【摘 要】
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随着互联网用户的数量和连接到Internet的设备迅速增加，网络规模的急剧变化对灵活和可扩展的网络管理存在巨大的需求。基于交换机的深度数据包检查技术(Deep Packet Inspection, DPI)的常规流量分析方案无法获取到网络中流的全局信息，且基于统计信息的交换机报告也缺乏流量的流级别深度信息。因此，对于细粒度的服务质量保证，内部网络管理，流量工程，安全性分析等，非常需要通过数据包采样
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随着互联网用户的数量和连接到Internet的设备迅速增加，网络规模的急剧变化对灵活和可扩展的网络管理存在巨大的需求。基于交换机的深度数据包检查技术(Deep Packet Inspection, DPI)的常规流量分析方案无法获取到网络中流的全局信息，且基于统计信息的交换机报告也缺乏流量的流级别深度信息。因此，对于细粒度的服务质量保证，内部网络管理，流量工程，安全性分析等，非常需要通过数据包采样进行网络方式的精确流感知。
为了在有限的采样资源和采样节点下尽可能提升采样精度，在本文中，我们提出了基于软件定义网络(Software Defined Network, SDN)的流感知架构中的时空协作采样(STCS)框架。STCS框架的目标是最大化大象流和小鼠流的网络流采样精度，既考虑了交换机节点的综合影响力，又考虑了采样节点之间在时间维度上的协作策略对网络流采样精度的影响。综合影响力体现了节点的采样所带来的价值：是结合了节点的当前的底层的流所量化的当前影响力和空间位置及历史活跃度所量化的潜在影响力。基于此，我们的时空协作模型将各个空间位置上的节点和其底层流转发路径的关系构建了在时间维度上进行交错采样的协作方法，使得系统整体采样价值最大化，同时交错采样的方式在满足系统约束的情况下，最小化采样数据包重复率。
最后，本文提出了两步走的方法来解决复杂的STCS问题：1)基于迭代综合影响力的Top-K交换机节点选择，以及2)基于局部值最大化的采样时间槽分配算法。本文在软件定义网络架构下，搭建了基于真实网络拓扑的实验床环境，并实现了STCS求解框架。我们通过现实的大规模拓扑对所提出的方法进行了评估，结果表明，该方法可以有效地提高采样精度，尤其是对于老鼠流而言，并且采样数据包的重复率降低至10％以下。
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