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公开(公告)号：CN113708965B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110971582.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L41/14 , H04L43/0805 , H04L41/0803 , H04L67/303
Abstract: 本发明涉及一种高性能构件化的数据包处理系统，属于计算机网络领域。本发明提出了Vnode与Vlink两种构件虚拟网络功能的组件的基本模型，虚拟网络功能组件能够基于基本模型快速开发。提供包括数据包分类器，二层交换，简单路由，数据包队列在内的一批基于Vlink，Vnode实现的简单虚拟网络功能组件，用户在不进行虚拟网络功能组件开发的情况下，能够使用ini形式的配置语言，将基本的虚拟网络功能组件配置成可用的网络功能，并达到与专用硬件产品相当的性能。我们使用pktgen数据包生成工具对虚拟网络功能组件组成的网络功能和服务链进行了测试，从实验结果来看，使用本发明搭建的网络功能具有较高的性能和良好的扩展性，不同网络功能组成服务链后仍具有较高的性能。
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公开(公告)号：CN113708965A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110971582.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种高性能构件化的数据包处理框架，属于计算机网络领域。本发明提出了Vnode与Vlink两种构件虚拟网络功能的组件的基本模型，虚拟网络功能组件能够基于基本模型快速开发。提供包括数据包分类器，二层交换，简单路由，数据包队列在内的一批基于Vlink，Vnode实现的简单虚拟网络功能组件，用户在不进行虚拟网络功能组件开发的情况下，能够使用ini形式的配置语言，将基本的虚拟网络功能组件配置成可用的网络功能，并达到与专用硬件产品相当的性能。我们使用pktgen数据包生成工具对虚拟网络功能组件组成的网络功能和服务链进行了测试，从实验结果来看，使用本发明搭建的网络功能具有较高的性能和良好的扩展性，不同网络功能组成服务链后仍具有较高的性能。
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公开(公告)号：CN118337705A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410627638.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种动态学习控制TCP网络拥塞控制优化的方法，属于计算机网络领域。本发明基于动态学习系统，动态学习系统包括三个模块，分别是人工控制模块、测量模块和自动控制模块。本发明基于动态学习系统，采用动态学习算法，针对网络传输中拥塞控制算法无法根据当前网络环境进行自适应调节的问题，通过对当前网络环境进行学习，以选择更加适合的拥塞控制参数，从而进一步提高网络传输效率，充分利用网络传输带宽，提高网络传输的质量。
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