网络监控流量及存储算法
基于代理的P2P网络流量监控与调整算法
随着科技与计算机技术的发展 ， 各种网络应用不断涌现 ，为广大用户提供了方便 ，同时创造 了大量附 加产值。而在全部的 Ｉ Ｓ Ｐ 业务 中，有 ６ ０ ％至 ８ ０ ％ 是Ｐ ２ Ｐ的网络服务或者应用… ，包括在线视频 、下载等， 使用着最大比例的互联网带宽 。 因此 ， 对Ｐ ２ Ｐ应用的各种属性 、 行为以及流量的使用进行深人研究与分析 ， 并 提供 良好 的管理策 略具有 重 要 的实 际意义 与价值 。
第２ ９卷第 ４期
２ ０ １ ３年 ７月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｑｉ ｑ ｉ ｈ ａ ｒ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｖｏ １ ． ２９ 。 Ｎｏ ． ４
Ｊ ｕ ｌ ｙ ， ２ ０１ ３
基 于代 理 的 Ｐ ２ Ｐ网络 流 量 监控 与 调 整 算 法
邓 绯
（ 四川职业技术学院 计算机科学 系 ，四川 遂宁 ，６ ２ ９ ０ ０ ０）
摘要 ：设计 了一种基于代理 的 Ｐ ２ Ｐ的网络 流量监控与调整模型算 法。该模 型所采用 的结构是基于代理的 ，基本机
制为将 Ｐ ２ Ｐ网络用代 理的体系结 构进行组织 ，设置监控管理站点 ，从 而实现对 网络 的流量调整与实时监测 ，重新 组织 网络 的拓扑结构 。 采用 Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｃ ＋ ＋ 对 系统进行模拟分析 ， 结果表 明所提供 的代理监控结构模型能够实现对 Ｐ ２ Ｐ
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插值算法在网络流量监控中的应用
算 法 ， 获 取 的流 量 信 息 进 行计 算 ， 以 获 取扫 描 时 间 间 内 对 可
时 间 点 的流 量逼 近 值 ， 而使 曲线 更 加 圆滑 。 从
的费 用和 代价 ， 制 用 户 过 多 的 占用 和 使 用 网 络资 源 ， 高 网 控 提
络 的效 率 【 。 同时 ， 过 流 量 监控 可 以发 现 网络 故 障 ， 行 网 １ 】 通 进
（ｃｏｌ ｆ ｍｐ ｔ ， ｎ ｕ ｆ ｅ ｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ， ｓａ， ｎ ｕ ４ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ Ｃｏ ｕ ｒＡ ｈ ｉ ｉ ｒｔ ｏ ｃｎ ｌ ｙ Ｍａ ｎｈｎ Ａ ｈ ｉ ３０ ， ｈｎ） ｅ Ｕｒｖ ｓｙ Ｔ ｏ ａ ２
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｇ ａａ ｔｅ ｄ ｔ ｃ ｕ ｓ ｏ ｒ ｍ ｌ ｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ｉｅ，ｔ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ ｆ ｗ ｎｔ ｒ ｇ ｐ ｏ ｒｍ ｓｓ Ｓｍｐ ｅ ｓ ｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｕ ｒｎ ｅ ａａ ａ ｑ ｉ ｔ ｎ ｆ ｉ ｉ ｏ ａ ｅｗｏ ｋ ｄ ｄ ｖ ｃ ｓ ｈ ｅ ｌ ｗ ｒ ｏ ｍｏ ｉ ｉ ｒ ｇ ａ ｕ ｅ ｉ ｌ ｌ ｏｎ
而近似逼近间断时间点的真 实网络 流量 ， 而可对 网络流量监控 的时间粒度进行 细化。呈现 了几种 插值算法在网络流量监控 中 进
的 实 际效 果 。
【 关键词】 插值算法
网络流量 监控
中图分类号 ：Ｐ ９ 文献标识码： 文章编号： ０ ８ １ ３ （０ ０ １－ ８ ３ Ｔ ３３ Ａ １ ０－ ７ ９ ２ １ ）７ ４－
通 信 论 坛
４ ８ 计 算 机 与 网 络 剖 新 生 活
插值算法在 网络流量监控 中的应用
陶 永 王 洪涛 张辉 宜 沈 晖
数据流分析中的流式算法
数据流分析中的流式算法数据流分析是一种针对大规模数据流进行实时处理的算法，主要用于解决大数据时代中海量数据的实时查询、分析和挖掘等问题。
它具有高效、实时和可扩展性等优势，广泛应用于互联网、金融、电商、社交网络等领域。
本文将从什么是数据流分析、流式算法的概念、流式算法的应用场景和优势等多个方面详细介绍数据流分析中的流式算法。
首先，我们先来了解一下什么是数据流分析。
数据流分析是一种针对数据流的实时处理技术，其主要处理的对象是输入数据流，并且要求对数据进行实时处理和分析。
与传统的批处理相比，数据流分析更关注数据的实时性和处理效率。
在大数据时代，数据量呈指数级增长，超出了传统处理方法的承载能力，因此需要利用流式算法来解决这一问题。
流式算法是一种适用于数据流处理的算法。
与传统的算法不同，流式算法具有低存储开销和高实时处理能力的特点。
它适合处理无限数据流，通过有限的内存和有限的处理时间，对数据进行实时分析和处理。
流式算法通常采用对时间和空间的折中策略，通过牺牲一定的精确性来换取处理效率。
在数据流分析的应用场景中，流式算法发挥了重要的作用。
首先，在实时监控领域，流式算法可以对网络流量、日志数据等进行实时监控和分析，快速发现异常情况并采取相应的措施。
其次，流式算法在金融行业也有广泛应用，如高频交易、风险控制等方面，通过对实时交易数据进行流式分析，可以帮助机构对市场波动作出及时反应。
此外，流式算法还应用于推荐系统、广告投放、社交网络分析等领域，能够帮助企业更准确地推断用户行为和需求，提供个性化的服务。
流式算法相比传统算法具有一定的优势。
首先，流式算法具有较低的存储需求和处理复杂度，可以在有限的资源下处理海量的数据流。
其次，流式算法具备较高的实时性，能够及时响应数据的变化，并进行实时的分析和决策。
此外，流式算法还可以实现在线学习和自适应调整，能够随着数据的变化不断优化模型和算法。
然而，流式算法也存在一些挑战和限制。
网络流量监测与异常检测技术研究
网络流量监测与异常检测技术研究随着互联网的快速发展，大量的网络流量时刻在全球范围内不断流动。
网络流量监测与异常检测技术的研究，对于网络安全和网络运维具有重要意义。
本文将对网络流量监测与异常检测技术的研究进行探讨，并介绍其应用领域和相关挑战。
一、网络流量监测技术网络流量监测是指对网络中传输的数据流进行实时监控、识别和分析的过程。
网络流量监测技术可以帮助网络管理员实时了解网络的状态，及时应对网络问题，提高网络的可用性和安全性。
1. 传统的网络流量监测技术传统的网络流量监测技术主要依赖于网络设备上的流量监控功能。
例如，通过在交换机、路由器等关键设备上启用流量监控功能，可以通过抓包、记录日志等方式获取流量数据。
然后，利用分析工具对流量数据进行分析和报告，以帮助管理员了解网络的性能和健康状况。
2. 基于机器学习的网络流量监测技术随着机器学习的兴起，许多研究者开始将机器学习算法应用于网络流量监测技术中。
这些算法可以通过学习网络流量的模式和趋势，自动检测并识别网络异常行为。
一些常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习算法等。
二、网络异常检测技术网络异常检测技术是指对网络流量中的异常行为进行实时检测和警告的过程。
网络异常行为可能包括网络攻击、恶意软件传播、DDoS攻击等。
网络异常检测技术可以帮助网络管理员及时发现并应对恶意行为，保护网络的安全和稳定运行。
1. 基于规则的网络异常检测技术基于规则的网络异常检测技术是最传统的一种方法。
它通过定义一系列规则来判断网络流量是否异常。
例如，当流量超过设定的门限值，或者出现特定的攻击行为时，系统将发出警报。
这种方法简单易懂，但对于复杂的网络环境和新型攻击手段可能不够敏感和准确。
2. 基于机器学习的网络异常检测技术与网络流量监测技术类似，机器学习算法也可以应用于网络异常检测技术中。
通过训练算法和样本数据集，系统可以学习到正常网络流量的模式，并通过与已学习模式的比对，识别出异常行为。
流量补偿原理
流量补偿原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：流量是指互联网传输过程中的数据量，它是衡量网络通信速度和质量的重要指标。
在互联网的发展过程中，流量成为了一项非常重要的资源。
但是在网络使用过程中，用户往往会遇到一些问题，比如流量的消耗速度过快、网络不稳定等，这时候就需要用到流量补偿原理。
流量补偿原理是指在用户使用网络时，如发生网络故障、网络速度较慢、流量消耗异常等情况下，网络提供商会通过一定的机制为用户进行补偿，以保障用户的权益和提升用户体验。
流量补偿原理的核心是通过对用户的流量进行监控和记录，找出异常情况并给予相应的补偿。
在实际应用中，流量补偿原理通常包括以下几个方面：1. 流量监控：网络提供商会通过监控系统实时监测用户的流量使用情况，包括流量消耗速度、流量使用情况等。
一旦发现用户的流量使用出现异常情况，就会立即采取相应的措施。
2. 流量记录：网络提供商会对用户的流量使用情况进行记录，以便今后查证和补偿。
用户可以通过查询流量记录了解自己的流量使用情况，避免出现流量使用过度的情况。
3. 流量补偿：当用户遇到流量消耗过快、网络不稳定等情况时，网络提供商会根据用户的具体情况进行相应的补偿。
补偿方式包括赠送额外的流量、延长流量有效期、提供流量优惠等。
通过流量补偿原理，网络提供商可以更好地维护用户的权益，提升用户满意度和忠诚度。
流量补偿也促进了网络服务商之间的竞争，推动网络服务的优化和提升。
第二篇示例：流量补偿原理是指在网络传输中，一方数据传输速率大于另一方接收速率时，为了保证数据传输的稳定性和平衡，需要进行一定的补偿措施。
流量补偿原理的提出和应用，对于网络数据传输的效率和质量起着至关重要的作用。
在网络通信中，数据的传输速率是非常重要的一个指标。
在数据传输的过程中，数据发送方和接收方的网络环境和带宽可能存在差异，导致数据传输速率不一致。
当发送方的数据传输速率大于接收方的接收速率时，就会出现数据阻塞和丢包的情况，从而影响网络通信的效率和质量。
网络监控系统设计方案
网络监控系统设计方案一、引言随着信息技术的飞速发展，网络已经成为企业、组织和个人生活中不可或缺的一部分。
然而，网络的广泛应用也带来了一系列的安全和管理问题，如网络攻击、数据泄露、非法访问等。
为了保障网络的安全和稳定运行，设计一套高效、可靠的网络监控系统显得尤为重要。
二、需求分析（一）功能需求1、实时监测网络流量，包括流入和流出的数据包、带宽使用情况等。
2、监控网络设备的运行状态，如路由器、交换机、服务器等。
3、检测网络中的异常活动，如入侵行为、病毒传播等。
4、提供报警功能，及时通知管理员网络中出现的问题。
（二）性能需求1、系统应具备高实时性，能够快速响应网络中的变化。
2、能够处理大量的数据，保证系统在高负载下的稳定性。
（三）安全需求1、系统本身应具备较高的安全性，防止被攻击者利用。
2、对监控数据进行加密存储和传输，保护数据的机密性和完整性。
三、系统设计（一）总体架构网络监控系统主要由数据采集层、数据处理层和用户展示层组成。
数据采集层负责收集网络中的各种数据，如流量数据、设备状态数据等；数据处理层对采集到的数据进行分析和处理，提取有用的信息，并进行异常检测和报警；用户展示层将处理后的结果以直观的方式展示给管理员，方便管理员进行监控和管理。
（二）数据采集1、使用网络探针技术，在网络关键节点部署探针，实时采集网络流量数据。
2、通过 SNMP 协议获取网络设备的状态信息，如 CPU 利用率、内存使用率等。
（三）数据处理1、采用数据分析算法，对采集到的流量数据进行分析，识别出正常流量和异常流量。
2、利用机器学习算法，对网络中的行为进行建模，提高异常检测的准确性。
（四）报警机制当系统检测到异常情况时，通过短信、邮件等方式及时通知管理员，并提供详细的异常信息，方便管理员进行处理。
（五）用户界面设计简洁、直观的用户界面，管理员可以通过界面实时查看网络的运行状态、流量分布、设备状态等信息，并可以进行相关的配置和管理操作。
网络流量行为分析与异常检测的算法设计及应用
网络流量行为分析与异常检测的算法设计及应用随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越受到人们的关注。
网络攻击和异常行为对个人、企业甚至国家造成了严重的损失。
因此，网络流量行为分析和异常检测成为了当前网络安全领域中一个非常重要的研究方向。
本文将重点讨论根据网络流量行为分析的算法设计和应用。
一、网络流量行为分析算法设计1. 数据采集与预处理网络流量行为分析的第一步是采集数据。
可以使用网络设备或软件来捕获网络数据包，并记录下每个数据包的相关信息。
在数据采集后，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和特征提取等步骤。
预处理的目的是提高数据的质量和准确性。
2. 特征工程特征工程是网络流量行为分析中非常重要的一步。
通过选取合适的特征并对其进行处理，可以提取出有用的信息以用于后续的分析和检测。
常用的特征包括数据包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、传输协议等。
此外，还可以提取时间窗口、字节大小、数据传输速率等特征。
3. 行为模型构建在得到特征后，需要构建网络流量行为模型。
常用的行为模型有统计模型、机器学习模型和深度学习模型等。
统计模型包括均值、方差、概率密度函数等，可以用于描述数据的分布情况和规律。
机器学习模型可以通过训练样本来学习网络流量的正常行为，并通过比较预测值和实际观测值来判断是否存在异常。
深度学习模型则可以通过自动学习特征提取器，进一步提高异常检测的准确性。
二、网络流量行为分析算法应用1. 威胁情报网络流量行为分析可以用于发掘威胁情报，及时掌握网络攻击活动的趋势和特征。
通过分析网络流量，可以识别出潜在的威胁行为，并将其归纳为一系列可疑活动。
这些可疑活动可以进一步汇总和分析，从中获取有关攻击者的信息，比如攻击者的IP地址、攻击方式、目标系统等。
威胁情报的获取可以帮助网络管理员加强系统防护，及时采取措施来进行修复和应对。
2. 异常检测网络流量行为分析的主要目标是检测网络流量中的异常行为。
局域网网络流量分析方法
局域网网络流量分析方法在当今互联网发展迅猛的时代，局域网已经成为公司、学校及家庭之间进行信息共享和通信的重要工具。
然而，对于网络管理员来说，了解和分析局域网的网络流量是非常重要的，因为它可以提供有价值的数据用于网络优化、故障排除和安全监控。
因此，本文将介绍几种常用的局域网网络流量分析方法。
一、抓包分析抓包分析是最常见也是最直接的方法之一，它通过截获和分析传输在局域网上的数据包来获取流量信息。
网络管理员可以使用抓包工具，如Wireshark或tcpdump，在局域网上进行数据包捕捉，并对数据包进行解析和分析。
抓包分析可以提供详细的数据包信息，包括源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、传输时间等，这些信息可以帮助管理员了解局域网上的流量分布和流量使用情况。
二、流量监测工具除了抓包分析外，流量监测工具也是一种常用的网络流量分析方法。
流量监测工具可以实时监测和记录局域网上的网络流量数据，并提供可视化的图表和统计信息。
通过使用流量监测工具，管理员可以轻松地查看和分析局域网上的流量趋势、流量峰值和流量来源，以便更好地规划和优化网络资源。
三、流量分析算法除了使用工具进行抓包和监测之外，还可以使用流量分析算法来对局域网的网络流量进行统计和分析。
例如，常用的流量分析算法有：1. 度数中心性算法：通过统计节点的连接数量来衡量其在网络流量中的重要性，进而确定网络中的关键节点；2. PageRank算法：基于链接分析的方法，根据节点之间的链接关系和流量流动情况，评估节点的重要性；3. 聚类分析算法：通过将节点划分为不同的群组来分析网络流量的结构和特征。
这些流量分析算法可以帮助管理员深入理解局域网的流量特征和流量分布，为网络优化和规划提供决策支持。
综上所述，局域网网络流量分析是网络管理员必备的技能之一。
通过抓包分析、流量监测工具和流量分析算法等方法，管理员可以全面了解局域网上的流量情况，促进网络优化和故障排除。
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1080P、720P、4CI
F、CIF所需要的理论带宽【转】
在视频监控系统中，对存储空间容量的大小需求是与画面质量的高低、及视频线路等都有很大关系。
下面对视频存储空间大小与传输带宽的之间的计算方法做以先容。
比特率是指每秒传送的比特(bit)数。
单位为bps(BitPerSecond)，比特率越高，传送的数据越大。
比特率表示经过编码(压缩)后的音、视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最小的单位，要么是0，要么是1。
比特率与音、视频压缩的关系，简单的说就是比特率越高，音、视频的质量就越好，但编码后的文件就越大；假如比特率越少则情况恰好相反。
码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率，是视频编码中画面质量控制中最重要的部分。
同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。
上行带宽就是本地上传信息到网络上的带宽。
上行速率是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输速率，比如用FTP上传文件到网上往，影响上传速度的就是“上行速率”。
下行带宽就是从网络上下载信息的带宽。
下行速率是指用户电脑从网络下载信息时的数据传输速率，比如从FTP服务器上文件下载到用户电脑，影响下传速度的就是“下行速率”。
不同的格式的比特率和码流的大小定义表：
传输带宽计算：
比特率大小×摄像机的路数=网络带宽至少大小；
注：
监控点的带宽是要求上行的最小限度带宽(监控点将视频信息上传到监控中心)；监控中心的带宽是要求下行的最小限度带宽(将监控点的视频信息下载到监控中心)；例：
电信2Mbps的ADSL宽带，50米红外摄像机理论上其上行带宽是
512kbps=64kb/s，其下行带宽是2Mbps=256kb/。
例：
监控分布在5个不同的地方，各地方的摄像机的路数：
n=10(20路)1个监控中心，远程监看及存储视频信息，存储时间为30天。
不同视频格式的带宽及存储空间大小计算如下：
地方监控点：
CIF视频格式每路摄像头的比特率为512Kbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为512Kbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：
512Kbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)≈5120Kbps=5Mbps(上行带宽)即：
采用CIF视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为5Mbps；D1视频格式每路摄像头的比特率为
1.5Mbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为
1.5Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：
1.5Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=15Mbps(上行带宽)即：
采用D1视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为15Mbps；
720P(100万像素)的视频格式每路摄像头的比特率为2Mbps，即每路摄像头所需的数据传输带宽为2Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：
2Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=20Mbps(上行带宽)
即：
采用720P的视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为20Mbps；1080P(200万像素)的视频格式每路摄像头的比特率为4Mbps，浙江监控批发网
络编码板即每路摄像头所需的数据传输带宽为4Mbps，10路摄像机所需的数据传输带宽为：
4Mbps(视频格式的比特率)×10(摄像机的路数)=40Mbps(上行带宽)
即：
采用1080P的视频格式各地方监控所需的网络上行带宽至少为40Mbps；监控中心：
CIF视频格式的所需带宽：
512Kbps(视频格式的比特率)×50(监控点的摄像机的总路数之
和)=Kbps=25Mbps(下行带宽)
即：
采用CIF视频格式监控中心所需的网络下行带宽至少25Mbps
D1视频格式的所需带宽：
1.5Mbps(视频格式的比特率)×50(监控点的摄像机的总路数之和)=75Mbps(下行带宽)
即：
采用D1视频格式监控中心所需的网络下行带宽至少75Mbps
720P(100万像素)的视频格式的所需带宽：
2Mbps(视频格式的比特率)×50(监控点的摄像机的总路数之和)=100Mbps(下行带宽)
即：
采用720P的视频格式监控中心所需的网络下行带宽至少
100Mbps1080P(200万像素)的视频格式的所需带宽：
4Mbps(视频格式的比特率)×50(监控点的摄像机的总路数之和)=200Mbps(下行带宽)
即：
采用1080P的视频格式监控中心所需的网络下行带宽至少200Mbps存储空间计算：
码流大小(单位：
kb/s；即：
比特率÷8)×3600(单位：
秒；1小时的秒数)×24(单位：
小时；一天的时间长)×30(保存的天数)×50(监控点要保存摄像机录像的总数)÷
0.9(磁盘格式化的损失10%空间)=所需存储空间的大小(注：
存储单位换算1TB=1024GB；1GB=1024MB；1MB=1024KB)
50路存储30天的CIF视频格式录像信息的存储空间所需大小为：
64×3600×24×30×50÷
0.9=
8789.1GB≈9TB
50路存储30天的D1视频格式录像信息的存储空间所需大小为：
192×3600×24×30×50÷
0.9=.2GB≈26TB
50路存储30天的720P(100万像素)视频格式录像信息的存储空间所需大小为：256×3600×24×30×50÷
0.9=.3GB≈35TB
50路存储30天的1080P(200万像素)视频格式录像信息的存储空间所需大小为：512×3600×24×30×50÷
0.9=.5GB≈69TB。