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上传时间: 2021-03-05
详细说明：由于存在大量要处理的流量，因此很难准确地测量高速网络的节点连接度。 在本文中，我们提出了一种新的虚拟索引方法，用于估计高速链路的节点连接度。 它基于虚拟连接度草图（VCDS），其中通过为每个网络节点生成多个虚拟位图来构建网络流量的紧凑草图。 每个虚拟位图由固定数量的位数组成，该位数是通过一种用于记录相应节点的业务流的新方法从共享位数组中随机选择的。 由于每个位都由多个节点的虚拟位图共享，因此共享位数组可被所有节点有效地利用。 为了减少由于共享而在节点的虚拟位图中污染的“噪声”，我们提出了一种新的方法来生成用于估计节点连接度的“已过滤”位图。 此外，我们应用VCDS来检测经常与交通异常相关的超级节点。 由于VCDS需要大量额外的存储空间来存储节点地址，因此我们还提出了一种新的数据结构，即可逆虚拟连接度草图，该结构可解析地标识超级节点地址，而无需额外的存储空间，但估计误差会有所增加。 此外，我们将基于VCDS和RVCDS的方法与统一的流量采样技术相结合，以降低内存的复杂性。 根据实际的网络流量进行实验，测试结果表明，新方法比现有方法具有更高的内存效率和准确性。
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