一、基于sFlow的网络流量测量系统（论文文献综述）
石磊[1]（2020）在《软件定义网络流量测量和性能优化的研究》文中研究表明第五代移动通信（5th Generation mobile networks,简称5G）技术的飞速发展导致了海量应用的出现,这些应用提供的服务使现有工业系统和人们的生活更加智能化。然而,大量的应用需要依托于更为智能化的运营商网络,而运营商网络的两个主要承载业务是物联网和宽带。但是在传统网络架构下,运营商网络管理非常困难,软件定义网络（Software Defined Network,简称SDN）应运而生。其集中式控制大大降低了网络管理的难度,提高了对云计算、虚拟化等新兴技术的支持度,从而增强了对网络所承载业务的支撑能力和服务能力。本论文将软件定义网络运用于运营商网络,首先设计并实现了基于sFlow的软件定义网络测量系统,用于实时监测运营商网络中不同粒度的网络流量,然后优化软件定义网络的性能以提高运营商网络的业务承载能力。本文主要研究分为三个部分。1.网络测量是深入理解网络的重要途径,我们设计并实现了一个基于sFlow的网络测量系统。该系统主要用于监测网络中的端口、主机和应用三个层面的网络流量数据。系统主要由采集、存储和显示三个模块组成,详细介绍三个模块的功能、设计和实现。最后在虚拟网络和真实网络中验证了软件定义网络技术的可行性和系统测量结果的正确性。2.对于物联网应用,5G技术的飞速发展促使网络将面临海量设备接入的挑战。然而,软件定义网络中单个控制器的请求处理能力有限,因此采用多个控制器的分布式控制平面来实现物联网的可扩展性和可靠性。我们研究了大规模网络场景下多控制器的区域划分问题,首先通过实验验证了单台控制器处理能力的局限性,利用超图分析了软件定义网络中流路径上的非均匀数据传输。然后我们提出了一个软体定义物联网的分割算法（PASIN）,以达到总负载最小的目标,并在每个域中限制交换机至控制器的总延迟。实验结果验证了PASIN算法的有效性。3.对于宽带应用,运营商网络需要保障宽带业务的服务质量（Quality of Service,简称QoS）,而带宽是影响QoS的关键因素。我们研究了运营商网络中由于主机的动态连接导致的的动态带宽分配问题。在树形网络拓扑下分析了动态带宽分配的级联问题,通过考虑带宽分配的性能和代价之间的权衡,将动态带宽分配问题建模为一个优化问题,提出了一种基于有限范围的带宽分配算法（RALR）。并采用李雅普诺夫漂移理论来讨论分配范围的影响。实验结果验证了RALR算法的性能和效率。
戴冕,程光,周余阳[2]（2019）在《软件定义网络的测量方法研究》文中进行了进一步梳理测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.
郭峰赫,刘淑芬[3]（2015）在《基于sFlow的分布式网络流量分析系统》文中进行了进一步梳理设计一种分布式流量分析系统,该系统利用分布式计算方法处理大量的sFlow采集信息,避免了传统sFlow收集器在处理大量数据时成为系统瓶颈的问题.
杜德义,祁生海[4]（2014）在《网络流量测量技术研究》文中研究说明研究网络流量特征,对网络管理、规划和发展具有重要意义。本文讨论网络流量的采集方法、流量测量和分析方法、流量测量模型,并指出了流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题。
王宜青[5]（2013）在《高速IP网络流量测量技术研究》文中进行了进一步梳理网络流量测量是获取网络行为特征的基本方法，是流量工程、流量计费、安全检测以及其他网络应用的前提。互联网技术发展迅速，随着网络规模不断扩大和用户数量日益增长，与日俱增的网络带宽和瞬息万变的网络拓扑结构给流量测量带来了挑战，需要更加高效的流量测量方法来掌握网络运行状况，为优化网络、提高网络性能服务。论文结合国家863计划重大专项的研究，分析和总结了高速网络流量测量的体系结构以及相关的流量测量技术。针对现有流量测量技术存在的问题，重点对高速网络数据抽样、流信息概要化存储以及相应工程实现技术进行了研究。主要研究工作如下：针对均匀随机抽样导致小流估计准确性低的问题，提出了一种基于动态计数型布鲁姆过滤器（Dynamic Count Filter, DCF）的网络数据流公平抽样算法。算法采用了预设测量误差的计数型布鲁姆过滤器流统计、基于流的分层抽样、极短流抽样保护等方法，解决了网络数据不同流之间的抽样公平性问题。通过实际网络数据进行了实验仿真，结果显示：该方法易于实现，测量误差可控，具有空间高效性和较低的错误率。针对现有大流检测方法受存储和计算资源的限制，结合网络数据流符合重尾分布的特点，提出了基于双层计数型布鲁姆过滤器DLCBF（Double Layer Counting Bloom Filter,DLCBF）的大流检测算法。DLCBF主要由“动静结合”的双层计数型布鲁姆过滤器构成，采用大小流分开统计流量的方法，通过预设流量门限来检测大流，同时完成了大小流的概要化存储。通过实际网络数据进行了实验仿真，结果显示：该方法易于实现，具备空间高效性，较计数型布鲁姆过滤器节省了存储开销。针对高速网络流量测量实时性和准确性的需求，设计了一套流量测量系统。重点分析了抽样模块和概要存储模块具体实现方法，对系统进行了实验仿真，结果表明该系统在保证不同流公平性的同时能够高效识别大流。
柯玉涛[6]（2012）在《基于sFlow的网络监控系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,P2P下载、网络语音通信和视频会议等多媒体业务的普及促使网络规模和网络流量迅猛增长,这为网络服务供应商改善网络基础设施建设和拓展网络服务提供了巨大的发展机遇,同时也对合理规划网络结构和确保网络持续、稳定、安全的运行造成了日趋严峻的挑战。任由网络规模和流量不加监管、规划的快速膨胀不仅会对网络资源的使用造成严重浪费,更重要的是使得网络通信的质量和安全性无法得到保证。网络流量监控,作为一种实时流量统计的监控技术为互联网供应商监测网络异常流量、优化网络结构提供了新的思路。sFlow是一种基于数据报文采样的网络流量监控系统。相对于传统的端口镜像、简单网络管理、NetFlow等监控技术,sFlow能够以更低的代价对全网流量进行实时、连续的监控。sFlow网络流量监控系统由sFlow代理（Agent）和sFlow采集器（Collector）两部分组成。sFlow代理内嵌在网络核心设备中负责数据收集,利用采样技术实时抓取流量信息,并封装成sFlow报文发送给采集器进行分析。sFlow软件模块可以分为用户态和内核态。用户态进程负责处理主备倒换、VPN事件、接口事件、数据的保存与恢复、配置信息处理等功能；内核线程主要用于实现报文采样（包括流采样和计数器采样）、数据封装和发送等功能。本文对目前比较通用的各种网络流量监控技术进行了简要的介绍,并分析了目前常用的几种流量监控技术存在的不足之处,在此基础上,又着重分析了sFlow的工作原理和技术优势。对H3C网络设备中sFlow流量监控系统的原理、sFlow代理的功能、设计及实现做了较为详细的介绍,重点介绍了sFlow代理自动查找IP地址、流采样和计数器采样、采样报文发送部分的实现,并对sFlow的主要功能进行测试验证。
叶伟[7]（2012）在《网络级BitTorrent流量分布测量研究》文中研究表明近几年来,Peer-to-peer（P2P）技术发展迅猛,成为了互联网流量的主要贡献者。P2P应用往往不考虑承载网络的链路状况,导致了P2P覆盖网和承载网络严重失配,引起很多P2P流量频繁穿越运营商网络。然而,传统承载网络以带宽提供为核心,带宽和业务/应用分离,难以适应P2P这样的新型业务。面对这对矛盾,如何通过网络测量技术获取网络级P2P流量分布信息对网络运营商来说至关重要。目前,在P2P流量中,BitTorrent（BT）占据了最主要的部分。因此,本文着重研究了网络级BT流量分布的测量方法。前人的许多工作都着眼于链路级BT流量识别与测量。然而,这些方法却无法直接应用到网络级BT流量分布测量中。这是由于网络级BT流量分布的测量与链路级测量在问题规模上有质的区别。网络级BT流量分布测量系统需要具备可扩展性、合理的成本、准确性、实时性以及对网络本身的影响小等特征。针对这些设计需求,本文提出了一种新型的基于sFlow与Tracker数据融合的BT流量分布测量系统。sFlow是一种用于高速交换网络中流量监控的工业标准,具有高度的可扩展性,并且已经被大多数厂商嵌入到路由交换设备中。但是,sFlow本身无法进行准确的BT识别,因此我们在测量系统设计中同时利用了Tracker信息。Tracker是BT系统的中央服务器,Tracker通信流量中可以提取出最准确的BT流判别依据。sFlow数据集与Tracker数据集通过测量系统中的数据融合器实现数据融合,从而得到结果数据集。结果集可以按照不同时间粒度进行汇聚,得出BT流量随时间变化的趋势。为了验证文中提出的测量系统的准确性和有效性,我们以校园网为平台进行了BT流量分布测量实验。在实验中,我们利用L7-filter建立测量基准。实验结果证明,本文提出的测量系统能够达到较高的测量精度。随着网络规模的扩大,测量系统将面临海量的测量数据。本文进一步研究了MongoDB作为测量系统数据处理优化方案的可行性,并通过实验验证了该方案在测量数据处理中的性能优越性。本文首先简要介绍了课题的研究背景,提出了本文的研究动机。第二章描述了基于数据融合的BT流量分布测量系统的系统设计需求,设计思路与总体架构。第三章详细介绍了流量分析与数据存储系统的设计与实现。第四章是本文的主体,详细阐述了数据融合的原理和实现,并以校园网为平台进行了实验验证。第五章研究海量测量数据处理的性能优化。第六章总结全文并展望了将来的研究工作。
韦建文[8]（2011）在《网络流量数据的分析与管理系统研究》文中指出认识网络的基本方法是测量和分析网络流量。随着网络日益复杂,测量和分析网络流量的需求不断增加,可供使用的技术手段也越来越多,如何构建一个用于分析和管理流量测量数据的系统,以便充分利用多种测量结果,改善分析结果的使用效率,也成为了一个迫切需要解决的问题。论文从网络管理和网络研究的实际出发,在现有的流量分析系统和网络测量数据管理系统基础上,提出了具有异构测量数据处理能力的网络流量数据分析与管理系统框架。在这个框架上搭建了高效的流量分析系统和网络踪迹管理系统。首先,论文综合流量分析系统和网络测量数据共享系统的特性,以“元数据模型”作为描述流量测量数据的方法,提出了“网络流量数据分析与管理系统框架”。该框架使用元数据库和原始数据库分别存储元数据和原始数据,提供了多样化的测量数据访问接口,可用于异构测量数据的分析与存储。其次,论文基于sFlow流量采样技术和Panabit应用层识别引擎,在网络流量数据分析与管理框架下,搭建了流量分析系统,实现了10Gbps高速链路流量细粒度（IP级）、应用层的统计。在此基础上,我么根据用户IP地址所在的位置或运营商网络将用户划分为不同的用户群,初步分析了不同用户群之间的流量矩阵。然后,论文介绍了也是在该框架下搭建的网络踪迹管理与验证系统。该系统将踪迹分流后的“元数据”存储,在不增加原始数据大小的前提下,实现了网络踪迹的“流”级管理。针对人工基准性网络踪迹验证过程中的问题,该系统在分流时使用L7 Filter子集进行了预识别,并增加了用户识别结果的反馈流程,简化了人工验证网络踪迹的工作量。最后,论文做了简要总结,回顾了已完成的工作,并对未来做了展望。
朱华鑫,陈宏聪[9]（2010）在《sFlow网络流量监测技术探析》文中提出sFlow技术特点是把数据采集代理嵌入到被监控网络设备的ASIC芯片中,从而达到采集数据时的线速性能。文章阐述了sFlow技术的原理、工作过程与其可提供的采集信息,讨论了其相对于传统流量测量技术的优越性。
蔡震[10]（2009）在《校园网网络行为实时监测系统的研究》文中研究指明本文设计了一个比较完善的分层式校园网网络行为实时监测系统,并对其各模块的功能和实现方法进行了分析与描述。在网络数据的采集方式上,采取了一种基于sFlow的采集技术与基于“包捕获”的采集技术相结合的数据信息采集结构。而在网络行为分析方面,采用了协议分析技术对采集到的数据包进行数据分析以得到各种不同的流量信息;采用了模式匹配技术和协议分析技术相结合的方法来完成对异常行为的实时检测。此系统可以使管理者实时地监测到校园网内部用户的网络行为信息,且对规模日益庞大、速度越来越快的高校校园网建设具有一定的参考意义。
二、基于sFlow的网络流量测量系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于sFlow的网络流量测量系统（论文提纲范文）
（1）软件定义网络流量测量和性能优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 软件定义网络介绍 |
| 2.1.1 软件定义网络的架构 |
| 2.1.2 软件定义网络的控制器 |
| 2.2 OpenFlow协议 |
| 2.2.1 OpenFlow交换机 |
| 2.2.2 OpenFlow消息 |
| 2.3 软件定义网络应用于5G场景 |
| 2.4 软件定义网络应用于物联网 |
| 2.4.1 软件定义网络应用于无线传感网络 |
| 2.4.2 软件定义网络应用于车联网 |
| 2.4.3 软件定义网络应用于智能场景 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于sFlow的软件定义网络测量系统设计与实现 |
| 3.1 背景知识 |
| 3.1.1 软件定义网络与运营商网络结合 |
| 3.1.2 sFlow技术 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 采集模块 |
| 3.2.2 存储模块 |
| 3.2.3 显示模块 |
| 3.3 系统实现 |
| 3.3.1 开发环境 |
| 3.3.2 采集模块 |
| 3.3.3 存储模块 |
| 3.3.4 显示模块 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 物理设备 |
| 3.4.2 实验场景及实验结果 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 大规模软件定义网络中的区域划分研究 |
| 4.1 背景知识 |
| 4.2 软件定义物联网中的流路径 |
| 4.2.1 软件定义物联网系统架构 |
| 4.2.2 流路径开销 |
| 4.3 大规模软件定义网络中的区域划分 |
| 4.3.1 流模式 |
| 4.3.2 大规模软件定义网络中的区域分割算法 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.4.1 接入点上传数据 |
| 4.4.2 单台控制器性能的局限性 |
| 4.4.3 分割算法性能 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 运营商网络中的带宽分配研究 |
| 5.1 背景知识 |
| 5.2 运营商网络中动态带宽分配的级联问题 |
| 5.2.1 运营商网络中动态带宽分配 |
| 5.2.2 级联问题 |
| 5.2.3 运营商网络中基于有限范围的带宽分配算法 |
| 5.3 仿真结果 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 分配值的影响 |
| 5.3.3 流表更新成本的影响 |
| 5.3.4 效用值的影响 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）软件定义网络的测量方法研究（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 2 软件定义网络测量架构 |
| 2.1 流量的采集和预处理 |
| 2.1.1 基于流表规则 |
| 2.1.2 基于端口镜像和代理 |
| 2.1.3 基于可编程SDN交换机 |
| 2.2 流量的传输和存储 |
| 2.2.1 基于OpenFlow协议 |
| 2.2.2 基于数据平面sketch |
| 2.3 流量的分析和反馈 |
| 3 软件定义网络测量对象 |
| 3.1 网络运行状态 |
| 3.1.1 故障检测 |
| 3.1.2 逻辑一致性检测 |
| 3.2 网络转发性能 |
| 3.3 网络流量特征 |
| 3.3.1 流量工程 |
| 3.3.2 安全防御 |
| 4 主要研究问题和挑战 |
| 4.1 测量资源与测量精度的平衡 |
| 4.2 测量实时性与测量精度的平衡 |
| 4.3 高效通用的测量架构 |
| 4.4 多控制器分布式协同测量 |
| 5 结束语和未来展望 |
（3）基于sFlow的分布式网络流量分析系统（论文提纲范文）
| 1 sFlow与Hadoop简介 |
| 1.1 sFlow系统 |
| 1.2 Hadoop框架 |
| 2 系统架构 |
| 2.1 基于IP地址的流量 |
| 2.2 基于应用程序的流量 |
| 3 数据处理实验 |
（5）高速IP网络流量测量技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图录 |
| 表录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 流量测量的作用 |
| 1.3 流量测量面临的问题 |
| 1.3.1 总体面临的问题 |
| 1.3.2 流量测量关键技术面临的问题 |
| 1.4 本文研究工作和论文结构 |
| 第二章 流量测量关键技术分析 |
| 2.1 高速网络下的流量测量模型 |
| 2.2 传统流量测量方法 |
| 2.2.1 SNMP |
| 2.2.2 RMON |
| 2.2.3 NetFlow |
| 2.2.4 SFlow |
| 2.3 流量测量关键技术 |
| 2.3.1 抽样技术 |
| 2.3.2 概要信息 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 一种基于 DCF的流公平抽样算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预设错误率的计数型 BLOOM FILTER 流统计 |
| 3.2.1 参数配置 |
| 3.2.2 流量统计判定 |
| 3.2.3 计数器优化与统计实现 |
| 3.3 公平抽样思想 |
| 3.4 DCFS 公平抽样算法描述 |
| 3.4.1 系统结构 |
| 3.4.2 算法描述 |
| 3.5 基于流的分层抽样 |
| 3.5.1 抽样方法介绍 |
| 3.5.2 抽样过程 |
| 3.6 性能分析 |
| 3.6.1 抽样比分析 |
| 3.6.2 与一般哈希的性能比较 |
| 3.7 仿真实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于双层计数型 BLOOM FILTER的大流检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速链路大流检测算法 |
| 4.3 基于 DLCBF 大流检测模型 |
| 4.4 DLCBF 大流检测算法描述 |
| 4.4.1 流添加过程 |
| 4.4.2 大流检测过程 |
| 4.4.3 计数器重建 |
| 4.4.4 查询过程 |
| 4.5 DLCBF 结构理论分析 |
| 4.5.1 资源利用 |
| 4.5.2 计算复杂度 |
| 4.5.3 误判概率 |
| 4.6 仿真实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 骨干网流量测量系统实现方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 骨干网流量系统结构描述 |
| 5.3 前端抽样模块设计 |
| 5.3.1 DCF 扩展设计 |
| 5.3.2 抽样模块相关逻辑设计 |
| 5.3.3 抽样策略 |
| 5.4 存储模块实现方案 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
（6）基于sFlow的网络监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图表目录 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 网络流量监控系统简介 |
| 1.2 网络测量的概念和分类 |
| 1.2.1 主动测量和被动测量 |
| 1.2.2 拓扑测量、性能测量和流量测量 |
| 1.3 本文的组织 |
| 第二章 常用流量监控技术概述 |
| 2.1 常用流量监控技术介绍 |
| 2.1.1 端口镜像技术 |
| 2.1.2 简单网络管理协议 |
| 2.1.3 远端网络监控 |
| 2.1.4 NetFlow |
| 2.1.5 NetStream |
| 2.2 各种网络监控协议存在的缺陷 |
| 2.3 sFlow概述 |
| 2.3.1 sFlow技术简介 |
| 2.3.2 sFlow系统结构分析 |
| 2.4 sFlow采样机制 |
| 2.4.1 流采样(Flow Sampling) |
| 2.4.2 计数器采样(Counter Sampling) |
| 2.5 数据封装格式 |
| 2.6 sFlow的技术优势 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 sFlow项目需求分析与概要设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 sFlow监控系统的功能性需求 |
| 3.1.2 sFlow监控系统的非功能性需求 |
| 3.2 总体设计 |
| 3.2.1 与外部模块的关系 |
| 3.2.2 用户态模块划分 |
| 3.2.3 内核态模块划分 |
| 3.3 系统对sFlow技术的优化设计 |
| 3.3.1 “永远在线”优化设计 |
| 3.3.2 实时性优化设计 |
| 3.3.3 报文封装优化设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 sFlow项目详细设计和实现 |
| 4.1 用户态详细设计与实现 |
| 4.1.1 AgentIP和SourceIP |
| 4.1.2 Collector |
| 4.1.3 事件处理 |
| 4.1.4 主备倒换 |
| 4.2 内核态详细设计与实现 |
| 4.2.1 流采样 |
| 4.2.2 计数器采样 |
| 4.2.3 Receiver设计 |
| 4.2.4 平滑处理 |
| 4.2.5 按需启动 |
| 4.3 运行设计 |
| 4.3.1 配置命令处理 |
| 4.3.2 显示命令处理 |
| 4.3.3 报文发送 |
| 4.4 测试验证 |
| 4.4.1 全局配置 |
| 4.4.2 接口配置 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 论文小结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参与项目 |
（7）网络级BitTorrent流量分布测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号与缩略语说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1.P2P 技术基本概念 |
| 1.1.1.P2P 的定义 |
| 1.1.2.P2P 的技术特点 |
| 1.1.3.P2P 的分类 |
| 1.2 课题的研究背景 |
| 1.3 课题的研究动机 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第2章 网络级BT 流量分布测量系统设计 |
| 2.1.BT 系统架构与工作原理 |
| 2.2.BT 流量分布测量系统需求分析 |
| 2.3 网络测量体系结构分析 |
| 2.4 测量系统设计思路与总体框架 |
| 2.5 相关研究工作 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 流量分析与数据存储系统设计 |
| 3.1.sFlow 流量分析与数据存储系统 |
| 3.1.1.sFlow 工作原理概述 |
| 3.1.2.sFlow 帧解析 |
| 3.1.3.sFlow 数据存储子系统设计 |
| 3.1.4.sFlow 流量测量准确度研究 |
| 3.2.Tracker 流量分析与数据存储系统 |
| 3.2.1.T racker 流量分析子系统设计 |
| 3.2.2.T racker 数据存储子系统设计 |
| 3.3.Tracker 流量采集中的一些议题 |
| 3.3.1.BitTorrent 协议加密 |
| 3.3.2.Tracker 的定位 |
| 3.3.3 多Tracker 情况下的数据采集 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数据融合的实现与实验验证 |
| 4.1 数据融合原理 |
| 4.2 数据融合分析的实现 |
| 4.3 时间戳精度问题 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 基准的选取 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 海量测量数据处理的性能优化 |
| 5.1 海量数据处理与分析概述 |
| 5.1.1.NoSQL 技术概述 |
| 5.1.2.MongoDB 概述 |
| 5.2 基于MongoDB 的性能优化实验 |
| 5.2.1 实验框架与环境 |
| 5.2.2 实验内容与实验数据 |
| 5.2.3 实验结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 |
| 作者攻读学位期间参加的科研项目 |
| 附件 |
（8）网络流量数据的分析与管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 插图索引 |
| 表格索引 |
| 术语缩写和符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 网络流量数据的分析和管理研究现状 |
| 1.3 流量数据分析和管理的研究热点 |
| 1.4 本文主要工作和贡献 |
| 第二章 网络流量数据分析与管理系统框架 |
| 2.1 现有的流量数据分析与管理系统 |
| 2.2 流量数据分析与管理系统的设计考虑 |
| 2.2.1 异构数据处理 |
| 2.2.2 用户参与的数据验证过程 |
| 2.2.3 用户访问接口 |
| 2.3 网络流量数据分析与管理系统框架 |
| 2.3.1 数据源 |
| 2.3.2 元数据模型 |
| 2.3.3 数据收集组件 |
| 2.3.4 数据存储组件 |
| 2.3.5 分析、查询和其他应用程序接口 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 网络流量分析 |
| 3.1 网络流量测量与分析体系结构的演化 |
| 3.1.1 集中式测量体系结构 |
| 3.1.2 简单的分布式测量体系结构 |
| 3.1.3 基于P2P 的分布式测量体系结构 |
| 3.1.4 基于Web Service 的分布式测量体系结构 |
| 3.2 流量分析系统需求与设计 |
| 3.2.1 流量分析系统设计需求和面临的挑战 |
| 3.2.2 流量分析系统整体架构 |
| 3.2.3 系统实现时的其他考虑 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.3 基于sFlow 的流量分析子系统 |
| 3.3.1 sFlow 数据库存储系统设计 |
| 3.3.2 sFlow 接收器 |
| 3.3.3 sFlow 流量分析引擎 |
| 3.3.4 sFlow 流量分析结果演示 |
| 3.4 基于Panabit Syslog 的流量子分析 |
| 3.4.1 Panabit Syslog 存储系统设计 |
| 3.4.2 Panabit Syslog 接收器 |
| 3.4.3 部分Panabit 应用层流量分析结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网络踪迹管理与验证系统 |
| 4.1 网络踪迹管理与验证系统的设计 |
| 4.1.1 细粒度的流踪迹管理 |
| 4.1.2 包含载荷的网络踪迹管理 |
| 4.1.3 用于辅助完成踪迹的工具 |
| 4.2 网络踪迹管理与验证系统的实现 |
| 4.2.1 踪迹与流的存储 |
| 4.2.2 原始数据仓库 |
| 4.2.3 元数据库 |
| 4.3 踪迹导入器 |
| 4.4 前端系统的操作例子 |
| 4.4.1 浏览网络踪迹 |
| 4.4.2 浏览网络踪迹中的流 |
| 4.4.3 反馈验证结果 |
| 4.4.4 反馈验证结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 用户群与用户群管理 |
| 5.1 用户群管理与路由转发问题的类比 |
| 5.2 IP 地址自动抓取与子网汇聚优化 |
| 5.3 CNNIC IPv4 地址抓取 |
| 5.4 网络地址汇聚 |
| 5.4.1 完整子网汇聚 |
| 5.4.2 不完整子网汇聚 |
| 5.5 获取子网汇聚结果 |
| 5.6 IP 地址最长匹配 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（9）sFlow网络流量监测技术探析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 sFlow技术概述 |
| 3 sFlow采样机制 |
| 4 sFlow采样算法 |
| 1) 基于流的数据包统计采样: |
| 2) 基于时间的接口计数采样: |
| 5 sFlow数据输出 |
| 6 sFlow优势 |
| 7 结语 |
（10）校园网网络行为实时监测系统的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外相关技术的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 第二章 网络行为实时监测的相关技术 |
| 2.1 网络行为实时监测系统概述 |
| 2.2 网络数据采集技术 |
| 2.2.1 网络数据采集技术概述 |
| 2.2.2 基于“包捕获”的网络数据采集技术 |
| 2.2.3 基于sFlow 的网络数据采集技术 |
| 2.2.3.1 sFlow 数据采集的工作原理 |
| 2.2.3.2 sFlow 相比其它采集技术的优点 |
| 2.2.3.3 sFlow 的采样误差问题 |
| 2.3 异常行为模式匹配技术 |
| 2.4 网络协议分析技术 |
| 第三章 校园网网络行为实时监测系统的体系结构设计 |
| 3.1 校园网现状与网络行为特点 |
| 3.2 校园网网络行为实时监测系统的设计目标和要求 |
| 3.3 网络行为实时监测技术的选取和方法的设计 |
| 3.4 校园网网络行为实时监测系统总体结构 |
| 第四章 系统各模块的具体设计 |
| 4.1 基于sFlow 的数据包采集模块 |
| 4.1.1 配置支持sFlow 功能的核心交换机 |
| 4.1.2 数据包采集并编码 |
| 4.1.3 数据接收、解析并分类整理 |
| 4.2 基于“包捕获”的数据包采集模块 |
| 4.2.1 数据包捕获过程 |
| 4.2.2 数据存储结构设计 |
| 4.3 流量分析模块的功能及实现 |
| 4.3.1 监测校园网出口带宽及其利用率 |
| 4.3.2 掌握校园网内不同用户群的网络行为特征 |
| 4.3.3 通过协议分析统计不同网络应用服务的使用情况 |
| 4.3.4 实时监测校园网内发生的异常流量 |
| 4.4 异常行为分析模块的设计与实现 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
四、基于sFlow的网络流量测量系统（论文参考文献）
- [1]软件定义网络流量测量和性能优化的研究[D]. 石磊. 电子科技大学, 2020(07)
- [2]软件定义网络的测量方法研究[J]. 戴冕,程光,周余阳. 软件学报, 2019(06)
- [3]基于sFlow的分布式网络流量分析系统[J]. 郭峰赫,刘淑芬. 吉林大学学报(理学版), 2015(05)
- [4]网络流量测量技术研究[A]. 杜德义,祁生海. 第22届中国数字广播电视与网络发展年会暨第13届全国互联网与音视频广播发展研讨会论文集, 2014
- [5]高速IP网络流量测量技术研究[D]. 王宜青. 解放军信息工程大学, 2013(02)
- [6]基于sFlow的网络监控系统的设计与实现[D]. 柯玉涛. 南京大学, 2012(12)
- [7]网络级BitTorrent流量分布测量研究[D]. 叶伟. 上海交通大学, 2012(07)
- [8]网络流量数据的分析与管理系统研究[D]. 韦建文. 上海交通大学, 2011(07)
- [9]sFlow网络流量监测技术探析[J]. 朱华鑫,陈宏聪. 计算机与数字工程, 2010(02)
- [10]校园网网络行为实时监测系统的研究[D]. 蔡震. 华北电力大学（河北）, 2009(03)