[論文レビュー] Centrality-based Middlepoint Selection for Traffic Engineering with Segment Routing

George Trimponias, Yan Xiao+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2017

Software-Defined Networks and 5G参考文献 38被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、セグメントルーティングを用いたSDNベースのWANにおけるトラフィックエンジニアリング（TE）のための、中央性に基づく中間ポイント選定手法を提案する。グループ最短経路中央性を活用することで、計算負荷を低減する。全ノードを中間ポイントとして使用する全探索と比較して、実行時間が桁違いに速くなる一方で、最適に近いTE性能を達成するには、中央性が最も高いノードの2.5%〜7%程度を選定すれば十分であることが示された。

ABSTRACT

Segment routing is an emerging technology to simplify traffic engineering implementation in WANs. It expresses an end-to-end logical path as a sequence of segments through a set of middlepoints. Traffic along each segment is routed along shortest paths. In this paper, we study practical traffic engineering (TE) with segment routing in SDN based WANs. We consider two common types of TE, and show that the TE problem can be solved in weakly polynomial time when the number of middlepoints is fixed and not part of the input. However, the corresponding linear program is of large scale and computationally expensive. For this reason, existing methods that work by taking each node as a candidate middlepoint are inefficient. Motivated by this, we propose to select just a few important nodes as middlepoints for all traffic. We use node centrality concepts from graph theory, notably group shortest path centrality, for middlepoint selection. Our performance evaluation using realistic topologies and traffic traces shows that a small percentage of the most central nodes can achieve good results with orders of magnitude lower runtime.

研究の動機と目的

• セグメントルーティングを用いる場合、すべてのノードを中間ポイントとして使用する場合に、大規模なトラフィックエンジニアリング（TE）問題を解く際の計算コストが高くなるという問題に対処すること。
• TEの性能を劣化させることなく中間ポイントの数を削減し、実用的でリアルタイムなTE再計算を可能にすること。
• グラフ理論的中央性の概念を用いて、スケーラブルで効率的な中間ポイント選定手法を開発すること。
• 特にグループ最短経路中央性を含む、さまざまな中央性指標が、現実的なネットワークトポロジーやトラフィックトレースにおいて、どの程度有効であるかを評価すること。

提案手法

• 各経路あたりの中央点数を固定する前提で、セグメントルーティングを用いたTE問題を弱多項式時間の線形計画法（LP）として定式化する。
• ネットワークトポロジーに対してノード中央性指標（最短経路、次数、グループ最短経路中央性）を適用し、影響力のあるノードを同定する。
• リンク容量情報を組み込んだ重み付き中央性指標の変種を導入し、選定の正確性を向上させる。
• 各中央性指標に基づき、中央性が最も高い上位-Kノードを選定し、すべてのTE経路の中央点とする。
• 選定された中央点を用いて、スケールを縮小したLPを構築し、最適化変数および制約の数を顕著に削減する。
• 100ノードおよび161ノードの実世界トポロジーと、$TE_{MF}$（スループットを最大化）および $TE_{LU}$（最大リンク利用率を最小化）の両目的下で、性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 各経路あたりの中央点数を固定した場合、セグメントルーティングを用いたTE問題は弱多項式時間で解けるか？
• RQ2 中央点の選定方法が、TEのLP定式化におけるスケーラビリティおよび実行時間にどのように影響するか？
• RQ3 グラフ中央性指標は、最適に近いTE性能を達成する少数のノードを特定できるか？
• RQ4 最短経路中央性、次数中央性、グループ最短経路中央性のうち、どの中央性指標が、性能と実行時間の両面で最良の妥協をもたらすか？
• RQ5 中央性指標にリンク容量情報を組み込むことで、TEの性能と効率がさらに向上するか？

主な発見

• セグメントルーティングを用い、各経路あたりの中央点数を固定した場合、線形計画法を用いて弱多項式時間でTE問題を解ける。
• グループ最短経路中央性を用いて中央性が最も高いノードの2.5%〜7%を選定するだけで、$TE_{MF}$および $TE_{LU}$両目的において、最適に近いTE性能が達成できる。
• グループ最短経路中央性は、TE性能および実行時間効率の両面で、他の中央性指標を常に上回る。
• 161ノードのトポロジーで3000フローを処理する場合、中央性に基づく中間ポイント選定を用いることで、LPの実行時間が3分未満にまで短縮されるが、ランダム選定または全ノード選定では3時間以上かかっていた。
• 重み付き中央性の変種はわずかな改善をもたらすが、耐性および性能の面で、非重み付きグループ最短経路中央性を上回ることはなかった。
• 中央ノードを通る重複する最短経路を活用することで、最適化変数および制約の数を削減し、収束が速くなる。