基于OpenFlow网络数据处理模型的研究

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摘要：随着计算机网络的不断发展以及人们对网络性能要求的不断提高,现有网络很难满足人们的需要。Open Flow的出现能够很好地解决现有网络的不足,但存在网络会话识别效率不高,网络报文转发路径选择不佳等问题。针对匹配算法和路径转发进行了研究,提出了GODP（GPU Open Flow data processing）模型。该模型通过融合GPU计算与生物序列算法和机器学习方法,提出了GPTWF网络会话匹配算法和网络会话转发算法,有效提升了匹配效率,优化了网络环境。实验表明网络会话匹配算法加速比提升近290,网络会话转发算法使得链路丢包率低于5%,延时小于20 ms,网络会话丢包率和延时分别平均下降62.71%和73.88%。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93336B/201511/666549204.html

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关键词：flow 数据处理 Open LOW enf OpenFlow技术 GODP模型 GPU计算 生物序列 机器学习