CN113271233A - 突发得分 - Google Patents

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Abstract

在一个实施方式中，网络设备包括至少一个网络接口端口，其用作用于从网络接收网络分组的至少一个入口端口；以及用作用于将网络分组转发到网络的至少一个出口端口；存储器；控制电路，其被配置为监视网络设备中的相应事件，相应事件具有相应的事件时间戳；以及突发估计器逻辑，用于响应于事件时间戳中的相应的事件时间戳在相应的时间段上跟踪事件中的事件的相应发生率，遵循发生率中的最大发生率，将最大发生率存储在存储器中，并响应于所遵循的最大发生率找到事件的突发性的测量。

Description

突发得分
技术领域
本发明涉及一种网络设备，特别是但不仅限于遥测度量。
背景技术
联网中的遥测提供了从网络(例如，从一个或多个给定的网络设备)监视和检索信息的能力。可以从网络设备(如交换机、路由器或网络接口卡(NIC))中检索的遥测信息可能会有所不同，并取决于例如网络设备的类型和供应商。存在遥测信息的若干类别，例如基于状态的和事件驱动的遥测信息。
若干出版物中描述了收集遥测信息。例如，Farrell等人的美国专利6,751,663描述了一种用于为数据消耗应用从网络实体收集和聚合数据的系统。该系统包括数据收集器层，以从网络实体接收网络流信息并基于该信息产生记录。该系统还包括从数据收集层馈送并耦合到存储设备的流聚合层。流聚合层接收由数据收集器层产生的记录，并对接收到的记录进行聚合。该系统还可以包括耦合到数据收集器层和分发层的设备接口层，以获取存储在存储设备中的选择的信息，并将选择的信息分发到请求的数据消耗应用。
作为另一示例，Grandham等人的美国专利10,181,987描述了用于收集器高可用性的系统、方法和计算机可读介质。在一些实施方式中，系统从第一收集器设备接收由部署在网络中的主机系统上的捕获代理生成的第一数据报告。该系统还可以从第二收集器设备接收由部署在主机系统上的捕获代理生成的第二数据报告。第一数据报告和第二数据报告可以包括在时间段内捕获代理在主机系统处捕获的业务数据。该系统可以确定第一数据报告和第二数据报告都与捕获代理相关联，并且识别包含在第一数据报告和第二数据报告中的重复数据。然后，系统可以对第一数据报告和第二数据报告进行重复删除，以产生重复删除的数据报告。
发明内容
根据本公开的实施方式，提供了一种网络设备，包括至少一个网络接口端口，其用作用于从网络接收网络分组的至少一个入口端口，以及用作用于将网络分组转发到所述网络的至少一个出口端口；存储器；控制电路，其被配置为监视所述网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；突发估计器逻辑，其被配置为：响应于所述事件时间戳中的相应事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；遵循所述发生率中的最大发生率；在所述存储器中存储所述最大发生率；以及响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
进一步根据本公开的实施方式，所述事件的突发性的测量等于所遵循的最大发生率。
仍进一步根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率，以及所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
另外，根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中存储所述事件中的当前事件的当前速率和时间戳。
此外，根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
进一步根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率加上所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
仍进一步根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为将所述当前发生率减小给定因子。
另外，根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中存储所述事件中的当前事件的当前速率和时间戳。
此外，根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
进一步根据本公开的实施方式，所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中用所述事件中的当前事件的时间戳覆盖所述事件中的先前事件的时间戳。
根据本公开的另一实施方式，还提供一种联网方法，包括：从网络接收网络分组；将网络分组转发到所述网络；监视网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；响应于所述事件时间戳中的相应的事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；遵循所述发生率中的最大发生率；存储所述最大发生率；以及响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
仍进一步根据本公开的实施方式，所述事件的突发性的测量等于所遵循的最大发生率。
另外，根据本公开的实施方式，所述跟踪包括响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率，以及所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
此外，根据本公开的实施方式，该方法包括在所述存储器中存储所述事件中的当前事件的当前速率和时间戳。
进一步根据本公开的实施方式，该方法包括从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
仍进一步根据本公开的实施方式，所述跟踪包括响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率加上所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
另外，根据本公开的实施方式，该方法包括将所述当前发生率减小给定因子。
此外，根据本公开的实施方式，该方法包括在所述存储器中存储所述事件中的当前事件的当前速率和时间戳。
进一步根据本公开的实施方式，该方法包括从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
仍进一步根据本公开的实施方式，该方法包括在所述存储器中用所述事件中的当前事件的时间戳覆盖所述事件中的先前事件的时间戳。
根据本公开的又一实施方式，还提供一种软件产品，包括其中存储程序指令的非瞬态计算机可读介质，所述指令在被中央处理单元(CPU)读取时，使CPU用以：监视网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；响应于所述事件时间戳中的相应的事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；遵循所述发生率中的最大发生率；存储所述最大发生率；以及响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
附图说明
通过以下结合附图的详细描述，将理解本发明，其中：
图1A是根据本发明的实施方式构造和操作的通信系统的框图；
图1B是根据本发明的实施方式构造和操作的替代通信系统的框图；
图2A至图2C是示出图1A和图1B的系统中事件的事件突发性的示意图；
图3是包括在图1A和图1B的系统中使用的估计突发性的方法中的步骤的流程图；以及
图4A至图4B是包括在图3的方法中的更详细的步骤的替代流程图。
具体实施方式
概述
一种类型的遥测信息基于计数器，该计数器对各种事件进行计数，例如在端口上接收到的分组的数目或执行的路由访问的数目。另一类型的遥测信息基于简单的量规，该量规呈现网络设备中各种资源的即时状态，例如在给定端口上传输的当前缓冲器填充水平或当前带宽(BW)。
另一类型的遥测信息是事件驱动的，其中在网络设备中发生事件(例如，缓冲器超过了特定阈值，分组被丢弃或延迟超过了给定阈值)时将指示发送到收集器。收集器可以本地连接到网络设备，也可以经由网络连接到网络设备。可以使用包括事件中涉及的分组的至少一部分和描述事件的各个方面(例如，事件类型和时间戳)的附加元数据的数据来报告事件。
当要报告给收集器的事件量变得大于用于将事件转发到收集器的可用带宽时，某些事件数据可能在网络设备中被丢弃。例如，可以根据尾丢弃机制丢弃超出事件数据发送到收集器的端口带宽的某些事件数据，以便在存储事件数据的队列被填充到其最大容量时，新到达的事件数据被丢弃，直到队列有足够的空间来接受传入流量。可以基于使用采样器和/或策略器来过滤一些事件数据。事件数据的丢弃和过滤可能导致网络上发生的事件的低可见性，并且还导致网络的差可调试性。
上述问题的一种解决方案是聚合事件数据，使得代表许多事件的数据被压缩并以压缩形式发送到收集器。于2019年7月18日提交的Kfir等人的美国专利申请S/N 16/515,060描述了一种聚合事件数据的系统，通过引用并入本文。一种这样的聚合过程是对与特定流有关的流量进行计数。例如，对面临拥塞等的特定流的流量进行计数。尽管对流量或事件进行计数可能会聚合数据并为某些应用提供有用的信息，但计数是一种聚合过程，其中数据不仅被压缩，还会丢失数据。特别是，事件的定时性质可能会丢失。例如，每个相应事件发生时的各个时间戳不能被计数，因此可能会被丢掉。
事件定时性质的示例是事件流的突发性。突发性可以被定义为活动的间歇性增加和减少或事件发生频率的测量。例如，事件是随时间均匀间隔(产生较小程度的突发性)还是事件在一组或多组突发中发生(产生较高程度的突发性)。用于提供突发性测量(或突发得分)的可能的突发得分算法可以对由事件的持续时间提供的时间事件函数执行数学分析。一个示例可以包括检查时间事件函数和阶跃函数之间的相关性，其中阶跃函数宽度等于所报告的事件数目乘以两个事件之间的最小可能间隙。例如，假设总共报告了20个事件，并且两个事件之间的最小可能间隙(未报告)为1微秒，则宽度等于1乘以20，等于20。这样的数学分析存在问题，因为该算法的输入包括许多(即便不是全部)事件的时间戳。由于带宽限制，使用这样的算法将所有定时数据发送到收集器以计算突发得分通常是不切实际的。由于需要存储大量数据，将所有定时数据保存在网络设备中直到由网络设备使用这种算法计算突发得分也是不切实际的。因此，评估事件流的突发性变得具有挑战性。
本发明的实施方式通过提供网络设备来解决上述问题，该网络设备找到突发性的测量(突发得分)而不必存储所有事件时间戳。该网络设备包括突发估计器逻辑，该突发估计器逻辑基于事件的时间戳跟踪不同时间段的事件发生率。不同的时间段可以是重叠的或不重叠的。时间段可能无法由突发估计器逻辑明确标识，但是突发估计器逻辑可以基于突发估计器逻辑的配置，例如，使用下面描述的参数T和alpha，通过对更近的时间戳施加更多的权重，并且对早远的时间戳施加更少的权重来跟踪相应时间段上的相应发生率。可以使用由突发估计器逻辑运行的速率估计器来跟踪该速率。在一些实施方式中，速率估计器可以包括速率估计器逻辑。
突发估计器逻辑响应于先前的发生率(由突发估计器逻辑跟踪)和最近事件时间戳来跟踪当前发生率。通过此方式，可以在不使用早远的事件时间戳的情况下跟踪当前速率，可以将其删除以节省网络设备的存储器中的空间。突发估计器逻辑遵循最大发生率。最大速率指示事件突发性的测量。因此，可以找到突发性度量，而不必存储在遵循突发性测量的整个报告期间的所有事件时间戳。
可以针对与一个或多个网络流相关联的特定事件类型或多个事件类型找到突发性的测量。“流”通常由特定一组报头字段的值来标识，例如源地址和目的地地址、源端口和目的地端口以及协议的IP和TCP/UDP 5元组或任何合适的流信息，例如第2、3、4层或隧道数据，其在流中的所有分组上都是一致的。
在一些实施方式中，突发估计器逻辑响应于先前的发生率以及当前事件时间戳与先前事件时间戳之间的差来跟踪当前发生率。突发估计器逻辑可以响应于先前的发生率加上当前事件时间戳与先前事件时间戳之间的差来跟踪当前发生率。当前发生率被保存为突发估计器逻辑的状态。该状态可以根据给定因子周期性地减小。除了保存状态，突发估计器逻辑还保存当前事件时间戳和最大状态。在这些实施方式中，不需要保存较旧的事件时间戳。通常，先前事件时间戳会从存储器中删除，或者被当前事件时间戳覆盖。
在一些实施方式中，突发估计器逻辑基于先前状态加上时间差来跟踪其新状态，该时间差等于当前事件时间戳减去先前事件时间戳。在一些实施方式中，新状态可以等于先前状态加上最近事件时间戳之间的多个时间差。
在一些实施方式中，周期性地(例如，每个时间段T)，突发估计器逻辑的存储状态被减小，例如，该状态乘以因子alpha，该因子具有在0和1之间的值。可以选择T和alpha的值，以便突发估计器逻辑基于当前的时间段跟踪当前状态，该时间段不能太大以至于它涵盖了所有过去事件的平均速率，也不能太小以至于它只涵盖了最近的时间段。(例如，当前和先前的时间戳)。
系统描述
通过引用并入本文的文件应被认为是本申请的组成部分，除了在一定程度上以与本说明书中明确或隐含的定义相抵触的方式在这些并入文件中定义了任何术语，应该仅考虑本说明书中的定义。
现在参考图1A，其是根据本发明的实施方式构造和操作的通信系统20A的框图。
系统20A的操作由例如交换机的网络设备22示出，该网络设备具有以网络接口端口26的形式的多个接口，该多个接口连接至例如以太网或无限宽带交换机结构的分组数据网络24。如本领域中已知的，端口26通常包括合适的物理层(PHY)和数据链路层接口电路。在下面的描述中为清晰起见用字母A-H标记的端口26被配置为用作网络24的入口端口和出口端口(或等效地，入口接口和出口接口)。尽管为了示出，在图1A中端口26A-D用作入口端口，而端口26E-H用作出口端口，但是实际上，所有端口26通常被配置为双向操作，作为入口端口和出口端口两者。
端口26A-D从网络24接收属于多个流的网络分组，以转发到相应出口接口以传输到网络24。假设网络24是因特网协议(IP)网络，则分组流可以由分组5元组(源和目的地IP地址和端口，以及传输协议)来标识。替代地，基于第2、3、4层或隧道数据，可以使用任何其他合适的流标识符。
网络设备22包括以转发和排队逻辑30的形式的控制电路，其将网络分组转发到适当的出口端口26E-F以传输到网络24。逻辑30将目的地为每个出口端口的分组在存储器28中的发送队列中排队，而分组等待轮流发送。逻辑30不一定按其到达的顺序通过给定的出口端口发送分组，而是可以给某些队列比其他队列更高的优先级。
图1A所示的网络设备22和网络24的配置是示例配置，其纯粹是为了概念清楚而选择。在替代实施方式中，可以使用任何其他合适的网络和/或交换机配置。网络设备22中的逻辑30通常包括硬连线或可编程逻辑电路，例如一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)。替代地或附加地，逻辑30的至少一些功能可以以在可编程处理器上运行的软件或固件实现。
在一些实施方式中，网络设备22可以被实现为任何合适的网络设备，例如但不限于路由器或网络接口卡(NIC)，其可以包括与主机设备对接的接口(例如，外围组件互连快速(PCIe)接口)和与分组数据网络24对接的一个或多个接口，例如端口26。
转发和排队逻辑30还被配置为监视网络设备22中的与分组相关的事件(例如，超出了缓冲器限制，和/或分组被丢弃)，并生成关于事件的数据。相应事件具有相应的事件时间戳。每个事件的数据可以包括流和事件类型信息、事件时间戳和与分组有关的事件的分组的分组大小。“流”通常由一组指定的报头字段的值来标识，例如源地址和目的地地址、源端口和目的地端口、协议的IP和TCP/UDP 5元组或任何合适的流信息，例如第2、3、4层或隧道数据，其在流中的所有分组上都是一致的。事件数据通常指示与事件相关的事件类型，例如但不限于TTL过期，非法分组或超出缓冲器限制。
转发和排队逻辑30还可运行采样器和/或策略器以过滤一些事件数据，以防止一些事件数据被输入到突发估计器逻辑，如下所述。
网络设备22包括突发估计器逻辑32，该突发估计器逻辑32被配置为响应于相应的事件时间戳在相应的时间段上跟踪事件的相应发生率，并且遵循最大发生率。突发估计器逻辑32可以包括由突发估计器逻辑32运行的速率估计器。在一些实施方式中，速率估计器可以包括突发估计器逻辑32中的速率估计器逻辑。速率估计器可以包括任何合适的软件、硬件或其任何适当组合。相应时间段可以是重叠的或不重叠的。逻辑30响应于最大发生率找到事件突发性的测量。逻辑30被配置为将突发性的测量发送到位于分组数据网络24中的收集器模式34。突发估计器逻辑32通常包括硬连线或可编程逻辑电路，例如一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)。替代地或附加地，可以以在可编程处理器上运行的软件或固件来实现聚合逻辑32的至少一些功能。下面参考图3、图4A至图4B更详细地描述突发估计器逻辑32的操作。
现在参考图1B，其是根据本发明的实施方式构造和操作的替代通信系统20B的框图。除了收集器节点34经由例如PCIe接口的接口36本地连接至网络设备22，通信系统20B与通信系统20A基本相同。逻辑30被配置为通过接口36将突发性的测量发送到收集器节点34。
现在参考图2A至图2C，图2A至图2C是示出图1A和图1B的系统20A、20B中的事件的事件突发性的示意图。事件时间戳提供有关事件定时的有用信息。例如，图2A示出了一个群集中的N-1个事件，随后是在时间T1的单个事件。图2B示出了(N-1)/2个事件的两个群集，随后是在时间T1的单个事件。图2C示出了N个事件在时间T0和时间T1之间均匀地展开。应该注意的是，即使图2A至图2C中所示的示例包括相同数目的事件，事件的突发性也会非常不同。图2A中所示的事件的突发性高于图2B中所示的事件的突发性，图2B中所示的事件的突发性转而又高于图2C中所示的事件的突发性。
现在参考图3，其是包括在图1A和图1B的系统20A、20B中使用的估计突发性的方法中的步骤的流程图50。突发估计器逻辑32(图1A、图1B)被配置为响应于事件时间戳中的相应事件时间戳而在相应的时间段上跟踪(框52)相应的事件发生率。时间段可以是重叠的或不重叠的。时间段可能不会由突发估计器逻辑32明确标识，但是突发估计器逻辑32可基于突发估计器逻辑32的配置，通过对更近的时间戳施加更多的权重，对早远的时间戳施加更少的权重，来在相应时间段上跟踪相应发生率。发生率可以针对与一个或多个网络流相关联的特定事件类型或多个事件类型进行跟踪。可以使用任何速率估计器逻辑来跟踪速率，该速率估计器逻辑可以是基于硬件和/或软件的。速率估计器逻辑的细节将参考图4A至图4C更详细地描述。
在一些实施方式中，突发估计器逻辑32被配置为响应于先前发生率(由突发估计器逻辑32跟踪)和最近事件时间戳(例如，当前事件的时间戳和先前事件的时间戳)来跟踪当前发生率。以此方式，可以在不使用早远的事件时间戳的情况下跟踪当前速率，可以将其删除以节省存储器28(图1A、图1B)中的空间。
突发估计器逻辑32被配置为遵循(框54)发生率中的最大发生率。参考图4A至图4C更详细地描述该步骤。最大速率指示事件突发性的测量。突发估计器逻辑32被配置为在存储器28中存储(框56)最大发生率。如果先前的最大速率被存储在存储器28中，则先前的最大速率从存储器28中被删除或被新的最大速率覆盖。
突发估计器逻辑32(图1A、图1B)被配置为响应于所遵循的最大发生率来找到(框58)事件的突发性的测量。在一些实施方式中，事件的突发性的测量等于所遵循的最大发生率。在其他实施方式中，例如，通过将最大速率乘以给定因子，事件的突发性的测量可以与所遵循的最大发生率成比例。因此，可以找到突发性的测量，而不必存储在遵循突发性的测量的整个报告期间的所有事件时间戳。可以针对与一个或多个网络流相关联的特定事件类型或多个事件类型来计算突发性的测量。
现在参考图4A至图4B，图4A至图4B是包括图3的方法中的更详细步骤的替代流程图。
如前所述，突发估计器逻辑32(图1A、图1B)使用速率估计器逻辑在当前时间段上跟踪一些事件的当前发生率。在当前时间段上事件之一的当前发生率可以被称为突发估计器逻辑32的当前状态或状态。通常基于突发估计器逻辑32的先前状态和时间差来计算当前状态，该时间差可能等于当前事件的时间戳和先前事件的时间戳之间的差。
在一些实施方式中，突发估计器逻辑32可以将当前状态计算为先前状态加上时间差。在一些实施方式中，可以使用一个以上的时间差来计算当前状态，例如，当前事件时间戳和先前事件时间戳之间的时间差，以及先前事件时间戳和较旧事件时间戳之间的时间差等。在一些实施方式中，突发估计器逻辑32的状态可以周期性地减少给定因子。
现在参考图4A更详细地描述由突发估计器逻辑32执行的一些步骤，图4A是包括图3的方法中的更详细的步骤的流程图60A。
突发估计器逻辑32被配置为接收(框62)当前事件的时间戳，并从存储器28(图1A、图1B)中检索先前事件的时间戳和突发估计器逻辑32的状态。当该方法开始时，状态的值可以是零或任何合适的值。
突发估计器逻辑32被配置为响应于以下来跟踪(框64)当前状态(即，在当前时间段上一些事件的当前发生率)：检索到的状态或先前的状态(即，在先前的时间段上一些事件的先前发生率)；当前事件的时间戳与先前事件的时间戳之间的时间差。
在一些实施方式中，突发估计器逻辑32被配置为响应于检索到的状态或先前状态(即，在先前的时间段上一些事件的先前发生率)加上当前事件的时间戳和先前事件的时间戳之间的时间差来跟踪当前状态(即，在当前时间段上一些事件的当前发生率)。
如前所述，突发估计器逻辑32可能未明确标识当前时间段，但是突发估计器逻辑32可例如通过使用下面更详细描述的参数T和alpha，基于突发估计器逻辑32的配置，通过对更近的时间戳施加更多的权重而对早远的时间戳施加更少的权重来在当前时间段上跟踪发生率。
突发估计器逻辑32被配置为在存储器28中存储当前事件的当前状态(即，当前发生率)和时间戳。在一些实施方式中，突发估计器逻辑32被配置为从存储器38中删除先前事件的时间戳。在一些实施方式中，突发估计器逻辑32被配置为在存储器28中用当前事件的时间戳覆盖先前事件的时间戳。
在判定框72处，突发估计器逻辑32被配置为确定突发估计器逻辑32的当前状态是否大于所存储的最大状态。如果当前状态大于存储的最大状态(分支74)，则突发估计器逻辑32被配置为在存储器28中将当前状态存储(框76)为最大状态。如果当前状态不大于存储的最大状态(分支78)，则处理继续进行用于下一个事件的框62的步骤。类似地，在框76的步骤之后，处理继续用于下一个事件的框62的步骤。
作为独立处理循环的一部分，突发估计器逻辑32被配置为例如使用可重置定时器来跟踪时间段T的流逝。在判定框66处，突发估计器逻辑32被配置为确定时间段T是否已经结束。如果时间段T已经结束(分支68)，则突发估计器逻辑32被配置为例如通过将状态乘以因子alpha(其大于零但小于一)来将状态(即，当前发生率)减小(框70)给定因子。突发估计器逻辑32还可以被配置为重置对时间段T定时的定时器。通过周期性地减小突发估计器逻辑32的状态，突发估计器逻辑32对更近的时间戳施加更多的权重，对早远的时间戳施加更少的权重。因此，可以选择T和alpha以控制突发估计器逻辑32对更近的时间戳和早远的时间戳施加多少权重，从而定义跟踪当前状态的当前时间段的概念。如果时间段T尚未结束(分支71)，则重复判定框66的步骤。
参考图4A的流程图60A描述的步骤可以以任何合适的顺序执行。
图4B是包括图3的方法中的更详细的步骤的流程图60B。每当接收到新事件时，执行框62和64的步骤。框66、70、72和76的步骤如下所述作为单独的处理循环执行。突发估计器逻辑32被配置为例如使用可重置定时器来跟踪时间段T的流逝。在判定框66处，突发估计器逻辑32被配置为确定时间段T是否已经结束。如果时间段T尚未结束(分支71)，则重复判定框66的步骤。如果时间段T已经结束(分支68)，则突发估计器逻辑32被配置为例如通过将状态乘以因子alpha(其大于零但小于一)来将状态(即，当前发生率)减小(框70)给定因子。突发估计器逻辑32还可以被配置为重置对时间段T进行定时的定时器。在判定框72处，突发估计器逻辑32被配置为确定突发估计器逻辑32的当前状态是否大于存储的最大状态。如果当前状态大于存储的最大状态(分支74)，则突发估计器逻辑32被配置为在存储器28中将当前状态存储(框76)为最大状态。如果当前状态不大于存储的最大状态(分支78)，则处理继续进行判定框66的步骤。类似地，在框76的步骤之后，处理继续进行判定框66的步骤。
下面示出了使用不同的alpha和T值的示例。
在第一示例中，发现了以不同速率(0.1、1、10、100Gbps(千兆位每秒))的100KB突发的突发测量，其中alpha等于0.75，T等于10微秒：
0.1Gbps 1Gbps 10Gbps 100Gbps
100KB突发 0.03 2.7 28 66
在第二示例中，发现了以不同速率(0.1、1、10、100Gbps(千兆位每秒))的100KB突发的突发测量，其中alpha等于0.9375，T等于1微秒：
0.1Gbps 1Gbps 10Gbps 100Gbps
100KB突发 0.0008 1.7 25 106
为了清楚起见，在单独的实施方式的上下文中描述的本发明的各种特征也可以在单个实施方式中组合提供。相反，为简洁起见，在单个实施方式的上下文中描述的本发明的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合来提供。
通过示例的方式引用了上述实施方式，并且本发明不受以上已经具体示出和描述的内容的限制。相反，本发明的范围包括上文描述的各种特征的组合和子组合，以及本领域技术人员在阅读前述说明书后将想到的并且在现有技术中未公开的其变型和修改。

Claims (21)

1.一种网络设备，包括：
至少一个网络接口端口，其用作用于从网络接收网络分组的至少一个入口端口，以及用作用于将网络分组转发到所述网络的至少一个出口端口；
存储器；
控制电路，其被配置为监视所述网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；以及
突发估计器逻辑，其被配置为：
响应于所述事件时间戳中的相应的事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；
遵循所述发生率中的最大发生率；
在所述存储器中存储所述最大发生率；以及
响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
2.根据权利要求1所述的设备，其中所述事件的突发性的测量等于所遵循的最大发生率。
3.根据权利要求1所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为响应于以下在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率：在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率；以及所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差。
4.根据权利要求3所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中存储所述事件中的所述当前事件的当前速率和时间戳。
5.根据权利要求4所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
6.根据权利要求1所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率加上所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
7.根据权利要求6所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为将所述当前发生率减小给定因子。
8.根据权利要求7所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中存储所述事件中的所述当前事件的当前速率和时间戳。
9.根据权利要求8所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为从所述存储器中删除所述事件中的先前事件的时间戳。
10.根据权利要求8所述的设备，其中所述突发估计器逻辑被配置为在所述存储器中用所述事件中的所述当前事件的时间戳覆盖所述事件中的所述先前事件的时间戳。
11.一种联网方法，包括：
从网络接收网络分组；
将网络分组转发到所述网络；
监视网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；
响应于所述事件时间戳中的相应的事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；
遵循所述发生率中的最大发生率；
存储所述最大发生率；以及
响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述事件的突发性的测量等于所遵循的最大发生率。
13.根据权利要求11所述的方法，其中所述跟踪包括响应于以下在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率：在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率；以及所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括在所述存储器中存储所述事件中的所述当前事件的当前速率和时间戳。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括从所述存储器中删除所述事件中的所述先前事件的时间戳。
16.根据权利要求11所述的方法，其中所述跟踪包括响应于在先前时间段上所述事件中的事件的先前发生率加上所述事件中的当前事件的时间戳与所述事件中的先前事件的时间戳之间的时间差，在当前时间段上跟踪所述事件中的事件的当前发生率。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括将所述当前发生率减小给定因子。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括在所述存储器中存储所述事件中的所述当前事件的当前速率和时间戳。
19.根据权利要求18所述的方法，还包括从所述存储器中删除所述事件中的所述先前事件的时间戳。
20.根据权利要求18所述的方法，还包括在所述存储器中用所述事件中的所述当前事件的时间戳覆盖所述事件中的所述先前事件的时间戳。
21.一种软件产品，包括其中存储程序指令的非瞬态计算机可读介质，所述指令在被中央处理单元(CPU)读取时使所述CPU用以：
监视网络设备中的相应的与分组相关的事件，所述相应事件具有相应的事件时间戳；
响应于所述事件时间戳中的相应的事件时间戳，在相应的时间段上跟踪所述事件中的事件的相应发生率；
遵循所述发生率中的最大发生率；
存储所述最大发生率；以及
响应于所遵循的最大发生率找到所述事件的突发性的测量。
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