一种基于匹配域裁剪的包分类规则集压缩方法

发布时间：2018-10-23 09:55

【摘要】：随着以OpenFlow为代表的多匹配域包分类规则的出现,匹配域数量的不断增加、流表宽度的不断增大以及流表规模的不断膨胀,大大增加了硬件存储的压力。为提高现有三态内容可寻此存储器(TCAM)资源利用率,该文提出一种基于规则集特征分析的匹配域裁剪模型Field Trimmer。一方面基于对规则集中匹配域的逻辑关系分析,实现匹配域的合并,从而减少匹配域的数量;另一方面基于对规则集统计规律的分析,实现匹配域的裁剪,使用部分匹配域来达到整体的匹配效果。实验结果表明,相比于其他方案,该方案在较小的时间复杂度下,能够进一步节省OpenFlow流表的TCAM存储空间需求50%左右;对于常见的包分类规则集,该方案所需的储存空间能够节省40%以上。
[Abstract]:With the emergence of multi-matching domain packet classification rules represented by OpenFlow, the increasing number of matching fields, the increasing of stream table width and the continuous expansion of stream table size, the pressure of hardware storage is greatly increased. In order to improve the utilization of (TCAM) resources in the existing three-state content, a matching domain clipping model Field Trimmer. based on rule set feature analysis is proposed in this paper. On the one hand, based on the logical relation analysis of matching fields in rule set, the merging of matching fields is realized, thus the number of matching fields is reduced; on the other hand, based on the analysis of statistical laws of rule set, the matching domain can be clipped. A partial matching field is used to achieve the overall matching effect. Experimental results show that compared with other schemes, the proposed scheme can further save about 50% of the TCAM storage space of OpenFlow stream tables under less time complexity. The storage space required by this scheme can be saved by more than 40%.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;上海未来宽带技术及应用工程研究中心;
【基金】：国家973计划项目(2012CB315901) 国家自然科学基金(61521003) 国家“863”计划项目(2013AA013505)~~
【分类号】：TP393.0

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本文编号：2288881