一种用于小流估计的数据包公平抽样算法.pdf

《一种用于小流估计的数据包公平抽样算法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第43卷第4期电子科技大学学报Vol.43No.42014年7月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaJul.2014一种用于小流估计的数据包公平抽样算法任高明，夏靖波，乔向东，杨仝(空军工程大学信息与导航学院西安710077)【摘要】现有数据包公平抽样算法通常根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率，令大流所含数据包抽样率低，小流所含数据包抽样率高，缺点是算法的优劣依赖于不同方法对流大小估计的准确性；小流估计误差较大。针对此问题，

2、利用大流持续时间长且到达速率高的特点，提出一种基于时间分片的用于小流估计的数据包公平抽样算法(MFEPS)。该算法将测量时间分割成片，抽取每个流在每个时间片内的第一个数据包，而不需要估计数据包所属流的大小。理论分析和实验结果均表明，与已有算法相比，对于小流估计，MFEPS算法在相同的CPU资源消耗条件下，具有更高的准确性和良好的扩展性。关键词重尾分布;小流估计;数据包抽样;流量测量中图分类号TP393文献标志码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.023AFairPacket

3、SamplingAlgorithmforMiceFlowEstimationRENGao-ming,XIAJing-bo,QIAOXiang-dong,andYANGTong(InformationandNavigationCollege,AirForceEngineeringUniversityXi’an710077)AbstractInmostexistingfairpacketsamplingalgorithms,thesamplingprobabilityisusuallysetaccordingtoth

4、eestimationofthesizeofflowwhichthearrivingpacketbelongsto,sotheaccuracyofthealgorithmdependsontheaccuracyofthemethodtoestimatethesizeoftheflowandexistingalgorithmshaveahighestimationerrorformiceflow.Tosolvethisproblem,anewfairpacketsamplingalgorithmwhichisbas

5、edontimesectioningandusedtoestimatemiceflowisproposedaccordingtothecharacteristicthatelephantflowhasahigharrivalrateandlongalivetime.Thealgorithmsamplesthefirstpacketofeveryflowinafixedtimesectionwhiledonotneedtoestimatethesizeoftheflow.Theoreticalanalysisand

6、experimentsresultsshowthatpacketsamplingformiceflowestimation(MFEPS)methodhasahigheraccuracyandabetterscalabilityatthesameCPUresourceconsumptioninestimatingthesizeofmiceflowcomparedwithexistingsamplingalgorithms.Keywordsheavytaileddistribution;miceflowestimat

7、ion;packetssampling;trafficmeasurement[8]网络流量测量对网络工程、异常检测等网络运据大部分流量，剩余的流量由大量小流构成。对营管理意义重大。随着网络规模的不断扩大和链路于某些应用，如流量计费、流量监控等，只关注占速率的迅速提高，数据包到达频率愈来愈高，现有据大部分流量的大流就可以满足需要，因此，研究[1]的网络流量测量硬件的处理速度难以满足需要。者提出“抓大放小”的策略，即大流提取技术。然[2]这种情况下，传统的全流量测量方法已不再适用。而，对其他一些应用，如果网络异常检测

8、、业务流如何在有限的资源条件下，完成高速链路流量测量分类等需要较完整的流级别信息的应用来说，丢弃[3-4]成为当前亟待解决的问题。占据绝大多数的小流信息，会引起很大的误差，为根据不同应用需要，有选择地提取“有代表性”保证大流和小流之间的公平性，研究者提出了公平的流量信息是当前网络流量测量的主要解决方案之抽样技术。[5]一。不同的应用对流量数据的需求各不相同，如但现有的公平