认识网络的基本方法是测量和分析网络流量。随着网络日益复杂,测量和分析网络流量的需求不断增加,可供使用的技术手段也越来越多,如何构建一个用于分析和管理流量测量数据的系统,以便充分利用多种测量结果,改善分析结果的使用效率,也成为了一个迫切需要解决的问题。论文从网络管理和网络研究的实际出发,在现有的流量分析系统和网络测量数据管理系统基础上,提出了具有异构测量数据处理能力的网络流量数据分析与管理系统框架。在这个框架上搭建了高效的流量分析系统和网络踪迹管理系统。首先,论文综合流量分析系统和网络测量数据共享系统的特性,以“元数据模型”作为描述流量测量数据的方法,提出了“网络流量数据分析与管理系统框架”。该框架使用元数据库和原始数据库分别存储元数据和原始数据,提供了多样化的测量数据访问接口,可用于异构测量数据的分析与存储。其次,论文基于sFlow流量采样技术和Panabit应用层识别引擎,在网络流量数据分析与管理框架下,搭建了流量分析系统,实现了10Gbps高速链路流量细粒度(IP级)、应用层的统计。在此基础上,我么根据用户IP地址所在的位置或运营商网络将用户划分为不同的用户群,初步分析了不同用户群之间的流量矩阵。然后,论文介绍了也是在该框架下搭建的网络踪迹管理与验证系统。该系统将踪迹分流后的“元数据”存储,在不增加原始数据大小的前提下,实现了网络踪迹的“流”级管理。针对人工基准性网络踪迹验证过程中的问题,该系统在分流时使用L7 Filter子集进行了预识别,并增加了用户识别结果的反馈流程,简化了人工验证网络踪迹的工作量。最后,论文做了简要总结,回顾了已完成的工作,并对未来做了展望。