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1、P2P论文：网络级BitTorrent流量分布测量研究【中文摘要】近几年来,Peer-to-peer(P2P)技术发展迅猛,成为了互联网流量的主要贡献者。P2P应用往往不考虑承载网络的链路状况,导致了P2P覆盖网和承载网络严重失配,引起很多P2P流量频繁穿越运营商网络。然而,传统承载网络以带宽提供为核心,带宽和业务/应用分离,难以适应P2P这样的新型业务。面对这对矛盾,如何通过网络测量技术获取网络级P2P流量分布信息对网络运营商来说至关重要。目前,在P2P流量中,BitTorrent(BT)占据了最主要的部分。因此,本文着重研究了网络级BT
2、流量分布的测量方法。前人的许多工作都着眼于链路级BT流量识别与测量。然而,这些方法却无法直接应用到网络级BT流量分布测量中。这是由于网络级BT流量分布的测量与链路级测量在问题规模上有质的区别。网络级BT流量分布测量系统需要具备可扩展性、合理的成本、准确性、实时性以及对网络本身的影响小等特征。针对这些设计需求,本文提出了一种新型的基于sFlow与Tracker数据融合的BT流量分布测量系统。sFlow是一种用于高速交换网络中流量监控的工业标准,具有高度的可扩展性,并且已经被大多数厂商嵌入到路由交换设备中。但是,sFlow本身无法进行准确的BT
3、识别,因此我们在测量系统设计中同时利用了Tracker信息。Tracker是BT系统的中央服务器,Tracker通信流量中可以提取出最准确的BT流判别依据。sFlow数据集与Tracker数据集通过测量系统中的数据融合器实现数据融合,从而得到结果数据集。结果集可以按照不同时间粒度进行汇聚,得出BT流量随时间变化的趋势。为了验证文中提出的测量系统的准确性和有效性,我们以校园网为平台进行了BT流量分布测量实验。在实验中,我们利用L7-filter建立测量基准。实验结果证明,本文提出的测量系统能够达到较高的测量精度。随着网络规模的扩大,测量系统将
4、面临海量的测量数据。本文进一步研究了MongoDB作为测量系统数据处理优化方案的可行性,并通过实验验证了该方案在测量数据处理中的性能优越性。本文首先简要介绍了课题的,提出了本文的研究动机。第二章描述了基于数据融合的BT流量分布测量系统的系统设计需求,设计思路与总体架构。第三章详细介绍了流量分析与数据存储系统的设计与实现。第四章是本文的主体,详细阐述了数据融合的原理和实现,并以校园网为平台进行了实验验证。第五章研究海量测量数据处理的性能优化。第六章总结全文并展望了将来的研究工作。【英文摘要】Havingenjoyedrapiddevelopm
5、entduringrecentyears,peer-to-peer(P2P)hasbecomethemajorinternettrafficcontributor.Beingnetworkoblivious,P2Papplicationsgeneratelargeamountsofcross-ISPtraffic,thuscauseseveremismatchbetweenP2Poverlayandcarriernetwork.However,traditionalcarriernetworksprovide“one-size-fit-al
6、l”bandwidthservice,hencecanhardlymeetperformancerequirementofrecentlyemergedapplicationtypessuchasP2P.Underthiscontradiction,itisofvitalimportanceforServiceProviders(SPs)tograspnetwork-levelP2Ptrafficdistributionthroughnetworkmeasurementtechnique.Atpresent,BitTorrent(BT)co
7、ntributesthemostpartinP2Ptraffic.Thispaperfocusesonmeasurementapproachfornetwork-levelBTtrafficdistribution.Manypreviousstudieshavefocusedonlink-levelBTtrafficidentificationandmeasurement.However,wecannotsimplyapplytheselink-levelBTtrafficmeasurementapproachestonetwork-lev
8、elBTtrafficdistributionmeasurement,thereasonofwhichisthatthere’squalitativedifferenceinpr
