SDN中的Heavy-Hitter测量文献阅读
Heavy Hitter Detection and Identification in Software Defined Networking
来源:International Conference on Computer Communicatio
发表时间: 2016
提出问题:
- 随着网络规模的扩大,Heavy-Hitter测量受到拓展能力限制的影响。
- 现有Heavy-Hitter测量方法大部分集中在个别控制器上,然而在多个交换机上测量Heavy-Hitter的需求日益增大。
- 解决上个问题的一种方案是让所有交换机将其采样的数据包或测量结果发送到负责检测和识别Heavy-Hitter的中央服务器,但会造成通信开销大和无法实时测量的问题。
- 现有方法无法很好检测多维Heavy-Hitter流,因其是聚合流,包头和其组成流不一样,无法确定检测哪个包头域。
- 对非结构化Heavy-Hitter的研究还没有得到充分的探索,有许多例子表明聚合流量不遵循任何已知模式。
解决手段
- mining traffic statistics (e.g. port bitrate) and forwarding table entry (FTE) to improve heavy hitter detection.
- 设计了一个分层和分阶段的方式检索和处理网络信息,以减少控制器上的计算开销和控制器和交换机之间的通信开销。
- HH检测框架中使用了两种类型的输入:流量统计和OpenFlow表。使用多级(从粗到精)的方法来错开HH检测的输入,控制器以粗粒度信息开始,之后选择细粒度的流级别信息以供进一步处理。
相关工作
- 基于采样的网络流量测量:NetFlow和sFlow,高采样率会产生太多信息(存储成本高),而较低的采样率可能导致HH流量未被检测到。
- 基于sketch的测量:可以在短时间内以低开销处理数百万个流。但该方法requires customized designs of existing switch ASIC (application–specific integrated circuit)导致现有大多数工作仅通过仿真验证并在FPGA上实现。
OpenMeasure: Adaptive Flow Measurement & Inference with Online Learning in SDN
来源:Computer Communications Workshops
发表时间: 2016
主要内容
heavy-hitter不是主要研究对象,实验部分有涉及到HHH( hierarchical heavy hitters)。
A pragmatic approach of determining heavy-hitter traffic thresholds
来源:European Conference on Networks and Communications (EuCNC): Network Softwarisation (NET)
发表时间: 2018
主要内容:
提出了一种 Cheetah Flows流量交通工程系统(CFTES),可以使用来自后台流量的信息动态计算HH或CF阈值。
Cheetah Flows?
Network-Wide Heavy Hitter Detection with Commodity Switches
来源:SOSR
发表时间: 2018
主要内容
提出了一种分布式Heavy-Hitter检测方案; 用自适应阈值直接在数据平面中执行有效的阈值监控;使用P4语言实现系统,并使用真实的数据包跟踪进行评估。
Network-Wide Routing-Oblivious Heavy Hitters
来源:ANCS
发表时间: 2018
主要内容
为以下三个问题各设计了一种有效算法
- total volume within a network
- providing per-flow frequency estimations
- finding the heavy hitters.
Heavy-Hitter Detection Entirely in the Data Plane
来源:SOSR
发表时间: 2017
主要内容
提出了一种名为HashPipe,使用新兴可编程数据平面的Heavy-Hitter检测算法。使用P4实现
SDN中的Heavy-Hitter测量文献阅读的更多相关文章
- 文献阅读笔记——group sparsity and geometry constrained dictionary
周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recog ...
- 面部表情视频中进行远程心率测量:ICCV2019论文解析
面部表情视频中进行远程心率测量:ICCV2019论文解析 Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an ...
- DPI在SDN中的部署方式
目录 在sdn中的部署分类 将DPI部署到基础设施层 将DPI部署到控制层 将DPI部署到应用层 个人总结 参考文献 在sdn中的部署分类 DPI 可以分别部署到SDN的基础设施层.控制层和应用层. ...
- caffe-windows中classification.cpp的源码阅读
caffe-windows中classification.cpp的源码阅读 命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string( ...
- 文献阅读 | The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis | 器官形成 | 单细胞转录组
The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis 老板已经提了无数遍的文章,确实很nb,这个工作是之前我们无法想 ...
- 转:关于Python中的lambda,这篇阅读量10万+的文章可能是你见过的最完整的讲解
lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字.那么,什么是lambda?它有哪些用法?网上的文章汗牛充栋,可是把这个讲透的文章却不多.这里,我们通过阅读各方资料,总结了关于Python ...
- RTCM32编解码中的一些概念及相关文献阅读
1. IODC和 IODE —— 导航电文相关.iode/iodc是在GPS系统的ICD2中定义的参数,iode指星历数据事件,iodc指星钟数据事件. IOD 是 issue of data ,数 ...
- SDN+DPI文献阅读(2)
A Sophisticated Packet Forwarding Scheme with Deep Packet Inspection in an OpenFlow Switch 来源:Intern ...
- SDN+DPI文献阅读
MultiClassifier: A combination of DPI and ML for application-layer classification in SDN 来源:Internat ...
随机推荐
- yum安装Docker及入门使用
一.安装 1.配置yum源 # vim /etc/yum.repos.d/docker.repo [dockerrepo] name=Docker Repository baseurl=https:/ ...
- zjoi[ZJOI2018]胖
题解: 因为n,m很大 所以复杂度应该是和m相关的 考虑到每个点的影响区间是连续的 就很简单了 区间查询最小值线段树维护(st表也可以) 然后注意一下不要重复算一个就可以了 max函数用templat ...
- 一起学Hadoop——实现两张表之间的连接操作
---恢复内容开始--- 之前我们都是学习使用MapReduce处理一张表的数据(一个文件可视为一张表,hive和关系型数据库Mysql.Oracle等都是将数据存储在文件中).但是我们经常会遇到处理 ...
- Python_collections_deque双向队列
deque:创建一个双向队列 import collections collections.deque(['nihao','x']) x.append():在列表的右边添加 x.appendleft( ...
- 设置VMware10开机自启动并同时启动虚拟机镜像系统
首先,进入VMware Workstation的安装目录 C:\Program Files (x86)\VMware\VMware Workstation
- Codeforces 1019C Sergey's problem 构造
原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/CF1019C.html 题目传送门 - CF1019C 题意 给定一个有 $n$ 个节点 . $m$ 条边的有向 ...
- .net core webapi 后台获取客户端ip地址
Asp.Net Core2.0获取客户IP地址,及解决发布到Ubuntu服务器获取不到正确IP解决办法 1.获取客户端IP地址实现方法(扩展类) 1 using Microsoft.AspNetC ...
- 最终一致性2PC复杂场景,事务报数据库操作超时。
稀里糊涂的,忘了开启SqlServer的is read committed snapshot on
- mac 命令操作
内核空间和用户空间 x86架构中将内核地址空间划分三部分:ZONE_DMA.ZONE_NORMAL和 ZONE_HIGHMEM. 自动加载(开机自动启动服务) ln -sfv /usr/local/o ...
- sql语句表示不等于
<> != 后面均不带引号“”