[论文解读] Centrality-based Middlepoint Selection for Traffic Engineering with Segment Routing

George Trimponias, Yan Xiao+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2017

Software-Defined Networks and 5G参考文献 38被引用 16

一句话总结

该论文提出了一种基于中心性的中间点选择方法，用于基于软件定义网络（SDN）的广域网（WAN）中使用分段路由的流量工程（TE），利用组最短路径中心性来降低计算开销。结果表明，仅选择2.5%–7%最中心的节点即可实现接近最优的TE性能，同时相比穷举节点选择方法，运行时间缩短了数量级。

ABSTRACT

Segment routing is an emerging technology to simplify traffic engineering implementation in WANs. It expresses an end-to-end logical path as a sequence of segments through a set of middlepoints. Traffic along each segment is routed along shortest paths. In this paper, we study practical traffic engineering (TE) with segment routing in SDN based WANs. We consider two common types of TE, and show that the TE problem can be solved in weakly polynomial time when the number of middlepoints is fixed and not part of the input. However, the corresponding linear program is of large scale and computationally expensive. For this reason, existing methods that work by taking each node as a candidate middlepoint are inefficient. Motivated by this, we propose to select just a few important nodes as middlepoints for all traffic. We use node centrality concepts from graph theory, notably group shortest path centrality, for middlepoint selection. Our performance evaluation using realistic topologies and traffic traces shows that a small percentage of the most central nodes can achieve good results with orders of magnitude lower runtime.

研究动机与目标

• 解决在使用分段路由且所有节点均作为潜在中间点时，基于SDN的WAN中大规模流量工程（TE）问题带来的高计算成本问题。
• 在不降低TE性能的前提下减少中间点数量，从而实现可实用的、实时的TE重新计算。
• 提出一种基于图论中心性概念的可扩展、高效中间点选择方法。
• 在真实网络拓扑和流量 trace 上评估各种中心性度量（尤其是组最短路径中心性）的有效性。

提出的方法

• 将使用分段路由的TE问题建模为弱多项式时间线性规划（LP），假设每条路径的中间点数量固定。
• 在拓扑结构上应用节点中心性度量——最短路径、度中心性和组最短路径中心性——以识别关键节点。
• 引入中心性度量的加权变体，结合链路容量信息以提高选择精度。
• 基于每种中心性度量，选择最中心的前-K 个节点作为所有流量工程路径的中间点。
• 利用所选中间点构建简化规模的TE LP，显著减少优化变量和约束数量。
• 使用真实世界拓扑（100节点和161节点）及流量 trace，在 $TE_{MF}$（最大化吞吐量）和 $TE_{LU}$（最小化最大链路利用率）两种目标下评估性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 当每条路径的中间点数量固定时，使用分段路由的TE问题是否可在弱多项式时间内求解？
• RQ2 中间点的选择如何影响TE LP公式的可扩展性和运行时间？
• RQ3 图中心性度量能否识别出一个极小节点子集，实现接近最优的TE性能？
• RQ4 在中间点选择中，最短路径、度中心性或组最短路径中心性中，哪种度量能实现性能与运行时间的最佳平衡？
• RQ5 将链路容量信息整合到中心性度量中，是否能进一步提升TE性能和效率？

主要发现

• 当中间点数量固定时，使用分段路由的TE问题可通过线性规划在弱多项式时间内求解。
• 仅使用2.5%–7%最中心节点（通过组最短路径中心性选择）即可在 $TE_{MF}$ 和 $TE_{LU}$ 目标下实现接近最优的TE性能。
• 组最短路径中心性在TE性能和运行时间效率方面始终优于其他中心性度量。
• 在161节点拓扑上处理3000条流时，使用基于中心性的中间点选择方法，LP运行时间降至3分钟以下，而随机选择或全节点选择方法则超过3小时。
• 加权中心性变体虽带来微小改进，但其鲁棒性和性能仍不及无权组最短路径中心性。
• 该方法通过中心节点的重叠最短路径，减少了活跃优化变量和约束数量，从而实现更快收敛。