[論文レビュー] Hydra: Leveraging Functional Slicing for Efficient Distributed SDN Controllers

Yiyang Chang, Ashkan Rezaei+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2016

Software-Defined Networks and 5G参考文献 13被引用数 3

ひとこと要約

Hydraは、スケーラビリティと応答性を向上させるために、トポロジカルスライシングと機能的スライシングを組み合わせたハイブリッドコントローラー分割フレームワークを提案する。Hydraは、パーティション間で計算負荷の高いワークロードと遅延に敏感なリアルタイムアプリケーションを分離することで、収束時間を短縮し、応答遅延を低く保ち、リアルタイムアプリケーションのデッドライン違反を排除する。

ABSTRACT

The conventional approach to scaling Software Defined Networking (SDN) controllers today is to partition switches based on network topology, with each partition being controlled by a single physical controller, running all SDN applications. However, topological partitioning is limited by the fact that (i) performance of latency-sensitive (e.g., monitoring) SDN applications associated with a given partition may be impacted by co-located compute-intensive (e.g., route computation) applications; (ii) simultaneously achieving low convergence time and response times might be challenging; and (iii) communication between instances of an application across partitions may increase latencies. To tackle these issues, in this paper, we explore functional slicing, a complementary approach to scaling, where multiple SDN applications belonging to the same topological partition may be placed in physically distinct servers. We present Hydra, a framework for distributed SDN controllers based on functional slicing. Hydra chooses partitions based on convergence time as the primary metric, but places application instances across partitions in a manner that keeps response times low while considering communication between applications of a partition, and instances of an application across partitions. Evaluations using the Floodlight controller show the importance and effectiveness of Hydra in simultaneously keeping convergence times on failures small, while sustaining higher throughput per partition and ensuring responsiveness to latency-sensitive applications.

研究の動機と目的

• トポロジカルスライシングにおける制限に対処する。具体的には、異なるアプリケーションを同じ場所に配置することでリソース競合が生じ、パフォーマンスが低下する問題を解消する。
• アプリケーションの特性に応じてコントロールプレーン機能をサーバー間で分離することで、大規模なSDN展開におけるスケーラビリティと応答性を向上させる。
• ネットワーク障害発生時における収束時間を最小限に抑えながら、遅延に敏感なアプリケーションおよびリアルタイムアプリケーションの応答時間を低く保つ。
• パーティション間の通信を効率化するため、アプリケーションの配置を通信特性に応じて最適化する。
• 管理上の制約や動的な負荷変化に対応できる柔軟なハイブリッド分割モデルを提供する。

提案手法

• トポロジカルスライシングの補完的手法として機能的スライシングを導入し、同じネットワークパーティション内に存在する異なるSDNアプリケーションを別々の物理サーバーに配置可能にする。
• 収束時間を主な指標として最適化する配置最適化問題を定式化し、応答時間と通信コストを制約条件として設定する。
• アプリケーション間の通信パターンをモデル化し、それらを配置意思決定の根拠として用い、パーティション間通信遅延を最小化する。
• 計算負荷の高いアプリケーション（例：パス計算用のDJ）をリアルタイム（例：ハートビート）および遅延に敏感な（例：パス検索）アプリケーションから分離するコントローラー配置戦略を実装する。
• リアルタイムアプリケーションが負荷の急増時でもデッドラインを守れるように、優先順位制御メカニズムを統合する。
• Floodlightコントローラーを用い、実世界のSDNアプリケーションワークロードを用いてフレームワークを評価し、収束時間、応答遅延、デッドライン遵守率を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来のトポロジカルスライシングと比較して、機能的スライシングは分散SDNコントローラーにおける収束時間と応答遅延を改善できるか？
• RQ2 計算負荷の高いアプリケーションをリアルタイムおよび遅延に敏感なアプリケーションから分離することで、パフォーマンス劣化はどの程度軽減されるか？
• RQ3 パーティション間での通信を考慮した配置戦略は、全体のコントローラー応答性とスケーラビリティにどのような影響を与えるか？
• RQ4 共有コントローラー環境下で、優先順位制御がリアルタイムアプリケーションの遅延とデッドライン遵守率に与える影響は何か？
• RQ5 機能的スライシングは、純粋なトポロジカル分割と比較して、負荷分散と管理上の柔軟性をどのように向上させるか？

主な発見

• Hydraは、ハートビートの95パーセンタイル遅延を、トポロジカルスライシング時と比較して約10 msまで低減し、デッドライン違反を完全に解消した（0% vs. トポロジカルスライシング時3%）。
• ハートビート周波数が1秒間に10回の場合、Hydraではすべてのハートビートメッセージが100 ms以内に処理されるが、トポロジカルスライシングでは約3%のデッドライン違反が発生する。
• ハートビート周波数が1秒間に100回に増加した場合、Hydraの優先順位制御されたリアルタイムアプリケーションは適切なタイミングで応答するが、優先順位なしバージョンでは最大1800 msの遅延が生じる。
• 機能的スライシングにより、遅延に敏感なアプリケーション（例：パス検索、ファイアウォール）が、最短パス計算などの計算負荷の高いタスクによる負荷スパイクから分離される。
• さまざまなアプリケーションタイプにわたり、高いスループットを維持しながらも、収束時間と応答遅延を低く保つことが可能である。
• リアルタイムアプリケーションを遅延に敏感なアプリケーションより優先することで、応答のタイムelinessが著しく向上し、優先順位制御がなければ機能的スライシング単体では不十分であることが示された。