![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/8889bd5c-f0cc-42f3-8926-7cc8ff61bad8/8889bd5c-f0cc-42f3-8926-7cc8ff61bad8pic.jpg)
![高性能內(nèi)容過濾與分發(fā)技術(shù)研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/8889bd5c-f0cc-42f3-8926-7cc8ff61bad8/8889bd5c-f0cc-42f3-8926-7cc8ff61bad81.gif)
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬和業(yè)務(wù)流量的迅猛增長,數(shù)據(jù)包內(nèi)容過濾技術(shù)面臨高性能挑戰(zhàn),即如何滿足深度數(shù)據(jù)包檢測(Deep Packet Inspection,DPI)的線速處理和低存儲空間需求。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大、節(jié)點呈現(xiàn)出動態(tài)性和異構(gòu)性,P2P內(nèi)容分發(fā)技術(shù)面臨高性能挑戰(zhàn),即如何在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)高效、健壯和可伸縮的內(nèi)容分發(fā)。本文研究高性能數(shù)據(jù)包內(nèi)容過濾技術(shù),探討如何折衷考慮DPI的時間和空間需求;研究高性能P2P內(nèi)容分發(fā)技術(shù),探討如何折衷考慮內(nèi)容分發(fā)
2、的效率、公平性和負載均衡等。
(1)高性能數(shù)據(jù)包內(nèi)容過濾技術(shù)包括基于硬件的數(shù)據(jù)包預(yù)處理方法和特征匹配算法:
快速哈希表存在更新開銷高和片外存儲空間需求大等問題。本文提出了一種基于雙計數(shù)布魯姆過濾器的哈希表(Double-counter Bloom filtered Hash Table,DBHT)。雙計數(shù)布魯姆過濾器采用插入和刪除計數(shù)器,分別記錄每個存儲桶中插入和刪除的元素個數(shù)。實驗結(jié)果表明,DBHT是一種時
3、空高效的哈希表,即顯著減少更新操作的片外存儲器訪問次數(shù)和片外元素個數(shù),僅需要增加少量片上存儲空間大小。
特里位圖內(nèi)容分析器存在更新開銷高和假陽性訪問次數(shù)多等問題,而共享節(jié)點快速哈希表存在更新開銷高和存儲空間需求大等問題。本文提出了一種索引拆分布魯姆過濾器(Index-Split Bloom Filten,ISBF)。在ISBF中,元素的片外索引值被拆分成多組比特,每組比特采用多個片上并行計數(shù)布魯姆過濾器表示元素集。為了降低
4、ISBF的更新開銷,本文又提出了懶惰刪除算法和空缺插入算法。實驗結(jié)果表明,ISBF支持快速和存儲高效的查找,即顯著減少片外存儲器訪問次數(shù)、處理時間以及片上和片外存儲空間需求。
比特拆分字符串匹配算法存在不必要的狀態(tài)遷移問題。本文提出了一種字節(jié)過濾字符串匹配算法(Byte-Filtered String Matching Algorithm),即在比特拆分字符串匹配之前,采用布魯姆過濾器預(yù)處理數(shù)據(jù)包內(nèi)容的每個讀入字符。實驗結(jié)
5、果表明,與比特拆分算法相比,字節(jié)過濾算法減少了字符串匹配時間和狀態(tài)遷移次數(shù),從而提高了DPI的吞吐量。
擴展有限自動機是在狀態(tài)上增加輔助變量及操作指令,從狀態(tài)方面減少正則表達式匹配的存儲空間需求。本文提出了一種基于緊湊型有限自動機(CompactFinite Automaton,CFA)的正則表達式匹配算法,從遷移邊方面進一步減少存儲空間需求。CFA采用基于優(yōu)先級的遷移邊壓縮方法,壓縮相同目的狀態(tài)最多的遷移邊;采用基于位圖
6、的遷移邊查找方法,并行查找不同優(yōu)先級的遷移邊子集。實驗結(jié)果表明,CFA顯著減少遷移邊條數(shù)和存儲空間大小,且在匹配時間上與擴展有限自動機基本相同。
(2)高性能P2P內(nèi)容分發(fā)技術(shù)包括BitTorrent性能優(yōu)化方法和基于DHT的負載均衡廣播算法:
BitTorrent的上傳節(jié)點和請求節(jié)點之間存在“供需悖論”問題。本文提出了一種基于動態(tài)配額(Dynamic Quota)的節(jié)點選擇策略,即按照投資收益原則,上傳節(jié)點
7、動態(tài)地分配。TFT算法和OU算法的上傳配額。實驗結(jié)果表明,基于動態(tài)配額的節(jié)點選擇策略是一種效率和公平折衷的方法,即以多上傳部分文件塊為代價來提高BitTorrent的下載效率。分析自私節(jié)點的搭便車(FteeRiding)對BitTorrent性能、公平性和健壯性的影響。本文提出了一種基于活躍度(Activeness)的種子節(jié)點阻塞算法,即定義請求節(jié)點的可用下載帶寬和可用上傳帶寬的比值為活躍度,種子節(jié)點優(yōu)先選擇活躍度高的請求節(jié)點來上傳文件
8、塊。實驗結(jié)果表明,基于活躍度的種子節(jié)點阻塞算法不僅抑制自私節(jié)點的搭便車,而且提高良性節(jié)點的性能,從而增強了BitTorrent健壯性。
已有的基于DHT的廣播算法是利用貪婪的指針路由算法來構(gòu)建分布式廣播樹,存在可伸縮性差和負載不均衡等問題。本文提出了兩種基于DHT的輕量級廣播算法。當(dāng)節(jié)點標識符空間是均勻分布時,提出了基于令牌(Token)的廣播算法,即每個節(jié)點根據(jù)令牌值從指針節(jié)點中選擇其孩子節(jié)點;當(dāng)節(jié)點標識符空間是任意分布
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 延遲優(yōu)化的內(nèi)容分發(fā)技術(shù)研究.pdf
- 異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分發(fā)技術(shù)研究.pdf
- IPTV中媒體內(nèi)容存儲與分發(fā)技術(shù)研究.pdf
- 文本內(nèi)容的信息過濾技術(shù)研究.pdf
- 視頻點播內(nèi)容分發(fā)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 場景內(nèi)容視頻圖象序列內(nèi)容過濾技術(shù)研究.pdf
- 高性能網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)研究.pdf
- 基于內(nèi)容的WEB圖像過濾技術(shù)研究.pdf
- 高性能頻率合成技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf
- 基于內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)分析與網(wǎng)絡(luò)過濾技術(shù)研究.pdf
- 高性能時鐘分布與偏斜調(diào)整技術(shù)研究.pdf
- 基于NDIS的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容過濾技術(shù)研究.pdf
- 基于文本內(nèi)容的網(wǎng)頁過濾技術(shù)研究.pdf
- 文本內(nèi)容過濾的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)中基于對等網(wǎng)的流媒體分發(fā)技術(shù)研究.pdf
- 媒體分發(fā)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)與內(nèi)容調(diào)度的研究.pdf
- 高性能GPS信號捕獲技術(shù)研究.pdf
- 高強高性能混凝土技術(shù)研究
- 融合型內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 磁過濾陰極弧技術(shù)制備高性能CrCN薄膜.pdf
評論
0/150
提交評論