FAST Magellan:高级软件定义网络编程

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61672385
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    杨阳
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    F0207.计算机网络
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

There are many issues in existing software-defined networking (SDN), including the lack of high-level abstraction for hardware details, the redundancy of information, the inefficiency of network application due to the network dynamics. In this proposal, we propose to tackle these issues by studying the following three components: (1) a programming language for SDN with high-level abstraction.On the one hand the detail information of underlying hardware device need a higher level in the programming Abstract, on the other hand we need to smallest package in programming of the underlying information. (2) a set of efficient program analysis and multi-table data path generation tools. We analyze the application program and transform to flow table item on data send client, and develop multi-level network state information storage and cache structure based on user application program and instance, while guarantee the minimal execution time of parallel scheduling of the application program; and (3) a correct, efficient runtime for automatic system state tracking and update. We automatically trace the data source and information flow in a dynamic way, and implement a correct and parallel runtime networking restore state, while guarantee the minimal execution time and system consistency of the multi-level resource scheduling. Eventually we will integrate these three components into a simple, efficient SDN programming model, which solves all aforementioned issues in SDN programming.
现有软件定义网络存在底层信息抽象层次低，且网络状态的动态变化影响程序正确执行等诸多问题。本研究拟从三个方面来进行研究，从而解决上述的问题：（1）软件定义网络高级编程语言的更高层次的封装和抽象。一方面针对底层设备硬件细节在编程方法中进行更高层次的抽象，另一方面在编程中对底层信息进行最小的封装。（2）高效的分析和自动化生成多流表的编译工具。一方面对应用程序通过分析生成数据转发端流表项，另一方面建立基于用户应用程序及实例的多层次网络状态信息存储与缓存结构，同时实现保证最短完成时间的应用程序实例的并行调度。（3）正确有效的运行时系统状态自动更新和跟踪分析。一方面自动对数据出处和信息流分析进行精确动态跟踪，另一方面实现正确、并行化的运行时网络状态复位，从而保证最短完成时间和系统一致性的多层多阶段资源调度。最后本课题将把三个研究成果综合，并实现一个高效的、简单的软件定义网络控制模型。

结项摘要

针对现有软件定义网络存在底层信息抽象层次低，且网络状态的动态变化影响程序正确执行等诸多问题。本课题从三个方面来进行研究并取得相应成果：（1）软件定义网络高级编程语言的封装和抽象。一方面针对底层设备硬件细节在编程方法中实现了对现有可编程网络的高层次抽象trident系统，另一方面建立了高层的抽象视图可以全局来进行管理，并设计了路由代数实现高级可编程网络的语言抽象。（2）分析和自动化生成多流表的编译工具。针对分析和自动生成多流表问题，研究设计了Magellan系统来解决多表流水线编译问题。针对网络吞吐量的三个预测反应流量：动态吞吐量，异构反应性控制机制和源限制流，设计实现了Prophet系统来进行网络吞吐量的动态预测。（3）正确有效的运行时系统状态自动更新和跟踪分析。一方面设计并实现了更新代数来进行多级更新的增量更新和跟踪，另外一方面设计了分布式的数据平面更新管理模型实现了对运行时系统的正确有效的快速跟踪和分析。最后本课题将把三个研究方面的成果综合，实现了一个高效的、简单的软件定义网络控制模型。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（2）
An Objective-Driven On-Demand Network Abstraction for Adaptive Applications
自适应应用程序的目标驱动的按需网络抽象
  • DOI：
    10.1109/tnet.2019.2899905
  • 发表时间：
    2019-03
  • 期刊：
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gao Kai;Xiang Qiao;Wang Xin;Yang Yang Richard;Bi Jun
  • 通讯作者：
    Bi Jun
Hawkeye: Adaptive Straggler Identification on Heterogeneous Spark Cluster With Reinforcement Learning
Hawkeye：利用强化学习对异构 Spark 集群进行自适应落后者识别
  • DOI：
    10.1109/access.2020.2982320
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Haizhou Du;Shaohua Zhang
  • 通讯作者：
    Shaohua Zhang
Unicorn: Unified resource orchestration for multi-domain, geo-distributed data analytics
Unicorn：用于多域、地理分布式数据分析的统一资源编排
  • DOI：
    10.1016/j.future.2018.09.048
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    Xiang Qiao;Wang X Tony;Zhang J Jensen;Newman Harvey;Yang Y Richard;Liu Y Jace
  • 通讯作者：
    Liu Y Jace
Trident: Toward Distributed Reactive SDN Programming With Consistent Updates
Trident：迈向具有一致更新的分布式反应式 SDN 编程
  • DOI：
    10.1109/jsac.2020.2999654
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子：
    16.4
  • 作者：
    Gao Kai;Nojima Taishi;Yu Haitao;Yang Yang Richard
  • 通讯作者：
    Yang Yang Richard
Prophet: Toward Fast, Error-Tolerant Model-Based Throughput Prediction for Reactive Flows in DC Networks
Prophet：针对直流网络中无功流进行基于快速、容错模型的吞吐量预测
  • DOI：
    10.1109/tnet.2020.3016838
  • 发表时间：
    2020-08
  • 期刊：
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jingxuan Zhang;Kai Gao;Y. Richard Yang;Jun Bi
  • 通讯作者：
    Jun Bi

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    4
  • 作者：
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    --
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  • 作者：
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  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘永;刘丽娟;杨阳;李晨;马光强;杨琦
  • 通讯作者：
    杨琦

其他文献

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AI技术路线图

杨阳的其他基金

内部侵蚀作用对土体力学特性的影响机理研究
  • 批准号：
    51609171
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    20.0 万元
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人类精子中H3K9ac和H4K16ac相关DNA成分及其甲基化改变在特发性男性不育症机制中的作用研究
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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