大业务流识别方法研究综述倡.doc

第2 8卷第1期 i|算机应用研究 V c ] 2011 I 月 Application Research of Computers O ? 1 大业务流识别方法研究综述倡 （I .北京大学软件与微电子学院网络与通信技术系，北京1 0 2 6 0 0； 2 .中国科学院算技术研究所网 络技术 研究中心，北京10 0 0 8 0） 摘要：大业务流识别（简称大流识别）方法是网络流量测量与分析中必不可少的一种方法和手段，在学术界和 工业界都引起了广泛的关注。针对大流识别问题展开研究，对适用于网络监控和管理需求的大流识别的方法、 成果和相关问题进行综述，分类分析和总结了典型的大流识别方法，并指出这些方法存在的局限性和不足，对下 一步研究趋势进行了预测。 关键词：流：大业务流；网络监控；识别方法 中图分类号：T P 3 9 3 文献标志码：A 文章编号：10 0 1唱3 6 9 5 （ 2 0 1 1 ） （J 1唱0 0 0 6唱0 4 3 Survey o f identifying method for measurement o f h e a v y i 11 e r traffic f 1 Pekin? University, 3 e i j i n ? 112 610, C h i ni： 2. InstitcH of Ccnfutin? Tecknology* Chinese A c i d en y c I Sciences, B e i j i n g 1 0 0 0 8 0 ? Ch i n a ) Abs tract： The meth od o f li ea vyBi 11 er f 1 ow identification i $ important t o network traffic measurement and analysis, and i a brief survey o f t h e wo rk onidentification algorithms adapted by heavy^i 11 er traffic flow.Ana lyzed some typical algori th a brief survey o f t h e wo rk on Key words： flow； heavy 唱 itterflow； network moni to ring； identifying me t h o d 动了大业务流识别方法的研究和应用。通常，人们将这些比 例 0引言 流是网络流最的一种抽象化表示。最早的流定义山c 1 a f f y 等人提出，它是指具有相同属性的一系列数据包的集合。 一般地，流通过五元组来区分，即源I P地址、冃的I P地址、 源 端匚I号、H的端「I号和传输层的协议类型。流的基木属性通常 包括大小（size）、持第时间（duration）、速率（rate） 发件. 定义的提出为描述网络流量提供了便捷的方法。 [3 ?7 ] 缀级、TCP流级和AS级，还是WWW业务的流量等，都具有一 个相同的性质，即犬部分的字节流量都是山少数的流所产纶 的，也就是常说的 长尾效应o正是因为这一现象的发现推 流划分为印度豹流( 流划分为印度豹流(cheetahs)和蜗牛流(snails)；突发性作为流 [11] 于少数的大容量连接°他们把这种大容最连接称为Alpha流, 认为一个流如果蜂值超过某一门限值，这个流便是Alpha流; 没有达到这一门限值的流则是Beta流。此外，L a n等人根据突 (stingrays)流。 在C有的研究中通常是针对流的某个特定属性给出大业 务流的定义.除了定义各口木身存在的局限性以外.它们共冇 的问题还集屮反映在定义相对都比较简单，基水上戮了2 (1f 臬午时间点1： / 冋间隔内.流的杲T属性的位足杏紐过如I、 预先设泄好的同定阈值?來是义大业务流。这种定义方式对 不同网络环境和网络流杲变化的动态性没有给予充分的考虑, 发性在文献 发性在文献[8 ]屮把流划分为豪猪(porcupines)流和黄貂鱼不高、但在某一属性上(如字节流/据包婀)镰啊较杨I雅瞬戈印铁r步哄s应用的可扩展性不够1 。本文在研究大 统称为大业务流$。大业务流具体的定义一直以-來都是一个 ] 比较宽泛的概念。在以往的研究中，从流属性的不同角度，人 们给出了多种形式的犬业务流定义。从流人小属性的角度來 [G , 9 ] [10] 业务流的识别方法时，不针对流的某一特定属性來区分大业务 流，而是采用人们通常的说法，即将网络中比例不高、但在某一 属性上影响较大的流统称为大业务流。 大业务流识别是网络监控、网络管理以及计费等的巫要基 [13-15] 至最后 至最后一个包到达所经历的时