【摘 要】
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微突发是高速网络中的一种新型网络异常现象。微突发产生瞬时丢包,对网络性能造成严重影响,同时端口扫描等攻击也可能诱发微突发。检测并提取微突发流对排除网络故障、保障网络稳定性、满足应用服务质量具有重要意义。但微突发持续时间极短,传统网络中粗粒度网管系统无法检测微突发,细粒度的端口镜像测量方法克隆所有报文,会产生极大的带宽开销。针对当前测量方案无法兼顾细粒度检测微突发和低资源开销两种优点的问题,提出一种
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微突发是高速网络中的一种新型网络异常现象。微突发产生瞬时丢包,对网络性能造成严重影响,同时端口扫描等攻击也可能诱发微突发。检测并提取微突发流对排除网络故障、保障网络稳定性、满足应用服务质量具有重要意义。但微突发持续时间极短,传统网络中粗粒度网管系统无法检测微突发,细粒度的端口镜像测量方法克隆所有报文,会产生极大的带宽开销。针对当前测量方案无法兼顾细粒度检测微突发和低资源开销两种优点的问题,提出一种基于概要数据结构的轻量级细粒度微突发测量方法。为了细粒度检测微突发,利用可编程交换机架构特性,测量每个报文排队时延,筛选出微突发流并分类为中,高拥塞两种流。为了轻量化资源开销,交换机剔除中拥塞数据包有效载荷后镜像报文头部,并使用交错概要数据结构压缩编码高拥塞流信息。数据平面只向控制器发送中拥塞报文包头和紧凑的概要数据结构内容,无需镜像传输所有原始微突发数据包,大幅减少镜像报文占用的带宽开销。在搭载Tofino芯片的可编程交换机上,使用开源流量数据集进行软件仿真和硬件流量重放实验。实验结果显示微突发流召回率大于99.5%,微突发流大小误差小于0.06%,并将带宽开销降至带内遥测方案的1/500以下,兼具细粒度和轻量级两种优点。未来可进一步优化微突发流信息存储算法,并尝试在数据平面缓解微突发现象。
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