P2P流媒体网络电视业务流量识别的研究，核心是解决P2P技术在流媒体领域的应用所带来的流量管理难题。随着互联网技术的飞速发展，P2P模式的网络业务已经广泛应用于流媒体内容的分发，其核心特点在于用户既是服务的消费者也是服务的提供者，这种模式被称为“用户节点”网络，即用户通过共享自己拥有的资源，形成一个去中心化的服务网络。
P2P流媒体技术之所以受到青睐，是因为它在传统客户端/服务器（C/S）模式基础上实现了创新。在C/S模式中，服务器往往成为瓶颈，限制了服务的扩展能力和服务的可用性。而P2P模式则允许用户间直接进行数据交换，大大减轻了中心服务器的负载，提高了传输效率。
由于P2P流媒体技术的流行，其对网络流量的影响也日益突出。例如，在PPStream、PPlive和QQlive等应用中，大量用户同时在线使用，会产生庞大的数据传输量，进而挤占网络带宽资源，影响其他网络业务的正常运行。因此，对P2P流媒体业务的流量进行有效识别，对于运营商来说至关重要。
文章中提到的深度包检测（DPI）方法，是当前网络流量识别与管理中非常有效的技术。通过深入分析网络报文的负载内容，而非仅仅依赖于报文头部信息，DPI可以更准确地识别应用层的业务类型。与传统基于端口号或IP地址的识别方法相比，DPI技术在识别动态端口和加密流量方面具有显著优势。
在流量管理与控制策略方面，作者提出了几种方法。首先是封堵策略，通过封禁特定的IP地址或端口来阻断某些应用层业务的流量。其次是等级制服务策略，通过设置不同的服务等级，控制不同等级业务所能获得的网络资源。最后是基于带宽资源的管理策略，通过对高带宽占用业务进行带宽限制，来优化网络资源的利用。
PPStream作为研究案例，其流量识别与控制管理方法的探讨，反映出了P2P流媒体业务对传统网络架构的挑战以及新的流量管理需求。在PPStream场景中，用户与服务器间的信令交互流量较小，而用户间传输的媒体数据流量较大，因此，关注点放在了如何识别和管理用户间的流量。
通过上述内容的分析，我们可以看到，P2P流媒体网络电视业务的发展对于互联网流量管理和控制策略的制定提出了新的要求。随着网络用户数量的增加以及新型P2P业务的不断涌现，网络运营商和管理者必须采用更加先进和有效的技术手段，来实现对网络流量的精细管理和优化，以满足各类网络业务的高质量服务需求。
