基于主動(dòng)方式的可用帶寬測(cè)量方法研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-25 17:21
隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)體系越來越龐大且復(fù)雜,這使得理解各種網(wǎng)絡(luò)行為變得困難,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)管理的難度增加,網(wǎng)絡(luò)安全所面臨的挑戰(zhàn)也愈發(fā)凸顯。正是由于這些原因,網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究者希望通過網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)更好地理解網(wǎng)絡(luò)行為,預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)鏈路的可用帶寬測(cè)量是網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的重要環(huán)節(jié),對(duì)網(wǎng)絡(luò)鏈路可用帶寬的精確測(cè)量有助于我們更好地了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,而且可以在路由選擇、網(wǎng)絡(luò)擁塞控制和網(wǎng)絡(luò)故障定位等場(chǎng)景提供有價(jià)值的信息,還可以督促互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商提供有保障的服務(wù)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)可用帶寬的測(cè)量一般采用主動(dòng)測(cè)量的方式。現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)可用帶寬測(cè)量方法都存在許多問題,比如要求在測(cè)量期間背景流量恒定,測(cè)量速度較慢,測(cè)量入侵性過高以及在高速復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中精確度低等。這些問題導(dǎo)致現(xiàn)有的測(cè)量方法都無法滿足當(dāng)下的需要,所以亟待新的可用帶寬測(cè)量方法的提出。針對(duì)上述問題,本論文從算法原理的角度對(duì)現(xiàn)有的可用帶寬測(cè)量方法進(jìn)行全面的調(diào)研,分析其測(cè)量原理存在的問題。通過搭建高度可靠可控的網(wǎng)絡(luò)測(cè)試平臺(tái),將現(xiàn)有工具放到測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性探究,從實(shí)際的運(yùn)行情況分析各個(gè)可用帶寬測(cè)量工具的性能效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的可用帶寬測(cè)量工具難以從測(cè)...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
探測(cè)流形狀
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-21-3.2現(xiàn)有工具實(shí)驗(yàn)結(jié)果基于現(xiàn)有的兩種主要的測(cè)量模式探測(cè)速率模型和探測(cè)間隔模型,本次實(shí)驗(yàn)分別選取兩種測(cè)量模式中比較具有代表性的工具進(jìn)行測(cè)試,其中屬于探測(cè)速率模型的是Pathload和pathChirp,屬于探測(cè)間隔模型的是Spruce和IGI/PTR。3.2.1Pathload實(shí)驗(yàn)結(jié)果Pathload在每條探測(cè)流中發(fā)送100個(gè)探測(cè)包。為了防止探測(cè)包過小而在第二層被補(bǔ)0,以及探測(cè)包過大被分片,每個(gè)探測(cè)包的大小最小為96個(gè)字節(jié),而最大為一個(gè)MTU,也就是1500字節(jié)。發(fā)送時(shí)間根據(jù)每輪的速率和探測(cè)包大小計(jì)算得出。在輪探測(cè)中,發(fā)送12條相同速率的探測(cè)流。Pathload在窄鏈路容量為10Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果如圖3-2所示。a)無背景流量時(shí)測(cè)量結(jié)果b)背景流量為3Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果c)背景流量為5Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果d)背景流量為8Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果圖3-2窄鏈路容量為10Mbps時(shí)Pathload測(cè)量結(jié)果在圖3-2中,綠色直線代表真實(shí)可用帶寬值,藍(lán)色線條表示Pathload測(cè)量結(jié)果的下限,紅色線條代表Pathload測(cè)量結(jié)果的上限。在不同的條件下分別進(jìn)行50次測(cè)量,得到50組結(jié)果。當(dāng)窄鏈路容量為100Mbps時(shí),Pathload處于不可用狀態(tài),會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間迭代無法報(bào)告測(cè)量結(jié)果的情況。具體原因是當(dāng)窄鏈路容量為100Mbps時(shí),該工具,
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-22-沒辦法按照算法要求的速率發(fā)送數(shù)據(jù)包,當(dāng)瓶頸鏈路容量為100Mbps時(shí),如圖3-3所示,當(dāng)算法要求以100.10Mbps(第二行)的速率發(fā)送探測(cè)數(shù)據(jù)包時(shí),實(shí)際上的發(fā)送速率只能達(dá)到40.44Mbps(第七行),主要的原因在于發(fā)送時(shí)間沒辦法控制在要求的大校圖3-3窄鏈路容量為100Mbps時(shí)Pathload測(cè)量過程1而當(dāng)接收端檢測(cè)到40.44Mbps的速率不會(huì)引起單向時(shí)延的增加時(shí),在下一輪則要求增加發(fā)送速率到兩倍(80Mbps+),如圖3-4所示。圖3-4窄鏈路容量為100Mbps時(shí)Pathload測(cè)量過程2由于發(fā)送時(shí)間仍然無法控制到要求的時(shí)間,真實(shí)探測(cè)速率只能達(dá)到32.69Mbps,然后就形成了一個(gè)惡性循環(huán),雖然每輪都要求加大探測(cè)速率,最后實(shí)際上的探測(cè)速率一直在減小,故而工具一直迭代運(yùn)行得不到最終結(jié)果。而傳輸時(shí)間達(dá)不到要求的原因是傳輸周期T設(shè)置不合理,比如在圖3-3中,為了得到100.10Mbps的探測(cè)速率,探測(cè)包的大小設(shè)置為973字節(jié)(加上UDP頭和IP頭是1001字節(jié)),傳輸周期設(shè)置為80微秒,而當(dāng)瓶頸鏈路容量為100Mbps時(shí),1001字節(jié)大小的數(shù)據(jù)包在瓶頸鏈路上的傳輸時(shí)間就已經(jīng)超過80微秒,再加上傳輸過程中的其他時(shí)延,所以當(dāng)然不能達(dá)到理想的的探測(cè)速率。Pathload在窄鏈路容量為1000Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果如圖3-5所示。其中在圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]IP網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量研究現(xiàn)狀和進(jìn)展[J]. 胡治國(guó),田春岐,杜亮,關(guān)曉薔,曹峰. 軟件學(xué)報(bào). 2017(01)
[2]改進(jìn)IGI的可用帶寬測(cè)量方法[J]. 王雷,楊帆. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(05)
[3]可用帶寬度量系統(tǒng)中的若干基本問題[J]. 周輝,李丹,王永吉. 軟件學(xué)報(bào). 2008(05)
[4]網(wǎng)絡(luò)可用帶寬的高精度測(cè)量算法[J]. 劉星成,何莉,余順爭(zhēng). 電子學(xué)報(bào). 2007(01)
[5]網(wǎng)絡(luò)測(cè)量綜述[J]. 談杰,李星. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2006(02)
[6]集成學(xué)習(xí):Boosting算法綜述[J]. 于玲,吳鐵軍. 模式識(shí)別與人工智能. 2004(01)
[7]Internet測(cè)量與分析綜述[J]. 張宏莉,方濱興,胡銘曾,姜譽(yù),詹春艷,張樹峰. 軟件學(xué)報(bào). 2003(01)
博士論文
[1]基于主動(dòng)和被動(dòng)測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)、模型和算法研究[D]. 蔡志平.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):3608939
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
探測(cè)流形狀
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-21-3.2現(xiàn)有工具實(shí)驗(yàn)結(jié)果基于現(xiàn)有的兩種主要的測(cè)量模式探測(cè)速率模型和探測(cè)間隔模型,本次實(shí)驗(yàn)分別選取兩種測(cè)量模式中比較具有代表性的工具進(jìn)行測(cè)試,其中屬于探測(cè)速率模型的是Pathload和pathChirp,屬于探測(cè)間隔模型的是Spruce和IGI/PTR。3.2.1Pathload實(shí)驗(yàn)結(jié)果Pathload在每條探測(cè)流中發(fā)送100個(gè)探測(cè)包。為了防止探測(cè)包過小而在第二層被補(bǔ)0,以及探測(cè)包過大被分片,每個(gè)探測(cè)包的大小最小為96個(gè)字節(jié),而最大為一個(gè)MTU,也就是1500字節(jié)。發(fā)送時(shí)間根據(jù)每輪的速率和探測(cè)包大小計(jì)算得出。在輪探測(cè)中,發(fā)送12條相同速率的探測(cè)流。Pathload在窄鏈路容量為10Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果如圖3-2所示。a)無背景流量時(shí)測(cè)量結(jié)果b)背景流量為3Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果c)背景流量為5Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果d)背景流量為8Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果圖3-2窄鏈路容量為10Mbps時(shí)Pathload測(cè)量結(jié)果在圖3-2中,綠色直線代表真實(shí)可用帶寬值,藍(lán)色線條表示Pathload測(cè)量結(jié)果的下限,紅色線條代表Pathload測(cè)量結(jié)果的上限。在不同的條件下分別進(jìn)行50次測(cè)量,得到50組結(jié)果。當(dāng)窄鏈路容量為100Mbps時(shí),Pathload處于不可用狀態(tài),會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間迭代無法報(bào)告測(cè)量結(jié)果的情況。具體原因是當(dāng)窄鏈路容量為100Mbps時(shí),該工具,
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-22-沒辦法按照算法要求的速率發(fā)送數(shù)據(jù)包,當(dāng)瓶頸鏈路容量為100Mbps時(shí),如圖3-3所示,當(dāng)算法要求以100.10Mbps(第二行)的速率發(fā)送探測(cè)數(shù)據(jù)包時(shí),實(shí)際上的發(fā)送速率只能達(dá)到40.44Mbps(第七行),主要的原因在于發(fā)送時(shí)間沒辦法控制在要求的大校圖3-3窄鏈路容量為100Mbps時(shí)Pathload測(cè)量過程1而當(dāng)接收端檢測(cè)到40.44Mbps的速率不會(huì)引起單向時(shí)延的增加時(shí),在下一輪則要求增加發(fā)送速率到兩倍(80Mbps+),如圖3-4所示。圖3-4窄鏈路容量為100Mbps時(shí)Pathload測(cè)量過程2由于發(fā)送時(shí)間仍然無法控制到要求的時(shí)間,真實(shí)探測(cè)速率只能達(dá)到32.69Mbps,然后就形成了一個(gè)惡性循環(huán),雖然每輪都要求加大探測(cè)速率,最后實(shí)際上的探測(cè)速率一直在減小,故而工具一直迭代運(yùn)行得不到最終結(jié)果。而傳輸時(shí)間達(dá)不到要求的原因是傳輸周期T設(shè)置不合理,比如在圖3-3中,為了得到100.10Mbps的探測(cè)速率,探測(cè)包的大小設(shè)置為973字節(jié)(加上UDP頭和IP頭是1001字節(jié)),傳輸周期設(shè)置為80微秒,而當(dāng)瓶頸鏈路容量為100Mbps時(shí),1001字節(jié)大小的數(shù)據(jù)包在瓶頸鏈路上的傳輸時(shí)間就已經(jīng)超過80微秒,再加上傳輸過程中的其他時(shí)延,所以當(dāng)然不能達(dá)到理想的的探測(cè)速率。Pathload在窄鏈路容量為1000Mbps時(shí)測(cè)量結(jié)果如圖3-5所示。其中在圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]IP網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量研究現(xiàn)狀和進(jìn)展[J]. 胡治國(guó),田春岐,杜亮,關(guān)曉薔,曹峰. 軟件學(xué)報(bào). 2017(01)
[2]改進(jìn)IGI的可用帶寬測(cè)量方法[J]. 王雷,楊帆. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(05)
[3]可用帶寬度量系統(tǒng)中的若干基本問題[J]. 周輝,李丹,王永吉. 軟件學(xué)報(bào). 2008(05)
[4]網(wǎng)絡(luò)可用帶寬的高精度測(cè)量算法[J]. 劉星成,何莉,余順爭(zhēng). 電子學(xué)報(bào). 2007(01)
[5]網(wǎng)絡(luò)測(cè)量綜述[J]. 談杰,李星. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2006(02)
[6]集成學(xué)習(xí):Boosting算法綜述[J]. 于玲,吳鐵軍. 模式識(shí)別與人工智能. 2004(01)
[7]Internet測(cè)量與分析綜述[J]. 張宏莉,方濱興,胡銘曾,姜譽(yù),詹春艷,張樹峰. 軟件學(xué)報(bào). 2003(01)
博士論文
[1]基于主動(dòng)和被動(dòng)測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)、模型和算法研究[D]. 蔡志平.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):3608939
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