초록 ▼

입력 패킷을 딥러닝 알고리즘(RNN, LSTM)으로 처리하여 신속하게 DPA를 선택하도록 하여 동적이고 더욱 효과적인 저지연 루트를 제공함으로써 향상된 클라우드 서비스를 구현할 수 있도록 한 딥러닝 기반 데이터 패킷처리 가속화 기술을 이용한 저지연 클라우드 서비스제공장치에 관한 것으로서, 입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신경망(RNN, Recurrent neural network)으로 처리하여 입력 패킷의 경로를 판별하고, 판별한 입력 패킷의 경로에 따라 적응적으로 DPA를 선택하고, 선택된 DPA를 이용하여 입력 패킷을 처리한

입력 패킷을 딥러닝 알고리즘(RNN, LSTM)으로 처리하여 신속하게 DPA를 선택하도록 하여 동적이고 더욱 효과적인 저지연 루트를 제공함으로써 향상된 클라우드 서비스를 구현할 수 있도록 한 딥러닝 기반 데이터 패킷처리 가속화 기술을 이용한 저지연 클라우드 서비스제공장치에 관한 것으로서, 입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신경망(RNN, Recurrent neural network)으로 처리하여 입력 패킷의 경로를 판별하고, 판별한 입력 패킷의 경로에 따라 적응적으로 DPA를 선택하고, 선택된 DPA를 이용하여 입력 패킷을 처리한 후, 처리된 패킷의 처리 성능을 검증하여 패킷 처리가 적정하면 처리 패킷을 출력하고, 패킷 처리가 적정하지 않으면 DPA 선택을 다시 하도록 하여 패킷 처리의 지연특성을 개선한다.

대표청구항 ▼

입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신경망(RNN, Recurrent neural network)으로 처리하여 입력 패킷의 경로를 판별하고, 판별한 입력 패킷의 경로에 따라 적응적으로 DPA(Deep Packet Repository)를 선택하는 적응형 DPA 선택부;상기 적응형 DPA 선택부에 의해 선택된 DPA를 이용하여 입력 패킷을 처리하는 적응형 DPA 처리부; 및상기 적응형 DPA 처리부에서 처리된 패킷의 처리 성능을 검증하는 적응형 DPA 검증부를 포함하고,상기 적응형 DPA 선택부는 입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신

입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신경망(RNN, Recurrent neural network)으로 처리하여 입력 패킷의 경로를 판별하고, 판별한 입력 패킷의 경로에 따라 적응적으로 DPA(Deep Packet Repository)를 선택하는 적응형 DPA 선택부;상기 적응형 DPA 선택부에 의해 선택된 DPA를 이용하여 입력 패킷을 처리하는 적응형 DPA 처리부; 및상기 적응형 DPA 처리부에서 처리된 패킷의 처리 성능을 검증하는 적응형 DPA 검증부를 포함하고,상기 적응형 DPA 선택부는 입력 패킷을 딥러닝 알고리즘인 순환 신경망(RNN, Recurrent neural network)으로 처리하여 입력 패킷의 경로를 판별하고, 판별한 입력 패킷의 경로가 East-West 이면 DPA 방식으로 OVS-DPDK를 선택하여 SR-IOV가 병목 상태가 되어 트래픽 경로가 길어지는 것을 방지하고, 판별한 입력 패킷의 경로가 North-South이면 DPA 방식으로 SR-IOV를 선택하고, 판별한 입력 패킷의 경로가 East-West와 North-South 혼재 상태이면 DPA 방식으로 OVS-DPDK + SR-IOV를 선택하며,상기 적응형 DPA 검증부는 처리되는 패킷의 스루풋/지연시간/지터를 실시간으로 체크하고, 체크한 값과 패킷 특성별로 지정된 임계(THRESHOLD)값과 비교하여 임계값 이하인 경우, 패킷을 다시 적응형 DPA 선택부로 피드백하여 DPA 선택 과정을 다시 수행하도록 하고, 패킷 처리 특성인 스루풋, 지연시간, 지터의 실시간 체크 값이 상기 패킷 특성별로 지정된 임계값보다 클 경우 패킷 처리 성능이 적정하다고 판단하는 것을 특징으로 하는 적응형 데이터 계측 가속화 기술을 이용한 저지연 클라우드 서비스제공장치.