[发明专利]带内网络遥测系统及方法有效
申请号: | 201811415877.1 | 申请日: | 2018-11-26 |
公开(公告)号: | CN109309605B | 公开(公告)日: | 2020-08-25 |
发明(设计)人: | 潘恬;黄韬;毛珍建;陈愈杰;刘江;张娇;杨帆;谢人超;刘韵洁 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | H04L12/26 | 分类号: | H04L12/26;H04L29/06 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张润 |
地址: | 100876 北京市海淀区西*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 网络 遥测 系统 方法 | ||
本发明公开了一种带内网络遥测系统及方法,其中,该系统包括:捕获数据包模块,用于捕获数据链路层的数据包,并对数据包进行逐层的报头解析操作,并将数据包发送至网络层、传输层和应用层进行处理,以得到处理后的数据包;分析统计模块,用于在网络层、传输层和应用层对处理后的数据包进行IP地址分析、TCP/UDP和断口分析、统计分析和协议分析,以得到数据包的时延信息;改包模块,用于修改分析后的数据包报头的checksum区域,并将时延信息打印到数据包上并输出至主控主机。该系统可以实时监测网络,减少人力成本,并可以摆脱对专用芯片的依赖,对底层软件进行修改,增强功能适用性。
技术领域
本发明涉及数据通信技术领域,特别涉及一种带内网络遥测系统及方法。
背景技术
随着内部网络的不断发展,网络管理员意识到掌握穿越网络的不同类型的流量越来越重要。网络遥感技术的目的是为了获取有关网络运行状态和网络间通信行为信息,其信息包括与配置相关的静态信息和与网络时间相关的动态信息。流量遥感和分析对于更有效地进行故障排除和解决问题时非常重要,以避免网络服务长时间停滞不前。许多工具可用于帮助管理员监控和分析网络流量。同时网络监控是一项艰巨而艰巨的任务,网络管理员一直在努力保持网络的平稳运行。如果一个网络即使在一段时间内停滞不前,公司的生产力也会下降,而在公共服务部门的情况下,提供基本服务的能力将会受到损害。为了保持主动而不是被动,管理员需要监控整个网络中的流量移动和性能,并验证网络中不存在安全隐患。
Barefoot Deep Insight是世界上第一个能够全面了解网络中每个数据包的网络监控系统。其软件在商用服务器上运行、解释、分析和查询可能阻碍数据包流的各种条件,并实时和线速进行。智能可编程触发机制只允许有趣的网络事件被实时地监测和报告,与此不相关的数据会自动过滤掉。机器学习可用于实现网络性能的状态基线,并在任何时间尺度和纳秒分辨率下自动检测异常。
其为网路中的每个数据包提供了四个基本事实:
1:怎么到达这里?数据包沿其访问路径的设备序列。
2:为什么到这里?数据包在沿路径上每台设备匹配的规则集.
3:有多少时延?数据包在每个交换机中缓冲的纳秒级的时间。
4:为什么有时延?数据包与每个队列共享的数据包,流和应用程序。
Deep Insight几乎可以检测到网络中的任何异常情况,它可以检测微爆,可以识别哪个应用程序导致拥塞,数据包是否属于它不属于的网络的一部分,以及等价路由((Experimental Class of Mathematics and Physics,简称ECMP)是否不是均衡负载平衡,甚至可以向运营商提供单独丢弃的数据包,并说明它们被丢弃的原因。所有这些都是线速和多Tb/s吞吐量,无需额外的硬件或额外的数据包。异常通常在100微秒内被检测到,但是可以被捕获并且后处理长达一个月。
相关技术中,软件定义网络(Software Defined Network,简称SDN)是一种旨在使网络灵活且灵活的架构。在软件定义的网络中,网络工程师或管理员可以从集中控制台调整流量,而无需触摸网络中的各个交换机。无论服务器和设备之间的具体连接如何,集中式SDN控制器都会指示交换机在任何需要的地方提供网络服务。此过程远离传统网络体系结构,在该体系结构中,各个网络设备根据其配置的路由表做出流量决策。
如图1所示,SDN架构的典型表示包括三层:应用层,控制层和基础设施层。应用程序层包含组织使用的典型网络应用程序或功能,其中,包括入侵检测系统、负载平衡或防火墙。控制层代表集中式SDN控制器软件,充当软件定义网络的大脑,该控制器驻留在服务器上,管理整个网络中的策略和流量。基础设施层由网络中的物理交换机组成。这三个层使用相应的北向和南向应用程序编程接口(Application Programming Interface,简称API)进行通信。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京邮电大学,未经北京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811415877.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。