Мухизи Самуэль Разработка моделей и методов сегментации ресурсов в программно-конфигурируемых сетях

Короткий опис

Мухизи Самуэль Разработка моделей и методов сегментации ресурсов в программно-конфигурируемых сетях

ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

кандидат наук Мухизи Самуэль

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ концепции программно-конфигурируемых сетей в сетях связи пятого поколения 5G/IMT-2020

1.1. Перспективы развития сетей связи 5G/IMT-2020

1.2. Необходимость программирования сетей связи 5G/IMT-2020

1.3. Виртуализация сетей в сетях связи 5G/IMT-2020

1.4. Анализ концепции программно-конфигурируемых сетей и протокола OpenFlow

1.4.1. Развитие программно-конфигурируемых сетей

1.4.2. Архитектурная концепция и принципы построения программно-конфигурируемых сетей

1.4.3. Архитектура программно-конфигурируемых сетей

1.4.4. Контроллер программно-конфигурируемой сети

1.4.5. Протокол OpenFlow

1.4.6. Протокол OF-CONFIG

1.4.7. Протоколы NB-API

1.4.8. Порты OpenFlow

1.4.9. Канал OpenFlow

1.5. Виртуализация сетевых функций

1.6. Концепция сетевой сегментации в сетях связи

1.6.1. Аналитический обзор международной деятельности по исследованию сетевой сегментации

1.6.2. Деятельность по разработке стандартов по сетевой сегментации

Выводы по главе

Глава 2. Разработка моделей оценки показателей эффективности функционирования программно-конфигурируемых сетей

2.1. Коммутатор OpenFlow

2.2. Принципы функционирования программно-конфигурируемой сети

2.3. Оценка производительности ПКС-контроллеров

2.4. Тестирование контроллера программно-конфигурируемой сети

на базе разработанной методики испытаний

2.4.1. Цель эксперимента

2.4.2. Задачи эксперимента

2.4.3. Структура лабораторного стенда и модельной сети

2.5. Алгоритмы тестирования контроллера ПКС

2.5.1. Алгоритм тестирования ПКС-контроллера утилитой Cbench

2.5.2. Алгоритм тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением ProLan Qutester Plus

2.5.3. Алгоритм тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением OCCT

2.5.4. Алгоритм тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением Mininet

2.6. Результаты тестирования

2.6.1. Результаты тестирования ПКС-контроллера утилитой Cbench

2.6.2. Результаты тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением ProLan QuTester Plus

2.6.3. Результаты тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением OCCT

2.6.4. Результаты тестирования ПКС-контроллера программным обеспечением Mininet

2.6.5. Выводы по результатам тестирования

2.7. Разработка моделей ПКС для исследования эффективности функционирования

2.7.1. Общее представление системы

2.7.2. Имитационная модель программно-конфигурируемой сети

2.7.3. Аналитический модель программно-конфигурируемых сетей

2.7.4. Результаты моделирования

Выводы по главе

Глава 3. Метод кластеризации ресурсов программно-конфигурируемых сетей для динамического распределения контроллеров

3.1. Проблема распределения контроллеров программно-конфигурируемых сетей

3.2. Программно-конфигурируемые сети с распределенными контроллерами

3.3. Разработка алгоритма динамического распределения ПКС-контроллеров

3.4. Результаты моделирования

3.5. Разработка модели классификации и приоритизации трафика в программно-конфигурируемых сетях

3.5.1. Характеристики сетевого трафика

3.5.2. Модифицированный алгоритм кластеризации k-means

3.5.3. Модель классификации и приоритизации трафика ПКС

Выводы по главе

Глава 4. Разработка модели идентификации и приоритизации трафика Интернета вещей на основе сегментации ресурсов в программно-конфигурируемых сетях

4.1. Концепция сетевой сегментации

4.2. Сравнительный анализ моделей и методов сетевой сегментации

4.2.1. Единая эталонная модель

4.2.2. Модифицированная эталонная модель

4.2.3. Модель сегмента с одной S/D парой

4.2.4. Модель сегмента со многими S/D парами

4.2.5. Контент-ориентированная модель

4.2.6. Номинальная модель

4.2.7. Г-надежная модель

4.2.8. Легкая надежная модель

4.2.9. Сравнительный анализ моделей сетевой сегментации

4.3. Разработка модели идентификации и приоритизации трафика Интернета вещей на основе сегментации ресурсов в программно-конфигурируемых сетях

4.3.1. Модель контроля параметров качества обслуживания для приоритизации приложений Интернета Вещей в программно-конфигурируемых сетях

4.3.2. Архитектура высокого уровня модели и общие описания взаимодействия элементов

4.3.3. Функциональные элементы модели

4.3.4. Организация контроля QoS для приоритизации приложений

4.3.5. Моделирования сегмента модельной сети

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. МЕТОДИКА ИСПЫТАНИЙ КОНТРОЛЛЕРА ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫХ СЕТЕЙ

Приложение Б. ЛИСТИНГ ПРИЛОЖЕНИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ КОНТРОЛЛЕРА ПОВЕРХ MININET

Приложение В. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ ОСНОВНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Список літератури

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе данной диссертационной работы решены следующие задачи:
1. Проведен анализ основных требований к будущим сетям связи, в частности, к сетям пятого поколения 5G/IMT-2020.
2. Показано, что одна из задач будущих сетей связи состоит в представлении сетевых услуг по запросу приложений или пользователей.
3. Проведен анализ архитектур построения программно-конфигурируемых сетей, обозначены концепции и разработки, способствовавшие её появлению и последующему развитию.
4. Проведен анализ сетевой сегментации как архитектурного решения организации сетевой инфраструктуры для оптимизации сетевых ресурсов, сетевых функции и сетевых сервисов.
5. Проанализированы принципы функционирования программно¬конфигурируемой сети для последующего описания в виде СМО.
6. С целью исследования особенностей функционирования ПКС-контроллера разработана методика проведения тестирования. На базе модельной сети лаборатории проведено тестирование и представлены результаты проведенных экспериментов по тестированию контроллера OpenDaylight Beryllium SR 4 и аппаратной платформы, программно-конфигурируемых сетей с использованием разработанной методики.
7. Разработаны модели программно-конфигурируемой сети, позволяющие оценить эффективность её работы в условиях высокой нагрузки и рационально планировать размещение элементов сети на этапе развертывания и масштабирования.
8. Проведён сравнительный анализ таких характеристик контроллера как, производительность, время обработки потоков, стабильность и масштабируемость. Показано, что использование кластера контроллеров в 3 раза улучшает возможности сети в представлении требуемого качества обслуживания.
9. Проведен сравнительный анализ методов динамического распределения контроллеров в программно-конфигурируемых сетях.
10. Предложен метод распределения ПКС-контроллеров по алгоритму DDC для кластеризации ресурсов сети.
11. Проведено моделирование в среде моделирования Matlab и выявлены результаты эффективной работы предлагаемых алгоритмов.
12. Предложен метод классификации трафика в программно -
конфигурируемых сетях на основе модифицированного алгоритма k-means. Модификация алгоритма k-means состоит в определении размерности пространства, правил оценки численных характеристик и способа оценки качества принимаемого решения.
13. Разработана модель классификации и приоритизации трафика ПКС, которая была апробирована на базе модельной сети.
14. Проведен сравнительный анализ методов сетевой сегментации.
15. Разработана модель идентификации и приоритизации трафика Интернета вещей на основе сегментации ресурсов в программно-конфигурируемых сетях.
16. Проведено имитационное моделирование в среде моделирования CloudSim и выявлены результаты эффективной работы разработанной модели.
В диссертационной работе получены следующие научные результаты, которые могут быть использованы для внедрения на сетях операторов связи:
1. Разработана методику проведения тестирования ПКС-контроллера и представлены результаты проведенных экспериментов по тестированию ПКС- контроллера OpenDaylight Beryllium SR 4 и аппаратной платформы, программно¬конфигурируемых сетей с использованием разработанной методики на основе утилит Cbench, ПО ProLan QuTester Plus, OCCT и Mininet. Проведён сравнительный анализ таких характеристик контроллера как, производительность, время обработки потоков, стабильность и масштабируемость.
2. Разработана модель ПКС, на базе которой выполнена серия компьютерных экспериментов. Результаты показывают, что с увеличением подключаемого числа коммутаторов, соответственно, увеличивается нагрузка на контроллере, вплоть до критического значения. Результаты моделирования также показывают, что использование кластера из 2 контроллеров пропорционально увеличивается среднее время обслуживания запроса. Кластеры в 3 раза улучшают возможности сети в представлении требуемого качества обслуживания.
3. Предложен метод распределения ПКС-контроллер по алгоритму DDC (Dynamic and Distributed Clustering - динамически и распределённый алгоритм кластеризации) для кластеризации ресурсов сети по критерии уровня загруженности контроллера. Результаты показывают, что предложен алгоритм, который уравновешивает рабочую нагрузку между контроллерами и предотвращает перегрузочные ситуации, позволяя избежать сбой сети.
4. Разработан метод классификации и приоритизации сетевого трафика на основе модифицированного алгоритма k-means с учетом параметров трафика и предварительного обучения. Результаты показывают, что разработанный метод позволяет распределять ресурсы сети по определённым приоритизированным типам трафика, что позволяет оптимизировать работы приложений поверх программно-конфигурируемых сетей.
5. Разработана структура идентификации и приоритизации трафика Интернета вещей на основе сегментации ресурсов в программно¬конфигурируемых сетях. Предлагаемый подход позволяет осуществлять динамическое распределение ресурсов сети по требованиям: пересылка трафика с учетом требований к обслуживанию, управление трафиком с учетом физического состояния каналов, объединение ресурсов облака и пропускная способность сети.
Перспективное направление дальнейших исследований может быть связано с разработкой протокола обеспечения изоляции и безопасности сетевых сегментов в процессе динамического распределения сетевых ресурсов пользователями/приложениями.