随着网络规模的增大以及虚拟化、云计算、数据中心合并等网络技术的发展,企业以及互联网用户对网络的性能、安全性和服务质量的要求越来越高,传统的互联网体系结构已经不能满足当前的服务需求。软件定义网络(SDN)架构的出现给传统分布式网络带来了革命性的变革,它将网络设备的控制平面与数据平面分离,利用控制器以全局的视野对网络进行集中控制,从根本上解决了在传统网络中遇到的一些问题,突破了网络发展的瓶颈,是下一代网络的发展方向。SDN的出现给网络测量与监控带来新的课题,网络管理者希望能及时掌握网络的性能以及资源消耗情况,以利于发现网络瓶颈,优化网络配置,发现网络中存在的潜在危险,在监测数据的基础还可进一步进行负载均衡、流量工程、入侵检测等管理措施。然而目前许多研究者提出的SDN环境下的监测方案都难以做到准确性和开销间的有效平衡同时又具有实时性,因此对SDN的监测技术进行探索和研究,设计更合理的监测方案是非常必要的。文章针对SDN网络流量监测所面临的问题提出了一种主被动相结合的流量智能监测方案,一方面利用OpenFlow的控制消息(Packet-In和Flow-Removed消息)以零开销监测持续时间较短的流,通过对数据流的分析可知持续时间较短的数据流在所有数据流中占很大比重,所以这种方式可以节省大部分监测开销;另一方面利用主动询问交换机的方式实时的得到持续时间较长的流的信息,并根据数据流的变化利用线性预测与模糊逻辑两种方式自适应的调节询问的时间间隔,避免过度询问或询问不足的问题。并在Floodlight控制器上开发了相应的监测模块,结合Mininet仿真环境对其进行了验证。最终通过实验对吞吐量、丢包率的分析证明文章中所设计的方案能准确、实时的监测数据流的同时又降低了监测开销,并且两种自适应方案都能根据数据流的情况自适应调节询问时间间隔,使对长流测量的准确度和开销都得到了优化,同时通过对比分析总结了基于线性预测的监测与基于模糊逻辑的监测的优缺点和适用范围。综上所述,文章对SDN网络的监测做了一系列研究与探索,实验结果证明提出的方案可以实时、有效地收集信息,又同时兼顾了系统开销,降低了 SDN控制器的负载,为SDN环境下的网络监测与管理提供新的思路与方法,有着很好的实践的意义。