大规模网络ip行为特性及其测量算法研究.pdf

中文摘要 中文摘要 随着网络规模的扩大，网络流量特征研究已经成为网络性能分析最主要的方向之一。通过网 络流量特征的研究，可以为预测网络性能，QoS服务和SLA服务等应用以及作为应用基础的网 络测量提供必要的支持。由于目前绝大部分互连网络均使用TCP／IP协议，基于IP报文的研究一 直是网络流量研究的重点之一。作为m报文的集合，m流不但可以表现报文的特征，而且从更 高层次的角度反映用户偏好，因此目前有相当多的文献通过m流的角度研究分析协议行为和用 户行为对网络负载和性能的影响。所谓IP流特性，是指在正常网络中IP流所表现出的一系列固 有特点，以及这些特点在网络中的关联关系。作为表达m流状态的流长分布，流速分布和流到 达分布等相关特性，已经取代IP报文成为目前研究的重点之一。 本文主要研究两方面的内容：首先，分析在网络中不同负载状况下妒流(主要包括TCP流， UDP流和ICMP流)的流长特性，流速特性及其流到达分布特性：并分析各种流特性之间的关系， 进而阐述这些流特性所反映网络运行状况信息，以及导致这些特性的主要因素； 其次，在综合 分析m流各项特性和模型的基础上，提出利用部分IP流特性，提高现有网络测量，网络安全等 具体应用性能的算法，并通过具体的实验证明算法的有效性和鲁棒性。 在第一部分研究内容方面，本文将采集自各种不同时间、不同应用背景和不同负载的大规模 高速网络的TRACE作为研究对象，使用试验分析的方法，对流长，流速和流到达等多维具体特 征分别进行分析，然后综合考虑它们之间的相关关系。 在流长分析方面，通过对流长进行统计，发现其相同和相异的分布特征，本文结合TCP／IP 相关协议和用户行为，对这些特征的形成原因和于扰因素作进一步分析和推测，并指出这些特征 对口流流长分布影响程度。然后，在分析口流长分布特点的基础上，提出大规模网络状况下m 流流长分布经验模型，该模型在表达大规模网络IP流流长分布上，其精度高于原有Patio模型， 际TRACE流长分布的拟合程度进行检验，并对模型的相关参数的取值范围做深入讨论。最后， 本文讨论了该经验模型与现有模型存在的异同，分析了导致异同的原因，并进一步指出口流流 长分布发展可能的趋势。 在流速分析方面，分别对TCP流、UDP流和ICMP流的平均流速从协议分析的角度进行建 模，从平均流速模型参数分析中，获得在不同阶段对决定m流平均流速的若干主要影响因子。 然后，通过试验分析的方法，对所选取的TRACE中不同协议类型的IP流平均流速进行统计分析， I 中文摘蛰 检验这些冈素在实际网络中，住不同流K的情况r对IP流平均流速的贡献．从而验证r本文所 提出的lP流平均流速影响冈子的町靠性。最后使川相天性分析的方法，讨论流速与流长之间的 相关关系，并从IP流速模型的角度分析各种网络特性，协议特征和Hj户{j为对不同流长的IP流 的影响。 在流到达分析方面，本文在分析现有lP流到达分布研究成果的基础上，首先对不同来源的 大规模网络的IP流到达时间间隔分布和自相关性进行了探讨，验证，lP流到达时间间隔均服从 于l，则Weibull分布退化为指数分布；lP流的自相关系数随着被考察IP流流长的增加逐渐减弱， 流长大于100的lP流，其到达过程基本不相关。然后，本文在测晕的基础上，使用Poisson丛集 过程对IP流到达建模，从而获得大规模网络中IP流到达与流长之间存在以F关系：大规模网络 中，IP流到达过程存在长相关关系，但流长大于某个阈值的IP流的到达过程基本可以认为是 Poisson过程，并对该阈值的取值范围进行了讨论。最后，本文使用基于离散小波的多分辨率分 析方法，对来自多个网络的不同流长的IP流的到达情况进行考察，验证了本文研究所得的结论。 第二部分的研究内容是第一部分研究的具体应用，对前者的研究就有较强的依赖性。在本部 分中，本文根据舻流流长呈重尾分布的特性，提出了一种计数算法一MGCBF算法，该算法能 针对元素出现频率呈重尾分布的特定集合，采用分层多粒度计数多哈希的方式存储集合中元素出 现频率的信息。在MGCBF算法的基础上，设计了流长统计和信息维护模型，在基本不影响测量 精度和测量复杂度的情况下，大幅度地节省所需存储资源，并且模型具有良好的可扩展性。在综 合IP流流长和流速分布特征和相关关系的基础上。本文提