Hardware Based Packet Classification for High Speed Internet Routers
Langue : anglais
Edité par Springer, 2014
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Etat: Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Hardware Based Packet Classification for High Speed Internet Routers presents the most recent developments in hardware based packet classification algorithms and architectures. This book describes five methods which reduce the space that classifiers occupy within TCAMs; TCAM Razor, All-Match Redundancy Removal, Bit Weaving, Sequential Decomposition, and Topological Transformations. These methods demonstrate that in most cases a substantial reduction of space is achieved. Case studies and examples are provided throughout this book.About this book:- Presents the only book in the market that exclusively covers hardware based packet classification algorithms and architectures.- Describes five methods which reduce the space that classifiers occupy within TCAMs: TCAM Razor, All-Match Redundancy Removal, Bit Weaving, Sequential Decomposition, and Topological Transformations.- Provides case studies and examples throughout.Hardware Based Packet Classification for High Speed Internet Routers is designed for professionals and researchers who work within the related field of router design. Advanced-level students concentrating on computer science and electrical engineering will also find this book valuable as a text or reference book.…
N° de réf. du vendeur 9781489999542
- Titre
- Hardware Based Packet Classification for High Speed Internet Routers
- Auteur
- Eric Torng
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 148999954X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781489999542
- Poids de l'article
- 224 grammes
- Dimensions
- 235x155x8 mm
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
This book presents recent developments in hardware based packet classification algorithms and architectures. It describes five methods that reduce the space that classifiers occupy within TCAMs and includes case studies and examples throughout.
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