近日，福州大学计算机与大数据学院2019级硕士研究生陈翔的两篇学术论文” Torp: Full-Coverage and Low-Overhead Profiling of Host-Side Latency”（陈翔为第一作者），“Escala: Timely Elastic Scaling of Control Channels in Network Measurement “（陈翔为通讯作者，第一作者为我院校友2016级本科生刘宏岩）同时被计算机网络领域国际顶级会议INFOCOM 2022录用（录用率225/1129），论文由福州大学的陈翔（2019级硕士生）、张栋副教授，联合浙江大学、北京大学、中科院计算所等单位合作完成。

论文Torp: Full-Coverage and Low-Overhead Profiling of Host-Side Latency阐述了在数据中心网络（DCN）中，主机侧的数据报处理时延是TCP流端到端时延的重要组成部分。因此，对主机端时延异常的分析被认为是DCN性能诊断和故障排除中的一个关键部分。特别地，这种剖析需要实现全覆盖（即对终端主机处理的每一个TCP数据报进行分析）和低开销 (即分析应避免引入终端主机的高CPU开销）。然而，现有的解决方案完全依赖终端主机来实现主机端时延分析，导致覆盖范围有限或开销过大。因此，论文提出Torp，一个提供全覆盖和低开销的主机侧时延分析的框架。核心思想是将部分时延分析操作卸载到机架顶（ToR）交换机，该交换机本身就能提供全覆盖和线速的数据报处理性能。同时，Torp能有效地协调ToR交换机和终端主机来执行整个时延分析任务。实验表明，与现有的解决方案相比，Torp实现了全覆盖和低开销的主机侧时延测量。

论文Escala: Timely Elastic Scaling of Control Channels in Network Measurement阐述了在网络测量中，数据平面交换机测量流量并通过控制通道向控制平面报告事件，控制平面做出处理事件的决定。然而，目前的网络测量存在两个问题。首先，当流量突发时，大量的事件在短时间内发生，这样控制通道可能会因为有限的带宽容量而出现过载。其次，大部分情况下只有少数事件被报告，使控制通道负载较低，浪费了网络资源。论文提出了Escala，在运行时提供控制通道的弹性扩展，核心思想是在控制通道之间动态地迁移事件流，以调节这些通道的负载。实验结果表明，Escala实现了快速的弹性扩展，同时保证了高测量精度。

IEEE International Conference on Computer Communication (INFOCOM) 是中国计算机学会CCF 推荐的A类国际学术会议，本次亦是继INFOCOM 2021获最佳论文提名奖后，福州大学可编程网络实验室共被INFOCOM会议录用了3篇论文，标志着福州大学在计算机人才培养及网络领域的科学研究中取得一大突破。

论文信息：

Xiang Chen, Hongyan Liu, Junyi Guo, Xinyue Jiang, Qun Huang, Dong Zhang, Haifeng Zhou, Chunming Wu. Torp: Full-Coverage and Low-Overhead Profiling of Host-Side Latency. To appear in IEEE INFOCOM 2022.

Hongyan Liu, Xiang Chen, Qun Huang, Dezhang Kong, Jinbo Sun, Dong Zhang, Haifeng Zhou, Chunming Wu. Escala: Timely Elastic Scaling of Control Channels in Network Measurement. To appear in IEEE INFOCOM 2022.