Интегральное решение проблемы размещения контроллеров и балансировки нагрузки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Наиболее эффективным методом построения ядра сетей связи пятого и последующих поколений в настоящее время представляется использование мультиконтроллерных программно-конфигурируемых сетей SDN. Поскольку создание ядра сети влечет за собой достаточно большие затраты при планировании сетей связи пятого и последующих поколений, одно из приоритетных мест в исследованиях такой проблемы занимают вопросы оптимизации построения ядра сети. К настоящему времени существует целый ряд алгоритмов для размещения контроллеров в мультиконтроллерных сетях, основанных на метаэвристических методах вследствие сложности решаемых задач и алгоритмов балансировки нагрузки, позволяющих обеспечить наилучшее использование их ресурсов. Однако интегрального решения проблемы размещения контроллеров и балансировки нагрузки пока найдено не было. Именно решению такой проблемы и посвящена настоящая статья. С целью достижения поставленной цели в работе предложено совместно использовать кластеризацию сети и метаэвристический хаотический алгоритм «роя сальп», хорошо зарекомендовавший себя в предыдущих исследованиях по проблемам построения мультиконтроллерных сетей. С учетом интегрального решения проблемы размещения контроллеров на базе кластеризации мультиконтроллерной сети и балансировки нагрузки алгоритм «роя сальп» в статье модифицирован. Анализ эффективности предложенного решения проведен путем сравнения результатов моделирования как с широко известными метаэвристическими алгоритмами «роя частиц» (PSO) и «серого волка» (GWO), так и с предыдущей версией хаотического алгоритма «роя сальп» (CSSA).

Об авторах

А. С. А. Мутханна

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-Бруевича

Email: muthanna.asa@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-0213-8145

Список литературы

  1. Кучерявый А.Е., Маколкина М.А., Киричек Р.В. Тактильный интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками // Электросвязь. 2016. № 1. С. 44‒46.
  2. Бородин А.С., Кучерявый А.Е. Сети связи пятого поколения как основа цифровой экономики //Электросвязь. 2017. № 5. С. 45‒49.
  3. Кучерявый А.Е., Прокопьев А.В., Кучерявый Е.А. Самоорганизующиеся сети. СПб: Типография «Любавич», 2011. 312 с.
  4. Атея А.А., Мутханна А.С., Кучерявый А.Е. Интеллектуальное ядро для сетей связи 5G и тактильного интернета на базе программно-конфигурируемых сетей // Электросвязь. 2019. № 3. С. 34−40.
  5. Heller B., Sherwood R., McKeown N. The controller placement problem // Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM ’12, Helsinki, Finland, 13 August−17 August 2012). Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM, 2012. Vol. 42. Iss. 4. PP. 473−478. doi: 10.1145/2377677.2377767
  6. Yao G., Bi J., Li Y., Guo L. On the Capacitated Controller Placement Problem in Software Defined Networks // IEEE Communications Letters. 2014. Vol. 18. Iss. 8. PP. 1339–1342. doi: 10.1109/LCOMM.2014.2332341
  7. Dixit A., Hao F., Mukherjee S., Lakshmanet T.V., Kompella R. Towards an elastic distributed SDN controller // Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM ’13, Hong Kong, China, 16 August 2013). Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM, 2013. Vol. 43. Iss. 4. PP. 7−12. doi: 10.1145/2534169.2491193
  8. Ozsoy F.A., Pinar M.C. An exact algorithm for the capacitated vertex pcenter problem // Computers & Operations Research. 2006. Vol. 33. Iss. 5. PP. 1420–1436. doi: 10.1016/j.cor.2004.09.035
  9. Sahoo K.S., Sarkar A, Mishra S.K., Sahoo B., Puthal D., Obaidat M.S., et al. Metaheuristic Solutions for Solving Controller Placement Problem in SDN-based WAN Architecture // Proceedings of the 14th International Joint Conference on e-Business and Telecommunications (ICETE 2017) and 8th International Conference on Data Communication Networking (DCNET), Madrid, Spain, 15‒23 July 2017. SciTePress Digital Library, 2017. PP. 15–23. doi: 10.5220/0006483200150023
  10. Rath H.K., Revoori V., Nadaf S.M., Simha A. Optimal controller placement in Software Defined Networks (SDN) using a non-zero-sum game // Proceedings of the International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (Sydney, Australia, 19 June 2014). IEEE, 2014. doi: 10.1109/WoWMoM.2014.6918987
  11. Ksentini A., Bagaa M., Taleb T., Balasingham I. On using bargaining game for Optimal Placement of SDN controllers // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Kuala Lumpur, Malaysia, 22‒27 May 2016). IEEE, 2016. doi: 10.1109/ICC.2016.7511136
  12. Ateya A.A., Muthanna A., Vybornova A., Algarni A.D., Abuarqoub A., Koucheryavy Y., et al. Chaotic salp swarm algorithm for SDN multi-controller networks // Engineering Science and Technology, an International Journal. 2019. Vol. 22. Iss. 4. PP. 1001–1012. doi: 10.1016/j.jestch.2018.12.015
  13. Killi B.P., Rao S.V. Capacitated Next Controller Placement in Software Defined Networks // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2017. Vol. 14. Iss. 3. PP. 514–527. doi: 10.1109/TNSM.2017.2720699
  14. Chen W, Chen C, Jiang X, Liu L. Multi-Controller Placement Towards SDN Based on Louvain Heuristic Algorithm // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 49486–49497. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2867931
  15. Wang G, Zhao Y, Huang J, Duan Q., Li J. A K-means-based network partition algorithm for controller placement in software defined network // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Kuala Lumpur, Malaysia, 22‒27 May 2016). IEEE, 2016. doi: 10.1109/ICC.2016.7511441
  16. Kuang H., Qiu Y., Li R., Liu X. A Hierarchical K-Means Algorithm for Controller Placement in SDN-Based WAN Architecture // Proceedings of the 10th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA, Changsha, China, 10‒11 February 2018). IEEE, 2018. PP. 263–267. doi: 10.1109/ICMTMA.2018.00070
  17. Hu Y., Wang W., Gong X., Que X., Cheng S. BalanceFlow: Controller load balancing for OpenFlow networks // Proceedings of the 2nd International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems (Hangzhou, China, 30 October 2012‒01 November 2012. IEEE, 2013. PP. 780‒785. doi: 10.1109/CCIS.2012.6664282

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».