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2024 conference-paper

A General and Efficient Approach to Verifying Traffic Load Properties under Arbitrary k Failures

9Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This paper presents YU, the first verification system for checking traffic load properties under arbitrary failure scenarios that can scale to production Wide Area Networks (WANs). Building a practical YU requires us to address two challenges in terms of generality and efficiency. The state-of-the-art efforts either assume shortest-path-based forwarding (e.g., QARC) or only target single-failure reasoning (e.g., Jingubang). As a result, the former inherently cannot generalize to widely used protocols (e.g., SR and iBGP) that are beyond shortest-path forwarding, while the latter cannot efficiently handle arbitrary failure scenarios. For the generality challenge, we propose an approach inspired by symbolic execution, called symbolic traffic execution, to model the forwarding behavior of a range of practically deployed protocols (e.g., eBGP, iBGP, iGP, and SR) under failure scenarios. For the efficiency challenge, we propose diverse equivalence classification techniques (i.e., k-failure-equivalence and link-local-equivalence reduction) to reduce the symbolic traffic execution overhead caused by both the large size of the production WAN and the huge number of traffic flows traversing it. YU has been used in the daily verification of our WAN for several months and has successfully identified potential failure scenarios that would lead to traffic load violations.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A General and Efficient Approach to Verifying Traffic Load Properties under Arbitrary k Failures
Date Crossref
04/08/2024
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Peking University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Alibaba Group (China) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Alibaba Group (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Bellevue Hospital Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Alibaba Cloud pays non établi dans la notice
    Institution

Peking University, Alibaba Group (China) et Alibaba Group (United States), avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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