[논문 리뷰] Multiple Constrained Routing Algorithms in Large-Scaled Software Defined Networks

Chenyang Xu, Liangde Tao외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 27.

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

한 줄 요약

이 논문은 대규모 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)에서 대역폭, 지연, 홉 수 제약 조건을 동시에 고려할 때 최대 대역폭을 확보하는 빠르고 히ュ리스틱이며 다단계 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 각 수요에 대해 다수의 타당한 경로를 계산하고, 대역폭, 홉 수, 잔여 용량 기반의 우선순위 규칙을 사용해 수요를 정렬하며, 잔여 대역폭 최적화 및 제약 조건 이행을 고려해 경로를 선택함으로써, 10,000개 노드를 가진 대규모 네트워크에서 10초 이내에 총 가능 대역폭의 90% 이상을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider the bandwidth-delay-hop constrained routing problem in large-scaled software defined networks. A number of demands, each of which specifies a source vertex and a sink vertex, are required to route in a given network. We are asked to select a subset of demands, and assign a routing path for each selected demand without violating the hop and delay constraints, while assuring that the bandwidth occupied in each edge is not beyond its capacity. The goal is to maximize the throughput (the total bandwidth) of the selected demands. We develop an efficient heuristic algorithm for the problem, which consists of three main steps, namely, computing feasible paths for each demand, sorting the demands with some priority rules, selecting a path for each demand. The algorithm is tested with networks of actual sizes and topologies, generated by Huawei Technologies Company. The experiments show that the proposed approach outperforms existing algorithms both in throughput and in running time. In the experiments, our algorithm achieves more than 90\% of the total bandwidth of the given demands within 10 seconds. Moreover, a large part of our algorithm can run in parallel which largely speeds up the process when using multi-core processors.

연구 동기 및 목표

• 엄격한 대역폭, 지연 및 홉 수 제약 조건 하에서 대규모 SDN 환경에서의 대역폭을 최대화하는 문제에 대응하기 위해.
• 실시간 네트워크 재구성에 적합한 확장성 있고 효율적인 라우팅 알고리즘을 설계하기 위해.
• 현실적이고 대규모 네트워크 토폴로지에서 기존 알고리즘보다 대역폭 및 실행 시간 측면에서 뛰어난 성능을 내기 위해.
• 다중 코어 아키텍처에서 성능 향상을 위해 병렬 실행을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 알고리즘은 세 가지 주요 단계로 구성된다: (1) 대역폭, 지연 및 홉 수 제약 조건을 만족하는 각 수요에 대해 다수의 타당한 경로를 계산하는 것; (2) 대역폭, 홉 수, 잔여 용량 기반의 우선순위 규칙을 사용해 수요를 정렬하는 것; (3) 총 대역폭을 최대화하기 위해 각 수요에 대해 최적의 경로를 선택하는 것.
• 수요 처리 순서를 결정하기 위해 우선순위 규칙을 평가하였으며, 규칙 1(대역폭 대 홉 수 비율)이 뛰어난 성능을 보였다.
• 경로 선택은 잔여 대역폭이 높고 임계도가 낮은 경로를 우선시하여 향후 수요에 대한 간섭을 줄이는 데 중점을 둔다.
• SDN 컨트롤러가 제공하는 네트워크 전역 시각을 활용하여, 엣지 용량과 QoS 제약 조건을 모두 고려한 경로 계산을 수행한다.
• 병렬 실행에 매우 적합하도록 설계되어, 다중 코어 프로세서에서 높은 성능 향상을 달성할 수 있다.
• 지연 및 홉 수 제약 조건 하에서 타당한 경로를 계산하기 위해 확장된 다익스트라 알고리즘을 사용하며, QoS 준수를 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 SDN 네트워크에서 대역폭, 지연 및 홉 수 제약 조건을 동시에 고려할 때 대역폭을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 제약 조건이 있는 다중 상품 라우팅 환경에서 수요 순서를 정하는 데 가장 높은 대역폭을 달성하는 우선순위 규칙은 무엇인가?
• RQ3 잔여 대역폭 기반으로 경로를 선택하는 것과 홉 수 또는 지연 시간 기반으로 선택하는 것과의 비교에서 어떤 결과를 얻을 수 있는가?
• RQ4 히ュ리스틱 알고리즘이 기존 방법보다 훨씬 낮은 실행 시간으로 근사 최적의 대역폭을 달성할 수 있는가?
• RQ5 현대의 다중 코어 시스템에서 성능 향상을 위해 알고리즘을 얼마나 병렬화할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 중규모 인스턴스(Instance A)에서 총 가용 대역폭의 평균 97.71%의 대역폭을 확보하였으며, 표준편차는 3.29%였다.
• 대규모 인스턴스(Instance B)에서는 평균 대역폭 92.55%를 확보하였으며, 모든 베이스라인 알고리즘을 능가하는 성능을 보였다.
• 약 10,000개 노드와 40,000개 엣지를 가진 네트워크에서 알고리즘은 평균 10초 이내에 실행되었고, 베이스라인 알고리즘은 평균 약 90분이 소요되었다.
• 경로 선택 전략 중에서 잔여 대역폭이 가장 높은 경로를 선택할 경우 성능이 가장 우수하였으며, Instance A에서 97.71%의 대역폭을 달성하였다.
• 가장 짧은 경로(최소 홉 수) 전략과 최소 지연 경로 전략은 각각 95.20% 및 91.56%의 대역폭을 기록하여 자원 활용도가 열악한 것으로 나타났다.
• MDA, WSP 및 SWP와 비교해 알고리즘은 더 뛰어난 안정성과 강건성을 보였으며, 테스트 인스턴스 전반에서 대역폭 표준편차가 낮았다.