[論文レビュー] Maintaining an Up-to-date Global Network View in SDN

Mohamed Aslan, Ashraf Matrawy|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2016

Software-Defined Networks and 5G参考文献 12被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ネットワーク状態収集およびコントローラー状態配布がSDNアプリケーションのパフォーマンスに与える影響、特に負荷分散シナリオにおける影響を調査している。アクティブ（ポーリング）とパasive（イベント駆動）の状態収集手法を比較し、古くなった状態情報がパフォーマンスを劣化させることを示している。特に、コントローラー規模が大きくかつトラフィックが変動する環境では、状態配布に配慮した設計であっても、アクティブ収集がより高い遅延と不安定性を引き起こすことが明らかになった。

ABSTRACT

Maintaining an up-to-date global network view is of crucial importance for intelligent SDN applications that need to act autonomously. In this paper, we focus on two key factors that can affect the controllers' global network view and subsequently impact the application performance. Particularly we examine: (1) network state collection, and (2) network state distribution. First, we compare the impact of active and passive OpenFlow network state collection methods on an SDN load-balancing application running at the controller using key performance indicators that we define. We do this comparison through: (i) a simulation of a mathematical model we derive for the SDN load-balancer, and (ii) an evaluation of a load-balancing application running on top of single and distributed controllers. Further, we investigate the impact of network state collection on a state-distribution-aware load-balancing application. Finally, we study the impact of network scale on applications requiring an up-to-date global network view in the presence of the aforementioned key factors. Our results show that both the network state collection and network state distribution can have an impact on the SDN application performance. The more the information at the controllers becomes outdated, the higher the impact would be. Even with those applications that were designed to mitigate the issues of controller state distribution, their performance was affected by the network state collection. Lastly, the results suggest that the impact of network state collection on application performance becomes more apparent as the number of distributed controllers increases.

研究の動機と目的

• ネットワーク状態収集およびコントローラー状態配布がSDNアプリケーションパフォーマンスに与える影響を分析すること。
• 主なパフォーマンス指標の観点から、ポーリングベースのアクティブな（アクティブ）とイベント駆動のパasiveな（パasive）OpenFlow状態収集手法を比較すること。
• 単一および分散型コントローラー環境における負荷分散アプリケーションに、これらの要因がどのように影響を与えるかを評価すること。
• ネットワークスケールおよびトラフィックの変動性がアプリケーションパフォーマンスに与える影響を調査すること。
• SDNアプリケーション開発者に対して、堅牢で状態に配慮したネットワークアプリケーションを設計するための知見を提供すること。

提案手法

• 異なる状態収集戦略下でのパフォーマンスをシミュレートするためのSDN負荷分散用数学的モデルを構築した。
• 導出されたモデルに基づくシミュレーションを実施し、サーバー間のバイトカウントの標準偏差などの主要パフォーマンス指標を評価した。
• 単一および分散型コントローラー上で、アクティブおよびパasiveな状態収集を用いて実際の負荷分散アプリケーションを実装・評価した。
• 変動するフロー到着率およびパケットレートを再現するため、On/Off Paretoトラフィックトレースを用いた。
• 平均的なバイトカウントの標準偏差や同期タイミングなどのメトリクスを用いてパフォーマンスを測定した。
• 異なるポーリングおよび同期周期下で、分散型ポーリング（DP）および分散型適応型（DA）負荷分散方式を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アクティブな状態収集（ポーリング）とパasiveな状態収集（イベント駆動）の間で、負荷分散アプリケーションのパフォーマンスにどのような差が生じるか？
• RQ2 状態収集が古くなっている場合、コントローラー状態配布がアプリケーションパフォーマンスに与える影響は何か？
• RQ3 分散型コントローラーの数を増加させることで、古くなった状態情報によるパフォーマンス劣化はどのように変化するか？
• RQ4 トラフィック特性（例：低変動対高変動フロー）は、異なる状態収集手法の有効性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 状態配布に配慮した負荷分散設計であっても、不良なネットワーク状態収集の影響に対してどれほど脆弱であるか？

主な発見

• 低変動トラフィック（同等のフローサイズ）では、パasiveな状態収集が、より低い遅延とよりタイムリーな更新により、アクティブ収集を上回った。
• アクティブな状態収集では、ポーリング周期が長くなるほどパフォーマンスが著しく劣化し、特にポーリング頻度が同期周期よりも大きな負の影響を与える分散環境で顕著だった。
• 状態配布に配慮した負荷分散器（例：LSVSベース）であっても、アクティブ収集による古くなったネットワーク状態の影響でパフォーマンス劣化にさらされることがわかった。
• 状態収集のパフォーマンスへの影響は、コントローラー数の増加に伴い増大し、コントローラー数が2から4に増加する際、バイトカウントの標準偏差が急激に上昇した。
• 実際のOn/Off Paretoトラフィック下では、4つのコントローラーを用いたアクティブ収集では、サーバー間の平均標準偏差が1×10⁸バイトを超えており、顕著な負荷不均衡が生じていることが示された。
• 結果から、ネットワーク状態収集が、単にコントローラー状態配布メカニズムの向上だけでは克服できない重要なボトル neck であることが明らかになった。