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基于可编程硬件的有状态网络功能硬件加速架构

更新时间：2019-12-24 06:38:12 大小：1M 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：可编程硬件 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为了解决无状态加速器对有状态虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)的加速效果较差的问题,该文提出了一种基于可编程硬件的有状态功能处理加速架构(Stateful Function Processing Acceleration Architecture,SFPA).SFPA通过为数据平面提供有状态处理单元(Staeful Processing Unit,SPU),将数据包处理任务卸载到数据平面上.此外,SFPA能够为多个VNF独立地分配加速资源,并采用资源分配优化算法降低硬件资源开销,提高了加速架构的灵活性.基于Net FPGA-10G平台的实验结果表明,SFPA架构下,VNF的吞吐量是采用DPDK加速时的2.9倍,是无状态硬件加速器的1.7倍;资源分配优化算法的优化率最高可达41.9%.


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基于可编程硬件的有状态网络功能硬件加速架构.pdf 1M

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7
Vol． 46 No． 7  
Jul． 2018  
第
期
电
子
学
报
2018  
7
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于可编程硬件的有状态网络  
功能硬件加速架构  
， ， ，  
兰天翼 郭云飞 范宏伟 兰巨龙  
(
，
国家数字交换系统工程技术研究中心 河南郑州  
450002)  
:
( Virtual Network Function，VNF)  
的加速效果较差的问  
摘
要
为了解决无状态加速器对有状态虚拟网络功能  
，
题 该文提出了一种基于可编程硬件的有状态功能处理加速架构  
( Stateful Function Processing Acceleration Architecture，  
SFPA) ． SFPA  
( Staeful Processing Unit，SPU) ，  
将数据包处理任务卸载到数据平面  
通过为数据平面提供有状态处理单元  
．
上 此外  
，SFPA VNF  
能够为多个  
NetFPGA-10G  
， ，  
独立地分配加速资源 并采用资源分配优化算法降低硬件资源开销 提高了加速架构  
．
的灵活性 基于  
，SFPA ，VNF DPDK 2． 9  
的吞吐量是采用  
41． 9% ．  
，
倍 是无  
平台的实验结果表明  
架构下  
加速时的  
1． 7  
网络功能虚拟化 可编程硬件 有状态处理 硬件加速 资源分配优化  
TP393 0372-2112 ( 2018) 07-1609-08  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 07． 010  
;
状态硬件加速器的  
倍 资源分配优化算法的优化率最高可达  
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
电子学报  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
Programmable Hardware-Based Stateful Network  
Functions Hardware Acceleration Architecture  
LAN Tian-yi，GUO Yun-fei，FAN Hong-wei，LAN Ju-long  
( National Digital Switching System Engineering ＆ Technology Research Center，Zhengzhou，Henan 450002，China)  
Abstract: It’s far less effective for the stateless accelerator to accelerate the stateful network function． In order to  
solve the problem，this paper presents a programmable hardware-based stateful network function acceleration architecture  
which is called Stateful Function Processing Acceleration ( SFPA) architecture． Providing the Stateful Processing Unit  
( SPU) to the data plane，SFPA can offload the data processing task to the data plane． In addition，SFPA can allocate the ac-  
celeration resources to multiple VNFs independently，decrease hardware cost and improve the flexibility of the acceleration  
architecture with the resource allocation optimization algorithm． Results of the experiments which are based on the NetFPGA-  
10G platform show that the throughput of VNF is 2． 9 times faster than that of DPDK，and 1． 7 times faster than that of state-  
less hardware accelerator in the SFPA． The optimal rate of resource allocation optimization algorithm is up to 41． 9% ．  
Key words: network function virtualization; programmable hardware; stateful processing; hardware acceleration; re-  
source allocation optimization  
，
耗 从而使运营商面临着网络建设和运维成本迅速提  
1
引言  
． ，  
高的困境 为了解决上述问题 业界提出了网络功能虚  
，
在互联网技术飞速发展的背景下 用户需求呈现  
( Network Function Virtualization，NFV)  
，
架构 它的核  
拟化  
． ，  
出复杂化和多样化的趋势 因此 对于采用专用硬件的  
，
心思想是将软件和硬件解耦合 通过构建基于标准硬  
，
传统网络来说 为了提高网络服务质量  
( Quality of Serv-  
，
件的通用平台 使硬件资源能够更加灵活的共享和分  
ice，QoS) ，  
需要不断地添加新的专用设备来支持相应的  
， ，  
配 有效降低了网络运营商的成本 实现了网络业务的  
． ，  
网络功能 除此之外 网络设备的增加提高了系统的功  
［1］  
．
NFV  
架构  
灵活配置和新业务的快速开发与部署  
在
: 2017-03-14;  
: 2017-07-16;  
:
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
高技术研究发展计划  
( No． 61521003)  
:
基金项目 国家  
863  
( No． 2015AA016102) ;  
973  
( No． 2013CB329104) ;  
重点基础研究发展计划 国家自然科学基金创新  
国家  
研究群体科学基金  
1610  
2018  
年
电
子
学
报
，
中 由虚拟网络功能  
( Virtual Network Function，VNF)  
，
到数据平面中以无状态的方式进行处理 提高了网络  
实
．
现相应的网络业务 但与传统网络功能相比  
，VNF  
， ．  
中带状态功能的处理速率 降低了通信延迟 文献  
［8］  
在数  
［1］  
30% ～ 40%  
，
，
提出了混合体系中有状态硬件加速器的优化算法 该  
据处理速 率 上 大概 有  
NFV ，  
发展的主要瓶颈 因此需要对  
的 损失  
成 为了  
数据包处理进  
VNF  
算法针对有状态硬件加速器在进行硬件状态切换过程  
．
行加速 而在这些需要加速的  
VNF  
，
中 有很大一部分是  
，
中的资源开销过高的问题 根据请求队列对不同的网  
． ， ，  
有状态功能 目前 大部分硬件加速器是无状态的 在对  
，
络流请求进行动态重排序 有效降低加速器的平均响  
，
有状态功能进行加速时效果较差 因此需要专门为有  
， ， ，  
应时间 提高数据处理速率 但另一方面 该算法的不足  
VNF  
．
设计一种硬件加速架构  
．
状态  
是没有考虑到公平性因素  
［2］  
文献 采用基于单根  
I/O  
( Single Root-IO  
虚拟化  
，
为了提高有状态网络功能的数据包处理速率 本  
Virtualization，SR-IOV)  
( Data  
( Stateful Function  
技术和数据平面开发工具  
文提出了有状态功能处理加速架构  
Plane Development Kit，DPDK) VNF  
．
Processing Acceleration Architecture，SFPA) ．  
该架构采用  
对
进行加速 其利用  
技术将规模较大的网络功能分割为多个轻量级  
VNF  
SR-IOV  
的虚拟功能 使多个  
I/O  
，
可编程硬件作为加速平台 为数据平面提供了状态管  
，
，
，
理机制 从而将有状态  
VNF  
的数据转移到相互独立的  
共享物理资源 提高了硬件资  
，
性能 另外高性能数据包处理框架  
，
硬件加速器中进行处理 实现了对有状态网络功能的  
源的利用率和  
DPDK Linux  
代替原  
，
内核协议栈 提高了数据处理速率  
．
; ，  
硬件加速 还采用了资源分配优化算法 降低了加速资  
［3］  
文献 根据不同  
VNF ， VNF  
加速需求之间的差别 将  
．
源开销  
:
抽象为两类 网络密集  
( Network-Intensive，NI)  
型和计算  
VNF  
分别提  
2
SFPA  
基本架构  
( Compute-Intensive，CI)  
，
型 并对两种  
密集  
2． 1  
整体架构  
SFPA  
，
出了硬件加速模型 在有效提升数据包处理性能的同  
1 ，  
整体架构如图 所示 其主要由一个可编程的  
． ［4］ NFV  
时动态分配加速资源 文献 提出了一种 加速架  
( Stateful Processing Unit，SPU)  
解析器和有状态处理单元  
． ，SFPA  
组成 为了提取状态信息  
OpenANFV，  
其对云环境下的  
VNF  
．
构
实现硬件加速  
FPGA  
板卡作为硬件  
，
采用了可编程解析器 实  
OpenANFV  
PCIe  
的
架构采用基于  
，
现了数据包头中指定匹配域的提取 并从中获得数据包  
， ，  
加速平台 该平台支持动态局部可重构 使加速器可以  
， ;  
状态信息 对其协议类型进行识别 然后解析器将数据包  
VNF  
．
对多个  
独立地加速  
VNF  
SPU ， ( Match Table，  
中 由状态选择器和匹配表  
发送到  
MT)  
，
加速架构是无状态的 当处理有状  
以上几种  
，
互相协作 完成有状态数据包的状态处理和匹配查  
，
态功能时 需要等待同一条流中所有数据包到达后才  
; ，  
询操作 当得到匹配结果后 数据包被发送到动作执行器  
， ．  
能处理 降低了网络处理性能 因此需要有状态加速器  
， ．  
中 再根据相关指令对数据包进行相应的操作 在  
NFV  
VNF  
， ［5］  
进行加速 文献 提出了一种有状态数  
对有状态  
据平面抽象  
，SDPA  
， ．  
环境中 保证网络体系的灵活性至关重要 因此  
，SFPA  
提
( Stateful Data Plane Abstraction，SDPA)  
架
， ． ，  
供了灵活的配置机制 用户高度可定制 其中 可编程的  
“
-
-
-
”
构
架构通过采用 匹配 状态 状态操作 指令  
的新型数据平面抽象范式实现了在数据平面中处理有  
VNF  
［9］  
，
解析器 可以为多种不同协议类型的包头进行解析 具  
， ．  
有协议无关性 能够有效支持新型数据包头格式 该解析  
，
状态功能 在一定程度上提高了有状态  
的数据包  
，
器可以根据用户的配置情况 提取对应功能的数据包头  
．
处理速率 但考虑到  
SDPA  
架构所需表项资源开销较高  
， ，  
中指定匹配域 并缓存相关数据 然后经过数据平面流水  
，
且增加了系统的复杂度 直接在资源有限的可编程硬  
， ． SPU，  
线后级模块处理 完成对数据包的操作 对于 相比  
，
件中部署会有一定的困难 因此需要提出一种优化方  
“ — ” ，  
于传统的 匹配 动作 单元 其增加了状态选择器和状  
SDPA  
．
进行简化  
案来对  
( State Transition Information Table，STIT) ，  
态转移信息表  
它主要根据解析器提取出的包头域和状态信息对数据包  
［6］  
文献 针对  
SDN  
，
中 数据平面对网络级状态信息  
(
TCAM  
、CPU  
)
如
开销  
问题 提出了一种网络级状态管理架构  
State Management Architecture，NeSMA) ．  
开销等 缺乏有效的管理机制的  
( Network-Level  
该架构以较低  
( state-aware)  
应
， ，  
进行相关处理 并完成指定的状态操作 然后将其发送到  
，
．
匹配表以完成后续处理 动作执行器主要承担了对数据  
， ，  
包的处理任务 它利用解析器共享的包头信息缓存 对匹  
SDN  
的资源开销实现了对  
中状态有感  
， ．  
配域快速定位 并对数据包执行相关指令 另外 在  
， SFPA  
． NeSMA  
用的支持 主要通过向数据平面添加网络功能  
处理器对网络状态进行监控 并保证数据平面有较高  
，
，
加速架构中 一些硬件加速器无法完成或不适合其完成  
VNF， CPU ，  
对数据进行处理 从而降  
． ［7］  
的转发性能 文献 提出了有状态功能的无状态化处  
的任务会上传到  
由
， ，  
低了软硬件之间的上下行流量 提高处理速率 同时也能  
，
理架构 该架构将待处理功能的数据包与其状态分离  
，
，
够避免不必要的资源开销 提高加速资源的利用率  
．
RAM  
，
云来缓存状态信息 从而将带状态功能转移  
通过  

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