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摘要:
数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率,因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性.现有的公平抽样算法SGS(sketch guided sampling)存在空间效率低、短流估计误差大的问题.提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计,各个统计器由d-left哈希表实现.采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据,在数据流流量测量以及长流检测的应用背景下,对SEFS算法和SGS算法的性能进行了比较.实验结果表明,与SGS算法相比,SEFS算法在空间复杂度降低65%的前提下,仍具有更高的估计精度.特别是对于占网络数据流绝大多数的短流而言,SEFS算法估计精度高的优势更为明显.
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文献信息
篇名 空间高效的数据包公平抽样算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 网络流量监测 数据包抽样 d-left哈希
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2642-2655
页数 分类号 TP393
字数 10496字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2010.03667
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邬江兴 93 559 12.0 19.0
2 张进 解放军理工大学通信工程学院 9 28 3.0 5.0
3 钮晓娜 3 19 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络流量监测
数据包抽样
d-left哈希
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
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36
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