网络性能测量中生成的巨量性能数据的存储、分析和可视化表示是一个难点.该文通过对性能数据特征的分析,按数据获取方式、指标定义类型和数据流动特性把数据分成不同的数据集,并建立了性能数据空间.按照性能数据空间中数据的流动方式,把数据分析划分为数据完备化和抽象化两个阶段.对应两阶段数据分析的划分,在CNMI中建立了分布式数据分析体系结构.数据完备化由区域数据中心完成,复杂的数据抽象放在数据分析中心.这种体系结构能很好地体现两阶段数据分析的优点,即有效地减少性能数据传输给网络运行带来的负面影响.针对位置分散性和业务多样性给数据获取带来的困难,CNMI中建立了一个端点探针、区域探针和区域数据中心相结合的分布式数据获取体系结构,三者在控制中心的控制之下相互协调组成一个有效的协作系统.与之相关,文中研究了区域中心的结构、区域中心的选择策略和算法、业务可扩展的端点探针体系结构、端点探针的部署机制和端点探针的控制机制等问题.带宽是网络的一种重要资源,准确地估测网络带宽一直是一个难题.该文研究和分析了当前存在的三种主要带宽估测算法,对其中最为有效准确的包对算法作了比较深入的研究.研究了影响包对算法测量准确性的干扰因素,提出和分析了首包瓶颈链路后续排队现象,并在实验环境下对其进行了模拟验证,最后针对这种现象制定和实现了一种优化策略;分析和量化了带宽估测者时钟分辨率对包对算法准确性和稳定性的影响,提出和实现了带宽自适应的包对优化算法.