【摘 要】
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随着互联网终端类型,接入形式的不断丰富,人-人、人-机、机-机、网-网之间通信将成为常态,互联网需要为海量业务提供更加多元、个性、高效的服务。面对上述需求的演进,现有网络架构已无法满足泛在场景下用户对于高质量网络体验的需求。因此,各种智慧化、多元化、个性化、高性能的多模态智慧网络架构不断被提出,但底层一些关键技术研究仍相对匮乏。本文针对多模态网络中转发信息库快速索引问题展开研究,设计了高性能的数据
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随着互联网终端类型,接入形式的不断丰富,人-人、人-机、机-机、网-网之间通信将成为常态,互联网需要为海量业务提供更加多元、个性、高效的服务。面对上述需求的演进,现有网络架构已无法满足泛在场景下用户对于高质量网络体验的需求。因此,各种智慧化、多元化、个性化、高性能的多模态智慧网络架构不断被提出,但底层一些关键技术研究仍相对匮乏。本文针对多模态网络中转发信息库快速索引问题展开研究,设计了高性能的数据索引模型。本论文的主要工作和创新点总结如下:首先,针对多模态网络寻址标识的特点,设计了基于Learning Tree的混合索引模型。通过对多模态数据进行差异化处理生成供神经网络学习的输入向量,神经网络学习多模态数据在存储器中的分布规律,从而实现数据的均匀映射,提高存储效率。通过对存储结构和数据检索算法设计,构建了基于混合索引模型的Hybrid-FIB整体方案,可以快速检索多模态数据、高效存储多模态转发表、有效支持不同模态数据的最长前缀匹配机制。仿真实验结果表明:Hybrid-FIB的性能优异,在支持最长前缀匹配机制前提下,实现了数据快速检索,有效降低了存储消耗。此外,对于面向网络5.0架构的NewIP方案,内容、服务、主机等通信主体接入网络。SRv6协议及相关技术的应用大大增加了IPv6地址索引难度。本文提出了针对NewIP网络的SR-FIB整体方案,该方案使用Learning Tree的基本思想,通过学习IPv6地址在存储器中的分布规律,实现数据的高效索引。另外,通过存储结构和检索算法的设计,在有效支持IPv6地址的最长前缀匹配机制前提下,极大地提高了数据存储效率和检索速度。仿真实验结果表明:SR-FIB能够实现地址的快速检索,在网络丢包率小于1%的要求下,存储消耗仅为26.14MB,吞吐量为11.49MPPS。
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