Thư viện phân loại luồng DPDK: Thành công của Traffic Profiling và Measurement

Thư viện phân loại luồng DPDK: Thành công của Traffic Profiling và Measurement

Bảng mục lục

1. Giới thiệu
2. Thư viện phân loại luồng 2.1. Thư viện Hash 2.2. Thư viện Membership 2.3. Thư viện EFT
3. Các tính năng mới của thư viện DVD Cavey 1811 3.1. Tính năng bảng mở rộng 3.2. Tính năng băm khóa một phần
4. Đề xuất Traffic Profiling và Measurement 4.1. Tầm quan trọng của Traffic Profiling và Measurement 4.2. Các ứng dụng của Traffic Profiling và Measurement
5. Cách tiếp cận hiện tại 5.1. Count-Min Sketch 5.2. Hash Map
6. Thiết kế mới của DFTC 6.1. Hash Table-based Sketch 6.2. Count-Min Sketch 6.3. Kết hợp của hai phương pháp
7. Tổng kết
8. Đề xuất hợp tác và phát triển

🔍 Thư viện phân loại luồng

Trong lĩnh vực xử lý gói tin, phân loại luồng là quá trình phân loại từng gói tin vào các luồng tương ứng. Để thực hiện việc này, ta sử dụng các thư viện phân loại luồng như thư viện Hash, thư viện Membership và thư viện EFT. Mỗi thư viện này đều có mục đích và ứng dụng khác nhau. Ví dụ, thư viện Membership cho phép phân loại luồng với độ chính xác không đầy đủ nhưng rất hiệu quả trong việc sử dụng bộ nhớ. Thư viện EFT là thư viện thực hiện phân loại chính xác hơn, nhưng yêu cầu ít không gian để chèn dữ liệu.

🔍 Tính năng mới của thư viện DVD Cavey 1811

Trong phiên bản mới của DVD Cavey 1811, chúng tôi đã đóng góp Hai tính năng mới cho thư viện ARP. Tính năng đầu tiên là thêm tính năng bảng mở rộng, giúp đáp ứng yêu cầu của các trường hợp sử dụng trong viễn thông. Tính năng này ngăn chặn sự xảy ra của các va chạm băm trong quá trình chèn dữ liệu. Tính năng thứ hai là sử dụng băm khóa một phần để tiết kiệm không gian bộ nhớ của bảng ARP. Bằng cách sử dụng băm khóa một phần, chúng tôi đã giảm một nửa yêu cầu bộ nhớ của bảng ARP, từ đó tăng hiệu suất.

🔍 Đề xuất Traffic Profiling và Measurement

Khái niệm Traffic Profiling và Measurement rất quan trọng và cần thiết để hiểu lưu lượng mạng và điều kiện mạng. Trong quá khứ, các công ty viễn thông và trung tâm kiểm tra đã thực hiện phân tích lưu lượng mạng thời gian thực với tài nguyên bộ nhớ hạn chế. Tuy nhiên, để tối ưu hoá công việc này trên nền tảng IA, chúng tôi đề xuất sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả về bộ nhớ và tốc độ xử lý.

🔍 Cách tiếp cận hiện tại

Hiện tại, có hai cấu trúc dữ liệu chính được sử dụng để thực hiện Traffic Profiling và Measurement một cách hiệu quả về bộ nhớ. Đó là Count-Min Sketch và Hash Map. Count-Min Sketch là một mảng 2D chứa các bộ đếm, trong đó mỗi phần tử được ánh xạ đến nhiều bộ đếm khác nhau bởi các hàm băm khác nhau. Hash Map là một bảng băm chứa cả ID luồng và số lượng gói tin, giúp ước tính số lượng luồng hoạt động trong thời gian thực.

🔍 Thiết kế mới của DFTC

Chúng tôi đề xuất hai phương pháp thiết kế mới cho thư viện DVD Cavey 1811 để thực hiện Traffic Profiling và Measurement. Phương pháp đầu tiên là sử dụng Hash Table để lưu trữ các luồng quan trọng, bao gồm cả ID luồng và số lượng gói tin. Phương pháp thứ hai là sử dụng Count-Min Sketch để ước tính số lượng luồng hoạt động. Chúng tôi đang nghiên cứu việc kết hợp hai phương pháp này để tạo ra một cấu trúc dữ liệu phù hợp nhất cho Traffic Profiling và Measurement trên nền tảng IA.

🔍 Tổng kết

Bài viết đã trình bày về các thư viện phân loại luồng hiện có và đề xuất các tính năng mới cho thư viện DVD Cavey 1811. Ngoài ra, cách tiếp cận hiện tại và thiết kế mới của DFTC cho Traffic Profiling và Measurement cũng được trình bày. Chúng tôi rất mong tìm được sự hợp tác và phát triển trong lĩnh vực này.