一种大象流两级识别方法

基于大象流的识别准确度高且开销低,对于解决SDN流量管理过程中控制器单点故障问题具有重要意义。针对现有大象流识别方法识别开销大的问题,提出一种大象流两级识别方法。该方法在第一阶段提出基于TCP发送队列的可疑大象流识别算法,在第二阶段提出基于流持续时间的真实大象流识别算法;第一阶段是在端系统中识别可疑大象流,用于降低第二阶段真实大象流识别过程中SDN控制器所需监测的网络流数量。实验分析表明,在保证大象流识别的高准确度前提下,大象流两级识别方法较基于采样的大象流识别方法可以降低约85%的控制器识别开销。

基于ARM架构SOC的智能网卡设计及路由优化方法研究

针对当前市面上的网卡计算能力不足、无法适应5G独立组网对通信设备要求的提高且安全性能不足的问题,文章基于ARM架构SOC设计了一种支持软件高度定制、拥有高效加解密核心的智能网卡,并在一种大象流负载均衡机制的基础上进一步提出一种预设路由选择方法。文章实现了硬件架构的完全自主设计,同时基于硬件平台对所提出的路由优化方法进行了测试,测试结果表明,该设计实现了吞吐量提升30%的同时有效降低了通信延迟。