空间高效的数据包公平抽样算法

来源 :软件学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bohaiyifan

【摘要】

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数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率，因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性．现有的公平抽样算法SGS（sketch guided sampling）存在空间效

【作者】

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张进邬江兴钮晓娜

【机构】

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解放军理工大学通信工程学院,国家数字交换系统工程技术研究中心

【出处】

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软件学报

【发表日期】

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2010年10期

【关键词】

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网络流量监测:数据包抽样 d-left哈希 network traffic monitoring packet sampling d-left hashin

【基金项目】

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Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2008AA01A323（国家高技术研究发展计划（863））

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数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率，因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性．现有的公平抽样算法SGS（sketch guided sampling）存在空间效率低、短流估计误差大的问题．提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS（space-efficient fair sampling）．SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计，各个统计器由d-left哈希表实现．采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据，在数据流流量测量

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