In this paper, a model is introduced named double relation chains (DRC) based on ordered sets. It is proved that using DRC and special relationships among the members of an alphabet, vectors of this alphabet can be stored and searched in a tree. This idea is general; however, one special application of DRC is the longest prefix matching (LPM) problem in an IP network. Applying the idea of DRC to the LPM problem makes the prefixes comparable like numbers using a pair of w-bit vectors to store at least one and at most w prefixes, where w is the IP address length. This leads to good compression performance. Based on this, two recently introduced structures called coded prefix trees and scalar prefix trees are shown to be specific applications of DRC. They are implementable on balanced trees which cause the node access complexity for prefix search and update procedures to be O(log n) where n is the number of prefixes. As another advantage, the number of node accesses for these procedures does not depend on w. Additionally, they need fewer number of node accesses compared to recent range-based solutions. These structures are applicable on both IPv4 and IPv6, and can be implemented in software or hardware.
인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.
백본 라우터에서의 최장 길이 프리픽스 검색(LPM: Longest Prefix Matching) 속도를 향상시키기 위해 활발히 연구된 방식들은 계산 량과 사용 메모리 량을 교환하는 방식들이다. 이러한 방식들은 성능향상을 위해서 대용량의 포워딩 테이블(Forwarding Table)을 캐쉬(Cache)에 저장할 수 있는 소용량 인덱스 테이블(Index Table)로 압축함으로써 고속 캐쉬 접근 회수와 그 계산량은 증가하는 대신 저속 메모리 접근 회수를 줄이는 방식이다.〔1〕본논문에서는 저속 메모리 사용량이 증가하는 반면 저속 메모리의 접근 빈도와 계산량을 동시에 감소시키는 FPLL(Fixed Prefix Length Lookup) 방식을 소개한다. 이 방식은 포워딩 엔트리(Entry)들을 프리픽스의 상위 비트(Bit)에 의해 그룹으로 나누고, 각 그룹에 속하는 엔트리들을 같은 길이로 정렬한다. FPLL에서의 LPM검색은 목적지 주소가 속하는 그룹들의 길이를 계산하여 검색할 최장 프리픽스의 길이를 미리 결정하고, 결정된 프리픽스를 키(key)로 하여 해시 테이블(Hash Table)로 구성된 포워딩 테이블에서 완전 일치(Exact Matching) 검색을 한다. 완전 일치 검색을 위해 같은 그룹에 속한 엔트리들을 정렬할 필요가 있는데 이 정렬을 위해 여분의 포워딩 테이블 엔트리가 생성된다. 3만개 엔트리를 갖는 Mae-West〔2〕 경우에, FPLL방식은 12만개 정도의 여분의 엔트리가 추가로 생성되는 대신에 1번 캐쉬 접근과 O(1)의 복잡도를 갖는 해시 테이블 검색으로 LPM 검색을 수행한다.
고속 IP 주소 룩업(lookup)은 고속 인터넷 라우터의 성능을 좌우하는 주요 요소이다. LPM(longest prefix matching) 탐색은 IP 주소 룩업에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이다. PICAM은 고속 LPM 탐색을 위한 파이프라인 CAM 구조로서, 기존 CAM(content addressable memory, 내용 주수화 메모리)을 이용한 방법보다 룩업 테이블의 갱신속도가 빠르면서도 LPM 탐색율이 높은 CAM 구조이다. PICAM은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계 1 및 단계 2의 키필드분할수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 PICAM의 파이프라인 성능모델을 제시하고, 이산사건 시뮬레이션(discrete event simulation)을 수행하여, 최적의 PICAM 구조를 도출하였다. IP version 4인 경우 키필드분할수를 8로 하고, 부하가 많이 걸리는 키필드블록을 중복 설치하는 것이 최적구조이며, IP version 6인 경우 키필드블록의 개수를 16으로 하는 것이 최적구조다.
본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.
고속 라우터의 인터넷 패킷 처리에서 가장 많은 시간이 걸리는 부분이 IP 패킷 주소 룩업 중 LPM 탐색이다. 기존의 CAM을 이용한 LPM 탐색에서 LPM 탐색율이 높으면서 동시에 복잡도도 높지 않은 방식은 룩업 테이블의 갱신시간이 0(n)으로 오래 걸렸다. 본 논문에서 설계한 파이프라인 룩업 테이블은 고속 LPM 탐색을 위한 구조로서 갱신시간이 0(1)으로 짧으면서도, LPM 탐색율이 높고, 복잡도도 높지 않은 새로운 방식의 파이프라인 구조로, 1bit RAM 셀을 이용한 CAM 배열 구조로 설계하였다. 룩업 테이블은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계1 및 단계2의 키 필드 분할 수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다 설계방식은 RTL에서 하드웨어 기술 언어를 이용해서 수행되었고, 0.35$\mu\textrm{m}$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용해서 게이트 수준에서 기능을 검증하였다.
Internet의 빠른 성장으로 인한 IP Address의 고갈과 다양한 Application의 등장으로 Network은 IPv6로의 전환을 필요로 하고 있다. IPv6는 128-bits로 늘어날 주소 체계로 IPv4에 비해 LPM을 위한 Lookup Table의 사이즈도 커질 것이기 때문에 대용량의 Lookup Table를 고속으로 처리하기 위한 방안이 필요하다. 이에 대한 해결책으로 하드웨어 기반의 고속의 TCAM을 사용하여 Lookup 성능을 향상시키려는 연구가 많이 되고 있긴 하지만, 최근 등장하고 있는 Priority-TCAM을 활용한 Lookup Table 구성방법에 대한 연구는 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 Priority-TCAM과 기존 TCAM의 차이점을 기술하고 Priority-TCAM을 사용하여 효율적으로 Lookup Table을 구성하고 운용할 수 있는 알고리즘을 기술한다.
네트워크 프로세서를 설계하거나, 라우터와 같은 장비를 구현할 때, 가장 성능을 좌우하는 부분이 IP lookup 동작이라 할 수 있다. 어드레스 체계가 간단해지면 IP lookup 동작이 단순화될 수 있어 성능이 좋아질 수 있지만, 네트워크 사용자의 증가로 인하여 효율적인 어드레스 관리가 필요하게 됨으로써 어드레스 체계는 복잡해질 수밖에 없는 상황이 되었다. 따라서 IPv4나 IPv6에서나 마찬가지로 어드레스 체계의 복잡성에 의해 IP lookup 동작이 어렵고 시간이 오래 걸리는 작업이 되는 것은 받아들일 수밖에 없는 현실이 되었다 소프트웨어적으로나 하드웨어적으로 IP lookup 성능을 향상시킬 수 있는 방안들이 연구되어 왔지만, 아직까지 해결책이라고 단정지을 수 있을 만한 연구결과는 나오지 않고 있다. 소프트웨어적인 방법은 메모리 사용량을 줄일 수 있지만 IP lookup시 검색이 느리고, 하드웨어적인 방법은 빠르지만 하드웨어 오버헤드와 메모리 사용량이 크다는 문제가 있다 이에 이 논문은 지금까지의 IP lookup 동작을 향상시키기 위한 연구들을 정리해 보고, 이들의 장단점을 파악하도록 한다. 또한, 대표적인 소프트웨어와 하드웨어 구조를 혼합하고, 병렬적으로 구성하여 성능을 높일 수 있는 새로운 혼합 구조를 제안한다. 성능 평가 결과는 제안된 구조가 lookup 속도를 향상시키면서도, 메모리 사용량도 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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