[发明专利]基于抽样测量的端到端运行性能监测方法

摘要

本发明公开了一种基于抽样测量的端到端运行性能监测方法，通过在网络上设置监测点，被动测量网络单项延迟和丢包率的方法来监测网络的流量运行情况，设定各监测点统一的密钥，通过密钥与报文生成一个哈希值，在网络上随机抽取一定比例的报文，监测点设置两个缓冲池，将该报文头的前40个字节和该报文的8个字节时间戳存储在当前缓冲池中，另一缓冲池用来转发数据，通过数据运算得到网络的单项延迟和丢包率，由此得出网络运行性能，本发明具有对测量器的性能影响很小，测量方法安全，抽样精度高，不需要进行抽样掩码协商也可保证不同的测量点测量到相同的报文等优点。

主权项

1、一种基于抽样测量的端到端运行性能监测方法，其特征在于：第1步：在网络上布置至少2个监测点，在每个监测点上设置测量器和服务器，在每个监测点配置各个监测点的监测范围，整个系统最多可以测量n(n-1)条路径的性能，对于一个测量点，为从本地测量点到协同测量点的测量路径和从协同测量点到本地测量点的测量路径都设置二个存储空间，一个存储空间用于存储中间结果packet_storage，另一个存储空间用于存储该路径的最终测量结果performance_storage，在每个监测点配置GPS时钟同步系统，在各个监测点通过分光器从测量光纤上分出10％光强的光至测量器，第2步：在每个测量点上配置一个相同的密钥值key，在测量器上设置两个缓冲池：存储缓冲池basket1和转发缓冲池basket2，以及性能处理的时间粒度time_scale(如设置time_scale粒度为5分钟)，第3步：在每个测量点上配置各自的抽样比例ratio，抽样比例ratio取值范围为0到1之间，设置一个抽样掩码长度集合mask_length，集合空间大小为16，初始值为空，将抽样比例ratio依次和1/21，1/22，1/23，1/24，1/25，1/26，1/27，1/28，1/29，1/210，1/211，1/212，1/213，1/214，1/215，1/216这16个数进行比较，如果ratio大于某一个数，则将第一个小于抽样比例ratio的数的分母指数记录在抽样掩码长度集合mask_length中，所得的结果继续与此后的数进行比较，将此后数中的第一个小于所得结果的数的分母指数记录在抽样掩码长度集合mask_length中，然后将所得的数减去集合中的数，如此反复，直至将这16个数比较结束为止，第4步：从抽样掩码长度集合mask_length中依次读取元素，定义一个比特串，该比特串的长度为当前读取元素的值，将mask_length集合中小于当前读取元素值的所有元素值位置上设置为0，其余位置上设置为1，将该比特串作为一个掩码，记录在掩码集合mask中，第5步：测量器收到每个报文执行以下步骤：5.1测量器一旦收到一个报文立即为该报文打一个测量器当前时戳；5.2从报文头中提取32比特的源IP、32比特的宿IP、16比特的源端口、16比特的宿端口、16比特的报文标识IPID，5.3将源IP的后16比特进行3位左循环运算，并将生成的结果和宿IP后16比特进行异或运算，生成一个16比特串hash1；将源IP的前16比特进行4位左循环运算，并将生成的结果和宿IP前16比特进行异或运算，生成一个16比特串hash2；将源端口的16比特进行5位左循环运算，并将生成的结果和宿端口的16比特进行异或运算，生成一个16比特串hash3；将上述3个16比特串hash1，hash2及hash3与报文标识IPID进行异或运算，生成16比特串的哈希值hash，5.4将生成的哈希值hash与密钥key进行异或生成最终的哈希值hash；5.5依次从掩码集合mask中读取元素，从16个比特的最终哈希值hash中第一个比特开始抽取掩码长度的比特串，并将该比特串与当前读取掩码进行比较，抽取具有与掩码相同的比特串的报文，并将该报文头的前40个字节和该报文的8个字节时间戳存储在当前缓冲池中，第6步：继续执行第5步处理新到达的报文，如果当前缓冲池满，将当前缓冲池设置为转发缓冲池，同时将测量器中的另一个缓冲池设置为当前缓冲池，并将转发缓冲池中的数据以UDP报文的方式转发给后台服务器，第7步：后台服务器接受来自测量器的UDP报文，并从UDP报文中读取报文头详细信息和时戳信息；第8步：根据报文头的源宿IP地址，以及服务器中配置的每个测量点管辖的地址空间，将报文头信息及其时戳信息存储到该报文所属路径的中间存储结果空间packet_storage中，第9步：继续根据第7步处理下一个到达的报文，如果测量时间进入一个新的时间粒度区间，则将协同测量点中从协同测量点到本地测量点路径的中间存储结果空间packet_storage中的上一个时间粒度区间中的报文头信息及其时戳信息传送到本地测量点服务器中，同时将协同测量点的抽样比例传送到本地测量点，第10步：比较本地测量点的抽样比例和协同测量点的抽样比例，对具有大抽样比例的中间存储结果空间的上一时间粒度区间中的数据使用小的抽样比例继续使用5.2步到5.5步的方法进行第二次抽样，第11步：将协同测量点到本地测量点路径中协同测量点上一时间粒度区间中中间存储结果空间中元素的数目number1减去本地测量点一时间粒度区间中中间存储结果空间中元素的数目number2，并将二者的结果除以协同测量点上一时间粒度区间中中间存储结果空间中元素的数目number1，其结果就是从协同测量点到本地测量点路径的单向丢包率，并将结果储存到该路径的最终测量结果存储空间performance_storage中，第12步：比较协同测量点到本地测量点路径中协同测量点上一时间粒度区间中中间存储结果空间中的元素和本地测量点一时间粒度区间中中间存储结果空间中的元素，选择两集合中元素的源IP、宿IP、源端口、宿端口、报文标识IPID都相同的报文头数据，并使用协同测量点的元素时间戳减去本地测量点的元素时间戳数据，并将结果存储在一个时间差值集合中，第13步：从时间差值集合中读取集合元素的个数、最小元素的值、以及中间大小元素的值，以最小元素的值为最小单向延迟，以中间大小元素的值为中值单向延迟，并将上述三个值存储到从协同测量点到本地测量点路径的的最终测量结果存储空间performance_storage中，第14步：将上一时间粒度区间中从协同测量点到本地测量点路径上的最小单向延迟、中值单向延迟、单向丢包率和测量的个数的结果在传送到协同测量点服务器的从协同测量点到本地测量点路径的最终测量结果存储空间performance_storage中。