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1網絡流量識別模塊
1.1網絡流量檢測網絡流量檢測依托于網絡節點分布采集系統。在這一系統中,節點上的采集程序以一定周期對路由節點的節點標識、端口IP地址、節點狀態等信息進行采集,并以一定的數據結構對采集結果進行存儲和發送。位于網絡環境中心服務器上的服務端程序對發送過來的數據信息進行收集和整理。在收集的過程中,對每一個連接進來的節點信息發送請求,服務器端程序均為其新建一個線程,多線程的操作保證了多個節點數據信息的同步接收。所有節點的信息都被存儲在一個特定的字段里,服務器端的程序對該字段以相同周期進行掃描,在每個時間點對字段信息進行采樣,采樣結果即為當前時間網絡流量數據信息。此時的粗數據由于對應關系還沒有建立起來,還不能用于可視化顯示。因而有必要對這些信息做及時的分類處理,而分類處理的最長時間不得超過采集周期。數據分類的過程以路由節點標識為關鍵字,多個線程同時運行。一方面,一個獨立的線程用于掃描信息,并將信息填寫在對應的路由節點信息表上;另一方面,數據處理模塊參照著網絡節點拓撲連接關系,將一條鏈路的兩個不同節點上對應的連接端口關聯起來,并將其帶寬利用率進行加法,得出該鏈路的帶寬使用率。
1.2網絡流量監控網絡流量監控技術依托于處理后的數據得出的鏈路流量信息,即鏈路帶寬利用率。通過設定自定義的流量閾值,并且定時對鏈路帶寬利用率進行檢測,即可實現對網絡流量的監控。對于即時鏈路帶寬利用率超過閾值的鏈路,系統將對其進行統計,統計后的結果存儲在一個固定的字段內。該字段內的所有鏈路信息將用于顯示全局網絡所有鏈路的鏈路狀態,即當前的鏈路帶寬利用率。
2業務類型感知模塊
對于不同性質的業務,例如數據業務、語音業務和視頻業務,其所需要的帶寬資源也有所不同。要實現需求和資源的匹配,就必須為路由決策模塊提供業務類型信息。通過對網絡中各個節點的監控,時時檢測出每條到達節點流的具體信息,在傳統的只基于五元組的識別分析基礎上,進一步利用深度包檢測技術通過提取有效載荷,深入分析協議類型。通過實時對網絡中各節點進行監控,研究一種比傳統意義上緊限于對五元組提取分析方法的更加高效,精確的業務流識別機制,為網絡提供更加智能的判斷和決策的依據。
2.1協議識別概念流:指在某一段固定時間內通過網絡上一個觀測點的IP報文集合。屬于一個特定流的所有報文有一些相同屬性。應用層協議識別的對象不是耽擱報文,而是將“流”作為一個整體考慮。協議識別:標識出網絡中每個流所使用的應用層協議,其是基于使用類型的流分類的延伸和精華。在基于使用類型的流分類問題中,每個類別可能包含某些屬性類似的多種協議,協議識別問題必須對流進行更精細的分類,使得每個類別中的流只包含一種應用層協議。流分類:指利用流以及流中報文的某些信息將網絡上的流分成既定的若干類別,其是報文分類的擴展。
2.2解決協議識別問題的基本思想從本質上看,協議識別問題是多元統計學中的判別分析在實際中的應用。首先根據所選擇的n維流信息將流分為K個類別,每個類別對應一個協議,對于新到來的流,計算其自身的n維流信息值,根據記錄將其劃分到相應的類別中,給出類別號即協議名。
2.3識別方案首先,在網絡中各個節點對網絡數據流進行監控,利用抓包工具時時進行包抓取;然后根據對不同的包特征進行初步提取分析,確定不同流,并從所抓取得多條流中分出單條流進行進一步的分析,從而確定流的類型;最后將識別出的流協議類型傳送到中心服務器,根據中心服務器的決策,并接受中心服務器的反饋來實現動態的網絡智能決策。圖3給出了協議識別程序的具體流程,通過將抓取的數據流通過進程間的相互通信傳送給協議識別接口,協議識別程序按照基本程序框架設計分析,對抓取包的信息進行提取分析并識別出相應的協議類型,從而進一步識別出其所屬流的類型,然后將所識別出的信息發送給中心服務器以完成進一步的工作。
3測試實例
發送一條數據流,此時,在網絡拓撲圖中會看到這條數據流的流動走向及數據流信息。通過路由決策,此時這條數據流選擇的傳輸路徑如圖4。此時在同一個終端上訪問另外一種類型的服務(此處以ftp為例),并開始傳輸,從拓撲圖中可以看到,同一目的地址不同的數據流(綠色虛線代表ftp類型數據流),選擇了不同的路徑來進行傳輸。測試實例證明,在新型路由架構下添加網絡流量識別模塊與業務類型感知模塊,大大提高了網絡資源利用率,很好的實現了負載均衡,經過可視化處理,使當前網絡中存在的業務種類及信息能夠被清晰呈現。
4結論
本文提出的智慧型網絡拓撲感知方案,在新型的“物理分布,邏輯集中”的路由架構下,增加了對全局網絡流量的發現、監控等機制,與可視化技術相結合,著重實現對鏈路流量的實時顯示研究,并通過設定流量門限值,實現對流量值區間的實時感知。同時本文還研究了一種對全局網絡業務的識別方法,實現對全局網絡中存在業務的動態感知,經過可視化處理,使當前網絡中存在的業務種類能夠被清晰呈現。
作者:段穎嫻單位:北京郵電大學網絡技術研究院下一代互聯網中心