当前位置: X-MOL 学术EURASIP J. Wirel. Commun. Netw. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Ingredients to enhance the performance of two-stage TCAM-based packet classifiers in internet of things: greedy layering, bit auctioning and range encoding
EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking ( IF 2.6 ) Pub Date : 2019-12-30 , DOI: 10.1186/s13638-019-1617-8
Mahdi Abbasi , Shakoor Vakilian , Ali Fanian , Mohammad R. Khosravi

Using packet classification algorithms in network equipment increases packet processing speed in Internet of Things (IoT). In the hardware implementation of these algorithms, ternary content-addressable memories (TCAMs) are often preferred to other implementations. As a common approach, TCAMs are used for the parallel search to match packet header information with the rules of the classifier. In two-stage architectures of hardware-based packet classifiers, first the decision tree is created, and then the rules are distributed among its leaves. In the second step, depending on the corresponding leaves, the second part of the rules, which includes the range of source and destination ports is stored in different blocks of TCAM. Due to inappropriate storage of port range fields, the existing architectures face the problem of wasting memory and growing power consumption. This paper proposes an efficient algorithm to encode the port range. This algorithm consists of three general steps including layering, bit allocation, and encoding. A greedy algorithm in the first step places the ranges with higher weights in higher layers. Next, an auction-based algorithm allocates several bits to each layer depending on the number of the ranges in that layer. Finally, in each layer, depending on the weight order of the ranges, the bits are given values for the intended range. The evaluation results show that unlike previous methods of storing range fields, the proposed method not only increases the speed of the classification but also uses the capacity of TCAM in the second stage more efficiently.

中文翻译:

增强物联网中基于TCAM的两阶段分组分类器性能的成分:贪婪分层,位拍卖和范围编码

在网络设备中使用数据包分类算法可提高物联网(IoT)中的数据包处理速度。在这些算法的硬件实现中,三态内容可寻址存储器(TCAM)通常比其他实现更可取。作为一种常见方法,TCAM用于并行搜索,以将数据包头信息与分类器的规则进行匹配。在基于硬件的数据包分类器的两阶段体系结构中,首先创建决策树,然后将规则分布在其叶子之间。在第二步中,取决于相应的叶子,规则的第二部分(包括源端口和目标端口的范围)存储在TCAM的不同块中。由于端口范围字段的存储不当,现有架构面临着浪费内存和不断增长的功耗的问题。本文提出了一种有效的算法来编码端口范围。该算法包括三个常规步骤,包括分层,位分配和编码。第一步中的贪婪算法将权重较高的范围放在更高的层中。接下来,基于拍卖的算法根据该层中范围的数量为每个层分配几个位。最后,在每一层中,根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。本文提出了一种有效的算法来编码端口范围。该算法包括三个常规步骤,包括分层,位分配和编码。第一步中的贪婪算法将权重较高的范围放在更高的层中。接下来,基于拍卖的算法会根据该层中范围的数量为每个层分配几个位。最后,在每一层中,根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。本文提出了一种有效的算法来编码端口范围。该算法包括三个常规步骤,包括分层,位分配和编码。第一步中的贪婪算法将权重较高的范围放在更高的层中。接下来,基于拍卖的算法根据该层中范围的数量为每个层分配几个位。最后,在每一层中,根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。和编码。第一步中的贪婪算法将权重较高的范围放在更高的层中。接下来,基于拍卖的算法根据该层中范围的数量为每个层分配几个位。最后,在每一层中,根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。和编码。第一步中的贪婪算法将权重较高的范围放在更高的层中。接下来,基于拍卖的算法根据该层中范围的数量为每个层分配几个位。最后,在每一层中,根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。根据范围的权重顺序,将为位指定目标范围的值。评估结果表明,与以往存储距离场的方法不同,该方法不仅提高了分类速度,而且在第二阶段更有效地利用了TCAM的容量。
更新日期:2019-12-30
down
wechat
bug