Gerenciamento de tráfego dinâmico com ciência de energia para redes definidas por software

• Autor(a) principal: Paraizo, Wallace Nascimento
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8286
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Eficiência energética; Redes definidas por software; Gerência de redes; Redes de computadores; Energy-efficiency; Software-defined networking; Network management; Computer networks

Nos dias atuais, o consumo de energia é uma questão central em redes de computadores. Em muitos casos, os recursos de rede são superdimensionados para lidar com a sobrecarga de tráfego, o que obviamente, incorre em desperdício de recursos e alto custo de energia durante a maior parte do tempo. Entretanto, é possível desativar enlaces e dispositivos de rede, como comutadores, para reduzir o consumo de energia durante períodos de subutilização e, como consequência, reduzir os custos operacionais. Neste trabalho, nós apresentamos um mecanismo de gerenciamento de tráfego dinâmico ciente do consumo de energia utilizando redes definidas por software ou Software-Defined Networks(SDN). SDN permite uma programabilidade de rede, de forma flexível, através de um controlador centralizado. Tal programabilidade não pode ser facilmente alcançada por arquiteturas de rede tradicionais. O mecanismo proposto explora esta característica para, dinamicamente, melhorar o roteamento de trafego através dos comutadores, desativando enlaces e permitindo que o controlador SDN desligue um comutador em tempo real. Além do mais, o controlador tenta agregar os tráfegos de fluxos, reduzindo o número total de caminhos fim-a-fim, permitindo uma melhor utilização da rede. Avaliamos o mecanismo proposto, emulando um ambiente SDN realista baseado em uma topologia típica de campus. Consideramos diferentes níveis de tráfego, partindo de uma carga leve até cenários com sobrecarga de tráfego. Os resultados evidenciam que a economia de energia alcançada pela solução proposta, é de 46,01% em um cenário de baixa carga, 36,72% em um cenário de carga média e 17,86% em um cenário considerado sobrecarregado.