网络模拟流量模型抽象技术研究

本项目针对当前网络模拟器中流量模型抽象技术的缺陷，研究具有更高模拟性能和真实性的流量模型抽象技术。针对基于流的时间驱动和事件驱动模型的各自优点进行融合，建立一种基于流的时间- - 事件混和驱动流量模型，进而设计一种基于网络模拟应用时空属性的自适应time-step动态选取算法；针对大规模网络模拟中不同对象的模拟真实性要求不同的实际应用需求，研究基于流的时间- - 事件混和驱动模拟模型的数据包- - 流级混合模拟技术。本课题的研究可以有效的提升网络模拟流量模型抽象技术的综合效率，提高网络模拟的性能和真实性，为建设大规模高真实性的实时网络模拟平台提供理论和技术支持，在网络安全研究、协议设计与验证、网络规划建设等方面都具有很高的理论意义和实用价值。

网络模拟技术以其资源占用低，模拟规模大、开发与运行成本较低等优势在虚拟化网络环境建设中成为倍受青睐的技术。本项目针对现有网络模拟技术缺陷，深入研究了网络模拟流量模型抽象技术，针对基于流的时间驱动和事件驱动模型的各自优点进行融合，建立基于流的时间- - 事件混和驱动流量模型，提出基于网络模拟应用时空属性的自适应time-step动态选取算法，实验表明该策略提升模拟精确度的同时大幅降低网络模拟时间。针对网络模拟应用中面临的真实性与监控手段单一的缺陷，分别研究了网络模拟流量的仿真接入技术及虚拟网络监控技术，实现网络模拟流量与真实流量的无感融合，并设计了虚拟网络的动态监控框架，实现对虚拟网络的高可控、高自定义的动态监控。本项目的研究为建设大规模高真实度的网络仿真平台提供理论与技术支撑，在网络安全、网络协议设计与验证、网络行为预测、网站规划等诸多方面具有较高的理论与应用价值。