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基于分组特性的冗余流量消除算法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:计算机应用
  • 时间:2014
  • 页码:1541-1545
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010, [2]特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳621010
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60932005,61171109).
  • 相关项目:互联网冗余流量的测量及其特性分析
中文摘要:

针对大量数据片段冗余传输造成网络传输效率降低的问题,在协议无关冗余消除技术的基础上,提出了一种基于分组特性的冗余流量消除(PFRTE)算法.该算法以对数据包大小分组为基础,动态统计和分析网络流量的双峰特性和分组特性,以对冗余消除贡献大的数据包为阈值,利用滑动窗口计算数据块的边界点,对两个边界点间的数据块计算其指纹并进行指纹匹配.对重复传输的数据块进行简单编码,用编码数据替换重复传输的数据片段,再对消除冗余流量的数据包进行传输.与基于最大值选择和基于静态查找表选择等冗余流量消除算法相比,PFRTE算法动态统计网络流量分组特性,能够大大减少服务器端和客户端的CPU运行时间,同时冗余消除字节节省了8%~40%,证明了该算法的有效性.

英文摘要:

Concerning the low efficiency of network transmission caused by redundant traffic, an algorithm named Packet Feature based Redundancy Traffic Elimination (PFRTE) was proposed based on the protocol-independent traffic redundancy elimination technique. Based on the grouping of packet size, PFRTE dynamically analyzed statistical bimodal characteristics and packet features of network traffic and regarded the size of the packet with the greatest capability of redundancy elimination as the threshold. It decided the boundary points by using sliding window method and calculated the fingerprint of block data within two boundary points. PFRTE encoded the redundant blocks in a simple way and transfered the encoded data instead of redundant data. The experimental results show that, compared with redundant traffic elimination algorithm based on maximum selection and static lookup table selection, PFRTE has the advantage of analyzing the redundancy statistics of network traffic dynamically, and the CPU consumption reduces both at server and client. Meanwhile, the algorithm is also effective with rate of redundancy elimination bytes saving of 8% -40%.

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期刊论文 60 会议论文 24 专利 13 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679