网络性能测量工具

网络性能测量工具（精选5篇）

网络性能测量工具 篇1

1概念

1.1 认知风格

认知风格是一个变量,标志着每个人的个体差异。 有的人用语言符号的形式来表现运用信息,有的人用图形的形式来表现信息。 认知风格的研究领域范围广泛,有的研究是针对问题的解决,有的研究是针对学习,有的研究是针对知觉特点等,彼此间也存在很大的差异性。 虽然有人提出过认知风格类型的分类如此之多,主要是因为认知本身太过复杂,不过也会认为如此多的认知风格类型划分,并不利于深入性的研究。

1.2 网络学习系统

在网络学习的模式中, 学习是通过自已的原有知识或经验,与个性化的学习系统进行交互,以此来获取知识与能力的过程。 学生可以组织、制订、执行自己的学习计划,自行的对学习策略进行选择,还可以控制全部的学习过程,对学习成果进行自我评价。 它充分的考虑到了教学行为和学习行为的个人化。 它根据各学生不同的需求,对教学资源进行不同的组合。 学生的学习过程受本人支配。 学生在这一系统的学习中,不仅掌握了所学的知识,同时也掌握了学习的方法。

2个性化网络课程设计

最终形成的学习效果与教学资源的组合形式有着非常重要的关系。 交互界面的设计对学习者认知呈现出的效果,会与界面让学习者所看到的窗口大小、标题、材料的整体配合效果,以及每个界面展示出学习材料的多少、布局等因素有关。 图像型的学习者比文本型的学习者表现要好,这主要来取决于各个媒体的表达特征。 例如,通过视频的方式来进行学习,图像、声音和视频的表现方式对图像型学习者更有帮助。 所以,通常会认为不同认知风格的人会从与自己风格相适应的学习资源中获益。 本文所设计的网络课程,是基于二维认知风格理论基础之上的,通过分析学习者的认知风格类型,利用学习模式和媒体资源的不同组合,形成9 种(3×3)不同的学习课程,提供给9种不同认知风格的学习者,从而促进学习者实施有效学习。

学习模式设计的策略, 主要是为了给具有不同特点的学生,提供更适合他们的网络课程,从而设计出的三种不同的学习模式。 它弥补了具有不同特点的学生在认知上的不足,换句话说,就是网络课程在面对不同的认知风格学习者,可以采用不同的结构、不同的学习次序和不同的使用方式。

3数据挖掘

数据挖掘,它可以从数量多,或者不完全,甚至是模糊的数据内,提取出有用的信息和知识,这些信息和知道隐含在这些数据中,而人们事先并不知道[1]。 它可以挖掘出数据的潜在模式,指导决策,并找出最有价值的信息。 数据挖掘过程如下:

(1) 数据挖掘的结果是要在大型的数据库中, 发现令人产生兴趣的有用信息,必须要明确定义和挖掘目标信息[2]。

(2)对数据进行准备。 首先根据用户的需求,在原始的数据库中提取数据,确定要操作的对象。 再对数据做预处理,也就是对已经提取出来的数据进行加工,筛查,检查数据的完整性、一致性。 最后将这些数据转换成一个适合于挖掘算法的分析模型。

(3) 根据所要挖掘的数据功能类型或特点, 选择与之相适应的算法,对筛查和转换后的数据集进行挖掘。

(4) 对数据挖掘的结果进行解释和评估, 再转换成为可以被用户所理解的、合理的知识。

4认知风格测量工具设计

4.1 认知风格测量工具的基础结构

认知风格测量工具要求具有基于兼容Windows XP以上的操作系统, 后台为兼容SQL Server 2000 以上的数据库管理系统。 认知风格测量工具主要包括数据收集和认知风格评价两个部分。

4.2 认知风格测量工具设计流程

学生者学习过程的信息收集模块,其实就相当于一个基于多代理理论的跟踪器。 当学生登陆网络学习系统时,跟踪器也同时启动,并对学生的学习行为进行跟踪和记录。 数据处理模块通过对跟踪器所收集到的数据进行加工处理,从中提取出有效的数据。 分类模块通过所建立的决策树,对所提取的有效数据进行分类。 结果评价模块对分类结果进行分析,根据分类的结果向用户推荐参考信息。

4.3 解决方案

本文设计了多个数据收集模块以及以决策树的分类算法为基础的认知风格测量模块。 数据收集模块是将学生的相关属性数据建立关系化量表,再概念化,从而形成的概化量表。 认知风格测量模块的具体工作步骤为:

(1)明确挖掘的对象和目标。 通过跟踪器收集挖掘对象,储存学生学习行为信息到用户数据库中,通过以上的信息,对学生的认知风格来确定挖掘目标。

(2)数据的采集。 在现实的学习环境中,以及个性化的网络学习系统中,采集各类有关数据信息。 其中的一部分数据需要处理有关数据才可以获取,其余部分的数据需要对学生进行调查后才可以获取。

(3)数据的转换。 将采集到的不同数据信息,合成转换为数据分析模型,以便将采集到的数据适用于本工具的挖掘。

(4)数据的分类挖掘。 先选择一个合适的挖掘算法,并且通过恰当的程序设计来实现这一算法。 再对转换后的数据对象进行处理,来得到决策树对学生的认知风格进行测量。

(5) 获取分类的规则与结果的分析。 用于对使用工具所获得的学生认知风格测量结果,进行分析与评估。

5认知风格测量工具开发

5.1 数据收集模块

数据收集模块, 将收集到的学生在线学习行为形成数据,并将其存储于数据库中。 每当学习者登陆学习系统时,数据收集模块就自动的启动,同时开始记录下学习者的学习行为。 该模块是认知风格测评工具的基础,根据个性化网络学习系统的用户分析模型,确立采集数据类型,同时它也是认知风格测量工具的数据源,它所收集到的信息质量和数量会直接的影响认知风格测量工具的准确性。

5.2 认知风格决策树的实现

(1)数据的预处理。 通过对学生在线学习行为的数据采集,可以获得两类记录,即第一类,运用个性化网络学习系统的学习模式所选择的记录。 第二类,运用媒体类型的记录。

数据的预处理,主要是将数据库所获取的两类学习行为记录通过集成、变换与归纳,最后所形成的待挖掘的数据集。 第一类记录中获取的,是学生的学习模式(线性模式、分支模式以及学习者自主模式)。 从第二类记录中获取的是学生所选择的使用多媒体的组合方式(单一文本、讲课视频、PPT、文本、交互式超媒体)。

(2)建立决策树。 经过预处理的数据包括一个类别项(认知风格类型)和三个影响分类的属性项(学习行为的数据)。 我们选取某大学的600 名大一学生作为数据样本,生成训练集来构造决策树。

5.3 认知风格测量工具效果分析

通过对使用了认知风格测量工具的网络学习系统的某大学860 名学生的跟踪调查,可以对网络学习系统的结构以及媒体的设计策略起到一定的指导作用。 对网络学习系统的学习者来讲,可以使他们确定个人的认知风格类型,再针对自己的不足之处,进行与之相适应的强化练习。 得到的决策树,对于理想学习者的分类正确率非常高。 对于非理想学习者的分类正确率不够理想。 而非理想学习者的不准确部分,在实际操作中相当于增加了部分不真实的理想学习者,这与实际情况是一致的。

参考文献

[1]邓英,李明.Web数据挖掘技术及工具研究[J].计算机工程与应用,2001(20).

[2]曲红亭,申瑞民.基于数据挖掘的个性化学习导航系统的设计与实现[J].计算机工程,2003(8).

网络性能测量简述 篇2

随着Internet技术和网络业务的飞速发展,网络资源空前增长,对网络的需求和应用方式变得越来越复杂。不断增加的网络用户和应用,导致网络负担沉重,网络设备超负荷运转,从而网络性能下降。这就需要对网络的性能指标进行提取与分析,对网络性能进行改善和提高。因此,作为网络行为分析基础的网络性能测量的作用就极为重要了。发现网络瓶颈,优化网络配置,并进一步发现网络中可能存在的潜在危险,更加有效地进行网络性能管理,提供网络服务质量(QOS)的验证和控制,对网络服务提供商的服务质量指标进行量化、比较和验证等,是网络性能测量的主要目的。

2 网络性能测量的概念

2.1 网络性能

网络性能是一组对于运营商有意义的,并可用于系统设计、配置、操作和维护的参数进行测量所得到的结果。可见,网络性能是与终端性能以及用户的操作无关的,是网络自身特性的体现,可以由一系列的性能参数来测量和描述。

2.2 网络性能结构模型

从空间的角度来看,网络整体性能可以分为两种结构:立体结构模型和水平结构模型。

1)立体结构模型

IP网络就其协议栈来看是一个层次化的网络,因此,对IP网络性能的研究也可以按照一种自上而下的方法进行。可以以IP层的性能为基础,来研究IP各层间不同性能与上、下层不同应用性能之间的映射关系。

2)水平结构模型

对于网络的性能,用户主要关心的是端到端的性能,因此从用户的角度来看,可以利用水平结构模型来对IP网络的端到端性能进行分析。

3 网络性能测量的方法

网络性能测量涉及到许多内容,如采用主动方式还是被动方式进行测量;发送测量包的类型;发送与截取测量包的采样方式;所采用的测量体系结构是集中式还是分布式等。

3.1 测量包

网络性能测量中,影响测量结果的一个重要因素就是测量数据包的类型。

1)P类型包

类型P是对IP包类型的一种通用的声明。只要一个性能参数的值取决于对测量中采用的包的类型,那么参数的名称一定要包含一个具体的类型声明。

2)标准形式的测量包

在定义一个网络性能参数时,应默认测量中使用的是标准类型的包。比如可以定义一个IP连通性度量为“IP某字段为0的标准形式的P类型IP连通性”。在实际测量中,很多情况下包长会影响绝大多数性能参数的测量结果,包长的变化对于不同目的的测量来说影响也会不一样。

3.2 主动测量与被动测量方式

1)主动测量

主动测量就是通过向网络,服务器或应用发送测试流量,以获取与这些对象相关的性能指标。例如,可以向网络发送数据包并不断提高发送速率直至网络饱和,以此来测量网络的最大负载能力。主动测量的主要优点是不依赖于被测对象的测量能力。但另一方面,这种测量会给网络增加额外的通信流量,这在一定程度上也可能影响测量的结果。所以应该考虑试图进行的测量对测量结果产生的影响,并尽量使这种影响降到最低。

2)被动测量

被动测量通过监测网络通信状况进行,因此不会影响网络。被动测量通常用于测量通信流量,即经过指定源和目的地之间路由器或链路的数据包或字节数,也可用于获取网络节点的资源使用状况的信息。被动测量可以通过三种方式获得:

服务器端测量:通常是在服务器端安装测试代理,实时监测服务器的性能,资源使用等状况;

用户端测量:将监测功能封装到客户应用中,从特定用户的角度实时监测相关的业务性能;

利用网络探针:网络探针可用于监测网络传输状态,分析捕获的数据包,以实现对网络及相关业务的测量。

被动测量的一个潜在问题在于它依赖于测量链路上的通信流量或被测节点的负载情况。例如,要测量网络上某主机和某Web服务器之间的通信流量,我们可以从客户端通过监测上传或从该Web服务器下载的数据包来得到测量结果。这种方法适合于用户确实经常下载该Web服务器页面的情况。如果只是偶尔浏览一下页面,那就没有足够的通信流量,这种情况下进行的被动测量也就不可靠了。这时,可以建立一个脚本,每隔一段时间从该Web服务器下载页面以得到测量结果,即采用主、被动混合的测量方式。事实上,在很多情况下,主动测量和被动测量都是结合着进行的。因为一台进行主动测试的主机只需处理与该测量相关的通信,因此其硬件要求不高。而对于进行被动测试的主机而言就不同了,因为它必须处理通过该测量点的所有通信流量,尤其当通信速率增长的时候,对执行测量的主机性能要求就更高。

3.3 测量中的抽样

3.3.1 抽样概念

抽样,也叫采样,抽样的特性是由抽样过程所服从的分布函数所决定的。研究抽样,主要就是研究其分布函数。对于主动测量,其抽样是指发送测量数据包的过程;对于被动测量来说,抽样则是指从业务流量中采集测量数据的过程。

3.3.2 抽样方法

依据抽样时间间隔所服从的分布,抽样方法可分为很多种,目前比较常用的抽样方法是周期抽样、随机附加抽样和泊松抽样。周期抽样是一种最简单的抽样方式,每隔固定时间产生一次抽样。因为简单,所以应用的很多。但它存在以下一些缺点:测量容易具有周期性、具有很强的可预测性、会使被测网络陷入一种同步状态。随机附加抽样的抽样间隔的产生是相互独立的,并服从某种分布函数,这种抽样方法的优劣取决于分布函数:当时间间隔以概率1取某个常数,那么该抽样就退化为周期抽样。随机附加抽样的主要优点在于其抽样间隔是随机产生的,因此可以避免对网络产生同步效应,它的主要缺点是由于抽样不是以固定间隔进行,从而导致频域分析复杂化。在RFC2330中,推荐泊松抽样,它的时间间隔符合泊松分布,它的优点是:能够实现对测量结果的无偏估计、测量结果不可预测、不会产生同步现象。但是,由于指数函数是无界的,因此泊松抽样有可能产生很长的抽样间隔,因此,实际应用中可以限定一个最大间隔值,以加速抽样过程的收敛。

4 性能指标的测量与分析

4.1 连接性

连接性也称可用性、连通性或者可达性,严格说应该是网络的基本能力或属性,不能称为性能,但ITU-T建议可以用一些方法进行定量的测量。目前还提出了连通率的概念,根据连通率的分布状况建立拟合模型。

4.2 延迟

延迟的定义是:IP包穿越一个或多个网段所经历的时间。延迟由固定延迟和可变延迟两部分组成。固定延迟基本不变,由传播延迟和传输延迟构成;可变延迟由中间路由器处理延迟和排队等待延迟两部分构成。对于单向延迟测量要求时钟严格同步,这在实际的测量中很难做到,许多测量方案都采用往返延迟,以避开时钟同步问题。往返延迟的测量方法是:入口路由器将测量包打上时戳后,发送到出口路由器。出口路由器一接收到测量包便打上时戳,随后立即使该数据包原路返回。入口路由器接收到返回的数据包之后就可以评估路径的端到端时延。

4.3 丢包率

丢包率的定义是:丢失的IP包与所有的IP包的比值。许多因素会导致数据包在网络上传输时被丢弃,例如数据包的大小以及数据发送时链路的拥塞状况等。为了评估网络的丢包率,一般采用直接发送测量包来进行测量。对丢包率进行准确的评估与预测则需要一定的数学模型。目前评估网络丢包率的模型主要有贝努利模型、马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等等。

4.4 带宽

带宽一般分为瓶颈带宽和可用带宽。瓶颈带宽是指当一条路径(通路)中没有其它背景流量时,网络能够提供的最大的吞吐量。对瓶颈带宽的测量一般采用包对(packet pair)技术,但是由于交叉流量的存在会出现“时间压缩”或“时间延伸”现象,从而会引起瓶颈带宽的高估或低估。另外,还有包列等其它测量技术。可用带宽是指在网络路径(通路)存在背景流量的情况下,能够提供给某个业务的最大吞吐量。因为背景流量的出现与否及其占用的带宽都是随机的,所以可用带宽的测量比较困难。一般采用根据单向延迟变化情况可用带宽进行逼近。其基本思想是:当以大于可用带宽的速率发送测量包时,单向延迟会呈现增大趋势,而以小于可用带宽的速率发送测量包时,单向延迟不会变化。所以,发送端可以根据上一次发送测量包时单向延迟的变化情况动态调整此次发送测量包的速率,直到单向延迟不再发生增大趋势为止,然后用最近两次发送测量包速率的平均值来估计可用带宽瓶颈带宽反映了路径的静态特征,而可用带宽真正反映了在某一段时间内链路的实际通信能力,所以可用带宽的测量具有更重要的意义。

4.5 流量参数

ITU-T提出两种流量参数作为参考:一种是以一段时间间隔内在测量点上观测到的所有传输成功的IP包数量除以时间间隔,即包吞吐量;另一种是基于字节吞吐量:用传输成功的IP包中总字节数除以时间间隔。Internet业务量的高突发性以及网络的异构性,使得网络呈现复杂的非线性,建立流量模型越发变得重要。

5 结束语

网络性能的评估是一项复杂的工作。随着网络技术的日益发展,网络业务的日益更新,基于特定应用的性能测量与分析,更成为今后网络性能研究的重要内容。对于不同的应用,有必要建立不同的性能评价模型,以实现不同的业务质量保证;而对于多种不同应用所基于的网络平台,更需要确立一种综合的性能体系架构,为进一步实现基于性能策略的网络结构提供基础。如NGN中语音业务的性能问题,由于语音业务的特殊性,对语音质量的测量和评估需要结合多方面因素来考虑,如何客观而又真实地评价语音的质量,又如何在数据,语音,视频业务融合的IP网络上保证各种业务的质量,对于正处于激烈竞争状态下的运营商而言,这些都是十分迫切且重要的问题,因而,也成为下一步网络性能研究的重点。

参考文献

[1]张宏莉,方滨兴.Internet测量与分析综述[J].软件学报,2003(14).

网络性能测量技术的研究 篇3

随着网络新技术、新业务的飞速发展, 人们对网络性能的研究越来越重视。不断增加的网络用户和应用, 导致网络负担沉重, 网络设备超负荷运转, 从而网络性能下降。这就需要对网络的性能指标进行提取与分析, 对网络性能进行改善和提高, 因此网络性能测量便应运而生。发现网络瓶颈, 优化网络配置, 并进一步发现网络中可能存在的潜在危险, 更加有效地进行网络性能管理, 提供网络服务质量的验证和控制, 对服务提供商的服务质量指标进行量化、比较和验证, 是网络性能测量的主要目的。

2. 网络性能测量的概念

2.1 网络性能的概念。

网络性能是一组对于运营商有意义的, 并可用于系统设计、配置、操作和维护的参数进行测量所得到的结果。可见, 网络性能是与终端性能以及用户的操作无关的, 是网络自身特性的体现, 可以由一系列的性能参数来测量和描述。

2.2 网络性能结构模型。从空间的角度来看, 网络整体性能可以分为两种结构:立体结构模型和水平结构模型。

2.2.1 立体结构模型。

IP网络就其协议栈来说是一个层次化的网络, 因此, 对IP网络性能的研究也可以按照一种自上而下的方法进行。可以以IP层的性能为基础, 来研究IP层不同性能与上层不同应用性能之间的映射关系。

2.2.2 水平结构模型。

对于网络的性能, 用户主要关心的是端到端的性能, 因此从用户的角度来看, 可以利用水平结构模型来对IP网络的端到端性能进行分析。

3. 网络性能测量的基本类型

3.1 主动测量与被动测量, 主动测量与被动测量相结合。

主动测量是通过网络、服务器或应用发送测试流量, 以获取与这些对象相关的性能指标。例如, 可以向网络发送数据包并不断提高发送速率直至网络饱和, 以此来测量网络的最大负载能力。

被动测量是通过监测网络通信状况进行, 因此不会影响网络。被动测量通常用于测量通信流量, 即经过指定源和目的地之间路由器或链路的数据包或字节数, 也可用于获取网络节点的资源使用状况的信息。主动测量与被动测量各有其优、缺点, 而且对于不同的性能参数来说, 主动测量和被动测量也都有其各自的用途。因此, 将主动测量与被动测量相结合将会给网络性能测量带来新的发展。

3.2 分点测量。

单点测量:一些测量依赖于在网络的某个点上进行监测。例如要测量一个数据包从主机A到主机B所需的时间, 则需使用准确、同步的时钟记录数据包离开主机A和到达主机B的时间。

多点测量:对于大型网络上通信流量的测量, 也可考虑在多点监测流量, 以收集到数据包通过该网络的详细信息。

3.3 分层测量。

应用层测量:应用层测量是指在网络的应用中进行数据的综合测量, 利用它可以是我们对整个应用的性能有一个清楚地认识, 而这是很难从低层测量数据综合得到的。同时应用层测量也能提供客户机和服务器之间、网络链路之间的性能参考。

网络层测量:网络层是OSI参考模型中的第三层, 是通过子网的最高层, 对于ISP提供的骨干网一般采用网络层测量, 以评估其提供的网络链路或路由器、服务器等网络节点的性能。

4、网络性能指标的测量与分析

4.1 可用性。可用性是指在某特定时间段内, 系统正常工作的时间段占总时间段的百分比, 可用性分为:

业务的可用性:对一特定业务, 能够发包并收到响应包主机的可用性;能发包 (ping) 到某一主机, 并收到响应包网络的可用性;能从该网络发包到互联网, 并收到响应包对于上述情况, 都可以通过发送相应的数据包并检测响应包来测试。网络可用性测试对目标主机进行路由跟踪, 以确定与目标网络之间的连通性。

4.2 延迟。

延迟是指IP包穿越一个或多个网段所经历的时间。延迟由固定延迟和可变延迟两部分组成。固定延迟基本不变, 由传播延迟和传输延迟构成;可变延迟由中间路由器处理延迟和排队等待延迟两部分构成。对于单向延迟测量要求时钟严格同步, 这在实际的测量中很难做到, 许多测量方案都采用往返延迟, 以避开时钟同步问题。往返延迟的测量方法是:入口路由器将测量包打上时戳后, 发送到出口路由器。出口路由器一接收到测量包便打上时戳, 随后立即使该数据包原路返回。入口路由器接收到返回的数据包之后就可以评估路径的端到端时延。

4.3 丢包率。

丢包率是指丢失的IP包与所有的IP包的比值。许多因素会导致数据包在网络上传输时被丢弃, 例如数据包的大小以及数据发送时链路的拥塞状况等。为了评估网络的丢包率, 一般采用直接发送测量包来进行测量。对丢包率进行准确的评估与预测则需要一定的数学模型。目前评估网络丢包率的模型主要有贝努利模型、马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等等。

4.4 网络吞吐率。

网络吞吐率是指在某个时刻, 在网络中的两个节点之间提供给网络应用的剩余带宽。网络吞吐率可以帮助寻找网络路径中的瓶颈。它通过监测某特定时间间隔传输的字节数来测量。

5. 结束语

高速网络已成为网络发展的必然趋势。由于GB以太网和其他高速网络技术的发展, 对流量分组进行直接测量几乎不可能。同时, 大量的流量日志也使流量行为分析相当困难。要支持高速网络流测量, 最直接也是最核心的目标就是尽量减少测量设备在提取和分析数据时所需的时间, 尽看在不影响测量结果的前提下减少处理的报文数目。针对网络流量的测量展开系统性的研究将对Internet行为学方面的研究取得理论突破具有重要意义。

摘要：本文对网络性能测量的概念、结构模型以及网络性能指标的测量方法进行了系统的介绍, 对网络性能测量的方法和分析进行了系统的介绍

关键词：网络性能,测量技术,性能指标,分析研究

参考文献

[1]张宏莉, 方滨兴.Internet测量与分析综述[J].软件学报, 2003 (14) .

[2]裴昌幸.现代通信系统与网络测量[M].北京:人民邮电出版社, 2008.

网络性能测量评价指标体系研究 篇4

关键词：网络性能测量,主动测量,被动测量,评价指标

网络性能反映了网络提供通信服务的质量, 是网络本身特性的体现, 可以由一系列指标定义和描述。网络性能和网络的业务质量是两个密切相关、但又有所不同的概念。网络性能是指从网络运营的角度定义的衡量网络实际运行状况的参数指标体系, 网络业务质量是从用户对业务的实际使用感受出发, 描述的业务使用性能。对于使用的网络, 人们希望定义一系列的定量参数来描述网元、链路、端到端路径以及路径和网络设备的各种运行性能, 这些经过严格定义的定性或定量参数被称为性能指标。对应于网络协议各层次, 满足特定目的的性能指标完备集合称为性能指标体系。

1 网络性能指标分析

要进行IP网络性能测量, 关键是要选取能够正确反映IP网络性能的一系列参数。对网络性能进行度量和描述的手段就是网络性能指标, ITU-T和IETF分别定义了一套性能指标, 并在不断补充和修订。ITU-T定义的IP网络性能参数包括IP包传输延迟 (IPTD) 、IP包延迟变化 (IPDV) 、IP包误差率 (IPER) 、IP包丢失率 (IPLR) 、虚假IP包率 (SIPR) 、IP包吞吐量等。而IETF的IPPM工作组定义的IP网络性能指标包括:连通性、吞吐量、带宽、时延、时延抖动和丢包率等。

IP网络性能指标可以从物理层、链路层、网络层、传输层和应用层五个层次来分析:物理层关注基于比特的性能指标, 如物理带宽、传输时延和接口比特吞吐量等;链路层关注基于帧的性能指标, 如交换机的帧吞吐量、帧传输时延和丢失率等;网络层关注IP包性能, 如IP包传输时延、时延抖动和丢包率等;传输层关注端到端的TCP或UDP包的性能, 如TCP连接建立时间、TCP包丢失率和UDP包传输时延等;而应用层重点考虑业务的可用性和服务质量, 如接通率、呼叫建立时间等。网络性能指标中最常用的三个指标是网络带宽、时延和丢包率。带宽是网络中的宝贵资源, 虽然目前未形成标准的网络带宽测量指标体系, 但通常可分为链路带宽、瓶颈带宽和可用带宽测量。可用于测量网络带宽的算法和工具很多, 主要是基于数据包的模型, 包括单包模型、包对模型和多包模型。时延测量在网络性能监测、网络行为分析和网络应用设计等方面有着广泛的应用, IETF IPPM对时延指标进行了标准化工作, 将其分为单向时延、往返时延和时延抖动。时延测量的基本方法是通过计算收发数据包的时间间隔来得到, 但是单向时延测量必须保证收发主机之间的时钟同步。丢包率是指一定时间间隔内从源节点到目地节点间的传输过程中丢失的数据包占传输数据包总数的百分比。丢包率的测量也比较简单, 只需在发端对要测量的发送数据包打上标记, 而在收端统计在规定时间内到达的打标记的数据包数量即可。

2 网络性能评价指标体系

在网络性能检测、行为分析和评价系统中, 网络性能指标的确定一定程度上借鉴了IETF定义的网络性能指标, 但是本研究的评价指标体系能够更全面地衡量网络性能、业务流量和应用质量, 它既包括反映网络自身运行状况和特征的指标, 又涉及体现上层业务质量的指标, 还包括反映网络流量变化和分布的指标。对网络性能进行定量分析就是运用数学工具或测量方法找出反映网络性能的定量指标间的数值关系以及某个或某些指标变化时对网络性能的影响。与单纯定性分析相比较, 定性和定量相结合分析更精确地反映了网络性能的实际情况。

2.1 建立评价指标体系的原则

性能评价指标确立时即要考虑普遍适用性, 又要考虑系统的特定应用领域, 本研究的指标体系的建立原则如下:

a.全面性:指标体系要尽可能全面, 能够有效地反映系统运行情况的基本特征;

b.可测性:评价指标必须是明确且严格定义的, 可以进行测量和评定;

c.独立性:指标的相关性尽可能小, 较少冗余度;

d.真实性:指标应符合系统运行的实际情况, 具备真实可信性;

e.实用性:指标应能够在系统运营中发生作用, 有助于网络维护;

f.可重复性:指标的测量方法必须是可重复的, 即在相同环境下采用相同测量方法多次测试可以得到相同的结果。

2.2 选取的评价指标

本研究选取的评价指标分为三大类, 一类是反映网络运行性能的指标, 一类是反映业务流量的指标, 还有一类是反映应用质量的指标。

(1) 网络性能指标

a.连通性 (或可达性) :各网络组件间的连通性, 是衡量网络可用性的基本指标之一, 反映了数据能否在各网络组件之间相互传送的属性。使用Ping命令就能测出IP网络上两点之间的连通性。为了衡量网络的连通状况, 可以使用网络连通率, 定义为连通的线路数占总线路数的比例。

b.带宽:单位时间内物理通路理论上所能传送的最大比特数, 表示网络传输路径或链路的传输容量。相关的参数有链路带宽、瓶颈带宽和可用带宽等。

c.时延:数据包离开源节点的时间T1与到达目的节点的时间T2的时间间隔T2-T1, 又称单向时延。单向时延的测量要求时钟严格同步, 在实际的测量中难以做到, 为此常采用往返时延来衡量网络时延。

d.往返时延 (RTT) :从源节点发送出去的数据包, 经过若干路由器转发最终到达目的节点, 目的节点对其做出响应后再按原定路由返回到源节点所经历的时间。

e.时延抖动:数据流中不同数据包时延的变化量。时延抖动的测量以时延测量为基础, 相邻两个数据包的时延值的绝对差即为时延抖动值。

f.丢包率:一段时间内丢失或出错的数据包数量与传输的数据包总数的比值。在IP网络中, 分组经常需要在路由器中进行排队以等待处理, 如果队列满了, 那么分组就会被丢弃。所以一旦发生了分组丢失, 就预示其中某段链路拥塞或设备故障。

g.路由跳数:从源节点到目的节点的路径上经过的路由器的数量。可以通过Traceroute工具来得到端到端的路由跳数。

(2) 网络流量指标

a.IP吞吐量:单位时间内在网络中给定点成功传送的IP数据包数量, 也就是分组吞吐量, 也可以用字节或比特吞吐量来衡量, 即单位时间内在网络中给定点成功传送的IP数据包的字节或比特总数;

b.链路利用率:特定时间间隔内的链路利用率是吞吐量与接入速率的百分比;

c.基于网络协议的流量大小和分步:单位时间内网络中给定点成功传输的各特定网络协议数据包的字节数量及其占总流量的比例分布情况, 主要包括TCP、UDP和ICMP协议的网络流量;

d.业务流量大小和分布:给定时间间隔内网络中各主流业务的流量大小及其占总流量的比例分布情况。

(3) 业务质量指标

主要关注WWW业务、网络视频业务 (如网络会议) 或交互式业务 (如网络即时通信) 的质量, 可以通过业务的带宽、丢包率和时延来衡量或通过用户的主观打分来衡量。

2.3 层次化网络性能评价指标体系

根据上面确定的各类评价指标, 可以构建整个网络的性能评价指标体系, 如表1所示。该指标体系是一种层次化指标体系, 第一层指标是网络性能指标、业务流量指标和应用质量三大类指标, 在第一层指标的基础上依次确定各类的第二层指标。具体来说, 网络性能指标下的第二层指标包括连通率、网络瓶颈带宽、往返时延、时延抖动和丢包率;网络流量指标下又包括业务吞吐量、业务流量大小、业务流量分布等二级指标;业务质量指标下包括视频业务质量、交互式应用业务质量和WWW业务质量等二级指标。

该评价指标体系自下到上涵盖了链路层、网络层、传输层和应用层多项技术指标, 并且以定量指标为主, 定性指标为辅, 在评估过程中要实现定性指标的定量处理, 确立合适的评估模型、评估算法和指标权重。

2.4 确定指标权重的方法

指标体系中各项指标的权重是不同指标相对于规划目标重要性的一种度量, 不同的权重往往会导致不同的评价结果。一种较为科学和合理并得到大量应用的方法是采用层次分析法确定指标权重。具体应用时, 层次分析法可分为四个步骤:

a.建立层次结构模型:在深入分析所面临的问题之后, 将问题中所包含的因素划分为不同层次, 如目标层、准则层、指标层、亚指标层等, 用框图形式说明层次的递阶结构与因素的隶属关系。

b.构造判断矩阵:判断矩阵元素的值反映了人们对各因素相对重要性的认识, 一般采用1~9及其倒数的标度方法。

c.层次单排序及其一致性检验:判断矩阵A的特征根为AW=γmaxW的解W, 经归一化后即为同一层次相应因素相对重要性的排序权值, 这一过程称为层次单排序。为进行层次单排序 (或判断矩阵) 的一致性检验, 需要计算一致性指标CI= (γmax-n) / (n-1) , 当随机一致性比率C.R=C.I/R.I<0.1时, 认为层次单排序的结果有满意的一致性;否则, 需要调整判断矩阵的元素取值。

d.层次总排序及其一致性检验:计算同一层次所有因素对于最高层 (总目标) 相对重要性的排序权值, 称为层次总排序。这一过程是最高层次到最低层次逐层进行的。层次总排序的一致性检验, 也是从高到低逐层进行。

3 结语

对网络进行研究的最终目的是为了建立高效、稳定、安全、互操作性强、可预测以及可控制的网络, 而网络测量是获得第一手网络行为指标和参数的最有效的手段。本文重点论述了网络性能指标体系的建立方法和原则, 并依据网络性能、网络流量和业务质量层次化概念给出了层次化的网络性能评价指标体系。今后的工作是依据该指标体系采用适当的评价模型和方法对网络的性能进行综合评价。

参考文献

[1]谈杰, 李星.网络测量综述[J].计算机应用研究, 2006, 23 (2) :5-8.

[2]唐红, 赵国锋, 张毅, 等.IP网络测量[M].北京:科学出版社, 2009.

[3]朱畅华.IP网络测量和业务性能研究[D].成都:电子科技大学, 2004.

[4]Brownlee N, Claffy K.Internet Measurement[J].IEEEInternet Computing, 2004, 8 (5) :30-33.

[5]牛燕华, 任新华.Internet网络测量方法综述[J].计算机应用与软件, 2006, 23 (7) :11-13.

[6]杨雅辉, 李小东.IP网络性能指标体系的研究[J].通信学报, 2002, 23 (11) :1-7.

[7]CoatesM, Hero A.Internet tomography[J].IEEESignal Processing Magazine, 2002, 19 (3) :47-65.

网络性能测量工具 篇5

关键词：变电站,以太网,网络性能,性能测量

1 前言

数字化变电站的建设已从理论研究阶段走向工程实践阶段, 在变电站的自动化和数字化过程中, 通信平台的网络化程度越来越高, 根据变电站相关规范对信息传输性能的要求, 对网络性能指标作出分析。并结合某变电站站控层以太网的现场测试数据对其网络性能进行评估。

2 变电站网络

综合自动化变电站网络结构如图1所示, 站内设备按自动化系统功能分为站控层、间隔层, 站控层设备与间隔层设备由双重冗余配置的以太网进行通信。以太网主要承担着监控/调度和间隔层设备之间的四遥量数据传输。

数字化变电站是由数字化的一次设备和网络化的二次设备分层构建, 模拟量输入回路和开关量输入输出回路都被过程层网络取代, 网络结构如图2所示。站内设备按照变电站自动化系统功能分为站控层、间隔层和过程层, 由过程层网络和站控层网络进行通信连接。根据相关技术规范, 110 k V及以上电压等级的站控层MMS (Manufacturing Message Specification制造报文规范) 网络、过程层SV (Sampled Value采样值) 网络、过程层GOOSE (Generic Object Oriented Substation E-vent面向通用对象的变电站事件) 网络之间完全独立, 均采用相互独立的双重化冗余配置。继电保护之间的联闭锁信息、失灵启动等信息都采用GOOSE网络传输方式。在未来网络性能允许的情况下, 过程层GOOSE网络、SV网络和对时网络可能共网传输。

3 网络性能指标的分析

变电站网络的合格与否直接关系到变电站的安全稳定运行, 这就需要我们引入一些网络性能指标来对变电站网络进行评价。

3.1 延时和抖动

延时用于描述网络的响应时间。数字化变电站相关规范中规定, 保护GOOSE信息响应时间≤4 ms。这个信息响应时间主要分为两个部分:装置计算和处理GOOSE的时间、网络传递GOOSE信号的时间, 后者就可以用延时测试进行测量。考虑到工业级网络交换机的固有时延一般要求不大于10μs, 网线和光纤传输时延通常也在μs级, 网络延时单向测试的结果应<1 ms。

抖动则用于描述延时的变化程度, 当如果网络发生拥塞, 排队延时将影响端到端的延时, 并导致通过同一连接传输的分组延时各不相同。所以在做延时测试的同时, 应加入抖动测试, 结合两个测试的结果将使测试数据更具有参考价值。

3.2 误码率和丢帧率

误码率是衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标。网络数据都是以数据包的形式传送, 如果在效验中发现误码, 整个数据包都将重发, 这就导致信息响应时间增加。误码率过高可能会使信息响应时间频繁超标。数字信号在传输过程中不可避免地会产生差错, 考虑到现场使用的超五类屏蔽双绞线误码率约为10E-6~10E-8, 误码率测试的结果不应超过这个数据。

丢帧率是描述网络数据包的丢失率。理论上网络在传送数据包时不应存在丢帧, 但是在传送64 B和128 B小包数据时, 由于单位时间内发送的包数量很多, 传输设备会产生大量的硬件中断, 当中断响应时间超过了数据发送周期, 就会造成丢帧。丢帧主要影响变电站遥测数据的实时性, 在变电站内, 小包丢帧通常可以由软件控制数据包的最优帧数来避免, 这就要求合格的变电站网络不应出现其他类型的丢帧现象。

3.3 吞吐量和背靠背

吞吐量是指在没有帧丢失的情况下, 网络能达到的最大速率。当保护动作时, 有大量的数据冲击网络, 如果这时吞吐量不达标, 可能导致关键信号不能及时传递。在网络最大速率满足数据量要求的前提下, 网络的实际最大速率是否满足要求非常重要。根据相关规定, 网络接收利用率均>99.9%, 即丢包率应<0.1%。

背靠背测试用于反映被测设备处理突发数据的能力。在做吞吐量测试的同时, 应加入背靠背测试, 结合两个测试的结果将使测试数据更具有参考价值。

4 结束语

随着变电站的数字化建设, 站内网络性能的需求在不断提高。投运后的变电站由网络性能引起的通信质量缺陷是很难检查和排除的, 在变电站网络的设计和验收阶段对网络性能进行全面的分析与测量评估, 可以排除通信隐患, 提高通信质量。

参考文献

[1]汤汉松, 孙志杰, 徐大可.数字化变电站的现状与未来[J].江苏电机工程, 2007 (26) , 增刊:5.

[2]郑怡雯, 陈轶玮.数字化变电站通信网络方案[J].新视点电气应用, 2008, (27) :1-10.

[3]徐立子.IEC61850对变电站自动化系统报文性能的要求[Z].