基于云計算的高速網絡流量分類方法研究.pdf

1、網絡流量分類是網絡管理、服務質量保障、網絡安全等領域的關鍵技術之一。隨著網絡規(guī)模和網絡速度的不斷增長,導致海量的高速網絡流量數據與傳統(tǒng)單節(jié)點網絡流量分類系統(tǒng)處理能力之間的矛盾不斷增加,嚴重影響了網絡流量分類的性能。云計算技術具有分布式、可擴展的特點,能夠并行地處理海量數據,將其應用于高速網絡流量分類中,對于實現(xiàn)實時、精確的網絡流量分類具有現(xiàn)實意義。針對高速網絡流量分類問題,提出了基于云計算的高速網絡流量分類模型,并對該模型中的并行化網絡

2、流量分類方法以及負載均衡等關鍵技術進行了研究。論文的主要創(chuàng)新工作有:
　　針對高速網絡環(huán)境下流量分類面臨的問題,從提高流量分類的實時性出發(fā),提出一種基于云計算的高速網絡流量分類模型。該模型采用云計算并行處理和負載均衡技術,把復雜的處理任務調度到后端多個處理節(jié)點完成。分析表明該模型可擴展性好、可靠性高,可以提高系統(tǒng)的整體性能,能夠較好地適應高速網絡環(huán)境下的網絡流量分類需求。
　　針對支持向量機(SVM)算法應用到高速網絡流量分

3、類中存在計算復雜度高、訓練速度慢等問題,提出了一種基于SVM的并行網絡流量分類方法。該方法是一種采用云計算平臺構建多級SVM和映射規(guī)約(MapReduce)模型的方法。它將訓練數據集劃分為多個子訓練數據集,通過對所有子訓練數據集進行并行訓練,得到支持向量集,進而建立流量分類模型。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的SVM方法相比,并行SVM網絡流量分類方法在保持較高分類精度的前提下,有效地減少了訓練時間,提高了高速網絡流量分類的速度。
　　針對

4、現(xiàn)有云計算平臺架構主要采用主從模式的管理方式,而存在中心管理節(jié)點負載過重的問題,提出一種基于分層多代理的云計算負載均衡方法。該方法將云計算平臺劃分為任務代理層、虛擬資源層、資源代理層和物理資源層,并通過部署任務監(jiān)控代理、任務子代理、資源監(jiān)控代理和資源子代理共同負責中心管理節(jié)點的管理工作,代理之間相互交流、協(xié)同工作、并行處理計算任務。通過仿真實驗,結果表明該方法中的多代理有效地分擔了中心管理節(jié)點的負載,而且提升了云計算平臺的任務處理能力。