[论文解读] Technique Report: Near-Optimal Routing Protection for SDN Networks Using Distributed Markov Approximation

Huawei Huang, Song Guo+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2016

Software-Defined Networks and 5G参考文献 49被引用 7

一句话总结

本文提出一种用于软件定义网络（SDN）控制平面近似最优路由保护的分布式马尔可夫近似方法，联合优化流量负载均衡与流表规则放置，以最小化加权成本。该方法实现快速收敛与高资源利用率，并对单链路故障下的性能波动进行了理论分析。

ABSTRACT

Software Defined Networking (SDN) brings numbers of advantages along with many challenges. One particular concern is on the control-plane resilience, while the existing protection approaches proposed for SDN networks mainly focus on data-plane. In order to achieve the carrier-grade recovery from link failures, we adopt the dedicated protection scheme towards finding optimal protection routing for control-plane traffic. To this end, we study a weighted cost minimization problem, in which the traffic load balancing and flow table rule placement are jointly considered when selecting protection paths for controller-switch sessions. Because this problem is known as NP-hard, we propose a Markov approximation based combinatorial optimization approach for routing protection in SDN control-plane, which produces near-optimal solution in a distributed fashion. We then extend our solution to an on-line case that can handle the single-link failure one at a time. The induced performance fluctuation is also analyzed with theoretical derivation. Extensive experimental results show that our proposed algorithm has fast convergence and high efficiency in resource utilization.

研究动机与目标

• 解决SDN网络中控制平面缺乏弹性的问题，现有方案主要聚焦于数据平面保护。
• 解决在联合考虑流量负载均衡与流表规则放置约束下，寻找控制器-交换机会话最优保护路径的NP难问题。
• 设计一种分布式组合优化方法，为SDN控制平面路由保护生成近似最优解。
• 将解决方案扩展至在线场景，能够按顺序处理单链路故障，并对由此引发的性能波动进行理论分析。

提出的方法

• 将保护路由问题建模为包含流量负载均衡与流表规则放置的加权成本最小化问题。
• 应用马尔可夫近似，将NP难的组合优化问题转化为可处理的分布式解决方案框架。
• 设计一种分布式算法，使每个网络节点能够基于本地信息与迭代更新计算其保护路径的一部分。
• 通过在每次单链路故障后重新优化保护路径，集成在线故障处理机制，确保最小化中断。
• 推导性能波动的理论边界，以评估在线自适应机制的稳定性和可靠性。
• 通过仿真评估，在各种网络拓扑与故障场景下验证收敛速度与资源利用率效率。

实验结果

研究问题

• RQ1 当现有方法仅关注数据平面保护时，如何在SDN网络中有效实现控制平面弹性？
• RQ2 联合优化流量负载均衡与流表规则放置对保护路由的最优性与效率有何影响？
• RQ3 基于马尔可夫近似的分布式方法能否为SDN控制平面中的NP难路由保护问题提供近似最优解？
• RQ4 所提出的算法在动态单链路故障场景下的表现如何？性能波动的理论边界是什么？

主要发现

• 所提出的基于马尔可夫近似的算法在收敛速度上显著优于集中式或精确优化方法，实现近似最优的路由保护。
• 该算法的分布式特性支持在大规模SDN网络中可扩展部署，且无需全局网络状态信息。
• 同时考虑流量负载均衡与流表规则放置可显著提升资源利用率，优于仅优化单一因素的方法。
• 在线扩展机制能够按顺序有效处理单链路故障，维持稳定性能，且波动在可分析与有界范围内。
• 大量实验验证了其在资源利用率方面的高效性以及在动态故障条件下的鲁棒性。
• 理论分析表明，性能波动始终处于可预测的边界内，满足运营商级可靠性要求。