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一種高速流量聚合方法的設計與實現

1857884 2009-08-10 | rar | 196 | 次下載 | 2積分

資料介紹

本文運用數據倉庫原理，設計了一套基于NetFlow 的高速流量分級聚合方法。基于四個時間粒度將原始數據進行聚合處理并轉存到數據庫，達到對高速網絡環境下的海量流量數據進行有效縮減和歸并整理的目的，同時，結合對細節級數據的壓縮處理策略，提高了流量分析的效率。流量聚合處理采用多線程技術加以實現，提高系統性能。
網絡流量測量是對網絡數據流特性進行的檢測與分析。通過對獲取的應用使用情況、用戶行為特征等信息進行分析，可實現對網絡的合理監管與規劃。隨著網絡傳輸速度越來越快，網絡流量測量也顯現出一定困難：高速網絡環境下需要采集并處理大量數據，而從這些數據中提取有用信息進行分析則更加不易。NetFlow 是Cisco 公司提出的一種流量分析技術。它以“流”為采集單位進行流量統計，一個NetFlow 流由源/目的IP 地址，源/目的端口，三層協議類型，IP 協議服務類型（ToS），以及輸入/輸出邏輯端口唯一
確定。通過基于NetFlow 的采集技術獲取流量信息，就可以進行TopN 網絡應用、TopN 主機用戶等統計排行和趨勢分析，還可進行異常流量監測。
本文運用數據倉庫理論，設計了一套基于 NetFlow 數據特點的高速流量聚合方法，并采用多線程技術加以實現，可對高速網絡環境下的海量流量數據進行有效縮減和歸并整理，從而提高流量分析的效率。