基于片上缓存协助的随机共享型计数器研究
发布时间:2021-11-22 11:03
随着互联网规模的持续扩大,网络性能已经成为用户和生产商非常关心的内容,而网络测量技术,就是了解互联网性能和行为特征的基本手段之一。本文提出了一种全新的网络测量计数器体系架构,我们称之为基于片上缓存协助的随机共享型计数器(Cache Assisted and randomizEd ShAring counteRs,后文简称CAESAR)。网络中的单流测量一直是网络测量技术中的重要分支,近些年有很多工作都旨在设计出一种在线统计测量模块,使其能够匹配飞速增长的网络链路传输速度,进而实时更新网络流计数器中的统计数据。为了满足这样的技术需求,在使用读写速度比较慢的片外SRAM计数器之前,CAESAR中先增加一块高速的片上存储器作为辅助缓存,这样不仅能够在线同步更新网络流数据,进而避免丢失数据包,还能大大减少每个网络流对片外SRAM计数器的访问次数,进而提高时间效率。同时,在将缓存数据更新到片外SRAM计数器的过程中,CAESAR采用多个网络流随机共同享有计数器的思路,设计出一种紧凑型计数器结构,使得所有计数器项都尽可能被均匀地使用,减少了不必要的空间浪费,进而提高存储效率。将所有缓存数据更新到片...
【文章来源】:南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:82 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1.1:不带缓存的计数器带有缓存的计数器??不同于压缩函数,它们是分配多个计数器项给每个网络流(同样即是说,每??
它还具备较高的准确性,因为规避了压缩函数存储的缺陷,它采用的是实际值??存储,就能够最大程度上恢复出比较精确的,网络流流量大小的估计值。??如图1.2所示,CAESAR主要分为以下两个阶段,即在线的统计阶段(图??1.2中左边虚线圈起来的Construction部分)和离线的查询阶段(图1.2中右边??虚线圈起来的Query部分),这样的设计模式也符合现实生活中网络应用的需??求。??先来看图1.2中左边部分,这里就是CAESAR的整个体系架构,可以看??到,它主要包含两块相对独立的存储空间。首先一块是第一级存储,即辅助??的片上高速缓存(On-chip?Cache),它选用了特定的高速RAM,比如一次读写??访问只需要Ins?[34]的片上快速存储器,来满足在高速网络链路中快速地、??无缝地捕获每个数据包并实时存储的需求。其中,每一个缓存项都存储一个??特定网络流的两部分信息,包括网络流的标识符ID?(flow?ID)和该网络流的??流量大小(flow?size)。另一块是片外的SRAM计数器(off-chip?Counters)
图2.5:频繁象流不频繁鼠流??
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于抽样和两级CBF的长流识别算法[J]. 翟金凤,孙立博,鲁凯,林学勇,秦文虎. 中国测试. 2018(07)
[2]基于Counting Bloom Filter的流抽样算法研究[J]. 翟金凤,孙立博,鲁凯,林学勇,秦文虎. 计算机工程. 2018(08)
[3]高速网络环境流测量技术比较研究[J]. 钱宇,杜祝平,王晓春,周明中. 网络安全技术与应用. 2008(07)
[4]高速网络流测量及模型研究[J]. 张峰,雷振明. 计算机工程与应用. 2004(17)
[5]从二项式分布推出高斯分布[J]. 张双明. 物理实验. 1992(05)
本文编号:3511558
【文章来源】:南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:82 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1.1:不带缓存的计数器带有缓存的计数器??不同于压缩函数,它们是分配多个计数器项给每个网络流(同样即是说,每??
它还具备较高的准确性,因为规避了压缩函数存储的缺陷,它采用的是实际值??存储,就能够最大程度上恢复出比较精确的,网络流流量大小的估计值。??如图1.2所示,CAESAR主要分为以下两个阶段,即在线的统计阶段(图??1.2中左边虚线圈起来的Construction部分)和离线的查询阶段(图1.2中右边??虚线圈起来的Query部分),这样的设计模式也符合现实生活中网络应用的需??求。??先来看图1.2中左边部分,这里就是CAESAR的整个体系架构,可以看??到,它主要包含两块相对独立的存储空间。首先一块是第一级存储,即辅助??的片上高速缓存(On-chip?Cache),它选用了特定的高速RAM,比如一次读写??访问只需要Ins?[34]的片上快速存储器,来满足在高速网络链路中快速地、??无缝地捕获每个数据包并实时存储的需求。其中,每一个缓存项都存储一个??特定网络流的两部分信息,包括网络流的标识符ID?(flow?ID)和该网络流的??流量大小(flow?size)。另一块是片外的SRAM计数器(off-chip?Counters)
图2.5:频繁象流不频繁鼠流??
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于抽样和两级CBF的长流识别算法[J]. 翟金凤,孙立博,鲁凯,林学勇,秦文虎. 中国测试. 2018(07)
[2]基于Counting Bloom Filter的流抽样算法研究[J]. 翟金凤,孙立博,鲁凯,林学勇,秦文虎. 计算机工程. 2018(08)
[3]高速网络环境流测量技术比较研究[J]. 钱宇,杜祝平,王晓春,周明中. 网络安全技术与应用. 2008(07)
[4]高速网络流测量及模型研究[J]. 张峰,雷振明. 计算机工程与应用. 2004(17)
[5]从二项式分布推出高斯分布[J]. 张双明. 物理实验. 1992(05)
本文编号:3511558
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