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基于DCBF的流抽樣測(cè)量算法

發(fā)布時(shí)間:2018-08-21 19:54
【摘要】:為了提高系統(tǒng)的處理效率,減少系統(tǒng)的測(cè)量誤差,提出了一種基于動(dòng)態(tài)計(jì)數(shù)型布魯姆過(guò)濾器(Dynamic Counting Bloom Filter,DCBF)的流抽樣測(cè)量算法。該算法使用基于報(bào)文級(jí)別的抽樣,并通過(guò)DCBF進(jìn)行流查找和統(tǒng)計(jì),且在CBF計(jì)數(shù)器溢出時(shí)動(dòng)態(tài)增加新的CBF。經(jīng)理論分析和實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率,減少了存儲(chǔ)空間的消耗,同時(shí)具有準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性,能很好地適用于高速鏈路的流量測(cè)量中。
[Abstract]:In order to improve the processing efficiency of the system and reduce the measurement error, a flow sampling measurement algorithm based on dynamic counting Bloom filter (Dynamic Counting Bloom filter (DCBF) is proposed. The algorithm uses packet level based sampling and stream search and statistics through DCBF, and dynamically adds new CBFs when CBF counter overflows. Theoretical analysis and experiments show that the algorithm not only improves the efficiency of the system and reduces the consumption of storage space, but also has the accuracy and scalability, and can be applied to the traffic measurement of high speed links.
【作者單位】: 曲阜師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】:山東省高等學(xué)校教學(xué)改革研究項(xiàng)目(No.2009319)
【分類號(hào)】:TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2196195

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