Viper：一种基于优先级的高可见性流包采样技术，适用于软件定义网络（SDN）

《IEEE Transactions on Computers》：Viper: Priority-Based High-Visibility Per-Flow Packet Sampling for SDNs

针对数据中心网络传统采样技术存在的粒度不足或可见性差问题，本文提出Viper系统。该系统通过优先级调度机制和基于在线原对偶内点法的非线性优化模型，显著提升采样可见性（3.83%-8.3%），降低控制开销20.51%以上，同时保持高效可扩展性。

　　

摘要：

数据包采样对于管理数据中心网络、故障诊断、流量测量和入侵检测功能至关重要。然而，传统的采样技术（如基于草图或端口的技术）要么缺乏数据包级别的细节，要么提供的可见性不足，从而导致性能下降。最近的研究采用了软件定义网络（SDN）模型来实现基于流的数据包采样。但这些方法通常会引入大量的控制和计算开销，限制了其可扩展性。本文提出了Viper，这是一种新型的、基于优先级的、高可见性的每流数据包采样机制，旨在解决这些问题。具体而言，Viper利用现有的基于优先级的流量调度机制来优先处理较短的数据流。然后，一个逻辑集中的控制器为不同优先级的数据包协调采样策略。深入分析表明，控制器执行的协调工作显著影响了Viper的性能。因此，我们将这一过程建模为一个非线性优化问题，旨在最大化采样的效用。接着，我们提出了一种在线原始-对偶内点算法来解决这个优化问题，并证明了该算法的收敛性、最优性和效率。实验结果表明，Viper将可见性提高了3.83%到8.3%，控制开销可以忽略不计，并且采样负载至少减少了20.51%。

引言

在当今的互联网生态系统中，数据中心网络已成为基础设施的基石。确保其可靠性、安全性和高性能至关重要。网络监控在这一过程中发挥着关键作用，通过主动观察和分析网络流量数据包传输来及时发现和解决问题。然而，随着现代数据中心网络在规模、复杂性和流量方面的增长，传统的所有流量监控方法（如深度数据包检测（DPI）面临着可扩展性挑战，并且成本高昂[1]。数据包采样是一种仅检查网络数据包的代表性子集而不是所有经过网络的数据包的技术，为这一挑战提供了一种成本效益高的解决方案。因此，它已成为许多数据中心网络管理任务的重要组成部分，如计费[2]、流量调度[3]、[4]、故障诊断[5]、流量测量和流统计推断[6]、[7]、异常和入侵检测[8]、[9]以及流量分类[10]。因此，一个能够提供代表性信息的高效数据包采样框架对于现代数据中心网络管理至关重要。