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基于边缘的IP网络链路流量估计方法研究的综述报告.docx

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基于边缘的IP网络链路流量估计方法研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于边缘的IP网络链路流量估计方法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于边缘的IP网络链路流量估计方法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于边缘的IP网络链路流量估计方法研究的综述报告边缘网络的快速发展在很大程度上依赖于IP网络链路的流量管理。由于网络中的带宽资源有限,如何精确地估计链路流量并及时调整网络带宽分配成为关键技术。本文将综述基于边缘的IP网络链路流量估计方法的研究现状。一、传统的链路流量估计方法传统的链路流量估计方法通常使用流量计算模型结合采样技术来估计链路流量。其中最常用的采样技术是统计分组抽样(SPS),即在链路上传输数据包中以固定的间隔采取一个固定大小的样本数据包。包内容被检测后,通过数学统计方法估计链路的吞吐量。这种方法的优点是简单易行,计算速度快,适用于所有类型的链路。但是,它的缺点是不能精确地知道链路上各种IP流量的实际情况。当网络流量变化快速时,这种采样技术的准确度将会变得很低。二、基于边缘的链路流量估计方法近年来,新的链路流量估计方法越来越多地采用基于边缘的策略。这种方法通过在边缘设备上部署流量监测器来收集数据包,并分析数据包的内容来估计链路的实际流量。与传统的采样技术不同,基于边缘的方法可以捕获链路上所有数据包的信息,并能更精确地估计未知服务不止的IP数据流。同时,基于边缘的方法能够快速检测到网络异常和攻击事件,从而促进网络安全。如今,基于边缘的链路流量估计方法有许多种,包括流量思聪系统、深度学****技术以及行为识别技术等。其中,流量思聪系统是基于深度学****算法和传感器网络技术开发的一种实时链路流量检测工具,能够准确地评估链路上的流量,判断网络是否受到DDoS攻击。三、总结本文综述了链路流量估计技术的研究现状,并对基于边缘的链路流量估计方法进行了重点介绍。基于边缘的方法相较于传统的采样技术有着更高的精度和更广泛的适用范围,未来它将在网络管理和安全领域中扮演着越来越重要的角色。但与此同时,这种方法也需要考虑到其复杂性对运行性能的影响,并不断提高算法的优化和实时性的要求,以应对复杂多变的网络环境。