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在網(wǎng)計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-03 18:22
  目前,關(guān)于在網(wǎng)計(jì)算的研究仍處于初級階段,研究的焦點(diǎn)為如何利用可編程網(wǎng)絡(luò)技術(shù)更好地支持各種在網(wǎng)計(jì)算應(yīng)用,本文主要基于P4語言探索典型的在網(wǎng)計(jì)算應(yīng)用,包括以下三個研究內(nèi)容。當(dāng)前人們對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)快速響應(yīng)內(nèi)容請求提出了更高的要求,但服務(wù)器負(fù)載過大以及傳輸距離過遠(yuǎn)等因素使得內(nèi)容請求響應(yīng)時(shí)間難以滿足人們的要求。使用內(nèi)容緩存技術(shù)實(shí)現(xiàn)請求就近響應(yīng)是減少內(nèi)容請求響應(yīng)時(shí)間的有效方法。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(Content Delivery Network,CDN)通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署緩存服務(wù)器實(shí)現(xiàn)內(nèi)容緩存,沒有真正實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的網(wǎng)內(nèi)緩存。內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(Content Centric Network,CCN)使用路由器做高速網(wǎng)內(nèi)緩存,但CCN是一個全新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),目前還沒有成熟的硬件,因此距離部署落地還需要很長的時(shí)間。本文基于CCN網(wǎng)內(nèi)緩存的思想,使用可編程交換機(jī)作為內(nèi)容識別設(shè)備,通過可編程交換機(jī)與緩存服務(wù)器協(xié)同工作的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)緩存。為了選擇合適的緩存節(jié)點(diǎn)放置位置,本文建立了基于最小跳數(shù)的MILP模型。仿真結(jié)果顯示基于可編程交換機(jī)的內(nèi)容緩存方法可以有效提高內(nèi)容請求響應(yīng)速度。對于數(shù)據(jù)量達(dá)到PB以及EB級別的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),一...

【文章頁數(shù)】:86 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
        1.2.1 在網(wǎng)計(jì)算技術(shù)
            1.2.1.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò)
            1.2.1.2 可編程交換機(jī)
        1.2.2 在網(wǎng)計(jì)算應(yīng)用
            1.2.2.1 在網(wǎng)共識
            1.2.2.2 在網(wǎng)流處理
            1.2.2.3 在網(wǎng)緩存
            1.2.2.4 在網(wǎng)聚合
            1.2.2.5 在網(wǎng)測量
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
        1.3.1 基于可編程交換機(jī)的內(nèi)容緩存
        1.3.2 基于可編程交換機(jī)的參數(shù)聚合
        1.3.3 基于可編程交換機(jī)的Sketch實(shí)現(xiàn)
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于可編程交換機(jī)的網(wǎng)內(nèi)緩存
    2.1 引言
    2.2 現(xiàn)有內(nèi)容緩存方案介紹
        2.2.1 CDN緩存方案
        2.2.2 CCN緩存方案
    2.3 基于可編程交換機(jī)的網(wǎng)內(nèi)緩存
        2.3.1 基于可編程交換機(jī)的內(nèi)容緩存方案概述
        2.3.2 基于可編程交換機(jī)的內(nèi)容緩存路由策略
        2.3.3 緩存節(jié)點(diǎn)放置MILP模型
    2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 仿真介紹
        2.4.2 仿真結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于可編程交換機(jī)的參數(shù)聚合
    3.1 引言
    3.2 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)
        3.2.1 小批量梯度下降法
        3.2.2 基于MBGD的分布式訓(xùn)練
    3.3 基于可編程交換機(jī)的參數(shù)聚合
        3.3.1 概述
        3.3.2 聚合池
        3.3.3 浮點(diǎn)數(shù)處理
        3.3.4 基于可編程交換機(jī)的參數(shù)聚合算法
    3.4 重傳機(jī)制
        3.4.1 數(shù)據(jù)包丟失問題
        3.4.2 重傳算法
    3.5 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 仿真介紹
        3.5.2 仿真結(jié)果與分析
            3.5.2.1 基于可編程交換機(jī)的參數(shù)聚合性能分析
            3.5.2.2 可編程交換機(jī)方案與服務(wù)器方案對比
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于可編程交換機(jī)的流量測量方法
    4.1 引言
    4.2 CM Sketch及其P4 實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 CM Sketch簡介
        4.2.2 可編程交換機(jī)的CM Sketch實(shí)現(xiàn)
    4.3 TCAM+Sketch及其P4 實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 TCAM+Sketch簡介
        4.3.2 可編程交換機(jī)的TCAM+Sketch實(shí)現(xiàn)
    4.4仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 仿真介紹
        4.4.2 仿真結(jié)果與分析
            4.4.2.1 CM Sketch仿真結(jié)果與分析
            4.4.2.2 TCAM+Sketch仿真結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 本文的主要工作
    5.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間取得的成果



本文編號:3780911

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