[发明专利]一种基于统计优化的网络业务流量生成方法

说明书

本发明属于有线网络通信技术领域，公开了一种基于统计优化的网络业务流量生成方法，根据输入配置参数结合流量模型产生自相似和非自相似的网络流量，丰富了测试流量类型的多样性；非自相似网络流量通过建立泊松模型产生，自相似网络流量通过建立ON/OFF模型产生；网络流量的生成包括根据输入和建立的网络流量模型产生数据分组和数据分组间隔；在生成自相似网络流量的过程中，现有的ON/OFF模型中OFF阶段的随机分布均值计算存在误差，通过统计优化的方式对模型参数进行误差校正，通过校正之后的ON/OFF模型产生流量，结果显示，参数校正增大了生成的流量，提高了数据的产生速率。

技术领域

本发明属于有线网络通信技术领域，尤其涉及一种基于统计优化的网络业务流量生成方法。

背景技术

随着以太网网络技术的迅速发展，它的规模越来越大，各种新技术也层出不穷。为了验证这些新技术的可行性和可靠性，在大规模部署之前必须对其进行测试。在不同的信源输入条件下同一种技术的性能往往是不一样的。因为大规模的实际网络测试既不经济又不现实，所以网络模拟仿真技术变得日益重要。目前，以太网网络性能分析的仿真中所使用的业务流量往往是非常简单的恒定速率流，与以太网网络中传输业务的多样性并不相符。为了增加以太网网络性能仿真的可靠性和可信性，用于仿真的业务应该具备多样性并且尽量接近或符合真实以太网网络流量特性。一种生成网络业务流量的方法。通过建立基于Pareto分布的ON/OFF流量模型，使用具有均匀概率的Pareto分布的离散值计算OFF阶段时间序列的最大值和最小值，使用在最小值和最大值之间积分的方式计算模型中OFF阶段的时间均值，最后使用了校正系数校正计算偏差，生成网络流量。该方法存在的不足之处是，在使用校正系数校正计算偏差时没有校正系数的理论分析过程，导致输出流量速率低，相同条件下产生的网络流量少。一种自相似网络业务的生成方法。该方法通过接收配置参数，根据配置参数确定所需的业务的种类并建立其模板，将配置参数步骤确定的每种业务种类对应的子信源数量和建立的业务模板、执行模块一起作为业务发生模块的输入，将业务发生模块中所有子信源的输出业务流相加，作为最后的输出流量。该方法存在的不足之处是，只能生成自相似网络业务流量，不符合网络测试流量的多样性。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)生成网络业务流量的方法在使用校正系数校正计算偏差时没有校正系数的理论分析过程，导致输出流量速率低，相同条件下产生的网络流量少。

(2)自相似网络业务的生成方法只能生成自相似网络业务流量，不符合网络测试流量的多样性。

解决上述技术问题的难度和意义：

通过建立基于Pareto分布的ON/OFF模型来产生自相似网络流量，但是Pareto分布通常以很慢的速度收敛到稳态，且在稳态处也表现出高可变性，因此，在校正系数的计算过程需要大量的统计实验，通过统计得出较好的校正效果，过程复杂。本发明通过解决网络业务流量多样性的问题，使其在作用于网络设备或者协议时能从不同的角度对设备的性能进行测试，提早发现设备存在的问题，同时，通过优化模型参数，使产生的网络业务流量更加接近真实网络特性，也易于提早发现设备存在的问题便于及时修正。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于统计优化的网络业务流量生成方法。

本发明是这样实现的，一种基于统计优化的网络业务流量生成方法，所述基于统计优化的网络业务流量生成方法通过建立能描述非相似特性的泊松模型和描述自相似特性的ON/OFF模型分别生成非自相似的网络业务流量和自相似的网络业务流量为网络节点、协议提供多样性的测试流量，同时通过统计的方式优化ON/OFF模型在ON周期和OFF周期的均值来缩短帧间隔。

进一步，所述基于统计优化的网络业务流量生成方法包括以下步骤：

(1)输入确定业务种类的参数以及与该业务相关的参数，以及通用参数：使用的协议和协议首部数据、分组长度、分组填充方式、分组发送速率，发送时间；