dc.contributor.author | Matos, Guilherme Mendes Vieira de | |
dc.date.accessioned | 2022-01-03T20:08:22Z | |
dc.date.available | 2022-01-03T20:08:22Z | |
dc.date.issued | 2021-10-27 | |
dc.identifier.citation | MATOS, Guilherme Mendes Vieira de. In-Network IdentifiCation and chAining: um mecanismo de identificação de tráfego e encadeamento no plano de dados. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15424. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15424 | |
dc.description.abstract | Inside the 5G Core (5GC) a myriad of (virtual) functions may be deployed so that different treatment can be given for traffic coming in and out to/from the Radio Access Network (RAN). One of these key functions is Service Function Chaining (SFC) supported by SRv6 state-of-the-art protocol. In this work, we present an SFC P4-based solution for traffic identification and chaining using SRv6. We call this function In-Network Classification and chAining (INCA), which is deployed entirely in the data plane using a Netronome Agilo SmartNIC. The INCA is deployed just before the User Plane Function (UPF) inside the 5GC and is capable of observing the traffic coming from and going to the RAN so that it classifies and creates the proper sequence of services to be followed by every specific flow. Our results show that INCA performs the task of packet classification and chaining perfectly with a minimal Flow Completion Time (FCT) impact when compared to the same environment without it. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | 5G | por |
dc.subject | Network slice | eng |
dc.subject | P4 | por |
dc.subject | Plano de dados | por |
dc.subject | Dataplane | eng |
dc.subject | Service function chaining | eng |
dc.subject | Dispositivos programáveis | por |
dc.subject | Programmable devices | eng |
dc.title | In-Network IdentifiCation and chAining: um mecanismo de identificação de tráfego e encadeamento no plano de dados | por |
dc.title.alternative | In-Network IdentifiCation and chAining: a mecanism for traffic identification and chaining on dataplane | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Verdi, Fábio Luciano | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9143186843657940 | por |
dc.description.resumo | Dentro do 5G Core (5GC), uma miríade de funções (virtuais) podem ser implementadas para que diferentes tratamentos possam ser dados para o tráfego entre a Radio Access Network (RAN) e User Plane Function (UPF). Uma dessas funções principais é o encadeamento de funções de serviço (SFC, do inglês Service Function Chaining), compatível com o protocolo SRv6 de última geração. Neste trabalho, apresentamos uma solução baseada em P4 para identificação e encadeamento de tráfego usando SRv6. Chamamos essa função de In-Network Classification and chAining (INCA), que é totalmente implantada no plano de dados usando uma placa de rede Netronome Agilo SmartNIC. O INCA é implantado imediatamente antes da UPF, dentro do 5GC e é capaz de observar o tráfego que entra e sai da RAN para classificar e criar a sequência adequada de serviços a ser seguida por cada fluxo específico. Nossos resultados mostram que o INCA realiza a tarefa de classificação e encadeamento de pacotes perfeitamente com um impacto mínimo de Flow Completion Time (FCT) quando comparado ao mesmo ambiente sem ele. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus Sorocaba | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/6268889758612468 | por |