【技术实现步骤摘要】
网络流测量的方法、网络测量设备以及控制面设备
本申请涉及信息
,更具体地,涉及网络流测量的方法、网络测量设备以及控制面设备。
技术介绍
大数据、人工智能技术的发展推动网络智能化,实现网络智能化的基础是网络的全网全量的数据测量,而对于网络测量技术而言,需要满足两个关键的要求。第一、高性能,即需要做到基于每个报文进行信息提取和统计;第二、通用性,即对于网络流要求有多方面的测量数据时,能够采用少量的通用传感器以支撑众多的测量目标。现有技术中基于概要技术的网络测量,针对不同的待测量信息,通常需要采用不同的测量算法。当一个实际的测量任务需要多种信息时,需要同时部署多个基于概要的算法。但是当多个基于概要的算法的同时运行,导致处理与存贮资源开销较大。因此,目前的网络流测量的方法存在通用性较差的问题。
技术实现思路
本申请提供一种网络流测量的方法、网络测量设备以及控制面设备,能够基于流关键字的比特级进行测量,记录测量信息,从而实现网络流测量的通用性。第一方面,本申请实施例提供了一种网络流测量的方法,其特征在于,所述方法适用于包括网络测量设备和控制面设备的系统中,所述方法包括:所述网络测量设备测量第一数据,所述第一数据包括第一类数据结构,所述第一类数据结构包括第一测量信息,所述第一测量信息与所述流的关键字的比特对应;所述网络测量设备向所述控制面设备发送所述第一数据。在本申请实施例的技术方案中,网络测量设备通过第一数据包括的对应流的关键字的比特级的第一类数据结构进行流数据的测量, ...
【技术保护点】
1.一种网络流测量的方法,其特征在于,所述方法适用于包括网络测量设备和控制面设备的系统中,所述方法包括:/n所述网络测量设备测量第一数据,所述第一数据包括第一类数据结构,所述第一类数据结构包括流的第一测量信息,所述第一测量信息与所述流的关键字的比特对应;/n所述网络测量设备向所述控制面设备发送所述第一数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种网络流测量的方法,其特征在于,所述方法适用于包括网络测量设备和控制面设备的系统中,所述方法包括:
所述网络测量设备测量第一数据,所述第一数据包括第一类数据结构,所述第一类数据结构包括流的第一测量信息,所述第一测量信息与所述流的关键字的比特对应;
所述网络测量设备向所述控制面设备发送所述第一数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一数据还包括第二类数据结构,所述第二类数据结构包括所述流的第二测量信息,所述第二测量信息与所述流的关键字对应。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述第一测量信息与所述流的关键字的每个比特对应。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述第一类数据结构为K个第一数据单元矩阵,其中,每个第一数据单元矩阵用于根据所述流的关键字的一个比特的取值记录所述第一测量信息;所述第二类数据结构为第二数据单元矩阵,所述第二数据单元矩阵用于记录所述第二测量信息,所述K为大于或等于1的正整数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述网络测量设备在所述第二数据单元矩阵中的Mij记录第一流的所述第二测量信息,其中,Mij表示第i行第j列的数据单元,所述i为小于或等于r的正整数,所述j为小于或等于c的正整数,所述第二测量信息包括所述第一流中的报文数量或报文长度中的至少一项;
在所述第一流关键字的第N比特的取值为预设值时,所述测量设备在所述第一类数据结构中的第N个数据单元矩阵的Mij记录所述第一流的所述第一测量信息,所述第一测量信息包括所述第一流中的报文数量或报文长度中的至少一项,所述N小于或等于所述K,所述N为正整数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第一流与Mij存在映射关系,所述映射关系为:
hi(key)=j;
其中,hi()表示第i个哈希函数,所述key表示所述第一流对应的关键字。
7.一种网络流测量的方法,其特征在于,所述方法适用于包括网络测量设备和控制面设备的系统中,所述方法包括:
所述控制面设备获取所述网络测量设备上报的第一数据,所述第一数据包括第一类数据结构,所述第一类数据结构包括流的第一测量信息,所述第一测量信息与所述流的关键字的比特对应;
所述控制面设备根据所述第一数据,得到统计结果。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一数据还包括第二类数据结构,所述第二类数据结构包括所述流的第二测量信息,所述第二测量信息与所述流的关键字对应。
9.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,所述第一测量信息与所述流的关键字的每个比特对应。
10.根据权利要求8或9所述的方法,其特征在于,所述第一类数据结构为K个第一数据单元矩阵,其中,每个第一数据单元矩阵用于根据所述流的关键字的一个比特的取值记录所述第一测量信息;所述第二类数据结构为第二数据单元矩阵,所述第二数据单元矩阵用于记录所述第二测量信息,所述K为大于或等于1的正整数。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述第二类数据结构中的Mij用于记录第一流的所述第二测量信息,其中,Mij表示第i行第j列的数据单元,所述i为小于或等于r的正整数,所述j为小于或等于c的正整数,所述第二测量信息包括所述第一流中的报文数量或报文长度中的至少一项;
所述第一类数据结构为K个第一数据单元矩阵,其中,第N个数据单元矩阵中的Mij用于在所述第一流关键字的第N比特的取值为预设值时,记录所述第一流的所述第一测量信息,所述第一测量信息包括所述第一流中的报文数量或报文长度中的至少一项,所述N小于或等于所述K,所述N为正整数。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述第一流与Mij存在映射关系,所述映射关系为:
hi(key)=j;
其中,hi()表示第i个哈希函数,所述key表示所述第一流对应的关键字。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法,其特征在于,所述控制面设备根据所述第一数据,得到统计结果,包括:
所述控制面设备根据所述关键字的每比特上的分布特性获取第一集合和更新的所述第一数据,所述第一集合包括从所述第一数据包括的r*c个栈stack中析取的大流,所述更新的所述第一数据包括所述r*c个栈stack中除所述第一集合的残余流所对应的所有的数据单元,所述r*c个栈中的任意一个栈为根据K+1个数据单元矩阵中的相同行和列的数据单元组成的数据单元组。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述控制面设备根据所述关键字的每比特上的分布特性获取第一集合和更新的所述第一数据,包括:
所述控制面设备从所述r*c个栈stack中的第一栈中析取大流,所述第一集合包括所述第一栈中析取的大流,所述更新的所述第一数据包括所述r*c个栈stack中除所述第一栈中析取大流的残余流对应的所有的数据单元。
15.根据权利要求13或14所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述更新的所述第一数据满足正态分布,则确定所述第一集合包括所述第一数据中的所有大流;或
若所述更新的所述第一数据不满足正态分布,则从所述第一数据包括的所述r*c个栈st...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄勇,黄群,张弓,
申请(专利权)人:华为技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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