張 昕,馬 龍,劉建華
(西安郵電大學 信息中心,西安710121)
隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的蓬勃發(fā)展,校園網(wǎng)所承載的業(yè)務(wù)也呈現(xiàn)多元化和復(fù)雜化.另一方面,由于資源、經(jīng)費等方面的限制,校園網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)接入帶寬有限,如何實施有效的流量控制策略,高效的利用互聯(lián)網(wǎng)接入帶寬,成為校園網(wǎng)日常運行維護管理中需要解決的問題.文獻[1]分析了校園網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用流量,實現(xiàn)了一個面向應(yīng)用的校園網(wǎng)流量管理與控制策略,提出通過對用戶行為進行規(guī)范來控制網(wǎng)絡(luò)流量的突發(fā)性,對網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用資源按需分配、按需管理,以保障核心業(yè)務(wù)、優(yōu)化帶寬利用率.文獻[2]基于一種改進的K-means聚類算法,以校園網(wǎng)用戶的行為特征為對象進行聚類,為優(yōu)化用戶計費策略和合理的分配出口帶寬提供數(shù)據(jù)依據(jù),提示通過流量計費策略的調(diào)整來達到調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)流量的目的.文獻[3]在一個中等規(guī)模的校園網(wǎng)絡(luò)上對用戶進行了分類,并進行了網(wǎng)絡(luò)流量控制策略的實施,提出對網(wǎng)絡(luò)長期流量數(shù)據(jù)進行挖掘分析,對網(wǎng)絡(luò)流控策略進行優(yōu)化.文獻[4]基于高性能流控設(shè)備在校園網(wǎng)中進行分級流量控制部署,通過不同區(qū)域不同策略的彈性管理控制,增強流量控制的應(yīng)用效果.在管理實踐中,網(wǎng)管人員基本都是憑經(jīng)驗進行流量控制策略的實施[5-6],雖然在一定程度上能滿足需求,但其策略的合理性受主觀影響較大,缺乏客觀的依據(jù).文中通過對校園網(wǎng)各類用戶行為的分析,構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)使用合理度計算模型,建立多層合理度計算體系,通過計算各因素權(quán)重,最終得出用戶的業(yè)務(wù)使用合理度這一指標,并根據(jù)這一指標對用戶進行分級,以期有效實施相應(yīng)的流量控制策略.
通過對網(wǎng)絡(luò)出口流量的分析,校園網(wǎng)流量在時間分布上有明顯的高峰和低谷期;流量產(chǎn)生的來源也因考察時間的不同表現(xiàn)為分別以辦公區(qū)、教學區(qū)與公寓區(qū)為主;從網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的角度考察,網(wǎng)絡(luò)流量主要由基于Web的業(yè)務(wù)、P2P業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲及視頻流量等構(gòu)成.
用戶行為主要是指用戶在使用網(wǎng)絡(luò)資源時所呈現(xiàn)出來的規(guī)律,可以用某些特征量的統(tǒng)計特征或特征量的關(guān)聯(lián)關(guān)系定量或定性的表示[7].由于高校的開放性,其網(wǎng)絡(luò)用戶群體接納新鮮事物的能力都比較強,各種應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)使得用戶的行為日益多樣,相應(yīng)產(chǎn)生不同類型的網(wǎng)絡(luò)流量.伴隨著一些新奇應(yīng)用的使用出現(xiàn)了帶寬使用不合理、占用大量的網(wǎng)絡(luò)空間和網(wǎng)絡(luò)流量的現(xiàn)象,干擾了教學和科研工作的正常進行.從這一角度出發(fā),文中用戶行為合理度是指根據(jù)用戶應(yīng)用行為與教學、科研和日常工作的關(guān)聯(lián)性,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量特征的表現(xiàn)對用戶的行為進行分析評價得到的量化結(jié)果.
根據(jù)對校園網(wǎng)絡(luò)流量特性及表現(xiàn)形式的分析,文 中 以 層 次 分 析 法[8](Analytic Hierarchy Process,AHP)為指導,提出一種用戶行為合理度的評價模型,利用四層因素綜合地評價校園網(wǎng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為的合理性.模型中各個層次的指標因素直接影響合理度計算結(jié)果,因此,指標因素的選擇不能單一,需要根據(jù)校園網(wǎng)的特性以及用戶的日常網(wǎng)絡(luò)行為活動過程來定義各層指標,根據(jù)實際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境考慮用戶的行為特點和業(yè)務(wù)流量的構(gòu)成情況.同時,各層指標還要具有可測性,可以對其進行量化,方便計算.文中模型中總指標為合理度,第二層指標的選擇反映校園網(wǎng)流量的總體特性,可以概括為業(yè)務(wù)特性、時間特性及空間特性.
表1 四層合理度指標因素Tab.1Four layer factors of Reasonable degree
第三層指標則是對第二層指標進行展開,反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量的分類和呈現(xiàn)的特點,例如時間特性展開后的第三層指標為流量高峰期、流量低峰期等.第四層指標指明了用戶的具體行為,如用戶使用的是哪類業(yè)務(wù)、是否在高峰期下載電影等.這四層指標從宏觀表現(xiàn)到個體現(xiàn)象對校園網(wǎng)中用戶的行為進行了描述,根據(jù)這些指標,能夠分析計算出用戶是否在合適的地點,時間,有著合適的行為,亦即用戶的行為合理度如何.文中選擇的指標因素見表1.
根據(jù)用戶的基本網(wǎng)絡(luò)行為構(gòu)建了四層合理度遞階層次關(guān)系后,各層次之間指標因素的隸屬關(guān)系也隨之確定,按照遞階層次關(guān)系,以上一層元素為準則,對下層的各個指標因素就其重要程度進行兩兩比較,構(gòu)造出判定矩陣,再根據(jù)判定矩陣確定出重要性的權(quán)重.
判定矩陣是對同層不同指標之間相對重要性的一個描述,他能夠反映出各個指標的重要性差異.在進行網(wǎng)絡(luò)行為合理度計算時,需要對每層指標因素進行判定,生成判定矩陣,如判定矩陣PA、判定矩陣PB1等.判定矩陣的構(gòu)造是根據(jù)美國薩迪教授提出的1-9標度法確定的,根據(jù)兩兩比較的指標重要性不同,賦予不同的標度,1-9標度法具體見表2.
表2 薩迪1-9標度法Tab.2 Saaty scale method
根據(jù)構(gòu)造的判定矩陣,求出每個指標因素對于上層指標因素的權(quán)重值,構(gòu)造判定矩陣的歸一化權(quán)重向量W=(W1,W2,W3,…,Wn)T,n是構(gòu)成判定矩陣的指標因素數(shù).
文中采用和法[8],既n個列向量的算術(shù)平均為權(quán)重向量,即
其中aij為判定矩陣的第i行j列元素.
計算步驟為①將判定矩陣的元素按列歸一化;②將歸一化的元素按列相加;③將相加后的元素取平均值即為所得權(quán)重向量.
為避免出現(xiàn)類似“指標B1較指標B2極為重要,指標B2較指標B3極為重要,而指標B3較指標B1極為重要”這樣的邏輯錯誤,需要對判定矩陣進行一致性驗證,步驟為
①確定一致性指標CI
式中:λmax為判定矩陣的最大特征根;n為矩陣的階數(shù).
②查表獲得平均隨機一致性指標RI.
③計算隨機一致性比CR
若計算出CR<0.1,則認為矩陣滿足整體一致性.
行為合理度計算體系可用模型(U,V)表示,其中U為指標因素集、V為評價集.根據(jù)前文構(gòu)建的合理度模型,指標因素集U={U1,U2,U3},其中二層指標因素子集U1={U11,U12},U2={U21,U22},U3={U31,U32,U33};第三層指標因素子集U11={B111,B112,B113,B114},U12={B121,B122,B123,B124},U21={B211,B212,B213,B214},U22={B221,B222,B223,B224},U31={B311,B312,B313,B314},U32={B321,B322,B323,B324},U33={B331,B332,B333,B334}.評價集為V={V1,V2,V3,V4,V5}={合理,較合理,一般,較差,差},對應(yīng)分數(shù)集C={100,80,60,40,20}.
由專家對第三層指標因素子集中的元素依據(jù)評價集進行評價,統(tǒng)計各個指標在相應(yīng)評價等級上的數(shù)量,生成矩陣并做歸一化處理后得到評價矩陣Rij,i,j的取值為相應(yīng)第三層指標因素子集下標.
評價矩陣Rij的元素為
式中:k=1,2,3,4;m=1,2,3,4,5;ckm為指標因素;Bijk得到相應(yīng)評價Vm的總數(shù)量;n為專家總數(shù).
依據(jù)以上得到的判定矩陣權(quán)重向量和評價矩陣,通過以下三步計算得到相應(yīng)的合理度值.
①定義
式中:i,j的取值為相應(yīng)第三層指標因素子集下標,對Lij進行歸一化處理.然后定義
其中分數(shù)向量C=[100 80 60 40 20]T.
② 生成向量 Mi=[Di1,Di2,……,Dij],i,j根據(jù)對應(yīng)的指標因素取值.定義
③ 生成向量D=[D1,D2,D3],定義合理度值A(chǔ)為
從以上計算結(jié)果可得用戶的行為合理度值A(chǔ).在制定流量控制策略時,可根據(jù)此數(shù)值給用戶分配不同的帶寬.
常用的流量控制策略是按時間段基于用戶IP地址和應(yīng)用類型進行帶寬控制.由于根據(jù)IP地址能夠確定不同用戶,文中以基于IP地址的帶寬控制為實現(xiàn)方法,將網(wǎng)絡(luò)用戶分為服務(wù)器組、辦公用戶、實驗室用戶、學生公寓用戶等類別,對其進行網(wǎng)絡(luò)行為合理度的計算,依據(jù)計算出的合理度值進行用戶分級,分配相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)出口帶寬.
根據(jù)前述模型,用戶合理度的取值區(qū)間在0~100分,以20分單位劃分級別,將合理度分為五個級別.五級對應(yīng)合理度值最高級別,需進行重點保障;一級為最低級別,也包含被感染病毒或被惡意使用但不能中斷網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)的機器,進行最低級別的速率保障.對校園網(wǎng)用戶按類別計算其行為合理度,根據(jù)所得分值將用戶劃分到相應(yīng)級別,結(jié)合基于IP地址的流量控制策略,進行流量控制策略實施.具體策略見表3.
文中所用策略從時間角度分工作時間和其他時間兩個類型,合理度值較低的用戶在工作時間分配較低的帶寬,在非工作時間對各級別用戶分配相同帶寬;由于網(wǎng)絡(luò)流量上下行的不對稱性,不同級別用戶的帶寬分配區(qū)別主要在下行速率上體現(xiàn),上行速率設(shè)置差別不大;另外,服務(wù)器組由于其提供公共服務(wù)的特殊性,需要其上行速率重點保障,在文中的流量控制策略中將不進行討論.
通過邀請20位專家分別對辦公、實驗室及學生公寓這三大類用戶按照上述的指標因素進行評價,計算得到辦公用戶的合理度分值為78.479 9,實驗室用戶的合理度分值為83.328 7,學生公寓用戶的分值為54.112 9,相應(yīng)的確定辦公用戶的級別為四級,實驗室用戶的級別為五級,學生公寓用戶的級別為三級.
表3 流量控制策略(Mbps)Tab.3 The strategy of traffic control(Mbps)
依據(jù)上述用戶評級,按照對應(yīng)的流量控制策略在網(wǎng)絡(luò)流量控制設(shè)備上進行實施.圖1為未實施流量控制策略前某天網(wǎng)絡(luò)出口速率情況.圖2為實施流量控制策略后某天網(wǎng)絡(luò)出口速率情況.
通過圖1和圖2的對比,整體而言,流量控制策略實施后網(wǎng)絡(luò)出口的平均速率在每天8:00~23:00之間稍有增加,但變化不明顯,這主要是由于網(wǎng)絡(luò)出口的實際帶寬只有700Mbps,相對于在線的網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)略顯不足,導致在上述用網(wǎng)高峰時段帶寬利用率很高,網(wǎng)絡(luò)出口幾乎是滿負荷運行.
但策略實施后出口速率的波動較小,相對于實施前出口速率的震蕩起伏有明顯改善.其原因是策略實施前,個別用戶應(yīng)用可能占用較大的帶寬,當其應(yīng)用結(jié)束時會導致出口速率下降;策略實施后,由于每個用戶占用帶寬有限,有效避免了類似情況的發(fā)生.
圖1 流控實施前出口速率Fig.1 Export rate before the implementation
圖2 流控實施后出口速率Fig.2 Export rate after the implementation
圖3 為網(wǎng)絡(luò)總吞吐量在策略實施前后24h的對比.
圖3 網(wǎng)絡(luò)吞吐量對比Fig.3 Comparison of throughput
由圖3可以看出,策略實施前后網(wǎng)絡(luò)的總吞吐量變化不大,這依然與網(wǎng)絡(luò)出口利用率較高有關(guān).通過在流量控制設(shè)備上對吞吐量數(shù)據(jù)進一步分析,發(fā)現(xiàn),下行數(shù)據(jù)量排前50名的用戶在策略實施前總計的下行數(shù)據(jù)量占到網(wǎng)絡(luò)下行總量的約15%,而策略實施后這一比例下降到8%左右.這說明流量控制策略的實施,有效地限制了少數(shù)用戶對網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的無節(jié)制使用,提高了用戶的帶寬資源使用的公平性.
流量控制策略實施前后,主要應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)流量中的占比情況見表4.
從表4中可以看出,流量控制策略實施前,主要用于休閑娛樂的P2P類應(yīng)用(包含下載和影音)和在線視頻應(yīng)用流量占到網(wǎng)絡(luò)總流量的62%,Web應(yīng)用流量占網(wǎng)絡(luò)總流量的14%;通過流量控制策略的實施,P2P類應(yīng)用和在線視頻應(yīng)用的流量占比下降到52%,Web應(yīng)用的流量占比上升到21%,說明流量控制策略的實施對消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬資源較大的P2P類應(yīng)用和在線視頻應(yīng)用進行了適當?shù)南拗疲U狭艘孕畔鬟f為主的Web應(yīng)用等其他類型的業(yè)務(wù),提高了網(wǎng)絡(luò)出口帶寬的有效利用.
表4 業(yè)務(wù)流量對比Tab.4 Comparison of traffic type
采用層次分析法,對用戶行為的不同指標因素進行了標度,提出了基于用戶行為的合理度計算體系,并根據(jù)用戶合理度值對用戶進行分級,構(gòu)建了基于用戶行為合理度的網(wǎng)絡(luò)流量控制策略.控制策略實施效果表明,在網(wǎng)絡(luò)出口帶寬有限的情況下,依據(jù)基于用戶行為合理度的網(wǎng)絡(luò)流量控制策略有效滿足了重點用戶和業(yè)務(wù)應(yīng)用的帶寬需求,保證了用戶對網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的公平使用,顯著提高了出口帶寬的有效利用率.
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