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李惠康,高艺,董玮,陈纯.网络断层扫描:理论与算法.软件学报,2021,32(2):0
网络断层扫描:理论与算法
Network Tomography: Theory and Algorithm
投稿时间:2020-05-30  修订日期:2020-07-22
DOI:10.13328/j.cnki.jos.006134
中文关键词:  网络断层扫描  网络测量  性能指标  监测节点  链路识别性  测量数据
英文关键词:network tomography  network measurement  performance metrics  monitor  link identifiability  measurement data
基金项目:国家自然科学基金(61872437,61772465);浙江省杰出青年自然科学基金(LR19F020001)
作者单位E-mail
李惠康 浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310000  
高艺 浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310000  
董玮 浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310000 dongw@zju.edu.cn 
陈纯 浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310000  
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中文摘要:
      网络测量为网络设计者与管理者提供网络内部细粒度的运行状态信息,是对网络进行高效管理与优化的基础.网络断层扫描是网络测量领域的一个研究热点,是一种端到端的网络测量方法.与传统网络内部测量方法不同,网络断层扫描利用端到端的测量信息计算和推断网络内部性能和状态,从而实现与网络组成和协议无关的网络测量,具有较低的测量开销.本文对近些年国内外学者在网络断层扫描研究领域取得的成果进行了系统总结.本文首先介绍了网络断层扫描的基本模型并指出了影响网络断层扫描性能的3个重要因素:监测节点部署、测量路径构造和测量数据分析;接着,依次归纳了在这3个影响因素方面的研究进展和研究成果;随后,分析了已有网络断层扫描方法在实际应用中存在的缺陷,并给出了应对这些核心缺陷的理论和关键算法.最后,本文基于现有研究成果讨论了网络断层扫描的发展趋势和进一步的研究方向.
英文摘要:
      Network measurement provides the network designers and managers with fine-grained information on the operational status of the network and is the basis for efficient network management and optimization. Network tomography is a hot topic in the field of network measurement and is an end-to-end approach for network measurement. Unlike the traditional internal approaches for network measurement, network tomography uses the end-to-end measurements to infer the internal network states, thereby incurring low overhead to achieve the network measurement that is independent of the network composition and the network protocols. In this paper, we systematically summarize the representative research works about network tomography in the past few years. First, we give the basic model of network tomography and identify three key factors that impact the performance of network tomography:the monitor placement, the measurement path construction and the measurement data analysis. Then, we review the related works on these three factors separately. In particular, the major limitations of existing network tomography methods in practical applications are explored, and the efficient solutions proposed in recent years are introduced. Lastly, we discuss somes challenges and future research directions in the field of network tomography.
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