Evoluční návrh a optimalizace komponent používaných ve vysokorychlostních počítačových sítích
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Výzkum prezentovaný v této práci je zaměřen na evoluční optimalizaci vybraných komponent síťových aplikací určených pro monitorovací systémy vysokorychlostních sítí. Práce začíná studiem současných monitorovacích systémů. Jako experimentální platforma byl zvolen systém SDM (Software Defined Monitoring). Detailně bylo analyzováno zpracování síťového provozu, protože tvoří důležitou součást všech monitorovacích systémů. Jako demonstrační komponenty pro aplikaci optimálních technik navržených v této práci byly zvoleny klasifikátor aplikačních protokolů a hashovací funkce pro síťové toky. Evoluční algoritmy byly zkoumány s ohledem nejen na optimalizaci kvality zpracování dat danou síťovou komponentou, ale i na čas potřebný pro výpočet dané komponenty. Byly zkoumány jednokriteriální i vícekriteriální varianty evolučních algoritmů. Byl navržen nový přístup ke klasifikaci aplikačních protokolů. Přesná i aproximativní verze klasifikátoru byla optimalizována pomocí CGP (Kartézské Genetické Programování). Bylo dosaženo výrazné redukce zdrojů a zpoždění v FPGA (Programovatelné Logické Pole) oproti neoptimalizované verzi. Speciální síťové hashovací funkce byly navrženy pomocí paralelní verze LGP (Lineární Genetické Programování). Tyto hashovací funkce vykazují lepší funkcionalitu oproti moderním hashovacím funkcím. S využitím vícekriteriální optimalizace byly vylepšeny výsledky původní jednokriteriální verze LGP. Paralelní zřetězené verze hashovacích funkcí byly implementovány v FPGA a vyhodnoceny za účelem hashování síťových toků. Nová rekonfigurovatelná hashovací funkce byla navržena jako kombinace vybraných hashovacích funkcí. Velmi konkurenceschopná obecná hashovací funkce byla rovněž navržena pomocí multikriteriální verze LGP a její funkčnosti byla ověřena na reálných datových sadách v provedených studiích. Vícekriteriální přístup produkuje mírně lepší řešení než jednokriteriální LGP. Také se potvrdilo, že obecné implementace LGP a CGP jsou použitelné pro automatizovaný návrh a optimalizaci vybraných síťových komponent. Je však důležité zvládnout vícekriteriální povahu problému a urychlit časově kritické operace GP
The research presented in this thesis is directed toward the evolutionary optimization of selected components of network applications intended for high-speed network monitoring systems. The research started with a study of current network monitoring systems. As an experimental platform, the Software Defined Monitoring (SDM) system was chosen. Because traffic processing is an important part of all monitoring systems, it was analyzed in greater detail. For detailed studies conducted in this thesis, two components were selected: the classifier of application protocols and the hash functions for network flow processing. The evolutionary computing techniques were surveyed with the aim to optimize not only the quality of processing but also the execution time of evolved components. The single-objective and multi-objective versions of evolutionary algorithms were considered and compared. A new approach to the application protocol classifier design was proposed. Accurate and relaxed versions of the classifier were optimized by means of Cartesian Genetic Programming (CGP). A significant reduction in Field-Programmable Gate Array (FPGA) resources and latency was reported.Specialized, highly optimized network hash functions were evolved by parallel Linear Genetic Programming (LGP). These hash functions provide better functionality (in terms of quality of hashing and execution time) than the state-of-the-art hash functions. Using multi-objective LGP, we even improved the hash functions evolved with the single-objective LGP. Parallel pipelined hash functions were implemented in an FPGA and evaluated for purposes of network flow hashing. A new reconfigurable hash function was developed as a combination of selected evolved hash functions. Very competitive general-purpose hash functions were also evolved by means of multi-objective LGP and evaluated using representative data sets. The multi-objective approach produced slightly better solutions than the single-objective approach. We confirmed that common LGP and CGP implementations can be used for automated design and optimization of selected components; however, it is important to properly handle the multi-objective nature of the problem and accelerate time-critical operations of GP.
The research presented in this thesis is directed toward the evolutionary optimization of selected components of network applications intended for high-speed network monitoring systems. The research started with a study of current network monitoring systems. As an experimental platform, the Software Defined Monitoring (SDM) system was chosen. Because traffic processing is an important part of all monitoring systems, it was analyzed in greater detail. For detailed studies conducted in this thesis, two components were selected: the classifier of application protocols and the hash functions for network flow processing. The evolutionary computing techniques were surveyed with the aim to optimize not only the quality of processing but also the execution time of evolved components. The single-objective and multi-objective versions of evolutionary algorithms were considered and compared. A new approach to the application protocol classifier design was proposed. Accurate and relaxed versions of the classifier were optimized by means of Cartesian Genetic Programming (CGP). A significant reduction in Field-Programmable Gate Array (FPGA) resources and latency was reported.Specialized, highly optimized network hash functions were evolved by parallel Linear Genetic Programming (LGP). These hash functions provide better functionality (in terms of quality of hashing and execution time) than the state-of-the-art hash functions. Using multi-objective LGP, we even improved the hash functions evolved with the single-objective LGP. Parallel pipelined hash functions were implemented in an FPGA and evaluated for purposes of network flow hashing. A new reconfigurable hash function was developed as a combination of selected evolved hash functions. Very competitive general-purpose hash functions were also evolved by means of multi-objective LGP and evaluated using representative data sets. The multi-objective approach produced slightly better solutions than the single-objective approach. We confirmed that common LGP and CGP implementations can be used for automated design and optimization of selected components; however, it is important to properly handle the multi-objective nature of the problem and accelerate time-critical operations of GP.
Description
Keywords
Evoluční algoritmy, kartezské genetické programování, lineární genetické programování, monitorování síťového provozu, síťové aplikace, počítačové sítě, hashovací funkce, Evolutionary Algorithms, Cartesian Genetic Programming, Linear Genetic Programming, Network Monitoring, Network Application, Computer Network, Hash Function
Citation
GROCHOL, D. Evoluční návrh a optimalizace komponent používaných ve vysokorychlostních počítačových sítích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Výpočetní technika a informatika
Comittee
Date of acceptance
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení