随着网络规模的迅速扩大,当今的网络协议与管理也日趋复杂,传统网络架构暴露出一系列问题。在此背景下,软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)通过将控制层从网络设备中分离,集中到逻辑独立的控制器中,从而简化了网络管理。与此同时,SDN网络测量也吸引了许多研究者的关注。OpenFlow协议是控制层和数据层之间通信的标准南向接口,控制器便可以通过轮询交换机流表获得流统计信息,但同时也增加了控制信道的监测负载。抽样技术能够减缓监测对网络造成的负载,实现对网络流量的有效监测,并且能实时感知网络状态。因此,如何在OpenFlow网络中结合抽样技术进行网络监测是目前研究的重点。本文围绕以上目标研究并实现了基于抽样的OpenFlow网络监测系统,论文的主要内容如下:1.基于抽样的自适应轮询频率调整:降低网络监测所带来的负载而又能得到精确测量结果一直是网络测量的研究目标之一。目前,控制器多以固定周期轮询OpenFlow交换机来获取统计信息,该方法在轮询周期较短时,能够提升测量精度,但同时也增加了对OpenFlow交换机的负载。本文在研究测量精度和网络负载之间的平衡问题基础上,提出一种基于抽样的自适应轮询频率调整方法,利用OpenFlow协议扩展的抽样功能,对匹配流进行抽样与分析,根据流量变化率实时调整轮询频率。实验结果表明,它能够在不增加过多负载的情况下,为测量任务提供精确的统计信息。2.OpenFlow网络环境中大流的检测:网络中少量的大流占据了大部分网络流量的的现象,一直受到学者的广泛关注。由于OpenFlow交换机流表项能够统计流量的字节数和报文数,因此可通过查询流表项的统计数据来检测出大流。但是,OpenFlow交换机中TCAM资源是有限的,它能维持的流表项数目也是有限的,所以当网络中存在大量流时,无法获取所有流的统计数据。在传统IP网络中,抽样技术能够节省网络资源而被广泛应用在网络测量领域。本文提出一种基于抽样的大流流量识别方法,该方法利用抽样技术对每条流进行抽样识别出潜在大流,然后对潜在大流下发流表规则进行统计确认。实验表明,该方法能够在有效地检测出大流的同时,减少对OpenFlow交换机中流表项的使用。