Accelerating network measurement in software
Accelerating network measurement in software
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用软件加速网络测量
DOI：
10.1145/3276799.3276800
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发表时间：
2018-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yang Tong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Yang;Alipourfard Omid;Yu Minlan;Yang Tong
网络测量对于检测网络异常、识别大流量等网络功能具有重要作用。然而，大多数现有的测量解决方案无法实现高性能的软件，因为它们往往包括繁重的计算和大量的随机存储器访问。我们提出了Agg-Evict，一个通用的框架，用于加速软件中的网络测量。Agg-Evict聚合相同流上的传入数据包并将其作为一个批次发送，从而减少后续测量解决方案中的计算和随机内存访问数量。我们使用10 G NIC在DPDK上进行了广泛的实验，并观察到几乎所有在Agg-Evict下测试的测量解决方案都可以实现14.88 Mpps的吞吐量，并且每个数据包的平均处理延迟降低了5.7倍。
Network measurement plays an important role for many network functions such as detecting network anomalies and identifying big flows. However, most existing measurement solutions fail to achieve high performance in software as they often incorporate heavy computations and a large number of random memory accesses. We present Agg-Evict, a generic framework for accelerating network measurement in software. Agg-Evict aggregates the incoming packets on the same flows and sends them as a batch, reducing the number of computations and random memory accesses in the subsequent measurement solutions. We perform extensive experiments on top of DPDK with 10G NIC and observe that almost all the tested measurement solutions under Agg-Evict can achieve 14.88 Mpps throughput and see up to 5.7X lower average processing latency per packet.
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DOI：
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发表时间：
2013-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Minlan Yu;Lavanya Jose;Rui Miao
通讯作者：
Minlan Yu;Lavanya Jose;Rui Miao
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DOI：
10.1145/3183713.3183726
发表时间：
2018
期刊：
Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data - SIGMOD '18
影响因子：
--
作者：
Yang Zhou;Tong Yang;Jie Jiang;Bin Cui;Minlan Yu;Xiaoming Li;Steve Uhlig
通讯作者：
Steve Uhlig
影响因子：
1.6
作者：
Ashwin Lall;Vyas Sekar;Mitsunori Ogihara;Jun Xu;Hui Zhang
通讯作者：
Ashwin Lall;Vyas Sekar;Mitsunori Ogihara;Jun Xu;Hui Zhang
影响因子：
1.1
作者：
FLAJOLET, P;MARTIN, GN
通讯作者：
MARTIN, GN
影响因子：
1.8
作者：
WHANG, KY;VANDERZANDEN, BT;TAYLOR, HM
通讯作者：
TAYLOR, HM