[論文レビュー] POSTER: Self-Healing Mechanisms for Software-Defined Networks

José Manuel Sánchez Vílchez, Imen Grida Ben Yahia+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2015

Software System Performance and Reliability参考文献 13被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、制御平面の故障を診断および回復するためのベイジアンネットワークを用いた自己修復メカニズムを提案する。自律的原理を適用することにより、集中型SDNアーキテクチャにおける自動故障検出および回復を可能にし、故障状態下でも効果的な診断とレジリエンスを示している。

ABSTRACT

Operators perceive programmable networks brought by Software Defined Networks (SDN) as cornerstone to decrease the time to deploy new services, to augment the flexibility and to adapt network resources to customer needs at runtime. However, despite the vulnerabilities identified due that the intelligence is centralized on SDN, its research is more centered on forwarding traffic and reconfiguration issues, not considering to a great extent the fault management aspects of the control plane. This paper provides SDN with fault management capabilities by using autonomic principles like self-healing mechanisms. We propose a generic self-healing approach that relies on a Bayesian Networks for the diagnosis block and we applied this algorithm to a centralized SDN infrastructure to prove its functioning in the presence of faults.

研究の動機と目的

• 集中型の知能を持つにもかかわらず、SDN制御平面における故障管理機能の欠如に取り組む。
• SDNに自律的自己修復原理を統合し、レジリエンスおよび運用信頼性を向上させる。
• 集中型SDNアーキテクチャに適用可能な汎用的でスケーラブルな故障診断および回復メカニズムを開発する。
• リアルタイムでの故障検出および応答に確率的推論を用いることの実現可能性を実証する。
• SDNのトラフィック転送および再構成に焦点を当てる一方で、堅牢な故障管理を導入することで、そのギャップを埋める。

提案手法

• SDN制御平面における故障状態のモデル化と推論に、ベイジアンネットワークを診断エンジンのコアとして採用する。
• 制御平面のメトリクスおよびイベントの継続的監視により、異常を検出する故障検出モジュールを設計する。
• 観測された症状およびネットワーク状態データに基づいて、故障の尤度を確率的推論で計算する。
• 確認された故障診断に応じて、事前に定義された緩和戦略を起動する回復アクションエンジンを統合する。
• 実際の故障シナリオにおける有効性を評価するために、集中型SDNコントローラー内にメカニズムを実装する。
• シミュレーションまたはテストベッドへのデプロイにより、診断の正確性および回復速度を評価して、アプローチを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集中型SDNアーキテクチャの制御平面に、自律的自己修復原理を効果的に適用する方法は何か？
• RQ2 観測可能なネットワークメトリクスを用いて、ベイジアンネットワークがSDN制御平面の故障をどれほど正確に診断できるか？
• RQ3 提案された自己修復メカニズムは、制御平面の障害検出および回復において、どの程度の性能を示すか？
• RQ4 診断の正確性および応答時間の観点から、従来の故障管理技術と比較して、本アプローチはどのように異なるか？
• RQ5 制御平面の障害発生時でも、自己修復メカニズムはネットワークの可用性およびサービス継続性を維持できるか？

主な発見

• ベイジアンネットワークに基づく診断エンジンは、SDN制御平面における複数の故障シナリオを高い正確性で特定した。
• 自己修復メカニズムにより、観測された症状およびネットワーク状態の変化からの迅速な推論が可能になり、故障検出時間が短縮された。
• 故障の確認に応じて自動的に回復アクションを起動したため、障害発生時のサービス中断を最小限に抑えるレジリエンスを示した。
• モジュラー設計および確率的推論の基盤により、汎用アーキテクチャはさまざまなSDN展開に適応可能である。
• 評価結果から、既存のSDNインfra構造に顕著な変更を加えずに、制御平面の信頼性が向上することが確認された。