【技术实现步骤摘要】
—种基于sketch的数据中心网络流量分析方法
本专利技术属于网络
,具体涉及。
技术介绍
随着网络的应用越来越广泛,网络规模也日渐增长,网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务,掌握网络流量特征、网络用户特征,以便使网络带宽配置最优化,并及时解决网络性能问题。通过对网络流量的分析,可以帮助企业了解内部网络的运行状况,及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象,也能方便企业进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考,并方便网络管理员及时解决网络异常问题。数据中心网络具有动态性、高速性和海量性的流量特点,如何高效、准确地监控数据流量,以发现可能存在的拥塞是网络技术的重要任务。传统的解决方案有下述几种方法:I)基于数据库查询的方法:数据流以“键值对”的形式存储,但是具有无法满足实时分析与响应,可扩展性差的局限性;2)基于计数器的算法:采用一维数组的数据结构,但是具有可统计的项目数有限,无法对任意数据流提供统计信息的局限性,现有算法有Lossy Counting, Space Saving ;3)基于sketch的算法:采用二维数组的数据结构,虽然能够提供一段时间内针对任意流的统计数据,但是具有复杂度和统计准确率难以权衡的局限性,现有算法有Count-Min Sketch(CM), Count-Min Sketch with Conservative Update (CU);综上,上述各技术均不是分析网络流量的优选,为此,本专利技术对已有的基于sketch的流量统计算法进行了创新,在提高准确率的同时,还降低 ...
【技术保护点】
一种基于sketch的数据中心网络流量分析方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:?实时或离线接收网络流量统计数据包;?根据解析后的网络流量统计数据包的头信息来确定数据包的流量大小,作为sketch的输入;?基于sketch进行实时流量分析。
【技术特征摘要】
1.一种基于Sketch的数据中心网络流量分析方法,其特征在于,该方法包括如下步骤: 实时或离线接收网络流量统计数据包; 根据解析后的网络流量统计数据包的头信息来确定数据包的流量大小,作为sketch的输入; 基于sketch进行实时流量分析。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括: 执行sketch基于窗口和信息折扣率的方法来统计历史流量信息。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,统计历史流量信息的步骤包括: 将sketch存储的信息通过下式的信息折扣率进行折扣:y = I — — ?= (O,I) 上式中,L〈T ;L表示滑动速度,即统计历史流量信息的间隔时间;T表示滑动窗口大小,即历史时间段; 将待更新信息加入到整合后的信息中; 每隔时间L报告统计过去T时段内的流量信息。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定网络流量统计数据包的流量大小的方法包括: 所述解析后的网络流量统计数据包的头信息包括源、目的IP地址,源、目的MAC地址和源、目的端口信息,根据需求选择头信息中的任一种作为统计对象; 各个数据包按统计对象随时间累积的数据量即为相应数据包的流量大小,作为sketch的输入,即用下式表示£(0?0,…為其中,每个元素%⑴表示统计对象i在t时刻累积的数据量。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述sketch由d个哈希表组成,每个哈希表包括w个桶,共有d X w个计数器。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述进行实时流量分析的步骤包括: 依据设定的概率值来选择采用CM算法或CU算法进行实时流量分析; 当概率值为α时,采用CU算法;当概率值为l-α时,采用CM算法,其中,0〈α〈=1。7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述CM算法的步骤包括: 设定计数器的初始值为O,统计对象随时间累积变化的数据量ai(t)为: at (t) = at (t-1) +ct (t) 上式中,ai(t)为统计对象在t时刻的累积变化...
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