一种基于流数约减的非线性公平采样算法

发布时间：2017-10-15 05:36

  本文关键词：一种基于流数约减的非线性公平采样算法

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【摘要】：针对现有采样算法存在可扩展性和公平性差的问题,提出一种基于流数约减的非线性公平采样算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN)。AFS-RFN算法首先采用均匀抽样的方法对要统计流数进行约减,获得样本流集合;然后,对属于样本流集合的分组采用非线性的方法进行公平采样,实现控制统计流数目的同时保证统计流信息的准确性。仿真表明,与ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低了存储开销,同时,将算法的公平性提高了60%。算法具有良好的可扩展性和公平性。
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;郑州电力高等专科学校;
【关键词】： 流量测量 均匀抽样 非线性 公平抽样
【基金】：国家“863”计划资助项目(2009AA01A346)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言网络流量测量将流量的各项指标量化,直观地描述当前网络流量的组成成分,反映网络当前的运行状况,在流量计费、流量识别、故障检测和网络安全等应用中起着极其重要的作用。由于网络上数据的增长速度远远超过存储器性能提高的速度,而目前没有容量大且速度快的存储器能够处

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本文编号：1035403