OpenFlow rule placement in carrier backhaul networks for multicast applications

Résumé

Aujourd’hui, les consommateurs mobiles utilisent de plus en plus les applications de multidiffusion (par exemple, les jeux en ligne, la réalité virtuelle/augmentée (RV/RA), les médias sociaux) pour diffuser des vidéos via les réseaux des opérateurs. Grâce à sa flexibilité, la mise en réseau définie par logiciel (SDN) compatible OpenFlow permet l’application de politiques de haut niveau et prend en charge le découpage du réseau de bout en bout, ce qui est substantiel pour les exigences de ces applications. Un niveau d’abstraction plus élevé masque la complexité des périphériques réseaux et expose une interface simple aux opérateurs. Cependant, cette flexibilité implique la tâche complexe d’allouer les règles de bas niveau dans le réseau réel, ce qui nécessite de gérer des contraintes telles que la mémoire disponible limitée pour les commutateurs et la capacité des liaisons. En raison des modèles de commutateurs hérités, les travaux antérieurs se concentrent uniquement sur les entrées de la table de flux qui ne peuvent pas prendre en charge efficacement le trafic multidiffusion d’un périphérique (ou serveur) vers de nombreux périphériques sur le réseau. Notre approche consiste à tirer parti de l’utilisation des Tables de Groupe, récemment introduites dans la spécification OpenFlow 1.1, pour prendre en charge les flux de multidiffusion et économiser la mémoire du commutateur. Le trafic vers plusieurs destinations peut être agrégé pour correspondre à une seule entrée de Table de Flux par commutateur, ce qui permet d’économiser des ressources de liaison importantes. Le contrôleur a la tâche difficile de calculer où installer efficacement les entrées (règles) des Tables de Flux et de Groupe dans le réseau. Dans cette thèse, nous optimisons le placement des règles dans les réseaux Openflow à ressources limitées pour les flux monodiffusion et multidiffusion. Nous formulons notre modèle comme un problème de Programmation Non-linéaire en Nombres Entiers (PNLNE), en tenant compte des limites du réseau, telles que la capacité de mémoire des Tables de Flux et de Groupe et la bande passante de liaison disponible. L’objectif est de maximiser le trafic livré aux destinations sous contraintes de ressources. Pour résoudre ce modèle, nous utilisons un solveur (Gurobi) pour obtenir l’allocation optimale et proposons deux algorithmes pour calculer la règle d’allocation en temps polynomial : une approche gloutonne nommée OpenFlow Multicast Allocation Algorithm (OFMAA) et une version améliorée basée sur Steiner-tree (ST-OFMAA). Nos résultats expérimentaux sur trois topologies différentes montrent que la Table de Groupe est un facteur clé pour réduire l’utilisation de la mémoire sur le réseau. Notre solution peut prendre en charge un nombre de flux plus élevé que les solutions proposées par les travaux antérieurs, qui ne tiennent pas compte des tables de groupe, en réduisant à la fois l’utilisation des liens jusqu’à 30% et le nombre d’entrées de flux nécessaires pour acheminer le trafic vers les destinations de 22%.

Date	4 avr. 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Mohamed Cheriet (Directeur(-trice)) & Kim Khoa Nguyen (Codirecteur(-trice))