随着企业网络向100G高速互联与多云架构演进，传统的网络流量管理模型正面临根本性挑战。基于静态IP五元组的策略配置，在应对IP动态化、CDN服务复用及加密流量普及等现实场景时，不仅运维复杂度剧增，更难以保障关键业务的体验与安全。网络架构的升级，亟需从“以地址为中心”转向“以身份与来源为核心”的智能控制范式。

AsterNOS-VPP 所集成的 Geo-Engine 技术，通过轻量化、高效率的协议头部解析机制，在数据转发面直接提取流量身份特征——如 TLS SNI、HTTP Host、DNS Query 等，并借助 GeoIP（地理区域）与 GeoSite（应用分类）两大规则引擎，实现对流量的实时识别与分类。该方案摒弃了传统深度包检测（DPI）的资源消耗与性能瓶颈，在 TLS 1.3 全加密环境下仍能保持线速转发，为高吞吐场景下的精细策略部署提供了技术基础。

高效识别与匹配架构

AsterNOS Geo-Engine 的关键创新在于其“提取-匹配-执行”的高效流水线设计：

多协议特征提取

针对 HTTPS/TLS、HTTP/1.1、DNS、SOCKS5 等常见协议，仅解析其握手或请求头部中的关键字段，如 SNI、Host 等，避免全报文检测带来的性能损耗。