第28卷第1期i|算机应用研究Vc]2011I月ApplicationResearchofComputersO•1大业务流识别方法研究综述倡（I.北京大学软件与微电子学院网络与通信技术系，北京102600；2.中国科学院算技术研究所网络技术研究中心，北京100080）摘要：大业务流识别（简称大流识别）方法是网络流量测量与分析中必不可少的一种方法和手段，在学术界和工业界都引起了广泛的关注。针对大流识别问题展开研究，对适用于网络监控和管理需求的大流识别的方法、成果和相关问题进行综述，分类分析和总结了典型的大流识别方法，并指出这些方法存在的局限性和不足，对下一步研究趋势进行了预测。关键词：流：大业务流；网络监控；识别方法中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1001唱3695（2011）（J1唱0006唱043Surveyofidentifyingmethodformeasurementofheavyi11ertrafficf1Pekin?University,3eijin?112610,Chini：2.InstitcHofCcnfutin?Tecknology*ChineseAcidenycISciences,Beijing100080•China)Abstract：ThemethodoflieavyBi11erf1owidentificationi$importanttonetworktrafficmeasurementandanalysis,andiabriefsurveyoftheworkonidentificationalgorithmsadaptedbyheavy^i11ertrafficflow.AnalyzedsometypicalalgorithKeywords：flow；heavy唱itterflow；networkmonitoring；identifyingmethod动了大业务流识别方法的研究和应用。通常，人们将这些比例0引言流是网络流最的一种抽象化表示。最早的流定义山c1affy等人提出，它是指具有相同属性的一系列数据包的集合。一般地，流通过五元组来区分，即源IP地址、冃的IP地址、源端匚I号、H的端「I号和传输层的协议类型。流的基木属性通常包括大小（size）、持第时间（duration）、速率（rate）发件.定义的提出为描述网络流量提供了便捷的方法。[3〜7]缀级、TCP流级和AS级，还是WWW业务的流量等，都具有一个相同的性质，即犬部分的字节流量都是山少数的流所产纶的，也就是常说的长尾效应o正是因为这一现象的发现推流划分为印度豹流(cheetahs)和蜗牛流(snails)；突发性作为流[11]于少数的大容量连接°他们把这种大容最连接称为Alpha流,认为一个流如果蜂值超过某一门限值，这个流便是Alpha流;没有达到这一门限值的流则是Beta流。此外，Lan等人根据突(stingrays)流。在C有的研究中通常是针对流的某个特定属性给出大业务流的定义.除了定义各口木身存在的局限性以外.它们共冇的问题还集屮反映在定义相对都比较简单，基水上戮了2(1f臬午时间点1：/冋间隔内.流的杲T属性的位足杏紐过如I、预先设泄好的同定阈值•來是义大业务流。这种定义方式对不同网络环境和网络流杲变化的动态性没有给予充分的考虑,发性在文献[8]屮把流划分为豪猪(porcupines)流和黄貂鱼不高、但在某一属性上(如字节流/据包婀)镰啊较杨I雅瞬戈印铁r步哄s应用的可扩展性不够1。本文在研究大统称为大业务流$。大业务流具体的定义一直以-來都是一个]比较宽泛的概念。在以往的研究中，从流属性的不同角度，人们给出了多种形式的犬业务流定义。从流人小属性的角度來[G,9][10]业务流的识别方法时，不针对流的某一特定属性來区分大业务流，而是采用人们通常的说法，即将网络中比例不高、但在某一属性上影响较大的流统称为大业务流。大业务流识别是网络监控、网络管理以及计费等的巫要基[13-15]至最后一个包到达所经历的时间，将流划分为乌龟流(tortoi唱ses)和持蜓流(dragonf1ies)：速率属性也被作为流划分的标准。过对这些大业务流的识别，网络管理者町以很清楚地挙握网络屮占据绝大部分字节数和包个数流的分布恬况。这些信息的讲，有大象(elephant)m(mice)Z分；从持续时间的角度,Brownlee等人依据持续时间,即一个流从第一个包到达础。网络管理者通常会对人业务流给予特别的关注(61070237)doi：I0・3969/・issn・丨001喑695・20丨丨・0作者简介：李荒(1984唱)，男•北京人.硕士研究生，主耍研究方向为网络流显监测(Iizhen1259@S0hu.com)：畅雅辉(1966唱)•女，副教授，闻士.b主要研究方向为网络监测与管理、互联网应用技术；张广兴(1978唱)•男.助理研究员.附士，主要硏竟方向为网络流議监测・LIZhEn.YAN...