Theoretical and experimental research of packet delays in software defined networks

Full Text

Введение Сетевые архитектуры, в которых уровни управления (например, определение маршрута и качества передачи данных) отделены от уровней данных (т.е. пересылка пакета с одного порта на другой организована согласно таблице коммутации) [1], становятся все больше популярными. Среди главных аргументов этого факта является то, что такая архитектура обеспечивает более структурированную программную среду для развития всей сети, потенциально упрощая уровень передачи данных. Управление передачей данных происходит с помощью специального программного обеспечения, так называемого контроллера [2], работающего на отдельном сервере, при этом контроллер вносит задержку обработки потоков. В связи с этим становится актуальной задача исследования производительности как контроллера, так и сети в целом [3]. Одной из первых технологий, развиваемых в рамках концепции программно-конфигурируемых сетей (ПКС), является протокол OpenFlow [4], позволяющий создавать внешние программные обработчики для расширения функциональности процессов коммутации, маршрутизации и обработки данных, которые не зависят от текущих прошивок оборудования и формируются на стороне специального внешнего приложения-контроллера [5]. Виртуализация распространяется сегодня не только на сервера, но и на сети, и на системы хранения данных [6]. Средства ПКС позволяют эффективнее и проще управлять облачными конфигурациями [7]. Для корпоративного сектора это дает возможность управления и оптимизации сложной инфраструктурой, а для среднего и малого бизнеса - инструмент эффективной работы с публичными облаками. Описание структуры экспериментального сегмента сети Необходимо произвести по 10 тестовых задач с поддержкой протокола OpenFlow и без, для оценки влияния протокола на производительность сети. Для исследования поведения пакетов было решено построить экспериментальный сегмент сети (рис. 1) в составе: - коммутатор OpenFlow HP 3500yl; - 8 серверов: 1. Server 1 и Server 2 - центральные сервера (Xeon E5645 2,4Ггц, ОЗУ 32ГБ); 2. Node-1 и Node-2 (Xeon E5645 2,4Ггц, ОЗУ 32ГБ); 3. Node-3 и Node-4 (Core i5 2400 3Ггц, ОЗУ 32ГБ); 4. Node-5 и Node-6 (Core i5 2320 3Ггц, ОЗУ 32ГБ); - каналы связи между узлами сети 1000 Мб/с. Рис. 1. Экспериментальный сегмент сети На Server 1 установлена система OpenNebula [8], а на сервера Node - виртуальные вычислительные узлы кластера. В качестве OpenFlow контроллера (сетевой операционной системы) установлен Floodlight [9] Open SDN Controller с приложениями по умолчанию. На серверах Node, будет развернут виртуальный вычислительный кластер, состоящий из 17-ти вычислительных узлов, с помощью OpenNebula. Server 2 предназначен для захвата трафика с помощью tcpdump, подключенный к зеркалированному порту коммутатора. Рис. 2. Направление потока данных Под виртуальные вычислительные узлы выделены следующие ресурсы: Master - 1CPU, ОЗУ 8ГБ и Slave - 1CPU, ОЗУ 6ГБ. Трафик генерируется с помощью утилиты iperf, установленной на узлах кластера (см. рис. 2). Размер, генерируемого пакета по умолчанию 1500 байта. Обмен данными между машинами, по умолчанию 10 с. На каждом из узлов запущена утилита iperf с параметром клиента, которая генерирует трафик в направление узла Master. На Master утилита запущена с параметром сервера. С каждого узла идет по 4 потока на порты узла Master: 80, 443, 145 и 137. Так же трафик генерируется между узлами Slave в один поток на порт 137. Весь трафик в сети зеркалируется на порт коммутатора, и захватывается tcpdump на сервере Server 2. Результаты проведения эксперимента Для анализа результатов понадобится обработать файлы логов выполнения эксперимента. На Server 2 файлы логов создаются утилитой tcpdump. За две части эксперимента сформировалось 20 файлов. С использованием известных формул математической статистики, определяются моментные характеристики временных интервалов. В работе использованы статистики до 3-го порядка, которые позволяют судить о характере распределения интервалов. Например, коэффициент вариации показывает отличие трафика от пуассоновского потока и совместно с асимметрией позволяет судить о степени весомости хвостов распределений интервалов между пакетами. Среднее значение интервала между соседними пакетами равно , (1) где - моменты времени поступления пакетов; N - число анализируемых интервалов. Выборочная дисперсия равна , где - второй начальный момент . (2) Таблица 1. Моментные характеристики интервала между пакетами без поддержки протокола OpenFlow № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3,5E-03 3,4E-03 3,5E-03 3,6E-03 3,4E-03 3,1E-03 2,5E-03 3,2E-03 3,4E-03 3,7E-03 2,2E-04 4,5E-04 2,4E-04 1,9E-04 1,7E-04 1,8E-04 1,2E-04 2,0E-04 2,2E-04 1,9E-04 4,1E-05 4,6E-04 2,5E-04 2,0E-04 1,8E-04 1,8E-04 1,2E-04 2,1E-04 2,3E-04 2,0E-04 2,1E-04 4,5E-04 2,4E-04 1,9E-04 1,7E-04 1,8E-04 1,2E-04 2,0E-04 2,2E-04 1,9E-04 4,0855 6,1580 4,4032 3,8428 3,7957 4,3258 4,2788 4,4412 4,4084 3,6677 12,6490 36,1173 9,1701 7,2441 7,1847 8,8179 9,3015 9,2111 13,4884 6,9769 Пак. 19108 14737 21812 17991 18057 22954 19676 21414 22566 23014 Вр. 46,8 46,6 47,4 45,6 47,5 46,6 46,9 47,8 48,1 48,6 Коэффициент вариации , где . Асимметрия находится по формуле , где - третий начальный момент: . (3) Для расчета моментных характеристик данные из лог-файлов были импортированы в MS Excel. Будут учитываться только пакеты, направляемые с одного узла на Master на 80 порт. В таблице 1 представлены 10 экспериментов без поддержки протокола OpenFlow, где отображены найденные характеристики, такие как первый начальный момент (1), второй начальный момент (2), третий начальный момент (3), количество дошедших пакетов, время и др. В таблице 2 представлены 10 экспериментов с поддержкой протокола OpenFlow, где отображены найденные моментные характеристики распределения трафика. Таблица 2. Моментные характеристики интервала между пакетами с поддержкой протокола OpenFlow № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2,0E-02 8,8E-03 1,0E-02 6,8E-03 9,8E-03 1,1E-02 1,1E-02 1,3E-02 1,0E-02 1,0E-02 3,9E-03 2,4E-04 4,3E-04 1,7E-04 3,1E-04 6,1E-04 3,2E-04 4,8E-04 3,2E-04 3,4E-04 2,3E-03 9,5E-06 5,9E-05 7,3E-06 1,6E-05 8,6E-05 1,3E-05 4,3E-05 1,5E-05 1,7E-05 3,5E-03 1,6E-04 3,3E-04 1,3E-04 2,1E-04 4,8E-04 2,0E-04 3,2E-04 2,2E-04 2,4E-04 2,8986 1,4549 1,7847 1,6547 1,4826 1,9548 1,35 1,4222 1,4795 1,5281 10,113 2,133 8,0084 3,0491 2,7735 6,445 3,7536 4,9888 2,2307 2,5883 Пак. 2127 3863 4141 2468 4268 3741 3855 2752 4150 4390 Вр. 35,1 24,7 22,3 18 20,3 24,7 26,3 27 26,4 25,9 Полученные данные свидетельствуют о том, что анализируемый трафик сильно отличается от пуассоновского (коэффициент вариации c>1), значение асимметрии AS > 2 говорит о том, что распределение интервалов между пакетами трафика относится к распределениям с тяжелыми хвостами. Например, у экспоненциального закона AS = 2. Для расчета характеристик такого трафика требуется соответствующий математический аппарат, в качестве которого выберем систему массового обслуживания (СМО) Н2/М/1. Теоретическое исследование задержек Для аналитического расчета задержек в двух случаях потребуются: первый, второй, третий начальные моменты и интенсивности входного потока и обслуживания в канале. Воспользуемся результатами работ [3-4], в которых изложены результаты по системе Н2/М/1. Среднее время задержки находится по формуле (4) где - интенсивность обслуживания в канале; ; ; . Здесь в свою очередь , и параметры гиперэкспоненциального распределения с функцией плотности , - параметр экспоненциального распределения с функцией плотности для системы Н2/М/1. Для определения неизвестных параметров входного распределения: , и подставляем в систему (5) полученные в экспериментальной части результаты по начальным моментам интервалов между пакетами для каждого эксперимента из таблиц 1-2. (5) В таблице 3 представлены найденные задержки (4) пакетов в сети с поддержкой протокола OpenFlow и без для каждого из 10-ти экспериментов. Таблица 3. Задержки в сети в секундах № без OpenFlow с OpenFlow 1 0,143 0,983 2 0,302 0,550 3 0,079 0,076 4 0,091 0,236 5 0,109 0,015 6 0,077 0,089 7 0,552 0,031 8 0,105 0,172 9 0,120 0,238 10 0,043 0,210 Средняя задержка для эксперимента с поддержкой протокола OpenFlow 0,241 с, а без протокола 0,162 с. Заключение Входе проведения экспериментов были получены моментные характеристики интервалов между пакетами трафика. Для аналитического расчета была использована система Н2/М/1, в случае высокой весомости хвоста распределения входного потока. По результатам расчетов, задержка с использованием протокола OpenFlow получилась в 1,5 раза больше, чем без него. Это говорит, о том, что дополнительную задержку в сеть вносит контроллер OpenFlow. Этот факт следует учитывать особенно в случае высокой нагрузки на программно-конфигурируемые сети. В нашем случае эксперименты проводились для случаев невысокой нагрузки на каналы.

About the authors

Sergey Valerjevich Malakhov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: malakhov-sv@psuti.ru

Veniamin Nikolaevich Tarasov

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: vt@ist.psati.ru

Igor Vyacheslavovich Kartashevsky

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: kartashevsky-iv@psuti.ru

References

Supplementary files