检索结果-南通市图书馆

计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1136-1150页

作者：许可李彦彪谢高岗张大方湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学北京100089

数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标... 详细信息

数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标记维护在同一个计数布隆过滤器中同时保持二者的逻辑独立性.这样可在不增加额外存储开销和时间开销的情况下提供更丰富的指示信息.基于此,提出HyCBF辅助的二分数据名查找(HyBS)方法以实现高效查找.进一步,为缓解二分查找过程中因回溯导致的性能损失,为HyCBF中每个条目关联一个特征比特位图以降低其假阳性率.实验表明,HyBS相比现有方法在查找性能和更新速度方面具有明显优势,存储效率也有一定提升.此外,将HyBS集成到向量化数据包处理(VPP)框架中进行系统性能评估,结果表明HyBS可用于构建高通量可扩展的数据名查找引擎.

关键词：数据名查找特征比特位图计数布隆过滤器二分搜索向量化数据包处理

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数据命名网络上的一种存储高效可并行的数据名查找方案

数据命名网络上的一种存储高效可并行的数据名查找方案

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作者：谭云暨南大学

学位级别：硕士

数据命名网络(Named Data Networking,NDN)作为一种未来互联网的体系结构,其目标是为更好地支持以内容为驱动的应用,满足用户更快、更便捷地访问互联网的需求。与当前以地址为驱动的网络架构(TCP/IP)不同,数据命名网络不再使用IP地址来... 详细信息

数据命名网络(Named Data Networking,NDN)作为一种未来互联网的体系结构,其目标是为更好地支持以内容为驱动的应用,满足用户更快、更便捷地访问互联网的需求。与当前以地址为驱动的网络架构(TCP/IP)不同,数据命名网络不再使用IP地址来标识数据,而是以数据内容的名称作为数据的标识,路由器在转发过程中则根据数据名称进行路由查找和转发。数据名查找比IP地址查找要更加复杂和困难,主要因为:数据名的结构是可变且不定长的、数据名路由表的规模更大、数据名的更新操作更频繁。因此,为了在大规模的数据名路由表中实现快速的数据名查找,需要在数据名的存储结构、查找算法上进行一定的创新和突破。为了有效提高数据名查找的存储效率,在确保查询效率的前提下,本文设计并实现了一种存储高效、可并行的数据名查找方案,主要工作和研究成果包括以下三个方面:(1)分析了NDN数据名的结构,提出以数据名组件的哈希值为读入数值在多步对齐数组中进行存储,有效的压缩了存储空间。(2)利用TCP/IP网络查找的拆分思想,对NDN数据名路由表进行拆分重组,把路由表分成独立的两部分,以减少信息的冗余储存,进一步压缩存储空间,该方案可使用并行技术优化查找速率。(3)针对以上的组件哈希技术和数据名拆分技术设计了实验,实验结果表明,在保证查找速率的前提下,组件哈希和数据名拆分能提高23%9%的存储效率。

关键词：数据命名网络 NDN 数据名查找组件哈希数据名拆分

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基于GPU的高性能数据名查找算法的研究与实现

基于GPU的高性能数据名查找算法的研究与实现

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作者：周奔湖南大学

学位级别：硕士

命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是一种面向未来互联网的新型网络架构,旨在颠覆传统TCP/IP网络以地址为核心的通信模型,代之以命名数据作为网络核心,从而在根本上解决传统网络架构在可扩展性、动态性和安全性等方面的问题。在... 详细信息

命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是一种面向未来互联网的新型网络架构,旨在颠覆传统TCP/IP网络以地址为核心的通信模型,代之以命名数据作为网络核心,从而在根本上解决传统网络架构在可扩展性、动态性和安全性等方面的问题。在NDN的路由转发过程中,数据名查找是一项核心操作,也是影响NDN数据包转发性能的关键所在。然而,由于NDN数据名结构复杂、长度不定且无理论上限,这使得存储压缩和查找加速成为解决数据名查找问题的关键技术挑战。目前大多数现有数据名查找解决方案都是只针对存储压缩或者查找加速的某一方面进行优化,难以兼顾综合性能。而多对齐迁移数组(Multi-Aligned Transition Array,MATA)另辟蹊径,借助经典的稀疏表压缩策略和图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)的强大并行计算能力,在实现存储压缩的同时还能保证线速查找。但该方案的存储利用率依然较低。鉴于此,本文在充分了解NDN数据名查找需求以及GPU平台特性的基础上,设计了一种新型数据结构——候选对齐迁移数组(Candidate-Aligned Transition Array,CATA),引入多候选机制配合多个哈希函数来提升存储利用率,从而实现存储的进一步压缩,同时本文也借助了 GPU这一并行平台来实现查找加速。对比实验的结果表明,本文的CATA在保证与MATA相同查找速度的同时,存储利用率能提升到90%左右,总存储开销不到其五分之一。此外,考虑到目前对数据名查找算法的验证评估方案都以模拟为主,本文还针对NDN数据包的特殊结构以及CPU-GPU协同加速的一般处理流程,实现了一个高效的数据名查找引擎,并在此基础上进一步实现数据名查找算法的系统级测试。最后,为了验证本文的数据名查找引擎的实际性能,本文还部署了该框架与另一有数据名查找系统实现的G-opt框架的对比实验,实验结果表明本文的数据名查找引擎的整体性能要优于G-opt,在吞吐率上与之相比提高了40%,而延时则下降了15%。

关键词：数据名查找图形处理单元候选对齐迁移数组数据名查找引擎

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