[논문 리뷰] Energy-efficient Traffic Allocation in SDN-based Backhaul Networks: Theory and Implementation

Senay Semu Tadesse, Claudio Casetti외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 15.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 4인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 SDN 기반 백홀 네트워크에서 동적으로 유휴 노드를 끄고 트래픽을 최소한의 링크 집합으로 농축시켜 전력 소비를 줄이기 위해 히ュ리스틱 기반의 에너지 효율적인 트래픽 할당 방식인 EMMA를 제안한다. ONOS에 구현하고 Mininet 시뮬레이션을 통해 평가한 결과, EMMA는 이론적 최적에 근접한 에너지 절감 효과를 달성하였으며, 항상 켜진 네트워크 대비 중간-낮은 하중 조건에서 약 100%의 전력 절감을 기록하였다.

ABSTRACT

5G networks are expected to be highly energy efficient, with a 10 times lower consumption than today's systems. An effective way to achieve such a goal is to act on the backhaul network by controlling the nodes operational state and the allocation of traffic flows. To this end, in this paper we formulate energy-efficient flow routing on the backhaul network as an optimization problem. In light of its complexity, which impairs the solution in large-scale scenarios, we then propose a heuristic approach. Our scheme, named EMMA, aims to both turn off idle nodes and concentrate traffic on the smallest possible set of links, which in its turn increases the number of idle nodes. We implement EMMA on top of ONOS and derive experimental results by emulating the network through Mininet. Our results show that EMMA provides excellent energy saving performance, which closely approaches the optimum. In larger network scenarios, the gain in energy consumption that EMMA provides with respect to the simple benchmark where all nodes are active, is extremely high, reaching almost 1 under medium-low traffic load.

연구 동기 및 목표

• 5G 백홀 네트워크의 에너지 소비를 줄이는 데 도전하는 것 — 현재 시스템 대비 10배 이상 에너지 효율적인 시스템이 되기를 기대한다.
• 순간적 전력 소비를 최소화하기 위해 활성화된 노드 및 링크의 전력 소비를 최적화하는 비선형 정수계획문제로 에너지 효율적인 플로우 라우팅을 수립한다.
• 대규모 환경에서 정확한 최적화가 계산적으로 불가능한 문제를 해결하기 위해 실용적인 히ュ리스틱 솔루션을 제안한다.
• ONOS와 통합되어 트래픽 부하에 따라 네트워크 상태를 동적으로 제어하는 실세계 SDN 기반 애플리케이션(EMMA)을 설계하고 구현한다.
• 시뮬레이션을 통해 히ュ리스틱 접근 방식이 이론적 최적에 매우 가까이 도달하면서 대규모 구현 환경에서 상당한 에너지 절감 효과를 제공함을 입증한다.

제안 방법

• 전체 전력 소비를 최소화하기 위해 노드 활성화(on/off), 링크 활성화, 플로우 라우팅 결정을 종합적으로 최적화하는 비선형 정수계획문제(ILP)로 에너지 효율 문제를 수립한다.
• 링크의 트래픽 부하에 따라 전력 소비를 모델링하고, 활성화되어 있으나 사용되지 않는 노드에 대한 고정된 유휴 전력 비용을 포함한다.
• EMMA는 먼저 트래픽 부하가 가장 낮은 노드를 식별하고 비활성화한 후, 플로우를 집중적으로 라우팅하여 트래픽을 적은 수의 활성 링크로 집약시키는 히ュ리스틱 알고리즘을 제안한다.
• 네트워크 토폴로지가 변경될 때마다 동적으로 플로우 라우팅을 재최적화하여 지속적인 에너지 효율성과 QoS 준수를 확보한다.
• EMMA를 ONOS SDN 컨트롤러의 노스밴드 애플리케이션으로 구현하여 OpenFlow 스위치 제어 및 네트워크 상태 모니터링을 위해 API를 활용한다.
• 실제 백홀 네트워크 토폴로지의 시뮬레이션을 위해 Mininet을 사용하고, EMMA와 항상 활성 상태를 유지하는 기준 대비 제어 실험을 통해 성능을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SDN 기반 백홀 네트워크에서 노드 및 링크 활성화를 동적으로 제어함으로써 에너지 소비를 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ2 대규모 백홀 네트워크의 최적 플로우 라우팅 문제를 해결할 때 에너지 효율성과 계산 복잡도 사이의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ3 실제 네트워크 환경에서 히ュ리스틱 접근 방식이 최적의 에너지 절감 솔루션을 어느 정도 근접할 수 있는가?
• RQ4 모든 네트워크 요소가 항상 케어진다는 기준 대비 제안된 EMMA 알고리즘이 에너지 소비를 얼마나 줄이는가?
• RQ5 실제 SDN 환경에 에너지 인식 플로우 라우팅을 구현할 때의 실용적 과제와 구현 요구사항은 무엇인가?

주요 결과

• 소규모 네트워크 환경에서 검증한 결과, EMMA는 이론적 최적에 매우 가까운 에너지 절감 효과를 달성한다.
• 더 큰 네트워크 토폴로지에서 EMMA는 모든 스위치가 항상 활성 상태인 기준 대비 에너지 소비를 거의 100%까지 감소시켰으며, 특히 중간-낮은 트래픽 하중 조건에서 뚜렷한 효과를 보였다.
• 히ュ리스틱 접근 방식은 트래픽을 최소한의 경로 집합으로 집약시켜 활성화된 노드 및 링크의 수를 효과적으로 줄였고, 이로 인해 유휴 장치의 수가 증가하였다.
• ONOS에 대한 구현 결과, EMMA는 최소한의 오버헤드로 실세계 SDN 컨트롤러에 효율적으로 통합될 수 있음을 입증하였다.
• Mininet 기반 시뮬레이션은 EMMA가 높은 성능과 확장성을 유지함을 확인하였으며, 이는 대규모 5G 백홀 네트워크에의 구현에 적합함을 시사한다.
• 결과적으로 동적 재라우팅 및 적응형 노드 비활성화 전략이 정적이고 항상 케어진 네트워크 운영 방식에 비해 에너지 효율성 면에서 뛰어난 성능을 발휘한다.