事件，Xi=0表示包丢失，而Xi=1表示包未丢失。则第i个包丢失的概率为P[Xi

8、Xi-1,Xi-2,…Xi-n],Xi-1,Xi-2,...Xi-n取所有的组合情况。当N=时，该Markov链退化为著名的Gilbert模型。隐马尔可夫模型是对马尔可夫模型的改进。

9、MayaYajnik等人所作的17小时的测量试验[11]结果表明，在不同的数据采样间隔下采用三种不同的丢包率分析模型进行分析得到的结果完全不同，在不同的估计精确度的要求下实验结果也各有不同。因此，目前需要能够精确描述丢包率的数学模型。4.带宽带宽一般分为瓶颈带宽和可用带宽。瓶颈带宽是指当一