网络性能监控关键技术

收集网络性能参数的方法通常被发送到测试中。因此，可以考虑三种方法来监控重要链路的网络性能。

1.通常发送收集网络性能参数的方法。因此，可以考虑三种监视重要链路的网络性能的方法。 （1）直接使用现有路由器或交换机本身的流量测量功能，具体使用路由器的NETFLOW软件。这样，大容量数据收集会消耗设备的CPU和存储资源。通常，使用采样技术，但观察粒度粗糙，并且当前标准不完善。 IPFIX仍处于讨论阶段。另外，由于高速接口的流量监控设备成本较高，需要在网络设备或网络中增加专用数据采集设备。 （2）在路由器上使用ISE卡来监控关键链路。（3）流量分析设备被串行地并入或包含在P传输链路中以获得交通信息。可以通过上述监控机制获得网络的状态信息。一方面，状态信息需要是路由策略的重要参数，以便当感知到网络拥塞发生或即将发生时，可以实时改变网络路由。目前，该领域的研究已经在IETF中进行，并且已经提出了一些基于QoS的路由算法，但是没有很多网络设备支持这些新的路由协议。另一方面，这些网络状态信息可以为网络管理员提供预测和掌握网络运行状态的事实依据，从而可以非实时地调整网络，提高网络性能。 2.网络性能测量点的安排和管理采用上述三种测量方法后，相当于在网络中配置多个网络性能检测器。这些探测器使用分布式测试和集中式综合分析模式来处理这些探测器。它应该能够监控多个用户的多个性能，从而降低建设成本，真正为更多用户实现网络性能监控服务。网络中的多个检测器也可以形成多个网络性能监控域，并且一个检测器在逻辑上可以属于多个监控域。也就是说，一个检测器可以同时为多个用户服务，一个检测器也可以同时执行多个监控任务。 3.网络性能的采样性能测量技术考虑了网络负载和检测器负载。通常，对于某些参数，连续测试不能长时间执行，并且必须使用仪表使用的仪表技术，即根据同轴上的某种算法。提取测量时间点的一部分，并且在测量时间点测量并记录感兴趣的参数。采样技术可以直接减少探测器的工作量，减少网络负载，减轻网络设备的压力，从而降低探测器的技术要求，降低产品成本。有许多算法用于在时间轴上选择采样时间点，包括以下两个。 （1）以固定的时间间隔定期收集数据，并在后台处理过程中根据某种线性预测算法进行建模，使得点数据扩展到连续数据。 （2）自适应时间间隔收集数据，并且在后台处理中，根据某种非线性预测算法（例如神经网络）将点数据扩展为连续数据。自适应时间间隔算法可以在一定程度上增加网络流量突发事件的发现概率，即在流量变化更频繁或剧烈的时间段内增加采集密度，并在流量变化期间降低采集密度。比较平坦。在应用抽样技术时，存在一些固有的常见问题。首先，时间轴上的压缩不是数据压缩数据测量的首选方法，因为一般的采样算法无法实现数据缩略图的实际生成，根据操作和维护。人的需要扩展数据。其次，采样算法对app开发数据采集的效果影响很大。目前，通用设备使用的时间采样点的计算方法和采集方法远非优化算法，误差较大，信息丢失也很严重。通常不可能准确和准确地捕获网络中的异常事件。