互联网流采样技术综述

发布时间：2019-08-16 19:11

【摘要】：网络流量测量对网络管理、网络监控、网络设计和网络规划具有重要的意义.由于网络带宽以摩尔速率增长,流采样作为一种以有限资源实时获取网络运行状况的方式引起了广泛的关注.文章在分析早期流采样技术现状及不足的基础上,详细综述了大流采样算法、流公平采样算法、全流采样算法及异常检测流采样算法四种互联网流采样技术,对四种技术的性能指标给出了理论分析及证明,最后展望了互联网流采样技术可能发展的四个方向.
[Abstract]:Network traffic measurement is of great significance to network management, network monitoring, network design and network planning. Because the network bandwidth increases at mole rate, stream sampling has attracted extensive attention as a way to obtain the network health with limited resources in real time. Based on the analysis of the present situation and shortcomings of early stream sampling technology, this paper summarizes in detail four kinds of Internet flow sampling techniques: large flow sampling algorithm, flow fair sampling algorithm, full current sampling algorithm and abnormal detection flow sampling algorithm. The performance indexes of the four technologies are analyzed and proved theoretically. Finally, four possible development directions of Internet flow sampling technology are prospected.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;中国人民解放军95429部队;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划项目(2012JZ8005)资助 全军军事学研究生课题项目(2010JYXXXX-488)资助
【分类号】：TP393.06

【二级参考文献】

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本文编号：2527600