Content-based Fine-grained Flow Management Supporting Out-of-Path Transparent Add-ons
Anna Ishizaki, Takuma Fukui, Hiroaki Nishi
本研究旨在实现边缘域的数据包处理机制,同时保持网络透明度,以适应智能社区的不同服务需求。 由于传统的流量控制(基于每个数据包)运行,缺乏灵活性,我们提出了一种基于内容的细粒度流管理方法,可以在数据包中的单个内容段的级别进行控制。 此外,我们引入了一个路径外透明的附加组件架构,以解决传统透明附加组件的局限性,这些附加组件假定在主路径上存在处理资源。 拟议的系统采用一种选择性内容掩蔽方法,采用两种方法进行脱轨匿名。 此外,我们还开发了一个动态重写 Ack 和 Seq 号的机制,以保持 TCP 会话的完整性。 拟议的方法在Mininet上实施和评估,结果表明,在保持网络透明度的同时,可以实现有效的流量管理,对网络延迟的影响最小。
This study aims to realize a mechanism for packet processing in the edge domain while maintaining network transparency, in order to accommodate diverse service requirements in smart communities. Since conventional flow control, which operates on a per-packet basis, lacks flexibility, we propose a content-based fine-grained flow management method that enables control at the level of individual content segments within packets. In addition, we introduce an out-of-path transparent add-on architectur...