최근 문자열 연산들이 계산 생물학 및 인터넷의 보안, 검색 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기는 두 개 이상의 문자열이 주어질 때 각 쌍의 문자열에 대해 가장 긴 suffix와 일치하는 prefix를 찾는 것으로 가장 짧은 슈퍼스트링을 검출하는 근사 알고리즘에서 사용될 뿐만 아니라 생물정보학, 데이터 압축 분야에서도 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용하는 suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기 알고리즘을 제안하며 O($k{\cdot}m$) 시간 복잡도를 가진다. 접미사 배열 알고리즘이 접미사 트리 알고리즘 보다 소요 시간과 메모리 면에서 더 우수함을 실험을 통해서 제시한다.
라우터의 주요한 기능은 들어오는 패킷의 목적지 IP 주소를 참조하여 패킷을 최종 목적지를 향하여 내 보내는 것이다. 이것을 수행하기 위해서는 주소 검색 과정이 필요하며 이 작업은 모든 패킷에 대해 실시간으로 수행되어야 하므로 라우터의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 또한 CIDR(classless inter-domain routing) IP 주소 체계를 도입하게 되면서 라우터에서는 단순 exact 매치가 아니라 가능한 모든 프리픽스 중에 가장 길게 매치하는 프리픽스를 검색하는 longest prefix match가 필요하게 되었다. 이에 따라 IP 주소 검색을 위한 알고리즘 및 구조에 관한 연구가 널리 수행되고 있으며 본 논문에서는 병렬 복수 해슁 (parallel multiple hashing)과 프리픽스 그룹화 (prefix grouping)를 이용하여 한 번의 메모리 접근으로 IP 주소 검색을 수행할 수 있는 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다.
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.
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.
Fast IP address lookup in routers is essential to achieve packet forwarding in wire-speed. The longest prefix matching for IP address lookup is more complex than exact matching because of its dual dimensions, length and value. By thoroughly studying the current proposals for IP address lookup, we find out that the binary search could be a low-cost solution while providing high performance. Most of the existing binary search algorithms based on trie have simple data structures which can be easily implemented, but they have some problems because of empty internal nodes. The proposed algorithm is based on trie structure, but empty internal nodes are replaced by priority prefixes. The best-matching-prefix search in the proposed algorithm is more efficiently performed since search can be finished earlier when input is matched with a priority prefix. The performance evaluation results show that the constructed priority-trie has very good performance in the lookup speed and the scalability.
IP 라우팅에서는 가장 긴 프리픽스가 일치 (longest prefix matching)되는 목적지 IP 주소를 사용한다. 따라서 고속 If 라우팅을 위하여 IP 주소 검색이 고속으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 기반의 유연한 IP주소 검색을 효과적으로 수행하는 LC-트라이 알고리즘을 개선한 다중 LC-프라이 기법을 제안한다. 메모리 검색 회수를 줄이기 위하여 검색되는 IP 주소의 분포 패턴을 분석하여 자주 접근되는 IP 주소의 집합으로 별도의 LC-트라이를 구성함으로써 기존의 단일 LC-트라이 기법에 비하여 빠른 검색 결과를 실험을 통해 확인한다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권3호
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pp.47-55
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2016
Router main task is to provide routing of Internet Protocol (IP) packets. Routing is achieved with help of the IP lookup. Router stores information about the networks and interfaces in data structures commonly called as routing tables. Comparison of IP from incoming packet with the IPs stored in routing table for the information about route is IP Lookup. IP lookup performs by longest IP prefix matching. The performance of the IP router is based on the speed of prefix matching. IP lookup is a major bottle neck in the performance of Router. Various algorithms and data structures are available for IP lookup. This paper is about reviewing various tree based structure and its performance evaluation.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능의 하나로서, 라우터 전체의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 소프트웨어에 기반한 IP 주소 검색 방식의 성능 평가 기준 중 가장 중요한 것은 라우터의 처리 속도를 보장해 주는 의미를 갖는 최대 메모리 접근 횟수이다. 이진 프리픽스 트리 방식(BPT)은 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 기존의 다른 소프트웨어에 기반한 방식 중 우수한 방식이지만, 트리의 구조가 불균형적이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 BPT 방식의 트리 생성 과정에 가중치 개념을 추가하여, 완전 균형 트리에 매우 근접하는 트리를 생성하는 가중 이진 프리픽스 트리 (WBPT) 방식을 제안한다. 제안하는 WBPT 방식은 기존의 소프트웨어에 근거한 방식들에 비교하여 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 가장 적은 성능을 보인다. 또한 3만 개 정도의 프리픽스에 대해서 L2 캐쉬에 저장이 가능한 정도의 작은 메모리 크기를 요구하구 프리픽스의 추가, 삭제가 용이하므로 실제적인 라우터의 IP 검색을 위하여 사용될 수 있는 방식이다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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