《基於矩陣填充的軟體定義網路流量矩陣測量方法研究》是依託湖南大學，由謝鯤擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於矩陣填充的軟體定義網路流量矩陣測量方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：謝鯤
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
流量矩陣(Traffic Matrix, TM)作為網路管理、流量工程、網路異常檢測、網路設計和規劃的重要輸入參數，是SDN(Software Defined Networking)中控制平面資源管控決策的基礎。為了低開銷、高精度、高可靠地測量和預測TM，本項目採用最新的稀疏處理技術—矩陣填充，通過少部分流量採樣數據，來精確推斷和預測TM。研究內容包括：為了支持不同粒度的流量查詢，提出基於布魯姆過濾器的流表索引結構和快速流量查詢算法；為了支持SDN中線上TM測量，提出基於矩陣恢復條件的流量採集調度引擎，該引擎可在恰當的位置和時間測量流量；提出流量數據異常檢測和恢復算法，以在不可靠網路環境中提供可靠的TM；利用TM內時間穩定性和空間相關性，提出基於多維矩陣填充的流量預測算法，以實現準確預測流量；為了解決矩陣填充技術的可擴展性問題並快速實現TM的推斷，提出並行和分散式的矩陣填充算法。
結題摘要
大規模網路性能測量會導致大量測量代價。為了降低測量開銷並獲得網路性能視圖（如流量矩陣），本項目提出新的稀疏網路測量框架。該框架通過選擇部分節點和路徑開展網路測量，利用測量數據高時空相關性，推測出未測量和丟失的網路性能數據。不依賴於隨機測量策略，為了進一步降低測量代價，本項目提出新的測量調度框架，可主動確定未來短期測量的位置，從而保證未測量的數據可以通過矩陣填充來精確恢復。在稀疏網路測量中，缺失測量數據恢復高度依賴所採取的數據推測算法。本項目首先將網路測量數據建模為矩陣，提出多個矩陣填充算法，可根據部分測量數據，推測未測量的數據。然後，為了利用數據內部的高階結構化信息來進一步提高推測精度，本項目將網路性能數據建模為張量，提出多個張量填充算法以更高的精度推測未測量的數據。在測量數據的基礎上，本項目研究利用時空信息從網路整體出發來檢測和定位網路異常並恢復正常數據。提出多個網路異常檢測算法，包括離線和線上異常檢測，實現高速和高精度的網路異常檢測。基於小波變換和圖卷積，本項目研究和提出了網路流量預測算法，實現對動態網路的高精度網路流量預測。除了上述工作外，本項目還提出了基於布魯姆過濾器的網路流查詢算法，以快速查詢網路狀態。本項目所提的稀疏網路測量框架，可以實現僅測量20%的端到端路徑，精確推測全部的端到端路徑，大大降低測量開銷。本項目發表CCF A雜誌和會議論文19篇，CCF B雜誌和會議論文7篇，CCF C雜誌和會議論文12篇。申請發明專利16項，授權專利8項。
