基于离群点检测的链路流量细粒度监测.docx
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2022-11-02
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引言
当今科研活动越来越依赖数据、计算和网络传输的一体化深度融合支撑。
科研活动对数据传输服务的质量稳定性要求越来越高。例如在天文和空间观测
领域,VLBI（甚长基线干涉测量）技术能在具备极高角分辨率和测量精度的要
求下将分布在相距较远的射电望远镜通过广域链路进行实时地面组网联测。这
种精密实时联测能力在天体观测、大地测量、深空探索等工程领域有着重要作
用
[1]
。以 e-VLBI 为代表的一类科学应用对数据传输的抖动较为敏感,因此对广
域网络链路流量实时传输的稳定性提出了较为严苛的要求。如果能在网络运行
管理中对重点链路的局部流量尖峰或传输异常进行快速监测预警,则能辅助科
研专网的运行管理者更好的保障此类链路的稳定运行。
当前科研网络流量传输监测的方法大部分是基于固定阈值。警戒阈值的设
置一般基于当前线路传输能力的资源消耗情况,如果当前带宽消耗低于预留警
戒线（比如 20%）,则监测预警模型向网络管理人员发出预警。这种监测预警
方法在普通公众业务网络传输中可以及时监测到链路带宽耗尽导致的传输拥
塞问题,但是在链路流量平均负载不高的情况下,则很难快速发现链路流量局部
尖峰或传输异常。此外,固定阈值法的设定是否合理也较大程度影响网络流量
异常的及时发现。如果阈值设定过高,则会导致更高的漏警率,阈值设定过低,则
会导致误报率过高。同时,因为广域网络链路因为汇集了较多的节点的流入和
流出,因此其链路流量尺度特性比局域网络链路更具多样性,如何快速在多种细
粒度流量特征中识别出传输异常成为网络管理人员亟需解决的问题。
为了解决科研专网中重 点链路的局部流量尖峰和 传输异常的快速监测 预
警问题,本文基于局部离群点检测方法设计了一种新的链路流量监测预警模型,
面向科研专网上的重点应用需求,快速发现在网链路流量中的细粒度的流量尖
峰或传输异常信息并给出预警。
1 相关 工 作
1.1 局 部流量快速监 测预警
固定阈值预警方法是根据业务类型和线路负载情况设定固定的预警阈值,
通过判定当前监测到的链路流量观测值是否超过设定阈值从而触发线路资源
耗尽的预警。而实际业务链路中的流量是根据不同时间段而不断波动的,固定
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