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文檔簡介
1、計算機網絡的發(fā)展,使得信息的交流和資源的共享更加便捷。為了教師教學和學生學習的方便,校園網帶寬逐年擴大,訪問的速度也得到了很大的提高。但是,目前校園網帶寬的有效利用率并不高,大部分帶寬用于游戲、視頻、即時通信以及P2P應用。由于這些與工作關系不大的應用,搶占、消耗大量的網絡帶寬資源,降低了正常通信的質量,影響了正常的工作和學習。因此,如何準確地掌控網絡運行狀況,分析網絡應用服務,進行有效地網絡監(jiān)控,提高網絡帶寬有效利用率,成為亟需解決的
2、問題,具有重要的研究意義。
本文旨在通過研究校園網流量基本特征,構建流量預測模型,并利用流量的歷史數(shù)據(jù)預測未來流量變化趨勢。運用應用層協(xié)議分析技術對不同種類的網絡應用服務進行統(tǒng)計分析,管理員根據(jù)預測和分析結果進行網絡運行控制,對P2P應用、游戲以及視頻等應用服務進行帶寬限制。
本文的主要研究內容是在認真分析了校園網絡流量自相似性以及時間序列分析技術的基本概念、理論方法和建模步驟的基礎上,進一步深入研究了自回歸移動平均
3、模型(ARMA)、季節(jié)性自回歸移動平均模型(SARMA)和廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)的建模過程;其次,對網絡流量監(jiān)控與分析技術進行了研究,包括應用層協(xié)議分析技術、多模式狀態(tài)機匹配技術和簡單網絡管理協(xié)議(SNMP)。通過實驗效果對比,最終提出了一種運用SARMA模型對網絡流量歷史數(shù)據(jù)進行建模,并利用GARCH模型對其殘差進行修正的網絡流量預測模型建模方法。
論文運用時間序列分析技術建立網絡流量預測模型,預測網絡流量下
4、一個時間段內的變化趨勢。本文還采用端口技術、深度包檢測技術(DPI)、深度流檢測技術(DFI)進行應用層協(xié)議分析,在協(xié)議分析過程中采用多模式狀態(tài)機匹配算法,進行特征匹配,提高了匹配的速度和準確度,最后通過SNMP對網絡設備進行設置,從而達到對某一IP或應用協(xié)議進行控制的目的。
結合使用以上各項技術,設計并實現(xiàn)了網絡流量預測與監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)基于B/S架構,前臺頁面使用ExtJS4.0進行頁面渲染,后臺在SSH(Struts2+S
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