面向网络流的自适应正则表达式分组匹配算法

针对当前的多正则表达式匹配算法占用较大的系统资源,且吞吐量较低的问题,在分析典型的正则表达式匹配算法的基础上,提出了一种自适应的多正则表达式分组匹配算法.该算法通过对正则表达式进行高效分组,将相互之间存在交叠且容易引起状态数指数增长的表达式相互隔离;将每个分组构造为一个确定性有限自动机(DFA),按匹配概率大小建立伸展树进行调度.仿真结果表明,该算法不仅大大节省了存储空间,而且吞吐量提高了大约3倍.     

基于群集运动智能的SDN业务传输优化技术

针对软件定义网络(software defined network,SDN)负载全局优化问题,受生物界群集运动的启发,以实现当前分布式全网状态感知、全局优化目标、区域自主协同为目标,研究了基于群集运动智能的SDN业务传输优化技术。为满足上层业务对网络传输性能的需求,根据传输时延、网络吞吐量等性能指标,在多目标优化约束条件下,通过业务聚类定义针对各业务的平稳流,并将平稳流内共同协作的节点相结合定义为平稳流协作场。协作场内的节点通过收集网络状态信息并在协作场内共享,实现网络状态的快速感知及决策。协作场之间各个平稳流以不同的带宽、时延等网络传输需求运行,使得平稳流获得了确定的资源抢占成功率,从而以稳定速率传输。针对基于平稳流的业务传输优化技术,给出了基于群集运动协同方式的流量工程处理体系和业务优化方案,并对该体系下群智节点的感知认知、业务聚类分析、平稳流协作场构建、协同智能决策优化方法、优化流程、节点架构等进行分析阐述。