可扩展在线识别P2P流的EAIOPF架构

"可扩展在线识别P2P流的架构 (2010年) - 提出了一种可扩展在线识别P2P流的架构（EAIOPF），旨在整合多种识别方法，支持新方法的快速扩展，并增强分布式环境中的远程管理能力。该架构通过识别程序最优序列的思想优化运行效率，实现在线更新识别方法，以及设计远程管理机制来控制识别程序的运行。测试结果显示EAIOPF能提高识别系统性能，支持在线更新和远程管理。" 这篇论文主要探讨了在2010年提出的可扩展在线识别P2P流的架构，即EAIOPF。P2P流识别是网络监控和管理的重要部分，尤其是在高速网络环境中，识别P2P流量对于网络管理和优化至关重要。EAIOPF的目标是集成现有的多种端到端P2P流识别技术，同时确保系统能够快速适应新的识别方法，提升整体的识别效率。 首先，EAIOPF引入了识别程序最优序列的概念。这意味着通过对多个识别程序的运行顺序进行优化，可以有效地提高整个识别系统的运行效率。这一步骤考虑了各个程序之间的相互影响和资源利用，以达到最佳的执行效果。 其次，论文提出了一种在线更新识别方法的机制。这一创新允许在不需重新编译程序的情况下，动态地扩展P2P流的识别功能。这意味着系统能够及时响应新的P2P流量特征或模式，增加了系统的灵活性和适应性。 最后，为了适应分布式环境，研究者设计了一个远程管理机制。这一机制使得管理者能够远程更新识别程序，控制其启动和停止，从而提升了系统的可管理性和维护性。这对于分布在全球各地的大型网络环境尤其重要，因为它简化了远程操作和维护的工作流程。 通过原型系统的测试，EAIOPF被证明能够显著提升识别系统的性能，有效地支持在线更新识别方法和远程管理。这一成果为高速网络环境中的P2P流识别提供了实用且高效的解决方案，有助于进一步研究和应用在网络监控和管理领域。 关键词涉及的领域包括端到端通信、流识别、架构设计、策略调度。这个研究对于理解如何在复杂的网络环境中实现高效、灵活和可扩展的P2P流识别具有重要的理论和实践价值。