[译]Clustering-preserving Network Flow Sketching
摘要—网络监控在现代云和数据中心网络中至关重要，这些网络需要从流量大小分布到heavy hitters的各种流量统计数据。为了应对不断增长的网络速率和巨大的流量，基于sketch的近似测量已经被广泛研究，以牺牲内存和计算成本的准确性，不幸的是，这对于哈希冲突很敏感。
该文提出了一种保持聚类的sketch方法，能够抵抗哈希冲突。我们根据K-均值聚类对sketch进行等效分析。根据分析结果，我们将相似的网络流聚类到同一个桶数组，以减少估计方差，并使用平均值来获得无偏估计。测试平台表明，该框架适应线路速率，并提供准确的查询结果。真实世界的跟踪驱动模拟显示，LSS在大范围参数下保持稳定的性能，并显著优
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