A low latency, high throughput and scalable hardware architecture for flow tables in software defined networks
Yazılım tanımlı bilgisayar ağları'ndakı akış tabloları için düşük gecikmeli, yüksek veri hacimli ve ölçeklendirilebilir bir donanım mimarisi
- Tez No: 442325
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞENAN ECE SCHMİDT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yazılım tabanlı bilgisayar ağları, çoklu alanlı paket sınıflandırmaları için kullanılan yeni bir yaklaşımdır. Bu sınıflandırma, yüksek sayıda kural içeren akış tabloları içerisinde gerçekleştirilmektedir. Akış tabloları içerisinde her bir kural, IP adreslerini de içeren 15 paket başlığından ve bir aksiyon alanından oluşmaktadır. Bu aşamada, SDN tanımlı ağ anahtarları, her bir alınan paketi bu kurallarla karşılaştırarak sınıflandırma işlemlerini gerçekleştirmektedir. Eğer bir paket birden fazla kurala uyarsa, bu paket için en yüksek öncelikli kuralın aksiyonu uygulanır. Ayrıca, akış tablosu içerisindeki kurallar 'wildcard' alanlarını da içerebilmektedir. Yazılım tabanlı bilgisayar ağlarındaki akış tabloları, Gbps ağ hızlarını destekleyecek şekilde yüksek veri hacmi sağlamalı ve artan kural sayılalarıyla ölçeklendirilebilir olmalıdır. Ayrıca, yüksek frekans/ hız işlemi gibi veri merkezleri uygulamaları için çok düşük gecikme zamanı isterleri bulunmaktadır. Tüm bu motivasyonlar doğrultusunda, bu tez, yazılım tabanlı bilgisayar ağları için düşük gecikmeli, yüksek veri hacimli ve ölçeklendirilebilir bir donanım mimarisi (FASST) sunmaktadır. Bu mimari, bir önbellek mekanizması kullanarak, çok düşük gecikme zamanlarında saniyede 200 milyon paket sınıflandırma yeteneğine sahiptir. Yüksek veri hacminde düşük gecikme zamanını sağlamanın arkasındaki ana fikir, bilgisayar ağlarındaki geçici bölgeselliği kullanmaktır. Sunulan mimari (FASST), Altera Stratix-V FPGA üzerinde entegre edilmiş ve performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Güçlü geçici bölgesellik gösteren bilgisayar ağları için, bu mimari %97 oranına varan oranlarda ortalama gecikme zamanını düşürebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Software Defined Networking (SDN) is a new paradigm which requires multi-field packet classification for each received packet by looking up Flow Tables which contain a large number of rules and corresponding actions. The rules are defined by upto 15 packet header fields including IP source and destination address. If more than one rule rule matches then the action of the highest priority rule is executed. Furthermore rules with wildcard fields are possible. The SDN Flow Table should scale with the rule count while providing high throughput supporting the Gbps network data rates. In addition, recent data center applications such as high frequency/speed trading require ultra low latency. Motivated by these requirements, this thesis proposes Fast Scalable SDN Table (FASST), a hardware architecture for a low latency, scalable and high throughput SDN Flow Table Implementation. FASST provides a high throughput up to 200 Mega-Packet-Per-Second (MPPS) while achieving a very low average latency. To this end, FASST caches the frequently accessed rules exploiting the known temporal locality in the network traffic. FASST is implemented and evaluated on real hardware using Altera Stratix-V state-of-the-art FPGA. For a network characteristics showing strong locality, FASST always achieves a lower average latency compared to recent works with a decrease of up to %97.
Benzer Tezler
- A high throughput FPGA implementation of Markov chain Monte Carlo method for mixture models
Karışım modelleri için Markov zincirli Monte Carlo yönteminin yüksek işlem hacimli FPGA uygulaması
CANER BOZGAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKAY ULUSOY
- Gpu sunucular üzerinde çalışan derin öğrenme tabanlı dağıtık ve ölçeklenebilir gerçek zamanlı video analitik platformu
Distributed and scalable deep learning analytics real-time video streaming platform running on gpu servers
HÜSEYİN CAN ÇOBANOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
PROF. DR. SELÇUK SEVGEN
DOÇ. DR. BETÜL AY
- Blokzincir tabanlı ıot sağlık platformu ile hasta verilerinin güvenli paylaşımı ve izlenmesi
Secure sharing and monitoring of patient data through a blockchain-based iot healthcare platform
GALAL ABDULRAHEEM ALI AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi
Comparison and analysis of the performance of nosql database systems
SÜLEYMAN ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Raylı sistem uygulamaları için hata toleranslı yolcu bilgilendirme sistemi mimarisi
A fault-tolerant passenger information system architecture for railway applications
BURAK GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH SEVİN