[論文レビュー] Stratos: A Network-Aware Orchestration Layer for Virtual Middleboxes in Clouds

Aaron Gember-Jacobson, Anand Krishnamurthy+7 more|arXiv (Cornell University)|May 1, 2013

Cloud Computing and Resource Management参考文献 46被引用数 84

ひとこと要約

Stratos は、ソフトウェア定義ネットワーキング (SDN) を用いて、仮想化された中間機器 (middlebox) の正しい構成と効率的なプロビジョニングを可能にするネットワーク認識型オ케ストレーションレイヤーである。軽量で仮想化に配慮したフローフォワーディング制御により、転送の正しさを保証し、トラフィックエンジニアリング、動的フローディストリビューション、ネットワーク認識型スケーリングを通じてスケーラブルでリソース効率の良いプロビジョニングを実現し、ベースラインと比較してリソース使用量を最大で1/3まで削減する。

ABSTRACT

Enterprises want their in-cloud services to leverage the performance and security benefits that middleboxes offer in traditional deployments. Such virtualized deployments create new opportunities (e.g., flexible scaling) as well as new challenges (e.g., dynamics, multiplexing) for middlebox management tasks such as service composition and provisioning. Unfortunately, enterprises lack systematic tools to efficiently compose and provision in-the-cloud middleboxes and thus fall short of achieving the benefits that cloud-based deployments can offer. To this end, we present the design and implementation of Stratos, an orchestration layer for virtual middleboxes. Stratos provides efficient and correct composition in the presence of dynamic scaling via software-defined networking mechanisms. It ensures efficient and scalable provisioning by combining middlebox-specific traffic engineering, placement, and horizontal scaling strategies. We demonstrate the effectiveness of Stratos using an experimental prototype testbed and large-scale simulations.

研究の動機と目的

• 企業はクラウド環境における中間機器 (例: ファイアウォール、IDS) のパフォーマンスおよびセキュリティの利点を活用したいが、それらを体系的に構成・プロビジョニングするためのツールが不足している。
• 既存のソリューションは、中間機器の状態保持性およびパケット操作 (例: NAT、セッション終了) の影響により、特に動的スケーリング下で誤った転送を引き起こすことがある。
• 現在のプロビジョニング戦略は非効率的でスケーラブルではなく、ネットワークのボトルneckや調整の欠如により、過剰プロビジョニングやリソースの低利用率が生じる傾向にある。
• 本論文は、クラウド環境における仮想中間機器の正しいサービスチェイニングと効率的でスケーラブルなプロビジョニングを保証する、革新的なオーケストレーションレイヤー Stratos の設計および実装を目的としている。

提案手法

• Stratos は、Floodlight モジュールとして実装された転送コントローラーを用い、軽量で仮想化に配慮した SDN メカニズムにより、中間機器チェーンの過剰プロビジョニングをわずかに実施することで、ステアリングの曖昧さを回避するフローフォワーディング制御を管理する。
• マルチレベルのプロビジョニング戦略を採用：まず、ボトルneckの原因を事前に把握しない状態で、フローディストリビューションを用いて一時的なボトルneckを処理する。
• 恒久的なボトルneckに対しては、トラフィックエンジニアリングおよび配置アルゴリズムに従い、ネットワーク認識型の水平スケーリングと VM 移行を適用し、ネットワークフットプリントを最小限に抑え、リソース利用率を最大化する。
• リソースコントローラーは線形プログラミング (LP) を用いて最適なフローディストリビューションを計算し、レール間帯域幅とトラフィック量のメトリクスに基づいて配置／移行の意思決定を行う。
• システムは、フローディストリビューション（非協調的）と配置（協調的）を分離することで、テナントパーティショニングとモジュラー展開によりコントローラーの水平スケーリングを可能にする。
• プロトタイプ実装（約12K行の Java）には、転送コントローラーと独立したリソースコントローラーが含まれ、実環境のテストベッドおよび大規模シミュレーションを用いて評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パケット操作およびクラウド環境下での動的プロビジョニングが行われる中で、仮想中間機器チェーンをどのように正しく構成できるか？
• RQ2 ボトルneckの種類を事前に知らない状態で、仮想中間機器の効率的でスケーラブルなプロビジョニングを実現するメカニズムは何か？
• RQ3 ネットワーク認識型のフローディストリビューションおよび配置によって、マルチテナントクラウド環境におけるリソース消費量の削減と利用率の向上はどの程度達成できるか？
• RQ4 Stratos は高負荷のテナント環境下でどのようにスケーリングすることができ、そのコントローラーは数百人のテナントに対してリアルタイムのプロビジョニング意思決定を処理できるか？

主な発見

• Stratos は、パケット操作および動的プロビジョニング下でも 0% のエラー率で正しい転送構成を保証し、類似手法が約19%のエラー率を示すのに対し、優れた性能を発揮する。
• 構成メカニズムは、1フローあたり1つのパケット操作中間機器に対してわずか1msのオーバーヘッドをもたらし、低遅延動作を実現する。
• Stratos は、ベースラインソリューションと比較してリソース使用量を最大で1/3まで削減し、インスタンスの利用効率を向上させる（例：Stratos では50%のインスタンスが12Mbps以上を処理するが、UniformFlow では3Mbps未満）。
• ネットワーク利用効率が著しく向上：Stratos は、チェーンが需要に近づけるようにスケーリングを可能にし、レール間トラフィックを増加させる。85%のチェーンが需要の30%を満たすのに対し、UniformFlow では20%にとどまる。
• リソースコントローラーは、1台のサーバーで1秒間に51回のフローディストリビューション操作、67回の配置操作を処理でき、数百人のテナントをサポートする。
• 転送コントローラーは、既存の SDN 技術を用いてスケーリング可能であり、システムの制御論理は、動的ワークロード下でもリアルタイムのプロビジョニング意思決定を支えるのに十分な応答性を有する。