本文關(guān)鍵詞：基于NetHogs的云環(huán)境下的流量監(jiān)控的設(shè)計與實現(xiàn)

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【摘要】：隨著Internet的迅速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用日益普及以及云計算技術(shù)的快速成熟,在全世界,pc、手機(jī)、pad上的各種app極大方便了人們的生活和旅游。各種O2O,各種app極大豐富了我們物質(zhì)生活上的各類需求,帶給人們極大的飛速體驗。Internet飛速發(fā)展的同時,在移動端和pc端的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)流量也不斷增長。從早期占用少量帶寬的瀏覽網(wǎng)頁、發(fā)送接收電子郵件、QQ聊天到現(xiàn)階段的占用大量帶寬的迅雷視頻、優(yōu)酷影視、各種網(wǎng)絡(luò)游戲等等。可以看出隨著移動多媒體的發(fā)展,這種pc和移動端的app也來越豐富。但是也伴隨著出現(xiàn)了垃圾網(wǎng)絡(luò)信息的占用帶寬,例如廣告、垃圾視頻等。此外網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全也越來越嚴(yán)重。如何有效的檢測和識別網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包,是大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量識別技術(shù)需要研究的問題。目前,已經(jīng)有一些大規(guī)模集群化流量數(shù)據(jù)監(jiān)控的方案。但是它們更多的是檢測pc等client端,沒有對現(xiàn)如今集群化的大規(guī)模server端進(jìn)行流量數(shù)據(jù)包的統(tǒng)計和分析。如何設(shè)計一個能檢測集群化服務(wù)器,提供server端應(yīng)用層檢測能力,能滿足網(wǎng)絡(luò)限制或截斷,集群化server上的流量識別等功能是本文研究的主要課題。本論文主要研究了云環(huán)境下的流量識別技術(shù)和流量控制技術(shù)。詳細(xì)設(shè)計集群化服務(wù)器的檢測架構(gòu),由內(nèi)層云的計算統(tǒng)計server和外層云的應(yīng)用server組成,這樣的設(shè)計方案可以運用內(nèi)層云的大規(guī)模計算的能力,又可以檢測和統(tǒng)計外層云應(yīng)用server的數(shù)據(jù)流量。詳細(xì)研究了linux環(huán)境下開源抓包工具NetHogs。在NetHogs的基礎(chǔ)上設(shè)計流量層次化識別方案,也就是加入大規(guī)模流量識別算法。這樣極大提高了外層云上檢測數(shù)據(jù)包的高效性和正確性。并且詳細(xì)設(shè)計和實現(xiàn)了本流量監(jiān)控系統(tǒng)的模塊,主要由流量控制模塊、流量管理模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、流量檢測client模塊、流量檢測server模塊。同時最后對實現(xiàn)后的流量檢測系統(tǒng)進(jìn)行深入的測試和分析。本論文研究的意義在于在借助于云計算和并行計算的思想,提出了適用于監(jiān)測集群化服務(wù)器的流量監(jiān)控的架構(gòu)。并對基于此架構(gòu)對本流量進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計和實現(xiàn)。同時將實現(xiàn)的流量檢測系統(tǒng)部署到實驗室中。在實際應(yīng)用中檢測本流量檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和高效性。并且將最后的測試結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的功能和性能的分析。詳細(xì)總結(jié)分析得出的數(shù)據(jù)結(jié)果,得出本流量檢測系統(tǒng)的不足之處和可以改進(jìn)的方面。
【關(guān)鍵詞】：云計算 NetHogs 流量檢測 集群化
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.3 主要研究的內(nèi)容14-15
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排15-16
• 第二章 相關(guān)技術(shù)研究16-22
• 2.1 云計算技術(shù)16-18
• 2.2.1 云計算的概念16
• 2.2.2 云計算系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)16-18
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)流量檢測技術(shù)18-21
• 2.2.1 基于SNMP的流量檢測技術(shù)18
• 2.2.2 基于NetFlow的流量檢測技術(shù)18-20
• 2.2.3 基于本地捕獲數(shù)據(jù)包的流量檢測技術(shù)20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于NetHogs的云環(huán)境下的流量監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計22-47
• 3.1 流量監(jiān)控系統(tǒng)的總體架構(gòu)22-23
• 3.2 流量監(jiān)控系統(tǒng)的模塊組成23-32
• 3.2.1 流量檢測client模塊23-28
• 3.2.1.1 抓包工具NetHogs24
• 3.2.1.2 檢測器的設(shè)計24-25
• 3.2.1.3 特征數(shù)據(jù)庫25-28
• 3.2.2 流量檢測server模塊28
• 3.2.3 流量控制模塊28-30
• 3.2.4 流量管理模塊30
• 3.2.5 數(shù)據(jù)庫模塊30-32
• 3.3 流量檢測設(shè)計32-46
• 3.3.1 流量檢測層次化設(shè)計32-36
• 3.3.2 流量檢測層次化識別算法36-46
• 3.3.2.1 SH算法原理模型36-37
• 3.3.2.2 Multistage Filters算法模型37-38
• 3.3.2.3 LLR算法模型38-41
• 3.3.2.4 SS算法模型41
• 3.3.2.5 LLR算法和SS算法比較41-46
• 3.3.2.5.1 理論分析42
• 3.3.2.5.2 實驗分析42-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于NetHogs的云環(huán)境下的流量監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)47-67
• 4.1 云環(huán)境下流量監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)47-48
• 4.1.1 NetHogs流量處理流程47-48
• 4.1.2 云環(huán)境大規(guī)模流量識別功能的總體實現(xiàn)48
• 4.2 流量監(jiān)控系統(tǒng)client端的詳細(xì)實現(xiàn)48-53
• 4.2.1 流量檢測client模塊實現(xiàn)48-51
• 4.2.1.1 數(shù)據(jù)包采集監(jiān)聽實現(xiàn)49-51
• 4.2.2 流量控制模塊的實現(xiàn)51-53
• 4.3 流量監(jiān)控系統(tǒng)server端的詳細(xì)實現(xiàn)53-56
• 4.3.1 流量檢測server模塊實現(xiàn)53-56
• 4.3.2 流量管理模塊的實現(xiàn)56
• 4.4 流量監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的實現(xiàn)56-63
• 4.4.1 數(shù)據(jù)庫特征模塊的實現(xiàn)57-60
• 4.4.2 流量云數(shù)據(jù)的實現(xiàn)和部署60-63
• 4.4.2.1 內(nèi)層云數(shù)據(jù)的部署實現(xiàn)60-61
• 4.4.2.2 外層云數(shù)據(jù)的部署實現(xiàn)61-63
• 4.5 SS算法的詳細(xì)實現(xiàn)63
• 4.6 流量監(jiān)控系統(tǒng)的部署實現(xiàn)方案63-66
• 4.6.1 直路部署方案64-65
• 4.6.2 旁路部署方案65-66
• 4.7 系統(tǒng)環(huán)境和開發(fā)工具66
• 4.8 本章小結(jié)66-67
• 第五章 流量監(jiān)控系統(tǒng)的功能和性能測試67-77
• 5.1 實驗測試目的67
• 5.2 實驗測試環(huán)境67-69
• 5.2.1 測試環(huán)境配置67-69
• 5.3 功能測試和性能測試69-76
• 5.3.1 功能測試69-72
• 5.3.2 性能測試72-74
• 5.3.3 性能測試分析74-76
• 5.4 本章小結(jié)76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 本文的主要貢獻(xiàn)77-78
• 6.2 今后研究工作展望78-79
• 致謝79-80
• 參考文獻(xiàn)80-83

【相似文獻(xiàn)】

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