CAJ | 학술논문

数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率,因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性.现有的公平抽样算法SGS(sketch guided sampling)存在空间效率低、短流估计误差大的问题.提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计,各个统计器由d-left哈希表实现.采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据,在数据流流量测量以及长流检测的应用背景下,对SEFS算法和SGS算法的性能进行了比较.实验结果表明,与SGS算法相比,SEFS算法在空间复杂度降低65%的前提下,仍具有更高的估计精度.特别是对于占网络数据流绝大多数的短流而言,SEFS算法估计精度高的优势更为明显.
수거포공평추양통과희생장류적포추양솔이환취경고적단류포추양솔,인이비균균수궤포추양경능보증수거류지간적공평성.현유적공평추양산법SGS(sketch guided sampling)존재공간효솔저、단류고계오차대적문제.제출료일충공간고효적수거포공평추양산법SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS산법적신영지처재우채용다해석도추양통계기대수거류류량작근사고계,각개통계기유d-left합희표실현.채용재OC-48화OC-192골간망채집적진실류량수거,재수거류류량측량이급장류검측적응용배경하,대SEFS산법화SGS산법적성능진행료비교.실험결과표명,여SGS산법상비,SEFS산법재공간복잡도강저65%적전제하,잉구유경고적고계정도.특별시대우점망락수거류절대다수적단류이언,SEFS산법고계정도고적우세경위명현.