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1、網(wǎng)絡(luò)流量是由不同應(yīng)用類型的流量成分混合而成的,充分理解總體流量的構(gòu)成以及各種成分的變化規(guī)律對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理和網(wǎng)絡(luò)行為學(xué)研究具有重要意義。源宿IP、源宿端口與協(xié)議在五個(gè)維度上同時(shí)描述了流量的特征,此外IP地址隱藏著網(wǎng)絡(luò)前綴的層次關(guān)系。流量聚合算法的目的是動(dòng)態(tài)挖掘出顯著的流量模式,并將結(jié)果作為海量流量的摘要以反映網(wǎng)絡(luò)流量的全局概況。由于流量聚合算法需要對(duì)流記錄進(jìn)行反復(fù)查找并在內(nèi)存中維護(hù)大量狀態(tài)信息,設(shè)計(jì)一個(gè)高效算法減少對(duì)內(nèi)存空間的占用和流記錄查找
2、次數(shù),以適應(yīng)高速主干網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、滿足準(zhǔn)實(shí)時(shí)的測(cè)量要求是論文的研究目標(biāo)。
本文對(duì)目前相關(guān)算法進(jìn)行綜合與改進(jìn),提出了一種自頂向下分解流量的快速一維聚合算法,避免了聚合過程中不必要的計(jì)算開銷。通過引入IP地址歸屬,論文對(duì)一維聚合算法進(jìn)行了擴(kuò)展,使聚合結(jié)果的語(yǔ)義得到了完善和增強(qiáng)?;谝痪S聚合結(jié)果,論文改進(jìn)了多維聚合算法的基本框架,通過裁剪搜索空間以及消除不必要的模式匹配達(dá)到提高效率算法效率的目的。最后對(duì)算法的處理時(shí)間和內(nèi)存占用兩方面
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