Survivor : estratégias de posicionamento de controladores orientadas à sobrevivência em redes definidas por software

Abstract

O paradigma SDN simplifica o gerenciamento da rede ao concentrar todas as tarefas de controle em uma única entidade, o controlador. Nesse modo de operação, os dispositivos de encaminhamento só funcionam de forma completa enquanto conectados a um controlador. Neste contexto, a literatura recente identificou questões fundamentais, como o isolamento de dispositivos em função de disrupções na rede e a sobrecarga de um controlador, e propôs estratégias de posicionamento do controlador para enfrentá-las. Contudo, as propostas atuais têm limitações cruciais: (i) a conectividade dispositivo-controlador é modelada usando um único caminho, ainda que na prática possam ocorrer múltiplas conexões concorrentes; (ii) alterações no comportamento da chegada de novos fluxos são manipulados sob demanda, assumindo que a rede em si pode sustentar altas taxas de requisição; e (iii) mecanismos de recuperação de falhas requerem informações pré-definidas, que, por sua vez, não são otimizadas. Esta dissertação apresenta Survivor, uma nova abordagem de posicionamento do controlador para redes WAN que visa enfrentar esses desafios. A abordagem trata três aspectos de forma explícita durante o projeto da rede: a conectividade, a capacidade e a recuperação. Além disso, tais aspectos são planejados para dois estados distintos da rede: pré e pós-disrupção. Em outras palavras, a rede é configurada da melhor forma tanto para operação normal, quanto para operação após eventos de disrupção. Para este fim, a abordagem é dividida em duas etapas. A primeira define o posicionamento de instâncias do controlador, enquanto a segunda especifica uma lista de controladores de backup para cada dispositivo na rede. Ademais, são desenvolvidas duas estratégias com base na abordagem Survivor. A primeira, implementada em Programação Linear Inteira, garante uma solução ótima a um custo computacional alto. A segunda, implementada através de heurísticas, fornece soluções sub-ótimas a um custo computacional muito mais baixo. Comparações com o estado-da-arte mostram que a abordagem Survivor provê ganhos significativos na sobrevivência (identificado na probabilidade mais baixa de perda de conectividade) e no estado convergente da rede através de mecanismos de recuperação mais inteligentes.

The SDN paradigm simplifies network management by focusing all control tasks into a single entity, the controller. In this way, forwarding devices can only operate correctly while connected to a logically centralized controller. Within this context, recent literature identified fundamental issues, such as device isolation due to disruptions in the network and controller overload, and proposed controller placement strategies to tackle them. However, current proposals have crucial limitations: (i) device-controller connectivity is modeled using single paths, yet in practice multiple concurrent connections may occur; (ii) peaks in the arrival of new flows are only handled on-demand, assuming that the network itself can sustain high request rates; and (iii) failover mechanisms require predefined information which, in turn, has been overlooked. This dissertation presents Survivor, a novel controller placement approach for WAN networks that addresses these challenges. The approach explicitly considers the following three aspects in the network design process: connectivity, capacity and recovery. Moreover, these aspects are planned for two distinct states of the network: pre and postdisruption. In other words, the network is configured optimally for both normal operation and for operation after disruption events. To this end, the approach is divided into two steps. The first defines the positioning of the controller instances, and the second specifies a list of backup controllers for each device on the network. Moreover, two strategies based on Survivor are developed. The first strategy, implemented with Integer Linear Programming, guarantees an optimal solution with a high computational cost. The second strategy, implemented using heuristics, provides sub-optimal solutions with a much lower computational cost. Comparisons to the state-of-the-art show that the Survivor approach provides significant increases in network survivability (identified with the lowest probability of connectivity loss) and converged network state through smarter recovery mechanisms.