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题名高速网络中优先级敏感的每流大小测量
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作者
高国举
周少龙
孙玉娥
黄河
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学轨道交通学院
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出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第6期1885-1895,共11页
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基金
国家自然科学基金(62332013,62472298)
中国博士后基金(2023M732537)。
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文摘
高速网络中的流量测量在许多实际应用中起着至关重要的作用。在有限的内存资源下,Sketch能够保持良好的精度和较高的吞吐量,因此在流量测量中得到了广泛应用。然而,大多数现有的Sketch忽略了流之间的优先级差异。优先级敏感Sketch是一种新兴的Sketch,旨在为不同优先级的流量提供不同的测量精度。目前已有的优先级敏感Sketch很难在处理速度与高优先级测量精度之间取得良好平衡。为此,该文提出EssentialKeeper算法,该算法结合优先级敏感哈希与布谷鸟哈希的优势。优先级敏感哈希通过差异化处理不同优先级的流,确保大量低优先级流能够得到快速处理;布谷鸟哈希则最大限度地将高优先级流信息记录在高优先级部分,从而在保持高优先级流的高测量精度的同时,维持较高的吞吐量。在真实数据集上进行了大量的实验,实验结果表明,与最先进的优先级敏感Sketch相比,EssentialKeeper在高优先级流上的准确率平均提高58.5%,F1分数平均提高13.3%,同时可保证较高的吞吐量。
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关键词
流量测量
优先级敏感
每流大小测量
SKETCH
布谷鸟哈希
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Keywords
Traffic measurement
Priority-aware
Per-flow size measurement
Sketch
Cuckoo hash
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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