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AcceCuts: un algorithme de classification de paquets conçu pour traiter les nouveaux paradigmes des réseaux définis par logiciel

Thibaut Stimpfling

Mémoire de maîtrise (2013)

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Citer ce document: Stimpfling, T. (2013). AcceCuts: un algorithme de classification de paquets conçu pour traiter les nouveaux paradigmes des réseaux définis par logiciel (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1327/
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Résumé

RÉSUMÉ La classification de paquets est une étape cruciale et préliminaire à n’importe quel traitement au sein des routeurs et commutateur réseaux (« switch »). De nombreuses contributions sont présentes dans la littérature, que cela soit au niveau purement algorithmique, ou ayant mené à une implémentation. Néanmoins, le contexte étudié ne correspond pas au virage du Software Defined Networking (SDN, ou réseau défini par logiciel) pris dans le domaine de la réseautique. Or, la flexibilité introduite par SDN modifie profondément le paysage de la classification de paquets. Ainsi, les algorithmes doivent à présent supporter un très grand nombre de règles complexes. Dans le cadre de ce travail, on s'intéresse aux algorithmes de classification de paquets dans le contexte de SDN. Le but est d’accélérer l’étape de classification de paquets et de proposer un algorithme de classification, capable d’offrir des performances de premier plan dans le contexte de SDN, mais aussi, offrant des performances acceptables dans un contexte classique. A cet égard, une évaluation d’EffiCuts, un des algorithmes offrant la meilleure performance, est effectuée dans un contexte de SDN. Trois optimisations sont proposées; le Adaptive grouping factor qui permet d’adapter l’algorithme aux caractéristiques de la table de classification utilisée, le Leaf size modulation, visant à déterminer la taille optimale d’une feuille dans le contexte de SDN et enfin, une modification de l’heuristique utilisée pour déterminer le nombre de découpe à effectuer au niveau de chacun des nœuds, permettant de réaliser un nombre de découpes réduit. Ces trois optimisations permettent une augmentation des performances substantielle par rapport à EffiCuts. Néanmoins, de nombreuses données non pertinentes demeurent lues. Ce problème, inhérent à certains algorithmes utilisant des arbres de décision (plus précisément HiCuts et ses descendants), tend à ajouter un nombre significatif d’accès mémoire superflus. Ainsi, un nouvel algorithme, est proposé. Cet algorithme nommé AcceCuts, s'attaque à l’ensemble des problèmes identifiés. Ce dernier reprend les optimisations précédentes, et ajoute une étape de prétraitement au niveau de la feuille, permettant d’éliminer les règles non pertinentes. Une modification majeure de la structure des feuilles, ainsi que de la technique du parcours de l’arbre de décision est donc présentée.----------ABSTRACT Packet Classification remains a hot research topic, as it is a fundamental function in telecommunication networks, which are now facing new challenges. Many contributions have been made in literature, focusing either on designing algorithms, or implementing them on hardware. Nevertheless, the work done is tightly coupled to an outdated context, as Software Defined Networking (SDN) is now the main topic in networking. SDN introduces a high degree of flexibility, either in processing or parsing, which highly impact on the packet classification performance: algorithms have now to handle a very large number of complex rules. We focus this work on packet classification algorithms in SDN context. We aim to accelerate packet classification, and create a new algorithm designed to offer state of the art performance in SDN context, while performing in a classical context. For this purpose, an evaluation of EffiCuts, a state of the art algorithm - in a classical context -, is performed in SDN context. Based on this analysis, three optimizations are proposed: “Adaptive Grouping Factor”, in order to adapt the algorithm behavior to dataset characteristic, “Leaf size modulation”, allowing to choose the most relevant leaf size, and finally adopting a new heuristic to compute the number of cuts at each node, in order to determine an optimal number of cuts. Those three optimizations improve drastically the performance over EffiCuts. Nevertheless, some issues are still not addressed, as many irrelevant data are still read, incurring multiples useless memory accesses. This inherent problem to decision tree based algorithms (HiCuts related algorithms) tends to add unnecessary memory accesses for each tree considered. Therefore, in SDN context, this becomes more critical as many clock cycles are wasted.

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Département: Département de génie électrique
Directeur de mémoire/thèse: Yvon Savaria et Omar Cherkaoui
Date du dépôt: 11 avr. 2014 16:10
Dernière modification: 24 oct. 2018 16:11
Adresse URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/1327/

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