P2P流量識別與管理技術研究.pdf

1、隨著P2P應用的不斷發(fā)展，P2P網(wǎng)絡用戶迅速增加，Internet上充斥著大量的文件共享、流媒體、即時通信等多種類型的P2P流量。P2P技術在充分利用網(wǎng)絡帶寬給用戶帶來快速體驗的同時也過度消耗了網(wǎng)絡資源。各種應用流的迅速增長給路由器造成很大的負擔，使得網(wǎng)絡出現(xiàn)大量數(shù)據(jù)丟包和網(wǎng)絡延遲現(xiàn)象，導致越來越嚴重的網(wǎng)絡擁塞問題。因此，有效的識別和管理P2P流量顯得尤其重要。不同類型的P2P應用有著不同的QoS（Quality of Service，

2、服務質(zhì)量）需求，這就要求流量管理可以根據(jù)各業(yè)務的特點來對網(wǎng)絡資源進行合理的規(guī)劃和分配，使網(wǎng)絡資源得到高效利用，而準確地識別出各種類型的P2P應用是進行流量管理的前提。
　　 本文主要通過分析P2P流量特征、典型的P2P流量識別技術及網(wǎng)絡流量管理技術，提出了基于改進二叉樹SVM的P2P流量分類算法和建立在分類基礎上的流量管理方案，主要工作包括：
　　 （1)介紹了P2P的產(chǎn)生背景、技術特點、應用領域和流量特征，總結了常用的

3、P2P流量識別技術和流量管理中典型的隊列管理、隊列調(diào)度算法。
　　 （2)提出了基于改進二叉樹SVM的P2P流量分類算法。該算法提出依據(jù)一種新的類間距離度量法來構造二叉樹。這種新的度量方法綜合考慮了樣本類中心距離和類間重合度作為子分類器排列依據(jù)，減少了“錯分累積”現(xiàn)象的發(fā)生。同時，在流量屬性選擇上，綜合單屬性選擇和屬性子集選擇兩個方面在約簡屬性的同時不降低分類精度。最后，實驗結果表明該方法進行多分類比經(jīng)典的1-v-1和1-v-r

4、 SVM具有更高的分類精度和效率。
　　 （3)從隊列管理的丟包策略和隊列調(diào)度的帶寬分配兩個方面出發(fā)，提出了P2P流量管理整體方案。在隊列管理上，提出了BLRE算法，該算法將BLUE算法中的基于事件的概率調(diào)整和RED算法中緩沖區(qū)劃分的思想相結合來確定丟包率，從而更好的保持隊列的穩(wěn)定性和對突發(fā)流及時做出反應。丟包率計算中引入了上一次數(shù)據(jù)包到達時的平均隊列長度和當前平均隊列長度的比值，間接的反映了源端是否對發(fā)送速率做出調(diào)整,從而使得