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NetFlow流量采集与聚合的研究实现

现代电子技术 2009年第7期32卷 177-180页

作者：郭剑云曹庆华北京航空航天大学计算机学院北京100083

为实现对局域网络的流量监测与异常分析,提出一套基于NetFlow的大流量数据采集与聚合方案。该方案使用缓冲区和多线程机制来采集NetFlow数据,有效提高数据采集效率和稳定性。在原始数据的基础上,采用一整套聚合策略对数据进行处理和存储... 详细信息

为实现对局域网络的流量监测与异常分析,提出一套基于NetFlow的大流量数据采集与聚合方案。该方案使用缓冲区和多线程机制来采集NetFlow数据,有效提高数据采集效率和稳定性。在原始数据的基础上,采用一整套聚合策略对数据进行处理和存储,以满足实时流量和历史流量的监测。该方案可对纷繁复杂的原始流量信息进行有效整理,为前端各种流量分析提供合理高效的数据支持。以此方案为基础的网络流量监测系统已实际运用于大型网络中。

关键词： NetFlow 流量监测流量采集流量聚合多线程

组织圈层中的情感演化机制研究——以阿里巴巴女员工被侵害案为例

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现代传播:中国传媒大学学报 2023年第7期45卷 134-141页

作者：刘然项国雄江西师范大学新闻与传播学院

圈子所具有的匿名性及赋予群体成员身份归属力和情感能量,使其群体极化成为舆论治理隐患。掌控圈层内部的情感演化机制,研究助推其舆论事件的内部演化动力,将有助于认知特定的组织圈层事件舆情传播的规律。以2021年7月至2021年11月阿里... 详细信息

圈子所具有的匿名性及赋予群体成员身份归属力和情感能量,使其群体极化成为舆论治理隐患。掌控圈层内部的情感演化机制,研究助推其舆论事件的内部演化动力,将有助于认知特定的组织圈层事件舆情传播的规律。以2021年7月至2021年11月阿里巴巴女员工事件为例,采用LDA主题聚类与SnowNLP情感分析,探讨了特定组织圈层中的情色唤醒、女性扩散、流量聚合与结局悬置等情感演化的重要内在机制,呈现出欲望编码营造话语狂欢、身体凝视催生消费景观,权力借力、女性话语权上升,流量变现、传播操纵情感,公众参与想象叙事、媒体平台借势营销的情感景观。组织存在的场景消失,事实与规则失去应有的意义,从而使得孤掌可以高鸣。

关键词：组织圈层情感操纵权力升级流量聚合

NetFlow流量采集与存储技术的研究实现

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计算机应用研究 2008年第2期25卷 559-561,564页

作者：陈宁徐同阁北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100083

为解决高速大流量网络的流量监测与分析问题,提出了一套基于NetFlow的流量采集与存储方案,设计了多线程与双链表的NetFlow数据采集机制,有效提高了数据采集效率和可靠性。此外,在存储原始NetFlow数据的基础上,设计了一套NetFlow流量的... 详细信息

为解决高速大流量网络的流量监测与分析问题,提出了一套基于NetFlow的流量采集与存储方案,设计了多线程与双链表的NetFlow数据采集机制,有效提高了数据采集效率和可靠性。此外,在存储原始NetFlow数据的基础上,设计了一套NetFlow流量的三级聚合和存储方案。基于此方法可对纷繁复杂的原始流量信息进行有效整理,为前端静态、动态流量分析提供合理高效的数据支持。

关键词： NetFlow 流量采集双链表流量聚合时间粒度

微小型无人机通信中继动态带宽分配方法及实验分析

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电子器件 2017年第3期40卷 713-716页

作者：赵增辉程国建刘笃仁西安培华学院中兴电信学院西安610125 西安石油大学计算机学院西安710065 西安电子科技大学电子工程学院西安710071

以MUAV战术通信中继应用场景为模型,对战场中存在的各种不同的业务类型有针对性的采用优先级转换策略及流量聚合机制进行动态带宽分配。该方法参考了IEEE 802.11p分类标准并建立了该标准与WME的等价关系。试验发现,流量聚合机制和"插队... 详细信息

以MUAV战术通信中继应用场景为模型,对战场中存在的各种不同的业务类型有针对性的采用优先级转换策略及流量聚合机制进行动态带宽分配。该方法参考了IEEE 802.11p分类标准并建立了该标准与WME的等价关系。试验发现,流量聚合机制和"插队"机制的引入,能显著提高系统节点的吞吐量,并降低节点的传输时延。实验证明,该动态带宽分配方法能够有效优化带宽分配,降低系统延时(20 ms以下),更好地达到无人机战术中继网络的要求。

关键词：计算机微小型无人机带宽分配 IEEE 802.11p 优先级流量聚合

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分布式网络监控系统设计与实现

计算机工程与设计 2010年第17期31卷 3797-3799,3844页

作者：张信杰王旭仁吴刚首都师范大学信息工程学院北京100048

通过对SNMP、NetFlow、Winpcap这3种流行网络管理技术深入分析和对比,在研究现有技术优缺点的基础上,提出了一种比较实用的分布式网络管理模型。该系统采用分工协作和数据分流方式,较好地解决了网络安全管理中高效流量统计、实时异常流... 详细信息

通过对SNMP、NetFlow、Winpcap这3种流行网络管理技术深入分析和对比,在研究现有技术优缺点的基础上,提出了一种比较实用的分布式网络管理模型。该系统采用分工协作和数据分流方式,较好地解决了网络安全管理中高效流量统计、实时异常流量报警和大流量网络数据包分析等若干问题,从而可以快速、准确的定位网络故障,解决网络问题,提高了网络利用率。

关键词：网络管理流量监测分布式异常报警流量聚合

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基于NETSTREAM的流量统计系统研究

基于NETSTREAM的流量统计系统研究

作者：杨国衡华中科技大学

学位级别：硕士

随着互联网应用不断的普及，结构越来越复杂，并且网络分析需求的不断增长，如何有效地进行网络管理成为了网络正常运行的关键。传统的网络管理方式（如SNMP）越来越满足不了用户对服务质量(Qos)的要求，需要新的流量统计技术来满足用... 详细信息

随着互联网应用不断的普及，结构越来越复杂，并且网络分析需求的不断增长，如何有效地进行网络管理成为了网络正常运行的关键。传统的网络管理方式（如SNMP）越来越满足不了用户对服务质量(Qos)的要求，需要新的流量统计技术来满足用户更高的要求。作为一种新的网络流量统计分析技术，NetStream可以在复杂网络环境下提供可靠的网络服务。与传统的技术相比，NetStream具有更加优良的性能和应用前景。本课题从一个实际的开发项目出发，深入地研究了NetStream统计数据的生成、输出、统计等几个方面，改进了统计报文的输出方式及输出流量控制，并设计与实现一个基于Linux平台的NetStream流量统计系统。首先研究了NetStream技术，包括其应用背景、基本概念，以及其工作原理和统计报文格式。其次在系统设计方面，按照软件工程方法，对系统进行了需求分析，介绍了系统的外围运行环境，细化了普通流统计处理、流聚合处理、模板管理、输出流量控制等需求。随后在系统实现方面，基于路由器分布式架构，进行了软件系统总体设计，包括模块划分、线程与进程的设计和重要数据结构的定义，并详细描述了流统计处理、配置数据处理、系统事件处理等主要功能模块流程及其设计，画出了具体的执行时序图。最后介绍了NetStream系统测试的网络环境、测试内容以及测试工具。通过在网络核心层中部署具有NetStream功能的路由器，可以实现对具有核心、汇聚和接入三层网络结构的LAN和WAN的流主动进行流量分析，证明了该系统有较好的实时性、安全性和稳定性，能满足网管人员在实时流量分析、分析统计与报表等日常运维的需求。

关键词： NetStream 流量统计流量聚合模板

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物联网流量特性分析与预测

物联网流量特性分析与预测

作者：李巧西南交通大学

学位级别：硕士

网络流量特性分析与流量建模作为计算机网络基础理论研究的前沿性热点问题,是现代网络通信系统分析、设计、性能评价和动态调整的基础。目前网络正由传统的互联网向物联网转变,物联网具有与传统互联网不同的联网对象和上网行为,联网设... 详细信息

网络流量特性分析与流量建模作为计算机网络基础理论研究的前沿性热点问题,是现代网络通信系统分析、设计、性能评价和动态调整的基础。目前网络正由传统的互联网向物联网转变,物联网具有与传统互联网不同的联网对象和上网行为,联网设备数量和数据量巨大,其流量特性必将发生变化,需要重新评估以物联网和大数据为特征的下一代网络的流量特性。本文致力于物联网流量特性分析和流量预测的研究。首先使用软件展示物联网流量的变化情况,通过直观观察初步了解物联网流量可能具有哪些特性。然后按照用户角色组合物与物、物与人、人与人三类流量,对每一类流量特性进行深入分析。分析聚合流量特性变化情况,重点研究了聚合源的方差、密度和比例等因素对聚合流量特性的影响。最后,基于物联网流量特性分析结论,选择合适的模型进行流量预测,验证流量特性分析结果的准确性。首先采用统计分析工具对物联网流量特性直观分析,发现物联网流量同时具有分形特性和突发性。然后使用R/S估计法对不同时间尺度下的物联网流量的Hurst参数进行估算,判断物联网流量的自相似性及其程度。研究表明物联网流量具有多分形特性,随着时间尺度的增加,物联网流量逐渐由长相关退化至短相关。通过重尾分布来刻画物联网流量的突发特性,采用四种典型的重尾分布和指数分布分别对物联网流量进行拟合,利用回归评价指标进行误差检验,从中选取最准确的模型来刻画物联网流量的突发特性。拟合对比分析结果发现物与人的流量更符合对数正态分布,其余类型流量使用帕累托分布能够更加准确刻画其突发特性。采用仿真流量和真实流量结合的方式,研究聚合源的方差、密度和比例等因素对聚合流量的分形特性和重尾特性的影响。研究结果表明,聚合流量特性不仅与聚合源流量的H参数有关,随着聚合源的流量方差、密度和比例的成倍增加,聚合流量特性也会随之改变,其中,方差、密度和比例较大的流量对聚合流量特性有着较大的影响。基于上述物联网流量特性的分析结果,选用FARIMA模型进行物联网流量预测,并提出了一种基于改进的EMD-FARIMA流量预测模型,首先使用EMD对流量时间序列进行模态分解,再通过K-Means算法对分量进行聚合,然后对聚类流量预测效果进行线性叠加。实验结果表明,该模型能够提升预测结果的精确度。

关键词：物联网流量自相似重尾分布流量聚合流量预测

智能手机蜂窝网络接口的尾部能耗优化技术研究

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智能手机蜂窝网络接口的尾部能耗优化技术研究

作者：牛祥波南京大学

学位级别：硕士

随着移动互联网时代的到来和移动设备的快速发展,智能手机已经成为人们生活中必不可少的一部分。但是在人们享受智能手机所带来的便捷服务的同时,不得不困扰于智能手机短暂的待机时长。由于现在电池扩容技术推进缓慢,因此研究者不得不... 详细信息

随着移动互联网时代的到来和移动设备的快速发展,智能手机已经成为人们生活中必不可少的一部分。但是在人们享受智能手机所带来的便捷服务的同时,不得不困扰于智能手机短暂的待机时长。由于现在电池扩容技术推进缓慢,因此研究者不得不考虑通过提高电池的能耗利用率,从而提高手机待机时长。一些研究人员针对智能手机的电量消耗方面进行了研究,指出智能手机中耗电量最大的三部分是移动网络、CPU、屏幕。基于以上发现,研究人员针对移动网络能耗进行研究,结果发现由智能手机蜂窝网络接口尾部等待时间所引起的尾部能耗占整个蜂窝网络接口能耗的60%。因此针对智能手机蜂窝网络接口的尾部能耗进行优化,是一个有前景并有实际使用意义的研究课题。本文则是针对智能手机蜂窝网络(3G或4G)接口的尾部能耗优化技术进行研究。目前关于蜂窝网络接口尾部能耗优化的研究可以分为两类:一种是基于流量聚合的尾部能耗优化方法,另一种则是基于尾部时间调节的尾部能耗优化方法。传统的流量聚合算法,核心思想是将多个小数据进行聚合,然后作为整体进行传输。然而,这种优化技术的有效性依赖预取内容的准确率。当预取内容的准确率较低时,不仅不能降低尾部能耗,而且频繁的预取内容使得能耗更高。而传统的尾部时间调节技术,核心思想是使用快速休眠机制缩短尾部时间使得智能手机快速切换到低能耗状态。然而,较短的尾部时间会造成智能手机与蜂窝网络频繁的建立连接,从而浪费大量能量和提高了数据传输延迟。为了解决上述尾部能耗的问题,本文提出一种基于调节尾部时间的蜂窝网络接口能耗优化方法。首先,根据不同应用的数据访问特征不同,将网络请求任务分为实时任务(网页,社交网络等)、可延迟任务(邮件收发,资讯订阅等)和可预取任务。其次,本文利用网络请求任务的特点,提出一个双队列调度算法。该算法针对不同类型的任务进行不同的调度,充分利用尾部时间,从而降低蜂窝网络接口的尾部能耗。此外,针对在某一区域内多个用户使用手机的场景,本文提出一种基于流量聚合方式最优化智能手机蜂窝网络接口能耗的算法。该算法旨在多个用户正在使用智能手机时,用户可以利用P2P的方式进行通信,将任务发送到代理手机去执行,执行完成后,将结果再发送给相应的用户,从而达到节省整体的尾部能耗。

关键词：智能手机蜂窝网络尾部能耗流量聚合调度策略

基于NetFlow的网络流量分析与分类研究

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基于NetFlow的网络流量分析与分类研究

作者：花逸郑州大学

学位级别：硕士

随着计算机网络技术的深入发展和因特网的广泛应用,人们对网络性能和网络安全提出了更高层次的要求,合理的网络规划和有效的网络管理日益重要。根据网络中承载的数据,实时分析网络流量,了解网络流量趋势和特征,能够为网络规划提供数据... 详细信息

随着计算机网络技术的深入发展和因特网的广泛应用,人们对网络性能和网络安全提出了更高层次的要求,合理的网络规划和有效的网络管理日益重要。根据网络中承载的数据,实时分析网络流量,了解网络流量趋势和特征,能够为网络规划提供数据依据。而NetFlow技术的发展已日趋成熟,在一定程度上已成为网络流量监测、统计、安全管理、计费等的行业标准。针对以往方法仅面向底层流量数据而不能满足高容量、高实时的网络流量分析需求,论文基于NetFlow技术,实现流量数据的聚合、分类和预测。首先,给出基于NetFlow的流量聚合系统架构。用nProbe采集数据,pmacct将数据存储到数据库,脚本按全天一定时间粒度聚合总流量和国内、国际流量并将其存储到集群中;前端用网页图表的方式实时展示聚合后当天、本周、本月以及本年流量流入和流出的基本情况。该系统在研究所真实环境中运行,可作为中小型网络进行流量统计和网络排障的有效工具。其次,使用C4.5决策树分类上述聚合系统中数据存储模块里的国内、国际流量。用数据预处理后的IP前三段位作为属性,且以属性为分支节点、属性值为分支、分类标签为叶节点生成模型导出规则,测试集沿着训练集生成的模型到达叶节点产生分类结果。实验结果表明,用数据压缩和扩充后的样本集作为输入的C4.5算法,分类效果良好;而按一定规则适当预剪枝后,尚能保证一定的分类精度,有效降低了模型的复杂度。最后,针对流量数值波动的特点,提出一种基于LM算法的非线性回归模型预测流量。与线性回归模型及BP神经网络对比,数据取自聚合系统的数据分析模块。基于LM的非线性回归模型要求先给定非线性函数待估参数的初值、阻尼、目标均方误差等,用LM算法不断迭代权值,以求得最优解使误差低于给定值。实验结果表明,该模型预测准确性高,稳定性好。

关键词：流量聚合流量分类 NetFlow技术 C4.5决策树非线性回归模型