摘要: 在无线网络中针对移动用户的精确实时的网络流量监控越来越重要。然而由此产生的高频网络采样将降低网络性能,同时产生的采样数据的传输与存储也将影响系统性能。本文针对大规模真实的网络数据,利用信息熵的量度,发现无线网络流量存在很高的时间和空间相关性。本文提出一种基于时空相关性的新型网络采样机制,在保证高准确度的同时,大大降低网络采样频率,从而降低网络采样开销。实验表明该机制能够用少于20%的采样率达到80%的准确度。
中图分类号:
徐斌;薛广涛. 一种实时细粒度的用户级网络流量探知方法[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(4): 162-165,.
XU Bin;XUE Guang-tao. A Real-time Fine-grained User-level Network Traffic Monitoring Approach[J]. Computer and Modernization, 2013, 1(4): 162-165,.