一种改进的自适应流量采样方法

• 作者: 张广兴 李振宇 杨建华 王丹 谢高岗
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 流量监测 采样算法 处理能力 业务流
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 1339-1347
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 4988字
• 语种: 中文

摘要

高速链路对实时网络流量监测提出挑战.由于流量采集分析设备性能的限制,采用精确、高效的采样方法进行流量监测分析已成为必然.最简单的固定概率采样能监测较大业务流,但往往忽略掉比例几乎超过80%的较小业务流.数据流算法可以实时高效采集高速链路数据,基于该算法的SGS(sketch guided sampling)采样技术可以实时准确估计流大小分布,但当采样速率增大到监测系统处理能力最大值时,该方法的准确性迅速降低.基于SGS方法,提出一种自适应实时网络流量的采样方法SRGS(sketch and resources guided sampling).该方法将监测系统处理能力作为采样概率调节的一个重要参数.实验结果显示,SRGS方法能够及时根据当前流大小和监测系统处理能力,调节数据包采样概率,准确性高于SGS方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建华	中国科学院计算技术研究所	41	367	10.0	18.0
2	李振宇	中国科学院计算技术研究所	45	747	14.0	26.0
6	王丹	中国科学院计算技术研究所	126	1834	24.0	38.0
10	谢高岗	中国科学院计算技术研究所	89	1199	19.0	31.0
11	张广兴	中国科学院计算技术研究所	13	102	7.0	10.0