使用基于模型的变点检测技术识别互联网控制平面事件

随着许多全球组织在印度部署其数据中心和内容服务，来自全球目的地的前缀可达性性能研究引起了我们的关注。互联网拓扑中发生的故障和攻击等事件会影响控制平面中宣布的自治系统 (AS) 路径以及来自空间分布的 AS 的前缀可达性。因此，客户在访问服务时会经历延迟增加和短时或长时中断等可达性问题。控制平面事件检测的挑战在于，当数据平面流量能够正确到达预期目的地时，此类事件仍可能发生。然而，检测此类事件对于内容和数据中心行业的运营至关重要。通过监测空间分布的路由表特征（如 AS 路径长度分布、空间前缀可达性分布以及覆盖与重叠路由比率），我们可以检测控制平面事件。在我们的工作中，我们研究了来自公开可用 route-view 数据的前缀 AS 路径，并分析了全球可达性以及针对印度 AS 拓扑的可达性。为了在单一时间模式中捕捉空间事件，我们提出了一种基于计数的度量，使用前缀由 x% 的空间对等体宣布的比例。对 proposed 度量的时间序列应用统计特性变点检测和时序异常算法，我们识别了长期和随机控制平面事件的发生。我们还量化了事件的影响和持续时间。我们利用 SEA-Me-We4 海缆切断事件在印度 AS 拓扑控制平面中的表现，验证了基于 proposed 度量的机制。考虑用于验证的海缆切断事件分别发生于 2012 年 6 月 6 日（长期事件）和 2012 年 4 月 17 日（随机事件）。