本文選題：網(wǎng)絡(luò)測量　切入點(diǎn)：大流　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2013年04期

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的不斷提高,在線識別大流對于擁塞控制、異常檢測等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用具有重要意義.提出了一種提取大流的算法FEFS(flow extracting with frequency size),能夠通過在線識別和淘汰小流,把大流信息保存在有限的高速存儲空間中,從而快速提取大流.該算法利用LRU(least recently used)定位更新頻率低的流,并進(jìn)一步用流尺寸因子s和自適應(yīng)調(diào)節(jié)因子M標(biāo)記其中相對較小的流,最后用新到達(dá)的流將其替換.FEFS把LRU策略和尺寸因子s相結(jié)合,同時(shí)考慮了流的近期更新頻率和累積報(bào)文數(shù)量,因此能夠準(zhǔn)確在線識別大流.LRU策略和尺寸因子都利用了流大小的重尾分布特征,因此FEFS能以很低的存儲代價(jià)保存和更新大流信息.模擬實(shí)驗(yàn)表明,在限定存儲條件下,FEFS的平均相對誤差率明顯低于經(jīng)典的multi-stage filter算法,而平均報(bào)文處理時(shí)間也短于multi-stage filter算法.
[Abstract]:With the increasing of network bandwidth, it is very important to identify large flows online for network applications such as congestion control and anomaly detection. An algorithm for extracting large flows, FEFS(flow extracting with frequency size, is proposed, which can identify and eliminate small streams online. Large stream information is stored in limited high speed storage space to extract large stream quickly. The algorithm uses LRU(least recently usedto locate the stream with low update frequency, and further uses flow size factor s and adaptive adjustment factor M to mark the relatively small stream. Finally, the newly arrived stream is replaced by .FEFS to combine the LRU strategy with the size factor s, taking into account the recent update frequency of the stream and the number of cumulative packets. Therefore, the large stream. LRU strategy and size factor can be accurately identified online using the heavy tail distribution feature of the flow size. Therefore, FEFS can save and update the large stream information at a very low storage cost. The simulation results show that, Under limited storage conditions, the average relative error rate of FEFS is obviously lower than that of the classical multi-stage filter algorithm, and the average packet processing time is also shorter than that of multi-stage filter algorithm.
【作者單位】： 山東大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國科學(xué)院信息工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60803142) 山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎勵(lì)基金項(xiàng)目(BS2009DX018) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2009ZRB019ON)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 王e鴈，

本文編號：1664603