[論文レビュー] LazyCtrl: Scalable Network Control for Cloud Data Centers

Kai Zheng, Lin Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2015

Software-Defined Networks and 5G参考文献 15被引用数 3

ひとこと要約

LazyCtrlは、トラフィック局所性に基づいてエッジスイッチをグループ化することで、中央コントローラの負荷を軽減するハイブリッドネットワーク制御プレーンを提案する。これにより、グループ内では分散制御が可能となり、グループ間の稀なイベントのみをコントローラにオフロードする。このアプローチにより、コントローラのワークロードを最大82％削減し、転送遅延を改善することで、完全に集中型のSDN設計に比べて大幅にスケーラビリティが向上する。

ABSTRACT

The advent of software defined networking enables flexible, reliable and feature-rich control planes for data center networks. However, the tight coupling of centralized control and complete visibility leads to a wide range of issues among which scalability has risen to prominence. To address this, we present LazyCtrl, a novel hybrid control plane design for data center networks where network control is carried out by distributed control mechanisms inside independent groups of switches while complemented with a global controller. Our design is motivated by the observation that data center traffic is usually highly skewed and thus edge switches can be grouped according to traffic locality. LazyCtrl aims at bringing laziness to the global controller by dynamically devolving most of the control tasks to independent switch groups to process frequent intra-group events near datapaths while handling rare inter-group or other specified events by the controller. We implement LazyCtrl and build a prototype based on Open vSwich and Floodlight. Trace-driven experiments on our prototype show that an effective switch grouping is easy to maintain in multi-tenant clouds and the central controller can be significantly shielded by staying lazy, with its workload reduced by up to 82%.

研究の動機と目的

• 大規模データセンタにおける完全に集中型のSDNコントローラのスケーラビリティ制限を解決すること。
• 頻繁なグループ内トラフィックイベントにおけるコントローラの関与を最小限に抑えることで、コントローラのワークロードを低減すること。
• 完全なネットワーク可視性からコントロールを分離しつつ、低遅延の転送を維持すること。
• 変化するトラフィックパターンに適応可能な実用的で動的なスイッチグループ化を実現すること。
• 既存のOpenFlowベースのSDNソリューションと高い互換性を保ちつつ、システムのスケーラビリティを向上させること。

提案手法

• トラフィック通信の類似性に基づいてエッジスイッチを局所的制御グループに動的にグループ化し、トラフィック局所性を活用する。
• 各スイッチグループ内でのグループ内トラフィックに対する粗い粒度の制御を、各グループ内の分散制御メカニズムに委ねることで、コントローラの関与を削減する。
• メモリ使用量を低く抑えるために、Bloomフィルタを用いたグローバル転送情報ベース（G-FIB）を採用し、グループ間転送を効率的に管理する。
• 最小限のコントローラ負荷で効果的なスイッチグループ化を維持するため、インクリメンタルアップデート機構（IncUpdate）を適用する。
• Open vSwitchおよびFloodlightと統合し、評価用に完全なプロトタイプを実装する。
• 「ラジカルな遅れ」の原則を活用：コントローラは頻繁なローカルイベントに対しては無効状態を維持し、稀なまたは細粒度のグループ間イベントでのみ介入する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データセンターにおけるトラフィック局所性を活用することで、集中型SDNコントローラのワークロードを低減できるか？
• RQ2 実世界のトラフィックパターン下で、動的スイッチグループ化がコントローラの「ラジカルさ」を維持するのにどの程度効果的か？
• RQ3 スイッチグループ内での分散制御により、コントローラ負荷の低減と転送遅延の改善はどの程度達成できるか？
• RQ4 動的スイッチグループ化の維持にかかる実用的コスト（更新頻度およびコントローラ負荷）はどの程度か？
• RQ5 完全に集中型のSDNと比較して、ハイブリッド制御設計はスケーラビリティおよびパフォーマンス面でどの程度優れているか？

主な発見

• トレース駆動実験において、LazyCtrlは中央コントローラのワークロードを最大82％削減し、顕著なスケーラビリティ向上を示した。
• 実際のトラフィックトレースにおけるピーク時間帯でも、コントローラのワークロードは安定しており、大多数のトラフィックがグループ内であり、コントローラに対して透過的であることが確認された。
• インクリメンタルアップデート機能により、更新頻度はわずかに上昇する（拡張トレースでは最大1時間に34回まで）。これにより、効果的なグループ化の維持が実現可能であることが示された。
• グループ内トラフィックのコールドキャッシュ転送遅延は、標準的なOpenFlowと比較して90％以上短縮された（0.83 ms 対 15.06 ms）。これは、コントローラの干渉なしにローカル転送が可能だからである。
• ステディステートの転送遅延は平均で約10％低減された。これは、コントローラ負荷の低減とより速いトポロジーリーニングに起因する。
• Bloomフィルタを用いたG-FIBは、46スイッチグループに対して1スイッチあたり92,160バイトのメモリで、0.1％未満の誤検出率を達成し、低ストレージオーバーヘッドを確保した。