互联网流量流向分析

互联网流量流向分析

随着宽带互联网应用的普及，互联网用户数量在不断增加，各个领域的应用也在逐步深入，网络规模持续扩展，网络流量高速增长。尤其是P2P技术产生以来，互联网网络流量激增，对网络的处理能力提出了更高的要求。同时，要合理、有效地疏导流量，必须对网络流量进行科学、细致的分析，通过流量分析可以有效地总结出网内、网外流量比例，各区域用户产生的流量大小，进而对用户使用习惯、各类应用带宽消耗情况等进行分析，从而可以对不同区域用户使用习惯、网内资源建设方向等进行有效的指导。不仅要依据数据的目的地址去疏导流量，还要明晰流量的来源和成分，区分流量类型，以精确地计算成本，合理分配IP地址数量和流量占用带宽，使流量管理更加规范。

Netflow技术最早由Cisco公司研发，首先被用于网络设备对数据交换进行加速，并可同步实现对高速转发的IP数据流进行测量和统计。经过多年的技术演进，Netflow对流经网络设备的IP数据流进行测量和统计的功能更加成熟，并成为当今互联网领域公认的最主要的IP/MPLS流量分析、统计和计费行业标准。Netflow技术能对IP/MPLS 网络的通信流量进行详细的行为模式分析和计量，并提供网络运行的详细统计数据。

通过对某电信运营商的网络进行改造，引入互联网流量分析系统，以互联网流量数据为分析对象，实现以下功能：(1)精确判断流量归属地；(2)精确统计流量类型；(3)精确区分流量成分；(4)以天为单位，对某一天的流量及以天为周期单位的时间段产生的流量进行查询。

1流量分析系统设计

由于Netflow仅能宏观地对网络流量进行分析和监控，无法满足精细化管理的要求。鉴于此，需要建立网络流量分析系统。

首先在省级主干路中引入流控设备，对全省网络流量进行控制。通过建立一台Linux服务器(CMserver)，在流控设备中将流量镜像至此服务器的数据库中，便可采集到全网的流量明细，进而通过存储过程将各种需要分析的数据进行聚合成表，便可对全网流量进行实时监控分析。

本系统包括4个功能模块，分别是数据采集模块、接口程序模块、数据库模块、页面呈现模块。

1.1数据采集模块

要实现对流量源和目的地的分析，首先要进行流量采集并存储，

采集的数据中要包含数据包的源地址、目的地址、数据包发送时间等信息。本系统采用NetflowV9版本进行数据采集，需要对Netflow协议、待采集的路由器端口和数据采集存储服务器等进行配置。

由于需要分析的路由器端口数据量很大，而且分析目的主要为各方向流量数据比例，综合考虑数据处理量和数据准确性之后，将采集周期定为5分钟，采样比例定为1000:1，此时每5分钟Netflow数据流约有30万～40万条，存储Netflow数据流的文件大小约20～30MB。

在采集数据的端口选择方面，既要采集所有流量数据，保证数据的完整性；又要避免数据重复采集，以保证数据的准确性。按照上述条件，选择省级主干中路由器上行端口为流量采集端口，通过该端口既可以采集所有互联网用户访问Internet的流量数据，又不会发生流量数据重复采集情况。

为分析路由器端口的网络流量数据，必须将从路由器中送出的Netflow数据收集并存储，以便进一步的处理，所以需要配置Netflow 采集存储服务器。具体配置为2.4GHz四核CPU、2G内存，使用Linux 系统，并安装CiscoNetflowCollector(NFC)采集软件。

1.2接口程序模块

经过采集，每5分钟会输出一个格式为XML的文件，文件数据分3部分：数据头、模板部分、数据部分。NetflowV9的数据格式可以自定义，根据分析需要，定义数据模板主要包括我们关心的13个字段，分别为：源地址、目的地址、源端口号、目的端口号、入接口、出接口、协议、服务类型、流数量、报文数、字节数、开始时间、结束时间。每个字段使用“|”分开。

选用C++程序语言进行数据的分析及入库。程序语言完成的主要功能为按照字段定义进行数据分列，并按要求建立数据表，然后将分析后的数据导入数据库中。原始数据每天自动生成一个文件夹，文件夹中每5分钟生成一个数据文件，为了达到自动读取数据的功能，采用“日期+时间”循环来自动读取数据文件。

读取数据文件对每行按照不同字段分列。由于每个数据文件的数据头部分完全相同，而且不包含所要分析的数据信息，所以可以把数据头部分跳过，然后根据每行数据的“|”将每个字段的数据进行分列。

再根据各字段数据分析的需要，转换成相应的数据类型，并与数据库连接写入数据库中。

1.3数据库模块

作为基于Netflow流量的分析系统，数据库成为系统的基础及核心，一切功能模块及数据采集均需建立在数据库中，从性能、成本、易用性、可靠性等方面综合考虑，选用MySQL作为本系统的数据库。

首先是基本表的设计。在程序操作数据表时，读写的性能受数据表字段所占字节数的影响，数据表字段所占字节数越大，则需要更长的读写操作时间，字段所占字节数越小，则其读写操作的性能将会有所提高。因此，设计数据库字段的属性对整个系统的性能至关重要。在分析程序对数据按照规则条件进行匹配后，将更新数据表中IP地址等相应的归属信息，但在数据的进一步汇总中，如果汇总程序按照IP地址归属信息进行数据分组汇总，则需要读取归属信息的全部字节数，这对于系统整体汇总而言，其运行效率仍会受到影响。本着读取最少字节数以提升系统工作效率的原则，需要将归属信息代码化，汇总程序仅需要根据归属信息代码作为分组条件即可。

根据Netflow的原始数据量，如果对其进行一一匹配对应，则无法在5分钟内完成相应的数据归属、流量分析等操作。为了提高数据库效率，最直接的方法就是先进行关键字段的聚合，然后进行相应的递归聚合，最后将分析数据进行匹配分析，这样可以有效地减少原始数据的运算量，尤其在磁盘I/O有限的条件下，性能提升更明显。