Analyzing the Performance of Linux Networking Approaches for Packet Processing : A Comparative Analysis of DPDK, io_uring and the standard Linux network stack
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the network performance of DPDK, io_uring, and the standard Linux network stack in terms of latency, packet loss, throughput, and packet rate. DPDK is widely adopted in the telecommunication industry and has been for several years. io_uringis a new Linux system call interface, as of this writing, used for asynchronous I/O operations and could potentially offer better network performance than the standard Linux network stack. The analysis involves benchmarking of DPDK, io_uring and Linux network stack both with a continuous flow of data traffic and bursty traffic to see how the applications are able to handle different kinds of data traffic conditions. The Linux kernel network parameters were tuned in order to investigate what kind of performance increase can be achieved for an application using io_uring to gain a better understanding of howio_uring compares to DPDK. From the analysis, it was concluded that DPDK had the best overall performance when considering packet loss, throughput, latency, and packet rate.io_uring performed better than the Linux network stack in terms of throughput, packet loss, and packet rate but was not considerably better in terms of latency. When comparing the latency of bursty traffic for DPDK, io_uring, and the standard Linux network stack, it was shown that the kernel-based alternatives were better able at handling traffic over their maximum performance than DPDK, thus it may offer better scalability. After tuning the Linux kernel network parameters it was concluded that tuning may impact the performance network metrics of an application using io_uring. We conclude that io_uring shows some promising results compared to the standard Linux network stack, but is not yet able to compare with DPDK in network performance. The development of io_uring is ongoing and it may improve further in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».