计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
9期
68-73
,共6页
大流%识别算法%频率和大小的流提取%计数型布鲁姆过滤器%高速网络
大流%識彆算法%頻率和大小的流提取%計數型佈魯姆過濾器%高速網絡
대류%식별산법%빈솔화대소적류제취%계수형포로모과려기%고속망락
elephant flows%identification algorithm%Flow Extracting with Frequence & Size (FEFS)%Count Bloom Filter(CBF)%high-speed network
在网络大流识别中,突发的大量小流会影响大流识别准确度.为此,结合基于频率和大小的流提取(FEFS)算法与基于计数型布鲁姆过滤器(CBF)算法,提出一种新的大流识别算法,即FEFS-CBF算法.该算法采用三级存储结构,运用CBF结构存储小流,将达到过滤阈值的流移至筛选区(LRU)中,当LRU满载时,使用FEFS机制选择一个符合条件的流淘汰,并及时隔离大流.仿真结果表明,该算法的误报率和漏报率均较低,存储开销较小,可以运用于高速网络链路的大流识别中.
在網絡大流識彆中,突髮的大量小流會影響大流識彆準確度.為此,結閤基于頻率和大小的流提取(FEFS)算法與基于計數型佈魯姆過濾器(CBF)算法,提齣一種新的大流識彆算法,即FEFS-CBF算法.該算法採用三級存儲結構,運用CBF結構存儲小流,將達到過濾閾值的流移至篩選區(LRU)中,噹LRU滿載時,使用FEFS機製選擇一箇符閤條件的流淘汰,併及時隔離大流.倣真結果錶明,該算法的誤報率和漏報率均較低,存儲開銷較小,可以運用于高速網絡鏈路的大流識彆中.
재망락대류식별중,돌발적대량소류회영향대류식별준학도.위차,결합기우빈솔화대소적류제취(FEFS)산법여기우계수형포로모과려기(CBF)산법,제출일충신적대류식별산법,즉FEFS-CBF산법.해산법채용삼급존저결구,운용CBF결구존저소류,장체도과려역치적류이지사선구(LRU)중,당LRU만재시,사용FEFS궤제선택일개부합조건적류도태,병급시격리대류.방진결과표명,해산법적오보솔화루보솔균교저,존저개소교소,가이운용우고속망락련로적대류식별중.
