針對博客網站DDoS攻擊流量的估算方法，以下是幾種常用的技術手段：

1、流量特征檢測：通過分析網絡流量的特征，如帶寬使用情況、連接數、協議類型等，來識別異常流量模式，從而判斷是否存在DDoS攻擊。

2、異常檢測：利用統計學方法或機器學習算法，對正常流量和攻擊流量進行區分。例如，基于多維信息熵值的方法可以構建具有高區分度的檢測向量，通過滑動窗口的多維無參數CUSUM算法放大正常流量與攻擊流量的差異。

3、基于人工智能的檢測：使用分類算法、聚類算法和深度學習算法來檢測DDoS攻擊。這些方法能夠從大量數據中提取特征，并通過模型預測是否存在攻擊。

4、誤用檢測：根據已知的攻擊特征直接檢測入侵行為。例如，通過特征碼分析、狀態轉換分析等方法，將流量與已知攻擊模式進行比較。

5、基于網絡全局流量異常特征的檢測：通過對全網或運營商網絡中的OD對（源-目的地）之間的流量進行測量，構建網絡流量模型，從而檢測異常流量。

6、實時監控和分析流量：實時監控和分析流量可以及時發現異常情況，采取相應的應對措施。通過配置流量監控工具的預警功能，設置合理的預警閾值，當流量超過閾值時，及時發送報警信息。

7、應用速率限制：速率限制可以防止單個IP地址在短時間內發送大量請求，減輕服務器壓力。通過在服務器配置文件中設置IP限流策略，如Nginx的limit_req模塊，限制單個IP地址的請求速率，防止惡意IP地址的攻擊。

8、流量統計：通過對網絡流量的實時監控和統計數據的分析，設定一個閾值來識別異常流量。當流量超過這個閾值時，就可能意味著發生了DDoS攻擊。同時，對異常流量的特征進行分析和識別，例如在SYN洪水攻擊中，異常流量主要表現為大量的TCP SYN報文；在UDP洪水攻擊中，異常流量主要表現為大量的UDP報文。

這些方法可以幫助博客網站管理員對DDoS攻擊流量進行有效估算，從而采取相應的防御措施。