导读:本文包含了网络流量管理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:片上网络,电源门控,流量控制,功率损耗
网络流量管理论文文献综述
石辉,黄朝兵[1]（2019）在《基于片上网络功率控制的流量管理》一文中研究指出对片上网络中降低功耗的技术进行研究,针对其使用电源门控技术后出现过多次数通电断电次数的缺点,提出时间集中的流量控制方法。利用局部缓存器以及全局控制器对流量进行缓存和集中管理,从而让片上网络中流量在时间上集中,结合电源门控技术使路由器的通电时间最短,达到降低功率损耗的目的。与其他相关技术进行实验比较,实验表明提出的方法能够减少更多的功率损耗。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年18期）
刘瀚彧[2]（2019）在《软件定义网络流量管理方法研究》一文中研究指出网络流量管理的主要任务是测量和分析网络流量的信息,并根据这些信息设计合理的路由方案来优化网络流量分布,以提高流的传输效率和网络资源的利用效率。在传统网络中,交换设备根据事先定义好的网络协议对流量进行转发,不具备灵活性和扩展性。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新的网络体系结构应运而生,它具有控制与转发隔离,全局集中控制,可编程性等特点。SDN的这些特性大大增强了网络对流的管理能力,因此本文主要研究基于SDN的流量管理方法。网络流量信息是进行路由优化的重要输入信息,它包括网络状态信息和流本身的信息。其中网络状态信息包括链路的往返时延等,流本身的信息包括流大小等。所以本文首先研究了链路往返时延测量方法和流大小测量方法,然后根据网络信息对流量的路由方案进行优化,来提高网络资源的利用率,实现负载均衡。链路往返时延是进行网络性能优化和故障诊断的重要指标。本文提出一种精确高效的SDN网络链路往返时延测量方法,利用SDN灵活的路由控制能力,构建测量路径。通过在测量路径上发送探测数据包测量出这些路径的端到端时延,将其与测量路径的路由矩阵结合,进而推导出链路的往返时延。为了降低测量成本和满足监测器容量测量约束,本文第二章研究监测器部署和链路分配问题,并为该问题设计一种基于投标策略的近似算法。结果表明所提出的方法能够准确地测量往返时延,能够为监测器部署和链路分配问题找到可行、有效的解决方案。网络流量的大小指网络上传输的数据量大小,是进行路由优化的重要输入信息。为了得到准确的网络流量大小信息,本文提出一种基于流量统计特性的网络级细粒度流测量方法。该方法利用流大小服从正态分布的统计特性对网络中的大流进行估计,然后对估计出的大流进行测量。实验结果表明该方法估计的准确率为84.0%,对流进行测量后可以得到所有流的大小,能为路由优化提供重要信息。流量管理的主要目的是根据网络信息设计合理的路由优化方案调整网络流量的分布,以提高流量的传输效率和网络资源的利用效率,因此路由优化是流量管理中非常重要的一方面。一方面,在SDN交换机中,流需要流规则来转发,而流规则一般存储在TCAM中,但TCAM资源有限;另一方面,将现有的IP网络升级到SDN网络并不能立即实现。因此本文研究具有TCAM容量约束的混合SDN网络的流量路由优化问题。该问题可表示为混合整数线性规划问题。本文提出多种分两阶段求解的近似算法,这些算法通过对流的路径进行选择,在每个SDN交换机中只需要少量TCAM表项,就可以获得良好的路由优化性能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-20）
蒲晓川[3]（2019）在《基于Panaibit的网络流量管理方案设计与实施》一文中研究指出文章主要讨论的是从校园网网络使用结构、用户需求出发,设计建立一个可扩展的、安全性高、具有校园网通用性的校园网络流量管理方案。文章对其背景进行了简单的阐述,结合校园网络结构特点,有针对性地解决校园网络流量管理问题,然后提出了基于Panaibit理思路,并完成了相关流量管理部署实践。(本文来源于《江苏科技信息》期刊2019年06期）
史久根,王继,张径,徐皓[4]（2019）在《软件定义网络中基于流量管理的分布式防火墙策略》一文中研究指出在软件定义网络中将防火墙策略定义为访问控制型规则,并将其分布式地部署在网络中能够提高会话的服务质量。为了减少放置在网络中规则的数量,文中提出多路复用和合并的启发式规则放置算法(HARA)。算法考虑到了商品交换机TCAM存储空间和端点交换机相连链路的流量负载,通过建立以最小化规则放置数量为目标的混合整数线性规划模型,解决不同吞吐量的多路由单播会话的规则放置问题。实验结果表明,与nonRM-CP算法相比,在保证不同会话服务质量的前提下,该算法最多能节省56%的TCAM空间,平均能减少13.1%的带宽资源利用率。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年01期）
臧韦菲[5]（2018）在《云数据中心网络流量管理关键技术研究》一文中研究指出云计算和虚拟化技术的应用,使云数据中心网络(Data Center Networking for Cloud Computing)内部“东西向”流量急剧增长,并在虚拟化、流量模式和拓扑结构等方面呈现出了新的特征。传统的流量管理技术因忽略了云数据中心网络的内部特征,导致网络拥塞、吞吐量降低、传输时延增大,严重影响了服务质量和用户体验。因此,如何对云数据中心网络内部流量进行有效的管理和优化成为了研究人员关注的重点。云数据中心网络流量管理的目标是提高网络性能和服务质量。考虑到虚拟机在网络中的放置位置对流量的空间分布具有很大的影响,以及不同业务产生的流在长度和传输需求上的差异性,研究人员从分布优化和传输优化两个方面,设计了网络感知的虚拟机放置技术、多路径路由技术和传输控制技术对云数据中心网络的流量进行管理。上述研究取得了很大的进展,但仍存在通信代价过高、链路负载不均、多业务传输性能无法同时保障等问题。针对上述现状,本文依托于国家863计划课题“软件定义网络体系结构与关键技术研究”,以云数据中心网络的新特征为出发点,针对现有云数据中心网络流量管理的关键技术:网络感知的虚拟机放置技术、多路径路由技术、传输控制技术存在的不足,从流量分布优化和传输优化两个角度着手展开研究。本文的研究工作及主要贡献如下:1.针对云数据中心网络内部流量的快速增长导致链路拥塞以及全网通信代价过高的问题,提出一种基于虚拟机放置的流量分布优化算法。首先,以最小化最大链路利用率和通信代价为目标,建立多目标优化模型;然后,根据该整数规划模型,对差分进化算法进行改进,综合考虑通信代价、最大链路利用率、硬件资源约束违反度和链路容量约束违反度四项指标,提出基于?松弛的多子群精英选择策略,挑选最优的虚拟机放置方案;最后,仿真结果表明,与现有网络感知的虚拟机放置方案相比,该方案能够降低全网通信代价17.5%,减少拥塞链路数目25%。2.针对传统静态多路径路由技术导致云数据中心吞吐量低、负载不均衡的问题,提出一种基于SDN的多路径流调度机制。首先,主机通过对超出TCP缓存阈值的数据包进行标记,实现大流检测;然后,控制器周期性的收集大流信息进行路径优化,实现负载均衡。其中,为降低控制器与交换机之间的交互流量,通过对粒子群算法进行改进,提出大流选择算法,减少重路由的大流数目;为挑选全局最优调度路径,设计全局最佳适应算法实现大流路径优化;为提高流的传输效率,采用分段路由技术实现大流重路由。最后,仿真结果表明,相比于现有多路径流调度机制,该机制能够提高吞吐率9.3%,同时减少控制器通信开销35%。3.针对现有传输控制技术无法同时满足云数据中心网络中截止时间流和非截止时间流的传输需求,提出一种基于松弛时间与累积发送量的混合流调度机制。首先通过引入松弛时间的概念,衡量截止时间流对非截止时间流在传输时延上的宽容度;然后根据松弛时间,通过使截止时间流尽可能接近其规定截止时间完成,降低非截止时间流的排队时延;最后,利用最小累积发送量优先策略进一步降低非截止时间流的平均完成时间。仿真结果表明,该机制能有效降低非截止时间流的平均完成时间,同时保证较低的截止时间错失率。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2018-04-25）
张霖[6]（2018）在《软件定义数据中心网络的低能耗流量管理策略研究》一文中研究指出数据中心规模的爆炸性膨胀加剧了能量消耗,限制了云服务的可持续增长并且严重困扰着数据中心的运营商。近年来,研究学者们提出大量先进的数据中心网络架构来提供较高的网络容量,这些架构通常具有丰富连接的拓扑结构以及多路径的路由方案。但是在通信量低谷期间,大量服务器处于空闲状态导致网络能源利用率很低。为了解决以上问题,能量感知(Energy-Aware,EA)的路由/调度算法应运而生。能量感知路由的主要思想是:首先将流量聚集到网络链路/交换机的一个子集中,为了节省能耗,将空闲的网络设备设置为睡眠模式。一般情况下,链路容量是制约能量感知算法的主要因素之一。冗余消除(Redundancy Elimination,RE)技术是近年来提出的一种增加网络链路容量的技术。通过这个技术可以避免在网络中传输重复的内容,即通过在发送端的路由器中查找数据存储库中相同的数据模式,进而发送一个容量很小的签名来替代原始数据的传输,最后通过在接收端查找该签名来恢复原始数据。然而该技术忽略了冗余消除造成路由器能耗增加的问题。因此,本文首先结合能量感知技术和冗余消除技术,提出了一种具有冗余消除的流抢占路由机制。然后,在应用能量感知技术频繁地切换网络设备模式时,为了避免网络振荡以及网络性能的下降,本文提出了相关感知的流量整合模型。本文的主要研究内容如下:(1)本文提出了一种具有冗余消除的流抢占路由(Flow Preemption Routing with Redundancy Elimination,RE-FPR)机制。该机制采用软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术分别为流量高峰时期和流量低谷时期的网络流选择不同的路由路径,并且全局控制相应路由器的冗余消除功能的开启/关闭。SDN控制器需要更新网络流的状态和链路的状态。本文在流量守恒约束和链路容量约束下将RE-FPR机制刻画为一个最小化网络总能耗问题,然后将其进一步转化为线性规划问题。仿真结果表明,RE-FPR机制在流的完成时间以及活动链路/RE路由器的数量方面远远低于传统的路由机制,并且RE-FPR机制更加节能。(2)本文考虑到在流量低谷时期频繁地切换网络设备模式可能会导致网络振荡甚至网络性能下降。为了解决这个问题,本文提出了一种具有相关性分析的流量整合(Correlation-Aware Traffic Consolidation,CATC)模型。CATC模型尽可能集中地处理和转发网络流,从而减少网络设备的模式切换次数并且延长其休眠时间。最后,本文通过仿真平台Mininet部署仿真实验进行CATC的评估。结果显示:与现有的节能算法相比,CATC模型不仅可以为数据中心网络节省大约45%的能量,而且只增加极少的网络延迟。(本文来源于《西南大学》期刊2018-03-29）
刘宁逸,龚晓锐,霍玮,宋振宇[7]（2018）在《网络场景背景流量管理系统的设计与实现》一文中研究指出本文通过对真实网络流量进行会话分析、重新标记并重组,合成为背景流量,通过网络配置解决背景流量在并发场景中的网络隔离性问题,实现网络测试床中的背景流量管理系统,并通过4个并发场景的实验测试验证了该系统的可靠性与稳定性。(本文来源于《Proceedings of The 2018 2nd International Conference on Advances in Energy, Environment and Chemical Science (AEECS 2018)（Advances in Engineering Research VOL.155）》期刊2018-02-02）
陈丹[8]（2018）在《基于网络交通流需求预测的航路流量管理方法研究》一文中研究指出随着航空运输产业的持续高速发展,如何通过有效的空中交通流量管理来科学应对不断增长的交通需求,有利于推进安全、高效的空中交通运输系统建设进程,已成为民航运输业未来发展所亟需解决的重要议题。本文聚焦航路交通流,在对网络交通流需求预测的基础上,从中长期和短时两种时间维度对航路流量管理方法进行深入研究,研究成果能为实现安全、便捷、高效、绿色的现代民用航空系统提供理论基础和技术支持。本文在厘清国内外研究现状及发展趋势、研究航路流量管理基本概念和主要技术的基础上,结合我国在航路流量管理中存在的实际问题与不足,分别从航路交通需求中长期预测、航路交通战略流量管理关键技术、航路交通需求短时预测以及航路交通流动态优化等四个方面展开了深入研究,主要研究内容包括:(1)构建了航路交通流动态网络结构,为交通流特性分析和交通流建模奠定了基础。本文建立了既能描述空域系统静态拓扑结构、又能刻画交通流飞行动态性的航路交通流动态网络结构,有利于捕捉空域系统内航空器飞行速度在时间和空间维度上的变化特征。(2)提出了航路空域交通需求中长期预测方法,明晰了以城市对飞行量以及区域保障量为对象的交通需求中长期发展趋势。针对现有空中交通需求预测方法的不足,本文采用状态空间模型中的动态线性模型以及考虑周期性波动因素的改进模型来分别预测城市对交通需求和区域交通需求。该模型不要求时间序列平稳性假设,对于处理易受恶劣天气、重大事件影响的空中交通需求数据具有显着优势;此外,动态线性模型求解采用贝叶斯估计与预测理论,不仅可以预测交通需求的未来发展趋势,还能考虑随着预测步长的增加所产生的累积误差对预测结果不确定性的影响,并给出相应的预测置信区间。实例分析表明,无论从预测精度还是从预测稳定性方面而言,本研究所提出的基于状态空间模型的两种预测方法要明显优于现有的预测模型。(3)研究了航路交通战略流量管理决策支持方法及其关键技术,提出了航路空域容量需求规划及其排放量分布估算方法。在航路空域未来容量需求规划方面,提出航路交通需求时空分布预测推演方法,进而构建航路空域容量需求预测模型,从而实现了航路空域容量需求的量化描述;在航路空域未来排放量分布估算方面,采用适用于巡航高度非标准大气条件的BFFM2航空排放指数估算方法,根据区域交通需求中长期预测结果,构建了一种新的航路空域排放量分布预测模型,该模型考虑了从飞行计划和雷达数据中提取的航空器运行信息,以及由于航空器/发动机新技术发展而带来的节能减排效果,从而实现了一种更为精确、实用的航路空域排放量分布预测方法。实例分析表明,本研究所提方法能对航路扇区未来容量需求进行准确预测,能较好的追踪航路空域未来排放量分布的动态性及不确定性。(4)提出了一种基于航路交通流动态模型的交通需求短时预测方法,预测了航路空域系统中航路、扇区等不同空域单元的短时交通需求。借助流体力学中的连续性方程,描述航路交通流的连续性行为;在此基础上,引入元胞传输模型中的时空离散概念,提出了航路交通流动态模型,用于预测航路以及航路扇区交通需求的未来演变趋势及其不确定范围;并根据交通流特性以及最新预测结果,采用蒙特卡洛仿真方法对模型参数进行同步更新。实例分析验证了所提方法的可行性和有效性,预测结果表明,本文所提方法能较好的描述航路交通流的动态性,因此,无论从预测精度还是从预测稳定性方面而言,基于航路交通流动态模型的短时交通需求预测方法要明显优于基于其它交通流现有模型的预测方法。(5)提出了航路交通流动态优化方法,从流量管理角度阐明了航路空域容需平衡问题的解决方法。本文提出了一种新的网络交通流动态模型,在此基础上,针对航路和航路网络,提出了两种航路交通流优化方法,即航路层面交通流优化调配方法和航路网络层面交通流优化调配方法,前者通过局部优化调配某条航路的交通流来满足由该航路所经过航路扇区的容量限制,后者通过对空域系统内整个航路网络交通流的全局优化调配来满足空域系统的容量限制。根据实际雷达运行数据,验证了本文所提方法的可行性。结果表明,本文所提两种交通流优化方法均能有效解决航路空域的容需平衡问题,其中,航路网络交通流优化方法能从全局优化角度对交通流进行系统化建模与控制,在解决容需平衡问题的同时,还能有效降低运行成本、飞行时间以及航空二氧化碳排放。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-01-01）
张洪,王俊杰,李牧泽,胡英,刘山[9]（2017）在《基于对数障碍法的网络流量管理算法》一文中研究指出为了有效描述和管理计算机网络流量问题,提出一种基于对数障碍法和节点队列的新算法.首先利用对数障碍函数分析影响网络流量的关键因素,然后利用对数障碍法和节点队列拥塞情况动态调节网络分布式发包速率,从而使网络获得最大的聚合效用.仿真实验结果显示,算法具有较好的适应性.(本文来源于《成都大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
陈飞[10]（2017）在《网络架构演进下的高性能流量管理研究》一文中研究指出网络中的节点之间通常存在多条路径,当网络利用率较高的时候可以通过多路径算法来避免网络拥塞的发生。为此,网络管理员通常在网络中部署负载均衡功能将到达的流量负载分配到网络中的多条路径上,进而提高网络的利用率。传统网络下,网络管理员通常使用等价多路径路由技术将每条流随机地分配到一条路径上。但是,由于传统网络将执行多路径路由发现功能的控制平面和执行网络流量转发的数据平面耦合在一块,网络管理员需要手动登录每一台网络设备并通过专门的控制台命令来调整协议的参数以保证网络行为的正常。基于OpenFlow的软件定义网络将控制平面从网络设备中分离并移动到集中式的控制器上,并由控制器通过下发流表的方式控制网络流量的转发行为。网络管理员可以使用控制器提供的全局网络视图,并在控制器上编程实现更灵活的多路径路由如流量工程等,而不需要手动配置每一台网络设备。但是这种基于集中式控制实现的网络功能需要较长的时间才能对网络状态的变化作出响应,导致网络拥塞等事件的发生进而降低网络的利用率。数据平面可编程的软件定义网络允许网络管理员对数据平面进行编程以指定网络设备处理数据包的方式。特别的数据平面可编程的软件定义网络允许执行在数据平面的网络功能接入到有状态的内存寄存器,用来监控网络状态的变化,并在数据平面快速地对网络状态的变化做出响应。但是在实现这样一个数据平面有状态的网络功能并不是一个简单的任务,网络管理员需要仔细地决定如何分配网络功能到分布式的数据平面和集中式控制平面上,以及它们之间的交互方式以保证网络功能的正确执行。网络管理员通常会根据网络规模、面向的用户、提供的服务等因素决定需要采用的网络体系结构(例如校园网采用控制平面和数据平面耦合的传统网络、互联网服务提供商采用控制平面和数据平面分离的软件定义网络、数据中心网络采用数据平面可编程的软件定义网络)和需要部署的网络功能(例如校园网部署负载均衡、互联网服务提供商部署流量工程、数据中心网络部署流量调度和负载均衡)以提高网络的性能和用户的体验。特别是随着云计算的普及越来越多的网络服务部署在数据中心,用户为了接入这些网络服务需要经过不同规模的面向不同用户的网络环境,从校园网到Internet到数据中心网络,导致网络流量需要经过多个异构的网络环境才会完成传输。提高用户体验的关键在于如何提高用户的端到端性能,为此需要保证用户流量经过的每一个网络都能提供高效的网络流量管理功能提高网络资源的利用率同时提高用户的体验。为了提高异构网络环境中的网络流量管理功能的性能,需要分析不同的网络体系结构对于部署的网络功能带来的优势以及存在的挑战,并在分析的基础上有针对性地设计相对应的解决方案。本文的研究目的是提高不同的网络流量管理功能在不同的网络体系结构下的性能,重点研究下面的叁个内容:(1)提高传统网络下多路径负载均衡算法的的性能(对应研究成果1);(2)提高基于OpenFlow的软件定义网络(Software Defined Networking,SDN),即SDN-OpenFlow,下流量工程的性能(对应研究成果2);(3)提高SDN-可编程数据面下流量管理的性能(对应研究成果3)。提高传统网络下负载均衡算法的性能:多路径负载均衡技术可以降低突发的网络流量或链路故障对网络造成的影响,减少网络拥塞的发生。但是多路径负载均衡技术需要处理流量分割粒度和数据包乱序之间的冲突:细粒度的流量分割可以提高负载均衡效果但是会造成TCP流乱序;粗粒度的流量分割可以避免TCP(Transmission Control Protocol)流乱序但是会降低负载均衡效果。此外,将多路径负载均衡技术应用于传统的分布式网络,还需要协同运行在每一个节点上的负载均衡算法。为了使得在分布式网络环境下提高负载均衡效果的同时避免对TCP流的性能造成影响,提出了 DDMM算法。DDMM算法利用了 TCP流的突发特性以及路径的传输延时差异将网络流量均衡地分配到多条路径进行传输,同时保证同一个TCP流的数据包有序到达接收端。提高SDN-OpenFlow下流量工程的性能:SDN-OpenFlow简化了流量工程的实现,但是需要解决SDN控制器处理频率和网络拥塞之间存在的冲突:一方面SDN控制器实时地收集网络状态并配置数据平面可以避免网络拥塞的发生,但是可能会使SDN控制器和OpenFlow交换机出现瓶颈;另一方面降低SDN控制器和OpenFlow网络之间的交互频率可能造成突发的网络流量不能及时地被处理,使得网络发生拥塞。为了提高基于SDN的流量工程处理突发的网络流量的速度,提出了 DUCE算法。DUCE算法的核心思路是将处理流量不确定的功能从SDN控制平面剥离并移动到数据平面上。因此DUCE算法可以在数据平面直接处理突发的网络流量而不需要等待SDN控制器的响应并更新配置。DCUE算法利用了 OpenFlow协议的特性在数据平面实现了选择功能:根据网络流量的负载大小选择相对应的路由方案;通过SDN控制器上执行的流量工程算法来指导选择功能的执行避免网络拥塞的发生。提高SDN-可编程数据面下流量管理的性能:数据中心网络的两个主要的特点决定了网络功能实现的复杂度:(1)数据中心网络流量具有突发、不可预测的特点,为了更好的管理这些网络流量需要将网络功能实现在数据平面;(2)数据中心网络规模较大,在数据平面实现网络功能需要处理大规模的分布式网络设备,这涉及到网络功能的分解、网络设备之间的交互等。SDN虽然可以简化网络功能的实现,但是在集中式控制器上实现的网络功能很难适用于数据中心网络;最近提出的数据平面可编程语言虽然简化了数据平面有状态的数据包处理程序的实现,但是需要详细地描述数据包的处理模式,而且还需要处理分布式的网络设备。为了简化面向数据中心的网络功能的实现,提出了 EP2。EP2的核心思路是提供高级的编程模式:为网络功能的描述提供基于预测和原子操作的高级语言;为网络功能的实现提供分布式的运行系统。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-09-26）
网络流量管理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
网络流量管理的主要任务是测量和分析网络流量的信息,并根据这些信息设计合理的路由方案来优化网络流量分布,以提高流的传输效率和网络资源的利用效率。在传统网络中,交换设备根据事先定义好的网络协议对流量进行转发,不具备灵活性和扩展性。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新的网络体系结构应运而生,它具有控制与转发隔离,全局集中控制,可编程性等特点。SDN的这些特性大大增强了网络对流的管理能力,因此本文主要研究基于SDN的流量管理方法。网络流量信息是进行路由优化的重要输入信息,它包括网络状态信息和流本身的信息。其中网络状态信息包括链路的往返时延等,流本身的信息包括流大小等。所以本文首先研究了链路往返时延测量方法和流大小测量方法,然后根据网络信息对流量的路由方案进行优化,来提高网络资源的利用率,实现负载均衡。链路往返时延是进行网络性能优化和故障诊断的重要指标。本文提出一种精确高效的SDN网络链路往返时延测量方法,利用SDN灵活的路由控制能力,构建测量路径。通过在测量路径上发送探测数据包测量出这些路径的端到端时延,将其与测量路径的路由矩阵结合,进而推导出链路的往返时延。为了降低测量成本和满足监测器容量测量约束,本文第二章研究监测器部署和链路分配问题,并为该问题设计一种基于投标策略的近似算法。结果表明所提出的方法能够准确地测量往返时延,能够为监测器部署和链路分配问题找到可行、有效的解决方案。网络流量的大小指网络上传输的数据量大小,是进行路由优化的重要输入信息。为了得到准确的网络流量大小信息,本文提出一种基于流量统计特性的网络级细粒度流测量方法。该方法利用流大小服从正态分布的统计特性对网络中的大流进行估计,然后对估计出的大流进行测量。实验结果表明该方法估计的准确率为84.0%,对流进行测量后可以得到所有流的大小,能为路由优化提供重要信息。流量管理的主要目的是根据网络信息设计合理的路由优化方案调整网络流量的分布,以提高流量的传输效率和网络资源的利用效率,因此路由优化是流量管理中非常重要的一方面。一方面,在SDN交换机中,流需要流规则来转发,而流规则一般存储在TCAM中,但TCAM资源有限;另一方面,将现有的IP网络升级到SDN网络并不能立即实现。因此本文研究具有TCAM容量约束的混合SDN网络的流量路由优化问题。该问题可表示为混合整数线性规划问题。本文提出多种分两阶段求解的近似算法,这些算法通过对流的路径进行选择,在每个SDN交换机中只需要少量TCAM表项,就可以获得良好的路由优化性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络流量管理论文参考文献
[1].石辉,黄朝兵.基于片上网络功率控制的流量管理[J].现代计算机.2019
[2].刘瀚彧.软件定义网络流量管理方法研究[D].电子科技大学.2019
[3].蒲晓川.基于Panaibit的网络流量管理方案设计与实施[J].江苏科技信息.2019
[4].史久根,王继,张径,徐皓.软件定义网络中基于流量管理的分布式防火墙策略[J].电子与信息学报.2019
[5].臧韦菲.云数据中心网络流量管理关键技术研究[D].战略支援部队信息工程大学.2018
[6].张霖.软件定义数据中心网络的低能耗流量管理策略研究[D].西南大学.2018
[7].刘宁逸,龚晓锐,霍玮,宋振宇.网络场景背景流量管理系统的设计与实现[C].ProceedingsofThe20182ndInternationalConferenceonAdvancesinEnergy,EnvironmentandChemicalScience(AEECS2018)（AdvancesinEngineeringResearchVOL.155）.2018
[8].陈丹.基于网络交通流需求预测的航路流量管理方法研究[D].南京航空航天大学.2018
[9].张洪,王俊杰,李牧泽,胡英,刘山.基于对数障碍法的网络流量管理算法[J].成都大学学报(自然科学版).2017
[10].陈飞.网络架构演进下的高性能流量管理研究[D].浙江大学.2017