让WAF机器学习模型飞速运转：节省数十年的处理时间
原文英文，约3900词，阅读约需14分钟。发表于：。In this post, we discuss the performance optimizations we've implemented for our WAF ML product. We'll guide you through specific code examples and benchmark numbers, and we'll share the...
Cloudflare对其Web应用防火墙（WAF）机器学习（ML）模型进行了重大性能优化。通过实施改进，如使用Aho-Corasick库进行特征提取和使用无分支ngram查找进行模型推断，他们将执行时间显著提高了约82%。此外，他们还启用了SIMD优化和XNNPACK用于TensorFlow Lite，进一步减少了执行时间。引入了使用LRU缓存的缓存机制，也显著降低了延迟。总体而言，这些优化使WAF ML模型的速度提高了5.5倍，从而增强了互联网安全性并改善了客户体验。
