在网计算技术及其应用研究
发布时间：2023-04-03 18:22
目前,关于在网计算的研究仍处于初级阶段,研究的焦点为如何利用可编程网络技术更好地支持各种在网计算应用,本文主要基于P4语言探索典型的在网计算应用,包括以下三个研究内容。当前人们对互联网服务快速响应内容请求提出了更高的要求,但服务器负载过大以及传输距离过远等因素使得内容请求响应时间难以满足人们的要求。使用内容缓存技术实现请求就近响应是减少内容请求响应时间的有效方法。内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)通过在网络边缘部署缓存服务器实现内容缓存,没有真正实现内容的网内缓存。内容中心网络(Content Centric Network,CCN)使用路由器做高速网内缓存,但CCN是一个全新的网络架构,目前还没有成熟的硬件,因此距离部署落地还需要很长的时间。本文基于CCN网内缓存的思想,使用可编程交换机作为内容识别设备,通过可编程交换机与缓存服务器协同工作的方式实现网内缓存。为了选择合适的缓存节点放置位置,本文建立了基于最小跳数的MILP模型。仿真结果显示基于可编程交换机的内容缓存方法可以有效提高内容请求响应速度。对于数据量达到PB以及EB级别的机器学习任务,一...
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究工作的背景及意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 在网计算技术
1.2.1.1 软件定义网络
1.2.1.2 可编程交换机
1.2.2 在网计算应用
1.2.2.1 在网共识
1.2.2.2 在网流处理
1.2.2.3 在网缓存
1.2.2.4 在网聚合
1.2.2.5 在网测量
1.3 本文的主要贡献与创新
1.3.1 基于可编程交换机的内容缓存
1.3.2 基于可编程交换机的参数聚合
1.3.3 基于可编程交换机的Sketch实现
1.4 本文的结构安排
第二章 基于可编程交换机的网内缓存
2.1 引言
2.2 现有内容缓存方案介绍
2.2.1 CDN缓存方案
2.2.2 CCN缓存方案
2.3 基于可编程交换机的网内缓存
2.3.1 基于可编程交换机的内容缓存方案概述
2.3.2 基于可编程交换机的内容缓存路由策略
2.3.3 缓存节点放置MILP模型
2.4 仿真实验
2.4.1 仿真介绍
2.4.2 仿真结果与分析
2.5 本章小结
第三章 基于可编程交换机的参数聚合
3.1 引言
3.2 分布式机器学习
3.2.1 小批量梯度下降法
3.2.2 基于MBGD的分布式训练
3.3 基于可编程交换机的参数聚合
3.3.1 概述
3.3.2 聚合池
3.3.3 浮点数处理
3.3.4 基于可编程交换机的参数聚合算法
3.4 重传机制
3.4.1 数据包丢失问题
3.4.2 重传算法
3.5 仿真实验
3.5.1 仿真介绍
3.5.2 仿真结果与分析
3.5.2.1 基于可编程交换机的参数聚合性能分析
3.5.2.2 可编程交换机方案与服务器方案对比
3.6 本章小结
第四章 基于可编程交换机的流量测量方法
4.1 引言
4.2 CM Sketch及其P4 实现
4.2.1 CM Sketch简介
4.2.2 可编程交换机的CM Sketch实现
4.3 TCAM+Sketch及其P4 实现
4.3.1 TCAM+Sketch简介
4.3.2 可编程交换机的TCAM+Sketch实现
4.4仿真实验
4.4.1 仿真介绍
4.4.2 仿真结果与分析
4.4.2.1 CM Sketch仿真结果与分析
4.4.2.2 TCAM+Sketch仿真结果与分析
4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 本文的主要工作
5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的成果
本文编号：3780911
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究工作的背景及意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 在网计算技术
1.2.1.1 软件定义网络
1.2.1.2 可编程交换机
1.2.2 在网计算应用
1.2.2.1 在网共识
1.2.2.2 在网流处理
1.2.2.3 在网缓存
1.2.2.4 在网聚合
1.2.2.5 在网测量
1.3 本文的主要贡献与创新
1.3.1 基于可编程交换机的内容缓存
1.3.2 基于可编程交换机的参数聚合
1.3.3 基于可编程交换机的Sketch实现
1.4 本文的结构安排
第二章 基于可编程交换机的网内缓存
2.1 引言
2.2 现有内容缓存方案介绍
2.2.1 CDN缓存方案
2.2.2 CCN缓存方案
2.3 基于可编程交换机的网内缓存
2.3.1 基于可编程交换机的内容缓存方案概述
2.3.2 基于可编程交换机的内容缓存路由策略
2.3.3 缓存节点放置MILP模型
2.4 仿真实验
2.4.1 仿真介绍
2.4.2 仿真结果与分析
2.5 本章小结
第三章 基于可编程交换机的参数聚合
3.1 引言
3.2 分布式机器学习
3.2.1 小批量梯度下降法
3.2.2 基于MBGD的分布式训练
3.3 基于可编程交换机的参数聚合
3.3.1 概述
3.3.2 聚合池
3.3.3 浮点数处理
3.3.4 基于可编程交换机的参数聚合算法
3.4 重传机制
3.4.1 数据包丢失问题
3.4.2 重传算法
3.5 仿真实验
3.5.1 仿真介绍
3.5.2 仿真结果与分析
3.5.2.1 基于可编程交换机的参数聚合性能分析
3.5.2.2 可编程交换机方案与服务器方案对比
3.6 本章小结
第四章 基于可编程交换机的流量测量方法
4.1 引言
4.2 CM Sketch及其P4 实现
4.2.1 CM Sketch简介
4.2.2 可编程交换机的CM Sketch实现
4.3 TCAM+Sketch及其P4 实现
4.3.1 TCAM+Sketch简介
4.3.2 可编程交换机的TCAM+Sketch实现
4.4仿真实验
4.4.1 仿真介绍
4.4.2 仿真结果与分析
4.4.2.1 CM Sketch仿真结果与分析
4.4.2.2 TCAM+Sketch仿真结果与分析
4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 本文的主要工作
5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的成果
本文编号：3780911
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3780911.html
