Measurement is a fundamental enabler of network applications such as load balancing, attack detection and mitigation, and traffic engineering. A key building block in many critical measurement tasks is \emph{q-MAX}, where we wish to find the largest $q$ values in a number stream. A standard approach of maintaining a heap of the largest $q$ values ordered results in logarithmic runtime, which is too slow for large measurements. Modern approaches attain a constant runtime by removing small items in bulk and retaining the largest $q$ items at all times. Yet, these approaches are bottlenecked by an expensive quantile calculation method. We propose SQUID, a method that redesigns q-MAX to allow the use of \emph{approximate quantiles}, which we can compute efficiently, thereby accelerating the solution and, subsequently, many measurement tasks. We demonstrate the benefit of our approach by designing a novel weighted heavy hitters data structure that is faster and more accurate than the existing alternatives. Here, we combine our previous techniques with a lazy deletion of small entries, which expiates the maintenance process and increases the accuracy. We also demonstrate the applicability of our algorithmic approach in a general algorithmic scope by implementing the LRFU cache policy with a constant update time. Furthermore, we also show the practicality of SQUID for improving real-world networked systems, by implementing a P4 prototype of SQUID for in-network caching and demonstrating how SQUID enables a wide spectrum of score-based caching policies directly on a P4 switch.


翻译:网络应用,如负载平衡、攻击探测和减缓以及交通工程等,是一个基本的促进器。许多关键测量任务的关键构件是 emph{q-MAX} 。 许多关键测量任务的关键构件是 \ emph{qq-MAX}, 我们希望在数量流中找到最大的 $q 值。 一种标准的方法是保持最大 $ 定值的堆积在对数运行时的结果, 这对于大型测量来说太慢。 现代方法通过清除小批量小项目和在任何时候保留最大 $q 的物品而达到一个稳定的运行时间。 然而, 这些方法受到昂贵的宽度计算方法的瓶颈。 我们提议SQUID, 这是一种重新设计 q-MAX 的方法, 以便使用 最大 $q 的值值值值值值值值值值值值值。 我们通过设计新的重重数据系统, 快速和准确性数据结构, 来显示我们的方法的好处。 我们把我们以前的技术与小条目的删除方法结合起来, 来显示实时显示实时维护Q 和直接更新 SLR 方法的应用范围。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2021年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员