摘要首先针对多媒体环境中的数据流特征进行分析，在此基础之上对当前主要的集中网络流量分析技术进行了探讨。
论文关键词：多媒体,网络,流量,分析
1 多媒体流量分析的基础
多媒体在应用层面对于用户的强大支持，映射到其数据层面，必然是不容忽视的大量不同数据格式。而在这样的环境之下，想要展开有效的网络流量分析，实现对于通信资源的优化利用，首先必须展开对于多媒体报文的有效分类。每一个报文都会在这个过程中被分类到对应的类型，而后进一步依据运营商制定的传输优先策略对其展开传输处理。
多媒体流分类问题可抽象成从多媒体报文映射到流类型的过程，多媒体报文流经流分类器，即展开对于其的辨别并且添加相关的类型标识，通常会将该标志写入报文头部字段中，便于后续识别和处理。在识别的过程中，可供识别多媒体流的方法主要有三种，即基于报文头部信息的分类方法、基于数据包载荷内容的分类方法以及基于流量统计模型的分类方法。其中基于报文头部信息的分类方法，即依据报头中的多元组信息展开工作，将其与预先定义的规则集进行比对匹配，并且确定出媒体流的对应分类进行标识。此种工作方式相对简单，因此发展也趋于成熟，效率较高，但是在识别过程中由于多媒体应用使用的端口通常并不固定，因此针对而言准确率比较有限。而基于数据包载荷内容的分类方法则面向报文载荷信息展开识别和工作，进一步又可以针对应用层协议展开解析或针对载荷内容展开特征解析。此种识别方式工作准确率基本有所保证，但是对于某些私有协议以及加密数据流，会因为无法有效提取特征信息而导致识别失败。最后，基于流量统计模型的分类方法主要是关注多媒体流量特征，通过流量来判断多媒体数据的传输行为模式，诸如数据包的大小以及包与包之间的间隔时间等方面特征。此种方式能够实现系统的自主学习，但是会存在一定的分类延时。
2 网络流量分析技术浅议
对多媒体进行标识之后，可以在网络环境中展开更为有效的网络流量分析。已经被标记的信息流在传输过程中能够表现出不同的对于资源的占用，以此作为依据展开更具有针对性的网络流量分析，对于整体网络数据传输资源和功能的优化都必然有着积极价值。
随着计算机技术的不断成熟，网络流量分析技术也呈现出不断发展的特征。当前的流量分析技术，主要是在传统的数据库技术基础之上，以一种开放的态度构建起支持自学习的网络流量分析系统，从而实现整个体系的智能化。就目前的状况看，常见的几种流量分析技术有以下几种。小学德育论文
1）SNMP技术。此种技术主要用于实现面向网络环境中多种类型设备展开监控和管理，并且对既有问题进行定位。该技术系统包括SNMP协议、管理信息结构以及管理信息库三个部分构成，其中SNMP协议用于实现在应用程序和设备时间交换信息，而管理信息结构用于指定一个设备维护的管理信息的规则集，最后管理信息库用于明确设备所维护的全部被管理对象的结构集合。
2）RMON技术。该项技术由IETF定义，本身是对于SNMP技术的一种深入。其对于标准功能以及网管站远程监控器之间的接口进行了重新定义，使得其能够实现更为顺畅的数据交换，从而有助于展开对于网络环境数据流量的更为有效监视。在RMON系统中，当探测器发现了一个非正常态的网络段之后，会主动与网络维护管理控制台接通联络，并将对应的网络信息进行发送，实现对于整体网络流量的监控和分析。
3）SFlow技术。此种技术以随机采样作为主要的研究方式，并且能够提供从第二层到第四层的相对完整的网络流量分析信息，这种分析甚至可以扩展到整个网络环境中，能够实现面向大数据流量的适应，尤其是在面向以流媒体作为主要流量资源占用的网络环境时，仍然能够保持稳定的表现。此种技术成本较低且不会因为引入其技术为网络环境带来新的冲突，同时数据信息量大，能够实现更为完善的网络分析。
4）NetFlow技术。此种技术主要用于实现网络层高性能交换，首先被用于对网络设备的数据交换进行加速。但是其核心是对于流缓存进行进一步的整理，因此在工作的过程中必然会能够得到很多依据汇聚方法而统计的数据，其中包括诸如源IP、目的IP以及源端口和目的端口以及相关传输协议与包数量等，这些信息和统计数据对于深入展开网络流量分析有着不容忽视的积极价值。
3 结论
在多媒体应用的网络环境中，深入可靠的网络流量分析系统，对于切实提升网络自身的数据传输能力，为多媒体用户提供更为稳定的数据传输服务有着积极价值。实际工作中唯有不断深入发现自身网络环境特征，才能有的放矢展开有效的流量分析，实现网络环境优化。
参考文献
[1]周小勇.基于数据流的实时网络流量分析系统设计与实现[J].计算机应用研究，2007，24（10）：295-297.
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