Paketklassificeringen som kärnkomponent i många paketspeditionssystem, differentierings- och filtreringsprogram fortsätter att öka sin betydelse i dagens IP-nätverk. För närvarande använder de flesta leverantörer Ternary CAMs (TCAMs) för paketklassificering. TCAMs använder vanligtvis brute-force parallellhårdvara för att samtidigt kontrollera för alla regler. Ett av de grundläggande problemen med TCAMs är att TCAMs lider av intervallspecifikationer eftersom regler med intervallspecifikationer måste översättas till flera TCAM-poster. Kostnaden för paketklassificeringen kommer därför att öka avsevärt i takt med att antalet TCAM-poster ökar. Till följd av detta tvekar nätoperatörerna att konfigurera paketklassificeringar med hjälp av intervallspecifikationer. I detta papper optimerar vi paketklassificeringskonfigurationer genom att identifiera semantiskt likvärdiga regeluppsättningar som leder till minskat antal TCAM-poster när de representeras i hårdvara. I synnerhet utvecklar vi ett antal effektiva tekniker, bland annat: trimning av regler, utvidgning av regler, sammanslagning av regler och tillägg av regler. Jämfört med tidigare föreslagna tekniker som normalt kräver ändringar i paketprocessorns hårdvara, kräver vårt system ingen hårdvarumodifiering, vilket i hög grad föredras av Internetleverantörer. Dessutom kompletterar vårt system tidigare tekniker genom att dessa tekniker kan tillämpas på regeluppsättningar optimerade av vårt system. Vi utvärderar effektiviteten och potentialen hos de föreslagna teknikerna med hjälp av omfattande experiment baserade på både verkliga paketklassificerare som hanteras av en stor nivå-1 ISP och syntetiska data som genereras slumpmässigt. Vi observerar en betydande minskning av antalet TCAM-poster som behövs för att representera de optimerade paketklassificeringskonfigurationerna.
I REF, genom att expandera, putsa, lägga till och slå samman regler, författarna identifiera semantiskt likvärdiga klassificeringar som leder till färre TCAM poster.
Packet classifiers in ternary CAMs can be smaller
{'venue': "SIGMETRICS '06/Performance '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}