System för omkodning av Abstract-Several range har föreslagits för att mildra effekten av områdesexpansion och begränsningar av liten kapacitet, stor energiförbrukning och hög värmeproduktion av ternära innehållsadresser (TCAM)-baserade paketklassificeringssystem. De bortser dock alla från semantiken hos klassificerare och missar därför betydande möjligheter till rymdkompression. I detta dokument föreslår vi nya metoder för att variera omkodning genom att ta hänsyn till klassificeringssemantik. I grunden skiljer vi oss från tidigare arbete, vi ser omkodning som en topologisk omvandlingsprocess från en färgad hyperrektangel till en annan, där färgen är beslutet i samband med ett givet paket. På ett annat sätt kodar vi om hela klassiatorn genom att överväga klassifiatorns beslut snarare än att koda om bara intervaller i klassiatorn och ignorera klassiatorns beslut som tidigare arbete gör. Vi presenterar två ortogonala, men ändå komposerbara, omkodning tillvägagångssätt: domänkompression och prefix justering. Våra tekniker överträffar betydligt alla tidigare omkodningstekniker. Jämfört med tidigare konst, visar våra experimentella resultat att våra tekniker uppnår minst fem gånger mer utrymme i termer av TCAM utrymme för en kodad klassificering och minst tre gånger mer utrymme minskning i termer av TCAM utrymme för en omkodad klassificerare och dess transformatorer. Detta leder i sin tur till förbättrad genomströmning och minskad strömförbrukning. Index Terms-Hardware-baserad paketklassificering, intervallkodning, ternära innehåll adresserbart minne (TCAM).
Tillvägagångssättet i REF (dvs. behandlingen av omkodningen som om den vore en topologisk omvandlingsprocess mellan hyperrektanglar) överträffar signifikant tidigare tekniker för omkodning, vilket leder till minst fem gånger större utrymmesreduktion (i termer av TCAM-utrymme) för en kodad klassificering och minst tre gånger större utrymmesminskning för en omkodad klassificerare och dess transformatorer.
Topological transformation approaches to TCAM-based packet classification
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}