24、利用 eBPF 实现高效连续的网络延迟监控

eBPF实现高效网络延迟监控实验

利用 eBPF 实现高效连续的网络延迟监控

在网络性能监控领域,准确测量往返时间(RTT)并降低监控开销至关重要。本文将介绍一种基于 eBPF 实现的 evolved Passive Ping(ePPing)方法,它能有效监控网络延迟,同时在准确性和性能开销方面表现出色。

1. 实验设置

1.1 流量监控与网络卸载设置

在实验中,对端主机之间的流量是关注重点。除非特别说明,中间盒与接收端主机之间的(部分)RTT 是从中间盒面向接收端的接口进行被动监控。
为了更准确地观察数据包的传输情况,中间盒上禁用了网络卸载功能,包括 Generic Receive Offload(GRO)、Generic Segmentation Offload(GSO)和 TCP Segmentation Offload(TSO),但端主机上这些功能保持启用。这样做的好处是,能让中间盒处理每一个数据包,便于公平比较不同并发流量下的性能,因为随着每个流量速率的降低,网络卸载功能的效果会变差。

1.2 实验目的与测试内容

本次实验主要围绕两个方面展开:
- RTT 准确性评估 :通过比较 ePPing 与 PPing(同样依赖 TCP 时间戳)以及 tshark(根据序列号和确认号计算 RTT)所报告的 RTT 值,来评估 ePPing 报告 RTT 的准确性。
- 监控开销评估 :测量 ePPing 在高数据包处理负载的机器上运行时对转发性能的影响,判断在 eBPF 程序中实现类似算法以扩展被动延迟监控到更高数据包速率是否可行。

2. RTT 准确

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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