简析采集基于FPGA大流量数据识别与分流系统设计与实现

论文导读：A的大流量数据识别与分流系统设计案例31-353.2.1基于Avalon总线的详细设计31-333.2.2基于FPGA开发平台的硬件结构与数据联系33-353.335-393.3.1系统开发平台35-363.3.2系统设计工具及运用36-393.4小结39-40第四章流采集及分流转发相关模块的设计与实现40-594.1千兆以太网模块40-474.

1.1千兆以太网模块结构框图4

摘要：随着网络技术的快速进展，网络结构越来越复杂，网络用户数量及运用范围的不断增大给网络系统正常运转带来了一系列的不足，其中最突出的是由网络流量过大引发的网络拥塞，以而导致网络性能降低。本课题的主要工作是设计并实现大流量数据识别与分流系统，对网络中大流数据进行实时识别，并根据识别结果及时调整网络数据流向，实现对网络流量的监控，达到减少网络拥塞及优化网络状态的目的。论文首先着重浅析几种典型的流量采集算法，包括采样算法、哈希算法以及大象流算法，在此基础上提出了更为优化的流采集算法。基于该算法，论文在Altera公司的Stratix系列FPGA开发套件上设计并实现了大流量数据识别和分流系统。系统主要由网络数据接收、大流识别算法及负载均衡的分流转发三部分构成。网络数据的接收采取Marvell公司的88E1111物理芯片以及Altera公司的千兆以太网IP核实现，接收数据的同时提取报文ID信息。大流识别算法对报文进行浅析，并负责对网络中大流数据进行识别。负载均衡的分流转发主要是根据大流识别的结果来调整网络数据流向，将其中容易引起拥塞的大流根据通道负载情况进行分流转发，以而达到拥塞制约的目的。论文基于Avalon总线采取SOPC策略完成了系统各功能模块的详细设计，并进行系统整体联调。为了对大流量数据识别和分流系统进行功能与性能测试，论文设计了测试案例并构建系统测试平台。测试结果表明，大流识别系统设计符合要求，在千兆网络中可以正确识别网络报文中的大流，并根据大流识别结果对网络流进行均衡的分流转发，系统报文的处理能力可达到14M条/秒。关键词：流量监测论文流采集论文大流识别论文FPGA设计论文SOPC论文Triple-Speed论文Ehternet论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要4-5
ABSTRACT5-13
第一章 绪论13-19

1.1 探讨背景13-14

1.2 国内外进展近况14-16

1.2.1 网络测量技术的进展14-15

1.2.2 流采集技术的进展15-16

1.3 论文主要工作及章节安排16-19

1.3.1 主要工作16-17

1.3.2 章节安排17-19

第二章 流采集算法的探讨19-30

2.1 网络流量的相关概念19-20

2.

1.1 网络流的定义19

2.

1.2 大流定义19-20

2.2 网络流量采集算法20-24

2.1 采样算法20-21

2.2 哈希算法21

2.3 大象流算法21-24

2.4 其它算法24

2.3 大流识别算法24-29

2.3.1 大流识别算法思想24-27

2.3.2 哈希算法选择27-29

2.4 小结29-30

第三章 大流量数据识别与分流系统的总体设计30-40

3.1 大流量数据识别与分流系统总体架构30-31

3.2 基于 FPGA 的大流量数据识别与分流系统设计案例31-35

3.

2.1 基于 Avalon 总线的详细设计31-33

3.

2.2 基于 FPGA 开发平台的硬件结构与数据联系33-35

3.335-39

3.1 系统开发平台35-36

3.2 系统设计工具及运用36-39

3.4 小结39-40

第四章 流采集及分流转发相关模块的设计与实现40-59

4.1 千兆以太网模块40-47

4.

1.1 千兆以太网模块结构框图40-41

4.

1.2 千兆以太网模块接口信号定义41-42

4.

1.3 千兆以太网模块详细设计42-46

4.

1.4 千兆以太网模块数据报文格式46-47

4.2 网络数据接收模块47-50
4.

2.1 网络数据接收模块结构框图47

4.

2.2 网络数据接收模块接口信号定义47-48

4.

2.3 网络数据接收模块详细设计48-50

4.3 负载平衡模块50-54
4.

3.1 负载平衡模块结构框图50-51

4.

3.2 负载平衡模块接口信号定义51-52

4.

3.3 负载平衡模块详细设计52-54

4.4 网络数据发送模块54-58

4.1 网络数据发送模块结构框图54-55

4.2 网络数据发送模块接口信号定义55-56

4.3 网络数据发送模块详细设计56-58

4.5 小结58-59

第五章 大流识别算法相关论文导读：及测试工具介绍80-846.1.1系统测试平台80-816.1.2测试工具81-846.2系统整体测试案例及测试结果84-886.2.1系统测试策略84-856.2.2系统测试步骤及结果85-886.3模块测试案例及测试结果88-916.3.1流采集及分流转发相关模块测试案例及测试结果88-896.3.2大流识别算法相关模块测试案例及测试结果89-916.4小结91-92第七章
模块的设计与实现59-80

5.1 大流查找模块59-68

5.

1.1 大流查找模块结构框图59-60

5.

1.2 大流查找模块接口信号定义60-61

5.

1.3 大流查找模块详细设计61-68

5.2 大流统计和判决模块68-74
5.

2.1 大流统计和判决模块结构框图68-69

5.

2.2 大流统计和判决模块接口信号定义69-70

5.

2.3 大流统计和判决模块详细设计70-74

5.3 大流更新模块74-77
5.

3.1 大流更新模块结构框图74-75

5.

3.2 大流更新模块接口信号定义75

5.

3.3 大流更新模块详细设计75-77

5.4 大流识别系统工程的设计与实现77-79
5.

4.1 SOPC 系统设计与实现77-78

5.

4.2 大流识别系统顶层文件78-79

5.5 本章小结79-80
第六章 大流量数据识别与分流系统测试与浅析80-92

6.1 系统测试平台及测试工具介绍80-84

6.

1.1 系统测试平台80-81

6.

1.2 测试工具81-84

6.2 系统整体测试案例及测试结果84-88
6.

2.1 系统测试策略84-85

6.

2.2 系统测试步骤及结果85-88

6.3 模块测试案例及测试结果88-91
6.

3.1 流采集及分流转发相关模块测试案例及测试结果88-89

6.

3.2 大流识别算法相关模块测试案例及测试结果89-91

6.4 小结91-92
第七章 总结与展望92-93
参考文献93-97
致谢97-98
在学期间的探讨成果及发表的学术论文98