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搜集流量领会是搜集处置中的一个要害上面,暂时比拟合流的搜集流量领会本领有思科公司的NetFlow本领和InMon公司的sFlow本领。然而,这两种本领都须要一定的搜集摆设扶助,并且会占用搜集摆设的资源,感化搜集摆设的本能。其余,这两种本领沿用的取样算法不够精巧,不许按照搜集情况的变革机动的安排取样率,有理的调配丈量资源。正文鉴于之上题目,安排和实行了同声扶助NetFlow和sFlow两种丈量本领的搜集FLOW探针体例,安排了鉴于分层的自符合随机取样算法,并为搜集FLOW探针体例实行了多种取样算法,为搜集流量领会供给有力的搜集数据扶助。正文的重要处事和博得的功效有:1、参考鉴于AR模子的自符合随机取样算法,提出了鉴于分层的自符合随机取样算法,并同保守的静态取样算法举行了试验比拟领会。试验截止表白,鉴于分层的自符合随机取样算法在较低的取样率的基础下,不妨赢得较高的丈量精确度。2、安排并实行了sFlow Agent,可输入sFlow v4和v5两种本子的数据报,而且不妨将sFlow数据报同声发送给多个sFlow搜集摆设。对准sFlow丈量本领的及时性的须要,提出了鉴于缓存和准时的数据报发送战略,俭朴了体例资源,缩小了对搜集带宽资源的占用。3、安排并实行了NetFlow Agent,可输入NetFlow v5和v9两种本子的数据报,而且不妨将NetFlow数据报同声发送给多个NetFlow搜集摆设。对准NetFlow流缓存中查问功效低的题目,沿用了鉴于红黑树的NetFlow流缓存构造,普及了NetFlow流的查问功效。体例本质运转尝试截止表明,正文实行的搜集FLOW探针体例有杰出的本能展现,不妨满意搜集流量丈量的须要。
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