一种用于小流估计的数据包公平抽样算法

发布时间：2017-07-03 17:03

  本文关键词：一种用于小流估计的数据包公平抽样算法

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【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,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。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 重尾分布 小流估计 数据包抽样 流量测量
【基金】：国家自然科学基金(61202489) 陕西省自然科学基础研究计划(2012JZ8005)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 网络流量测量对网络工程、异常检测等网络运营管理意义重大。随着网络规模的不断扩大和链路速率的迅速提高,数据包到达频率愈来愈高,现有的网络流量测量硬件的处理速度难以满足需要[1]。这种情况下,传统的全流量测量方法已不再适用[2]。如何在有限的资源条件下,完成高速链路流

【参考文献】

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