Programmerbar dataplan hårdvara skapar nya möjligheter för att ingjuta intelligens i nätverket. Detta väcker en grundläggande fråga: vilka typer av beräkningar bör delegeras till nätverket? I detta dokument diskuterar vi möjligheterna och utmaningarna för att samdesigna datacenter distribuerade system med deras nätverkslager. Vi tror att det äntligen är dags att avlasta en del av deras beräkning för att utföra i-nätverk. Beräkningsuppgifter i nätverk måste dock göras på ett klokt sätt för att motsvara begränsningarna i nätverksmaskinarkitekturen hos programmerbara enheter. Med hjälp av våra experiment på maskininlärning och grafanalys arbetsbelastningar, identifierar vi att aggregeringsfunktioner ökar möjligheterna att utnyttja den begränsade beräkningskraften hos nätverkshårdvara för att minska nätverksträngsel och förbättra den totala applikationsprestandan. Dessutom, som en proof-of-concept, föreslår vi DAIET, ett system som utför i-nätverk dataaggregation. Experimentella resultat med en initial prototyp visar en stor datareduktionsgrad (86,9%-89,3%) och en liknande minskning av arbetarnas beräkningstid.
DAIET REF använder programmerbar switch för att implementera dataaggregation i nätverket.
In-Network Computation is a Dumb Idea Whose Time Has Come
{'venue': 'HotNets-XVI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}