流量网络拓扑论文范文

1网络流量识别模块

1.1网络流量检测网络流量检测依托于网络节点分布采集系统。在这一系统中，节点上的采集程序以一定周期对路由节点的节点标识、端口IP地址、节点状态等信息进行采集，并以一定的数据结构对采集结果进行存储和发送。位于网络环境中心服务器上的服务端程序对发送过来的数据信息进行收集和整理。在收集的过程中，对每一个连接进来的节点信息发送请求，服务器端程序均为其新建一个线程，多线程的操作保证了多个节点数据信息的同步接收。所有节点的信息都被存储在一个特定的字段里，服务器端的程序对该字段以相同周期进行扫描，在每个时间点对字段信息进行采样，采样结果即为当前时间网络流量数据信息。此时的粗数据由于对应关系还没有建立起来，还不能用于可视化显示。因而有必要对这些信息做及时的分类处理，而分类处理的最长时间不得超过采集周期。数据分类的过程以路由节点标识为关键字，多个线程同时运行。一方面，一个独立的线程用于扫描信息，并将信息填写在对应的路由节点信息表上；另一方面，数据处理模块参照着网络节点拓扑连接关系，将一条链路的两个不同节点上对应的连接端口关联起来，并将其带宽利用率进行加法，得出该链路的带宽使用率。

1.2网络流量监控网络流量监控技术依托于处理后的数据得出的链路流量信息，即链路带宽利用率。通过设定自定义的流量阈值，并且定时对链路带宽利用率进行检测，即可实现对网络流量的监控。对于即时链路带宽利用率超过阈值的链路，系统将对其进行统计，统计后的结果存储在一个固定的字段内。该字段内的所有链路信息将用于显示全局网络所有链路的链路状态，即当前的链路带宽利用率。

2业务类型感知模块

对于不同性质的业务，例如数据业务、语音业务和视频业务，其所需要的带宽资源也有所不同。要实现需求和资源的匹配，就必须为路由决策模块提供业务类型信息。通过对网络中各个节点的监控，时时检测出每条到达节点流的具体信息，在传统的只基于五元组的识别分析基础上，进一步利用深度包检测技术通过提取有效载荷，深入分析协议类型。通过实时对网络中各节点进行监控，研究一种比传统意义上紧限于对五元组提取分析方法的更加高效，精确的业务流识别机制，为网络提供更加智能的判断和决策的依据。

2.1协议识别概念流：指在某一段固定时间内通过网络上一个观测点的IP报文集合。属于一个特定流的所有报文有一些相同属性。应用层协议识别的对象不是耽搁报文，而是将“流”作为一个整体考虑。协议识别：标识出网络中每个流所使用的应用层协议，其是基于使用类型的流分类的延伸和精华。在基于使用类型的流分类问题中，每个类别可能包含某些属性类似的多种协议，协议识别问题必须对流进行更精细的分类，使得每个类别中的流只包含一种应用层协议。流分类：指利用流以及流中报文的某些信息将网络上的流分成既定的若干类别，其是报文分类的扩展。

2.2解决协议识别问题的基本思想从本质上看，协议识别问题是多元统计学中的判别分析在实际中的应用。首先根据所选择的n维流信息将流分为K个类别，每个类别对应一个协议，对于新到来的流，计算其自身的n维流信息值，根据记录将其划分到相应的类别中，给出类别号即协议名。

2.3识别方案首先，在网络中各个节点对网络数据流进行监控，利用抓包工具时时进行包抓取；然后根据对不同的包特征进行初步提取分析，确定不同流，并从所抓取得多条流中分出单条流进行进一步的分析，从而确定流的类型；最后将识别出的流协议类型传送到中心服务器，根据中心服务器的决策，并接受中心服务器的反馈来实现动态的网络智能决策。图3给出了协议识别程序的具体流程，通过将抓取的数据流通过进程间的相互通信传送给协议识别接口，协议识别程序按照基本程序框架设计分析，对抓取包的信息进行提取分析并识别出相应的协议类型，从而进一步识别出其所属流的类型，然后将所识别出的信息发送给中心服务器以完成进一步的工作。

3测试实例

发送一条数据流，此时，在网络拓扑图中会看到这条数据流的流动走向及数据流信息。通过路由决策，此时这条数据流选择的传输路径如图4。此时在同一个终端上访问另外一种类型的服务(此处以ftp为例)，并开始传输，从拓扑图中可以看到，同一目的地址不同的数据流(绿色虚线代表ftp类型数据流)，选择了不同的路径来进行传输。测试实例证明，在新型路由架构下添加网络流量识别模块与业务类型感知模块，大大提高了网络资源利用率，很好的实现了负载均衡，经过可视化处理，使当前网络中存在的业务种类及信息能够被清晰呈现。

4结论

本文提出的智慧型网络拓扑感知方案，在新型的“物理分布，逻辑集中”的路由架构下，增加了对全局网络流量的发现、监控等机制，与可视化技术相结合，着重实现对链路流量的实时显示研究，并通过设定流量门限值，实现对流量值区间的实时感知。同时本文还研究了一种对全局网络业务的识别方法，实现对全局网络中存在业务的动态感知，经过可视化处理，使当前网络中存在的业务种类能够被清晰呈现。

作者：段颖娴单位：北京邮电大学网络技术研究院下一代互联网中心