[論文レビュー] Technique Report: Near-Optimal Routing Protection for SDN Networks Using Distributed Markov Approximation

Huawei Huang, Song Guo+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2016

Software-Defined Networks and 5G参考文献 49被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、SDN制御プレーンにおける近似最適ルーティング保護のための分散型マルコフ近似手法を提案する。トラフィック負荷のバランス調整とフローテーブルルール配置を統合最適化することで、重み付きコストを最小化する。本手法は高速な収束性と高いリソース利用効率を達成し、単一リンク障害下での性能変動について理論的分析も行う。

ABSTRACT

Software Defined Networking (SDN) brings numbers of advantages along with many challenges. One particular concern is on the control-plane resilience, while the existing protection approaches proposed for SDN networks mainly focus on data-plane. In order to achieve the carrier-grade recovery from link failures, we adopt the dedicated protection scheme towards finding optimal protection routing for control-plane traffic. To this end, we study a weighted cost minimization problem, in which the traffic load balancing and flow table rule placement are jointly considered when selecting protection paths for controller-switch sessions. Because this problem is known as NP-hard, we propose a Markov approximation based combinatorial optimization approach for routing protection in SDN control-plane, which produces near-optimal solution in a distributed fashion. We then extend our solution to an on-line case that can handle the single-link failure one at a time. The induced performance fluctuation is also analyzed with theoretical derivation. Extensive experimental results show that our proposed algorithm has fast convergence and high efficiency in resource utilization.

研究の動機と目的

• 既存の解決策が主にデータプレーン保護に注力している一方で、SDNネットワークにおける制御プレーンのレジリエンスの欠如に対処する。
• トラフィック負荷のバランス調整とフローテーブルルール配置の制約を同時に満たす条件下で、コントローラ・スイッチセッションの最適保護経路を求めるNP困難問題に取り組む。
• 制御プレーンルーティング保護のための近似最適解を生成する分散型組み合わせ最適化手法を設計する。
• 単一リンク障害を逐次的に処理できるオンライン設定に拡張し、導入される性能変動の理論的分析を実施する。

提案手法

• トラフィック負荷のバランス調整とフローテーブルルール配置を組み込んだ重み付きコスト最小化問題として、保護ルーティング問題を定式化する。
• NP困難な組み合わせ最適化問題を扱いやすい分散型ソリューションフレームワークに変換するために、マルコフ近似を適用する。
• 各ネットワークノードが局所的な情報と反復更新を用いて自らの保護経路の一部を計算できる分散アルゴリズムを設計する。
• 各単一リンク障害が発生する度に保護経路を再最適化することで、オンライン障害処理を統合し、最小限の中断を実現する。
• オンライン適応メカニズムの安定性と信頼性を評価するため、性能変動の理論的境界を導出する。
• さまざまなネットワークトポロジーと障害シナリオ下での収束速度とリソース利用効率の妥当性を、シミュレーションベースの評価によって検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のアプローチがデータプレーン保護に注力している中で、SDNネットワークにおける制御プレーンレジリエンスはどのようにして効果的に達成できるか？
• RQ2 トラフィック負荷のバランス調整とフローテーブルルール配置を同時に最適化することが、保護ルーティングの最適性と効率性に与える影響は何か？
• RQ3 分散型マルコフ近似手法は、SDN制御プレーンにおけるNP困難なルーティング保護問題に対して近似最適解を達成できるか？
• RQ4 提案手法のアルゴリズムは動的で単一リンク障害が発生するシナリオ下でどのように動作するか。性能変動の理論的境界は何か？

主な発見

• 提案手法であるマルコフ近似に基づく方法は、集中型または正確な最適化手法と比較して著しく高速な収束性を達成し、近似最適なルーティング保護を実現する。
• アルゴリズムの分散型特性により、グローバルなネットワーク状態情報を必要とせず、大規模SDNネットワークへのスケーラブルな展開が可能になる。
• トラフィック負荷のバランス調整とフローテーブルルール配置を同時に考慮することで、単一要因のみ最適化する手法と比較して、リソース利用効率が向上する。
• オンライン拡張により、単一リンク障害を1件ずつ逐次的に処理でき、性能の安定性を維持し、解析可能で有界な変動を示す。
• 広範な実験により、リソース利用効率の高さと動的障害状況下での頑健性が確認された。
• 理論的分析により、性能変動が予測可能な範囲内に保たれることを確認し、キャリアグレードの信頼性要件を満たすことが可能である。