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J-GLOBAL ID：202002212180234657   整理番号：20A1861993

スケーラブルな高速NDN名前ルックアップ【JST・京大機械翻訳】

Scalable high-speed NDN name lookup

著者 (3件)： Huang Kun (ICT, CAS, Beijing, China) ,  Wang Zhaohua (ICT, CAS and UCAS, Beijing, China) ,  Xie Gaogang (ICT, CAS, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ANCS ’18  ページ： 55-65  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ナームルックアップは,Named Data Networking(NDN)転送面のコア関数である。それは,大量の可変長,階層的名前プレフィックスに対して,名前ベースの最長プレフィックスマッチルックアップを実行する。NDN名目検索はスケーラビリティ課題に悩まし,高速ルックアップ,低メモリコスト,高速更新という3つの重要な要求を満足する必要がある。しかし,既存の研究はこれらの要求を満足していない。ハッシュベースの線形探索方式は高速更新と低メモリコストを達成したが,高速ルックアップは達成しなかった。バイナリ探索(BS)方式は高速ルックアップを達成するが,高メモリコストで遅い更新を達成する。本論文では,スケーラブル高速NDN名前検索のためのハッシュベース計数二値探索スキームであるCBSを提案した。CBSは高速更新と低メモリコストを達成し,一方高速ルックアップを維持する。CBSの鍵は,より長いマッチングプレフィックスを見つけるための探索を指示するマーカーの数の追跡を保つハッシュテーブルにおける各スロットの対を用いることである。この設計では,計数と減衰による高速更新を可能にするだけでなく,付加的メモリコストも低減する。著者らの実験結果は,CBSが更新スループット,メモリコスト,およびルックアップスループットにおいてBSより優れていることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  線形性 ,  スループット ,  二分探索
準シソーラス用語： ネットワーキング ,  ハッシュテーブル ,  プレフィックス ,  バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 二分探索 ,  情報中心ネットワーキング ,  名前固定 ,  名前データネットワーキング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (1件)： 名前