基于神经网络的 NDN 转发平面智能名字查找
网络与互联网体系结构
2022-05-25 v3
摘要
名字查找是命名数据网络（NDN）中内容路由器转发平面的关键技术。为实现高效的名字查找，关键在于在内容路由器中部署高性能索引。迄今为止，所提出的索引已展现出良好性能，其中大多数针对当前互联网收集的 URL 进行优化或评估，因为大规模 NDN 名字尚不可用。遗憾的是，由于内存中检索的 URL 分布可能不同于由以内容为中心的应用在线独立生成的真实 NDN 名字分布，这些索引在查找速度、内存消耗与假阳性概率方面的性能总是受到影响。针对这一差距，我们提出了一种名为 Pyramid-NN 的基于神经网络的智能映射模型，用于为 NDN 转发平面构建称为 LNI 的索引。通过学习静态内存中检索的名字分布，LNI 不仅能降低内存消耗与假阳性概率，还能确保真实 NDN 名字查找的性能。实验结果表明，基于 LNI 的 FIB 可将 200 万个名字的内存消耗降低至 58.258 MB。此外，由于其可部署于 SRAM 上，吞吐量约为 177 MSPS，很好地满足了当前网络对快速包处理的需求。
引用
@article{arxiv.2105.05004,
title = {Smart Name Lookup for NDN Forwarding Plane via Neural Networks},
author = {Zhuo Li and Jindian Liu and Liu Yan and Beichuan Zhang and Peng Luo and Kaihua Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05004},
year = {2022}
}
备注
This paper has been published in IEEE/ACM Transactions on Networking. The final version can be accessed from IEEE Xplore