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2.2 网络流量分析逻辑架构 NetFlow流量分析及异常流量监控系统分采集和分析两 部分，使用通用x86服务器架构，支持物理机和虚拟机部署。 采集部分使用主备机工作模式，符合电信级运营服务 标准，负责采集NetFlow数据流量、动态路由更新等多种信 息，并具有灵活的扩容架构。 分析部分使用分布式计算的模式，对可组建服务器群进 行并行计算，平滑提升分析能力，可灵活调度计算能力，实 现不同运算速度的主机并行工作。主机故障时计算任务自动 分配到其他计算单元进行处理。 2.3 流量分析系统软件架构 基于DNS和NetFlow流量分析系统的软件架构分为：数 据采集层、大数据分析层和分析结果输出展示层。 (1)数据采集层：采集NetFlow信息、动态路由数据、 DNS日志数据。 NetFlow信息：网络设备按照约定的采样比3000:1，周 期性地向采集系统发送的NetFlow信息，NetFlow的流信息 包含在UDP报文中输出。以V5输出报文为例，每个UDP报 文包含一个NetFlow报文和最多30条流记录，每条流记录 包括以下主要字段信息：数据报文的源IP、目的IP、下一 跳地址、源端口、目的端口、TOS、协议类型、TCP标志 位，以及流中的数据包数、流中的总字节数、流记录的起 始和结束时间等关键包头信息。采集系统支持NetFlowV5、 NetFlowV9等常用的多种Flow格式。采集设备接收网络设备 发送的NetFlow流数据，每一个流数据保存一行，每行数据 包括：源IP、目的IP、下一跳地址、源端口、目的端口、 TOS、协议类型、TCP标志位，以及流中的数据包数、流中 的总字节数、流记录的起始和结束时间。 动态路由数据：采集系统通过与网络设备启动BGP动态 路由协议学习网络中的动态路由，采集系统的工作模式为单 向模式，只通过网络实时输入路由表，不对外发布数据。每 采集一条路由保存一行，每行数据包括：目的网段、下一跳 地址、metric、locprf、weight和Path。BGP动态路由数据的 好处在于，网络运营商IP地址的范围是变化的，此外有些没 有自己网络的小ISP，会自带IP接入到某个运营商网络下， 仅从IP地址有时很难准确判断IP所归属的运营商，而BGP路 由表会根据IP地址路由情况动态变化，可以准确反映运营商 IP地址的范围。通过BGP动态路由数据关联IP地址归属，可 以保证IP归属结果的准确性。 DNS日志数据：采集系统可以实时接收DNS系统的日 志文件，通过与DNS数据关联可以将NetFlow数据匹配到网 站域名。每采集一条域名解析日志保存一行，每行数据包 括：源地址、目的地址、源端口、目的端口，以及请求或解 析的内容和解析时间。 (2)数据分析层：NetFlow流量分析系统通过数据分析层 对采集数据进行大数据分析。 分布式文件系统采用的HDFS文件系统。HDFS有高容错 性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且其提供高 吞吐量来访问应用程序的数据，适合NetFlow流数据、DNS日 志信息这些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX 的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。将BGP路由 表、NetFlow流数据、DNS日志信息保存至HDFS文件系统中。 实时分析系统采用MapReduce和Spark，MapReduce用 于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映 射）”和“Reduce（归纳）”，及其主要思想，都是从函数 式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前 的软件实现是定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一 组新的键值对，指定并发的Reduce函数，用来保证所有映射 的键值对中的每一个共享相同的键组。Spark适用于数据挖掘 与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark是为了支 持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上是对Hadoop的补 充，可以在Hadoop文件系统中并行运行，构建大型低延迟的 数据分析应用程序。 决策分析数据库用来存储MapReduce和Spark大数据挖 掘的数据结果，不同于以往的数据库，决策数据库不仅保存 Spark分析的结果，而且可以Spark的输出数据进行迭代分析。 (3)分析展示层：NetFlow流量分析系统分析展示对大数 据分析的结果，并以直观的图形表格形式展现给客户。 针对河南联通网络中重点内容资源及重点CP/SP/CDN 服务商，分析其特定区域的服务器流量流向分布或特定区域 的客户至指定CP/SP/CDN的流量流向分布，评估流量本地 化效果，或者作为CP/SP/CDN流量调度优化的依据。 如图1所示，以运营商A和某大型CDN服务商为例，通过 分析访问该CDN服务商在运营商A城域网B的服务器的用户流量 在国内/国际、国内各运营商及在运营商A内部各省的分布，评 估该CDN服务商放置在该城域网的服务器流量本地化效果。 例如分析百度网站域名时，以该网站二、三级域名为输 入，对河南联通DNS日志进行后域名匹配数据挖掘，找出包 含该域名的全部下级域名的服务器IP地址，并可以同时录入 该资源的多个域名。 通过后域名匹配，可以发现该网站资源共匹配解析IP地 址136个。 然后将这些IP地址作为输入，与BGP路由数据进行迭代 分析，得到这些IP地址落地，可以看到这些IP地址的落地归 属情况。