MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162687
■00520250211152041
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384481881
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31336711
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aDas,  Rajdeep.
■24510▼aMultiprocessing  and  Runtime  Programmability  on  Virtualized  RMT  Switches
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  San  Diego▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a167  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Snoeren,  Alex  C.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Diego,  2024.
■520    ▼aReconfigurable  match  tables  (RMT)  have  been  widely  adopted  in  practice  over  high-speed  packet  processing  pipelines.  Coupled  with  P4,  a  number  of  useful  application-specific  tasks  such  as  in-network  telemetry,  key-value  caching,  aggregation  and  load  balancing,  have  found  their  way  into  the  network.  However,  achieving  multi-tenancy  on  such  devices  has  not  been  a  trivial  task.  RMT  switches  can  run  only  one  program  per  processing  pipeline  and  multi-tenancy  is  currently  achieved  using  static  program  composition  with  the  inability  to  perform  runtime  updates.  Moreover,  memory  is  local  to  processing  stages  making  it  difficult  to  achieve  efficient  resource  utilization.  I  first  present  ActiveRMT,  a  capsule-based  approach  to  leveraging  computation  within  the  network  using  a  general  purpose  memory-efficient  packet  processing  model  that  pre-configures  match  tables  to  execute  user-defined  programs  at  runtime.  Using  a  fast  coordinated  approach  to  dynamic  memory  allocation  along  with  a  constraint-guided  approach  to  synthesizing  stateful  active  programs,  I  present  a  unique  method  of  hitlessly  provisioning  computationally  cheap  tasks  with  low  memory  footprint,  that  operate  on  a  per-packet  basis,  onto  a  programmable  switch.  However,  a  capsule-based  approach  limits  the  scope  of  network  functionality,  particularly  in  terms  of  behavioral  inspection.  Hence,  I  present  vRMT,  a  system  that  expands  the  set  of  tasks  that  can  be  deployed  over  such  a  packet  processing  runtime  to  include  both  commonly  used  network  functions  and  application  offloads.  I  show  how  network  functions  that  perform  behavioral  inspection  on  arbitrary  packets  --  using  programs  defined  by  an  authorized  third-party  (such  as  a  network  operator)  --  can  co-execute  with  application-specific  tasks  using  automated  filter  composition  and  function  chain  synthesis.  Generalizing  recirculation-to-completion  as  a  technique  to  accommodate  such  function  chains,  I  present  a  unique  method  of  deploying  such  combinations  of  network  functions  over  a  best-effort  programmable  networking  substrate.  We  address  a  key  challenge  to  supporting  complex  function  chains  by  showing  how  to  effectively  manage  switch  backplane  bandwidth  when  recirculating  packets  through  RMT  pipelines.
■590    ▼aSchool  code:  0033.
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aComputer  engineering
■653    ▼aActive  networking
■653    ▼aProgrammable  switches
■653    ▼aReconfigurable  match  tables
■653    ▼aSoftware  defined  networking
■653    ▼aVirtualization
■690    ▼a0984
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Diego▼bComputer  Science  and  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04B.
■790    ▼a0033
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162687▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서