网络性能参数的采集方法通常情测。因此可考虑三种方式来实现对重要环节网络性能的监测。
1.网络性能参数的采集方法通常情测。因此可考虑三种方式来实现对重要环节网络性能的监测。(1)直接使用现有路由器或交换机自身具备的流量测量功能，具体利用路由器的 NETFLOW软件来实现。在这种方式下，大流量的数据采集会消耗设备的CPU和存储资源，一般采用抽样技术，但观测粒度较粗，而且目前的标准不完善， IPFIX尚处于讨论阶段。另外由于高速接口的流量监测设备成本相对较高，需要在网络设备中或在网络中添加专用的数据采集设备。
(2)在路由器上采用ISE卡实现对重点链路的监控。
(3)在P传输链路中串入或并入流量分析设备来获得流量信息。通过上述监测机制可以获得网络的状态信息，一方面，这种状态信息要成为路由策略的重要参数，以便在感知到网络阻塞发生或将要发生时能够实时地改变网络路由。目前，这方面的研究已经在IETF展开，也提出了一些基于QoS的路由算法，但是支持这些新型路由协议的网络设备并不多。另一方面，这些网络状态信息可以为网络管理人员对网络运行状况进行预测和把握提供事实依据，从而可以非实时地对网络进行调整，以提升网络性能。
2.网络性能测量点的布置与管理
采用上述三种测量方式以后，相相当于在网络中配置了多个网络性能探测器，这些探测器采用分布式测试、集中式综合分析模式工作这些探测器应该能够为多个用户的多个性能监测服务，这样才能降低建设成本，并能够真正开展面向更多用户的网络性能监测服务。网络中的多个探测器也可以组成多个网络性能监测域，一个探测器可以逻辑上属于多个监测域。也就是说，一个探测器可以同时为多个用户服务，一个探测器也可以同时执行多个监测任务。
3.网络性能的采样测量技术
考虑到网络负载和探测器负载，通常对于一些参数不能长时间的连续测试，向是要米用造当的米技术，即在时同轴上依一定的算法，抽取部分测量时间点，在测量时间点上对关心的参数进行测量并记录。采样技术可以直接削减探测器的工作量，减轻网络的负载，减少网络设备的压力，进而可以降低对探测器的技术要求，降低产品成本。在时间轴上选取采样时间点的算法很多，主要包括以下两种。
(1)固定时间间隔周期性采集数据，在后台处理过程中依据一定的线性预测算法进行建模，使点数据延展为连续数据。
(2)自适应时间间隔采集数据，在后台处理中依据一定的非线性预测算法，如神经元网络的方式将点数据延展为连续数据。自适应的时间间隔算法可以在一定程度上增加对网络流量突发事件的发现概率，即在流量变化较为频繁或剧烈的时间段加大采集密度，在流量较为平缓的时间段降低采集密度。
在应用采样技术时，也存在一些固有常见的问题:
首先，在时间轴上进行压缩不是流量测量数据压缩的首选方法，因为一般的采样算法并不能实现真正地制作数据缩略图，以根据运维人员的需求对数据进行缩放。
其次，采样算法对数据采集的效果影响很大。目前一般设备采用的时间采样点的计算方法和采集方法都远不是最优算法，有较大的误差，信息的丢失也很严重，往往不能及时准确地捕获网络中的异常事件。
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