《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于决策树映射的低功耗TCAM包分类方案

Decision tree based pre-classifier for energy-efficient TCAM based packet classification

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作者 李文军,刘馨蔚,邢凯轩,乐文霞,李挥
机构 北京大学深圳研究生院;鹏城实验室;北京大学信息科学技术学院
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摘要 为了实现网络流的线速转发,高性能交换机普遍采用三态内容寻址存储器TCAM来构建其包分类引擎。针对TCAM存储器功耗高的问题,近年来出现了许多低功耗索引方案,实现了TCAM存储块的选择性激活以降低功耗,但这些索引方案普遍采用自底向上的局部优化算法来构建,无法有效实现流表规则的均匀划分,严重影响了TCAM的存储效率及功耗降低效果。提出并实现了一种基于决策树映射的TCAM低功耗索引方案,极大降低功耗的同时提升了TCAM的存储效率。利用规则普遍存在的小域特征,将原始规则集划分为若干个规则子集,然后针对各个子集的特征域,采用自顶向下的方式分别构建平衡决策树,最后通过对各个决策树进行贪心遍历,从而得到TCAM索引列表。实验表明,针对规模为十万条的规则集,算法在仅使用额外1.3%存储空间开销的同时,实现了98.2%的功耗降低。
关键词 软件定义网络;OpenFlow;包分类;TCAM;低功耗
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61671001)
国家重点研发计划(2016YFB0800101,2017YFB0803204)
鹏城实验室(PCL2018KP001)
广东省重点领域研发计划(2019B010137001)
深圳市基础研究课题(JCYJ20170306092030521)
深圳市学科建设项目(数据科学与智能计算)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-01-045.html
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中图分类号 TP393.0
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