[发明专利]一种混合流转发方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202210466572.3 申请日: 2022-04-29
公开(公告)号: CN114900475B 公开(公告)日: 2023-07-14
发明(设计)人: 李清;王翌;江勇 申请(专利权)人: 鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院
主分类号: H04L47/31 分类号: H04L47/31;H04L47/2441;H04L47/2483;H04L47/50
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 温宏梅
地址: 518000 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 混合 流转 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种混合流转发方法,其特征在于,包括:

将所占用的容量大于设定值的数据流标记为第一类型数据流,将所占用的容量小于设定值的数据流标记为第二类型数据流,所述第一类型数据流和所述第二类型数据流构成了混合流;

生成与所述第一类型数据流所对应的标签规则;

通过所述标签规则在标签表中匹配到所述第一类型数据流的转发信息,记为第一转发信息,所述第一转发信息用于转发所述第一类型数据流;

通过所述标签表匹配到所述第二类型数据流的转发信息,记为第二转发信息,所述第二转发信息用于转发所述第二类型数据流;

通过所述第一转发信息和所述第二转发信息,完成所述混合流的转发;

所述生成与所述第一类型数据流所对应的标签规则,包括:

依据所述第一类型数据流所对应的数据首包,得到所述第一类型数据流所对应的匹配域,所述匹配域为所述第一类型数据流自身携带的用于与所述标签表匹配的信息;

获取保存在硬件流表上的匹配设定域;

对所述匹配域和所述匹配设定域,应用无依赖规则生成算法,得到所述第一类型数据流所对应的标签规则;

将所述第一类型数据流所对应的标签规则保存至所述硬件流表上;

所述通过所述标签表匹配到所述第二类型数据流的转发信息,记为第二转发信息,所述第二转发信息用于转发所述第二类型数据流,包括:

依据所述第二类型数据流,得到所述第二类型数据流所包含的位于所述数据首包之后的后续数据包;

当位于所述硬件流表上的所述标签表与所述后续数据包所携带的所述匹配域相适配时,从所述标签表得到所述后续数据包的转发信息。

2.如权利要求1所述的混合流转发方法,其特征在于,所述将所占用的容量大于设定值的数据流标记为第一类型数据流,将所占用的容量小于设定值的数据流标记为第二类型数据流,所述第一类型数据流和所述第二类型数据流构成了混合流,包括:

采集所述混合流中的各条所述数据流所对应的数据首包,所述数据首包为各条所述数据流进入到交换机的第一个数据包;

依据各条所述数据流所对应的数据首包,预估各条所述数据流所占用的容量,记为预估容量;

当所述预估容量大于设定值时,通过所述交换机将所述预估容量所对应的所述数据流标记为第一类型数据流;

当所述预估容量小于设定值时,通过所述交换机将所述预估容量所对应的所述数据流标记为第二类型数据流。

3.如权利要求2所述的混合流转发方法,其特征在于,所述依据各条所述数据流所对应的数据首包,预估各条所述数据流所占用的容量,记为预估容量,包括:

依据各条所述数据流所对应的数据首包,得到所述数据首包所涵盖的包头信息;

对所述包头信息应用机器学习模型,预估各条所述数据流所占用的容量。

4.如权利要求1所述的混合流转发方法,其特征在于,所述对所述匹配域和所述匹配设定域,应用无依赖规则生成算法,得到所述第一类型数据流所对应的标签规则,包括:

依据所述匹配设定域,得到所述匹配设定域所对应的优先级;

依据所述匹配域,得到所述匹配设定域中与所述匹配域所对应的各个目标域;

当各个所述目标域所对应的优先级相同时,对相同所述优先级的各个所述目标域应用无依赖规则生成算法,得到所述第一类型数据流所对应的标签规则。

5.如权利要求1所述的混合流转发方法,其特征在于,所述标签规则保存在大流表中,所述大流表位于硬件流表上,所述通过所述标签规则在标签表中匹配到所述第一类型数据流的转发信息,记为第一转发信息,所述第一转发信息用于转发所述第一类型数据流,包括:

依据所述第一类型数据流,得到所述第一类型数据流所包含的位于所述数据首包之后的后续数据包;

在所述大流表上的所述标签规则中,查找与所述后续数据包所携带的所述匹配域相匹配的规则,记为目标规则;

依据所述目标规则在位于所述硬件流表上的所述标签表中匹配到所述后续数据包的转发信息。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院,未经鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210466572.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top