PCI遥感图像处理软件的基本信息

PCI软件的高光谱分析（Hyperspectral Data Analysis）模块提供高光谱地物库，并支持用户有限光谱通道的光谱库，即可由用户自行组合成有限光谱通道（如10－20个）的光谱曲线库。它同时提供用户各种光谱分析能力，自动地物判识（根据光谱特点），包括：

·光谱角制图工具（Spectral Angle Mapper)

·光谱记录的添加

·光谱数据的算术运算

·高到低的谱卷积和高斯卷积

·光谱库报告

·影像光谱到参考光谱的匹配

·支持用户对光谱库记录的修改

·谱的归一化

用户可用上述工具对高光谱影像进行辅助的或半自动的地物判识，或结合PCI软件的多光谱分析（Multispectral Analysis) 和神经元网络分类模块及其他影像解译方法进行地物判识。

Software Toolkit with GDB Technology （C语言开发工具包） Software Toolbox Object Libraries

它是PCI软件的底层开发工具，由150个C和FORTRAN源程序和库构成，具备完备的语法结构。用户可用它们编写应用系统、访问数据库和外设、显示影像和进行影像处理。同时它还提供PCI用户界面编辑功能，使用户可以将新开发的功能和程序加入到PCI软件的用户界面上。

PCI AUTHOR （PCI用户界面编辑器） Author 应用程序是一个基于EASI+描述语言的直观并且功能强大的可视化设计工具，该语言已被集成进入SPANS和EASI/PACE软件中。它允许有能力的高级用户将EASI+提供的底层功能，用图形界面的方式得以体现。SPANS和EASI/PACE的功能都被集成进入了EASI+的框架结构中，使得用户可以方便的创造、编辑和运行用户定制的所有SPANS和EASI/PACE所提供功能的图形程序。

ACE Cartographic Edition v32 （PCI 专业制图工具） PCI的ACE是一个功能完善的专业制图软件，其特点有：完全的所见即所得环境，栅格与矢量一体化，图像可以是黑白、真彩色和伪彩色图像，矢量数据分层调用，每类要素的表示方法存储在RST(表示码设置表RepCode Setup Table)中统一管理，具有任意复杂的填充方式和多层线形的制作功能和灵活的文字注释方式，一张图可分成多个区域，图廓可以可视化制作调整，可支持各种绘图仪和打印机。有符号编辑和外国文字（包括汉字）引入的功能。支持分色打印。具有索引功能。

专业雷达处理 雷达由于具有全天时、全天侯获取数据的能力，加上在海洋、冰雪、植被、地质、军事很多应用领域的独特优势，引起了各国的普遍重视，有人提出了九十年代是雷达遥感的时代，如果注意到目前的运行星载遥感系统，已经有多少是SAR系统，又有多少在计划中，就会知道这一结论是恰如其分的。PCI公司紧紧抓住了这一发展趋势，在雷达数据处理领域始终保持了绝对的世界领先地位。要得到SAR图像，需要经过一个十分复杂的成像处理过程，加拿大的MDA公司用了二十年的时间，才完善了SAR成像软硬件系统。如今，使用PCI提供的SARP，就可以实现只有地面站才能装备的庞大系统所能实现的全部功能。购买原始信号数据，可节约一大笔开支，而且用户可根据自己的应用目的，灵活控制成像过程，也就是控制信息的增强压制和表现方式，避免了地面站的流水作业产品不适合特殊应用目的的情况。

PCI的APP提供了针对海洋应用、点目标检测(军事应用)和特殊构像情况(如大视角的远距离成像)的精细成像处理算法，这个产品是超前的，因为雷达遥感应用领域的很多专家才刚刚认识到：欲把应用深入下去，必须从头（成像）做起，PCI已可以提供完善的产品了。在常规SAR图像处理方面，PCI提供的软件的特色是为SAR图像几何校正这一难题的解决，提供了完备的解决方法，另外提供了丰富的滤波、纹理分析、辐射校正与定标、变化检测和图像质量评价工具。PCI提供的另一个软件包可以用Radarsat的立体像对提取DEM，这是目前这一领域唯一的一个实用化的软件，利用雷达立体像对提取DEM与利用光学立体像对提取DEM相比，难度在于雷达图像特征复杂，同名点的匹配需要复杂的数学方法

数据库设计的时候考虑需要采集数据的详细信息

你在保存txt的时候肯定也是取到数据了的

把保存txt的方法稍微修改一下就能提交到数据库

网页显示的话也就是从数据库中取数据出来呈现而已

您好，连接计算机与计算机之间的总线属于局域网总线。

局域网总线是一种用于连接计算机设备的通信线路，通常用于连接同一建筑物或者同一区域内的计算机设备。局域网总线可以连接多台计算机设备，使它们能够相互通信和共享资源，如文件、打印机、数据库等。

局域网总线可以采用不同的传输介质，如双绞线、同轴电缆、光纤等，也可以采用不同的通信协议，如以太网、令牌环等。其中，以太网是最常用的局域网总线之一，它可以支持高速数据传输和多种网络拓扑结构。

总之，局域网总线是连接计算机与计算机之间的通信线路，它可以使计算机设备之间相互通信和共享资源，是现代计算机网络中不可或缺的一部分。

#云原生背景#

云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。随着“新基建”加速布局，以及企业数字化转型的逐步深入，如何深化用云进一步提升云计算使用效能成为现阶段云计算发展的重点。云原生以其高效稳定、快速响应的特点极大地释放了云计算效能，成为企业数字业务应用创新的原动力，云原生进入快速发展阶段，就像集装箱加速贸易全球化进程一样，云原生技术正在助力云计算普及和企业数字化转型。

云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义是：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可d性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式编程API。

#云安全时代市场发展#

云安全几乎是伴随着云计算市场而发展起来的，云基础设施投资的快速增长，无疑为云安全发展提供土壤。根据 IDC 数据，2020 年全球云安全支出占云 IT 支出比例仅为 11%，说明目前云安全支出远远不够，假设这一比例提升至 5%，那么2020 年全球云安全市场空间可达 532 亿美元，2023 年可达 1089 亿美元。

海外云安全市场：技术创新与兼并整合活跃。整体来看，海外云安全市场正处于快速发展阶段，技术创新活跃，兼并整合频繁。一方面，云安全技术创新活跃，并呈现融合发展趋势。例如，综合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 产品线将 CWPP、CSPM 和 CASB 三个云安全技术产品统一融合，提供综合解决方案及 SASE、容器安全、微隔离等一系列云上安全能力。另一方面，新兴的云安全企业快速发展，同时，传统安全供应商也通过自研+兼并的方式加强云安全布局。

国内云安全市场：市场空间广阔，尚处于技术追随阶段。市场规模上，根据中国信通院数据，2019 年我国云计算整体市场规模达 13345亿元，增速 386%。预计 2020-2022 年仍将处于快速增长阶段，到 2023 年市场规模将超过 37542 亿元。中性假设下，安全投入占云计算市场规模的 3%-5%，那么 2023 年中国云安全市场规模有望达到 1126 亿-1877 亿元。技术发展上，中国在云计算的发展阶段和云原生技术的程度上与海外市场还有一定差距。国内 CWPP 技术应用较为广泛，对于 CASB、CSPM 一些新兴的云安全技术应用较少。但随着国内公有云市场的加速发展，云原生技术的应用越来越广泛，我们认为CASB、SCPM、SASE 等新兴技术在国内的应用也将越来越广泛。

#云上安全呈原生化发展趋势#

云原生技术逐渐成为云计算市场新趋势，所带来的安全问题更为复杂。以容器、服务网格、微服务等为代表的云原生技术，正在影响各行各业的 IT 基础设施、平台和应用系统，也在渗透到如 IT/OT 融合的工业互联网、IT/CT 融合的 5G、边缘计算等新型基础设施中。随着云原生越来越多的落地应用，其相关的安全风险与威胁也不断的显现出来。Docker/Kubernetes 等服务暴露问题、特斯拉 Kubernetes 集群挖矿事件、Docker Hub 中的容器镜像被“投毒”注入挖矿程序、微软 Azure 安全中心检测到大规模 Kubernetes 挖矿事件、Graboid 蠕虫挖矿传播事件等一系列针对云原生的安全攻击事件层出不穷。

从各种各样的安全风险中可以一窥云原生技术的安全态势，云原生环境仍然存在许多安全问题亟待解决。在云原生技术的落地过程中，安全是必须要考虑的重要因素。

#云原生安全的定义#

国内外各组织、企业对云原生安全理念的解释略有差异，结合我国产业现状与痛点，云原生与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。

面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务的安全。这类安全机制，不一定具备云原生的特性（比如容器化、可编排），它们可以是传统模式部署的，甚至是硬件设备，但其作用是保护日益普及的云原生环境。

具有云原生特征的安全，是指具有云原生的d性敏捷、轻量级、可编排等特性的各类安全机制。云原生是一种理念上的创新，通过容器化、资源编排和微服务重构了传统的开发运营体系，加速业务上线和变更的速度，因而，云原生系统的种种优良特性同样会给安全厂商带来很大的启发，重构安全产品、平台，改变其交付、更新模式。

#云原生安全理念构建#

为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力云客户更加安全的使用云计算，云原生安全理念兴起，国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。

Gartner提倡以云原生思维建设云安全体系

基于云原生思维，Gartner提出的云安全体系覆盖八方面。其中，基础设施配置、身份和访问管理两部分由云服务商作为基础能力提供，其它六部分，包括持续的云安全态势管理，全方位的可视化、日志、审计和评估，工作负载安全，应用、PaaS 和 API 安全，扩展的数据保护，云威胁检测，客户需基于安全产品实现。

Forrester评估公有云平台原生安全能力

Forrester认为公有云平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）应从三大类、37 个方面去衡量。从已提供的产品和功能，以及未来战略规划可以看出，一是考察云服务商自身的安全能力和建设情况，如数据中心安全、内部人员等，二是云平台具备的基础安全功能，如帮助和文档、授权和认证等，三是为用户提供的原生安全产品，如容器安全、数据安全等。

安全狗以4项工作防护体系建设云原生安全

（1）结合云原生技术的具体落地情况开展并落实最小权限、纵深防御工作，对于云原生环境中的各种组成部分，均可贯彻落实“安全左移”的原则，进行安全基线配置，防范于未然。而对于微服务架构Web应用以及Serverless应用的防护而言，其重点是应用安全问题。

（2）围绕云原生应用的生命周期来进行DevSecOps建设，以当前的云原生环境的关键技术栈“K8S + Docker”举例进行分析。应该在容器的全生命周期注重“配置安全”，在项目构建时注重“镜像安全”，在项目部署时注重“容器准入”，在容器的运行环境注重云计算的三要素“计算”“网络”以及“存储”等方面的安全问题。

（3）围绕攻击前、中、后的安全实施准则进行构建，可依据安全实施准则对攻击前、中、后这三个阶段开展检测与防御工作。

（4）改造并综合运用现有云安全技术，不应将“云原生安全”视为一个独立的命题，为云原生环境提供更多支持的主机安全、微隔离等技术可赋能于云原生安全。

#云原生安全新型风险#

云原生架构的安全风险包含云原生基础设施自身的安全风险，以及上层应用云原生化改造后新增和扩大的安全风险。云原生环境面临着严峻的安全风险问题。攻击者可能利用的重要攻击面包括但不限于：容器安全、编排系统、软件供应链等。下面对重要的攻击面安全风险问题进行梳理。

#云原生安全问题梳理#

问题1：容器安全问题

在云原生应用和服务平台的构建过程中，容器技术凭借高d性、敏捷的特性，成为云原生应用场景下的重要技术支撑，因而容器安全也是云原生安全的重要基石。

（1）容器镜像不安全

Sysdig的报告中提到，在用户的生产环境中，会将公开的镜像仓库作为软件源，如最大的容器镜像仓库Docker Hub。一方面，很多开源软件会在Docker Hub上发布容器镜像。另一方面，开发者通常会直接下载公开仓库中的容器镜像，或者基于这些基础镜像定制自己的镜像，整个过程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的镜像安全并不理想，有大量的官方镜像存在高危漏洞，如果使用了这些带高危漏洞的镜像，就会极大的增加容器和主机的入侵风险。目前容器镜像的安全问题主要有以下三点：

1不安全的第三方组件

在实际的容器化应用开发过程当中，很少从零开始构建镜像，而是在基础镜像之上增加自己的程序和代码，然后统一打包最终的业务镜像并上线运行，这导致许多开发者根本不知道基础镜像中包含多少组件，以及包含哪些组件，包含的组件越多，可能存在的漏洞就越多。

2恶意镜像

公共镜像仓库中可能存在第三方上传的恶意镜像，如果使用了这些恶意镜像来创建容器后，将会影响容器和应用程序的安全

3敏感信息泄露

为了开发和调试的方便，开发者将敏感信息存在配置文件中，例如数据库密码、证书和密钥等内容，在构建镜像时，这些敏感信息跟随配置文件一并打包进镜像，从而造成敏感信息泄露

（2）容器生命周期的时间短

云原生技术以其敏捷、可靠的特点驱动引领企业的业务发展，成为企业数字业务应用创新的原动力。在容器环境下，一部分容器是以docker的命令启动和管理的，还有大量的容器是通过Kubernetes容器编排系统启动和管理，带来了容器在构建、部署、运行，快速敏捷的特点，大量容器生命周期短于1小时，这样一来容器的生命周期防护较传统虚拟化环境发生了巨大的变化，容器的全生命周期防护存在很大变数。对防守者而言，需要采用传统异常检测和行为分析相结合的方式，来适应短容器生命周期的场景。

传统的异常检测采用WAF、IDS等设备，其规则库已经很完善，通过这种检测方法能够直观的展示出存在的威胁，在容器环境下，这种方法仍然适用。

传统的异常检测能够快速、精确地发现已知威胁，但大多数未知威胁是无法通过规则库匹配到的，因而需要通过行为分析机制来从大量模式中将异常模式分析出来。一般来说，一段生产运营时间内的业务模式是相对固定的，这意味着，业务行为是可以预测的，无论启动多少个容器，容器内部的行为总是相似的。通过机器学习、采集进程行为，自动构建出合理的基线，利用这些基线对容器内的未知威胁进行检测。

（3）容器运行时安全

容器技术带来便利的同时，往往会忽略容器运行时的安全加固，由于容器的生命周期短、轻量级的特性，传统在宿主机或虚拟机上安装杀毒软件来对一个运行一两个进程的容器进行防护，显示费时费力且消耗资源，但在黑客眼里容器和裸奔没有什么区别。容器运行时安全主要关注点：

1不安全的容器应用

与传统的Web安全类似，容器环境下也会存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在对外提供服务的同时，就有可能被攻击者利用，从而导致容器被入侵

2容器DDOS攻击

默认情况下，docker并不会对容器的资源使用进行限制，默认情况下可以无限使用CPU、内存、硬盘资源，造成不同层面的DDOS攻击

（4）容器微隔离

在容器环境中，与传统网络相比，容器的生命周期变得短了很多，其变化频率也快很多。容器之间有着复杂的访问关系，尤其是当容器数量达到一定规模以后，这种访问关系带来的东西向流量，将会变得异常的庞大和复杂。因此，在容器环境中，网络的隔离需求已经不仅仅是物理网络的隔离，而是变成了容器与容器之间、容器组与宿主机之间、宿主机与宿主机之间的隔离。

问题2：云原生等保合规问题

等级保护20中，针对云计算等新技术、新应用领域的个性安全保护需求提出安全扩展要求，形成新的网络安全等级保护基本要求标准。虽然编写了云计算的安全扩展要求，但是由于编写周期很长，编写时主流还是虚拟化场景，而没有考虑到容器化、微服务、无服务等云原生场景，等级保护20中的所有标准不能完全保证适用于目前云原生环境；

通过安全狗在云安全领域的经验和具体实践，对于云计算安全扩展要求中访问控制的控制点，需要检测主机账号安全，设置不同账号对不同容器的访问权限，保证容器在构建、部署、运行时访问控制策略随其迁移；

对于入侵防范制的控制点，需要可视化管理，绘制业务拓扑图，对主机入侵进行全方位的防范，控制业务流量访问，检测恶意代码感染及蔓延的情况；

镜像和快照保护的控制的，需要对镜像和快照进行保护，保障容器镜像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。

问题3：宿主机安全

容器与宿主机共享 *** 作系统内核，因此宿主机的配置对容器运行的安全有着重要的影响，比如宿主机安装了有漏洞的软件可能会导致任意代码执行风险，端口无限制开放可能会导致任意用户访问的风险。通过部署主机入侵监测及安全防护系统，提供主机资产管理、主机安全加固、风险漏洞识别、防范入侵行为、问题主机隔离等功能，各个功能之间进行联动，建立采集、检测、监测、防御、捕获一体化的安全闭环管理系统，对主机进行全方位的安全防护，协助用户及时定位已经失陷的主机，响应已知、未知威胁风险，避免内部大面积主机安全事件的发生。

问题4：编排系统问题

编排系统支撑着诸多云原生应用，如无服务、服务网格等，这些新型的微服务体系也同样存在着安全问题。例如攻击者编写一段代码获得容器的shell权限，进而对容器网络进行渗透横移，造成巨大损失。

Kubernetes架构设计的复杂性，启动一个Pod资源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheduler等组件，因而每个组件自身的安全能力显的尤为重要。API Server组件提供的认证授权、准入控制，进行细粒度访问控制、Secret资源提供密钥管理及Pod自身提供安全策略和网络策略，合理使用这些机制可以有效实现Kubernetes的安全加固。

问题5：软件供应链安全问题

通常一个项目中会使用大量的开源软件，根据Gartner统计至少有95%的企业会在关键IT产品中使用开源软件，这些来自互联网的开源软件可能本身就带有病毒、这些开源软件中使用了哪些组件也不了解，导致当开源软件中存在0day或Nday漏洞，我们根本无法获悉。

开源软件漏洞无法根治，容器自身的安全问题可能会给开发阶段带的各个过程带来风险，我们能做的是根据SDL原则，从开发阶段就开始对软件安全性进行合理的评估和控制，来提升整个供应链的质量。

问题6：安全运营成本问题

虽然容器的生命周期很短，但是包罗万象。对容器的全生命周期防护时，会对容器构建、部署、运行时进行异常检测和安全防护，随之而来的就是高成本的投入，对成千上万容器中的进程行为进程检测和分析，会消耗宿主机处理器和内存资源，日志传输会占用网络带宽，行为检测会消耗计算资源，当环境中容器数量巨大时，对应的安全运营成本就会急剧增加。

问题7：如何提升安全防护效果

关于安全运营成本问题中，我们了解到容器安全运营成本较高，我们该如何降低安全运营成本的同时，提升安全防护效果呢？这就引入一个业界比较流行的词“安全左移”，将软件生命周期从左到右展开，即开发、测试、集成、部署、运行，安全左移的含义就是将安全防护从传统运营转向开发侧，开发侧主要设计开发软件、软件供应链安全和镜像安全。

因此，想要降低云原生场景下的安全运营成本，提升运营效率，那么首先就要进行“安全左移”，也就是从运营安全转向开发安全，主要考虑开发安全、软件供应链安全、镜像安全和配置核查：

开发安全

需要团队关注代码漏洞，比如使用进行代码审计，找到因缺少安全意识造成的漏洞和因逻辑问题造成的代码逻辑漏洞。

供应链安全

可以使用代码检查工具进行持续性的安全评估。

镜像安全

使用镜像漏洞扫描工具持续对自由仓库中的镜像进行持续评估，对存在风险的镜像进行及时更新。

配置核查

核查包括暴露面、宿主机加固、资产管理等，来提升攻击者利用漏洞的难度。

问题8：安全配置和密钥凭证管理问题

安全配置不规范、密钥凭证不理想也是云原生的一大风险点。云原生应用会存在大量与中间件、后端服务的交互，为了简便，很多开发者将访问凭证、密钥文件直接存放在代码中，或者将一些线上资源的访问凭证设置为弱口令，导致攻击者很容易获得访问敏感数据的权限。

#云原生安全未来展望#

从日益新增的新型攻击威胁来看，云原生的安全将成为今后网络安全防护的关键。伴随着ATT&CK的不断积累和相关技术的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩阵的内容。ATT&CK是对抗战术、技术和常识（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的缩写，是一个攻击行为知识库和威胁建模模型，它包含众多威胁组织及其使用的工具和攻击技术。这一开源的对抗战术和技术的知识库已经对安全行业产生了广泛而深刻的影响。

云原生安全的备受关注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出现恰合时宜。ATT&CK让我们从行为的视角来看待攻击者和防御措施，让相对抽象的容器攻击技术和工具变得有迹可循。结合ATT&CK框架进行模拟红蓝对抗，评估企业目前的安全能力，对提升企业安全防护能力是很好的参考。

CPCI全称为CompactPCI，中文又称紧凑型PCI，是国际PICMG协会于1994提出来的一种总线接口标准。它的出现解决多年来电信系统工程师与设备制造商面临的棘手问题，传统电信设备总线如VME(Versa Module Eurocard)与工业标准PCI(Peripheral Component Interconnect)总线不兼容问题。CompactPCI在设计时，将VME密集坚固的封装和大型设备的极佳冷却效果以及PC廉价、易采用最新处理能力的芯片结合在一起，既保证了99999%的高可靠度，也极大降低了硬件和软件开发成本。

考虑到你的预算有限 所以打算采用E3 1230 V2版本的志强处理器给你组建一台存储服务器

处理器：1155针的E3 1230 V2是首选 足够用了

主板：1155针的P8B-X服务器主板 支持6个SATA硬盘 本身自带集成显卡VGA接口 且支持PCI-E显卡 考虑到你要接大分辨率的显示器 所以后面另外搭配了一片独立显卡 该主板支持3T以上大硬盘

内存：采用三星DDR3 1333 ECC 8G内存 共16G 为了稳定所以采用了ECC内存

显卡：影驰的GT630虎将 DDR5 1G 接口齐全 HDMI DVI VGA 显卡不需要很贵的 只要你的显示器支持这么大的分辨率 那显卡都可以满足需求

机箱：先马领袖豪华版 全塔机箱 可安装6个 35英寸的硬盘 看中的就是这点 还有性价比

电源：长城BTX-600SP 额定500W 服务器专用电源 线组很丰富 具体没看 如果接硬盘不够自己另外买点SATA电源1分2转接线就好 几块钱一根

另外：

你还有需求要挂5-10个3T硬盘 主板实在没法找到那么多SATA接口的 所以 你自己去买一张PCI RAID 4路阵列卡 这样加主板6个你就可以挂10个硬盘了 主板有两个PCI接口 建议最多挂14个硬盘 也就是两张PCI RAID 4路阵列卡即可

CPU担心原配散热器不够 请另外购一个塔式散热器即可 推荐 暴雪T4 99元

机箱散热问题 因为机箱没有配有风扇 自己买5个九州风神风刃 12CM机箱风扇 前面装两个 做进风口 顶部装两个做出风口 后面装一个 也是做出风口 风扇带LOGO标志的那一面是进风口 无LOGO标志的那一面是出风口 18块一个风扇

以上价格请参考X宝

*** 作系统建议安装Windows Server 2003 对主板性能支持较好

显卡换成盈通（yeston） R6450-HM1024GD5 V1 战神版 199元 差点忘记了大分辨率要A卡会比N卡号

价格尽量在满足你的要求 如果不明白 请追问

网络性能主要有主动测试，被动式测试以及主动被动相结合测试三种方法

1主动测量是在选定的测量点上利用测量工具有目的地主动产生测量流量注入网络，并根据测量数据流的传送情况来分析网络的性能。

主动测量在性能参数的测量中应用十分广泛，因为它可以以任何希望的数据类型在所选定的网络端点间进行端到端性能参数的测量。最为常见的主动测量工具就是“Ping”，它可以测量双向时延，IP 包丢失率以及提供其它一些信息，如主机的可达性等。主动测量可以测量端到端的IP 网络可用性、延迟和吞吐量等。因为一次主动测量只是查验了瞬时的网络质量，因此有必要重复多次，用统计的方法获得更准确的数据。

要对一个网络进行主动测量，则需要一个面向网络的测量系统，这种主动测量系统应包括以下几个部分：

- 测量节点：它们分布在网络的不同端点上，进行测量数据包的发送和接收，若要进行单向性能的测量，则它们之间应进行严格的时钟同步；

- 中心服务器：它与各个测量节点通信，进行整个测量的控制以及测量节点的配置工作；

- 中心数据库：存储各个节点所收集的测量数据；

- 分析服务器：对中心数据库中的数据进行分析，得到网络整体的或具体节点间的性能状况

在实际中，中心服务器，中心数据库和分析服务器可能位于同一台主机中。

主动测量法依赖于向网络注入测量包，利用这些包测量网络的性能，因此这种方法肯定会产生额外的流量。另一方面，测量中所使用的流量大小以及其他参数都是可调的。主动测量法能够明确地控制测量中所产生的流量的特征，如流量的大小、抽样方法、发包频率、测量包大小和类型(以仿真各种应用)等，并且实际上利用很小的流量就可以获得很有意义的测量结果。主动测量意味着测量可以按测量者的意图进行，容易进行场景的仿真，检验网络是否满足QoS 或SLA 非常简单明了。

总之，主动测量的优点在于可以主动发送测量数据，对测量过程的可控制性比较高，比较灵活机动，并易于对端到端的性能进行直观的统计；其缺点是注入测量流量本身就改变了网络的运行情况，即改变了被测对象本身，使得测量的结果与实际情况存在一定的偏差，而且注入网络的测量流量还可能会增加网络的负担。

2被动测量是指在链路或设备（如路由器，交换机等）上对网络进行监测，而不需要产生流量的测量方法。

被动测量利用测量设备监视经过它的流量。这些设备可以是专用的，如Sniffer，也可以是嵌入在其它设备(如路由器、防火墙、交换机和主机)之中的，如RMON, SNMP 和netflow 使能设备等。控制者周期性地轮询被动监测设备并采集信息(在SNMP 方式时，从MIB 中采集)，以判断网络性能和状态。被动测量主要有三种方式：

- 通过SNMP 协议采集网络上的数据信息，并提交至服务器进行处理。

- 在一条指定的链路上进行数据监测，此时数据的采集和分析是两个独立的处理过程。这种方法的问题是OC48（25Gbit/s）以上的链路速度超过了 PCI 总线（64bit，33MHz）的能力，因此对这些高速链路的数据采集只能采用数据压缩，聚合等方式，这样会损失一定的准确性。

- 在一台主机上有选择性的进行数据的采集和分析。这种工具只是用来采集分析网络上数据包的内容特性，并不能进行性能参数的测量，如Ethereal 等工具。

被动测量非常适合用来测量和统计链路或设备上的流量，但它并不是一个真正的 QoS 参数，因为流量只是当前网络（设备）上负载情况的一个反映，通过它并不能得到网络实际的性能情况，如果要通过被动测量的方法得到终端用户所关心的时延，丢包，时延抖动等性能参数，只能采用在被测路径的两个端点上同时进行被动测量，并进行数据分析，但这种分析将是十分复杂的，并且由于网络上数据流量特征的不确定性，这种分析在一定程度上也是不够准确的。只有链路带宽这个流量参数可以通过被动测量估算出来。

被动测量法在测量时并不增加网络上的流量，测量的是网络上的实际业务流量，理论上说不会增加网络的负担。但是被动测量设备需要用轮询的方法采集数据、陷阱(trap)和告警（利用SNMP 时），所有这些都会产生网络流量，因此实际测量中产生的流量开销可能并不小。

另外，在做流分析或试图对所有包捕捉信息时，所采集的数据可能会非常大。被动测量的方法在网络排错时特别有价值，但在仿真网络故障或隔离确切的故障位置时其作用会受到限制。

总之，被动测量的优点在于理论上它不产生流量，不会增加网络的负担；其缺点在于被动测量基本上是基于对单个设备的监测，很难对网络端到端的性能进行分析，并且可能实时采集的数据量过大，且存在用户数据泄漏等安全性问题。

3主动、被动相结合测试

主动测量与被动测量各有其有缺点，而且对于不同的参数来说，主动测量和被动测量也都有其各自的用途。对端到端的时延，丢包，时延变化等参数比较适于进行主动测量；而对于路径吞吐量等流量参数来说，被动测量则更适用。因此，对网络性能进行全面的测量需要主动测量与被动测量相结合，并对两种测量结果进行对比和分析，以获得更为全面科学的结论。

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