Count-Less：面向高速交换机数据平面的计数草图
网络与互联网体系结构
2021-11-05 v1
摘要
在高速交换机的数据平面中测量每流统计信息的需求日益增加。由于处理能力和内存的限制，通过精确计数来测量流是不可行的，但草图是在数据平面中实时收集近似每流统计信息的有希望的候选者。其中，Count-Min 草图是一种通用工具，可使用少量内存和低处理开销来测量高容量数据的谱密度。由于其简单性和通用性，Count-Min 草图及其变体在许多工作中被作为独立或辅助测量工具采用。然而，由于其数据结构不能完全适应 Zipfian 分布，且更新算法不考虑计数器值而进行无差别更新，Count-Min 的估计精度受到限制。这反过来降低了 heavy hitter、heavy changer、基数和熵的准确性。为了提高 Count-Min 的测量精度，人们进行了许多不同的尝试。其中最显著的方法之一是以顺序方式级联多个草图，以便过滤 mouse 或 elephant 流，从而将 elephant 流与 mouse 流分离，例如 Elastic 草图（利用 TCAM + Count-Min 的 elephant 过滤器）和 FCM 草图（基于 Count-Min 的分层 mouse 过滤器）。在本文中，我们首先表明，这些采用金字塔形数据结构（为 mouse 流分配更多计数器）的级联过滤方法仍然存在内存利用率不足的问题，这为我们提供了进一步优化估计的空间。为此，我们面临两个挑战：一是 如何使 Count-Min 的数据结构更有效地适应 Zipfian 分布；二是 如何在不延迟交换机数据平面中数据包处理的情况下进行更新和查询。Count-Less 采用了不同的组合……
引用
@article{arxiv.2111.02759,
title = {Count-Less: A Counting Sketch for the Data Plane of High Speed Switches},
author = {SunYoung Kim and Changhun Jung and RhongHo Jang and David Mohaisen and DaeHun Nyang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02759},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 14 figures