网络测量中基于Sketch方法的简单介绍

Sketch介绍

为什么要用Sketch

  • 网络流主要根据五元组、主机地址、包的大小来分类。在网络中存在各种各样的包,如果按照上述分类方法,对每一种包都分配一个计数器来储存,虽然测量准确,那么存放计数器的空间开销会非常大。所以使用哈希的方法,根据哈希值的范围来确定的所需的存储空间,各种包根据哈希值再次归类,可以大大减少存储空间。这样使用哈希来估计流的方法称为Sketch-based方法。

Count-min sketch

如何处理包

  • 使用哈希的方法会产生冲突,多个种类的包哈希到同一个桶内,那么这个桶的计数值就会偏大,为了减少误差,设计了count-min sketch
  • 设置多个哈希函数,开辟一个二维地址空间,包经过不同哈希函数的处理,得到对应的哈希值,而这个哈希值就是sketch(概要)。这些哈希值可能产生冲突,多个种类的包可能有相同的哈希值,则根据哈希值来确定包出现的次数则会偏大,所以设立多个哈希函数,取最小的哈希值,则最接近实际包数据。

count-min sketch 某种实现


class CountMinSketch {
    long estimators[][] = new long[d][w]    // d and w are design parameters
    long a[] = new long[d]
    long b[] = new long[d]
    long p      // hashing parameter, a prime number. For example 2^31-1

    void initializeHashes() {  //初始化hash函数family,不同的hash函数中a,b参数不同
        for(i = 0; i < d; i++) {
            a[i] = random(p)    // random in range 1..p
            b[i] = random(p)
        }
    }

    void add(value) {
        for(i = 0; i < d; i++)
            estimators[i][ hash(value, i) ]++ //简单的对每个bucket经行叠加
    }

    long estimateFrequency(value) {
        long minimum = MAX_VALUE
        for(i = 0; i < d; i++)
            minimum = min(  //取出最小的估计值
                minimum,
                estimators[i][ hash(value, i) ]
            )
        return minimum
    }

    hash(value, i) {
        return ((a[i] * value + b[i]) mod p) mod w  //hash函数,a,b参数会变化
    }
}

Count-min sketch分析

  • 优点:
  1. 空间利用率和1/ε成比例(从1/ε^2降到1/ε);
  2. 亚线性的更新时间
  3. 只需要构建相互独立的哈希函数,简单方便部署
  4. 这个sketch可以应用于多种应用和查询
  5. 所有常量都是精细且小的
  • 缺点: 对于大量重复的element或top的element比较准确,但对于较少出现的element准确度比较差

现有方法及其改进

  • 现有sketch方法大多是针对某个特定问题的求解,不具有普遍性
  • SketchVisor可以选择多种sketch方法以应对不同种类的问题,对于过载流量,则将它导入fast path

sketch的优缺点

  • 瓶颈:hash的计算开销和堆的维护开销,更新计数器和对包的头部的处理
  • 优势:节省内存,理论上的可靠性

通过哈希函数的设置、减少开销

sketch检测大流

  • 对流的大小设定一个阈值,当超过这个阈值时,报出大流。但是这个阈值通常是不可预知的,为了防止误报,需要检测所有可能出现的流大小,以确定这个阈值。由于需要检测的流非常多,所以在确定阈值上要花费很多时间。

总结

  • Sketch是使用哈希来进行估计网络流的一种测量方法,可以减少存储开销
  • Count-Min Sketch取多个哈希函数的最小哈希值作为网络流的估计,实现简单,空间开销较少
  • SketchVisor可以选择多种sketch方法以应对不同种类的问题,对于过载流量,则将它导入Fast path
  • 瓶颈主要在hash的计算开销、堆的维护开销、更新计数器、对包的头部的处理
  • 优势主要在理论上的可靠性,节省内存

参考文献

原文地址:https://www.cnblogs.com/vancasola/p/9457423.html

时间: 2024-10-03 16:49:57

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