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大规模网络IP流行为特性及其测量算法研究

周明中  
【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IP报文的集合,IP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IP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IP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IP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IP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干扰因素作进一步分析和推测,并指出这些特征对IP流流长分布影响程度。然后,在分析IP流长分布特点的基础上,提出大规模网络状况下IP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Pareto模型,其复杂度低于原有双Pareto模型。论文采用Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验对相关模型与实际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IP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IP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,


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