一种使用改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的方法及系统技术方案

公开了使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析网络流量的方法和产品，其包括：为所述改进MMPP模型中每个状态建立操作的时间尺度；根据所述状态的操作时间尺度建立每个状态的转变值；测量一个或多个网络适配器中所接收的各个包之间的到达间隔时间；以及根据所测量的最新接收的包的到达间隔时间和所述转变值而确定所述网络流量的当前状态。

【技术实现步骤摘要】
一种使用改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的方法及系统本申请是2007年8月14日提交的、专利技术名称为“使用改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量”的中国专利申请No.200780032119.5的分案申请。
本专利技术的领域是数据处理，或者更具体地说，是用于使用具有一个突发传输（bursty）状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的方法和产品。
技术介绍
在网络中信息的流动经常被称作“流量（traffic）”。在网络通信中使用的信息单位被称作“包(packet)”。包通常以随机的间隔到达网络中的一点，导致流量的“突发传输”、引起阻塞、并导致了流量更加稀少的“空闲”时间段。使用通信网络的系统可从网络流量的分析和表征中获益，从而优化关键性能参数以优化各种网络资源的利用。用于这类分析的应用例子可包括将用户过程与在系统到网络接口的接收操作的完成同步、负载平衡、路由、服务质量管理和系统/网络性能参数自适应调整。执行网络流量分析的一种方式是提供一种识别网络流量特征的模型。在过去的十年中，网络流量已经被表征为本质上既突发传输且自相似。突发传输行为描述在网络中的一点的网络流量以突发串突发串的方式到达。自相似是当在时间维度上以不同的放大程度或不同的比例观察时，网络流量行为表现相同的现象。因为网络流量已经显示出突发传输和自相似，用于分析网络流量的方法应当能表示在自相似流量中突发传输的行为。已知有不同的方法用于分析和表征网络流量。泊松过程是广泛用于分析来自语音源的流量的模型。然而，在自相似流量中的突发行为由马尔科夫调制泊松过程（MMPP）来近似。MMPP模型由描述描述网络流量的两个状态组成——突发状态和空闲状态。突发状态表示在包到达间隔（inter-arrival）时间相对小的期间的网络流量的状态，这是因为与空闲状态表示的由于流量更稀疏导致的包到达间隔时间相对大的其它期间相比，包以突发串的方式到达。包到达间隔时间是一个包到达和下一个包到达之间的时间段，并且可以从网络上一个或多个点的角度来进行测量。目前的MMPP模型基于每个状态中的平均到达间隔时间和最新接收的包的到达间隔时间，通过在突发状态和空闲状态之间转变而进行工作。在突发状态中接收的包的平均到达间隔时间是在空闲状态中接收的包的平均到达间隔时间是当最新接收的包的到达间隔时间下降到以下时，发生从空闲状态到突发状态的转变。类似地，当最新接收的包的到达间隔时间上升到以上时，发生从突发状态到空闲状态的转变。虽然目前的MMPP模型有助于网络流量的分析，但是现有技术中的MMPP模型没有提供在多个时间尺度上表征网络流量的能力。因此，使用目前MMPP模型的网络流量分析的应用受到网络流量的不准确表征的困扰。此外，使用目前MMPP模型的网络模拟应用不能准确产生具有突发行为的自相似网络流量以用于诸如路由器、网络适配器、桥等网络产品的设计、测试和评估。因此，本领域普通技术人员应当理解，存在改进模型以分析和产生网络流量的必要。
技术实现思路
公开了用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析网络流量的方法和产品，其包括：为所述改进MMPP模型中每个状态建立操作的时间尺度；根据所述状态的操作时间尺度建立每个状态的转变值；测量一个或多个网络适配器中所接收的各个包之间的到达间隔时间；以及根据所测量的最新接收的包的到达间隔时间和所述转变值而确定所述网络流量的当前状态。还公开了用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来产生网络流量的方法，所述方法包括：为该模型中每个状态建立操作的时间尺度；根据所述改进MMPP模型的当前状态来产生待传输的下一个包的到达间隔时间；以及根据所产生的到达间隔时间从网络适配器传输包。根据下面结合附图对本专利技术的示例性实施例的更具体描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和益处将变得清晰，其中类似的附图标记通常表示本专利技术的示例性实施例的类似部分。附图说明下面将参考附图，并仅通过例子来描述本专利技术，其中：图1给出了网络示意图，例示了用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的示例性系统；图2给出了自动计算机器的框图，包括用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的示例性服务器；图3A给出了示例性状态图，例示了根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型的例子；图3B给出了网络流量的示例性时序图，用于使用图3A例示的示例性的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型进行分析；图4A给出了进一步示例性的状态图，例示了根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和三个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型的例子；图4B给出了网络流量的进一步示例性的时序图，用于使用图4A例示的具有一个突发传输和多个空闲状态的示例性的改进的马尔科夫调制泊松过程模型进行分析；图5A给出了进一步的示例性状态图，例示了根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型的例子，其中一个空闲状态已经被合并到突发状态中；图5B给出了进一步示例性的网络流量的时序图，用于使用图5A例示的具有一个突发状态和多个空闲状态的示例性改进的马尔科夫调制泊松过程模型进行分析；图6给出了流程图，例示了用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析网络流量的示例性方法；图7给出了流程图，例示了用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析网络流量的进一步的示例性方法；以及图8给出了流程图，例示了用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来产生网络流量的示例性方法。具体实施方式从图1开始，将参照附图描述用于使用根据本专利技术实施例的具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型来分析和产生网络流量的示例性方法和产品。图1给出了网络示意图，例示了根据本专利技术实施例的用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程模型（‘MMPP’）来分析和产生网络流量的示例性系统。图1的示例性系统包括连接到数据通信网络（100）和存储区域网络（‘SAN’）（101）的两个服务器（104，106）。服务器（104）通过线路连接（136）连接到数据通信网络（100）并通过线路连接（140）连接到SAN（101）。服务器（106）通过线路连接（138）连接到数据通信网络（100）并通过线路连接（142）连接到SAN（101）。每个服务器（104，106）都是其上安装有网络分析和产生模块（102）的计算机装置。图1的网络分析和产生模块（102）包括计算机程序指令，其被配置用于：为模型中每个状态建立时间尺度；根据每个状态的操作时间尺度为该状态建立转变值；测量一个或多个网络适配器接收的各个包之间的到达间隔时间；以及根据所测量的最新接收的包的到达间隔时间和转变值来确定网络流量的当前状态。本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进的马尔科夫调制泊松过程（‘MMPP’）模型来分析网络流量的方法，该方法包括：为所述改进MMPP模型中每个状态建立操作时间尺度，其中所述改进MMPP模型包括一个突发状态和至少两个空闲状态，所述各个状态之间的操作时间尺度相差至少一个数量级；根据所述每个状态的操作时间尺度建立该状态的转变值；测量一个或多个网络适配器中所接收的各个包之间的到达间隔时间；以及根据所测量的最新接收的包的到达间隔时间和所述转变值而确定所述网络流量的当前状态。

【技术特征摘要】
2006.08.31 US 11/468,8421.一种用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进马尔科夫调制泊松过程MMPP模型来分析网络流量的方法，该方法包括：为改进MMPP模型中每个状态建立操作时间尺度，其中所述改进MMPP模型包括一个突发状态和至少两个空闲状态，所述各个状态之间的操作时间尺度相差至少一个数量级；根据所述每个状态的操作时间尺度建立该状态的转变值；测量一个或多个网络适配器中所接收的各个包之间的到达间隔时间；以及根据所测量的最新接收的包的到达间隔时间和所述转变值而确定所述网络流量的当前状态。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据当前状态预测将要接收的下一个包的到达间隔时间；测量所述下一个包的实际到达间隔时间；以及根据所述预测的到达间隔时间和所述实际到达间隔时间来调整所述当前状态。3.根据权利要求1所述的方法，还包括根据所述测量的到达间隔时间来调整每个状态的转变值。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述根据所述测量的到达间隔时间来调整每个状态的转变值进一步包括：跟踪每个状态期间所接收的各个数据包之间的到达间隔时间的改变；以及根据所跟踪的每个状态的改变来调整该状态的转变值。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述每个状态的转变值是转变值λmean，所述转变值λmean是在所述状态期间接收的包的平均到达间隔时间。6.根据权利要求1所述的方法，其中：所述突发状态的转变值是转变值所述转变值表示在突发状态中到达间隔时间的上界，以及每个空闲状态的转变值是转变值所述转变值表示每个空闲状态中所述到达间隔时间的下界。7.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述具有一个突发状态和多个空闲状态的改进MMPP模型来对网络流量进行的分析是实时执行的。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述具有一个突发状态和多个空闲状态的改进MMPP模型进一步包括在该改进MMPP模型中的所述突发状态和每个空闲状态之间的两个障碍状态。9.一种用于使用具有一个突发状态和多个空闲状态的改进马尔科夫调制泊松过程MMPP模型来产生网络流量的方法，所述方法包括：为该模型中每个状态建立操作时间尺度，其中改进MMPP模型包括一个突发状态和至少两个空闲状态，所述各个状态之间的操作时间尺度相差至少一个数量级；根据所述改进MMPP模型的当前状态来...

【专利技术属性】
技术研发人员：G·巴拉克里什南，J·罗德里格兹，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：