论文摘要：搜集FLOW探针的安排与实行

搜集流量领会是搜集处置中的一个要害上面，暂时比拟合流的搜集流量领会本领有思科公司的NetFlow本领和InMon公司的sFlow本领。然而，这两种本领都须要一定的搜集摆设扶助，并且会占用搜集摆设的资源，感化搜集摆设的本能。其余，这两种本领沿用的取样算法不够精巧，不许按照搜集情况的变革机动的安排取样率，有理的调配丈量资源。正文鉴于之上题目，安排和实行了同声扶助NetFlow和sFlow两种丈量本领的搜集FLOW探针体例，安排了鉴于分层的自符合随机取样算法，并为搜集FLOW探针体例实行了多种取样算法，为搜集流量领会供给有力的搜集数据扶助。正文的重要处事和博得的功效有：1、参考鉴于AR模子的自符合随机取样算法，提出了鉴于分层的自符合随机取样算法，并同保守的静态取样算法举行了试验比拟领会。试验截止表白，鉴于分层的自符合随机取样算法在较低的取样率的基础下，不妨赢得较高的丈量精确度。2、安排并实行了sFlow Agent，可输入sFlow v4和v5两种本子的数据报，而且不妨将sFlow数据报同声发送给多个sFlow搜集摆设。对准sFlow丈量本领的及时性的须要，提出了鉴于缓存和准时的数据报发送战略，俭朴了体例资源，缩小了对搜集带宽资源的占用。3、安排并实行了NetFlow Agent，可输入NetFlow v5和v9两种本子的数据报，而且不妨将NetFlow数据报同声发送给多个NetFlow搜集摆设。对准NetFlow流缓存中查问功效低的题目，沿用了鉴于红黑树的NetFlow流缓存构造，普及了NetFlow流的查问功效。体例本质运转尝试截止表明，正文实行的搜集FLOW探针体例有杰出的本能展现，不妨满意搜集流量丈量的须要。