[論文レビュー] Traffic Management Applications for Stateful SDN Data Plane

Carmelo Cascone, Luca Pollini+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2015

Software-Defined Networks and 5G参考文献 7被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、SDNデータプレーンにおける状態記憶型転送を可能にするOpenFlowの拡張であるOpenStateを提案する。スイッチはパケット到着やタイマーによるイベントをトリガーに、ローカルな状態遷移を自律的に行い、トラフィックポリシーを管理できる。著者らは、転送一貫性と障害回復の2つのトラフィック管理応用を示し、処理遅延が最大400ms短縮され、コントローラー参加なしでほぼ即時の回復が達成され、従来のOpenFlowに比べて遅延とパケット損失の両面で顕著に優れている。

ABSTRACT

The successful OpenFlow approach to Software Defined Networking (SDN) allows network programmability through a central controller able to orchestrate a set of dumb switches. However, the simple match/action abstraction of OpenFlow switches constrains the evolution of the forwarding rules to be fully managed by the controller. This can be particularly limiting for a number of applications that are affected by the delay of the slow control path, like traffic management applications. Some recent proposals are pushing toward an evolution of the OpenFlow abstraction to enable the evolution of forwarding policies directly in the data plane based on state machines and local events. In this paper, we present two traffic management applications that exploit a stateful data plane and their prototype implementation based on OpenState, an OpenFlow evolution that we recently proposed.

研究の動機と目的

• リアルタイムトラフィック管理応用における集中型OpenFlowコントローラーの性能ボトルネックを解消すること。
• ネットワーク回復およびロードバランシングのシナリオにおける制御パスの遅延とシグナルオーバーヘッドを低減すること。
• アプリケーションレベルでの転送動作の細粒度制御および状態の進化を、データプレーン内に直接実装すること。
• コントローラーに依存しないスケーラブルなソリューションを設計し、ローカルな状態機械を用いて障害耐性と一貫性のある転送を実現すること。

提案手法

• フローテーブルの直前に状態テーブルを追加し、スイッチがパケットレベルのイベントおよびタイマーに応じてカスタム状態を維持・遷移できるように拡張する。
• パケット到着やタイマーなどのローカルイベントに応じた状態遷移と転送アクションを定義するため、Mealyマシンの抽象化を用いる。
• OpenFlow 1.3のExperimenter拡張としてOpenStateプロトコルを実装し、プロトタイプのスイッチおよびコントローラースタックを構築する。
• 2つのアプリケーションをデプロイ：状態保持型セッショントラッキングによる転送一貫性、およびコントローラー参加なしのスイッチ間シグナルによる障害回復。
• 実世界のトポロジー（ノルウェーのバックボーン）データを用いて性能を評価し、OpenStateとOpenFlow（OVS最適化有無を含む）を比較する。
• さまざまなトラフィック負荷およびコントローラーRTT条件下での処理遅延、パケット損失、回復時間を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来のOpenFlowと比較して、データプレーンにおける状態記憶型転送は、トラフィック管理応用における制御パスの遅延を低減できるか？
• RQ2 OpenStateは、コントローラーによるフローテーブル更新に依存せずに、アプリケーション定義の細粒度の転送一貫性をどのように実現できるか？
• RQ3 ローカルな状態遷移およびスイッチ間シグナルのみを用いて、障害回復をどの程度コントローラー参加なしで達成できるか？
• RQ4 高負荷および障害発生シナリオ下で、OpenStateはOpenFlowに比べて処理遅延およびパケット損失の点でどの程度の性能向上を達成できるか？
• RQ5 OpenStateは、複雑でスケーラブルなトラフィック管理ポリシーをサポートしつつ、低処理オーバーヘッドを維持できるか？

主な発見

• OpenStateでは、1秒あたり2000リクエストの負荷でもスイッチの処理遅延が数ミリ秒にまで短縮される一方、従来のOpenFlowでは同じ負荷下で最大400msの遅延が発生する。
• 12msのコントローラーRTT条件下では、OpenFlowは障害発生時、1秒あたり最大80パケットを失うが、OpenStateはコントローラー非依存の回復によりパケット損失をゼロに保つ。
• OpenStateにおける障害回復は、障害検出と同時にほぼ即時に実行され、コントローラーの応答時間に依存しない。
• Open vSwitchを用いても、OpenFlowとOpenStateの性能差は依然として顕著であり、カーネル空間の最適化だけでは、コントローラー依存の制御パスの根本的な遅延を克服できないことが示された。
• OpenStateは、転送一貫性においてアプリケーションレベルでのセッション粒度およびライフタイムの制御を可能にし、OpenFlowの固定ハッシュベースのロードバランシングの制限を上回る。
• Mealyマシンに基づく状態記憶型データプレーンモデルは、最小限のコントローラー参加で、スケーラブルで効率的かつプログラマブルなトラフィック管理を実現できる。