CN105721215A

CN105721215A - 一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法与装置

Info

Publication number: CN105721215A
Application number: CN201610105703.XA
Authority: CN
Inventors: 王忆文; 刘志超; 蓝武; 张宗森; 王晓婷; 李辉; 王刚
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2016-02-25
Filing date: 2016-02-25
Publication date: 2016-06-29
Anticipated expiration: 2036-02-25
Also published as: CN105721215B

Abstract

该发明公开了一种基于汇聚过程产生网络数据流的方法与装置，本发明提供的内容主要是如何硬件产生两种常用的网络流量模型，泊松流量模型和自相似流量模型。本发明提供的方法包括数据包请求产生，请求排队等候，数据包封装。其中数据包请求产生包括：使用汇聚过程产生符合分布模型的请求数据；请求排队等候包括：将数据包请求按顺序排队寄存。数据包封装包括：处理数据包请求，按照网络协议产生完整的数据包。本发明的装置，主要包括，数据请求产生模块，请求排队等候模块，数据包封装模块，以实现上述方法。该方法和装置能解除软硬件接口带宽限制，而且能对具有典型网络特性的泊松、自相似流量模型进行刻画，具有良好的扩展性。

Description

一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法与装置

技术领域

本发明涉及网络通信领域，尤指网络数据流生成方法与装置。

背景技术

随着互联网的快速发展、网络应用的多样化以及新型网络应用的快速部署，网络系统的规模、速度、复杂性日益提高。网络设备，作为现代大型网络系统的基础，应具有良好的性能和稳定性。所以，网络设备的测试技术成为了网络系统研究的一个重要方向。网络数据流生成，是一种向网络设备施加近似于真实网络流量行为的测试方法，对网络设备的业务能力分析有着重要的作用。

目前，网络流量行为已有诸多阶段性的研究成果，但缺少较统一的、应用于测试的网络流量生成方法，国内在网络设备测试技术领域的研究成果也较少。划分已有的网络流量生成方法，主要有软件、FPGA以及专用测试仪三类。

软件实现方案由计算机软件程序模拟网络流量行为，产生数据包并发送至端口输出缓存，具有灵活多样、简单低廉的优势。但端口线速率受限于软硬件接口带宽，不适用于现代高速网络测试。

FPGA实现方案能显著降低接口带宽的限制。一是软硬件协同设计方案，软硬件接口采用数据生成参数而非数据包，FPGA根据数据生成参数控制数据包的产生与发送。保留了软件灵活多样的优点，但并没有完全解除接口带宽的限制。

基于FPGA的硬件实现方案能完全回避接口带宽的问题，通过硬件描述语言实现网络流量行为的数学模型，并完成数据包的产生与发送过程，端口线速率只与硬件运行速度有关。然而，不同的网络流量行为通常具有不同的数学模型，采用不同的网络流量行为或是参数对网络设备进行测试需重新综合下载。

专用测试仪能有效地完成网络设备测试，支持丰富的网络协议，能产生复杂、高速的测试网络流量。但其价格昂贵，所以多用于成品测试，很难在网络设备的开发阶段对未完成的设计或是单独的模块进行评估。

发明内容

本发明针对背景技术中传统网络流量生成方案的不足，提供一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法与装置，能够完全解除软硬件接口带宽限制，切换不同的网络流量模型也不用重新综合下载，从而达到扩展性好，灵活性高，方便测试的目的。

本发明的解决方案为一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法；该方法包括：

步骤1：产生数据包请求信息；

步骤2：请求信息排队等候；

步骤3：数据包封装；

所述步骤1具体方法为：利用多个数据源同时产生数据包请求信息，其中各数据源采用相同的流量模型产生数据包请求信息；

所述步骤2具体方法为：同时接收所有数据源产生的请求信息，并对各产生的请求信息按照产生的先后顺序进行排序；

步骤3为：按照请求信息排列的顺序产生相应的数据包。

进一步的，所述步骤1中的数据源模块采用伯努利分布流量模型或ON/OFF流量模型产生数据包请求信息。

所述伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q＝1-p。

所述自相似分布流量模型中，ON/OFF源由严格交替的ON和OFF状态构成。在ON状态，数据源以固定的速率发送数据包；在OFF状态，数据源不发送任何数据包。ON状态和OFF状态的时长独立地服从于不同参数下的重尾分布。

所述重尾分布是一种概率分布模型，它的尾部比指数分布要厚。

一种基于汇聚过程的网络数据流生成装置；该装置包括：产生数据包请求信息部分，请求信息排队等候部分，数据包封装模块；其中产生数据包请求信息部分包括多个数据源模块，每个数据源模块同时产生数据包请求信息；请求信息排队等候部分包括：仲裁模块，请求缓存模块；其中仲裁模块是对多个数据源模块产生的数据包请求信息进行控制，将数据包请求信息分别锁存，然后按顺序存入请求缓存模块中；最后数据包封装模块根据请求缓存模块中的请求信息按顺序产生数据包。

进一步的，所述产生数据包请求信息部分中数据源模块的数量为20。

进一步的，所述数据源模块包括：伯努利源、ON/OFF源、多路选择器；数据源模块是由多路选择器选择伯努利源或ON/OFF源产生数据包请求信息。

所述伯努利源，包括一个M序列的线性反馈移位寄存器LFSR、一个数值比较单元和一个参考值ref；由二十个独立的伯努利源汇聚能产生服从泊松分布的流量行为；

M序列线性反馈移位寄存器LFSR，LinearFeedbackShiftingRegister，能够产生除全零外的二进制伪随机值rand，每个时钟周期随LFSR的改变而改变，M序列是指LFSR的输出序列周期达到最大值的序列；

数值比较单元，通过比较M序列LFSR中的伪随机值rand和ref值，决定伯努利源是否产生一个数据包请求。当rand≤ref时，伯努利源产生一个数据包请求。这样产生数据包请求的概率便近似服从泊松分布；

参考值ref，通过接口寄存器可以由用户设置，其值大小会影响数据包请求的产生。

所述ON/OFF源，包括ON状态拟合器、OFF状态拟合器、状态控制器、多路选择器、比较器以及计数器。由二十个独立的ON/OFF源汇聚能产生服从自相似分布的流量行为；

ON状态拟合器，产生ON状态的时间长度；

OFF状态拟合器,产生OFF状态的时间长度；

状态控制器，根据比较器的比较结果判断是否改变状态；

多路选择器，根据状态控制器所指示的当前状态信息(ON或OFF状态)，从ON状态拟合器和OFF状态拟合器中选择一个时间长度；

比较器，用于将计数器的值与状态时间长度进行比较：在ON状态内，若计数器的值未达到ON状态的时长，则生成器每个时钟周期产生一个数据包产生请求；当计数器的值到达ON状态的时长时，使状态控制器控制状态由ON状态切换到OFF状态，OFF状态不产生请求；反之亦然；

计数器，用于统计ON或者OFF状态已经持续的时长。

所述数据包封装模块包括：多路选择器，状态控制器，接口寄存器；

多路选择器，是产生符合网络协议数据包的最终输出端，根据不同时刻的状态产生不同段位的数据来构成满足协议的数据包；

状态控制器，产生符合网络协议数据包的格式控制器，控制当前数据在包中的位置；

接口寄存器，提供网络协议中目的地址、源地址、数据负载的设置。

本发明提出的一种基于汇聚过程产生网络数据流的方法与装置，由硬件描述语言实现流量行为，而并非靠软件计算流量模型的关键参数以控制硬件生成流量，完全解除了软硬件接口带宽的限制，使得端口线速率只与硬件运行速度有关，大大提升流量速率。而且，基于汇聚过程的流量生成方法能对具有典型网络特性的泊松、自相似流量模型进行模拟，每次切换流量模型无需重新综合下载，只需通过修改软件进行配置，具有良好的扩展性和灵活性。

附图说明

图1为基于汇聚过程的流量产生模型的示意图；

图2为基于汇聚过程的流量产生装置的结构图；

图3为一个伯努利源原理示意图；

图4为线性反馈移位寄存器流程图；

图5为重尾分布的ON/OFF源模型图；

图6为自相似模型ON/OFF源结构图；

图7为ON或者OFF状态拟合器原理图；

图8为请求缓存模块装置内仲裁模块的内部结构图；

图9为数据包封装模块装置内部结构图；

图10为数据包封装模块中状态控制器具体处理流程图；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明一实例中，一种基于汇聚过程的流量产生模型的示意图如图1所示，将流量产生过程分为数据包请求生成，排队等候和数据封装三个部分，分别对应于实际网络中单个源的数据流产生，独立数据流的汇聚以及流量到达网络设备端口。

具体地，本发明实例中基于汇聚过程的流量产生装置的结构图如图2所示，主要包括20个数据源模块1，1个仲裁模块2，1个请求缓存模块3和1个数据包封装模块4。

数据源模块1，按照一定的概率产生1位的数据包生成请求，将请求发送给仲裁模块2，每个请求能够使能产生一个完整的数据包。

仲裁模块2，对数据源模块1产生的数据请求进行仲裁管理，并将这些请求依次寄存到请求缓存模块3。

请求缓存模块3，为宽度为1位、深度为1024的共享FIFO队列，用于存放数据源模块1产生的数据请求。

数据包封装模块4，根据请求缓存模块3的状态进行完整数据包的生成过程。当请求缓存模块3为非空时，从请求缓存模块3中取出一个生成请求，按照特定的协议类型和包格式，填充实际的有效载荷，进而封装产生一个完整的数据包。

所述数据源模块1，主要包括一个伯努利源11、一个ON/OFF数据源12和一个多路选择器13。

伯努利源11，用于产生符合泊松流量的数据请求，由二十个独立的伯努利源11的汇聚过程能近似产生服从泊松过程的流量行为。

ON/OFF源12，用于产生符合自相似流量的数据请求，由二十个独立的ON/OFF源12的汇聚过程能近似产生服从自相似过程的流量行为。

多路选择器13，用于根据实际流量需求，从伯努利源11或ON/OFF源12中选择产生数据请求。

所述伯努利源11的结构示意图如图3所示，主要包括一个M序列的线性反馈移位寄存器LFSR111，一个参考值寄存器112和一个比较器113。

M序列的线性反馈移位寄存器111，用于产生一个伪随机值rand。

参考值寄存器112，用于存储用户设置的参考值ref，该值的大小可以决定请求产生的概率。

比较器113，对M序列的线性反馈移位寄存器111产生的rand和参考值寄存器的ref进行比较，如果rand小于ref，伯努利源产生一个数据包请求，请求信号产生后将发送给仲裁模块2。

所述rand为32位LFSR中的低20位，每个时钟周期随LFSR的改变而发生改变。ref为参考值，ref＝p/(20×len)×2²⁰，可通过软件进行设置，式中p、20、len、2²⁰分别对应负载、伯努利源个数、数据包长和rand能产生的最大值。

所述的线性反馈移位寄存器LFSR，在百秒量级不停地产生伪随机数，LFSR产生伪随机数的过程如图4所示，由32个D触发器1111组成移位寄存器，将移位寄存器的最高位反馈给其他位进行异或操作。

所述ON/OFF源12基于重尾分布的ON/OFF过程模型实现，ON/OFF过程模型能够从物理意义上较好地解释自相似流量的产生，已经有研究证明无穷多个独立的具有重尾分布的ON/OFF过程的叠加收敛于自相似过程。ON/OFF过程模型的状态图如图5所示，包括严格交替的ON状态和OFF状态。ON状态，ON/OFF源12以固定的速率发送数据包；OFF状态，ON/OFF源12不发送任何数据包。ON状态时间达到之后跳转到OFF状态，反之亦然。

所述ON/OFF过程模型中，ON状态和OFF状态的时长独立地服从于不同参数下的重尾分布，重尾分布采用最常用的帕累托分布。假设随机变量X服从帕累托分布，则累积分布函数F(x)满足：

F (x) = \{\begin{matrix} 0, & x \leq k \\ 1 - {(\frac{k}{x})}^{α}, & x > k, 0 < α < 2 \end{matrix}

式中，k(k>0)为截止参数，α(0<α<2)为形状参数。

所述ON/OFF源12的结构示意图如图6所示，主要包括ON状态拟合器121、OFF状态拟合器122、状态控制器123、多路选择器124、计数器125和比较器126。

ON状态拟合器121，用于产生ON状态的时间长度。

OFF状态拟合器122,用于产生OFF状态的时间长度。

状态控制器123，提供当前状态。

多路选择器124，根据状态控制器123所指示的当前状态信息(ON或OFF状态)，从状态拟合器121和OFF状态拟合器122中选择一个时间长度。

计数器125，用于统计ON状态或者OFF状态持续的时长。

比较器126，用于比较计数器125和多路选择器124输出状态时长的大小。假如在ON状态，如果计数器125的值没有达到ON状态的时长，则在每个时钟产生一次请求；当计数器125的值达到相应时长时，比较器126给出相应信号清零计数器125，并使一位的状态控制器123从ON状态跳转到OFF状态，反之亦然。在OFF状态下不产生数据请求。

所述的ON状态拟合器121或OFF状态拟合器122中，均采用一个伪随机值rand和十九个相同位数的边界值bound对帕累托分布进行拟合。第x个bound定义为ON或OFF的时长为2^x的累积概率。采用2^x对时长进行分段拟合，原因在于帕累托分布在大部分情况下具有较小数值，小部分情况下数值较大。ON状态拟合器121的示意图如图7所示，包括一个14位的伪随机数rand和19个边界值bound，伪随机数rand仍然由一个线性反馈移位寄存器(LFSR)1211产生，边界值把整个范围划分为20个区域，边界值作为输入，由软件配置。

所述ON状态拟合器121或OFF状态拟合器122，硬件实现时，ON和OFF状态有各自独立的边界值，两个状态实现方法一致，假设在ON状态时，将边界值按从小到大的顺序排列，将伪随机值rand同时和每个排好序的边界值进行比较，取小于或等于结果标志。

于是在某一时刻rand会落在一个区域bound_x-1<rand_x≤bound_x，那么rand值落在相应的范围会让多路选择器选择相应的ON或者OFF状态的时长为2^x。用于和计数器125比较大小确定是否发送请求。

所述仲裁模块2的内部结构如图8所示，主要包括20个锁存器21、1个或门22、1个D触发器23、1个多路分配器24。因为可能同时产生多个请求，在仲裁模块2内部使用20个锁存器21来分别锁存每个数据源模块1产生的请求，20个锁存器21输出连接或门输入，输出若有效，经过触发器23寄存一个请求到请求缓存模块3，锁存器21输出同时也作为多路分配器24的选择端，多路分配器24的输出连接所有锁存器21的清零端口，根据锁存器21的发送情况多路分配器24清零一个锁存器21，表示送走一个请求。

所述数据包封装模块4的结构示意图，如图9所示，主要包括状态控制器41，接口寄存器42，多路选择器43，计数器44。

状态控制器41，取出请求缓存模块3中的数据请求，同时使能计数器44计数。

接口寄存器42，包括负载数据、数据目的地址、数据源地址、时间戳、包长等协议信息，通过总线从PC机获得。

多路选择器43，在不同时刻根据计数值选择接口寄存器中负载数据、数据目的地址、源地址、时间戳等信息之一作为输出，从而形成符合协议的包格式。

计数器44，将计数值作为多路选择器43的选择输入端，把网络协议要求的包格式，按顺序从多路选择器43输出。

所述数据包封装模块4工作的具体流程，如图10所示，当用户使能信号有效时，状态机从空闲状态进入等待状态，等待状态中，状态控制器41检查请求缓存模块3是否为空，判断是否进行数据发送。

所述请求缓存模块3不为空时，状态机进入产生数据包状态，从接口寄存器42读取要求发送的包长并寄存起来，每发一次数据使包长减一，当包长变为0时即发送完规定的包长，此时使状态机重新回到等待状态。在发送数据时，计数器44同时计数，每一时钟周期计数值控制多路选择器43选择负载数据、数据目的地址、源地址、时间戳等协议信息之一发送。一个正确完整的数据包中会包含以上所有的网络协议信息。每发完一个完整数据包要使计数器44清零，准备下次发包。

Claims

1.一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法；该方法包括：

步骤1：产生数据包请求信息；

步骤2：请求信息排队等候；

步骤3：数据包封装；

步骤3为按照请求信息排列的顺序产生相应的数据包。

2.如权利要求1所述的一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法，其特征在于所述步骤1中的数据源模块采用伯努利分布流量模型或ON/OFF流量模型产生数据包请求信息。

3.一种基于汇聚过程的网络数据流生成装置；该装置包括：产生数据包请求信息部分，请求信息排队等候部分，数据包封装模块；其中产生数据包请求信息部分包括多个数据源模块，每个数据源模块同时产生数据包请求信息；请求信息排队等候部分包括：仲裁模块，请求缓存模块；其中仲裁模块是对多个数据源模块产生的数据包请求信息进行控制，将数据包请求信息分别锁存，然后按顺序存入请求缓存模块中；最后数据包封装模块根据请求缓存模块中额请求信息按顺序产生数据包。

4.如权利要求3所述的一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法，其特征在于所述产生数据包请求信息部分中数据源模块的数量为20。

5.如权利要求1所述的一种基于汇聚过程的网络数据流生成方法，其特征在于所述数据源模块包括：伯努利源、ON/OFF源、多路选择器；数据源模块是由多路选择器选择伯努利源或ON/OFF源产生数据包请求信息。