基于通用硬件平台的PIM-SM协议的改进

来源 :杭州电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bear139
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着宽带多媒体网络的不断发展,各种宽带网络应用层出不穷。IPTV、视频会议、数据和资料分发、网络音频应用、网络视频应用、多媒体远程教育等宽带应用都对现有宽带多媒体网络的承载能力提出了挑战。采用单播技术构建的传统网络已经无法满足新兴宽带网络应用在带宽和网络服务质量方面的要求,随之而来的是网络延时、数据丢失等等问题。此时通过引入组播技术,有助于解决以上问题。组播网络中,即使组播用户数量成倍增长,骨干网络中网络带宽也无需大规模扩展。简单来说,成百上千的组播应用用户和一个组播应用用户消耗的骨干网带宽是基本均等的,从而最大限度的解决目前宽带应用对带宽和网络服务质量的要求。IP三层组播作为IP网络中较新的一种通信方式具有传输效率高、带宽消耗低以及应用范围广泛的优势。PIM-SM作为目前广泛使用的域内组播路由协议,在IP组播体系结构中拥有举足轻重的地位和作用。如何使IP组播转发机制和组播路由选择机制更好的结合起来以提高组播数据包在网络中的转发效率也是目前广泛讨论的议题。本文通过分析PIM-SM协议,结合当前二、三层设备中转发硬件不能完全满足协议对硬件转发需要的现状,提出了一种基于通用硬件实现的协议方案。同时,本文围绕该方案提出了若干的改进并给出了改进后协议的实验结果,表明其满足对协议通用性、兼容性、可靠性和高效性的需求。本文的主要工作和创新点如下:首先,本文分析了目前三层组播协议软件的实现框架和体系结构,提出了一套完整的,可以兼容多种转发方式的三层组播框架模型。该模型通过将三层组播软件划分成多个层次模块,各个层次模块构造并维护与其相关的组播表项。同时,该模型根据组播数据包转发过程中各阶段的特点,有针对性的选择合适的处理模块,保证了软件的整体性能。其次,本文针对当前PIM-SM的协议实现受到设备网络接口硬件实现限制的现实,提出了若干基于硬件通用的PIM-SM协议的改进算法。该项改进通过在RPT上建立(*,G)协议表项的扩展(S,G,rpt)表项并利用其刷新路由信息表和转发信息表,利用底层的(S,G)转发表模拟(*,G)转发,越过了硬件平台对(*,G)转发的限制。再次,本文在硬件通用的PIM-SM协议改进算法的基础上,对PIM-SM协议表项出接口集合进行了扩展;随后,根据扩展后的出接口列表集合对PIM-SM协议中(*,G)、(S,G)和(S,G,rpt)三个重要协议状态机下接口增删算法做出了修改。保证改进后的协议在接口变化事件发生后,各个层次的表项的一致性。最后,本文在二、三层设备上对改进协议进行了可行性实验以及和原有协议的对比实验。实验表明基于新的三层组播框架模型实现的PIM-SM协议有效的屏蔽了底层硬件实现差异造成的组播数据包转发的复杂性,实现了对软件转发和硬件转发等多种转发方式的支持并保证了协议运行的高效和可靠。
其他文献
并行磁共振成像(parallel magnetic resonance imaging,pMRI)技术是近十几年来MRI领域的一次革命,该技术利用放置在被检体周围的多个接收线圈来同步探测磁共振信号,并通过减少梯
目前国内外城市的公共交通均以地面交通为主,随着经济的快速发展,交通拥堵现象和日益增长的交通事故引起了国内外社会的广泛关注,为此越来越多的学者开始研究智能交通。智能交通
本文是以全国计算机信息高新技术考试(OSTA)为背景,开发相应的在线考试系统项目,结合办公自动化应用技能水平测试需要,利用教学单位现有教学资源,使用计算机技术和网络自主设
Web2.0的兴起吸引了越来越多的因特网用户,电子商务和论坛在这一平台上得到了长足的发展。在线购物网站和产品论坛中积累起海量的产品评论。产品的潜在用户希望从中获取有价
集合选择是分布式信息检索过程中的重要一环,其在尽量不影响检索效果的情况下,选择和查询相关度高的部分集合进行检索。目前大多数集合选择算法根据主要通过集合的静态统计信息
最近几年,我们可以看到,社区问答系统中的用户数量正呈现出高速增长的态势。社区问答系统给用户提供了一个发布问题以及寻找答案的平台,而这个广大的平台中所包含的海量的问
近年来,我们进入了数据爆炸时代,随着数据的增长以及数据存储能力的增强,使得我们可以获得形式各异的数据源并将其存储于信息库中。通过对信息库中存储的数据进行分析挖掘,可
自动信任协商是通过协商机制来实现开放式环境中陌生方之间的信任建立。协商机制的核心内容包括访问控制策略和协商策略,现今它们存在的主要问题有:访问控制策略规则过于复杂可
随着网络的普及,越来越多的人们使用网络这个平台保存和获取数据,实现了知识的共享。然而,这种共享所面临的困难是如何在海量的数据中快速而准确的查询到自己所要的知识。问答系
作为数据挖掘的重要研究方向,图序列社区挖掘在社交网络等实际问题中有着广泛应用。如何精确地获得图序列中有价值的信息,以及如何加快算法在大规模数据集上的速度尤为关键。现