基于云計(jì)算的高速網(wǎng)絡(luò)流量分類方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)流量分類是網(wǎng)絡(luò)管理、服務(wù)質(zhì)量保障、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)速度的不斷增長(zhǎng),導(dǎo)致海量的高速網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)單節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)流量分類系統(tǒng)處理能力之間的矛盾不斷增加,嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)流量分類的性能。云計(jì)算技術(shù)具有分布式、可擴(kuò)展的特點(diǎn),能夠并行地處理海量數(shù)據(jù),將其應(yīng)用于高速網(wǎng)絡(luò)流量分類中,對(duì)于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精確的網(wǎng)絡(luò)流量分類具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)流量分類問(wèn)題,提出了基于云計(jì)算的高速網(wǎng)絡(luò)流量分類模型,并對(duì)該模型中的并行化網(wǎng)絡(luò)

2、流量分類方法以及負(fù)載均衡等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作有:
　　針對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下流量分類面臨的問(wèn)題,從提高流量分類的實(shí)時(shí)性出發(fā),提出一種基于云計(jì)算的高速網(wǎng)絡(luò)流量分類模型。該模型采用云計(jì)算并行處理和負(fù)載均衡技術(shù),把復(fù)雜的處理任務(wù)調(diào)度到后端多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)完成。分析表明該模型可擴(kuò)展性好、可靠性高,可以提高系統(tǒng)的整體性能,能夠較好地適應(yīng)高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)流量分類需求。
　　針對(duì)支持向量機(jī)(SVM)算法應(yīng)用到高速網(wǎng)絡(luò)流量分

3、類中存在計(jì)算復(fù)雜度高、訓(xùn)練速度慢等問(wèn)題,提出了一種基于SVM的并行網(wǎng)絡(luò)流量分類方法。該方法是一種采用云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建多級(jí)SVM和映射規(guī)約(MapReduce)模型的方法。它將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過(guò)對(duì)所有子訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行訓(xùn)練,得到支持向量集,進(jìn)而建立流量分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的SVM方法相比,并行SVM網(wǎng)絡(luò)流量分類方法在保持較高分類精度的前提下,有效地減少了訓(xùn)練時(shí)間,提高了高速網(wǎng)絡(luò)流量分類的速度。
　　針對(duì)

4、現(xiàn)有云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)主要采用主從模式的管理方式,而存在中心管理節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)重的問(wèn)題,提出一種基于分層多代理的云計(jì)算負(fù)載均衡方法。該方法將云計(jì)算平臺(tái)劃分為任務(wù)代理層、虛擬資源層、資源代理層和物理資源層,并通過(guò)部署任務(wù)監(jiān)控代理、任務(wù)子代理、資源監(jiān)控代理和資源子代理共同負(fù)責(zé)中心管理節(jié)點(diǎn)的管理工作,代理之間相互交流、協(xié)同工作、并行處理計(jì)算任務(wù)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法中的多代理有效地分擔(dān)了中心管理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載,而且提升了云計(jì)算平臺(tái)的任務(wù)處理能力。