基于MGCBF算法的长流信息统计

被引：7

作者：

周明中 ^{[1
]}

龚俭 ^{[2
]}

丁伟 ^{[1
]}

程光 ^{[1
]}

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程学院

[2] 江苏省计算机网络技术重点实验室

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2006年 / 03期

关键词：

网络流量测量; 流长计数; 信息维护; MGCBF;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.02 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

为提高流测量系统的运行效率,减小其所需存储资源,在分析网络中流长分布特性的基础上,提出一种新的用于测量长流数量并维护其流信息的算法———多粒度计数bloom filter(MGCBF).利用较少的固定存储空间,MGCBF可以在保持较小误差比例的情况下,对所有到达的流基于报文计数.在MGCBF算法的基础上以指定报文数为阈值建立了一个长流信息统计模型,并对该模型所需的存储空间、计算复杂度和计算误差进行了分析和讨论.通过将其分别应用于来自不同网络的TRACE:CERNET和CESCAI,验证了该算法在保证测量精度的同时可以大幅度减小维护流信息所需的系统资源.

引用

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