本文關鍵詞：一種基于流數(shù)約減的非線性公平采樣算法

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【摘要】：針對現(xiàn)有采樣算法存在可擴展性和公平性差的問題,提出一種基于流數(shù)約減的非線性公平采樣算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN)。AFS-RFN算法首先采用均勻抽樣的方法對要統(tǒng)計流數(shù)進行約減,獲得樣本流集合;然后,對屬于樣本流集合的分組采用非線性的方法進行公平采樣,實現(xiàn)控制統(tǒng)計流數(shù)目的同時保證統(tǒng)計流信息的準確性。仿真表明,與ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低了存儲開銷,同時,將算法的公平性提高了60%。算法具有良好的可擴展性和公平性。
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;鄭州電力高等�？茖W校;
【關鍵詞】： 流量測量 均勻抽樣 非線性 公平抽樣
【基金】：國家“863”計劃資助項目(2009AA01A346)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡流量測量將流量的各項指標量化,直觀地描述當前網(wǎng)絡流量的組成成分,反映網(wǎng)絡當前的運行狀況,在流量計費、流量識別、故障檢測和網(wǎng)絡安全等應用中起著極其重要的作用。由于網(wǎng)絡上數(shù)據(jù)的增長速度遠遠超過存儲器性能提高的速度,而目前沒有容量大且速度快的存儲器能夠處

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本文編號：1035403