性能态势是对网络中所有网络性能状态的综合,对其进行感知即是全面地、持续地对网络各个部分的性能进行监测,使用户和运营商对网络所提供的服务能力或网络的整体性能有全面、准确的理解。随着计算机网络的飞速发展,它所承载的越来越多的业务已经渗透到了人们生活的方方面面。为了提供稳定、高效的网络服务,网络管理特别是性能管理越发重要。性能态势感知是性能管理的重要任务之一,对于它的研究有重要意义。性能态势感知所使用的测量方法追求监测的拓扑覆盖性,可以容忍较低的可用性,但是要求较低的测量成本。而性能管理目前主要使用的测量方法是面向性能诊断的,具有针对性和实时性的特点,追求测量结果的可用性,因此可以容忍高的测量成本。这些现有的性能测量方法对于网络性能态势感知并不完全适用。因此,本文的研究目的是提出一个面向具有一定规模的网络进行性能态势感知的方法。它通过使用被动测量技术摆脱主动测量平台所需的部署和维护成本,并使用目前的各种主干网路由器已经普遍支持并能高效采集的抽样流记录作为数据源,以达到覆盖性的监测以及较低的测量成本。本文包含三部分内容,其中前两部分对应态势感知中的态势觉察,最后一部分内容对应于态势投射。本文第一部分为基于抽样流记录的RTT估计。在分别分析了当套接字缓冲区大于和小于BDP时TCP块状流的传输特性后,本文为AIMD型TCP流记录和非AIMD型TCP流记录分别建立了在上述两种情况下的RTT估计模型。同时,分别给出了通过两类流记录来区分这两个情况的简单方法。在估计RTT时,本文只是用了流记录中的持续时间与总报文数,因此该方法同样适用于抽样流记录,大幅降低了源数据的采集和处理成本。实验表明,本文的方法在使用合适的抽样流记录的情况下,与现存的基于全抽样的报文trace的估计结果差距较小,满足性能态势感知的要求。本文第二部分为基于被动测量的RTT值使用网络层析成像技术来推断节点间路径的时延。虽然使用被动测量的数据有许多好处,但是由于它的限制,进行网络层析成像时有两个问题需要解决:一是被动测量所使用的流量经过的路径由路由表决定,不能根据测量需要进行更改,因此网络层析成像技术相关的方程可能有无限多组解;二是由于未采集到相关的流量或者测量错误会导致某些数据发生缺失,使得网络层析成像技术不可行。本文分别使用提出的DDSP算法和压缩感知相关的方法来解决上述问题,使得可以使用被动采集的低成本的RTT数据来推测网络内部路径的时延。实验表明DDSP算法得到的路径中长度较短的路径已经能覆盖绝大多数链路。同时,在各种各样数据缺失情形下以及存在较多异常值的情况下,本文的方法仍然能取得较高的准确性。本文第三部分为基于加权部分最大可满足性问题(WPM-SAT)的网络性能异常的定位。之前的性能定位方法不是有应用场景的限制,就是不能很好得适用于性能异常定位。基于上述内部路径性能推测方法所获得的路径异常值,本文提出一个定位可能存在性能异常的网络设备的方法。它使用WPM-SAT对这个问题进行建模,然后通过求解这个问题来定位可能的性能异常的设备。由于WPM-SAT问题是一个NP难问题,标准的算法在某些情况下执行时间可能会过长,因此本文还提出一个多项式时间复杂性的近似算法,作为对标准算法的补充。该方法不需要内部节点的配合,对网络拓扑和测量路径没有要求,同时实验表明相较于以往的故障定位的方法,该方法在执行时间相似的情况下,取得了更高的准确率,因此更为适合进行性能异常定位。本文对性能的态势感知进行了初步的探索。基于本文的方法,管理员能使用较低的成本获得与性能诊断工具近似的结果,并能定位可能的性能异常,实现对具有一定规模的网络进行性能态势感知。因此,本文的方法满足互联网网际性能感知的要求,并对后续研究有一定的启发作用。