Hits和Holds:识别大象流的两种算法

被引：10

作者：

王宏

龚正虎

机构：

[1] 国防科学技术大学计算机学院

来源：

软件学报 | 2010年 / 21卷 / 06期

关键词：

流量数据采集; 数据采样方法; 大象流; 流量数据分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

随着网络规模的扩大和链路速度的提高,实时采集每条流的流量变得非常困难.Estan等人提出采集大象流的设想,并提出了识别大象流的算法:Sample and Hold算法和Multistage算法.但这两种算法在实现时存在:Sample and Hold算法随机丢弃报文,带来采集数据不准确的问题;Multistage算法需要同时进行56次访存,无法使用硬件实现的问题.针对上述问题,提出了两种大象流识别算法:Hits和Holds算法.理论和实验结果表明,Hits和Holds算法对网络大象流的误检率和漏检率均优于Sample and Hold及Multistage算法.

引用

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