[論文レビュー] Joint Routing and Scheduling for Large-Scale Deterministic IP Networks

Jonatan Krolikowski, Sébastien Martin+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2020

Software-Defined Networks and 5G参考文献 23被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、サイクル指定キューイングおよびフォワーディング（CSQF）を用いた大規模な確定的IPネットワークにおける共同ルーティングおよびスケジューリングアルゴリズムを提案する。列生成と動的計画法を活用し、数秒で10%未満の最適性ギャップを達成する。また、オンライン承認用に超高速なグリーディアルゴリズムを導入し、1件あたり10μsで処理を実現し、最適解から5%のギャップを達成する。

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.

研究の動機と目的

• 大規模な確定的IPネットワークにおける時間に敏感なトラフィックを、厳密な遅延制約およびゼロパケットロス要件を満たすようにサポートする課題に対処する。
• 共同ルーティングおよびスケジューリング問題を、マルチコンmodityフローのNP困難な拡張として定式化し、DetNetにおける決定的QoSを実現する。
• ルーティングおよびスケジューリング意思決定を最適化することで、トラフィック受容率を最大化する集中型オフラインアルゴリズムを開発する。
• リアルタイムのフローリクエスト受容に適した、最小限の遅延を伴う超高速オンラインアルゴリズムを設計する。生産環境ネットワークにおける動的需要への対応に適している。

提案手法

• サイクルベースの送信スケジューリングおよびセグメントルーティングの制約を備えた整数線形計画問題（ILP）として、共同ルーティングおよびスケジューリング問題を定式化する。
• 列生成を適用し、問題をマスタープロブレムとプライシング部分問題に分解することで、大規模インスタンスの効率的解法を実現する。
• 動的計画法を用いてプライシング部分問題を解き、反復的に解を改善する可能性のある経路および送信サイクルを同定する。
• 有効な不等式をモデルに組み込むことで線形緩和をタイトにし、上界を最大30%向上させ、最適性ギャップを縮小する。
• 緩和解を整数解に変換するためのラウンディング戦略を実装し、高いトラフィック受容品質を維持する。
• 1件あたり10μsでフローを経路およびサイクルに割り当てる、適応型グリーディアルゴリズムを導出。わずか5%のギャップを犠牲にすることで、オンライン環境における極めて高速な処理を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CSQFを用いた大規模な確定的IPネットワークにおいて、共同ルーティングおよびスケジューリングを効率的に定式化・解釈する方法は何か？
• RQ2 有効な不等式によるモデル強化が、共同ルーティングおよびスケジューリング問題における上界および解の品質に与える影響は何か？
• RQ3 スケーラブルな列生成ベースのアプローチは、現実的なネットワークインスタンスにおいて、わずかな最適性ギャップで近似的最適なトラフィック受容を達成できるか？
• RQ4 グリーディオンラインアルゴリズムの性能は、高度な列生成法と比較して、処理速度および解の品質の面でどのように異なるか？

主な発見

• 列生成ベースのアルゴリズムは、数百ノードおよびリンクを含む現実的なIPRANインスタンスにおいて、数秒で10%未満の最適性ギャップを達成する。
• 有効な不等式によるモデル強化により、上界が最大30%向上し、解の品質が著しく向上し、最適性ギャップが狭まる。
• 列生成解は、ベースラインと比較して整数解を最大5%向上させ、モデル強化の有効性を示している。
• 適応型グリーディアルゴリズムは、1件あたり10μsで最適解から5%以内の解を達成し、オンラインフローアドミッションに極めて適している。
• CSQFは複数のキューを許容することで柔軟なスケジューリングとトラフィックの延期を可能にし、特に非重要遅延トラフィックにおいて高いトラフィック受容率を実現する。
• トラフィック負荷が増加するにつれてCQFとCSQFの性能差は縮小するが、すべてのテスト環境においてCSQFは一貫してCQFを上回る。これは、スケジューリングの柔軟性が向上しているためである。