網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)及其流量預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，目前的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模極為龐大和復(fù)雜，基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用急劇增長(zhǎng)。網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)環(huán)境越復(fù)雜，就意味著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越容易出現(xiàn)問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)的性能越容易受到影響。為了給用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)和管理顯得尤為重要。如何獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，建立網(wǎng)絡(luò)流量模型并對(duì)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，是網(wǎng)絡(luò)管理中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的重要方面。流量數(shù)據(jù)是建立流量模型和預(yù)測(cè)的必要條件，流量模型是網(wǎng)絡(luò)性能分析和通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。精確的流量模型可提供精確的模擬網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流，以作為高

2、性能網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計(jì)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；流量模型的另一個(gè)重要用途是業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和管理提供依據(jù)。 本文主要完成以下幾個(gè)方面的工作：1.討論了基于SNMP的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的采集，并對(duì)采集工具M(jìn)RTG進(jìn)行介紹和二次開(kāi)發(fā)應(yīng)用，應(yīng)用此工具采集數(shù)據(jù)。SNMP協(xié)議可以用于采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，一方面在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備支持的MIB中，有一些和網(wǎng)絡(luò)流量相關(guān)的參數(shù)；另一方面，SNMP協(xié)議已經(jīng)成為業(yè)界的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，得到了廣泛的支持，流量采集系統(tǒng)將SNMP

3、作為了數(shù)據(jù)傳輸方式。而MRTG作為流量數(shù)據(jù)采集工具，使得流量數(shù)據(jù)以更直觀(guān)地方式顯示給用戶(hù)。 2.通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的各種預(yù)處理使數(shù)據(jù)序列達(dá)到平穩(wěn)，然后建立流量模型；時(shí)間序列模型是建立在隨機(jī)序列平穩(wěn)性假設(shè)的基礎(chǔ)上的，因?yàn)樵趯?shí)際的隨機(jī)系統(tǒng)產(chǎn)生的大量樣本數(shù)據(jù)絕大多數(shù)符合平穩(wěn)性條件，所以對(duì)于任意給定的數(shù)據(jù)序列要進(jìn)行差分處理即方差分析(ANOVA)，使數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)。 3.利用ARMA模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)。并針對(duì)某接口的接收和發(fā)送的數(shù)據(jù)率研

4、究算法并建立流量模型。網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)是網(wǎng)絡(luò)性能分析、網(wǎng)絡(luò)管理和擁塞控制的重要手段。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大、網(wǎng)絡(luò)帶寬的提升、網(wǎng)絡(luò)病毒的泛濫使得網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件越來(lái)越頻繁和緊急，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)不能滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的需要，所以有必要采用一種新方法來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。 4.網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)及其OPNET仿真實(shí)現(xiàn)。由于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，設(shè)備的多樣化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)各種性能問(wèn)題的可能性增大，發(fā)現(xiàn)和診斷問(wèn)題的難度加大。另一方面用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能提出了更高的