面对大量空间问题 探究GIS实际应用亮点
云计算与大数据等先进技术在地理信息领域的应用，带来了大量位置信息数据的爆发，地理信息技术的发展进入全新阶段，地理信息系统被建立以及迅猛发展起来，并在不同的领域中得到了广泛的应用。
科技的发展，互联网普及，宽带接入业务的宽带不断提升并得到广泛应用，并且随着层出不穷的网络新业务的普及，为运营商吸纳了大量客户流量，对网络底层流量模型和上层应用模式带来了很大冲击。
传统运维管理模式已经不能应对大量流量带来的压力，因此为了解决互联网面临高消耗、低价值的业务对带宽带来的吞噬压力，DPI技术出现了，为互联网和运营商带来了优势。
DPI是什么？
DPI是Deep Packet Inspection的简称，直译为深度报文检测。简而言之，它是基于数据包的深度检测技术，采用分光复用复用、原始报文镜像等复用方式针对HTTP、DNS等不同的网络应用层载荷进行深度检测，通过对报文的有效载荷检测分析，决定其合法性。
DPI采用哪些关键技术？
1）特征字识别技术
不同应用采取不同协议，各种协议有其特定的端口、字符串或Bit序列。基于特征字的匹配技术通过识别报文信息中的特定信息来确定业务承载的应用。
通过对协议库进行更新升级，基于关键字的识别技术可以方便识别新协议。
2）应用层网关识别技术
部分业务的控制流和业务流是分离的。在业务流无区别的情况下，采用应用层网关识别技术。应用层网关先识别控制流，根据其协议使用特定应用网关解析，得到协议内容，从中识别相应业务流。
需要注意的是，对于每一个协议，需要有不同的应用层网关进行解析分析。
3）行为模式识别技术
在无法由协议判别的业务，需要使用行为模式识别技术。
各种业务应用的数据包自身特性及传输特性都有所区别，基于流的行为特征，通过与已建立的应用数据流的数据模型进行比对，也可以判别出该流的业务或应用类型。深度流检测法即是基于这种原理，根据各种应用的连接数、单IP地址的连接模式、上下行流量比例关系、数据包发送频率等数据流的行为特征指标的不同与DFI 检测模型进行匹配，进而从中区分出P2P 应用类型。
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