[논문 리뷰] Joint Routing and Scheduling for Large-Scale Deterministic IP Networks

Jonatan Krolikowski, Sébastien Martin외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 06.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 23인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 Cycle Specified Queuing and Forwarding (CSQF)를 사용하여 대규모 결정론적 IP 네트워크에서 공동 라우팅 및 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 컬럼 생성과 동적 프로그래밍을 활용하여 10퍼센트 미만의 최적성 갭을 확보하면서 몇 초 내에 트래픽 수용을 최대화한다. 또한 온라인 수용을 위한 초고속 그레디 알고리즘을 도입하여 1개 수요당 10 μs 내외로 최적해와 5퍼센트 이내의 갭을 달성한다.

ABSTRACT

With the advent of 5G and the evolution of Internet protocols, industrial applications are moving from vertical solutions to general purpose IP-based infrastructures that need to meet deterministic Quality of Service (QoS) requirements. The IETF DetNet working group aims at providing an answer to this need with support for (i) deterministic worst-case latency and jitter, and (ii) zero packet loss for time-sensitive traffic. In this paper we focus on the joint routing and scheduling problem in large scale deterministic networks using Cycle Specified Queuing and Forwarding (CSQF), an extension of Cyclic Queuing and Forwarding (CQF) with multiple transmission queues and support of segment routing. In this context, we present two centralized algorithms to maximize traffic acceptance for network planning and online flow admission. We propose an effective solution based on column generation and dynamic programming. Thanks to the reinforcement of the model with valid inequalities, we improve the upper bound and the solution. We demonstrate on realistic instances that we reach an optimality gap smaller than 10% in a few seconds. Finally, we also derive an ultra-fast adaptive greedy algorithm to solve the problem at the cost of a small extra gap.

연구 동기 및 목표

• 엄격한 지연 및 패킷 손실 없음 요구사항을 충족시키는 대규모 결정론적 IP 네트워크에서 시간 민감성 트래픽을 지원하는 데 도전 과제를 해결한다.
• DetNet에서 결정론적 품질의 서비스(QoS)를 가능하게 하기 위해 다중 유형 유량의 확장된 NP-난이도 문제로 공동 라우팅 및 스케줄링 문제를 수립한다.
• 라우팅 및 스케줄링 의사결정을 동시에 최적화하여 트래픽 수용을 극대화하는 중앙집중식 오프라인 알고리즘을 개발한다.
• 실시간 흐름 수용에 적합한 최소 지연을 제공하는 초고속 온라인 알고리즘을 설계하여 생산 네트워크에서의 동적 수요 처리에 대응한다.

제안 방법

• 사이클 기반 전송 스케줄링 및 세그먼트 라우팅을 위한 제약 조건을 포함한 정수선형계획문(ILP)으로 공동 라우팅 및 스케줄링 문제를 수립한다.
• 문제를 마스터 문제와 가격 설정 하위문제로 분해하기 위해 컬럼 생성 기법을 적용하여 대규모 인스턴스의 효율적 해법을 가능하게 한다.
• 가격 설정 하위문제를 해결하기 위해 동적 프로그래밍을 사용하여 해가 반복적으로 향상되는 타당한 경로 및 전송 사이클을 식별한다.
• 유효한 부등식을 도입하여 선형 이론의 타당성을 강화함으로써 상한선을 개선하고, 최대 30%까지 상한선을 향상시켜 최적성 갭을 줄인다.
• 이완된 해를 정수 해로 변환하기 위한 라운딩 전략을 구현하여 높은 수준의 트래픽 수용 품질을 유지한다.
• 1개 수요당 10 μs 내외로 흐름을 경로 및 사이클에 할당하는 적응형 그레디 알고리즘을 유도하여, 소량의 5% 갭을 희생함으로써 온라인 시나리오에서 극도로 빠른 처리 속도를 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 CSQF를 활용한 대규모 결정론적 IP 네트워크에서 공동 라우팅 및 스케줄링 문제를 효율적으로 수립하고 해결할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 유효한 부등식을 모델에 도입함으로써 공동 라우팅 및 스케줄링 문제의 상한선과 해 품질에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 확장 가능한 컬럼 생성 기반 접근법이 실제 네트워크 인스턴스에서 근사 최적의 트래픽 수용을 달성하고 작은 최적성 갭을 확보할 수 있는가?
• RQ4 그레디 온라인 알고리즘의 성능은 고급 컬럼 생성 방법과 비교해 볼 때 속도와 해 품질 측면에서 어떻게 다른가?

주요 결과

• 컬럼 생성 기반 알고리즘은 수백 개의 노드와 링크를 포함하는 실제 IPRAN 인스턴스에서 몇 초 내에 최적성 갭 10퍼센트 미만을 달성한다.
• 유효한 부등식을 모델에 도입함으로써 상한선이 최대 30% 향상되어 해의 품질을 크게 향상시키고 최적성 갭을 좁히는 데 기여한다.
• 기본 기반 대비 컬럼 생성 해법이 정수 해를 최대 5% 향상시키며, 모델 강화의 효과를 입증한다.
• 적응형 그레디 알고리즘은 1개 수요당 10 μs 내외로 최적해와 5퍼센트 이내의 갭을 확보하여 온라인 흐름 수용에 매우 적합하다.
• CSQF는 다수의 큐를 허용하여 유연한 스케줄링과 트래픽 연기 기능을 제공함으로써 CQF보다 더 높은 트래픽 수용률을 달성한다. 특히 비핵심 지연 유형의 흐름에 유리하다.
• 트래픽 부하가 증가함에 따라 CQF와 CSQF 간 성능 격차는 줄어들지만, CSQF는 모든 테스트 시나리오에서 더 뛰어난 스케줄링 유연성 덕분에 일관되게 CQF를 능가한다.