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Pipecache: esquema de almacenamiento en caché de alta tasa de aciertos basado en tablas de caché de múltiples etapas

Autores: Yang, Jialun; Li, Tao; Yan, Jinli; Li, Junnan; Li, Chenglong; Wang, Baosheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Pipecache: esquema de almacenamiento en caché de alta tasa de aciertos basado en tablas de caché de múltiples etapas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Openflow
Switches
Rule-caching scheme
Multiple flow tables
Wildcard match
TCAM

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los conmutadores de hardware OpenFlow no pueden almacenar todas las reglas de OpenFlow debido a un recurso limitado. El esquema de almacenamiento en caché de reglas es una de las mejores soluciones para resolver la limitación de tamaño del hardware. En los conmutadores OpenFlow, las Tablas de Flujo Múltiples (MFTs) proporcionan un control de flujo más flexible que una sola tabla. La coincidencia exacta y la coincidencia con comodines son dos métodos de coincidencia típicos. La coincidencia exacta se aplica a una sola tabla de flujo y a múltiples tablas de flujo, pero el rendimiento es bajo bajo un tráfico que cambia con frecuencia. Muchos conmutadores de mercancía utilizan la Memoria Asociativa de Contenido Ternario (TCAM) para admitir búsquedas rápidas de comodines. Los trabajos anteriores sobre la regla de almacenamiento en caché de coincidencia con comodines se centran en el problema de dependencia causado por las superposiciones de campos de coincidencia. Sus diseños no pueden manejar el problema de almacenamiento en caché de reglas de MFTs porque se basan en una sola tabla de flujo, en lugar de la estructura MFTs ampliamente utilizada. Por lo tanto, proponemos un nuevo diseño llamado PipeCache que resuelve el problema del esquema de almacenamiento en caché de reglas de MFTs basado en coincidencia con comodines. En nuestro diseño, dividimos lógicamente los recursos de TCAM y los asignamos a cada tabla de flujo según el tamaño de cada tabla de flujo. Cada tabla de flujo almacenará las reglas seleccionadas en sus recursos de TCAM asignados y se actualizará a tiempo mediante nuestros algoritmos para aprovechar al máximo los recursos de TCAM limitados. Comparamos nuestra estructura con el esquema de coincidencia exacta y el esquema de coincidencia con comodines basado en una sola tabla de flujo bajo diferentes tamaños de caché y localidades de tráfico. Los resultados del experimento muestran que nuestro diseño PipeCache mejora la tasa de aciertos en caché hasta en un 18.2% en comparación con el esquema de coincidencia exacta y hasta en un 21.2% en comparación con el esquema de coincidencia con comodines basado en una sola tabla de flujo.

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