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编程问答

Flow monitoring in Software-Defined Networks

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 54 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Flow monitoring in Software-Defined Networks 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

題目:Flow monitoring in Software-Defined Networks: Finding the accuracy/performance tradeoffs 軟件定義網(wǎng)絡(luò)中的流量監(jiān)控:尋找準確性/性能權(quán)衡
發(fā)表時間:2018年
來源:Computer Networks (Elsevier)

摘要

??在基于OpenFlow的軟件定義網(wǎng)絡(luò)中,獲得與NetFlow / IPFIX提供的流量級測量比較困難,因為它需要在流表中為每個流安裝一個條目。由于流表中的條目數(shù)量有限且很小,因此該方法不能很好地擴展。使用生成流量的應用程序標記流量將極大地豐富這些報告,因為它將為網(wǎng)絡(luò)性能和安全性等提供非常有價值的信息。
??這篇文章提供了一個可擴展的流量監(jiān)控解決方案,與當前現(xiàn)成的OpenFlow交換機完全兼容。測量結(jié)果在交換機中維護,并異步發(fā)送到SDN控制器。此外,使用DPI和機器學習技術(shù)的組合對流進行分類,特別關(guān)注Web和加密流量的識別。為了可擴展性,根據(jù)交換機中可用的OpenFlow功能設(shè)計了兩種不同的流量采樣方法。
??該方案在OpenDaylight中實施了我們的監(jiān)控解決方案,并在Open vSwitch的測試平臺中對其進行了評估,還使用了許多DPI和ML工具來找到準確性和性能之間的最佳折衷。我們使用實際流量的實驗結(jié)果表明,測量和分類系統(tǒng)是準確的,并且顯著降低了部署它們的成本。

針對什么問題?

  • 執(zhí)行細粒度流量監(jiān)控時,SDN的可擴展性問題
  • 使用OpenFlow實現(xiàn)流量監(jiān)控的最直接方法是在交換機表中維護每個流的條目。通過這種方式,監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的所有流量會產(chǎn)生很大的限制,因為現(xiàn)在OpenFlow交換機由于其有限的硬件資源(即TCAM條目數(shù)和處理能力)而不支持大量流條目
  • 測量報告中的流通常使用基于端口的分類技術(shù)進行標記(例如,通過協(xié)議)。然而,這些技術(shù)變得越來越過時,因為它們不適合當前的場景。如今,越來越頻繁地找到共享相同端口的非常多樣化的應用程序(例如,基于web的應用程序)或使用非眾所周知的端口來避免被檢測到(例如,P2P應用程序)。
  • 基于深度包檢測(DPI)的技術(shù)分析數(shù)據(jù)包的有效載荷以識別流量。
  • 基于機器學習(ML)的其他解決方案無法準確識別通過相同協(xié)議(例如HTTP)生成流量的應用程序(例如Gmail和YouTube)。這些方面PDI遠勝ML分類器。

    解決方案

  • 使用OpenFlow實現(xiàn)流量采樣并執(zhí)行流級別流量分類,特別強調(diào)Web和加密流量的識別。
  • 對于每個采樣流,我們在交換機中維護一個流條目,記錄持續(xù)時間以及數(shù)據(jù)包和字節(jié)數(shù)。
  • 在交換機中初始安裝一些規(guī)則,這些規(guī)則將自動操作以隨機區(qū)分要采樣的流量。
  • 系統(tǒng)直接在交換機中維護統(tǒng)計數(shù)據(jù),并在流量出現(xiàn)時檢索它們。
  • 根據(jù)準確性和成本之間的權(quán)衡,將特定的DPI或ML技術(shù)應用于不同類型的流量。使用HTTP標頭中的信息和加密(SSL / TLS)連接的證書來揭示隱藏在Web和加密流量背后的應用程序。將DNS流量作為補充信息源進行處理,以發(fā)現(xiàn)與不同流相關(guān)聯(lián)的域名。

    貢獻有哪些?

  • 為OpenFlow提供了一個流量監(jiān)控系統(tǒng),提供了類似于NetFlow / IPFIX的報告,并且富含標識生成每個流的應用程序的標簽。 為了減少控制器的開銷和交換機中所需的條目數(shù),提出了兩種可在當前OpenFlow交換機中實現(xiàn)的流量采樣方法。 對于流量分類,我們有效地結(jié)合了一些DPI和機器學習技術(shù),特別關(guān)注Web和加密流量的識別。 我們在OpenDay-light中實現(xiàn)了我們的系統(tǒng),并在具有實際流量的測試平臺中評估了其準確性和開銷。

    機器學習在這里起的作用

  • 流量分類

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/ChenYujin/p/9850838.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Flow monitoring in Software-Defined Networks的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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